Fix Lab
AI가 만든 결과물을 Before / After로 뜯어봅니다.
AI가 만든 웹 화면, 빠진 20점은 예외 처리에 있습니다
AI가 만든 웹·앱 화면은 기본 상태만 보면 충분히 그럴듯합니다. 하지만 실무 완성도는 긴 문장, 빈 데이터, 오류, 화면 크기 변화처럼 예상 밖의 상황을 어떤 규칙으로 처리하느냐에서 갈립니다.
Fix LabAI 레이아웃, 빠진 20점은 보이지 않는 기준선에 있습니다
AI가 만든 레이아웃이 요소 하나하나는 멀쩡한데 전체적으로 어색하다면, 문제는 배치보다 기준에 있을 수 있습니다. 정렬선, 시작점, 콘텐츠 폭, 간격, 반복 규칙이라는 5가지 기준으로 AI 레이아웃의 빠진 20점을 점검합니다.
Fix LabAI 디자인 시스템, 빠진 20점은 기준값에 있습니다
AI가 만든 각 장은 충분히 좋아 보여도 한 세트처럼 이어지지 않을 수 있습니다. 컬러 역할, 타입 스케일, 그리드 위치, 에셋 톤이라는 네 가지 기준으로 AI 디자인의 빠진 20점을 점검합니다.
Fix LabAI 문서 디자인, 빠진 20점은 무엇일까?
AI 문서가 깔끔한데도 금방 티가 나는 이유는 디자인이 부족해서가 아니라 익숙한 공식을 맥락 없이 반복하기 때문입니다. 역할, 위계, 아이콘, 줄바꿈을 기준으로 AI 문서의 마지막 20%를 검수하는 방법을 정리합니다.
Fix LabAI 이미지 톤, 빠진 20점은 뭘까?
같은 콘셉트로 생성한 AI 이미지가 매번 다른 브랜드처럼 보이는 이유는 감성어가 아니라 기준의 부재에 있습니다. 스타일, 컬러, 구도, 질감과 광원을 고정해 이미지 톤을 안정시키는 방법을 정리합니다.
Fix LabAI 표지 디자인, 빠진 20점은?
표지가 복잡해지는 이유는 정보가 부족해서가 아니라 모든 요소가 동시에 중요하다고 말하기 때문입니다. 선택, 순서, 대비, 비율을 기준으로 한눈에 읽히는 표지를 만드는 방법을 정리합니다.
Fix LabAI 컬러 시스템, 빠진 20점은?
AI 디자인에서 컬러가 흔들리는 이유는 취향 문제가 아니라 역할 기준이 없기 때문입니다. Base, Main, Accent의 역할과 비율을 정하면 AI 시안의 변동폭을 줄일 수 있습니다.
Fix LabAI 결제 화면 빠진 20점은 뭘까?
AI는 결제 버튼을 만들 수 있지만, 실제 전환은 버튼 위의 최종 확인 정보에서 갈립니다.
Fix LabAI 카드뉴스, 빠진 20점은?
AI가 만든 카드뉴스가 그럴듯한데도 약해 보이는 이유를 표지 후킹, 시선 흐름, 정보 밀도, 저장 구조 관점에서 정리합니다.
Fix LabAI 로그인 화면, 빠진 20점은 뭘까?
AI가 만든 로그인 화면을 Before / After로 분석하고, 입력 흐름·오류 대응·CTA 맥락·문구 설계까지 실무 기준으로 검수합니다.