프로덕트 소식은 넘쳐나지만 대부분 이런 게 나왔대에서 끝납니다. 그래서 뭘 어떻게 하라고? 내 작업에 어떻게 써먹지? 거기까진 연결이 잘 안 되죠. 따라서 요즘 프로덕트 메이커는 바로 쓸 수 있는 것, 그 중에서도 주목해볼 만한 것을 엄선해서 매주 금요일에 전달드리려 합니다.

요즘 프로덕트 메이커는 매주 세 가지를 골라 전합니다:

써볼 것: Claude Fable 5 - 일주일 동안 무료로 열린 앤트로픽의 최신 모델
참고할 것: Atlassian DESIGN.md - AI가 만든 화면이 왜 다 비슷할까, 그 해법을 실제로 써본 후기
적용해볼 것: google/agents-cli - 구글이 공개한 AI 에이전트 제작 노하우를 가져다 쓰는 법

1. 써볼 것: 일주일 동안 무료로 열린 앤트로픽의 최신 모델

한동안 막혀 있던 Claude Fable 5가 다시 열렸습니다. Fable 5는 Anthropic(앤트로픽)의 최신 모델인데, 이번엔 유료 구독자라면 일주일 동안 추가 비용 없이 써볼 수 있는 프로모션까지 붙었어요. 모델 선택기에서 골라 바로 쓸 수 있습니다.

무슨 일이 있었던 건가요?

Fable 5는 얼마 전까지 쓸 수 없었습니다. 보도에 따르면 발단은 보안 문제였어요. 한 연구진이 Fable 5에서 안전장치를 우회하는 프롬프트를 찾아냈고, 이 일을 계기로 6월 12일 미국 정부가 Fable 5와 상위 모델 Mythos 5에 수출 통제를 걸었습니다. 앤트로픽은 이 조치에 맞춰 두 모델을 잠시 전면 중단했고요. 그러다 6월 30일 미국 상무부가 통제를 풀면서, 7월 1일 Fable 5가 다시 열렸습니다.

무엇을 어떻게 쓸 수 있나요?

프로모션은 7월 1일 시작해 7월 7일 밤(태평양 시간)에 끝납니다. Pro, Max, Team, 그리고 일부 Enterprise(조직 설정에 따라) 플랜에서 쓸 수 있고, 별도로 신청하거나 켤 것도 없어요. 주간 사용 한도의 최대 50%까지 Fable 5에 추가 비용 없이 쓸 수 있습니다.

쓸 수 있는 곳도 넓습니다. 웹, 모바일, 데스크톱은 물론이고 Claude Code(2.1.170 버전 이상), Cowork, Claude Tag 등에서 접근할 수 있습니다. 웹과 데스크톱, 모바일에서는 모델 선택기에서 Fable 5를 고르면 됩니다.

써보기 전에 알아둘 것

Fable 5는 다른 모델보다 주간 한도를 빨리 씁니다. 무겁고 강한 모델이라 같은 작업이라도 한도를 훨씬 빨리 쓸 수 있습니다.
50%를 다 쓰면 두 갈래입니다. 사용 크레딧(구독과 별도로 청구되는 추가 사용분)으로 Fable 5를 계속 쓰거나, 다른 모델로 바꿔 남은 한도를 쓰면 됩니다. 이미 다른 모델로 주간 한도의 절반을 썼다면 그만큼 Fable 5에 남는 여력도 줄고요.
7월 7일이 지나면 Fable 5는 주간 한도에 포함되지 않고, 그 뒤로는 사용 크레딧으로만 쓸 수 있습니다.
API로 쓰는 건 이 프로모션 대상이 아닙니다. 표준 요율로 따로 청구됩니다.

재개 자체는 반가운 소식이지만, 조건을 두고는 아쉽다는 반응도 나옵니다. PCWorld는 원래 예고했던 기간의 절반 수준이라는 점과 50% 한도를 두고 구독자들이 불만을 나타냈다고 전했어요. 해커뉴스에서도 이번 조치를 두고 의견이 오갔고요. 저 역시 일주일에 절반이라는 조건이 아쉽긴 합니다. 어차피 한시적이니 큰 프로젝트를 통째로 맡기기보다 평소 궁금하던 어려운 작업 한두 개에 몰아서 최신 모델의 실력을 가늠해보는 용도로 쓰는 걸 추천합니다.

2. 참고할 것: AI가 만든 화면이 왜 다 비슷할까, 그 해법을 실제로 써본 후기

AI에게 화면을 만들어달라고 하면 결과물이 어딘가 비슷합니다. 그라데이션 버튼, 대문자로 꽉 채운 제목, 뻔한 카드 배치, 아무도 요청하지 않은 호버 효과. 기능은 되는데 내 제품 같지가 않죠. 디자인 쪽에서는 이런 결과물을 슬롭(slop)이라고 부릅니다. 기능은 하지만 특색도 의도도 없는 산출물을 가리키는 말이에요. Atlassian(아틀라시안)이 이 문제를 겨냥한 형식 하나를 자기네 도구와 나란히 놓고 테스트한 뒤, 그 결과를 블로그에 공개했습니다.

