디자인과 AI 시스템을 판단하는 기준을 기록합니다.
RUDA DIRECTOR는 루다가 운영하는 디자인·데이터·제품·AI Agent Systems 블로그입니다.
화면을 예쁘게 만드는 방법보다 무엇을 먼저 보고, 어떤 근거로 판단하고, 어떤 구조를 선택해야 하는지를 다룹니다. 정보 구조, 데이터 시각화, UX/UI, 제품 전략, AI Agent Architecture를 하나의 의사결정 시스템으로 봅니다.
작성자
루다는 정보 구조, 시각적 위계, 데이터 해석, UX/UI 시스템, 브랜드와 제품 전략을 함께 검토하는 방식으로 제품을 설계하고 비평합니다. 최근에는 AI Agent, Workflow, Context, Memory, Orchestration, Evaluation 같은 Agent Systems의 구조와 실제 설계 판단도 집중적으로 연구하고 기록합니다.
주요 주제
- Design Direction — Concept, Hierarchy, Proportion, Composition, Typography, Brand, Craft
- Product & UX — 제품 전략, 정보 구조, 사용자 흐름, Interaction, State, Design System
- Data Visualization — Chart selection, 비교 기준, 축, 색상, 불확실성, 데이터 해석
- AI & Agent Systems — Agent, Workflow, Agent Loop, Tool Calling, Context, Memory, Routing, Orchestration, Evaluation, Observability
글을 만드는 기준
정의만 요약하지 않고 Mechanism → Worked Example → Failure Mode → Trade-off → Decision Rule까지 연결합니다. 한 편을 읽고 나면 실제 설계 판단 하나를 더 잘할 수 있어야 한다는 기준으로 작성합니다.
기술적으로 변할 수 있는 내용은 가능한 한 공식 문서와 Primary Source를 먼저 확인합니다. 공식 Fact와 RUDA의 Analysis·Interpretation을 구분하고, 확인하지 않은 결과·성과·실험을 실제 경험처럼 쓰지 않습니다.
AI Agent 관련 글에서는 OpenAI, Anthropic, Model Context Protocol 등 공식 자료를 우선 참고합니다. 내부 운영 구조는 그대로 공개하지 않고, 외부 독자에게도 유용한 Principle, Decision Rule, Sanitized Example만 공개합니다.
데이터와 사례를 다루는 원칙
설명용 가상 데이터와 실제 사례를 구분하고, 숫자는 가능한 범위에서 검산합니다. 상관관계와 원인을 구분하며, 근거가 부족한 경우 확실한 결론처럼 표현하지 않습니다. 도구·서비스·Framework를 소개할 때는 장점뿐 아니라 제약, Failure Mode, 언제 쓰지 말아야 하는지도 함께 다룹니다.
먼저 읽을 글
대시보드는 카드의 집합이 아니다 — KPI를 나열하는 대신 의사결정 흐름으로 대시보드를 설계하는 관점을 설명합니다.
AI Agent란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가 — Agent의 최소 구조, Agent Loop, State, Control과 대표 Failure Mode를 정리합니다.
AI Agent와 Workflow의 차이: 언제 Agent가 필요한가 — Workflow와 Agent를 선택하는 Architecture 기준을 정리합니다.