figma2026년 8월 13일

이 10가지 스킬을 시도해 보고—여러분의 스킬도 뽐내 보세요 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

Figma의 ‘스킬’은 에이전트가 따를 작업 절차와 디자이너의 판단 기준을 담은 Markdown 지침 파일이다. 글은 디자이너가 자신의 스타일과 노하우를 스킬로 만들고, Figma 안에서 에이전트와 함께 작성·수정·실행할 수 있다고 설명한다. 이를 통해 반복 작업을 자동화하고, 개인의 디자인 감각을 팀의 워크플로에 확장할 수 있다. ## 디자이너의 판단을 담는 스킬 - 스킬은 엔지니어링 코드가 아니라, 에이전트가 따라야 할 순서화된 지침이나 프롬프트다. - 디자이너가 평소 사용하는 미적 기준, 작업 방식, 판단 규칙을 문서화할 수 있다. - 예시: - `/image-audit`: 파일 내 이미지의 내보내기 가능 여부를 검사하고 캔버스에 보고서 작성 - `/shader-starter`: 셰이더를 생성할 때 필요한 프롬프트 작성을 지원 - `/make-a-type-scale`: 선택한 텍스트를 기반으로 타입 스케일과 관련 폰트 변수를 생성 - `/ease-like-miggi` 스킬은 특정 디자이너가 선호하는 이징 커브를 키프레임에 적용해, 팀원도 동일한 모션 스타일을 사용할 수 있게 했다. ## Figma 안에서 스킬을 직접 제작하는 과정 - 디자인 프레임을 참고 자료로 제공하거나, 원하는 작업 단계와 가이드라인을 설명해 에이전트에 스킬 생성을 요청할 수 있다. - 에이전트가 초안을 만들면 미리보기로 결과를 확인한 뒤 채팅에서 바로 사용할 수 있다. - 테스트 과정에서 다음과 같이 반복 개선할 수 있다. - 작업 단계 수정 - Markdown 형식 변경 - 개선 방향이나 추천 요청 - Markdown 편집기를 통한 직접 수정 - 일부 스킬은 Figma MCP 서버와 연동되는 서드파티 에이전트에서도 사용할 수 있다. - MCP 서버용 스킬은 Figma의 GitHub 저장소에서 확인할 수 있다. ## 이미지에 X선 효과 적용하기 - 스킬: `/xray-scan` - 제작자: Adele Ix - 이미지나 텍스트 설명을 현실적인 방사선 사진처럼 변환한다. - 한 번에 두 가지 스타일을 생성한다. - 검은 배경 위에 빛나는 흰색 윤곽 - 흰 배경 위의 부드러운 어두운 톤 - 여러 X선 이미지를 겹쳐 독특한 모노크롬 콜라주를 만들 수 있다. - 빛나는 가장자리를 활용하기 때문에 여러 결과물을 겹쳐도 시각적으로 자연스럽게 섞인다. ## 모션이 필요한 지점 찾기 - 스킬: `/find-animation-opportunities` - 제작자: Linear의 Emil Kowalski - 디자인을 분석해 애니메이션이 필요한 부분과 오히려 애니메이션을 제거해야 할 부분을 찾아낸다. - 다음과 같은 질문에 답하도록 설계됐다. - 어떤 요소를 움직이면 더 생동감이 생기는가? - 어디에 어떤 모션을 적용해야 하는가? - 애니메이션의 구체적인 값은 무엇인가? - 제안된 변경 사항은 Figma Motion에서 직접 구현하거나 에이전트에게 적용하도록 요청할 수 있다. - 한 프레임을 대상으로 사용하고, 페이지의 타깃 사용자 같은 추가 맥락을 제공할 때 효과가 좋다. - “아예 움직이지 않아야 하는 요소는 무엇인가?”라고 질문하면 과도한 애니메이션도 줄일 수 있다. ## 정적인 구성에 카메라 움직임 추가하기 - 스킬: `/camera-pan-and-zoom` - 제작자: Figma의 Mallory Dean - 선택한 콘텐츠 주변에 실제 카메라 리그처럼 작동하는 중첩 레이어 구조를 만든다. - 팬, 줌, 롤 같은 카메라 움직임을 적용해 정적인 화면을 영상처럼 연출한다. - 예를 들어 여러 카드가 있는 그리드를 순차적으로 둘러본 뒤 전체 화면으로 다시 줌아웃하는 장면을 만들 수 있다. - 특정한 모션 연출에 특화된 스킬이지만, 복잡한 카메라 이동을 직접 구성하는 작업을 단순화한다. ## 실용적인 활용 방향 스킬은 단순한 자동화 명령이 아니라 디자이너의 작업 철학과 반복 가능한 판단을 팀에 공유하는 방법이다. 먼저 자신이 자주 수행하는 작업이나 고유한 스타일을 하나의 명확한 절차로 정리한 뒤, Figma 에이전트로 초안을 만들고 실제 결과를 확인하며 반복 개선하는 방식이 효과적이다.

