AI Design Thinking

생성형 AI 디자인 씽킹 워크숍을 단독 클로드 코드 스킬로 실행 — 5단계 27개 프레임워크, AI 도입 기회 발굴부터 PoC 후보 선정까지

5단계 · 27 프레임워크단독 호출 · PDF 자동AskUserQuestion 기반 진행공개 레포 · 오픈소스

AI Design Thinking/sq-ai-design-thinking

막연한 "AI 도입 검토" 단계부터 PoC 후보 선정·발표 자료까지 한 흐름으로. Claude Code 단일 스킬 호출로 Squarelight AX팀의 디자인씽킹 컨설턴트가 인터랙티브 워크숍을 진행하고, 마무리에 .md / .pdf 산출물까지 자동 생성합니다.

어떻게 진행되는지 — 실제 한 워크숍 재생

한 부서의 사내 지식관리(KM) 사례를 가지고 5개 패널에 걸쳐 워크숍을 따라가 보세요. 사용자 입력 줄(>)은 실제 타이핑처럼 표시되고, AskUserQuestion 블록은 선택지가 노출되는 호흡으로 진행됩니다.

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클로드 코드에서 바로 시작

플러그인/마켓플레이스 가입 없이, 공개 레포에서 스킬만 가져옵니다. 한 번 clone 하고 곧바로 슬래시 호출만 하면 워크숍이 시작됩니다.

간단한 사용법

1
스킬 설치 (1회)
git clone https://github.com/Squarelight-ai/sq-ai-design-thinking ~/.claude/skills/sq-ai-design-thinking

공개 레포를 ~/.claude/skills/ 아래로 그대로 clone 합니다. 별도 플러그인·마켓플레이스 가입 불필요.

2
워크숍 호출
/sq-ai-design-thinking — 우리 팀에 AI 도입을 검토 중입니다

컨텍스트 한 줄 + 슬래시 호출 한 번이면 컨설턴트가 진행을 시작합니다.

왜 이런 형태인가

컨설턴트 페르소나
시니어 AX 컨설턴트가 진행하는 한국어 워크숍
맥킨지/가트너 수준의 구조적 사고 + 디자인씽킹의 공감 능력. 막연하면 구체화 질문을 던지고, 답변이 모호하면 1회만 더 파고든 뒤 합리적 추정안을 제시해 승인을 받는 방식.
  • AskUserQuestion으로 답변 부담을 낮춘 가이드 진행
  • 프레임워크 외 영역(코드 디버깅 등)은 정중히 워크숍으로 복귀
LLM 친화 스키마
frameworks.yaml 단일 진실 공급원
사람용 원문 .md를 에이전트가 단계별로 파싱·실행 가능한 정규화 YAML로 재가공. fields, deliverable 템플릿, csv_schema가 모두 정의되어 있어 진행 흐름이 결정적이고 재현 가능.
  • 추천 콤보 5종 (Quick Start, Full, Pain-driven, PoC→Pilot, Problem Framing)
  • csv_schema 정의된 표 산출물은 분석 도구에 바로 투입

5단계 27개 프레임워크

워크숍은 단계 단위로 자유롭게 시작·종료됩니다. 가장 자주 쓰는 5개 시퀀스는 추천 콤보로 묶여 있습니다.

