ScreenLabs — 비주얼 인텔리전스 자동화

웹·앱 서비스의 시각적 품질 검수(Visual QA)는 여전히 사람이 화면을 눈으로 확인하는 방식에 의존합니다.

클라이언트는 수십 개의 랜딩 페이지와 광고 소재의 UI 오류, 폰트 불일치, 색상 가이드라인 위반을 매일 수동으로 검수하는데 인력 2명이 하루 6시간을 소비하고 있었습니다.

AI 비전 모델로 이 과정을 자동화하되, 오탐(False Positive)을 30% 이하로 유지하는 것이 핵심 요구사항이었습니다.

분석 엔진으로 Claude(Opus)의 멀티모달 기능을 활용했습니다.

Anthropic Messages API에 스크린샷을 이미지로 전달하고, 구조화된 프롬프트로 UI 컴포넌트별 검사 항목을 정의했습니다.

Playwright로 타겟 URL의 스크린샷을 자동 수집하고, 디자인 가이드라인(색상 코드, 폰트 사이즈, 버튼 스타일)을 컨텍스트로 제공해 위반 항목을 식별합니다.

검사 결과는 Slack 채널로 즉시 리포트되며, 위반 영역을 이미지에 박스로 오버레이해 담당자가 바로 확인할 수 있습니다.

하루 6시간 수동 검수→자동화 91% 달성
오탐률 18% (목표 30% 이하 충족)
Playwright 기반 스크린샷 수집 평균 2.1초/페이지
슬랙 리포트 포함 전체 파이프라인 실행 시간 12분/배치
검수 인력 2명 → 고부가 업무로 재배치, 연간 인건비 절감 효과