TypMo
TypMo (Adit Gupta) · 生産性向上
TypMoは、AIコーディングツールがコードを書き始める前に、製品チームが粗いアプリのアイデアを構造化された仕様へ変換するのを助けるプロダクトコンパイラだ。掲げている前提は「画面ではなくシステムを構築する」という一点に尽きる。まず画面を設計するのではなく、システムの背後にある役割、エンティティの状態、ビジネスルール、エージェントのロジックを捉え、それをAIコーディングエージェントが読める仕様にコンパイルする。結果として生まれるのは共有の信頼できる情報源であり、Claude CodeやCursorなどのエージェントがMCP経由で照会することで、あなたが本当に説明した通りの製品を構築できる。
TypMo について
TypMoとは何か
TypMoは、製品アイデアとそれを形にするAIコーディングツールの間に位置する。現在の多くのチームは、要件を1段落書いただけでエージェントに指示を出し、その隙間でAIは誤った機能を作り続けてしまう。TypMoは意図を先に構造化することで、その隙間を埋める。これこそ仕様駆動開発の要点だ。当たり前に聞こえる。それでも多くのチームは省略してしまう。
このツールは、この仕事のために作られた2つの言語で動く。PTL（Product Thinking Language）は製品をどう考えるかを構造化するための言語で、ISL（Interface Structure Language）はその思考をインターフェース構造へコンパイルする。PayPalやServiceNowなどで15年にわたり製品デザインに携わった創業者Adit Guptaは、ある考えを軸にこれを組み上げた。AIの出力を良くするのは明晰さであり、優れたプロンプトではない。
最大の制約は適用範囲にある。TypMoが狙うのはCRM、保険金請求プラットフォーム、人事ツール、コンプライアンス業務といった複雑なシステムで、作り間違えると高くつく領域だ。単純なページには不要である。簡単なマーケティングページを公開するだけなら、この構造化の手間は割に合わない。
はじめ方
- Webアプリでプロジェクトを開始し、作ろうとしているものを説明する。あるいはチームがすでに共有している参考資料を投入する。
- Think Modeに任せ、その1つの説明から役割、エンティティの状態、ビジネスルール、ジャーニーを扱う構造メモを生成する。
- モデルが意図に合うまでメモを磨き込む。ここでの修正は安く済む。
- Build Modeを実行し、メモを役割ベースの設計、プロトタイプ、実装プロンプトへコンパイルする。
- TypMoのMCPサーバー経由でClaude Code、Cursor、または別のエージェントを接続し、必要に応じて仕様全体を照会できるようにする。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- プロダクトマネージャー：TypMoは要件を散在する文書ではなく構造化された仕様として捉えるため、チームとコーディングエージェントが同じ定義で動ける。複数のユーザー役割と実際のビジネスルールがある製品で最も力を発揮する。
- 個人創業者と技術リード：複雑なシステムを1人で頭に保ち、作業をエージェントに渡すときも細部を失わずに済む。アプリが1画面を超えてから特に役立つ。
- AIコーディングエージェントを使うエンジニアリングチーム：Claude CodeやCursorに照会可能な仕様を渡し、曖昧なプロンプトから生じるやり取りを減らす。
タスク
- 開発前に製品仕様を書く：Think Modeが役割、状態、ルールを下書きするので、白紙から始めるのではなく構造を編集できる。
- アイデアをワイヤーフレームにする：ISLが意図をインターフェース構造へコンパイルし、修正がまだ安い段階でワイヤーフレームのレベルで確認できる。
- 成果物が計画と合っているか監査する：Track Modeがコードベースを仕様と照合し、欠けている状態、役割、ルールを指摘する。
- コーディングエージェントに文脈を渡す：MCPサーバーにより、貼り付けたプロンプトに頼らず、エージェントが必要なときに最新の仕様を取得できる。
シーン
- 複数役割を持つアプリの初期計画：CRMや承認システムに複数の登場人物とステータス遷移があるとき、仕様グラフがそれらを一貫させる。
- 顧客や関係者とのレビュー：Product Mapがシステムの役割と誰に奉仕するかを平易に示す。
