Vibe coding still needs
UX development.
The faster ideas become code, the more it matters that people can understand and enjoy what you build. Learn the principles and practice of UX development through courses, tutorials, and articles.
UX Development Courses
D3 Data Visualization
From bar charts to interactive 3D globes — 6 essential D3.js v7 patterns
개발 환경 입문
터미널부터 Vercel 배포까지 — 코딩 경험 없이 시작하는 개발 환경 세팅
GSAP Animation
Scroll effects, 3D transforms, SVG drawing, smooth scroll — 17 essential GSAP patterns
Three.js for Interactive Content
Build scroll-driven 3D scenes, product viewers, particle systems, and shader effects — patterns you can ship on real projects
Vibe Coding for UX Engineering
Build production-ready UI with Claude Code — prompting, iteration, CSS, GSAP animations, JS interactions, and real project delivery
Hands-on Tutorials
Start with the finished result, then compare it with the source to quickly understand the implementation and core patterns. Apply what you need directly to your work.
Blog
Insights on UX, interaction, and front-end implementation in the age of vibe coding.
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SSH와 tmux로 맥미니를 원격 AI 작업실로 쓰기 노트북을 닫아도 맥미니의 CLI 작업을 이어가고 싶다면 SSH와 tmux를 함께 사용해 보자. 첫 연결부터 세션 복귀, Claude Code·Hermes·Ollama 실행, 기본 명령어와 설정, 대체 도구 선택까지 차근차근 따라가는 안내서다. -
Claude Code 로컬 vs 클라우드: 실전 활용과 토큰 사용량 가이드 Claude Code를 로컬에서 쓸지 클라우드에서 쓸지는 작업에 필요한 환경과 검토 방식으로 결정하는 편이 좋습니다. 로컬 실행과 모델 추론을 구분하고, Remote Control과 클라우드의 차이, 작업을 넘기는 절차, 토큰 사용량을 비교하고 줄이는 방법까지 살펴봅니다. -
Kimi·DeepSeek은 얼마나 저렴할까? ChatGPT·Claude 구독·API·보안 비교 Kimi와 DeepSeek을 쓰면 ChatGPT·Claude보다 얼마나 절약할 수 있을까? 해외 구독료와 최신 API 단가를 따로 비교하고, 같은 토큰 사용량의 비용을 계산한다. 성능 평가의 조건, 데이터 학습과 저장 정책, 실제 업무에 도입하는 방법까지 살펴본다. -
Grok Bot·Muse·Claude Duet·ChatGPT dots: 개인 AI 에이전트 실전 비교 그록봇, 메타 뮤즈, 클로드 듀엣, ChatGPT dots는 대화가 끝난 뒤에도 일을 이어 가는 개인 AI 에이전트다. 시작 방법과 실제 업무 예시를 살펴보고, 직접 운영하는 OpenClaw·Hermes와 실행 환경, 연결 권한, 반복 작업, 비용을 기준으로 비교한다. -
ChatGPT Chat·Work·Codex 선택 가이드: 모델과 effort를 업무에 맞추는 법 ChatGPT에서 무엇을 쓸지 고민할 때는 원하는 결과부터 정하는 편이 좋습니다. 대화로 생각을 정리할지, 검토할 파일을 만들지, 저장소를 수정할지에 따라 Chat·Work·Codex를 고르고, 작업의 복잡도와 검증 방법에 맞춰 모델과 effort를 조절하는 실용적인 기준을 살펴봅니다.