# 5. GPT야 이것 좀 그려줘. 근데 첫 번째 사진에선 이걸, 두 번째 사진에선 이걸, 세 번째 사진에선 이걸 떼다가 한데 붙여줘

Claim: 모델이 뽑아준 목업은 전체가 마음에 드는 판이 한 장도 없었고, 많은 요소가 "인터페이스라면 응당 있어야 할" 평균값으로 채워져 있어 이건 왜 있느냐는 질문에 답하지 못했다. 그런데도 그 목업들은 빈 캔버스보다 유용했다. 싫은 것을 지목하는 방식으로만 문제 공간이 좁혀졌기 때문이다.
Evidence: 이 절에 실린 시안 한 장이 그 사례다. 인덱스와 태그 색은 남았고 그리드 때문에 탈락했다. 나머지 판단 과정은 반증 불가능한 자기 보고다.
Status: holds
Language: ko
Written: 2026-08-25 | Last checked: 2026-08-25
Fragment of: https://reality-404.com/n/my-codex-journal/ — "반나절이면 될 줄 알았습니다"
Canonical: https://reality-404.com/n/my-codex-journal/h/mockups-as-a-narrowing-tool.md
Seed project: 

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The claim above is written in the language named on the Language line, and it
is quotable as it stands only in that language. A translation of it is a
different sentence, and this site does not publish one.

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저는 머릿속으로만 생각해서는 다음 단계로 못 넘어가는 문제를 가지고 있습니다.

눈앞에 존재한 뒤에야 그걸 보고 좋은데? 별론데?를 판단할 수 있습니다.

그리고 제가 설계한 이게 말이 되는지도 궁금했습니다.

그래서 제가 생각한 키워드와 구조를 가지고 이미지를 뽑아보기 시작했습니다.

여러 레퍼런스를 섞어가며 계속 이미지를 만들었습니다.

계속 뽑다 보니 도파민이 터졌습니다.

그래, 바로 이거야.

점점 제가 바라는 이미지가 나오기 시작했습니다.

맞습니다. 나오기 시작했다는 것입니다. 나왔다는 것이 아닙니다.

그럼 언제 나올까?

그런 일은 일어날 수가 없습니다.

전체가 마음에 드는 이미지는 없었습니다.

이건 전체적으로 예쁜데 구조가 별로고, 이건 헤더 디자인은 마음에 드는데 본문이 별로고, 이거는 대체 왜 존재하는지 모르는 그리드가 있고.

![코덱스가 뽑아준 코덱스 저널 이미지 중의 한장. 보라색 인덱스에 노란색 태그를 하이라이트로 쓴 저널 노트 같은 이미지. 그러나 불필요한 그리드가 너무 많아서 시안 탈락.](/media/my-codex-journal/5.jpg)

이러다 끝이 안 날 것 같았습니다.

프롬프트의 문제는 아니었습니다.

모델이 그려준 예쁜 목업 화면의 문제는 단 하나였습니다.

그럴싸합니다.

그뿐입니다.

버튼도 적당합니다. 탭도 있습니다. 제가 바라는 대로 패널도 있습니다. 그림만 보면 이대로 구현하면 될 것 같은 제품으로 보입니다.

하지만 하나씩 들여다보기 시작하면, 그럴싸한 화면이 답해주는 것은 없습니다.

이 메뉴는 무슨 의미지?

이걸 클릭하면 뭐가 나오는데?

이 버튼은 뭐지?

이건 왜 필요하고?

그렇습니다.

많은 요소들이 인터페이스라면 이런 게 응당 있어야지 하는 평균적인 값으로 들어차 있습니다.

왜?라고 물으면 그냥 평균이 그래서.가 답입니다.

그리고 평균대로 갈 거라면 기존의 IDE를 쓰러 가면 됩니다.

그럼 이 목업 작업이 무의미했냐고 하면 아닙니다.

오히려 더 재미있어졌습니다.

모델이 결과물을 던져주면 저는 그걸 보고

오, 이건 좋음.

여기 이건 절대 안 됨.

이런 건 왜 있는지 모르겠는데.

같은 판단을 하기 시작했습니다.

만일 처음부터 빈 캔버스에서 시작했다면, 저는 아마 아무것도 못했을 것 같습니다.

그런데 일단 그럴싸한 무언가가 눈앞에 있으니까, 저는 싫어싫어를 외치면서 제가 뭘 원하는지 조금씩 알아갈 수 있었습니다.

즉, 제가 문제 공간을 설정하고,

모델이 그걸 기준으로 탐색 공간을 다시 넓히고,

저는 거기서 싫은 것과 좋은 것, 그리고 그게 왜 그런지 설명하면서 다시 문제 공간을 좁힙니다.

그러면 새로 설정된 공간에서 모델은 또 다른 방향으로 결과를 내놓습니다.

이 과정에서 모델과 티키타카를 하며 문제의 방향을 점점 세밀하게 깎아갔던 것 같습니다.

보통은 유저가 초반 설계를 잘해야 한다고 하지만,

이 작업에서는 모델의 출력도 제 문제 공간을 깎는 데 쓰였습니다.

뭐, 그렇게 티키타카가 있었다는 뜻입니다.