왜 이런 게 나오나요?

AI는 내 브랜드나 컴포넌트, 디자인 패턴을 모르는 상태에서 화면을 만듭니다. 참고할 기준이 없으니 그동안 학습한 수많은 화면에서 가장 무난한 쪽으로 결과를 내놓습니다. 웹에서 흔히 보이는 화면이 곧 무난한 평균이니, 결과물도 어디서 본 듯한 모습으로 나오고요. 그래서 요즘 디자인 시스템 쪽의 큰 숙제는, 내 브랜드 색과 간격, 컴포넌트 규칙 같은 디자인 맥락을 AI에 어떻게 넘겨주느냐입니다. 이 맥락을 제대로 쥐여주면 결과물이 내 제품에 가까워지니까요.

DESIGN.md가 뭔가요?

DESIGN.md는 구글이 자사 디자인 도구 Stitch를 위해 만든 오픈소스 마크다운 형식입니다. 팀의 브랜드와 UI 패턴을 한 파일에 담아두고 프롬프트에 끼워 넣기만 하면, AI 결과물이 내 제품에 한결 가깝게 나오죠. 이는 파일 하나로 슬롭을 잡는 간단한 해법이라 꽤나 주목받았습니다.

파일은 두 부분입니다. 앞쪽은 기계가 읽는 부분으로 색, 타이포, 모양 같은 디자인 토큰을 나열하고, 뒤쪽은 사람과 AI가 함께 읽는 부분으로 색과 간격, 레이아웃을 왜 이렇게 정했는지 설명합니다. 다만 이건 시스템의 의도를 담는 형식이지, 실제 코드 라이브러리나 Figma 상세 스펙까지 담은 완전한 기술 명세는 아닙니다.

실제로 써보니 어땠나요?

아틀라시안은 이미 자기네 디자인 시스템을 AI에 먹이는 도구를 갖고 있습니다. 필요한 맥락을 그때그때 불러오는 MCP 서버와 AI 스킬인데요. 여기에 DESIGN.md를 만들어 나란히 비교해봤습니다.

프로토타입을 빠르게 만들 때는 DESIGN.md가 좋았다고 합니다. 아틀라시안의 연례 행사 Team '26의 대시보드 데모에 넣어보니, 뻔한 슬롭이던 화면이 알아볼 만한 아틀라시안 스타일로 바뀌었다고 해요. Tailwind나 Shadcn처럼 많이들 쓰는 공용 UI 도구를 손봐 화면을 처음부터 만들 때 잘 맞았고요.

반면 실제 프로덕션 코드에서는 자기네 MCP나 스킬보다 못했다고 합니다. 아틀라시안의 자체 테스트에서는 로그인 화면처럼 단순한 작업조차 DESIGN.md만 썼을 때 토큰(AI가 글을 처리하는 분량이자 비용의 단위)이 약 92% 더 들었고, 실행할 때마다 소비량 편차도 훨씬 컸다고 해요. 아틀라시안은 그 이유로 세 가지를 꼽았습니다.

맥락을 필요할 때 부르지 않고 매번 통째로 싣는 점
파일을 짧게 유지하려면 정작 중요한 설명을 잘라내야 하는 점
시스템 내부를 그대로 드러내다 보니 AI가 기존 컴포넌트를 가져다 쓰기보다 비슷한 걸 새로 만들어버리는 점입니다.

다만 아틀라시안도 이 수치는 자기네 환경에서 나온 결과일 뿐 결론은 아니라고 덧붙였습니다. 정확한 숫자보다는, 맥락을 통째로 싣는 방식이 프로덕션에서는 비용과 일관성에서 불리할 수 있다는 신호로 읽으면 됩니다.

무엇을 얻어가야 하나요?

그러니 물음은 DESIGN.md를 쓰느냐 마느냐가 아닙니다. AI에 맥락을 통째로 넘길지, 필요할 때 나눠 줄지를 상황에 맞게 고르는 거예요. 낯선 도구에서 빠르게 프로토타입을 만들거나, 고객이 자기 브랜드를 얹어 결과물을 자기 스타일로 뽑게 하고 싶을 때는 한 파일로 통째로 주는 DESIGN.md가 잘 맞습니다. 기존 시스템을 끌어오기 어려운 상황이니까요. 반대로 이미 컴포넌트와 규칙이 갖춰진 프로덕션에서는, 필요한 부분만 그때그때 불러오는 편이 더 싸고 정확합니다. 결국 내가 지금 만드는 게 맨바닥에서 새로 그리는 화면인지, 이미 갖춰진 시스템 위에 얹는 작업인지를 구분해 적용해야 합니다. 그에 따라 맥락을 주는 방법도 달라지고요.

