AI로 자동화한 앱스토어 에셋 제작 워크플로

핵심 요약

1. 여러 기기의 스크린샷과 디자인 요소를 한꺼번에 자동화하려던 앱은 화면마다 전달할 이야기가 달라 실패했고, 시뮬레이터와 세밀한 커스터마이징이 필요했다.
2. Claude는 글로 설명한 장면을 따라 앱을 실행해 30초 미리보기 영상을 만들고, 저장된 실행 과정을 재사용해 UI 변경 뒤에도 여러 시뮬레이터에서 영상을 다시 캡처했다.
3. 정적 에셋은 iPhone 시안을 먼저 검토한 다음 iPad, iPhone Duo, Mac용으로 확장했으며, 제작 정보는 AGENTS.md와 재사용 가능한 skill로 정리했다.

도입

솔로 개발자인 글쓴이는 앱스토어 에셋의 색상과 글꼴, 배경을 정하는 일을 부담스러워했고, 이를 미루다 보니 앱에 큰 변화가 있어도 오래된 에셋을 유지했다. 특히 iPhone Duo용 에셋과 헤더가 추가되자 코드 변경과 별개로 에셋 제작이 출시 준비의 병목이 됐다. 이를 해결하려고 Claude를 활용한 자동화 앱을 만들었지만, 화면마다 전달할 이야기가 다르다는 점을 놓쳐 처음 구상한 방식은 실제 작업에 맞지 않았다.

상세 요약

처음 구상한 자동화와 실패

글쓴이는 앱스토어 에셋 제작을 간소화하려고 스크린샷 수집부터 베젤, 배경, 헤더까지 처리하는 Mac 앱을 Claude와 함께 만들었다. Xcode의 MCP SwiftUI Previews 명령으로 PRODUCTION이 포함된 Preview를 찾아 여러 기기의 화면을 캡처하고, Preview가 없으면 에이전트가 추가하도록 하는 구상이었다. 시뮬레이터 스크린샷에서 앱 색상을 분석해 배경용 Metal shader 프롬프트를 만들고, 화면 간 유사성을 연결해 한 기기의 헤더를 다른 기기에도 적용하는 기능도 계획했다.

실제로 사용해 보니 Preview만으로는 앱의 적절한 데이터와 설정을 준비하거나 화면을 원하는 위치로 이동하기 어려웠다. 시뮬레이터가 필요했다. 더 근본적인 문제는 에셋이 화면별로 매우 다르게 구성돼야 한다는 점이었다. 어떤 화면은 단순 스크린샷만으로 앱의 가치를 전달할 수 없었다. 자동으로 공통 요소를 적용하는 앱으로는 각 화면의 이야기와 표현 방식을 결정하는 일을 해결하지 못했다.

영상 미리보기 제작 자동화

글쓴이는 자동화의 초점을 30초 앱 미리보기 영상으로 바꿨다. Claude에 장면을 글로 설명하면 에이전트가 앱을 단계별로 실행하고, 각 장면의 타이밍을 맞춰 영상을 만들었다. 최대 3개의 미리보기를 여러 기기에 맞춰 제작하는 과정도 진행했다.

시뮬레이터에서 미리보기 장면을 따라가는 과정에는 코드와 자동화를 사용했다. 이 실행 절차를 저장해 두면 UI가 조금 바뀌었을 때도 같은 경로를 각 시뮬레이터에서 다시 실행하고 영상을 캡처할 수 있다. 매번 프롬프트를 새로 작성하지 않아도 되도록 미리보기 저장 폴더에 앱별 글꼴과 색상 등 제작 정보를 담은 AGENTS.md도 만들었다. 비슷한 기술 문제를 다음 앱에서 반복하지 않도록 설정, 사용 라이브러리, 앱스토어 크기 요구사항을 정리한 일반용 app-previews skill도 작성했다.

시뮬레이터 없이 Xcode Preview를 사용하려던 초기 구상과는 달리, 실제 미리보기 제작에서는 시뮬레이터를 실행해 장면을 재현하는 방식이 선택됐다. Claude Code에서 시뮬레이터 실행 없이 Xcode Preview로 SwiftUI 개발하기는 Xcode Preview를 에이전트 작업에 활용하는 별도의 접근을 다룬다.

정적 에셋은 기기별로 확장

정적 에셋은 iPhone용 시안을 먼저 만들고 글쓴이가 결과를 확인해 승인한 뒤, 같은 버전을 iPad, iPhone Duo, Mac용으로 확장했다. 헤더 제작도 이 과정에 포함했다. 작업이 끝난 뒤에는 앱별 디자인 정보를 AGENTS.md에 기록하고, Apple의 크기 요구사항을 포함한 에셋 제작 절차를 일반 skill로 정리했다.

자동화가 바꾼 작업의 초점

글쓴이는 자동화의 성과를 디자인 판단 자체를 없앤 데서 찾지 않는다. 색상처럼 자신이 부담을 느끼던 반복 작업을 덜어내면서, 앱의 가치 제안과 이를 에셋으로 어떻게 전달할지에 집중할 수 있었다고 설명한다. 처음 만든 에셋 자동화 앱은 화면별 커스터마이징을 단순화하지 못해 실패했지만, 영상과 정적 에셋 제작 절차를 나누고 반복 가능한 실행 과정과 지식을 남기는 방식은 실제 작업에 쓰였다. 글쓴이는 AI가 반복 작업을 맡으면 개발자와 디자이너가 이야기 구성과 더 다양한 에셋 제작에 집중할 수 있다고 본다.

결론

글쓴이가 얻은 핵심은 모든 디자인 판단을 자동화하는 도구가 아니라, 반복적인 제작 부담을 줄여 앱의 가치와 전달할 이야기에 집중하는 방식이다. 미리보기 영상은 장면 설명을 바탕으로 만들고, 실행 절차를 코드로 남겨 재사용했다. 정적 에셋도 한 기기에서 먼저 검토한 뒤 다른 기기로 확장했다. 앱별 정보와 일반 절차를 문서와 skill로 분리해 다음 작업에 활용하도록 했다.