Dual-Lane Form Input via Importable Payload Artifacts

The Museum Audio Guide Analogy

A useful frame comes from an unlikely source: museum audio guides.

In the old model, visitors rented clunky audio devices from the front desk. The museum maintained inventory, charged batteries, replaced lost units, sanitized earpieces, and dealt with device malfunctions. The entire playback capability was embedded in museum-owned hardware.

In the new model, visitors scan a QR code or enter a stop number. They use their own phones, their own earbuds, their own preferred volume settings. The museum simply hosts the audio content and provides the access codes — the interop surface. Hardware maintenance, battery life, and device compatibility become the visitor’s concern (and the visitor prefers it this way, because it is their familiar device).

The mapping to form design in the LLM era:

The benefits parallel exactly:

• The service provider does not maintain AI infrastructure or worry about model compatibility
• Users get their preferred interface (their own LLM, their own conversation style, their own usage limits)
• Lower cost, fewer failure points, no vendor lock-in
• Works with any LLM — model-agnostic

This pattern — providing the “stop numbers” (schema + prompt) rather than the “audio device” (embedded AI) — represents the same service design transition, applied to forms.

박물관 오디오 가이드 비유

유용한 프레임은 의외의 곳에서 온다: 박물관 오디오 가이드다.

과거 모델에서 방문객은 안내 데스크에서 투박한 오디오 기기를 대여했다. 박물관은 재고를 관리하고, 배터리를 충전하고, 분실된 기기를 교체하고, 이어피스를 소독하고, 기기 오작동을 처리했다. 전체 재생 기능이 박물관 소유 하드웨어에 내장되어 있었다.

새로운 모델에서 방문객은 QR 코드를 스캔하거나 정거장 번호를 입력한다. 자신의 폰, 자신의 이어폰, 자신이 선호하는 볼륨 설정을 사용한다. 박물관은 단지 오디오 콘텐츠를 호스팅하고 접근 코드를 제공할 뿐이다 — 이것이 상호운용 인터페이스다. 하드웨어 유지보수, 배터리 수명, 기기 호환성은 방문객의 몫이 된다(그리고 방문객은 자신의 익숙한 기기이기 때문에 이 방식을 선호한다).

LLM 시대의 폼 디자인에 대한 매핑:

장점은 정확히 일치한다:

• 서비스 제공자는 AI 인프라를 유지하거나 모델 호환성을 걱정할 필요가 없다
• 사용자는 선호하는 인터페이스를 얻는다(자신의 LLM, 자신의 대화 스타일, 자신의 사용량 한도)
• 더 낮은 비용, 더 적은 장애 지점, 벤더 종속 없음
• 어떤 LLM과도 작동 — 모델에 구애받지 않음

이 패턴 — “오디오 기기”(임베드된 AI)가 아닌 “정거장 번호”(스키마 + 프롬프트)를 제공하는 것 — 은 폼에 적용된 동일한 서비스 디자인 전환을 나타낸다.

Part 1: What Already Exists

1.1 Schema-Driven Form Architecture (Mature, Pre-LLM)

The idea that forms should be generated from or synchronized with a canonical data schema is well-established infrastructure.

What this establishes: The plumbing for treating forms as views over validated objects exists. This is necessary infrastructure for the pattern but not sufficient — these sources do not discuss the UX of offering users a JSON-import lane, or the LLM-era implications.

Citation approach: As foundational architecture. “This work builds on the schema-driven form pattern established by JSONForms et al., where form UI is generated from JSON Schema…“

1.2 Form/Code Toggle in Production Tools (Pervasive, Unnamed)

The “paste JSON instead of filling form” capability exists across 40+ products, though implementations vary dramatically.

Best-in-class implementations:

Buried/afterthought implementations:

What this establishes: The behavior is validated at scale. Users want this. Products that do it well (Postman, n8n, Stoplight) treat it as core UX, not afterthought.

What’s missing: No shared name for the pattern. No best-practices documentation. No discussion of why to offer this or how to design it well. The pattern exists but has not been articulated.

