Figma/디자인 시스템

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프롭스의 공유 언어 |

컴포넌트와 props는 디자인과 코드 양쪽에서 사용되지만, 환경에 따라 의미와 목적이 달라질 수 있다. 같은 이름의 컴포넌트라도 디자이너는 시각적 일관성과 표현 방식을, 개발자는 렌더링·상호작용·데이터 처리를 중심으로 생각한다. 따라서 디자인과 개발의 협업을 개선하려면 용어를 단순히 통일하기보다 각 환경의 맥락과 차이를 함께 이해해야 한다. ## 디자인과 개발에서 달라지는 언어 - 컴포넌트는 재사용 가능한 요소이며, props는 컴포넌트가 표현될 수 있는 방식과 규칙을 정의한다. - 컴포넌트의 인스턴스는 원본 컴포넌트를 실제로 사용한 결과이며, props 값을 변경해 다양한 상태와 모양을 표현한다. - 디자인과 개발 모두 `boolean` 같은 개념을 사용하지만, 디자이너는 이를 주로 시각적 차이를 표현하는 수단으로 접한다. - Figma의 대표적인 prop 유형은 다음과 같다. - Variant: 컴포넌트의 변형 - Boolean: 표시 여부나 켜짐/꺼짐 상태 - Instance swap: 내부 인스턴스 교체 - Text: 텍스트 값 변경 - 개발자는 이러한 시각적 props 외에도 이벤트 핸들러, 데이터, 동작 제어 등 비시각적 속성을 함께 다룬다. - 같은 단어를 사용하더라도 서로 다른 의미를 떠올릴 수 있으므로, 용어의 일치만으로 공통 이해가 형성되지는 않는다. ## 버튼 사례에서 드러나는 차이 - Figma의 버튼은 시각적 일관성과 디자인 파일 안에서의 구현 방식이 중요하다. - 코드의 버튼은 시각적 표현뿐 아니라 렌더링 방식, 사용자 상호작용, 접근성, 이벤트 처리까지 포함한다. - 따라서 Figma의 `Button`과 코드베이스의 `Button`은 이름과 기본 개념은 같아도 실제 책임과 props 구성이 다를 수 있다. - 글의 사례에서는 Figma에 `Button`과 `IconButton` 두 컴포넌트가 있었지만, 코드베이스에는 버튼 관련 컴포넌트가 다섯 개 존재했다. - Figma의 두 컴포넌트는 코드베이스처럼 공통 primitive를 상속하지 않았다. - Figma에서는 코드와 같은 방식의 컴포넌트 상속이 존재하지 않는다. - 디자인 관점에서 모델링하기에 두 컴포넌트를 분리하는 편이 더 적절했다. - 크기와 색상 같은 props가 중복되었지만, 동기화가 어렵지 않고 일관성을 해치지 않아 허용할 수 있었다. - 반면 코드베이스의 버튼 컴포넌트는 더 많은 props와 기능을 제공했으며, Figma 컴포넌트에는 그중 일부만 반영되어 있었다. - 이는 디자이너와 개발자가 컴포넌트를 최적화하는 기준이 다르다는 점을 보여준다. - 디자이너: 시각적 표현, 디자인 시스템 내 일관성, 파일에서의 사용성 - 개발자: 구현 편의성, 재사용 구조, 상호작용, 데이터와 접근성 ## 공통 어휘를 만들 때 필요한 관점 - 디자인과 코드의 컴포넌트를 무조건 동일한 구조로 맞추기보다, 각각의 환경에서 컴포넌트가 수행하는 역할을 먼저 구분해야 한다. - 같은 이름을 사용하는 컴포넌트라도 실제 목적과 지원하는 props가 다르면 그 차이를 명시적으로 설명해야 한다. - 협업에서는 “이 prop이 존재하는가”보다 다음 질문이 중요하다. - 어떤 시각적 또는 기능적 문제를 해결하는가? - 디자인에서의 변화가 코드에서는 어떤 prop이나 상태에 대응하는가? - 코드의 비시각적 기능을 디자인 시스템에서는 어떻게 표현하거나 문서화할 것인가? - 서로 다른 용어를 사용하는 사실 자체는 문제가 아니다. 문제는 동일한 의미라고 가정한 채 대화하는 것이다. 디자인 시스템을 운영할 때는 Figma와 코드 컴포넌트의 이름을 가능한 한 연결하되, props 목록과 의미가 완전히 같다고 가정하지 않는 것이 좋다. 각 prop의 목적과 대응 관계를 문서화하고, 시각적 속성과 동작·데이터 속성을 구분하면 디자이너와 개발자 사이의 오해를 줄일 수 있다.

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Thumbtack이 디자인

Thumbtack은 디자인 시스템 **Thumbprint**를 토큰, Atomic CSS, 컴포넌트의 3계층으로 구성해 유연성과 생산성을 함께 확보한다. 하위 계층일수록 세밀한 제어와 확장성이 높고, 상위 계층일수록 접근성·일관성·개발 생산성이 높아진다. 필요한 경우 각 계층 내부에도 추가 계층을 두어, 개발자가 일반적인 상황에서는 간편한 추상화를 사용하면서도 특수한 요구에는 더 낮은 계층으로 내려갈 수 있게 했다. ## 3단계 계층 구조 - **Thumbprint Tokens** - 시스템의 가장 낮은 추상화 계층이다. - 색상, 타이포그래피, 모서리 반경, 간격, 크기, 그림자 등 세부 디자인 속성을 변수로 정의한다. - 웹과 네이티브 클라이언트 모두에서 사용된다. - 가장 세밀하고 유연하지만, 이를 직접 조합해야 하므로 개발 생산성은 상대적으로 낮다. - **Thumbprint Atomic** - Thumbprint Tokens 위에 구축된 원자적 CSS 라이브러리다. - 개발자가 별도의 커스텀 CSS를 작성하지 않고도 UI를 구성할 수 있다. - 예를 들어 `aspect ratio` 클래스를 사용하면 YouTube나 Vimeo 같은 외부 미디어의 가로세로 비율을 일정하게 유지할 수 있다. - 토큰보다 생산성이 높지만, 완전히 자유롭게 스타일을 제어하는 것보다는 유연성이 낮다. - **Thumbprint Components** - 가장 높은 추상화 계층으로, 자주 사용하는 UI 패턴을 접근성까지 고려해 미리 구현한다. - 알림, 버튼, 날짜 선택기, 별점 등 공통 컴포넌트를 제공한다. - 개발자는 반복적인 UI 구현보다 핵심 제품 기능에 집중할 수 있다. - 제공되지 않는 컴포넌트가 필요하면 Atomic CSS를 사용해 직접 구성하고, 그보다 더 낮은 수준의 제어가 필요하거나 네이티브 환경이라면 디자인 토큰을 직접 사용할 수 있다. ## 계층에 따른 트레이드오프 - 하위 계층으로 내려갈수록: - 디자인 속성을 세밀하게 제어할 수 있다. - 새로운 제품 요구사항에 유연하게 대응할 수 있다. - 대신 구현과 유지보수에 더 많은 개발 노력이 필요하다. - 상위 계층으로 올라갈수록: - 접근성, 시각적 일관성, 개발 생산성이 높아진다. - 공통 UI를 빠르고 안정적으로 구현할 수 있다. - 대신 사전에 정해진 동작과 스타일이 많아져 특수한 요구에는 덜 유연할 수 있다. ## 계층 안의 계층 - 하나의 계층도 목적에 따라 여러 하위 계층으로 나눌 수 있다. - Thumbprint의 React 모달은 다음처럼 구성된다. - `ModalCurtain`: 시각적 스타일보다 사용성·기능에 집중한 낮은 계층 컴포넌트 - `Modal`: `ModalCurtain`을 기반으로 시각적 스타일과 일반적인 모달 사용 방식을 제공하는 상위 컴포넌트 - 대부분의 개발자는 바로 사용할 수 있는 `Modal`을 사용한다. - `Modal`이 지나치게 제한적일 때는 `ModalCurtain`으로 내려가 더 자유롭게 구성할 수 있다. - 이후 반복적으로 필요한 기능은 다시 상위 `Modal`에 추가해 시스템을 발전시킬 수 있다. ## 디자인 토큰의 다단계 추상화 - 디자인 토큰도 여러 단계로 상속·추상화할 수 있다. - Adobe Spectrum의 예처럼: - `button-cta-background-color` - `cta-background-color` - `blue-400` - 토큰이 구체적인 의미에서 일반적인 색상 값으로 이어지는 구조다. - 개발자는 자신의 상황에 적용 가능한 가장 높은 수준의 토큰을 사용하는 것이 일반적이다. - 이를 통해 제품별 요구에는 대응하면서도 디자인 언어의 일관성을 유지할 수 있다. ## 실용적인 적용 방향 Thumbprint의 방식은 모든 개발자가 가장 낮은 수준의 API를 직접 다루게 하는 대신, 기본적으로는 접근성과 생산성이 높은 컴포넌트를 제공하고 필요할 때만 Atomic CSS와 토큰으로 내려가도록 설계한다. 따라서 디자인 시스템을 만들 때는 단일 추상화 계층에 모든 요구를 담기보다, **일반적인 사용 사례를 위한 높은 계층과 예외적인 요구를 위한 낮은 계층을 함께 제공하는 구조**가 효과적이다.

