# 피그마와 코드를 오가고, AI 두 명에게 개발과 검토를 맡기다 > 2026-03-16 · How I AI · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/피그마와-코드를-오가고-ai-두-명에게-개발과-검토를-맡기다 > 원문: https://www.lennysnewsletter.com/p/this-week-on-how-i-ai-from-figma ## 핵심 요약 - 피그마의 디자이너 기 세이즈와 엔지니어 알렉스 컨은 실제 서비스 화면을 피그마의 편집 가능한 디자인으로 가져오고, 변경 사항을 다시 코드에 반영하는 흐름을 소개했다. - 이 과정은 디자인 파일과 실제 서비스가 어긋나는 문제를 줄이려는 시도다. 세밀한 조정에는 문장으로 지시하는 방식보다 피그마에서 요소를 직접 움직이고 색을 고르는 방식이 유용하다고 설명했다. - 링크드인의 편집장 겸 콘텐츠 개발 부사장 대니얼 로스는 코드를 직접 작성하지 않고 Claude Code로 iOS 앱을 개발해 앱스토어에 출시하는 작업 방식을 공유했다. 그는 코드 작성과 검토를 서로 다른 AI에 맡긴다. - 로스는 기능 아이디어의 예상 개발 시간과 효과를 기록하고, AI와 나눈 작업 내용을 마크다운 파일에 남겨 프로젝트를 이어간다. ## 실제 화면에서 시작하는 디자인 작업 세이즈와 컨이 보여준 흐름은 운영 중인 서비스, 시험 환경 또는 개인 컴퓨터에서 실행 중인 화면을 피그마로 가져오는 데서 시작한다. 가져온 화면은 편집 가능한 디자인 프레임이 된다. 팀은 그 위에서 여러 안을 함께 살펴보고, Claude Code와 MCP를 이용해 변경 사항을 코드로 돌려보낸다. MCP는 이 과정에서 도구를 연결하는 방식이다. 이들이 지적한 문제는 디자인 파일과 실제 서비스의 상태가 달라지는 현상이다. 서비스에는 이미 반영된 화면이 피그마에 없거나, 피그마에는 아직 출시되지 않은 안이 남을 수 있다. 실제 화면을 다시 가져오면 디자이너는 현재 구현된 상태를 출발점으로 삼을 수 있다. ## 생성 이후의 세밀한 조정 AI가 지시문으로 디자인을 만들 수 있어도 모든 수정을 말로 설명하는 것이 편한 것은 아니다. 세이즈는 정확한 색상 코드나 노란색의 미묘한 차이를 지시문으로 지정하기보다 색상 선택 도구를 쓰고 눈으로 확인하는 편이 쉽다고 설명했다. 두 사람이 소개한 흐름에서 AI는 화면을 디자인과 코드 사이로 옮기는 데 쓰이고, 세밀한 선택은 편집 화면에서 직접 이뤄진다. 컨은 팀의 개발 절차도 AI가 실행할 수 있는 스킬로 옮겼다. 그가 만든 `/ship` 스킬은 변경 사항을 제출하기 전 점검을 실행하고, Git에 코드를 올리고, 자동 검사 결과를 살핀다. 사소한 코드 형식 문제는 한 시간의 제한 시간 안에서 최대 다섯 번 수정하도록 구성했다. 컨은 AI가 코드베이스를 더 잘 다룰 수 있도록 구조를 정리하는 데 자신의 시간 중 20\~30%를 쓴다고 말했다. ## 작성하는 AI와 검토하는 AI 로스는 앱 개발에 역할이 다른 두 AI를 사용한다. ‘Bob the Builder’가 코드를 만들고 ‘Ray the Reviewer’가 보안과 구조상의 문제를 검토한다. 로스는 두 AI 사이에서 계획을 복사해 옮기는 수고가 생성된 코드를 이해하는 데도 도움이 된다고 설명했다. 그가 만든 ‘Commutely’는 뉴욕 지하철을 타기 위해 뛰어야 할지 판단하려는 자신의 문제에서 출발했다. 로스는 기능을 구상할 때도 하나의 Claude 대화에 아이디어를 계속 모은다. 각 기능의 개발 예상 시간, 작업 중 오갈 것으로 예상되는 시간, 고객 만족과 성장에 미칠 잠재적 영향을 1\~3점 척도로 정리하게 해 다음 작업을 고른다. 이 점수는 측정된 성과가 아니라 우선순위를 정하기 위한 추정치다. ## 기록과 업무 점검에도 쓰는 AI 로스는 Claude와 작업할 때 대화와 진행 내용을 마크다운 파일에 기록하게 한다. AI가 한 번에 참고할 수 있는 대화량에 한계가 있고, 자신도 시간이 지난 뒤 프로젝트 내용을 다시 떠올려야 하기 때문이다. 파일에 남긴 기록은 중단했던 작업으로 돌아올 때 참고 자료가 된다. 코딩 외에는 매일 업무가 끝날 무렵 Copilot에 놓친 일이 있는지 묻는다. 이메일, Teams 메시지, 문서를 살펴 답하지 않은 메시지와 남은 업무를 찾는 약 30분짜리 점검이다. 로스는 400명을 이끄는 업무에서 이 과정을 활용한다고 말했다. ## 결론 두 사례는 AI를 한 번의 생성 명령보다 이어지는 작업 과정에 배치한다. 피그마 팀은 실제 화면과 디자인, 코드를 오가며 상태를 맞추고, 로스는 작성·검토·기록을 나눠 앱 개발과 업무를 관리한다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.lennysnewsletter.com/p/this-week-on-how-i-ai-from-figma)