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

Context

주관적인 가이드라인과 수동적인 피그마 수정 작업으로 인한 낮은 업무 효율성. 파편화된 텍스트 관리 체계로 인한 AI 출력의 일관성 결여 및 토큰 낭비 발생.

Technical Solution

• 톤앤매너의 5단계 수치화 스펙트럼 정의를 통한 AI 출력 제어 정밀도 향상
• 원칙, 사례, 세션을 독립된 .md 파일로 분리한 폴더 구조 설계로 Context Window 최적화
• Claude Code CLI 기반의 On-demand 인덱싱을 통한 토큰 소비 효율화 및 정확도 개선
• Figma MCP 연결을 통한 [원본 복제 → 텍스트 교체 → 변경점 마킹] 워크플로우 자동화
• 세션 요약 데이터의 패턴 분석을 통한 공식 원칙 승격 루프 구축으로 지식 베이스 고도화

Impact

• UX 라이팅 리소스 50% 절감

Key Takeaway

단순 프롬프트 엔지니어링을 넘어 데이터 구조화(Structured Docs)와 외부 툴 연동(MCP)을 통해 도메인 지식을 시스템 자산화하는 아키텍처 설계의 중요성.