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figma2026년 8월 3일

코드, 장인정신, 그리고 중첩 폴더의 제작 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

Figma의 중첩 폴더는 단순한 파일 정리 기능이 아니라 콘텐츠 구조와 권한 모델을 재설계한 대규모 제품 작업이었다. 개발 과정에서 팀은 전통적인 순차형 프로세스 대신 코드로 아이디어를 빠르게 검증하고, 직무 경계를 유연하게 넘나들며, 인수인계를 대화 중심 협업으로 바꾸었다. 그 결과 변화하는 AI·코드 중심 환경에서도 복잡한 기능을 빠르게 구체화하고 출시할 수 있었다. ## 중첩 폴더가 단순한 기능이 아니었던 이유 - 중첩 폴더는 규모가 커지는 팀이 파일과 프로젝트를 계층적으로 정리하도록 돕는 기능이다. - 구현 범위는 파일 브라우저에 그치지 않았다. - 콘텐츠 구조 - 관리자 제어 - 공유 방식 - 권한 처리 - 핵심 인프라 - 따라서 기존 모델에 폴더 한 단계만 추가하는 방식이 아니라, Figma의 콘텐츠 및 권한 모델을 근본적으로 재검토해야 했다. ## 변화한 제품 개발 환경 - 프로젝트 초기에는 일반적인 순차형 개발 방식을 따랐다. - 제품팀이 요구사항을 정의 - 디자인팀이 사용자 경험을 설계 - 설계가 충분히 정리된 뒤 엔지니어링 시작 - 그러나 개발 중 팀의 자원과 우선순위가 달라졌다. - AI 네이티브 기능 개발로 인력이 분산됨 - Figma Make, MCP 서버, 에이전트 스킬, 코드베이스 프로토타이핑 등이 아이디어를 빠르게 구현하는 수단으로 부상함 - 아이디어는 더 이상 완성된 문서에서만 출발하지 않고, 프로토타입·코드·Slack의 간단한 스케치에서도 시작될 수 있게 되었다. ## 코드로 먼저 검증하기 - 코드 작성 비용이 낮아지면서 논쟁이나 추상적인 기획을 오래 이어가기보다 실제 구현물을 빠르게 만들 수 있게 되었다. - 팀은 아이디어를 검증하기 위해 초기부터 pull request(PR)를 생성했다. - PR은 단순한 최종 코드 리뷰 수단이 아니라 다음을 확인하는 실험 도구로 활용되었다. - 기술적으로 가능한지 - 사용자 경험이 자연스러운지 - 권한과 데이터 구조에 문제가 없는지 - 여러 대안 중 어떤 방향이 적절한지 - 실제 동작하는 결과물을 바탕으로 논의하면서 의사결정 속도와 피드백의 구체성이 높아졌다. ## 직무 경계를 유연하게 바꾸기 - 역할을 엄격히 분리하기보다 문제 해결에 필요한 사람이 해당 영역의 결정을 맡았다. - 엔지니어가 디자인 관련 결정을 내리고, 디자이너가 직접 코드를 작성하는 등 업무 범위가 서로 겹쳤다. - 제품 관리자는 일상적인 실행 관리에서 일부 벗어나 더 큰 전략적 질문에 집중했다. - 이 방식은 각 직무의 전문성을 없애는 것이 아니라, 프로젝트 상황에 따라 책임을 유연하게 배분하는 접근이다. ## 인수인계 대신 지속적인 대화 - 디자인 완료 후 개발로 넘기는 식의 일방적인 handoff를 줄였다. - 역할의 경계가 흐려지면서 팀원들은 서로에게 배우는 동시에 자신의 전문 지식을 공유하는 관계가 되었다. - 평소 각 직무가 독점하던 작업 방식과 판단 기준을 공개함으로써 협업에 필요한 신뢰를 쌓았다. - 결과적으로 디자인, 제품, 엔지니어링이 단계별로 분리된 프로세스가 아니라 지속적인 대화와 공동 결정에 가까워졌다. ## 실용적인 시사점 복잡한 기능을 개발할 때는 완벽한 사전 설계만 기다리기보다 작은 PR과 프로토타입으로 가설을 검증하는 것이 효과적이다. 또한 직무별 책임을 고정하기보다 문제의 성격에 따라 역할을 유연하게 조정하고, 인수인계 문서만으로 소통하기보다 실행 과정에서 지속적으로 대화하는 협업 구조를 만드는 것이 중요하다.