S1
AI 자동화 기회 도출
업무를 단위로 분해하고, AI 적합도 매트릭스로 점수화한 뒤, 인간-AI 협업 방식을 설계합니다.
F1-1 업무 단위 분해F1-2 적합도 매트릭스F1-3 인간-AI 협업 설계
S2
도메인 이해
사용자/공감/As-Is/Pain Point/AI 적용 가능성 → Lean UX Canvas → How Might We 까지 7개 프레임워크로 도메인을 깊게 이해합니다.
F2-1 사용자 정의F2-2 공감 맵F2-3 As-Is 시나리오F2-4 Pain PointF2-5 AI 적용 가능성F2-6 Lean UX CanvasF2-7 How Might We
S3
문제 구조화
JTBD · AI Canvas · BMC + AI Layer · 데이터 접근성 · PoC 후보 선정으로 문제를 정량화·구조화합니다.
F3-1 JTBDF3-2 AI CanvasF3-3 BMC + AI LayerF3-4 데이터 접근성F3-5 PoC 후보 선정
S4
실험 및 프로젝트
프로젝트 개요 → Lean AI Cycle → Data-Centric Loop → Workflow → 시각화 → Tech Summary 까지 PoC 실행 청사진.
F4-1 프로젝트 개요F4-2 Lean AI CycleF4-3 Data-Centric LoopF4-4 WorkflowF4-5 시각화F4-6 Tech Summary
S5
발표 및 피드백
발표 개요 · STAR · AI Maturity · Impact Mapping · Feedback Round · Roadmap 으로 의사결정자 설득과 차기 사이클 준비.
F5-1 발표 개요F5-2 STARF5-3 AI MaturityF5-4 Impact MappingF5-5 Feedback RoundF5-6 Roadmap

추천 콤보 5종

ID시퀀스언제 쓰나소요
combo_quick_startF1-1 → F1-2 → F2-6AI 도입을 처음 검토 — 1~2시간 안에 결과물~ 90분
combo_full_workshopF1-1~F1-3, F2-1·2·4·6·7, F3-1·2·5공식 워크숍 (1일 이상)6~8시간
combo_existing_painF2-4 → F2-5 → F3-1 → F3-2 → F3-4Pain은 명확, 솔루션만 결정 단계2~3시간
combo_poc_to_pilotF4-6 → F5-2 → F5-3 → F5-4 → F5-6PoC 종료 — 발표·확장 결정 단계2~3시간
combo_problem_framingF2-6 → F2-7 → F3-2문제는 알지만 AI 가설 표현이 안 됨30~60분

산출물 4종 — 단독 호출로 자동 생성

PDF는 sq-report-gen이 자동 위임되어 별도 슬래시 커맨드 없이 한 번에 처리됩니다.

.md
기본 권장
모든 프레임워크 산출물을 단일 마크다운에 결합. 메타블록(워크숍 일시·진행자·사용자·사용 프레임워크)이 헤더에 포함되어 후속 편집·공유에 이상적.
.csv
표 데이터 분석용
csv_schema 정의된 프레임워크(F1-1, F1-2, F2-5, F3-4, F3-5, F5-5)에 대해 별도 CSV. UTF-8 BOM으로 Excel 한글 깨짐 방지.
.pdf
임원·외부 보고용
sq-report-gen 플러그인이 설치되어 있으면 본 스킬이 자동 호출하여 A4 표준 양식으로 변환. 미설치 시 .md 폴백.
.txt
회의록 / 메모
이모지·표 마크다운을 제거한 평탄 텍스트. 보고용보다는 회의록·메모 용도.

예제 리포트 — 「지식관리 AX」 워크숍

데모와 동일한 케이스에서 실제로 생성된 산출물을 그대로 다운로드할 수 있습니다 — 표·매트릭스·Phase 로드맵까지 PDF에 그대로 담겨 있습니다.

ai-design-thinking_지식관리AX_20260505

A4 7페이지 · sq-report-gen --preset standard · MD 14 KB / PDF 406 KB

오픈소스로 풀려 있습니다

공개 레포로 풀려 있어 코드를 직접 읽어 보실 수 있습니다. 사용·수정 조건은 레포의 LICENSE를 확인해 주세요.

도입·구현 의뢰

본 도구를 직접 설계한 팀이 진행하므로 첫 미팅부터 바로 실행에 들어갑니다. 다른 컨설팅의 1~2개월 학습 기간을 PoC 착수에 직접 사용합니다.

dev@squarelight.ai