AI로 만든 티 안 나는 웹사이트 제작을 위한 주말 플레이북

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

Figma 디자인 기반의 워크플로와 부정 프롬프트 전략을 통해 AI 특유의 양산형 느낌을 제거하고 고품질 웹사이트를 제작하는 실전 가이드이다.

배경

작성자는 AI로 제작된 웹사이트들이 서로 비슷해 보이는 문제를 해결하기 위해, 디자인 시스템과 세밀한 프롬프트 제어를 결합한 자신만의 웹 제작 시스템을 공유했다.

의미 / 영향

AI 웹 개발에서 고품질 결과물을 얻으려면 AI에게 전권을 맡기지 말고 디자인 시스템이라는 제약 조건을 먼저 설정해야 한다. 커뮤니티는 시각적 피드백 루프와 수동 디버깅의 결합이 '양산형 AI 사이트'의 한계를 극복하는 실질적인 해법임을 확인했다.

커뮤니티 반응

대체로 긍정적이며, AI 특유의 디자인 한계를 극복하려는 작성자의 실용적인 접근법에 많은 사용자가 공감했다.

주요 논점

01찬성다수

AI를 활용하되 인간의 디자인 가이드와 수동 조정이 필수적이라는 입장이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AI가 생성한 기본 디자인(Tailwind 기본값 등)은 전문성이 떨어져 보인다.
Figma 같은 디자인 소스를 먼저 제공하는 것이 결과물 품질을 결정한다.
모바일 최적화는 시각적 피드백(스크린샷)을 통한 반복 수정이 가장 효율적이다.

논쟁점

AI 생성 주석을 지우는 것이 실제 코드 품질에 영향을 주는지 여부이다.
Kombai와 v0 중 어떤 도구가 Figma 디자인을 더 정확하게 구현하는지에 대한 선호도 차이이다.

실용적 조언

Figma에서 Linear나 Arc 스타일의 컴포넌트 라이브러리를 참고하여 디자인 기반을 다질 것
AI에게 브랜드 컬러와 커스텀 폰트 스택을 처음부터 강제로 지정할 것
최종 단계에서 수동으로 호버 상태나 애니메이션을 조정하여 '수제' 느낌을 더할 것

섹션별 상세

빈 캔버스에서 시작하는 대신 실제 Figma 파일을 기반으로 작업을 시작해야 한다. 데스크톱, 모바일, 태블릿용 3개 화면을 설계한 뒤 Figma 링크를 Kombai나 v0에 직접 입력하여 구조를 생성한다. 이 방식은 AI가 임의로 레이아웃을 추측하는 것을 방지하고 디자인의 일관성을 유지하는 핵심 장치이다.

첫 프롬프트에서 AI의 기본 디자인 습관을 명시적으로 제한하는 전략을 사용한다. Tailwind의 기본 보라색 계열 사용 금지, 버튼 내 이모지 제거, 부유하는 입자 효과 제외 등을 명령하여 '양산형 AI 사이트' 느낌을 사전에 차단한다. 브랜드 고유의 색상과 폰트 스택을 강제로 적용하도록 지시하여 독창성을 확보한다.

text

"no default tailwind indigo/purple, no emojis in buttons, no floating particles, no sara maller hero sections, no generic container padding that looks like every other v0 site"

AI 특유의 양산형 디자인을 방지하기 위해 첫 프롬프트에 포함해야 할 부정 명령어 예시이다.

모바일 최적화는 코드가 생성된 즉시 다양한 기기에서 확인하고 스크린샷 피드백을 통해 해결한다. 화면이 깨지거나 어색한 부분을 캡처하여 Claude나 Cursor에 업로드하고 'Figma 디자인과 정확히 일치시키라'고 명령한다. 수동으로 CSS를 수정하는 대신 시각적 근거를 제공하여 AI가 반응형 문제를 5분 내에 해결하도록 유도한다.

AI 작업이 완료된 후 약 30분간 인간의 손길을 더하는 마무리 공정을 거친다. 호버 상태나 스크롤 애니메이션의 미세 조정, 코드 내 AI 생성 주석 삭제, 사용자용 이스터 에그 추가 등을 수행한다. 이러한 디테일 수정은 개발자들이 흔히 발견하는 AI 특유의 흔적을 지우고 수제 웹사이트의 느낌을 완성한다.

실무 Takeaway

AI에게 디자인 전권을 맡기지 말고 Figma 파일을 소스로 제공하여 구조적 가이드라인을 확립해야 한다.
부정 프롬프트를 활용해 Tailwind 기본 색상이나 이모지 같은 AI 특유의 디자인 패턴을 사전에 차단해야 한다.
모바일 반응형 문제는 직접 수정하기보다 스크린샷을 찍어 AI에게 시각적 피드백으로 전달하는 것이 효율적이다.
최종 단계에서 수동으로 디테일을 조정하고 AI 주석을 삭제하여 결과물의 완성도와 신뢰도를 높여야 한다.

언급된 도구

Claude추천

코드 생성 및 디버깅용 LLM

Cursor추천

AI 기반 코드 에디터

v0추천

UI 생성 및 프론트엔드 개발 도구

Kombai추천

Figma 디자인을 코드로 변환하는 도구

Figma추천

디자인 소스 및 가이드라인 작성 도구

언급된 리소스

문서Linear Design Style

문서Arc Browser Design

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