IDE에서 다룰 수 있는 AI 디자인 도구 「Pencil」의 매력

IDE 환경에서 디자인을 수행할 수 있는 AI 기반 도구 'Pencil'을 소개합니다. VS Code 확장 기능을 통해 디자인을 JSON 기반 텍스트 파일로 관리하며, Git 버전 관리와 코드 간 양방향 동기화가 가능하다는 점이 특징입니다.

AI로 멋진 화면을 만들기 위한 디자인 시스템을 배우자!

AI를 활용해 고품질의 웹 디자인 결과물을 얻기 위해 필요한 디자인 시스템의 핵심 요소와 사고방식을 설명합니다. 정보 설계부터 컴포넌트, 반응형 설계까지 구체적인 가이드를 제공하여 AI 프롬프트의 품질을 높이는 방법을 다룹니다.

AI 컴패니언 서비스에서 온보딩 문구는 단순한 안내를 넘어 제품의 요구사항이자 UX 설계의 핵심입니다. 사용자의 기대치를 관리하고 서비스의 안전성과 신뢰를 구축하기 위한 전략적 문구 설계 방안을 다룹니다.

AI 미디어 서비스(이미지, 영상, 패션 등)의 랜딩 페이지를 평가할 때 고려해야 할 실용적인 체크리스트를 제안합니다. 입력 이미지 조건, 생성 결과의 재현성, 사용자 목적에 따른 UX 설계를 중심으로 서비스의 실용성을 판단하는 방법을 다룹니다.

Claude Design 입문 — 텍스트만으로 프로토타입·슬라이드·LP를 즉시 생성하는 Anthropic의 새로운 도구

Anthropic이 텍스트 프롬프트만으로 프로토타입, 슬라이드, 랜딩 페이지를 생성하는 'Claude Design'을 공개했습니다. Claude Opus 4.7을 기반으로 하며, 디자인 시스템 자동 구축 및 Claude Code와의 핸드오프 기능을 지원합니다.

Adobe Firefly Boards를 활용하여 이미지·동영상 제작을 편리하게 만들기

Adobe Firefly Boards는 기획부터 이미지 및 동영상 생성, 내보내기까지 통합 관리할 수 있는 AI 기반 웹 캔버스 툴입니다. Adobe 자체 모델뿐만 아니라 Google Veo, Runway 등 다양한 서드파티 모델을 하나의 환경에서 사용할 수 있는 것이 특징입니다.

GPT Image 2가 생성한 인포그래픽이 AI 생성물처럼 느껴지는 기술적 이유와 이를 극복하기 위한 실무적 방안을 다룹니다. 생성 모델 특유의 노이즈 패턴과 과도한 디테일 문제를 분석하고, 효과적인 워크플로우를 제안합니다.

논문 그림 제작 시 발생하는 반복적인 수정 작업을 줄이기 위해, 그림을 텍스트 기반의 소스로 관리하는 새로운 워크플로우를 제안합니다. AI figure generator를 활용해 기하학적 배치를 자동화함으로써 연구자가 핵심 과학적 내용에 집중할 수 있도록 돕습니다.

【2026년판】 AI 이미지 생성 툴 직접 비교 사용 후기 — '생성하고 끝내고' 싶지 않은 사람에게

다양한 AI 이미지 생성 도구를 실무 관점에서 비교 분석한 리뷰입니다. 프롬프트 이해도, 후처리 편집 기능, 상업적 라이선스, 사용 편의성을 기준으로 각 도구의 특징과 적합한 사용자를 정리했습니다.

YouCam API를 활용한 가상 피팅 서비스 구축 시, 단순 기능 구현을 넘어 사용자 경험(UX)을 완성하기 위한 설계 포인트를 다룹니다. 이미지 품질 체크, 비동기 작업 관리, 개인정보 보호 및 실패 시 복구 가이드 등 프로덕트 수준의 구현 전략을 제시합니다.

개인 개발 시 OGP 이미지 및 썸네일 제작 효율을 높이는 GPT Image 2 템플릿 활용법

개인 개발자가 OGP 이미지, 썸네일, LP 히어로 이미지 등 비주얼 요소를 제작할 때 겪는 프롬프트 작성의 번거로움을 해결하기 위한 템플릿 활용법을 소개합니다. 매번 새로운 프롬프트를 작성하는 대신, 검증된 구도와 스타일을 담은 템플릿을 사용하여 제작의 재현성과 효율성을 높이는 워크플로우를 제안합니다.

본 문서는 StableGen이라는 확장 기능을 사용하여 Blender 환경에서 3D 모델의 텍스처를 AI로 생성하는 과정을 메모 형식으로 정리한 가이드입니다. 사용자는 ComfyUI와 Blender 버전을 확인하고, StableGen을 설치하기 위해 `installer.py` 스크립트를 실행하여 필요한 패키지들을 조합해 설치합니다. 이후 StableGen 설정에서 저장 경로 지정 및 온라인 액세스를 활성화하고, 카메라를 추가하며 프롬프트를 입력하여 텍스처 생성을 진행할 수 있습니다.

모스 부호 이미지를 디코딩할 때 일반적인 OCR만으로는 한계가 있으며, 그 이유는 모스 부호가 글자 형태보다 점·선과 공백의 구조적 요소에 의존하기 때문입니다. 따라서 이 기사는 Morse Coder와 같은 도구가 OCR 결과를 최종 확정으로 사용하지 않고, 초기 결과에 대해 AI를 보조적으로 활용하여 이미지 자체와 문맥을 재검토하는 단계적인 워크플로우를 사용하는 과정을 설명합니다.

AI와 무료 인프라로 「도쿄의 DJ 이벤트 정보 사이트」를 자동 생성하고 있는 이야기

본 글은 도쿄의 로컬 DJ 이벤트 정보를 수집하고 정리하는 웹사이트를 구축한 과정을 기술적으로 설명합니다. 이 프로젝트는 단순히 데이터를 스크레이핑하는 것을 넘어, LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 비정형 데이터(Unstructured Data)를 정규화(Normalization)된 구조적 데이터로 변환하는 것이 핵심입니다. 전반적인 파이프라인은 X API, OCR, Google Place API 등을 거쳐 LLM으로 데이터를 가공하고, GitHub Actions와 Cloudflare Pages 같은 관리형 서비스를 이용해 자동화된 방식으로 배포됩니다.