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Config 2023 다시 보기 (새 탭에서 열림)

Figma는 Config 2023을 통해 단순한 디자인 도구를 넘어 디자인과 개발의 경계를 허물고 전체 제품 개발 팀이 함께 협업할 수 있는 통합 플랫폼으로의 진화를 선언했습니다. 이를 위해 개발자 전용 워크스페이스인 '개발 모드(Dev Mode)'와 코드의 논리를 디자인에 이식하는 '변수(Variables)', 그리고 실질적인 제품 작동 방식을 구현하는 '고급 프로토타이핑' 기능을 새롭게 도입했습니다. 이번 업데이트는 디자인 결과물이 실제 제품 코드로 전환되는 과정을 가속화하고, 팀 간의 소통 방식을 근본적으로 재정의하는 데 목적이 있습니다. ### 개발자 경험을 최적화하는 개발 모드(Dev Mode) * **개발자 전용 워크스페이스:** 무한한 캔버스 내에서 개발자가 작업에 필요한 구조와 기능을 직관적으로 파악할 수 있는 별도의 모드를 제공합니다. * **코드 번역 및 검사:** 디자인 요소를 코드로 더 빠르게 변환할 수 있으며, Jira, GitHub, Storybook과 같은 주요 개발 도구 및 코드베이스와 플러그인을 통해 직접 연결됩니다. * **VS Code 통합:** 'Figma in VS Code'를 통해 개발 환경을 벗어나지 않고도 에디터 바로 옆에서 디자인 파일을 검사하고 협업할 수 있습니다. * **배포 추적:** 어떤 디자인 요소가 프로덕션에 반영되어야 하는지 상태를 추적하여 디자인과 개발 간의 누락을 방지합니다. ### 디자인 시스템의 유연성을 극대화하는 변수(Variables) * **디자인 토큰의 코드화:** 색상, 숫자, 텍스트, 불리언(Boolean) 값을 변수로 저장하여 디자인 시스템을 코드의 언어와 일치시킵니다. * **모드(Modes) 지원:** 라이트 모드와 다크 모드, 혹은 다양한 테마 간의 전환을 변수 값을 통해 손쉽게 토글하며 테스트할 수 있습니다. * **확장성 있는 관리:** 에일리어싱(Aliasing) 및 스코핑(Scoping)을 지원하며, REST API와 플러그인을 통해 변수 생성 및 관리 프로세스를 자동화할 수 있습니다. ### 논리적 흐름을 구현하는 고급 프로토타이핑 * **조건부 로직 및 표현식:** "특정 변수가 X일 때 프레임 2로 이동"과 같은 조건문이나 수학적 표현식을 활용하여 실제 앱과 유사한 복잡한 상호작용을 구현할 수 있습니다. * **효율적인 프로토타입 제작:** 수많은 화면을 직접 연결할 필요 없이 변수를 활용해 동적인 변화를 줄 수 있어 프로토타입 제작 시간이 단축됩니다. * **인라인 프리뷰:** 디자인 편집 화면과 프로토타입 미리보기 화면을 동시에 띄워두고 수정한 내용을 즉각적으로 확인할 수 있어 반복 작업의 효율이 높아졌습니다. ### 워크플로우 개선을 위한 편의 기능(Quality of Life) * **오토 레이아웃 고도화:** 요소가 넘치면 다음 줄로 넘겨주는 '줄 바꿈(Wrap)' 기능과 최소/최대 너비 및 높이 설정 기능이 추가되었습니다. * **글꼴 선택기 업그레이드:** 글꼴 이름을 해당 서체로 미리 볼 수 있는 기능과 검색 및 필터링 기능이 강화되어 원하는 폰트를 더 빠르게 찾을 수 있습니다. * **파일 브라우저 업데이트:** 외부 팀과 공유된 프로젝트나 파일을 더 쉽게 찾을 수 있도록 인터페이스가 개선되었습니다. ### AI 기술을 통한 디자인의 미래 확장 * **Diagram 인수:** AI 기반 디자인 도구를 개발해온 Diagram을 인수하여 Figma 플랫폼 전반에 AI 기능을 통합할 계획입니다. * **창작 보조 및 가속:** AI가 시각적 표현을 돕고 워크플로우를 가속화하며, 누구나 수준 높은 초안을 만들 수 있도록 지원함으로써 디자인의 진입장벽을 낮추고자 합니다. Figma의 이번 업데이트는 디자이너와 개발자가 서로 다른 언어를 사용하는 문제를 해결하는 데 집중하고 있습니다. 개발 모드를 통해 개발자는 디자인 의도를 명확히 파악하고, 디자이너는 변수와 로직을 활용해 실제 제품에 가까운 설계를 할 수 있게 되었습니다. 팀의 생산성을 높이기 위해 현재 베타 버전으로 제공되는 개발 모드를 프로젝트에 적극적으로 도입하고, 기존 디자인 시스템을 변수(Variables) 기반으로 전환하여 다국어나 테마 대응 효율을 높여보시길 권장합니다.

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Figma의 새로운 개발자 모드를 (새 탭에서 열림)

피그마가 디자이너와 개발자 간의 간극을 좁히고 제품 개발 효율성을 극대화하기 위해 개발자 전용 공간인 'Dev Mode'를 출시했습니다. 브라우저 인스펙터와 유사한 인터페이스를 통해 개발자가 디자인 사양을 직관적으로 확인하고 코드로 변환할 수 있도록 지원하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 개발팀은 디자인 도구 내에서 고유한 워크플로우를 유지하며 더 빠르고 정확하게 결과물을 구현할 수 있게 되었습니다. ### 개발자 중심의 작업 환경, Dev Mode * 디자인 파일을 브라우저의 '개발자 도구(Inspector)'와 유사한 방식으로 탐색할 수 있는 전용 워크스페이스를 제공합니다. * 디자인 요소(레이어, 그룹 등)를 개발 개념(코드, 아이콘, 토큰)과 밀접하게 연결하여 필요한 정보를 즉각적으로 추출할 수 있습니다. * 디자인 시스템의 맥락을 유지하면서 치수, 스펙, 에셋 등을 손쉽게 확인하고 내보낼 수 있는 환경을 구축했습니다. ### 코드 구현 속도를 높이는 최적화 기능 * 언어별로 맞춤 설정이 가능한 코드 스니펫 기능을 제공하며, 단순히 코드를 나열하는 것이 아니라 개발의 시작점으로 활용할 수 있게 설계되었습니다. * CSS 박스 모델, 트리 뷰(Tree View) 형태의 현대적 구문, 코드베이스에 맞춘 단위 토글 기능을 통해 코드 가독성을 높였습니다. * 디자인 시스템의 변수(Variables)를 디자인 토큰으로 활용하여 코드와 디자인 간의 일관성을 강화합니다. ### 워크플로우 통합과 강력한 플러그인 생태계 * GitHub, Jira, Linear와 같은 프로젝트 관리 도구를 연동하여 피그마 내에서 이슈와 풀 리퀘스트(PR) 상태를 바로 확인할 수 있습니다. * Storybook 플러그인을 통해 코드베이스에 실제 구현된 컴포넌트의 상태를 디자인 파일 안에서 참조할 수 있습니다. * AWS Amplify Studio, Google Relay, Anima 등의 코드 생성 플러그인을 활용하거나 팀 고유의 워크플로우에 맞는 커스텀 플러그인을 구축할 수 있습니다. ### IDE에서 직접 확인하는 VS Code 확장 프로그램 * 개발자가 코드 에디터를 벗어나지 않고도 디자인을 검토하고, 변경 사항 및 댓글 알림을 확인할 수 있는 VS Code용 확장 프로그램을 지원합니다. * 디자인 사양에 기반한 코드 자동 완성(Autocomplete) 기능을 제공하여 코딩 속도를 획기적으로 향상시킵니다. * 디자인 파일과 코드 편집기 사이를 오가는 컨텍스트 스위칭 비용을 줄여 개발 집중도를 높입니다. 단순히 디자인을 보는 것을 넘어, 실제 구현 단계에서의 생산성을 높이고 싶다면 Dev Mode와 VS Code 확장 프로그램을 워크플로우에 적극 도입해 보시기 바랍니다. 디자인 시스템의 토큰 관리와 에디터 내 자동 완성 기능을 결합하면 디자인과 코드 사이의 정렬(Alignment)을 훨씬 수월하게 유지할 수 있습니다.

