요약
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER Engineering Day 10th 에서 발표되었던 세션을 공개합니다.
AI 산출물이 프로덕션이 되기까지-AI와 디자인시스템이 함께 일하는 법 (네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER Engineering Day 10th 에서 발표되었던 세션을 공개...
NAVER D2 | AI 산출물이 프로덕션이 되기까지-AI와 디자인시스템이 함께 일하는 법 (네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER Engineering Day 10th 에서 발표되었던 세션을 공개...
naver.me
발표 내용
AI변화와 함께 성장하는 디자인시스템을 소개합니다.
AI 산출물이 프로덕션으로 이어지지 못하는 5가지 이유
스펙·HTML·이미지 어떤 입력이든 Figma로 모으는 전략과, Figma를 중심에 둔 이유
AI와 설계자가 같은 블록으로 조립하도록 컴포넌트·디자인 토큰·design.md로 설계 의도를 표현하는 방법
접근성·인터랙션·엣지 케이스가 담긴 코드 컴포넌트와 Code Connect로 Figma와 코드를 잇는 방법
이미지 → Figma, Figma → 마크업, Figma ↔ 마크업 비교 데모 (Claude Code 플러그인 defign-toolkit)
Figma의 높은 자유도를 보완하는 deFign assistant
도입 후 달라진 점과 앞으로의 방향 (Spec → Code)
발표 대상
AI로 만든 결과물을 실제 서비스로 옮기는 데 드는 재작업이 고민인 기획자·디자이너·개발자
디자인시스템을 AI 시대에 맞게 확장하려는 팀
기존 R&R과 프로세스를 유지하면서 AI 도입 효과를 높이고 싶은 조직
목차
문제 제기: 왜 지금 디자인시스템인가?
현실: AI 산출물은 왜 프로덕션이 되지 못하나
접근: 프로세스 안에서 단계 사이를 자동화
넘어야 했던 고민 3가지
고민 1. 의도를 표현할 어휘가 필요하다
고민 2. 설계 의도와 기술 이슈는 어떻게 처리할 것인가?
고민 3. Figma와 컴포넌트는 어떻게 연결할 것인가?
우리가 제공하는 것
정리: 그래서 얻은 것
앞으로
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◎ NAVER Engineering Day란? NAVER에서는 사내 개발 경험과 기술 트렌드를 교류를 할 수 있는 프로그램이 많이 있습니다. 그중 이제는 매회 평균 100개 이상의 발표가 이루어지는 NAVER Engineering Day를 빼놓을 수 없는데요. 2016년부터 시작된 ENGINEERING DAY는 실무에서의 기술 개발 경험과 새로운 기술과 플랫폼 도입 시 유용하게 활용될 수 있는 팁 등을 공유하며 서로 배우고 성장하는 네이버의 대표적인 사내 개발자 행사입니다.(관련 포스팅 보기) 올해 진행된 NAVER Engineering Day의 일부 세션을 공개합니다. |
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