들어가며드디어 시리즈 마지막 편입니다.2편에서 검색엔진 크롤러가 사이트를 발견하는 과정을 다루면서, AI 크롤러(GPTBot, OAI-SearchBot 등)의 존재와 robots.txt에서의 허용 여부를 잠깐 언급했었습니다. 그때는 "AI 검색에 노출되고 싶다면 열어두는 게 좋다" 정도로 정리했는데, 이번 편에서는 이 주제를 제대로 다뤄보려고 합니다.2026년 현재, AI 크롤러 생태계는 꽤 복잡해졌습니다. OpenAI만 해도 봇이 3종류이고, Anthropic도 올해 검색 전용 크롤러를 새로 출시했습니다. 어떤 봇을 막으면 AI 인용이 사라지고, 어떤 봇을 막아도 인용에는 영향이 없습니다. 이 구분을 모르고 "AI 봇 전부 차단" 같은 설정을 하면, 의도치 않게 AI 검색 생태계에서 완전히 사라질 수 ..

들어가며최근 웹 서비스, 클라우드, 그리고 AI 애플리케이션 개발에서 인프라 구조를 이해하는 일은 점점 더 중요해지고 있습니다. 예전에는 서버 한 대에 웹 서버와 데이터베이스를 함께 올려 운영하는 경우도 많았지만, 요즘은 서비스 규모가 커지고 구조가 복잡해지면서 네트워크 설계 역시 중요한 요소가 되었습니다.AWS를 사용하다 보면 EC2, RDS, Load Balancer, NAT Gateway 같은 여러 서비스를 만나게 됩니다. 그리고 이 서비스들을 구성할 때 거의 항상 함께 등장하는 개념이 있습니다. 바로 VPC입니다.처음에는 VPC라는 용어가 낯설 수 있습니다. Virtual Private Cloud라는 이름도 어렵게 느껴지고, Subnet, CIDR, Route Table, Internet Gate..

1편에서는 아이데이션 과정에서 AI Persona를 활용해 여러 사용자의 관점에서 아이디어를 바라보고, 고도화의 힌트를 얻었던 경험을 이야기했습니다.이번 편에서는 아이디어가 어느 정도 구체화된 이후, UX 리서처로서 Figma Make를 활용해 직접 프로토타입까지 만들어본 경험을 이야기해보려고 합니다.평소에는 서비스 아이디어와 UX 컨셉을 구체화하는 데 집중했다면, 이번에는 AI를 활용해 그 아이디어를 실제 화면으로 옮기는 과정까지 직접 경험해 봤습니다. 그 과정에서 컨셉 단계와는 또 다른 고민이 필요했고, 동시에 AI 프로토타이핑을 활용해 아이디어를 다시 바라보고 고도화하기도 했습니다.이번 글에서는 UX 리서처의 관점에서 AI 프로토타이핑을 해보며 무엇을 새롭게 고민했고, 어떤 방식으로 활용할 수 있었..