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AI: 디자인의 새로운

AI는 디자인 도구의 한 기능이 아니라 제품 개발 전반을 바꾸는 플랫폼이라는 것이 글의 핵심 주장이다. Figma는 Diagram을 인수하고 AI 역량을 강화해 아이디어 발굴부터 디자인, 개발 코드 생성까지 팀의 작업을 가속하려 한다. AI가 디자이너를 대체하기보다는 반복 작업을 줄이고 문제 해결과 창의적 판단에 더 집중하게 만들 것이라는 전망을 제시한다. ## Figma의 Diagram 인수와 AI 전략 - Figma는 GPT-3 기반 디자인 생성 플러그인 **Designer**를 만든 Jordan Singer의 팀 Diagram을 인수했다. - Diagram의 Jordan Singer, Siddarth, Andrew, Marco, Vincent가 Figma에 합류했다. - Figma는 이미 머신러닝 전담 팀을 운영하고 AI 플랫폼 개발에 투자해 왔다. - Figma의 오픈 API를 활용해 커뮤니티가 만든 AI 플러그인도 약 100개에 이른다. - AI를 단일 기능이 아니라 제품 개발 프로세스 전체를 지원하는 핵심 플랫폼으로 보고 있다. ## 제품 개발 전 과정의 AI 활용 - **발견 단계** - 간단한 프롬프트로 초기 아이디어를 생성한다. - 여러 아이디어를 요약하고 종합한다. - **디자인 단계** - 기존 디자인과 디자인 시스템을 분석한다. - 적절한 컴포넌트나 디자인 방향을 추천한다. - 더 빠르게 첫 시안을 만들 수 있도록 지원한다. - **개발 단계** - 디자인의 맥락을 개발자에게 더 빠르게 전달한다. - 제품 요구사항과 디자인을 바탕으로 더 나은 프로덕션 코드를 생성한다. - 결과적으로 AI는 반복 작업을 줄이고 팀이 더 빠르게 문제 해결과 제품 완성도 향상에 집중하도록 돕는다. ## 기술 발전과 디자인의 변화 - 인쇄기, 스마트폰, 협업 도구, 하이브리드 근무처럼 디자인은 기술 변화에 따라 계속 진화해 왔다. - 새로운 기술이 등장해도 사려 깊은 디자인의 필요성이 사라진 것은 아니었다. - AI 역시 디자인을 없애기보다 디자이너의 작업 방식과 역할을 변화시킬 것으로 본다. ## 픽셀에서 패턴으로: 더 높은 수준의 설계 - 디자인 시스템은 모서리 반경이나 버튼 같은 반복적인 세부 작업을 줄이고, 디자이너가 콘셉트와 방향성에 집중하게 했다. - 원자적 요소인 픽셀이 컴포넌트와 같은 더 큰 구조로 결합되면서 작업 속도와 일관성이 향상됐다. - AI는 디자인 시스템보다 더 높은 수준의 구조와 패턴을 제안할 수 있다. - 예를 들어 로그인 화면의 이메일 입력창과 비밀번호 입력창을 만드는 데 그치지 않고, 이메일·전화번호·Touch ID를 대체할 새로운 로그인 방식을 제안할 수 있다. - 프로젝트의 감정적 분위기나 주제에 맞는 색상 팔레트를 자동으로 추천하는 것도 가능하다. - 디자인은 개별 픽셀을 조정하는 작업에서 벗어나 더 직관적이고 인간적인 경험을 설계하는 방향으로 이동한다. ## 새로운 디지털 경험의 등장 - ChatGPT와 같은 AI는 웹사이트와 앱을 탐색하는 기존 방식에서 벗어나 질문하고 답을 받는 인터페이스를 강화한다. - AI는 사용자의 의도와 실제 행동 사이의 간극을 줄일 수 있다. - 예를 들어 사용자가 차량 호출 앱에서 위치와 옵션을 여러 단계로 입력하는 대신, “JFK 공항으로 데려다줘”라고 말하면 AI가 필요한 절차를 처리할 수 있다. - 제품 설계자는 기능과 화면 수를 늘리는 대신, 사용자의 목적을 더 적은 클릭과 판단으로 달성하게 할 방법을 고민해야 한다. ## 디자이너와 제품 역할의 변화 - 글은 AI 시대에 제품 역할과 협업 방식도 변화할 것이라고 예고한다. - 반복적인 제작 업무가 자동화되면 디자이너는 결과물을 직접 만드는 일뿐 아니라 AI가 제안한 결과를 선택하고 다듬는 큐레이터 역할을 더 많이 맡게 될 가능성이 있다. - 디자인의 핵심 가치는 여전히 문제를 정의하고, 적절한 방향을 판단하며, 사람에게 의미 있는 경험을 만드는 데 있다. AI를 도입할 때는 단순히 디자인 산출물을 자동 생성하는 데 그치지 말고, 아이디어 정리·패턴 탐색·프로토타이핑·개발 전달 등 전체 흐름에서 반복 작업을 줄이는 방향을 고려하는 것이 실용적이다. 최종 품질과 사용자 경험을 결정하는 문제 정의와 판단은 여전히 사람의 중요한 역할로 남는다.

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Shortcut 편집장의 편지를 소개

Figma는 새로운 블로그 **Shortcut**을 통해 제품 기능뿐 아니라, 아이디어가 만들어지고 발전하는 과정에 참여한 사람들의 이야기를 전하려 한다. 이 블로그는 Figma의 핵심 철학인 멀티플레이어 협업과 사용자·팀·커뮤니티의 상호작용을 콘텐츠 경험에도 적용해, 정적인 정보 전달을 넘어 발견과 영감을 유도하는 공간을 목표로 한다. ## Shortcut의 탄생 배경 - 모든 제품에는 이야기가 있으며, Shortcut은 새로운 아이디어가 현실화되는 과정에서 사람들이 겪는 우선순위 변화, 계획 수정, 시행착오를 다룬다. - Figma는 처음부터 웹 기반이자 멀티플레이어 제품으로 설계되었다. - 2015년에는 실시간 공동 편집이 오히려 디자이너들의 반감을 살 수 있다는 우려가 있었지만, 사용자들의 행동과 요구가 Figma의 발전 방향을 결정했다. - 따라서 Figma는 제품 자체뿐 아니라 사용자와 팀이 협업하고 문제를 해결하는 과정도 브랜드의 핵심 이야기로 본다. ## 게임과 ‘하우스 룰’에서 얻은 영감 - 글은 놀이가 사람을 이해하고 협력하는 지름길이 될 수 있다는 관점에서 Shortcut이라는 이름의 의미를 설명한다. - 사람들은 같은 게임도 서로 다른 방식으로 즐기며, 경험을 개선하기 위해 규칙을 수정하거나 새로운 ‘하우스 룰’을 만든다. - Figma 역시 사용자의 취향, 행동 방식, 필요에 따라 제품이 계속 변하고 확장된다는 점에서 이런 놀이의 특성과 닮아 있다. - 한 사람의 아이디어가 다른 사람의 수정과 참여를 거쳐 발전하는 과정이 Figma의 멀티플레이어 철학과 연결된다. ## 정적인 블로그에서 몰입형 경험으로 - 기존 블로그가 정적이고 일방향적인 콘텐츠 경험에 가까웠다면, 새 블로그는 더 생생하고 몰입감 있게 redesigned되었다. - Figma가 정적인 디자인 파일을 협업 가능한 캔버스로 바꾼 것처럼, 블로그도 독자가 탐색하고 발견할 수 있는 공간으로 바꾸려 했다. - 콘텐츠에는 글뿐 아니라 일러스트레이션, 모션 스터디, 영상 등 다양한 시각적 요소가 활용된다. - 이를 통해 독자가 단순히 글을 읽는 데 그치지 않고, Figma가 추구하는 창의성과 가능성을 직접 느끼도록 한다. ## 주제별 탐색과 새로운 콘텐츠 구성 - 독자는 디자인 시스템, 엔지니어링 등 주제별 카테고리로 글을 분류해 볼 수 있다. - 특정 주제를 묶은 큐레이션 컬렉션도 제공한다. - 주요 콘텐츠 유형은 다음과 같다. - 디자인 시스템의 미래를 다루는 기획 시리즈 - 제품 디자인과 개발의 역할 변화를 논하는 오피니언 - Figma의 기능과 제작 과정을 설명하는 비하인드 스토리 - 게임 산업에서 영감을 얻은 백엔드 엔지니어링 등 기술 심층 분석 - Figma를 활용한 음악가와 창작자의 실제 사례 - 외부 일러스트레이터와 작가들의 참여를 통해 다양한 관점과 표현 방식을 담았다. ## 입력이 출력으로 이어지는 커뮤니티 - Shortcut은 “하나의 아이디어가 또 다른 아이디어를 낳는” 양방향 영감의 구조를 지향한다. - 독자가 콘텐츠를 통해 새로운 시도를 하도록 자극하는 동시에, Figma 내부의 작가·디자이너·엔지니어·제품팀도 더 적극적으로 아이디어를 공유하기를 기대한다. - Figma의 가능성을 기능 설명만으로 전달하지 않고, 실제 사람과 팀의 작업 방식 및 창작 과정을 통해 보여주려 한다. - 궁극적으로 Shortcut은 읽는 공간을 넘어, 발견하고 영감을 얻고 함께 만들어가는 커뮤니티 경험을 목표로 한다. 실용적으로는 제품 사용법만 찾기보다 Shortcut의 사례·기술 글·큐레이션을 함께 살펴보면, Figma를 도구가 아닌 협업과 아이디어 발전을 위한 작업 방식으로 이해하는 데 도움이 된다.