- 新しいエンジニアへのプロジェクト引き継ぎ：コンパイル済みでバージョン管理された仕様は、議事録のフォルダより速く読める。
主な機能
Product Thinking LanguageとISL
TypMoはこの仕事のために作られた2つの言語で動く。PTLが製品思考を構造化し、ISLがそれをインターフェース構造へコンパイルする。この組み合わせが、TypMoを単なるメモツールと分かつ点だ。出力はシステムが理解する仕様であり、人間が後から解釈しなければならない文書ではない。
Think Mode
作ろうとしているものを説明すると、Think Modeが20以上の構造メモを一度に生成する。役割、エンティティの状態、ビジネスルール、エージェントのブループリントを網羅する。狙いは複雑なシステムの骨格を素早く紙面に出すことにある。時間は構造を発明するのではなく、修正することに使う。
Build Modeとプロンプト生成
Build Modeは検証済みのメモを取り、ハイファイの役割ベース設計、実装プロンプト、プロトタイプ、引き継ぎ資料へコンパイルする。構造が先に固まっているため、書き出されるプロンプトにはAIの設計・コーディングツールが必要とする文脈、階層、仕様が備わる。良いプロンプトは明確な計画から生まれる。
Track ModeとSystem Traces
Track Modeはコードベースを仕様と照合し、ユーザーが遭遇する前に欠けている状態、役割、ビジネスルールを指摘する。System Tracesは任意のトリガーを、すべての登場人物、状態変化、ルール、引き継ぎにわたって追跡し、フローがどこで壊れるかを示す。最初の構築の後こそ、このツールが価値を発揮する場面だ。
コーディングエージェント向けMCPサーバー
TypMoのMCPサーバーはClaude CodeとCursorをコンパイル済みの仕様に接続する。エージェントは1時間前に打ち込んだプロンプトではなく、必要なときに仕様全体を照会する。すでにエージェント型コーディングを使うチームにとって、これはワークフロー全体を1つに束ねる機能だ。
Product MapとAgent Blueprints
Product Mapはシステム全体をAIが生成した概観で、何をするか、誰に奉仕するか、そしてリスクマトリクスを扱う。Agent Blueprintsでは、トリガー、意思決定ロジック、信頼度のしきい値、ガードレール、引き継ぎペイロードを備えたAIエージェントを仕様化でき、Agent Readinessは仕様のうちどれだけが実行可能なパイプラインへコンパイル済みかを示す。
連携
TypMoはGitHub、Jira、Linear、Notion、Zoomから取り込み、Slack、Jira、Linear、Notion、Google Docsへ書き出す。つまり仕様はチームがすでに使っているツールに収まり、全員を別のサイロへ押し込まない。
メリットとデメリット
メリット
- AI支援開発の本当の失敗点、つまり弱いモデルではなく不明確な意図を狙っている。
- MCPサーバーがコーディングエージェントの文脈を最新に保ち、古いプロンプトではなく仕様から動ける。
- Track ModeとSystem Tracesが最初の構築後に仕様のずれを捉える。多くの計画ツールが見落とす部分だ。
- 専用の2言語（PTLとISL）により、出力は読めるだけでなく構造化され照会もできる。
- 無料プランと、有料プランの無制限プロジェクトが、実システムでの試用コストを下げる。
デメリット
- 複雑なアプリ向けに作られているため、単純なプロジェクトは一連のワークフローから得るものが少ない。
- 学びの負荷は実際にある。新しいUIを覚えるだけでなく、製品思考を構造化する新しいやり方を取り入れることになる。
- 個人創業者による若い製品で、機能とロードマップは1人のペースで進む。
- カテゴリのデータがライブラリ掲載で公開されていないため、ツールを比較する購入者は最初に頼れる情報が少ない。
よくある質問
TypMoはアプリの役割、状態、ビジネスルール、エージェントのロジックを捉え、構造化された仕様へコンパイルし、その仕様をMCP経由でAIコーディングエージェントに提供する。設計ツールでもメモアプリでもない、プロダクトコンパイラである。
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