클로드 코드로 UX 라이팅 리소스 50% 절감한 후기 (Figma MCP 활용)

서비스 전체 문구 검수(보통 UX Writing이라고 정의된 업무)라는 막막한 과제를 AI로 자동화하고 해결한 기록을 공유합니다.
단순한 'AI 활용'을 넘어, 조직의 판단 기준을 시스템화하고 실무에 밀착시킨 과정이 잘 담겨 있네요.

핵심 요약
모호한 글쓰기 가이드 대신 '수치화된 스펙트럼'
"친절하게" 같은 주관적 지시 대신, 온보딩부터 경고까지 톤을 5단계로 정의했습니다. 덕분에 AI가 상황에 맞는 정확한 어조를 출력하게 되었습니다. 품질의 70%는 '용어집(Glossary)' 관리에서 나옵니다.

클로드 코드(CLI)와 마크다운 파일 시스템
프롬프트에 모든 규칙을 넣는 대신, 원칙/사례/세션을 독립된 마크다운(.md) 폴더 구조로 관리합니다. CLI 환경 덕분에 AI가 필요할 때만 인덱스를 읽어와 토큰 낭비를 줄이고 정확도를 높였습니다.

피그마 MCP 연결로 디자인 워크플로우 자동화
디자이너가 시안 링크를 주면 AI가 직접 피그마에 접속합니다. [원본 복제 → TOBE 생성 → 텍스트 교체 → 변경 부분 핑크색 마킹]까지 자동 수행하여 협업 효율을 극대화했습니다.

선순환하는 '지식 승격' 구조
팀원들과 대화하며 쌓인 세션 요약 중 반복되는 패턴은 공식 원칙(Docs)으로 승격시킵니다. 봇이 단순 도구를 넘어 조직의 라이팅 자산과 함께 성장하도록 설계했습니다.

리소스가 줄어든 지점
가이드북을 뒤지는 시간 삭제
유사 사례 검색 자동화
피그마 수동 수정 및 마킹 작업 자동화
교정 근거(Reason) 자동 생성

결국 최종 판단은 사람의 몫이지만, 반복적인 루틴을 AI에게 맡기니 '맥락과 사용자 경험'에만 집중할 수 있게 되었다는 내용,
실무에도 바로 활용해볼만해 보입니다.