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4년이 지난 지금, Config가

Config 2023 발표 제안 1,000여 건을 분석한 결과, 디자인 업계는 어려운 환경 속에서도 예상보다 낙관적인 태도를 보였다. 디자인 시스템은 창의성을 제한하기보다 반복 작업을 줄이고 새로운 아이디어를 위한 여유를 만드는 도구로 받아들여지고 있다. 다만 이 분석은 Config 제출작의 경향을 바탕으로 하므로 업계 전체를 대표하는 조사라기보다는 커뮤니티의 관심사를 보여주는 지표에 가깝다. ## Config 제안 수 증가와 분석 방식 - 발표 제안 수는 2021년 420건에서 2022년 520건, 2023년 1,000건 이상으로 크게 늘었다. - Figma는 제안서의 주제와 표현을 전년 대비 분석해 디자인·기술·제품 개발 분야의 관심 변화를 파악했다. - 제안 주제는 AI를 활용한 미래 구상, 디자인 시스템, 접근성, 협업 등 폭넓은 영역을 포함했다. - 많은 사람이 발표를 제안했다는 사실 자체가 커뮤니티의 참여 의욕과 관심이 높다는 신호로 해석됐다. ## 예상 밖의 낙관적 분위기 - 긍정적인 내용의 제안 비율은 2021년 63%에서 2023년 72%로 증가했다. - “지금이야말로 더 나은 시기다”, “이 방법 덕분에 성장할 수 있었다”와 같은 표현이 많이 등장했다. - 반대로 낡고 일관성 없는 디자인이나 해결되지 않는 문제를 비판하는 표현은 상대적으로 줄었다. - 팬데믹 관련 언급은 2021년의 6분의 1 수준으로 감소했다. - “remote”라는 단어의 등장도 2021년보다 약 20% 줄어들어, 업계 대화의 중심이 팬데믹과 원격근무의 충격에서 점차 이동했음을 보여준다. - 지난 몇 년의 혼란이 완전히 사라진 것은 아니지만, 사람들은 새로운 환경에 적응하며 문제보다 가능성에 더 집중하기 시작했다. ## 디자인 시스템과 창의성의 결합 - 디자인 시스템을 중시하는 사람과 자유로운 창작을 중시하는 사람 사이의 경계가 점차 약해지고 있다. - 디자인 시스템은 창의성을 억누르는 규칙이 아니라 반복적이고 소모적인 작업을 줄여 창작에 더 많은 시간을 쓰게 하는 기반으로 인식된다. - 디자인 토큰을 비롯한 시스템 자산을 축적하면 팀이 빠른 속도와 큰 규모로 작업하면서도 일관성을 유지할 수 있다. - 2021년 제안서는 디자인 시스템의 구축, 감사, 확장성 같은 기본 운영 문제를 주로 다뤘다. - 2023년에는 디자인 시스템과 함께 `art`, `transition`, `color`, `creating`처럼 표현적이고 시각적인 언어가 더 자주 등장했다. - 이는 디자인 시스템이 단순한 관리·표준화 도구를 넘어 새로운 아이디어를 생산하는 창의적 자산으로 발전하고 있음을 의미한다. ## 실용적인 시사점 디자인 조직은 시스템을 창의성의 반대편에 두기보다, 반복 업무를 자동화하고 일관성을 확보해 디자이너가 더 중요한 문제와 새로운 표현에 집중하도록 만드는 기반으로 활용할 수 있다. 또한 업계의 분위기를 판단할 때는 문제의 규모만 보기보다, 사람들이 어떤 해결책을 제안하고 어떤 가능성을 이야기하는지도 함께 살펴볼 필요가 있다.

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디자인 시스템의 미래는 접근

디자인 시스템은 접근성을 제품 전반에 일관되게 적용할 수 있는 가장 강력한 기반이다. 공통 컴포넌트와 가이드에 접근성 기준을 내장하면 색상, 구조, 상호작용 등의 품질을 규모 있게 관리하고 변경 사항도 전체 제품에 전파할 수 있다. 앞으로는 WCAG 같은 표준과 AI 도구를 활용하되, 접근성을 사후 점검이 아닌 제품 개발 초기부터 우선순위로 삼아야 한다. ### 디자인 시스템과 접근성의 결합 - 전 세계 약 10억 명이 장애를 가지고 있으며, 이들의 연간 가처분소득은 약 1조 2천억 달러로 추정된다. - 접근성은 법적 의무나 체크리스트를 넘어 사용자 신뢰, 기업의 신뢰도, 성장 기회를 만드는 요소다. - 디자인 시스템에는 다음과 같은 접근성 기준을 포함할 수 있다. - 충분한 전경색·배경색 대비 - 접근성을 고려해 설계하고 테스트한 UI 컴포넌트 - 일관된 상호작용 규칙 - 구현자와 디자이너를 위한 구체적인 문서 - 공통 컴포넌트를 사용하면 한 번 수정한 접근성 개선 사항을 제품 전체의 컴포넌트 인스턴스에 확산할 수 있다. - 일관성, 문서화, 지속적인 피드백 구조가 접근성 실천을 조직 전체로 확장하는 기반이 된다. ### 접근성 확산을 돕는 디자인 시스템의 성장 - 2020년 Material Design 조사에서 기업 내부 디자인 시스템 구축은 전년 대비 22% 증가했다. - 응답자의 47%는 자신의 디자인 시스템에 접근성 가이드라인이 포함되어 있다고 답했다. - 디자인 시스템에 포함되는 대표 산출물은 다음과 같다. - 아이콘 라이브러리: 84% - UI 키트: 83% - 스타일 가이드: 75% - 컴포넌트 코드 라이브러리: 74% - WCAG 같은 표준, 접근성 도구의 발전, 법적·상업적 요구가 접근성 적용을 촉진하고 있다. - 그럼에도 2022년 기준 웹의 접근성 수준은 약 3%에 불과해, 실제 적용에는 여전히 큰 격차가 남아 있다. ### 접근성 분야의 책임 있는 AI 활용 - 디자인 시스템 팀은 AI를 활용해 접근성 문제를 더 빠르게 발견하고 개선하려 하고 있다. - 기사에서 언급하는 AI 기반 도구는 다음과 같은 작업을 자동화하는 것을 목표로 한다. - 이미지에 대체 설명 자동 생성 - 레이블이 없는 버튼에 적절한 레이블 추가 - 시맨틱 구조 도입 - 웹 접근성 문제 탐지 및 수정 - AI 도구는 접근성 검수와 반복 작업을 보조할 수 있지만, 자동화만으로 포괄적인 접근성을 보장할 수는 없다. - 생성된 설명이나 수정 결과가 실제 맥락에 적합한지 사람이 검토하고, 장애 당사자의 피드백과 표준 검사를 함께 활용해야 한다. ### 처음부터 접근 가능한 제품 만들기 - 접근성은 개발 완료 후 결함을 수정하는 단계가 아니라 디자인 시스템과 제품 설계 초기부터 포함해야 한다. - 공통 컴포넌트에 접근성 요구사항을 내장하면 개별 팀이 매번 같은 문제를 다시 해결하지 않아도 된다. - 색상, 컴포넌트 동작, 의미 구조, 문서화 등 모든 시스템 구성 요소에서 접근성을 점검해야 한다. - 접근성을 기본값으로 만들수록 제품 팀의 부담은 줄고, 전체 제품 생태계의 품질은 높아진다. ### 실용적인 적용 방향 - 디자인 토큰과 컴포넌트에 색상 대비, 키보드 탐색, 포커스 상태, 시맨틱 구조를 기본 규칙으로 포함한다. - WCAG 기준에 따라 자동 검사와 수동 테스트를 함께 운영한다. - AI는 반복적인 탐지·생성 작업에 활용하되 최종 판단은 전문가와 실제 사용자 검증을 거친다. - 접근성을 디자인 시스템의 부가 기능이 아니라 모든 컴포넌트의 필수 품질 기준으로 관리해야 한다.

