AI 모달리티를 사용자 의도에 맞추기: 올바른 인터페이스 설계
LLM이 대화 데이터로 학습됐다는 이유만으로 모든 AI 기능을 채팅 인터페이스에 밀어넣는 '대화형 터널 시야'에 빠져 있다는 문제 제기다. 훌륭한 UX는 사용자의 맥락·의도·인지 부하에 맞춰 모달리티를 선택하는 것이며, 인터페이스가 사용자에게 적응해야지 그 반대가 되어선 안 된다고 주장한다.
채팅창을 모든 AI 기능의 기본값으로 삼는 습관을 의심할 것 — 작업 성격에 따라 폼·캔버스·다이렉트 조작 등 적합한 모달리티를 매칭하는 것이 진짜 AI UX 설계 역량이다.
언어 모델 속의 '글로벌 워크스페이스'
Anthropic의 최신 해석가능성(interpretability) 연구로, LLM 내부에서 인간의 '의식적으로 접근 가능한' 사고에 대응하는 전역 작업공간 구조를 찾아낸다. Claude의 내부 표현이 어떻게 정보를 통합·제어하는지를 신경과학 개념에 빗대 분석한다.
AI를 '블랙박스'가 아니라 구조를 이해하고 설계할 대상으로 다루려는 개발자에게 필독감이며, HN 상위 노출로 지금 가장 뜨겁게 논의되는 주제다.
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이제 병목은 '이해'다
에이전트가 코드를 생성하는 속도가 사람이 그것을 소화하는 속도를 넘어섰다는 진단이다. 쏟아지는 코드를 효율적으로 이해하기 위한 실용적 기법들을 제시한다.
디자인 시스템은 더 이상 선택이 아니다
자동화된 에이전트가 정해진 제약(canonical constraints) 없이 UI를 생성하면 코드베이스가 빠르게 망가진다는 경고다. 디자인 시스템이 이제 필수 인프라가 된 이유를 짚는다.
얼굴은 애초에 핵심이 아니었다
생명감(animacy)은 디자인으로 만들어내는 것이 아니라 촉발(trigger)하는 것이라는 관점을 다룬다. 캐릭터에 눈·얼굴을 붙이는 표면적 접근보다, 사용자가 대상을 '살아있다'고 느끼게 만드는 반응·움직임의 조건에 주목한다.
디자인은 끝났다, 그다음은? Figma-to-code AI 혼란의 명확한 지도
디자인 완성 이후 코드로 넘어가는 단계에서 난립하는 Figma-to-code AI 도구들의 지형을 정리한다. 어떤 도구가 어느 단계에 적합한지, 핸드오프의 병목이 어디인지 명료하게 매핑한다.
노력의 가독성
LLM이 '노력의 가독성' — 무언가가 사람의 실제 수고를 거쳤는지 한눈에 알아보는 능력 — 을 무너뜨렸다고 진단한다. 결과물의 완성도가 더 이상 투입된 노력의 신호가 되지 못하는 시대에 무엇이 뒤따를지 묻는다.
디지털 애슬리트 조각하기: 코트 너머의 스테파노스 치치파스 담아내기
WebGPU와 바닐라 자바스크립트로 만드는 지속형 페이지 전환
바이브 아키텍트: 감으로 코딩하는 에이전트 빌더들
비개발자들이 유튜브와 레딧, 수많은 실험으로 다져진 직관에 기대어 복잡한 에이전트형 AI 시스템을 만들고 있다. 정식 개발 지식 없이 '바이브'로 쌓은 감각이 새로운 창작자 계층을 형성하는 현상을 짚는다.
불확실성과 함께 디자인하기: AI가 확률적 사고를 강화하는 법
AI가 디자인 결정에 점점 더 관여하면서 예측을 확실성으로 착각하기 쉬워졌다. 이 글은 불확실성을 받아들이고 AI 출력을 뉘앙스 있게 해석하며 적응적으로 판단하는 사고방식인 '확률적 디자인(Probabilistic Design)'을 제안한다.