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line2026년 4월 21일

ODW #3: MCP 서버를 안전하게 활용해 개발 효율 높이기 (새 탭에서 열림)

LY Corporation은 Model Context Protocol(MCP)을 활용해 AI 어시스턴트와 사내외 도구를 표준화된 방식으로 연결함으로써 개발 프로세스의 효율성을 극대화하고 있습니다. 보안 리스크를 체계적으로 관리하는 동시에 워크숍을 통한 조직적 학습을 병행하여, 엔지니어들이 안전하게 AI 에이전트를 확장하고 업무 자동화를 실현할 수 있는 환경을 구축하고 있습니다. **MCP의 개념과 표준화의 이점** * MCP는 AI 어시스턴트와 외부 시스템 사이에서 '번역자' 역할을 수행하는 공통 통신 규격으로, 각 서비스마다 별도의 인터페이스를 구현해야 했던 번거로움을 해결합니다. * 도구 개발자가 MCP라는 단일 인터페이스만 구현하면, 이를 지원하는 다양한 AI 어시스턴트(Claude, Cline 등)에서 동일한 방식으로 기능을 호출할 수 있어 호환성과 확장성이 비약적으로 향상됩니다. **보안 리스크 관리와 사내 거버넌스 구축** * 외부 MCP 서버의 약 53%가 정적 API 키나 PAT에 의존하고 있다는 보안 취약점을 인지하고, OAuth 등 최신 인증 방식을 권장하며 철저한 보안 검증을 수행합니다. * 사내에서는 허용 목록(Allow-list) 제도를 운영하여 검증된 MCP 서버만 사용하도록 제한하며, 내부 업무 시스템 연동을 위해 사내 보안 요구사항을 충족하는 전용 MCP 서버를 직접 구축해 제공합니다. * 'Help LY MCP'와 같은 전용 지원 도구를 마련해 전 세계 그룹사 직원들이 복잡한 절차 없이 자사 조직에 AI를 적용할 수 있는지 검토할 수 있는 체계를 갖추었습니다. **AI 에이전트 기반의 실무 자동화 사례** * **Claude Code와 Jira 연동:** 워크숍 실습을 통해 Claude Code가 작업 내용을 요약하고 사내 그룹웨어 MCP를 통해 Jira 티켓을 자동으로 발행하는 과정을 구현하여 반복적인 관리 업무를 자동화했습니다. * **멀티 에이전트 코드 리뷰:** Claude 3.5 Sonnet이 코드의 문맥과 로직을 1차로 리뷰하면, Codex MCP를 통해 연결된 다른 모델(GPT-5 등)이 리뷰의 타당성을 검증하는 2단계 리뷰 프로세스를 구축하여 객관성을 높였습니다. **조직적 학습과 공유의 가치** * 기술 변화 속도가 매우 빠른 AI 분야에서는 개인의 학습에만 의존하지 않고, '워크숍'이라는 형식을 통해 조직 전체의 배경지식과 위험 인식을 동기화하는 것이 중요합니다. * '무엇이 가능한가', '어떤 함정이 있는가', '어떻게 활용해야 가치가 생기는가'라는 세 가지 관점을 팀 전체가 공유함으로써 실질적인 업무 개선으로 이어지는 추진력을 얻을 수 있습니다. AI 기술은 정답이 정해지지 않은 채 매우 빠르게 발전하고 있으므로, 완벽한 모범 사례를 기다리기보다 호기심을 바탕으로 작은 시도를 꾸준히 쌓아가는 자세가 중요합니다. MCP 서버와 같은 최신 프로토콜을 적극적으로 탐구하고 팀 내에 공유하는 문화를 조성하는 것이 다가오는 AI 시대의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