Citation approach: As implementation precedent. “This pattern is already present in tools like Postman and MongoDB Atlas, though implementations vary in prominence and quality…“

1.3 Escape Hatches and Progressive Disclosure (Established UX Theory)

The philosophy of offering “advanced modes” for power users while keeping defaults simple is well-grounded.

What this establishes: The UX rationale for dual-lane interfaces. The JSON import lane functions as an “escape hatch” — power users can drop down to structured data, complete their task, and return to the form view.

Citation approach: As UX philosophy grounding. “Following Nielsen’s progressive disclosure and Luff’s escape-hatch principles, the pattern offers an advanced import lane without cluttering the default experience…“

1.4 Artifact-First AI Critique (Relevant Context, Not Direct Prior Art)

A cohort of practitioners has argued against chatbots as the default AI interface. This is relevant context but not direct prior art — the focus is on how to embed AI in products, whereas the pattern under discussion deliberately does not embed AI.

What this establishes: The zeitgeist that makes the pattern timely. Users are frustrated with chat-as-default. Structured interfaces are having a moment.

What it does not establish: Prior art for the specific move of deliberately not embedding AI, and instead providing a “copy prompt” handshake. These sources are analogous to discussing how museums could build better rented audio devices — not whether to stop renting devices altogether.

Citation approach: As motivation/context. “Recent critiques of chat-as-default (Wattenberger 2023, Henley 2023) have argued for more structured AI interfaces. This pattern takes the argument further: what if the product does not embed AI at all, but instead makes it easy for users to leverage their own external tools?“

1.5 External-LLM Workflows (Emerging, Under-Theorized)

Some tools explicitly support workflows where users generate content in an external LLM and paste it back. This is the closest cluster to the “copy prompt” concept.

What this establishes: The user behavior and workflow already exist. People are generating structured payloads in LLMs and pasting them into tools — just as museum visitors were already carrying smartphones before museums started posting QR codes.

What’s missing: No one has framed this as a form design pattern. Aider is a CLI tool. LIT Prompts is domain-specific. The general principle — “design forms to be good destinations for externally-generated payloads, and provide a copy-prompt affordance” — has not been articulated.

Citation approach: As behavioral precedent. “Tools like Aider explicitly support external-LLM workflows, and users are already organically generating structured JSON in ChatGPT for paste into other tools. This pattern formalizes the approach…“

1.6 Clipboard-as-Interface / Smart Paste (Adjacent, Inverted)

Google Research and others have explored “smart paste” — but the model is inverted from the pattern under discussion.

What this establishes: Clipboard is a viable interface for AI-assisted form filling. Users accept paste-based workflows.

Why it is not direct prior art: The data flow and trust model are inverted. Smart Paste assumes the product has AI and the user has messy data. This pattern assumes the user has AI and the product just validates.

Returning to the museum analogy: Smart Paste is like a museum that still rents devices but adds speech recognition so visitors can mumble requests. This pattern is like a museum that posts stop numbers and lets visitors use their own phones — the intelligence is on the visitor’s side.

Citation approach: As adjacent work with key distinction. “Smart Paste (Google 2024) explored clipboard-based form filling with embedded AI. This pattern inverts the model: the user brings their own AI, and the form serves as validator/renderer for the resulting payload…“

1부: 기존에 존재하는 것들

1.1 스키마 기반 폼 아키텍처 (성숙, LLM 이전)

폼이 정규 데이터 스키마로부터 생성되거나 또는 그것과 동기화되어야 한다는 아이디어는 잘 확립된 인프라다.

이것이 확립하는 것: 폼을 검증된 객체 위의 뷰로 취급하는 배관이 존재한다. 이것은 패턴에 필요한 인프라이지만 충분하지는 않다 — 이 출처들은 사용자에게 JSON 가져오기 레인을 제공하는 UX나, LLM 시대의 함의에 대해 논의하지 않는다.

인용 접근법: 기초 아키텍처로서. “이 연구는 JSONForms 등이 확립한 스키마 기반 폼 패턴을 기반으로 하며, 여기서 폼 UI는 JSON Schema로부터 생성된다…“

1.2 프로덕션 도구에서의 폼/코드 토글 (널리 퍼져 있음, 이름 없음)

“폼 채우기 대신 JSON 붙여넣기” 기능은 40개 이상의 제품에 존재하지만, 구현은 극적으로 다양하다.