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디자인 시스템의 미래는

플러그인, 위젯, AI 기반 도구의 발전으로 디자인 시스템은 단순한 컴포넌트 모음에서 반복 작업을 자동화하고 디자인 의사결정을 보조하는 실행 환경으로 진화하고 있다. 이러한 자동화는 디자이너와 개발자의 역할을 없애기보다, 생산성을 높이고 더 높은 수준의 문제 정의·판단·창의적 작업에 집중하게 만들 가능성이 크다. 다만 자동 생성 결과를 검토하고 맥락에 맞게 조정하는 인간의 역할은 여전히 중요하다. ## 플러그인과 위젯의 등장 - 플러그인은 기존 소프트웨어의 기능을 확장하는 추가 도구이며, 디자인 소프트웨어와 함께 발전해 왔다. - 초기 플러그인은 텍스트 편집기와 출판 프로그램에서 효과, 브러시, 스타일 등을 추가하는 방식으로 사용됐다. - 오늘날에는 커뮤니티와 앱 마켓플레이스를 통해 사용자가 직접 만든 도구를 공유하고, 팀의 작업 방식에 맞게 Figma를 확장한다. - 디자인 시스템 관련 플러그인은 크게 두 유형으로 나뉜다. - 기존 작업 흐름을 자동화하는 도구 - 분석, 테스트, 접근성 개선 등 새로운 기능을 추가하는 도구 ## 반복 작업을 자동화하는 플러그인 - 여러 화면에 동일한 변경 사항을 적용하거나, 레이어와 컴포넌트를 정리하는 반복 업무를 자동화한다. - 디자인 토큰, 컴포넌트, 스타일을 일관되게 적용해 수작업에서 발생하는 누락과 실수를 줄인다. - 콘텐츠 삽입, 레이아웃 정리, 이름 변경, 문서화와 같은 작업도 자동화 대상이 될 수 있다. - 디자이너는 단순한 실행 업무보다 사용자 경험과 제품 문제를 정의하는 일에 더 많은 시간을 쓸 수 있다. ## 기능을 확장하는 플러그인 - 플러그인은 디자인 시스템의 사용 현황과 품질을 점검하는 기능을 제공한다. - 어떤 컴포넌트가 얼마나 사용되는지, 디자인 시스템이 실제 파일에서 제대로 활용되는지 분석할 수 있다. - 접근성 검사, 디자인 테스트, 개발 handoff, 코드 생성 등 기존 디자인 도구가 직접 제공하지 않던 기능도 보완한다. - 결과적으로 디자인 시스템은 정적인 라이브러리가 아니라 측정·검증·개선이 가능한 운영 체계가 된다. ## 정보를 시각화하고 정리하는 위젯 - 위젯은 캔버스 안에서 실행되는 상호작용형 도구로, 디자인 파일에 정보와 기능을 직접 배치할 수 있다. - 팀의 작업 현황, 의사결정, 일정, 피드백 등을 시각적으로 공유하는 데 활용된다. - 디자인 시스템의 규칙이나 컴포넌트 정보를 작업 공간 가까이에서 확인하게 해 협업과 커뮤니케이션을 돕는다. - 디자인 파일이 단순히 결과물을 보여주는 공간을 넘어, 팀이 함께 사고하고 정리하는 협업 공간으로 확장된다. ## AI가 강화하는 디자인 도구 - 2017년부터 저해상도 와이어프레임을 바탕으로 디자인 시스템과 코드를 자동 생성하려는 실험이 진행됐다. - 당시에는 가능성을 보여주는 프로토타입에 가까웠지만, 생성형 AI 기술의 발전으로 실제 제품화 가능성이 커졌다. - Diagram의 Genius와 같은 도구는 Figma 파일을 분석하고, 기존 디자인 시스템의 컴포넌트를 활용한 디자인 제안을 생성한다. - AI는 다음과 같은 작업을 보조할 수 있다. - 자연어를 기반으로 한 디자인 생성 - 기존 컴포넌트와 패턴 추천 - 디자인 파일 분석 및 개선안 제시 - 디자인에서 코드로의 변환 - AI가 디자인 시스템의 규칙을 학습할수록, 조직의 브랜드와 패턴에 맞는 결과를 더 빠르게 만들 수 있다. ## 자동화에 뒤처지지 않기 위한 변화 - 도구가 발전하면 디자인 시스템 팀은 새로운 플러그인과 AI 기능을 단순히 도입하는 것을 넘어, 조직의 작업 흐름에 어떻게 연결할지 고민해야 한다. - 자동화의 효과를 높이려면 컴포넌트, 스타일, 변수, 명명 규칙이 체계적으로 정리되어 있어야 한다. - 디자인 시스템이 일관되지 않거나 문서화가 부족하면 AI와 자동화 도구도 부정확한 결과를 낼 수 있다. - 따라서 자동화는 잘 정립된 시스템을 대체하기보다, 품질 높은 시스템을 더 넓고 빠르게 활용하도록 돕는 방식으로 작동한다. ## 인간 디자이너의 역할 - 자동화가 작업의 일부를 대신하더라도 문제의 맥락을 이해하고 우선순위를 정하는 일은 여전히 인간에게 요구된다. - AI는 여러 결과를 빠르게 생성할 수 있지만, 어떤 결과가 사용자와 비즈니스에 적합한지 판단하지는 못한다. - 디자이너의 역할은 픽셀을 직접 배치하는 일에서 다음과 같은 업무로 확장될 수 있다. - 올바른 문제 정의 - 사용자 요구와 비즈니스 목표의 조율 - 생성 결과의 평가와 수정 - 디자인 시스템의 원칙과 품질 관리 - 새로운 도구와 협업 방식의 설계 - 자동화는 디자이너를 없애기보다, 디자이너가 더 전략적이고 창의적인 역할을 수행하도록 업무의 성격을 바꿀 가능성이 크다. 실무에서는 반복 작업부터 플러그인으로 자동화하되, 컴포넌트와 디자인 토큰을 먼저 정비하는 것이 좋다. AI가 생성한 결과는 초안으로 활용하고, 접근성·일관성·사용자 맥락을 사람이 반드시 검토해야 한다.

