서비스를 만들며 쌓인 기록

제품 범위를 정하고 경험과 시스템을 만들며, 출시 후 확인한 판단을 구체적인 사례와 함께 기록합니다.

Clad를 공개적으로 만들며 — LumX
제작 노트4분 읽기

Clad를 공개하며 얻는 것

Clad의 작업을 공개하는 목적은 진척을 과시하는 데 있지 않습니다. 제품 판단을 검증받고, AI 분석의 한계를 숨기지 않으며, 실제 반응을 다음 변경으로 연결하기 위해서입니다.

Clad를 만든 이유 — LumX
제품4분 읽기

Clad를 만든 이유와 제품의 경계

Clad는 전문가를 대체하거나 사진 한 장으로 정답을 약속하는 서비스가 아닙니다. 퍼스널 컬러가 궁금한 사람이 이해하기 쉬운 첫 분석과 활용 가능한 팔레트를 얻도록 돕는 제품입니다.

AI 퍼스널 컬러 서비스 설계하기 — LumX
제품5분 읽기

Clad의 분석 전후 경험을 설계한 방법

퍼스널 컬러 모델이 예측을 만들더라도 사진 품질과 결과 설명, 추천의 연결 방식이 부족하면 사용자는 결과를 신뢰하거나 활용하기 어렵습니다.

AI 전환의 운영 모델 — LumX
AI 전환5분 읽기

AI 전환은 운영 설계에서 시작합니다

AI를 실제 업무에 정착시키려면 반복 작업을 찾는 데서 멈추지 않고 판단 주체, 품질 기준, 예외 처리, 개선 주기까지 다시 설계해야 합니다.

클라우드 엔지니어링에서 독립 제품으로 — LumX
엔지니어링4분 읽기

클라우드 엔지니어링 경험을 제품에 쓰는 법

운영 경험은 장애와 비용, 복구를 미리 생각하게 해줍니다. 동시에 1인 제품에서는 복잡성을 늦추고 현재 위험에 맞는 최소한의 기반만 선택할 줄 알아야 합니다.