최상위 구현:

숨겨진/부수적 구현:

이것이 확립하는 것: 행동이 대규모로 검증되었다. 사용자들이 이것을 원한다. 잘 하는 제품들(Postman, n8n, Stoplight)은 이것을 부수적인 것이 아닌 핵심 UX로 취급한다.

빠진 것: 패턴에 대한 공유된 이름이 없다. 모범 사례 문서가 없다. 왜 이것을 제공해야 하는지, 어떻게 잘 디자인해야 하는지에 대한 논의가 없다. 패턴은 존재하지만 명문화되지 않았다.

인용 접근법: 구현 선례로서. “이 패턴은 Postman과 MongoDB Atlas 같은 도구에 이미 존재하지만, 구현의 가시성과 품질은 다양하다…“

1.3 탈출구와 점진적 공개 (확립된 UX 이론)

기본값을 단순하게 유지하면서 고급 사용자에게 “고급 모드”를 제공하는 철학은 잘 정립되어 있다.

이것이 확립하는 것: 듀얼 레인 인터페이스에 대한 UX 근거. JSON 가져오기 레인은 “탈출구”로 기능한다 — 고급 사용자는 구조화된 데이터로 내려가서 작업을 완료하고 폼 뷰로 돌아올 수 있다.

인용 접근법: UX 철학 기반으로서. “Nielsen의 점진적 공개와 Luff의 탈출구 원칙에 따라, 이 패턴은 기본 경험을 어지럽히지 않으면서 고급 가져오기 레인을 제공한다…“

1.4 아티팩트 우선 AI 비판 (관련 맥락, 직접적 선행 사례는 아님)

일군의 실무자들이 기본 AI 인터페이스로서의 챗봇에 반대하는 주장을 펼쳐왔다. 이것은 관련 맥락이지만 직접적 선행 사례는 아니다 — 초점이 제품에 AI를 어떻게 임베드할 것인가인 반면, 논의 중인 패턴은 의도적으로 AI를 임베드하지 않는다.

이것이 확립하는 것: 패턴을 시의적절하게 만드는 시대정신. 사용자들은 기본값으로서의 채팅에 좌절하고 있다. 구조화된 인터페이스가 주목받고 있다.

이것이 확립하지 않는 것: AI를 의도적으로 임베드하지 않고, 대신 “프롬프트 복사” 핸드셰이크를 제공하는 특정 움직임에 대한 선행 사례. 이 출처들은 박물관이 더 나은 대여 오디오 기기를 어떻게 만들 수 있는지 논의하는 것과 유사하다 — 기기 대여를 중단할지 여부가 아니다.

인용 접근법: 동기/맥락으로서. “기본값으로서의 채팅에 대한 최근 비판(Wattenberger 2023, Henley 2023)은 더 구조화된 AI 인터페이스를 주장해왔다. 이 패턴은 논쟁을 더 밀고 나간다: 제품이 AI를 전혀 임베드하지 않고, 대신 사용자가 자신의 외부 도구를 활용하기 쉽게 만든다면?“

1.5 외부 LLM 워크플로우 (등장 중, 이론화 부족)

일부 도구는 사용자가 외부 LLM에서 콘텐츠를 생성하여 다시 붙여넣는 워크플로우를 명시적으로 지원한다. 이것은 “프롬프트 복사” 개념에 가장 가까운 클러스터다.

이것이 확립하는 것: 사용자 행동과 워크플로우가 이미 존재한다. 사람들은 LLM에서 구조화된 페이로드를 생성하여 도구에 붙여넣고 있다 — 마치 박물관이 QR 코드를 게시하기 전에 방문객들이 이미 스마트폰을 들고 다녔던 것처럼.

빠진 것: 아무도 이것을 폼 디자인 패턴으로 프레이밍하지 않았다. Aider는 CLI 도구다. LIT Prompts는 도메인 특화되어 있다. 일반 원칙 — “폼을 외부에서 생성된 페이로드의 좋은 목적지로 디자인하고, 프롬프트 복사 기능을 제공하라” — 은 명문화되지 않았다.