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핀터레스트 디자인

Pinterest의 Gestalt 디자인 시스템은 코드 사용량만으로는 전체 채택 현황을 파악하기 어렵다고 보고, Figma 안에서 디자이너들이 컴포넌트를 얼마나 사용하는지 측정하는 ‘디자인 채택률’을 도입했다. 코드 지표는 웹 플랫폼에 한정되고 실제 디자인 단계보다 늦게 나타나는 반면, Figma 지표는 웹·iOS·Android를 아우르며 초기 사용 신호를 제공한다. 이를 위해 Figma REST API 기반의 대시보드 FigStats를 만들어 컴포넌트 사용량을 전체 디자인 요소 대비 상대적으로 분석했다. ## 코드 채택률만으로는 부족한 이유 - Gestalt은 웹뿐 아니라 iOS와 Android용 디자인 컴포넌트도 제공하지만, 기존 코드 채택률은 웹 컴포넌트만 측정했다. - 새 컴포넌트가 실제 제품 코드에 도입되기까지 시간이 걸리므로, 코드 지표에는 채택 지연이 발생한다. - 디자이너가 컴포넌트를 사용하지 않으면 개발자도 해당 컴포넌트의 존재나 필요성을 알기 어렵다. - 따라서 디자인 시스템 채택은 제품 코드 단계가 아니라 디자인 단계부터 시작된다는 관점이 필요하다. ## Figma에서 디자인 채택을 측정하는 이유 - Pinterest 디자이너들의 작업은 Figma에서 이루어지므로, 디자인 시스템 사용 현황을 가장 이른 단계에서 확인할 수 있다. - Figma에서 Gestalt 컴포넌트가 사용되면 웹·iOS·Android 전반에서 향후 코드 컴포넌트를 구축할 근거로 활용할 수 있다. - 디자이너가 실제로 컴포넌트를 사용하는지 확인하면 디자인 시스템 투자 효과와 플랫폼별 개발 우선순위를 설명하기 쉬워진다. ## 단순한 인스턴스·삽입 횟수의 한계 - Figma 기본 라이브러리 분석은 팀별 컴포넌트 인스턴스 수와 삽입 횟수를 제공한다. - 예를 들어 버튼이 수십만 번 사용됐다는 사실은 알 수 있지만, 그 수치가 건강한 채택 수준인지는 판단하기 어렵다. - 대형 파일에 노드가 1,000개 있고 Gestalt 컴포넌트가 10개뿐이라면, 사용량은 존재하지만 전체 디자인의 1%에 불과하다. - 따라서 절대적인 사용 횟수보다 전체 디자인 요소 중 디자인 시스템 컴포넌트가 차지하는 비율이 더 유용한 지표가 된다. ## FigStats와 상대적 채택률 - Gestalt 팀은 Figma REST API를 사용해 FigStats라는 내부 대시보드를 구축했다. - 대시보드는 Figma 파일을 분석해 어떤 Gestalt 컴포넌트가 어느 팀과 파일에서 사용되는지 시각화한다. - 핵심은 컴포넌트 인스턴스 수 자체가 아니라, 전체 노드 또는 디자인 요소 중 Gestalt 컴포넌트가 차지하는 비중을 계산하는 것이다. - 이를 통해 파일 규모가 서로 달라도 디자인 시스템이 실제 작업에 얼마나 깊이 적용됐는지 비교할 수 있다. - 컴포넌트별 사용 현황을 보면 널리 사용되는 컴포넌트와 거의 사용되지 않는 컴포넌트를 구분할 수 있으며, 개선이나 교육이 필요한 영역도 찾을 수 있다. ## 채택 데이터의 활용 - 채택률은 디자인 시스템 팀이 제공하는 가치와 투자 대비 효과를 리더십에 설명하는 공통 언어가 된다. - 사용률이 낮은 컴포넌트는 문서화 부족, 발견성 문제, API나 시각적 설계의 불편함 때문일 수 있다. - 디자인 단계에서 사용이 확인된 컴포넌트는 향후 코드 컴포넌트로 구현할 때 우선순위를 정하는 근거가 된다. - 코드 채택률과 디자인 채택률을 함께 보면 디자인에서 제품 출시까지의 채택 흐름과 지연 구간을 파악할 수 있다. ## Figma 분석 기능의 확장 - 글 작성 당시 Figma 기본 분석은 주로 컴포넌트 인스턴스와 삽입 데이터를 제공했다. - 이후 Figma Library Analytics는 스타일과 변수 데이터까지 포함하도록 확장되었고, Enterprise 고객은 Library Analytics API를 활용할 수 있게 됐다. - 따라서 현재는 컴포넌트뿐 아니라 스타일·변수까지 포함해 조직 전체의 디자인 시스템 채택을 분석할 수 있다. 디자인 시스템의 성공을 평가할 때 단순한 사용 횟수만 보지 말고, 전체 디자인 대비 사용 비율과 플랫폼별 채택 흐름을 함께 측정하는 것이 좋다. 특히 Figma의 디자인 채택률과 코드 채택률을 연결하면 어떤 컴포넌트가 실제 제품으로 이어지는지 더 정확하게 판단할 수 있다.

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디자인 시스템의 미래는 복잡

디자인 시스템은 제품과 사용자 요구가 복잡해질수록 단순한 시각 규칙 모음이 아니라, 여러 팀과 시스템을 조율하는 운영 구조가 되어야 한다. 브랜치·머지, 로컬 시스템, 오픈소스 같은 코드의 방식을 활용하면 확장성과 협업을 높일 수 있지만, 지나친 규제는 창의성과 실험을 막는다. 따라서 미래의 디자인 시스템은 구조와 유연성 사이의 균형을 지속적으로 조정해야 한다. ## 디지털 제품의 복잡성과 디자인 시스템의 변화 - 초기 디자인 시스템은 사용자가 디지털 인터페이스를 이해하도록 돕는 시각적 은유에 크게 의존했다. - Google Material Design은 종이를 쌓은 듯한 표면, 가장자리, 그림자를 사용해 조작 가능한 요소를 설명했다. - 당시에는 완전한 스큐어모피즘 없이도 사용자가 인터페이스를 직관적으로 이해하도록 만드는 것이 주요 과제였다. - 그러나 다양한 디바이스와 폼팩터가 등장하면서 단일 은유만으로는 충분하지 않게 됐다. - 접근성 기준 - 새로운 입력 방식과 상호작용 - 성능 요구사항 - 여러 화면과 플랫폼에 대응하는 반응형 경험 - Instagram처럼 하나의 핵심 기능만 제공하던 앱도 검색, 광고, 파트너십, 쇼핑 등으로 확장됐다. - 이에 따라 디자인 시스템은 더 많은 기능과 사용자 유형, 서로 연결된 제품 경험을 지원해야 한다. ## 구조로 혼란 다루기 - 디자인팀은 소프트웨어 개발에서 사용하던 프로세스와 프레임워크를 디자인 시스템에 적용하고 있다. - 대표적인 방식이 브랜치와 머지다. - 기여자가 별도의 브랜치에서 새로운 컴포넌트나 수정안을 작업한다. - 기존의 메인 시스템에 영향을 주지 않고 실험할 수 있다. - 디자인 시스템 관리자가 변경 사항을 검토한 뒤 공식 시스템에 반영한다. - 이 방식은 디자인 시스템을 중앙 팀만 관리하는 자산이 아니라, 커뮤니티와 함께 발전시키는 구조로 만든다. - Spotify의 Encore는 하위 팀이 시스템을 포크해 각자의 “로컬 시스템”을 만들도록 허용했다. - 광고 팀의 비디오 플레이어처럼 특정 도메인에 특화된 컴포넌트가 발전했다. - 이러한 결과물이 다시 전체 디자인 시스템의 방향과 적용 범위를 넓혔다. - 오픈 디자인 시스템은 외부 기여와 피드백을 받을 수 있다는 장점이 있다. - 다양한 사용자의 요구를 파악할 수 있다. - 제품과 조직의 작업 방식을 공개해 신뢰와 인지도를 높인다. - 디자인 지식을 업계와 공유할 수 있다. ## 지나치게 엄격한 시스템의 문제 - 구조를 규모 있게 적용하면 일관성은 높아지지만, 시스템이 지나치게 제한적으로 변할 수 있다. - 디자이너는 다음과 같은 문제를 경험할 수 있다. - 새로운 아이디어를 실험하기 어려움 - 제품 특성에 맞는 예외를 만들기 어려움 - 기존 컴포넌트에 억지로 맞추느라 디자인 품질이 떨어짐 - 디자인 시스템의 목적은 창의적 표현의 진입장벽을 낮추는 것이지, 창작 자체를 어렵게 만드는 것이 아니다. - 모든 상황을 사전에 정의하려는 접근은 복잡한 제품과 예상하지 못한 사용자 요구에 제대로 대응하지 못한다. ## 건축보다 정원에 가까운 운영 - Shopify의 José Torre는 디자인 시스템을 완성 후 고정하는 건축물보다 계속 돌보고 변화하는 정원에 비유한다. - 건축적 접근: - 세부 사항을 미리 결정한다. - 설계와 구축이 끝나면 결과물을 완성된 상태로 간주한다. - 정원식 접근: - 기본적인 씨앗과 구조를 심되, 최종 형태는 성장 과정에서 발견한다. - 실제 사용 중 나타나는 문제와 새로운 요구에 따라 개입한다. - 불필요한 요소는 제거하고 유용한 패턴은 발전시킨다. - 계획된 디자인 시스템 안에서도 새로운 버튼이나 메뉴 변형이 자연스럽게 등장할 수 있다. - 이런 변형을 무조건 제거하기보다, 실제 제품 요구에서 비롯된 것인지 평가하고 필요하다면 시스템에 흡수하는 유연성이 중요하다. 디자인 시스템은 엄격한 규칙집이 아니라 제품과 조직의 변화에 맞춰 계속 진화하는 기반으로 운영하는 것이 바람직하다. 공통 구조와 검토 절차는 유지하되, 브랜치·로컬 시스템·실험 공간을 허용해 팀의 자율성과 창의성을 보장해야 한다.