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datadog2026년 3월 4일

에이전트를 위한 MCP 도구 (새 탭에서 열림)

Datadog이 Gartner의 **2026년 Observability Platforms Magic Quadrant에서 Leader로 선정되었다는 소식**을 전하는 내용입니다. 제공된 본문에는 선정 소식과 함께 Datadog의 제품군 및 플랫폼 기능을 소개하는 탐색 메뉴가 주로 포함되어 있으며, Gartner 평가의 세부 근거는 제시되지 않았습니다. ### Gartner Magic Quadrant 리더 선정 - Datadog은 Gartner의 **Observability Platforms 부문 Magic Quadrant 2026**에서 Leader로 소개되었습니다. - 원문에는 Gartner의 평가 기준, 경쟁사 비교, Datadog의 구체적인 강점이나 약점에 대한 상세 내용은 포함되어 있지 않습니다. - 따라서 이 자료만으로는 리더 선정이 제품 기능, 시장 실행력, 비전 중 어떤 요소에 기반했는지 판단하기 어렵습니다. ### 인프라 및 애플리케이션 모니터링 - 인프라 영역에서는 다음 기능을 제공합니다. - 인프라·호스트 모니터링 - 메트릭 및 컨테이너 모니터링 - Kubernetes 오토스케일링 - 네트워크, 서버리스, GPU 모니터링 - 클라우드 비용 및 스토리지 관리 - 애플리케이션 영역에는 다음 기능이 포함됩니다. - APM(Application Performance Monitoring) - 서비스 모니터링 - 지속적 프로파일링 - 동적 계측 - AI 에이전트 관측성 ### 로그·데이터·보안 관측성 - 로그 관리와 관측성 파이프라인을 통해 로그 수집, 처리, 라우팅을 지원합니다. - 데이터베이스, 데이터 스트림, 데이터 품질, 작업 실행 상태를 모니터링할 수 있습니다. - 보안 플랫폼에는 다음 영역이 포함됩니다. - 코드 및 클라우드 보안 - SAST, IAST, SCA - 취약점·비밀·민감 데이터 탐지 - Cloud SIEM - 워크로드 및 애플리케이션·API 보호 - 규정 준수 관리 ### 디지털 경험과 소프트웨어 전달 - 실제 사용자 모니터링(RUM), 세션 리플레이, 제품 분석, 오류 추적을 제공합니다. - Synthetic Monitoring과 모바일 앱 테스트를 통해 사용자 경험을 사전에 검증할 수 있습니다. - CI Visibility, 테스트 최적화, 지속적 테스트, 코드 커버리지, 기능 플래그 등 소프트웨어 전달 과정도 관측합니다. - 내부 개발자 포털과 IDE 플러그인으로 개발자 생산성까지 지원합니다. ### 서비스 관리와 AI 기능 - 이벤트 관리, 인시던트 대응, SLO, 케이스 관리, 워크플로 자동화 기능을 제공합니다. - Software Catalog와 대시보드를 통해 서비스와 운영 상태를 중앙에서 관리할 수 있습니다. - AI 영역에는 다음 기능이 포함됩니다. - Bits AI Agents와 Bits Investigation - Bits Chat 및 Bits Code - Agent Observability - MCP Server와 Pup CLI - GPU 모니터링 및 AI 통합 - 제품 메뉴 전반에서 관측성, 보안, 개발, 운영, AI를 하나의 플랫폼으로 통합하려는 방향이 드러납니다. 실무적으로는 Gartner의 리더 선정만으로 제품을 결정하기보다, 현재 사용하는 클라우드·컨테이너 환경과 필요한 로그 보존 기간, 데이터 비용, APM 및 보안 연동성을 기준으로 평가하는 것이 좋습니다.

mcp-serverk8sai-agentdatadog+3