[심층분석] 딱 봐도 AI가 만든 티, 어떻게 없앨까? 'AI 슬롭'을 거부하는 디자인 스킬 Hallmark

들어가며: "어, 이거 AI가 만들었네" 소리, 들어보셨나요?

요즘 Claude Code나 Cursor 같은 AI 코딩 도구로 랜딩 페이지를 뚝딱 만들어내는 게 일상이 됐는데요. 그런데 결과물을 보면 묘하게 다 비슷하게 생겼다는 느낌, 받아보신 적 있으실 거예요. 보라색 그라데이션 배경, 가운데 정렬된 큼직한 제목, 그 아래 나란히 놓인 카드 세 개, 그리고 어김없이 등장하는 이모지 아이콘까지. 해외 커뮤니티에서는 이런 "누가 봐도 AI가 만든 것 같은 결과물"을 AI 슬롭(AI slop)이라고 부르는데요. slop은 원래 '꿀꿀이죽', '엉망으로 흘린 음식' 같은 뜻이에요. 대충 만들어져서 개성이라곤 없는 결과물을 비꼬는 말이죠.

오늘 소개할 Hallmark는 바로 이 문제를 정면으로 겨냥한 프로젝트예요. Together AI의 Nutlope(Hassan El Mghari)가 만들었는데, 스스로를 "AI가 만든 것처럼 보이기를 거부하는 디자인 스킬"이라고 소개해요. 새로운 AI 모델도 아니고 디자인 툴도 아니고, Claude Code·Cursor·Codex 같은 코딩 에이전트에 얹어서 쓰는 '스킬(skill)'이라는 점이 재미있는 포인트거든요.

왜 AI 디자인은 다 비슷해질까요?

기술 얘기로 들어가기 전에 근본 원인부터 짚고 갈게요. LLM은 학습 데이터에서 가장 흔한 패턴을 재현하는 데 최적화돼 있어요. 쉽게 말해서, 시험 문제를 받으면 "가장 많은 사람이 쓴 모범답안"을 내놓는 학생 같은 거예요. 웹 디자인 학습 데이터에는 Tailwind 기반의 SaaS 랜딩 페이지가 압도적으로 많으니, "랜딩 페이지 만들어줘"라고 하면 통계적으로 가장 안전한, 그래서 가장 뻔한 디자인이 나오는 거죠. Hallmark 문서에서는 이걸 "on-distribution defaults", 즉 '분포 안의 기본값'이라고 표현하는데요. 모델 입장에서 확률이 가장 높은 선택지들만 골라 만든 결과물이라는 뜻이에요.

문제는 이게 모델을 바꾼다고 해결되지 않는다는 거예요. 더 좋은 모델도 결국 비슷한 데이터로 학습했으니까요. 그래서 Hallmark는 접근을 바꿨어요. 모델을 갈아치우는 대신, 모델이 뻔한 선택을 하려고 할 때마다 제동을 거는 규칙집을 에이전트에게 쥐여주는 거예요.

기술 분석: 규칙집 하나로 어떻게 이런 게 가능할까

여기서 '스킬'이 뭔지 짚고 갈 필요가 있는데요. 스킬이라는 건, 쉽게 말해서 AI 에이전트에게 주는 업무 매뉴얼 문서예요. Claude Code 같은 에이전트는 마크다운으로 쓰인 지시문 묶음을 읽고 그대로 따라 작업할 수 있는데, Hallmark는 이 구조를 이용해 디자인 프로세스 전체를 문서로 정의해놨어요. 설치도 저장소의 skills/hallmark 폴더를 에이전트가 읽는 위치에 넣어주면 끝이고요.

Hallmark의 작동 과정은 크게 네 단계예요.

1. 매크로구조(macrostructure) 선택: 매크로구조라는 건, 쉽게 말해 페이지의 '뼈대 유형'이에요. 잡지처럼 비대칭으로 짤지, 신문처럼 여러 단으로 나눌지, 포스터처럼 한 화면에 꽉 채울지 같은 큰 틀이요. 요청(브리프)의 성격을 보고 뼈대부터 다르게 잡으니, 결과물이 "같은 템플릿의 색만 바꾼 버전"이 되지 않아요.
2. 20가지 테마 중 선택: 뼈대 위에 입힐 옷이에요. 모던 미니멀, 분위기 있는(atmospheric) 스타일, 리소그래프 인쇄물 느낌 등 20가지가 준비돼 있어요. 실제 데모를 보면 사워도우 앱, 레코드 레이블, 양봉장, 여행 서비스처럼 브리프마다 완전히 다른 얼굴의 페이지가 나와요.
3. 57개 슬롭 테스트 게이트: 여기가 핵심인데요. "보라색 그라데이션 쓰지 않았나?", "카드 3개 나열로 도망가지 않았나?" 같은 안티패턴 검사 항목 57개를 통과해야 결과물을 내놓을 수 있어요. 공항 검색대를 57번 통과해야 출국할 수 있는 셈이죠.
4. 사전 자기비평(pre-emit self-critique): 코드를 건네기 전에 에이전트가 스스로 결과물을 한 번 뜯어보고, "이거 AI 티 나는데?" 싶은 부분을 고치는 단계예요.