인용 접근법: 행동 선례로서. “Aider 같은 도구는 외부 LLM 워크플로우를 명시적으로 지원하고, 사용자들은 이미 유기적으로 ChatGPT에서 구조화된 JSON을 생성하여 다른 도구에 붙여넣고 있다. 이 패턴은 그 접근법을 공식화한다…“

1.6 인터페이스로서의 클립보드 / 스마트 붙여넣기 (인접, 역전)

Google Research 등은 “스마트 붙여넣기”를 탐구했지만 — 모델이 논의 중인 패턴과 역전되어 있다.

이것이 확립하는 것: 클립보드는 AI 지원 폼 채우기에 실행 가능한 인터페이스다. 사용자는 붙여넣기 기반 워크플로우를 수용한다.

직접적 선행 사례가 아닌 이유: 데이터 흐름과 신뢰 모델이 역전되어 있다. 스마트 붙여넣기는 제품에 AI가 있고 사용자에게 지저분한 데이터가 있다고 가정한다. 이 패턴은 사용자에게 AI가 있고 제품은 검증만 한다고 가정한다.

박물관 비유로 돌아가면: 스마트 붙여넣기는 여전히 기기를 대여하지만 방문객이 요청을 중얼거릴 수 있도록 음성 인식을 추가한 박물관과 같다. 이 패턴은 정거장 번호를 게시하고 방문객이 자신의 폰을 사용하게 하는 박물관과 같다 — 지능이 방문객 측에 있다.

인용 접근법: 핵심 구별이 있는 인접 연구로서. “스마트 붙여넣기(Google 2024)는 임베드된 AI로 클립보드 기반 폼 채우기를 탐구했다. 이 패턴은 모델을 역전시킨다: 사용자가 자신의 AI를 가져오고, 폼은 결과 페이로드의 검증기/렌더러 역할을 한다…”

Part 2: What This Pattern Synthesizes

The Novel Contribution

The pattern combines five existing elements into a synthesis that has not been previously articulated:

What Is Genuinely New

1. Naming and articulating the pattern. The form/code toggle exists in 40+ products but has no shared vocabulary. This work gives it a name and a rationale.

2. The “copy prompt” affordance as deliberate UX. No product found offers a button that says “here’s a prompt to generate this payload in your own LLM.” This is the novel handshake — the equivalent of posting the stop number and audio file URL rather than handing out rental devices.

3. Explicit non-embedding as a design philosophy. Existing discourse asks “how should we integrate AI into our product?” This pattern asks “what if we don’t, and instead make it easy for users to bring their own?” — the same transition museums made when they stopped renting audio devices and started posting QR codes.

4. Framing for the LLM-ubiquity era. The schema-driven form literature is pre-LLM. The artifact-first AI literature assumes embedded AI. This work connects schema-driven forms to the new reality that users have LLMs in their toolkit — just as museums eventually recognized that visitors already had smartphones in their pockets.

What Is Not New (And That Is Fine)

• The architectural pattern (schema → form)
• The UI pattern (toggle between form and code view)
• The UX philosophy (escape hatches, progressive disclosure)
• The user behavior (generating JSON in ChatGPT)

The value is in the synthesis, naming, and articulation — similar to how “progressive disclosure” was practiced before Nielsen named it, or how “escape hatch” was implemented before Luff distinguished it from “ejector seat.”

2부: 이 패턴이 통합하는 것

새로운 기여

이 패턴은 다섯 가지 기존 요소를 이전에 명문화되지 않은 통합으로 결합한다:

진정으로 새로운 것

1. 패턴의 명명과 명문화. 폼/코드 토글은 40개 이상의 제품에 존재하지만 공유된 어휘가 없다. 이 연구는 그것에 이름과 근거를 부여한다.

2. 의도적 UX로서의 “프롬프트 복사” 기능. “여기 당신의 LLM에서 이 페이로드를 생성할 프롬프트가 있습니다”라고 말하는 버튼을 제공하는 제품은 발견되지 않았다. 이것이 새로운 핸드셰이크다 — 대여 기기를 나눠주는 대신 정거장 번호와 오디오 파일 URL을 게시하는 것과 동등하다.

