로나로 GPTers 랜딩페이지 스킬 만들기 — 골격은 로나가, 검증은 휴먼터치
📝 한줄 요약
AI한테 일 시켜보신 분들, 이런 적 있으시죠? 시키면 척척 그럴듯하게 해주는데, 막상 받아보면 "근데 이거… 진짜 맞아?" 싶은 순간이요.
저는 이번에 그걸 제대로 겪었어요. 로나(Rona)가 깔아준 골격은 30분 만에 완성됐는데, 그 안에 AI가 자동으로 채워둔 추정값(환각) 이 꽤 섞여 있었거든요. 검수해보니 다듬을 점이 65개. 그걸 하나하나 손봐서 '진짜 작동하는 스킬'까지 끌고 간 이야기예요.
바쁘시면 이 세 줄만요.
AI는 골격 까는 건 진짜 빨라요(30분). 근데 빈칸을 만나면 거짓말이라도 채워 넣어요 — 마치 모르는 문제 찍는 학생처럼요. 그래서 결국 '진짜 값을 직접 떠와서 대조하는 일'은 사람 몫이더라고요. AI는 8할의 속도, 사람은 2할의 진실. 이 둘을 합쳐야 쓸 수 있는 결과물이 나와요.
🎯 이런 분께 도움돼요
AI한테 맞춤 실습이나 결과물을 받아서 실무에 써보려는 비개발자분, "AI가 해준 거 그럴듯한데 그대로 믿어도 되나?" 한 번이라도 고민해보신 분, 그리고 브랜드 가이드나 랜딩페이지처럼 매번 같은 결을 유지해야 하는 작업을 AI로 반복하고 싶은 분께 도움이 될 거예요.
🤖 잠깐, 로나(Rona)가 뭐냐면요
본론 들어가기 전에 짚고 갈게요. 로나(Rona)는 지피터스가 운영하는 'AI 학습 가이드 플랫폼'이에요. 쉽게 말하면, 내가 지금 하는 업무를 알려주면 거기에 딱 맞는 'AI 실습'을 만들어서 보내줘요. 그 실습을 따라 하다 보면 자연스럽 게 AI로 그 일을 처리하는 법을 익히게 되는 거죠.
이번엔 제 업무에 맞춰서 "브랜드 가이드를 다듬고, 랜딩페이지를 만들어주는 스킬을 설계해보자"는 실습이 왔어요. 그래서 시작했습니다.
😫 문제 상황 (Before)
GPTers는 기수마다 스터디 모집 랜딩페이지(신청받는 웹페이지)를 만들어요. 문제는, 만들 때마다 브랜드 색이며 말투며 화면 구성을 처음부터 다시 잡는다는 거였어요. 그러다 보니 누가 만드느냐에 따라 결과물이 들쭉날쭉했죠.
그래서 늘 바랐던 게 있었어요. "한 번 잘 만든 틀로, 매번 똑같은 결을 찍어내는 스킬" 이요. 마침 로나가 딱 이 주제로 실습을 보내준 거예요. 어, 이거다 싶었죠.
🔧 작업 과정
골격은 30분, 근데 너무 매끄러웠어요
로나 실습은 6단계로 술술 흘러갔어요. 브랜드 가이드 → 보이스톤(브랜드 말투) → 인터뷰 질문 → 화면 구성 → UI·모션 → 검수 체크리스트. 각 단계마다 "이대로 갈까요?" 물어봐 줘서, 저는 따라가기만 했는데 설계 문서가 척척 쌓였어요.
중간에 제 취향도 하나 얹었어요. 브랜드 말투는 우리 팀 캐릭터(뽀짝이)가 직접 1인칭으로 설명하는 톤으로 잡아달라고요.
지피터스의 모든 브랜드 보이스톤 및 이미지 가이드들은
뽀짝이가 직접 설명하는 페르소나로 가이드를 잡아줘.