사용법은 네 가지 동사(verb)로 정리돼요.

• build: 새 UI를 만들어요. 위의 4단계 파이프라인 전체가 돌아가요.
• audit: 기존 코드를 안티패턴 기준으로 채점해요. 수정은 안 하고 '고칠 목록(punch list)'만 뽑아줘요.
• redesign: 카피(문구), 정보 구조, 브랜드는 유지하면서 디자인 뼈대만 갈아엎어요.
• study: 감탄한 디자인의 스크린샷이나 URL을 주면 그 디자인의 DNA — 매크로구조, 폰트 조합, 색 앵커 — 를 추출해줘요. 재미있는 건 픽셀 단위 복제나 유료 템플릿 베끼기는 거부하도록 설계됐다는 점이에요. 추출 결과를 design.md 파일로 뽑아 다른 AI 도구에 넘길 수도 있고요.

최근에는 Custom 모드도 추가됐어요. 브리프에 담긴 창작 의도가 20개 카탈로그 테마 어디에도 안 맞으면, 아예 팔레트·타이포·레이아웃을 맞춤 제작해요. 물론 이때도 57개 게이트는 똑같이 통과해야 하고요. 결과물은 전부 자립형(self-contained) HTML+CSS 한 파일이고, 어떤 매크로구조를 썼는지 CSS 주석에 도장처럼 찍혀 나와요.

업계 맥락: v0, 템플릿, 디자인 시스템과 뭐가 다를까

비슷한 고민을 푸는 기존 접근들과 비교해볼게요.

• v0 같은 UI 생성 서비스: 요리로 비유하면 프랜차이즈 주방이에요. 빠르고 균질하지만, 그래서 어느 매장을 가도 맛이 같죠. shadcn/ui 기반의 일관된 결과가 장점이자 한계예요.
• Tailwind UI 같은 유료 템플릿: 잘 차려진 밀키트예요. 품질은 보장되지만 남들도 같은 밀키트를 사요.
• Hallmark: 레시피를 주는 게 아니라 '하지 말아야 할 것 목록을 든 깐깐한 셰프'를 고용하는 것에 가까워요. 정답을 주는 대신 뻔한 답을 금지해서, 매번 다른 요리가 나오게 만드는 거죠.

이 접근의 흥미로운 함의는, 지시문(프롬프트) 설계만으로 모델의 고질적 편향을 상당 부분 교정할 수 있다는 걸 보여준다는 점이에요. 파인튜닝도, 새 모델도 없이 마크다운 문서 하나로요. 다만 한계도 분명해요. 게이트가 57개라는 건 곧 '알려진 안티패턴이 57개'라는 뜻이라, Hallmark 스타일 자체가 유행하면 그것대로 또 하나의 '티 나는 스타일'이 될 수 있거든요. 규칙 기반 접근은 규칙 밖의 창의성까지 보장하진 못해요. 그리고 결과물이 프레임워크 없는 순수 HTML+CSS라서, React 컴포넌트 체계로 옮기는 작업은 별도로 필요하고요.

한국 개발자에게 주는 시사점

실무에서 바로 써볼 만한 시나리오를 정리해볼게요.

• 사이드 프로젝트 랜딩 페이지: Claude Code를 쓰고 있다면 스킬 설치 후 "hallmark build로 내 서비스 랜딩 만들어줘" 한 줄이면 돼요. 기존 워크플로에서 바뀌는 건 사실상 없어요.
• 기존 페이지 점검: 이미 AI로 만들어둔 페이지가 있다면 hallmark audit부터 돌려보세요. 코드를 건드리지 않고 문제 목록만 받으니 부담이 없고, "내 페이지의 어떤 부분이 AI 티가 나는지" 배우는 교재로도 훌륭해요.
• 디자인 레퍼런스 정리: 평소 북마크해둔 멋진 사이트들을 hallmark study로 분석해 design.md로 쌓아두면, 팀의 디자인 언어를 문서화하는 데도 써먹을 수 있어요.

마무리: '모델'의 시대에서 '지시문 자산'의 시대로

Hallmark가 던지는 메시지는 도구 하나를 넘어서요. 이제 경쟁력은 어떤 모델을 쓰느냐보다, 모델에게 어떤 기준과 취향을 문서로 쥐여주느냐에서 갈리기 시작했다는 거죠. 잘 쓰인 스킬 문서는 팀의 디자인 감각을 복제 가능한 자산으로 만들어요. 반대로 이런 자산 없이 기본값만 쓰는 팀의 결과물은 점점 더 서로 구분이 안 가게 될 거고요.

여러분은 어떠세요? AI가 만든 디자인에서 "아, 이거 AI네" 하고 느끼는 여러분만의 시그널이 있나요? 그리고 우리 팀의 디자인 취향을 문서로 만든다면, 첫 번째 규칙으로 뭘 넣고 싶으신가요? 댓글로 이야기 나눠봐요.