3. 디자인 철학으로서의 명시적 비임베드. 기존 담론은 “AI를 제품에 어떻게 통합할 것인가?”를 묻는다. 이 패턴은 “통합하지 않고, 대신 사용자가 자신의 것을 가져오기 쉽게 만들면 어떨까?”를 묻는다 — 박물관이 오디오 기기 대여를 중단하고 QR 코드를 게시하기 시작했을 때와 동일한 전환이다.

4. LLM 보편화 시대를 위한 프레이밍. 스키마 기반 폼 문헌은 LLM 이전이다. 아티팩트 우선 AI 문헌은 임베드된 AI를 가정한다. 이 연구는 스키마 기반 폼을 사용자가 자신의 도구 키트에 LLM을 가지고 있다는 새로운 현실에 연결한다 — 박물관이 결국 방문객들이 이미 주머니에 스마트폰을 가지고 있다는 것을 인식한 것처럼.

새롭지 않은 것 (그리고 그것은 괜찮다)

• 아키텍처 패턴 (스키마 → 폼)
• UI 패턴 (폼과 코드 뷰 사이 토글)
• UX 철학 (탈출구, 점진적 공개)
• 사용자 행동 (ChatGPT에서 JSON 생성)

가치는 통합, 명명, 명문화에 있다 — “점진적 공개”가 Nielsen이 명명하기 전에 실천되었던 것처럼, 또는 “탈출구”가 Luff가 “비상 탈출구”와 구분하기 전에 구현되었던 것처럼.

Part 3: Recommended Framing

Opening Hook

“Museums stopped renting audio guide devices once visitors had smartphones. Why are products still embedding LLMs when users already have ChatGPT?”

Positioning Statement

“This work articulates a design pattern called Dual-Lane Form Input — where traditional forms coexist with a structured-payload import lane. The key insight: in an era where users have access to ChatGPT, Claude, and other tools, products can benefit from being interoperable with external AI rather than embedding their own.”

Prior Art Acknowledgment

“This pattern synthesizes established practices: schema-driven form generation (JSONForms, react-jsonschema-form), the form/code toggle found in tools like Postman and MongoDB Atlas, and the escape-hatch philosophy articulated by Nielsen and Luff. What this work adds is: (1) a name for the pattern, (2) the ‘copy prompt’ affordance as explicit handshake, and (3) a framing for the LLM-ubiquity era.”

Key Claim (Appropriately Scoped)

“The pattern itself is not new — it has been implemented in developer tools for years. What is new is articulating it as a transferable design principle for the age of ubiquitous LLMs, and proposing the ‘copy prompt’ affordance as a low-cost way to make any form AI-friendly without embedding AI.”

3부: 권장 프레이밍

오프닝 훅

“박물관은 방문객이 스마트폰을 갖게 되자 오디오 가이드 기기 대여를 중단했다. 사용자들이 이미 ChatGPT를 가지고 있는데 왜 제품들은 아직도 LLM을 임베드하고 있는가?”

포지셔닝 진술

“이 연구는 듀얼 레인 폼 입력이라는 디자인 패턴을 명문화한다 — 전통적인 폼이 구조화된 페이로드 가져오기 레인과 공존하는 방식이다. 핵심 통찰: 사용자가 ChatGPT, Claude 및 기타 도구에 접근할 수 있는 시대에, 제품은 자체 AI를 임베드하기보다 외부 AI와 상호운용함으로써 이점을 얻을 수 있다.”

선행 사례 인정

“이 패턴은 확립된 관행들을 통합한다: 스키마 기반 폼 생성(JSONForms, react-jsonschema-form), Postman과 MongoDB Atlas 같은 도구에서 발견되는 폼/코드 토글, 그리고 Nielsen과 Luff가 명문화한 탈출구 철학. 이 연구가 추가하는 것은: (1) 패턴에 대한 이름, (2) 명시적 핸드셰이크로서의 ‘프롬프트 복사’ 기능, (3) LLM 보편화 시대를 위한 프레이밍이다.”

