AI를 이용한 설계에서 코딩까지의 여정은 복잡하고 완전히 실현되지 않았으며, 종종 단순화된 데모에서 오해의 소지가 있는 방식으로 시연됩니다. 이 복잡성은 설계를 기능적 코드로 변환하기 위해 여러 계층이 함께 작동하기 때문입니다. 첫 번째 계층인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 표준화된 연결 역할을 하여 Claude와 같은 AI 모델이 단순한 이미지 대신 디자인 파일에 직접 접근하고 이해할 수 있게 합니다. 이렇게 하면 AI가 설계 세부사항을 볼 수 없는 문제를 해결하지만 기존 코드 구성 요소에 접근할 수 있는 것은 아닙니다.레이어 2는 마크다운(md) 파일로, AI의 메모리 역할을 하며, 설계 파일 자체에는 명확하지 않은 설계 규칙, 추론, 지침을 저장합니다. 이 평문 파일들은 AI에 맥락을 제공하여 의사결정을 돕고 일관성을 보장합니다. 하지만 마크다운 파일은 권고적 규칙일 뿐 집행 가능한 규칙이 아니며, 오래되거나 너무 커져서 효과적이지 않을 수 있습니다.세 번째 계층은 스킬을 도입하는데, 이는 특정 작업을 일관되게 수행하는 방법을 알려주는 특정 명령어나 코드 집합으로, 예를 들어 레시피 같은 것입니다. 기술은 필요할 때만 활성화되어 반복적인 작업이 균일하게 수행되도록 합니다. 스킬은 프로세스를 자동화하지만, 여전히 수작업으로 생성하고 업데이트해야 하며, 설계의 기존 코드 구성 요소와 본질적으로 연결되지는 않습니다.마지막 계층인 매핑은 설계와 코드 세계를 연결하는 중요한 단계로, 개발자의 참여가 필요합니다. 이 계층은 Figma와 같은 소프트웨어의 특정 설계 요소와 코드베이스 내 해당 코드 구성 요소에 공식적으로 연결됩니다. Code Connect 같은 도구는 이를 가능하게 하여, AI가 중복 생성 대신 기존 기능적인 구성 요소를 사용하도록 보장합니다. 이 매핑은 단일 진실의 출처를 설정하지만, 개발자의 지속적인 유지보수가 필요해 자원 집약적인 과정이 됩니다.