Worknote
AI, HCI, 디자인 도구를 바라보는 관점을 기록합니다.
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레퍼런스까지 넣었는데 왜 AI 티가 날까
레퍼런스를 많이 넣는다고 나만의 스타일이 만들어지는 것은 아닙니다. AI에게 이미지 전체가 아니라 컬러, 여백, 타이포, 이미지 톤처럼 무엇을 참고할지 나누어 전달하는 방법을 정리합니다.
Worknote100명 중 최고의 한 명, 언제 골라야 할까?
AI가 더 많은 결과를 더 빠르게 만들수록 어려워지는 것은 생성보다 선택입니다. ‘비서 채용 문제’의 탐색과 결정 구조에서 AI 실무의 멈춤 기준을 생각해봅니다.
Worknote베타는 끝났지만 검증은 지금부터입니다
베타에서 확인하고 싶었던 것은 제품의 작동 여부보다 사용자가 어디에서 멈추는지였습니다. 사용자 피드백을 기능 개선으로 바꾸는 과정을 기록합니다.
WorknoteAI가 빨라질수록 사람은 왜 더 바빠질까
AI로 초안을 만드는 시간은 줄었지만, 전체 업무가 자동으로 빨라지지는 않습니다. 생성 이후 선택·검수·수정 단계로 이동한 새로운 병목을 정리합니다.
WorknoteAI에게 말하기 전에 조건을 설계합니다
AI가 매번 다른 결과를 내놓는 이유는 프롬프트가 짧아서가 아닙니다. 컬러와 톤앤매너, 레퍼런스와 재사용 자산을 조건으로 설계해야 결과의 편차를 줄일 수 있습니다.
Worknote브랜드는 무엇을 반복하는가
AI로 결과물을 매번 새로 만들 수 있어도 브랜드의 기준까지 매번 새로 결정해서는 안 됩니다. 무엇을 저장하고 무엇을 생성할지 구분하는 브랜드 시스템의 원리를 정리합니다.
Worknote생성은 이미 잘 한다. 이제는 판단이다
AI는 초안을 빠르게 만들지만, 실무 결과물은 무엇을 남기고 무엇을 수정할지 판단하는 기준에서 결정됩니다.
WorknoteAI는 평균적인 정답에 강하다
AI 결과물은 처음엔 그럴듯하지만, 실무에 바로 쓰기엔 애매합니다. 평균값과 실무 답안의 차이를 정리합니다.