핵심 주장 (적절한 범위로)

“패턴 자체는 새롭지 않다 — 개발자 도구에서 수년간 구현되어 왔다. 새로운 것은 이것을 보편화된 LLM 시대를 위한 전이 가능한 디자인 원칙으로 명문화하고, AI를 임베드하지 않고도 모든 폼을 AI 친화적으로 만드는 저비용 방법으로 ‘프롬프트 복사’ 기능을 제안하는 것이다.”

Part 4: Sources to Cite

Must-Cite (Direct Relevance)

Should-Cite (Context & Zeitgeist)

Implementation Examples to Reference

4부: 인용 출처

필수 인용 (직접 관련성)

권장 인용 (맥락 & 시대정신)

참조할 구현 사례

Part 5: Gap Analysis — What Remains Under-Documented

Even after this pattern is articulated, some questions will remain open:

1. Bidirectional sync is hard. How should products handle conflicts when users edit in both views? Best practices are scattered.

2. Schema evolution. What happens when a schema changes and users have saved JSON from an old version?

3. Prompt engineering for payload generation. What makes a “copy prompt” effective? How much schema detail to include?

4. Error UX for invalid payloads. When pasted JSON fails validation, how should errors be surfaced helpfully?

5. Security considerations. What are the risks of accepting pasted JSON? (Injection, unexpected fields, size limits)

These represent opportunities for follow-up work.

5부: 갭 분석 — 아직 문서화되지 않은 것들

이 패턴이 명문화된 후에도 일부 질문들은 열린 채로 남을 것이다:

1. 양방향 동기화는 어렵다. 사용자가 두 뷰에서 모두 편집할 때 제품은 충돌을 어떻게 처리해야 하는가? 모범 사례는 흩어져 있다.

2. 스키마 진화. 스키마가 변경되고 사용자가 이전 버전의 JSON을 저장해 둔 경우 어떻게 되는가?

3. 페이로드 생성을 위한 프롬프트 엔지니어링. “프롬프트 복사”를 효과적으로 만드는 것은 무엇인가? 스키마 세부 사항을 얼마나 포함해야 하는가?

4. 유효하지 않은 페이로드에 대한 오류 UX. 붙여넣은 JSON이 검증에 실패할 때 오류를 어떻게 유용하게 표시해야 하는가?

5. 보안 고려사항. 붙여넣은 JSON을 수락하는 것의 위험은 무엇인가? (인젝션, 예상치 못한 필드, 크기 제한)

이것들은 후속 연구의 기회를 나타낸다.

Appendix: Search Queries Used

Round 1 (Conceptual/Theoretical)

• “import JSON” form UX pattern
• “forms as views over JSON schema” article
• “paste to fill” design pattern
• “escape hatch” advanced input mode UX
• “prompt as documentation” copy prompt UX
• “artifact-first interface” language models
• “beyond chatboxes” structured workflows

Round 2 (Implementation Survey)

• Postman form-data vs raw JSON body
• MongoDB Atlas JSON mode document editor
• n8n workflow JSON export import
• Zapier JSON export import workflow
• AWS CloudFormation Designer JSON YAML toggle
• Stoplight Studio form code toggle OpenAPI
• No-code platform JSON import advanced mode
• “paste JSON” populate form site:news.ycombinator.com
• ChatGPT generate JSON config paste workflow

부록: 사용된 검색 쿼리

라운드 1 (개념적/이론적)

• “import JSON” form UX pattern
• “forms as views over JSON schema” article
• “paste to fill” design pattern
• “escape hatch” advanced input mode UX
• “prompt as documentation” copy prompt UX
• “artifact-first interface” language models
• “beyond chatboxes” structured workflows

라운드 2 (구현 조사)

• Postman form-data vs raw JSON body
• MongoDB Atlas JSON mode document editor
• n8n workflow JSON export import
• Zapier JSON export import workflow
• AWS CloudFormation Designer JSON YAML toggle
• Stoplight Studio form code toggle OpenAPI
• No-code platform JSON import advanced mode
• “paste JSON” populate form site:news.ycombinator.com
• ChatGPT generate JSON config paste workflow