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코드에서 영감 얻기 | Figma

디자인 시스템이 복잡성과 규모를 감당하려면 코드의 설계 원칙에서 배울 필요가 있다. 특히 고정된 컴포넌트와 과도한 변형 조합 대신 구성(composition), 구조와 표현의 분리, 체계적인 변경 관리가 중요하다. 궁극적으로 디자인 시스템은 창의성을 제한하는 규칙 모음이 아니라, 유연성과 일관성을 함께 제공하는 제품처럼 운영되어야 한다. ### 디자인의 복잡성과 코드에서 얻는 교훈 - 과거에는 디자인 파일이 개인 컴퓨터에 저장되어 협업이나 파일 간 의존성을 크게 신경 쓰지 않아도 됐다. - 오늘날에는 여러 팀과 기여자가 서로 연결된 시스템을 동시에 다루므로 일관성, 품질, 확장성을 관리해야 한다. - 디자인 시스템은 복잡성을 줄이는 데 도움을 주지만, 구조가 지나치게 강해지면 자유로운 탐색과 표현을 방해할 수 있다. - Figma는 이러한 문제에 대응하기 위해 디자인이 코드의 엔지니어링 프레임워크를 차용하고 있다고 설명한다. ### 중첩 컴포넌트로 유연한 레이아웃 구성 - 단순한 시스템에서는 하나의 컴포넌트에 몇 가지 변형(variant)만 정의하면 된다. - 카드처럼 가로형·세로형 등 레이아웃이 다양해지면 모든 경우를 variant로 만드는 방식은 유지보수가 어려워진다. - 컴포넌트 속성으로 이미지, 인용문 등 선택적 요소를 제어할 수 있지만, 구조 자체가 크게 다른 레이아웃에는 한계가 있다. - 작은 하위 컴포넌트를 만든 뒤 이를 큰 컴포넌트 안에 중첩하는 **구성(composition)** 방식을 사용할 수 있다. - 이미지, 제목, 가격, 버튼 같은 하위 컴포넌트를 다양한 방식으로 조합하면 시스템 관리자가 미리 예상하지 못한 레이아웃도 유연하게 만들 수 있다. - 이는 코드에서 재사용 가능한 모듈을 조합해 여러 기능을 구현하는 방식과 유사하다. ### 구조와 표현의 분리 - 초기 디자인 시스템은 컴포넌트에 특정 색상을 직접 지정하는 단순한 형태로 시작하는 경우가 많다. - 이후 다크 모드가 필요해지고, 제품·브랜드별 색상까지 추가되면서 테마 관리가 복잡해진다. - 제품과 하위 브랜드가 늘어날수록 각 컴포넌트에 색상과 스타일을 직접 넣는 방식은 조직의 관리 부담을 키운다. - 이러한 문제를 해결하려면 컴포넌트의 구조와 시각적 표현을 분리하는 새로운 아키텍처가 필요하다. - 글에서는 그 대안으로 **헤드리스 디자인 시스템(headless design system)**을 소개하려 하지만, 제공된 본문은 해당 설명 중간에서 끝난다. ### 실용적인 결론 컴포넌트의 모든 경우를 미리 variant로 만들기보다, 재사용 가능한 하위 컴포넌트를 조합하는 구조를 우선 고려하는 것이 좋다. 또한 색상·테마 같은 표현 요소를 구조와 분리하면 다크 모드, 멀티브랜드, 하위 제품 확장에 더 효과적으로 대응할 수 있다.

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Schema 2022 미리 보기

Figma의 연례 디자인 시스템 콘퍼런스 Schema 2022는 디자인 시스템의 구체적인 과제와 기회를 깊이 다루기 위해 뉴욕, 런던, 도쿄 및 온라인에서 개최된다. 글은 행사 일정뿐 아니라 디자인·개발 협업, 디자인 토큰, 플러그인과 통합 등 주요 관심사를 소개하며, 다양한 수준의 참가자가 배울 수 있도록 프로그램을 구성했다고 설명한다. 행사의 발표 영상은 이후 DesignSystems.com에 공개되었다. ### 도시 순회 및 온라인 행사 - Schema 2022는 다음 방식으로 진행된다. - 뉴욕, 런던, 도쿄에서 오프라인 행사 개최 - 장소와 관계없이 참여할 수 있는 온라인 행사 제공 - 각 도시 행사는 해당 지역과 연사에 맞춘 개별 프로그램으로 구성된다. - 오프라인 행사는 초청제로 운영되지만 참가 신청이 가능하다. - 각 도시에서는 지역 디자인 커뮤니티를 위한 밋업도 열린다. - 온라인 콘퍼런스는 오프라인 참석이 어려운 사람도 참여할 수 있도록 공개된다. ### 디자인 시스템에 집중한 전문 콘퍼런스 - Config가 디자인 전반을 다룬다면, Schema는 디자인 시스템에 초점을 맞춘 보다 전문적인 행사다. - 디자인 시스템의 고유한 기회와 문제를 깊이 탐구할 수 있다는 점이 Schema의 특징이다. - 주제가 구체적이기 때문에 연사와 참가자가 다음과 같은 논의에 집중할 수 있다. - 디자인 시스템 구축과 운영 - 조직 내 협업 방식 - 디자인 시스템의 확장과 활용 - 동시에 디자인 시스템을 처음 접하는 사람과 숙련된 실무자 모두에게 의미 있는 발표를 제공하는 것이 프로그램 구성의 과제다. - 발표 내용은 새롭고 혁신적이어야 하면서도, 디자인 시스템의 기본 개념을 배우려는 사람도 이해할 수 있어야 한다. ### 디자이너와 개발자의 창의적 교류 - 디자인 시스템은 디자인뿐 아니라 개발, 도구 제작, 조직 협업 등 다양한 역량을 필요로 한다. - Schema는 디자이너와 개발자가 서로의 작업과 아이디어를 공유하는 공간으로 기능한다. - 디자이너는 다음과 같은 주제에 대해 아이디어를 나눌 수 있다. - 플러그인 - 확장 기능 - 외부 서비스 및 도구와의 통합 - 개발자는 자신들이 구축한 도구와 시스템을 소개하며 디자인 분야와 연결점을 찾는다. - 이러한 상호작용을 통해 디자인 시스템이 단순한 시각 요소 모음이 아니라, 여러 직군이 함께 발전시키는 기술·프로세스라는 점이 드러난다. ### W3C 디자인 토큰 커뮤니티 그룹 - 디자인 토큰은 특정 도구나 플랫폼에 종속되지 않고 디자인 스타일을 관리·공유하기 위한 방법론이다. - 디자인 토큰은 여러 도구, 디바이스, 플랫폼에서 디자인을 확장하는 데 활용될 수 있다. - W3C Design Tokens Community Group은 다음을 목표로 한다. - 디자인 시스템의 스타일 정보를 도구 간에 공유할 수 있는 표준 마련 - 제품과 디자인 도구가 대규모로 디자인 토큰을 활용할 수 있는 기반 제공 - 디자인 토큰은 디자이너와 개발자가 공통의 언어로 시스템을 다루게 하는 연결 고리로 소개된다. - 표준화 논의에서는 특히 다음과 같은 주제를 장기적으로 고려한다. - 국제화 - 접근성 - 다양한 플랫폼과 환경에서의 일관성 ### 실무적 시사점 디자인 시스템을 도입하거나 확장하려는 팀이라면 시각 디자인 요소뿐 아니라 개발자 핸드오프, 도구 간 통합, 디자인 토큰의 표준화까지 함께 고려해야 한다. 특히 디자이너와 개발자가 초기부터 공통 언어와 공유 가능한 토큰 체계를 마련하면 여러 제품과 플랫폼으로 시스템을 확장하기 쉬워진다.

