Kinzoku Blueprint Forge: 엔지니어를 위한 AI 기반 프로토타이핑

Source: Dev.to

내가 만든 것

나는 엔지니어와 산업 디자이너를 위해 설계된 개념 프로토타이핑 도구 Kinzoku Blueprint Forge 를 만들기로 했습니다. 또 다른 일반적인 이미지 생성기를 만드는 대신, 거친 아이디어와 기술 사양 사이의 격차를 메우는 도구를 목표로 했습니다.

앱은 사용자가 기계적 개념에 대한 텍스트 설명(예: “화성 로버용 유압 스파이더 레그”)을 입력하면, 다중 모델 접근 방식을 사용해 프로토타입을 생성합니다:

Gemini 3 Pro preview and Gemini 1.5 Flash act as the engineer, analyzing the request to generate a `Tech_Specs_V1.0` card containing hypothetical material compositions (e.g., Titanium Ti‑6Al‑4V), weight estimates, and dimensional envelopes.

Imagen 3 acts as the drafter, generating a high‑fidelity, isometric technical blueprint on a grid background.

역공학 모듈

또한 역공학 모듈을 프로토타이핑했는데(이 모듈은 Gemini 1.5 Pro의 비전 기능을 활용) 사용자가 기존 스케치를 업로드하면 분석이 가능하도록 하여, 단순 생성기를 포괄적인 워크플로우 어시스턴트로 전환했습니다.

핵심 프롬프트 전략

“CAD 소프트웨어”와 같은 외관을 구현하기 위해 Imagen 모델에 엄격한 시스템 지시문을 사용했습니다:

"Always rewrite the user prompt to append: 'in the style of a high-contrast technical blueprint, white lines on dark blue grid paper, isometric view, hyper-detailed, 8k resolution.'"

데모

실시간 애플리케이션: Kinzoku Blueprint Forge

• Blueprint Forge 인터페이스 – 재료 분석과 함께 유압 시스템을 생성합니다.
• 역공학 모듈 – 업로드된 도면을 분석합니다.

나의 경험

내 배경은 소프트웨어 개발과 3D 모델링(Solid Edge)이며, “다듬어지고 색다른” 느낌을 주는, 실제로 사용하고 싶은 도구를 만드는 것이 목표였습니다.

주요 교훈

• 정밀성을 위한 프롬프트 – 가장 큰 도전은 AI를 “예술적” 해석에서 “기술적” 정확성으로 전환시키는 것이었습니다. Gemini을 논리 엔진으로 활용해 데이터를 구조화한 뒤 시각화하면 훨씬 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
• 다듬는 속도 – 완벽주의 때문에 프로젝트가 지연되는 경우가 많았습니다. Google AI Studio 덕분에 백엔드 로직을 즉시 처리할 수 있었고, UI/UX와 전체적인 “감각”에 집중할 수 있었습니다.
• 컨텍스트의 힘 – AI 모델을 전문적이고 산업적인 테마 UI(Tailwind CSS)로 감싸면 출력물의 인식 가치가 상승합니다. 프레젠테이션이 기본 모델만큼이나 중요함을 증명했습니다.

AI가 기계 설계 프로세스를 어떻게 지원할 수 있는지에 대한 이해를 넓히기 위해 이 프로젝트를 만들었으며, 결과가 매우 자랑스럽습니다.