AI 에이전트에게 필요한 건 디자인 취향이다

대니 포스트마가 HeadshotPro 사이트를 다시 만들며 AI 에이전트에게 “디자인 취향”을 주는 방법을 공개했다. 핵심은 취향을 한 문장의 프롬프트로 설명하는 데 있지 않다. 사람이 오래 모아둔 참고 자료와 작업 순서를 에이전트가 읽을 수 있는 구조로 바꾸는 데 있다.

임베딩이 보이지 않으면 X 원문에서 확인할 수 있다.

포스트에서 그가 보여준 흐름은 customer_icp.md, brand_voice.md, page_structure.md, textual_prototype.md, lofi_wireframe.md, hifi_wireframe.md, static_visual.md, seo_audit.md처럼 단계별 파일을 남기는 방식이다. 고객을 누구로 볼지 정하고, 브랜드의 말투를 잡고, 페이지의 구조를 글로 만든 다음, 와이어프레임과 시각 결과물, SEO 점검으로 넘어간다.

취향을 설명하는 대신 선택지를 만든다

“세련되게 만들어줘”라는 지시는 에이전트가 검증하기 어렵다. 무엇이 세련된지 기준이 없고, 결과가 마음에 들지 않아도 어느 단계에서 어긋났는지 찾기 힘들다. 반면 컴포넌트 라이브러리와 단계별 산출물을 주면 작업이 조금 달라진다. 에이전트는 빈 화면에서 모든 결정을 새로 만들기보다, 이미 모아둔 선택지와 규칙 안에서 조합할 수 있다.

대니는 10년 동안 모은 4,000개가 넘는 컴포넌트 라이브러리를 MCP로 노출했다고 설명했다. 여기서 MCP는 단순한 파일 저장소가 아니다. 에이전트가 필요할 때 라이브러리를 검색하고, 적절한 조각을 불러오고, 자신의 결과물에 적용할 수 있는 통로다. 사람이 머릿속으로 알고 있던 “이런 느낌”을 검색 가능한 재료로 바꾼 셈이다.

이 방식의 장점은 재현성이다. 한 번 잘 나온 화면을 우연한 결과로 남기지 않고, 다음 작업에서도 다시 쓸 수 있는 참고 체계로 바꾼다. 에이전트가 매번 새로 만든 결과를 사람의 감으로 고치는 대신, 브랜드의 기준에 맞는 예시를 먼저 꺼내게 한다.

파일을 많이 만드는 것이 목적은 아니다

단계별 파일을 만든다고 해서 자동으로 좋은 디자인이 나오는 것은 아니다. 파일이 서로 다른 말을 하거나, 고객 정의와 실제 페이지가 따로 놀면 문서만 늘어난다. 각 파일이 다음 결정을 제한하는지 확인해야 한다. customer_icp.md가 페이지의 독자를 바꾸고, brand_voice.md가 문장을 바꾸고, page_structure.md가 화면의 순서를 바꿔야 한다.

컴포넌트 라이브러리도 마찬가지다. 에이전트가 기존 조각을 복사하는 것과 브랜드에 맞는 선택을 하는 것은 다르다. 라이브러리에는 좋은 예시뿐 아니라 사용하지 말아야 할 패턴, 제품별 예외, 선택 이유까지 붙어 있어야 한다. 그래야 에이전트가 “비슷해 보이는 것”과 “이 제품에 맞는 것”을 구분할 수 있다.

결국 에이전트에게 디자인 취향을 가르치는 일은 취향을 감정적으로 설명하는 일이 아니다. 어떤 고객을 위해, 어떤 순서로, 어떤 예시를 참고해, 어느 지점에서 사람이 검토할지 고정하는 일이다. 대니 포스트마의 실험은 그 기준을 4,000개가 넘는 컴포넌트와 MCP, 그리고 단계별 문서로 연결한 사례다.

다음에 에이전트에게 “좀 더 좋아 보이게”를 요청하기 전에 먼저 남길 것은 프롬프트 한 줄이 아닐 수 있다. 좋은 선택과 나쁜 선택이 쌓여 있는 라이브러리, 그리고 그 선택이 만들어지는 순서다.