여기까진 좋았는데… 결과가 너무 매끄러운 게 오히려 걸렸어요. 색을 정해둔 값(디자인 토큰)이 무려 13개나 깔끔하게 채워져 있었거든요. "어? 우리 브랜드 색이 원래 이렇게 많았나?" 슬슬 의심이 들었어요.
"이 색들, 진짜 우리 색 맞아?" — 검수에서 찾은 65개 개선점
그래서 검수용 AI를 따로 한 명 불러서 일부러 깐깐하게 보게 시켰어요. "칭찬은 됐고, 다듬을 점만 찾아내." 결과는… 무려 65개. 솔직히 좀 놀랐어요.
가장 신경 쓰였던 건 역시 색이었어요. 우리 공식 브랜드 문서에는 주황색 딱 1개만 정해져 있는데, 실습이 나머지 12개를 그럴듯하게 채워둔 거였어요. 이게 바로 환각(hallucination) 이에요. AI가 빈칸을 만나면 없는 걸 진짜처럼 채워 넣는 건데, 사실 로나만의 문제가 아니라 요즘 AI라면 다들 가진 특성이에요. 그래서 사람이 한 번만 걸러주면 되는 거고요.
기존 나의 디자인 문서들은 건드리지 말고 참고만 하고, 새로 만들어줘.
테스트 해보고 나중에 마이그레이션 하든지 할게.
전환점: 진짜를 직접 떠봤더니, 정반대였어요
여기서 마음을 바꿨어요. 추정 그만, 진짜 값을 직접 떠오자.
실제 디자인 설정값 파일을 열어봤더니 — 배경색이 제가 채워둔 '베이지'가 아니라 '흰색'이었어요. 비슷한 것도 아니고 정반대. 결정타는 따로 있었어요. 실제로 배포된 23기 사전판매 랜딩을 사내 채널(슬랙)에서 직접 받아왔거든요.
샘플은 슬랙 스레드 댓글 전체 확인해서
제작한 23기 사전판매 페이지 랜딩페이지 참고해봐.
진짜 랜딩을 까보니까 그제서야 퍼즐이 맞춰졌어요. 주황색이 4가지로 제멋대로 난립한 게 아니라, 쓰임새가 다른 거였어요. 고객이 보는 마케팅 랜딩은 '따뜻한 주황 + 살짝 누런 배경'을, 내부 관리 화면(대시보드)은 '다른 주황 + 흰 배경'을 쓰고 있었죠. 둘은 애초에 다른 시스템이었던 거예요. 직접 안 떠봤으면 평생 몰랐을 거예요.
더 깊은 함정: 만든 게 배포가 안 되더라고요
실제로 한번 돌려봤더니 더 큰 게 나왔어요. 우리 랜딩은 순수 HTML(코드를 그대로 복사·붙여넣기 하는 방식)로 올리는데, AI가 만든 가이드는 개발자용 부품(React 같은 거)을 전제하고 있었어요. 그대로 따랐으면 애초에 올라가지도 않는 결과물이 나왔을 거예요.
검수 도구도 우리 한글을 오류로 오해해서 에러를 297개나 띄우기도 했고요. 결국 이런 것까지 전부 '실제로 배포되는 형식'에 맞춰 손봤습니다.
✅ 결과 (After)
지어냈던 색 13개는 진짜 값으로 싹 바꿔서 환각이 0이 됐고, 안 올라가던 형식은 바로 배포되는 순수 HTML로 정리됐어요. 가짜 에러를 내뱉던 검수도 진짜로 통과하는 검증으로 바뀌었고요. 무엇보다 '설계 문서'에 그쳤던 게 끝까지 작동하는 스킬이 됐어요. 65개였던 개선점은 6번의 검증을 거쳐 0이 됐고, 기존 공식 문서는 한 글자도 안 건드리고 별도 폴더에서 따로 완성했어요.