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Figma의 새로운 소식

2022년 9월 Figma 업데이트는 디자인 시스템 구축과 협업 효율 향상에 초점을 맞췄다. 컴포넌트 프로퍼티 기능을 확장해 인스턴스 커스터마이징과 관리성을 높였고, Google Calendar 연동·신규 템플릿·Schema 컨퍼런스를 통해 Figma와 FigJam을 업무 흐름 전반으로 확장했다. 특히 컴포넌트 관련 기능은 오픈 베타로 제공되어 팀별 디자인 시스템을 더 유연하게 운영할 수 있게 했다. ## 컴포넌트 프로퍼티 기능 확장 이번 업데이트의 핵심은 컴포넌트 인스턴스를 더 쉽게 교체하고, 필요한 부분만 노출하며, 중첩 컴포넌트까지 세밀하게 조정할 수 있도록 한 것이다. - **Preferred values** - 인스턴스를 교체할 때 선택 가능한 컴포넌트 목록을 미리 지정할 수 있다. - 사용자가 무분별한 컴포넌트 대신, 디자인 시스템에서 권장하는 값만 선택하도록 유도한다. - 인스턴스 교체 과정의 혼란을 줄이고 일관성을 높인다. - **Exposed nested instances** - 부모 컴포넌트에서 내부에 중첩된 인스턴스의 프로퍼티를 직접 노출할 수 있다. - 사용자는 내부 레이어를 일일이 찾아가지 않고 부모 컴포넌트 수준에서 중첩 요소를 수정할 수 있다. - 복잡한 카드, 내비게이션, 버튼 그룹 등 재사용 컴포넌트의 커스터마이징에 유용하다. - **Simplified instances** - 컴포넌트 작성자가 이후 인스턴스의 레이어 및 상세 보기에서 불필요한 요소를 숨길 수 있다. - 사용자는 실제로 편집해야 하는 프로퍼티에 집중할 수 있다. - 디자인 시스템이 복잡해져도 인스턴스 사용 경험을 단순하게 유지할 수 있다. ## Figma·FigJam과 Google Calendar 연동 Figma는 회의 일정과 관련 파일을 연결하는 Chrome 확장 기능을 제공했다. - Google Calendar 이벤트에 Figma 또는 FigJam 파일을 직접 추가할 수 있다. - 캘린더 화면을 벗어나 파일 링크를 복사할 필요가 없다. - 회의 아젠다, 협업 보드, 디자인 리뷰 파일 등을 일정과 함께 관리할 수 있어 회의 준비와 후속 작업이 편리해진다. - 해당 기능은 Google Chrome 확장 프로그램으로 설치할 수 있다. ## 디자인 시스템 컨퍼런스 Schema Figma는 디자인 시스템에 초점을 맞춘 행사인 Schema의 참가 등록을 시작했다. - 2021년 가상 행사로 시작했으며, 2022년에는 온라인 프로그램과 함께 오프라인 세션도 진행했다. - 뉴욕, 도쿄, 런던에서 현장 행사를 열고 온라인 참여도 지원했다. - 디자인 시스템 리더들의 사례와 인사이트를 공유하고, 참가자 간 커뮤니티 교류를 목적으로 한다. - 컴포넌트, 운영 방식, 조직 내 디자인 시스템 최적화에 관심 있는 팀을 위한 행사다. ## 300개 이상의 신규 템플릿 Figma와 FigJam에 다양한 업무를 바로 시작할 수 있도록 수백 개의 템플릿이 추가됐다. - 로드맵 기획, SWOT 분석, 팀 회의 아젠다, 디자인 크리틱 등 여러 업무를 지원한다. - 사용 사례나 직무별로 템플릿을 탐색할 수 있다. - 주요 예시로 다음 템플릿이 소개됐다. - **브랜드 가이드라인**: 브랜드 스토리부터 소셜 게시물까지 브랜드의 기준을 정리 - **제품 개발 로드맵**: 아이디어를 실행 단계까지 연결 - **팀 회의 아젠다**: 회의 주제와 진행 내용을 구조화 실무에서는 먼저 팀에서 자주 사용하는 컴포넌트에 Preferred values와 Simplified instances를 적용하고, 회의별 Figma·FigJam 파일을 Google Calendar에 연결하는 방식으로 이번 업데이트를 활용할 수 있다. 신규 템플릿은 반복적인 기획·회의 업무의 출발점으로 사용하면 좋다.

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마이크로소프트 존 프리드

Figma와 Microsoft Teams의 통합은 디자인·개발·제품·마케팅 팀이 하나의 생태계에서 실시간 또는 비동기적으로 협업하도록 돕는다. Jon Friedman은 하이브리드 근무가 인재 확보와 협업 방식을 넓혔지만, 대면 만남만이 제공하는 인간적·사회적 경험은 여전히 중요하다고 말한다. 또한 디자인 시스템과 도구 체인은 창의성을 제한하는 규칙이 아니라 반복 작업을 줄이고 더 중요한 문제에 집중하게 하는 기반이라고 강조한다. ### 하이브리드 근무가 확장한 인재의 범위 - 코로나19 이전부터 Microsoft는 특정 지역에 한정되지 않은 인재 확보의 필요성을 인식하고 있었다. - 인도, 중국, 애틀랜타, 노르웨이 등 다양한 지역에 뛰어난 디자인 인재가 존재하며, 반드시 본사 근처로 이주해야 할 이유는 없다고 보았다. - 뉴욕에 있는 사람이 워싱턴주 레드먼드의 직원보다 더 큰 영향력을 낼 수 있다면, 지역을 이유로 승진이나 참여 기회를 제한해서는 안 된다는 관점이 제시된다. - 팬데믹은 새로운 가능성을 만든 것이라기보다, 기존에 검토하던 원격 근무 방식을 실제 운영에 적용하도록 가속했다. ### 디지털 협업 도구와 평등한 참여 - Microsoft의 경험상 Teams, Figma 같은 도구를 활용한 협업이 일부 대면 상황보다 더 효과적일 수 있다. - 디지털 도구는 조직 내 직급이나 물리적 위치의 영향을 덜 받는 비계층적 환경을 제공한다. - 그 결과 회의실에서 발언권을 얻기 어려운 사람도 자신의 의견을 더 쉽게 공유할 수 있고, 팀 구성원 모두가 동등하게 참여할 가능성이 커진다. - 다만 앞으로는 “대면 만남은 무엇을 위해 필요한가”와 “어떤 상황에서 대면 방식을 선택해야 하는가”를 구분해야 한다. ### 대면 만남이 제공하는 인간적 경험 - 온라인 환경에서도 우연한 대화나 비공식적 만남은 가능하지만, 대면 만남을 완전히 대체하기는 어렵다. - 사람은 표정, 몸짓, 옷차림, 움직임 등 시각적·비언어적 신호를 통해 상대를 이해한다. - 화상회의에서는 얻기 어려운 이런 정보가 관계 형성과 신뢰 구축을 돕는다. - 따라서 하이브리드 근무의 목표는 대면을 없애는 것이 아니라, 온라인 협업과 대면 활동을 각각 가장 효과적인 상황에 사용하는 것이다. ### 디자인 시스템은 창의성을 제한하지 않는다 - 디자인 시스템을 도입하려면 개인의 산출물보다 협업과 일관성을 중시하는 방향으로 조직 문화를 바꾸어야 하며, 이런 변화에는 수년이 걸릴 수 있다. - 처음에는 디자이너가 모든 픽셀을 직접 설계하고 싶어 하는데 공통 시스템을 사용하라고 요구하는 것이 창의성을 억누르는 것처럼 보일 수 있다. - 그러나 잘 만들어진 디자인 시스템은 규칙을 강제하는 장치가 아니라, 이미 검증된 요소를 재사용해 불필요한 반복을 줄이는 기반이다. - 기본적인 구조와 컴포넌트가 마련되면 디자이너는 더 중요한 사용자 문제와 새로운 해결책에 집중할 수 있다. - 일관된 시스템은 제품 간 연결성을 높이고, 팀이 매번 같은 문제를 처음부터 다시 해결하지 않도록 한다. ### Figma와 Teams가 만드는 도구 생태계 - Figma에서 소프트웨어를 설계하면서 Teams의 영상 통화와 채팅을 동시에 사용하면, 디자인 작업과 논의를 하나의 흐름으로 연결할 수 있다. - 협업은 실시간으로 함께 작업하는 방식뿐 아니라, 각자가 다른 시간에 작업하고 의견을 남기는 비동기 방식으로도 가능하다. - Teams는 Microsoft 내부 도구에만 머무르지 않고 외부 기업과 제3자 개발자가 좋은 제품을 만들 수 있도록 지원하는 플랫폼 역할을 지향한다. - Figma의 디자인 기능과 Teams의 커뮤니케이션 기능을 결합하면, Microsoft가 개인별로 따로 만드는 조직에서 함께 구축하는 조직으로 전환하는 데 도움이 된다. ### 실용적인 결론 하이브리드 협업을 성공시키려면 원격 도구를 도입하는 데 그치지 말고, 지역과 직급에 관계없이 참여할 수 있는 문화와 프로세스를 함께 설계해야 한다. 반복 작업은 디자인 시스템과 통합 도구로 줄이고, 관계 형성·신뢰 구축처럼 디지털 환경이 대체하기 어려운 활동은 의도적으로 대면에서 진행하는 방식이 효과적이다.

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