안녕하세요 나유진님 :) ui가 업데이트가 되면서 템플릿을 직접 선택하는 부분은 일시적으로 제거가 된 것 같습니다. template를 새로 추가할 수 있는 버튼은 사라졌지만 기존의 template info에서 다른 template를 생성하는 기능은 있기 때문에, 기존의 template 내용을 수정해 새로운 내용으로 반영하는 방법을 사용해야할 것 같습니다. (아마 다시 곧 추가되지 않을까 합니다.) 클로드 디자인은 계속 수정이 일어나는 과도기 단계이기 때문에 지속적으로 업데이트가 발생하게 됩니다. 감사합니다 :)
안녕하세요 마스터코드님 :) 클로드 디자인에서 간단한 내용을 수정하는 부분 (ex. comment와 edit 사용)은 토큰을 많이 소모하지 않습니다. 다만 새로운 작업물을 생성해낼 때 토큰의 소모가 많이 되고, 이어 디자인 시스템까지 연결되어 있다면 시스템을 이해해 그림을 그려야 하기 때문에 토큰이 좀 더 많이 소모됩니다. 디자인 시스템도 고도화가 많이 되어 있을수록 (정해진게 많고 가져다 쓰는게 많아야 할 수록) 토큰을 많이 소모하게 됩니다. 감사합니다 :)
안녕하세요 hdae님 😀 피그마 네이티브에서 모드를 나눠 작업한 베리어블들은 토큰 스튜디오에서는 모드를 바로 가져올 수 없습니다. 그 기능을 사용하시려면 토큰 스튜디오의 유료 기능인 theme기능을 사용하셔야 됩니다. (해당 영상은 피그마의 variables기능이 나오기 전 버전입니다) 곧 새로운 영상으로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다 :)
안녕하세요 Meaw님 😀 제 강의를 좋게 봐주셔서 감사드립니다. 지금 말씀해주신 상황을 보면 굉장히 좋은 방향으로 성장하고 계신 것 같습니다. 제가 말씀드리는 내용은 지극히 제 주관이므로 참고정도만 해주시면 좋을 것 같습니다 ^^; 질문주신 피그마에서 개발로 handoff하는 과정을 어떻게 하는 것이 좋을까? 는 요즘 실무에서는 자동화 방식(MCP)까지는 아직 이른 단계입니다. 요즘 여러 ai 도구들이 figma를 코드로 변환해 주긴 하지만 아직까진 참고용으로 사용하는 경우가 많습니다. "유튜브나 다른곳에서는 바로 배포까지 해서 쓰던데요?" 라는 질문을 하실수도 있을 것 같습니다만 그건 후킹이거나 광고용으로 가벼운 포트폴리오 사이트와 단발성 (유지보수가 필요없는) 사이트들에 한에서만 가능한 이야기입니다. 실제로 기업에서 사용하는 정밀하게 고도화된 서비스를 피그마가 가지고있는 전반적인 시스템까지 연결시키면서 자동으로 개발까지 해주는 영역은 아직 미비합니다. 물론 ai에게 instrction을 주기적으로 심어주고 LLM을 어느정도 학습시킨다면 비슷(?)하게 만들 수는 있지만. 여전히 사람의 손을 거쳐야 하는 단계는 존재합니다. 그렇다고 ai를 배제하라는 얘기는 아닙니다. 이렇게 빠르게 세상이 변하는 만큼, ai를 어떻게 잘 활용할 것인가에 대해서는 늘 궁금증과 관심을 가지고 들여다 봐야하는 문제인것이라 생각합니다 😀 (언젠가는 대체가 될겁니다) 지금으로서는 잘 구축된 시스템을 가지고 개발단에서 변환하여 토큰을 잘 사용하여 중복되지 않는 컴포넌트들을 개발하는 플로우를 공부해보시는게 좋을 것 같습니다. 그럴려면 퍼블리셔를 넘어서서 프론트엔드 개발의 영역까지 건드려야 하기 때문에(실제로 시스템과 컴포넌트를 사용한느 이유는 리액트와 뷰같은 컴포넌트 중심의 라이브러리때문인 경우가 많습니다) 그 시너지를 온전히 느끼시려면 개발을 좀 더 깊게 공부해 보시는걸 추천드립니다. 정리하자면 ai와 mcp는 아직까지 코드 생성기 보다는 구현 보조 도구로 사용하시는게 바람직하되, 항상 새로운 모델이 등장할 때마다 관심을 가져야 한다..? 정도로 보시면 될 것 같고 공부의 추천 방향은 디자인토큰을 컴포넌트에 어떻게 잘 녹여낼 수 있는지 그럴려면 프론트엔드쪽을 공부하셔야 할 것 같습니다. 컴포넌트에 대해 더 배우고자 한다면 storybook까지 가시면 좋을 것 같습니다. [Component Drivent Development] 줄여서 CDD라고 합니다 ^-^ 완강 해주셔서 감사합니다 :)
안녕하세요 boyoung choi 님 😀 토큰스튜디오가 업데이트된 이후로 다른 카테고리(폴더)에 있는 하위 요소를 불러올 때 이전엔 fontsize > scale로 불러와졌다면 이제는 전역으로 인식해 scale 변수로 편하게 불러올 수 있습니다. 다만 네이밍이 중복되면 안된다는 단점도 존재하긴 하지만, 이렇게 바뀐게 유저들이 더편하게 생각하는 것 같아요 감사합니다 :)