항목
Before (AI가 깐 골격 그대로)
After (실측·검증 6라운드)
색 토큰
추정값 13개 (환각)
실측값, 환각 0
배포
붙여넣기 배포 불가
순수 HTML, 바로 배포
검수 게이트
자기 결과물에 가짜 에러
실제로 통과
작동 여부
설계서에 머묾
끝까지 작동
개선점
65개
0
💬 로나 활용 꿀팁과 솔직한 평가
자, 그래서 로나로 뭐가 가능했고 어디를 사람이 더 채웠는지 솔직하게 풀어볼게요. 좋게만 포장하면 오히려 도움이 안 되니까요.
로나(AI)가 잘한 것 — 골격 까는 속도는 진짜 압도적이에요. 6단계 설계며 인터뷰 흐름이며 화면 구성 틀을 30분 만에 깔아줘요. 백지에서 끙끙대는 것보다 몇 시간을 벌어줘요. "한 화면엔 한 메시지만", "질문 답변을 화면 구성으로 변환" 같은 생각의 틀도 잘 잡아주고, "이 말투로 써줘" 같은 페르소나 입히기도 잘 먹혀요.
사람이 더 채운 것 — 반대로 이 영역은 AI 혼자선 아직 어렵더라고요.
AI는 빈칸을 만나면 지어내요. 그래서 "근거 없으면 그냥 비워둬"를 사람이 못 박고, 진짜 값을 직접 떠와야 했어요.
AI는 자기 결과를 후하게 평가해요. 그래서 다른 AI를 '적'으로 붙여서 6번을 돌려야 환각이 0이 됐어요.
"이게 실제로 어떻게 배포되는가"는 사람이 확인 안 하면 안 굴러가는 결과물이 나와요.
심지어 AI가 만든 검수 기준이 자기 정답에 가짜 에러를 내는지도, 사람이 직접 돌려봐야 알았어요.
한 줄로 정리하면 이거예요. 골격은 AI에 맡기되, '진짜를 떠오는 일'과 '의심하고 검증하는 일'은 사람이 끝까지 쥐고 있어야 한다. 그래야 그럴듯한 가짜가 아니라, 진짜 쓰는 결과물이 나와요.
🌍 다른 업무에 적용한다면
이 방식은 반복되는 브랜드 작업 어디든 통해요. SNS 카드, 이메일, 슬라이드도 '한 번 진짜 값으로 정리해두고(토큰화) → 매번 같은 결로 찍어내기'를 하면 돼요.
그리고 딱 하나만 가져가신다면 이거예요. AI가 채워준 값엔 항상 "이거 출처가 어디야?"를 물어보는 습관. 출처를 못 대면, 그건 십중팔구 지어낸 값이에요.
🚀 앞으로의 계획
로고 원본 파일을 확보해서 브랜드 가이드를 마저 완성하고, 실제 기수 랜딩 한 장을 이 스킬로 직접 뽑아 검증해볼 생각이에요. 그것까지 통과하면 정식 폴더로 옮겨서 팀원들이 다 같이 쓸 수 있게 만들 거예요.
📋 재사용 가능한 프롬프트
그대로 복사해서 쓰셔도 돼요. AI 결과물 검증할 때 진짜 유용했던 세 가지예요.
AI가 지어낸 값(환각)을 잡고 싶을 때:
이 결과물에서 근거 없이 채운 값을 모두 찾아줘. 실제 공식 문서나 코드에 명시된 것과 1대1로 대조하고, 출처가 없는 건 추정으로 표시해줘. 칭찬 말고 근본 개선점만.
추정을 막고 진짜 값만 쓰게 하고 싶을 때:
추정하지 말고, 실제 파일이나 배포물을 직접 열어서 진짜 값을 확인한 뒤 그 값만 써줘. 근거가 없으면 비워두고 확보 필요로 남겨줘.
결과물을 적대적으로 검증하고 싶을 때:
다른 검수자 입장에서, 이 결과물이 실제로 작동하는지 직접 실행해서 확인해줘. 통과한다는 주장 말고, 실제로 돌린 결과를 근거로 보여줘.