3. 적용해볼 것: 구글이 공개한 AI 에이전트 제작 노하우를 가져다 쓰는 법

요즘은 AI 에이전트를 만들어보는 것 자체는 어렵지 않습니다. 문제는 그다음인데요. 만든 에이전트가 정말 잘 도는지 확인하고, 배포하고, 운영하면서 지켜보는 일이 오히려 더 손이 많이 갑니다. 구글이 공개한 google/agents-cli는 이 순서를 도구 안에 그대로 담았습니다.

이건 그 자체가 코딩 에이전트는 아닙니다. Claude Code나 Codex처럼 내가 쓰던 코딩 도구에 스킬과 명령어를 얹어, 구글 클라우드에서 에이전트를 만들고 평가하고 배포하는 일을 대신 시키는 CLI(터미널에서 명령어로 쓰는 도구)예요. 여기서 눈여겨볼 건 도구 자체보다, 에이전트를 만드는 순서를 어떻게 짰느냐입니다.

무슨 문제를 해결하려 하나요?

에이전트를 한 번 만들어 돌려보면 그럴듯하게 동작합니다. 하지만 실제로 쓰려고 하면 따져볼 게 하나둘 생기죠. 매번 제대로 동작하는지, 이상한 입력이 들어오면 어떻게 반응하는지, 문제가 생기면 어디서부터 무너지는지. 그런데 이걸 매번 사람이 직접 확인하다 보면, 대충 괜찮아 보이네 하고 넘어가기 쉽습니다. agents-cli는 이 확인 과정을 만들기만큼 중요한 단계로 다룹니다.

어떤 노하우가 담겨 있나요?

agents-cli를 코딩 도구에 얹으면, 에이전트를 만들며 부딪히는 단계마다 대신 처리해주는 일이 늘어납니다. 크게 이런 것들이에요.

에이전트 프로젝트 뼈대부터 짜기 (이미 있는 프로젝트에 얹는 것도 가능)
ADK(구글의 에이전트 개발 도구) 코드 대신 작성하기
평가용 데이터를 넣어 성능 확인하기
Cloud Run이나 GKE로 클라우드에 배포하기
Gemini Enterprise에 게시하기
배포한 뒤 상태를 지켜보고, 이 과정을 하나로 엮어주기

매번 흩어진 명령어와 서비스를 따로 익히지 않아도, 이 순서와 판단 기준을 코딩 도구가 대신 익히는 셈입니다. 어떤 모델을 고를지, 작업 도중 멀쩡한 코드를 함부로 덮어쓰지 않게 하는 규칙 같은 것도 함께 담겨 있고요.

이 중에서 특히 눈에 띄는 건 성능 평가입니다. 평가는 아래 순서로 진행됩니다.

① 평가용 데이터를 만들고
② 결과를 채점하고
③ 두 버전을 비교하고
④ 실패한 경우끼리 묶어 원인을 살피고
⑤ 그 결과로 프롬프트를 자동으로 다듬기

만든 다음, 잘 됐는지 안 됐는지 기준을 두고 하나하나 확인하게 해주는 거죠. 채점도 사람이 일일이 하는 게 아니라, 다른 모델에게 답안을 매기게 하는 방식(LLM-as-judge)까지 준비돼 있고요.

어떻게 시작하나요?

명령어 한 줄로 설치가 가능합니다. npx skills add google/agents-cli를 터미널에 치면 내가 쓰는 코딩 도구에 스킬이 깔립니다. 그다음부터는 복잡한 명령어를 외울 필요 없이, 평소 코딩 도구에 부탁하듯 요청하면 됩니다. 가령 긴 글을 짧고 툭툭 끊기는 말투로 압축하는 에이전트를 만들어줘처럼 부탁하면, 코딩 도구가 뼈대 만들기부터 평가, 배포까지 알아서 처리해줍니다.

로컬에서 만들고 돌려보는 데까지는 구글 클라우드 없이 API 키만으로 되고, 실제로 배포하고 운영할 때 클라우드가 필요합니다. 아직 정식 출시 전 프리뷰 단계라, 기능은 바뀔 수 있습니다.

다음 주에도 여러분이 놓치지 말아야 할 프로덕트 메이커 소식을 정리해서 찾아뵙겠습니다. 요즘 프로덕트 메이커 콘텐츠가 도움이 되셨다면, 꼭 작가 알림 설정을 부탁드립니다. 콘텐츠 내용 중 잘못된 정보나 정정이 필요한 부분이 있다면 댓글로 알려주세요. 빠르게 수정하겠습니다. 다음 주에 또 만나요!

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