Figr

Context Pod는 Figr가 제품을 배우는 곳이다. PRD, 문서, 리서치 노트, 녹화, 분석 파일, 제품 투어를 Pod에 올리면, 에이전트는 답할 때마다 이 자료를 끌어온다. 용량 상한은 플랜마다 다르며, 무료판 200 MB부터 Enterprise의 맞춤 한도까지 올라간다. Pod 안의 시맨틱 검색도 플랜이 올라갈수록 좋아진다. 프롬프트형 도구와 갈리는 지점이 바로 여기다. 에이전트가 백지가 아니라 실제 제품을 두고 생각한다.

Figr는 UX 결정을 검토하고, 팀이 으레 늦게 발견하는 문제에 표시를 남긴다. 궁금한 점을 되물어 확인하고, 플로우와 상태를 정리하며, 예외 상황을 찾고, 각 결정 뒤의 상충을 설명한다. 리뷰는 사용성 지적과 위험 설명, 실제 플로우에 묶인 우선순위 제안을 돌려주고, 어떤 결정이 사용자를 돕는지 해치는지도 짚는다. QA에서야 결함을 발견하는 팀에게는 같은 잣대의 점검을 앞당겨 주는 셈이다.

Figr는 출력을 디자인 시스템에 고정해, 생성한 화면이 템플릿이 아니라 자사 제품처럼 보이게 한다. 컴포넌트와 토큰, 시각 규칙을 따르고, 시스템을 벗어난 결정을 일찍 감지하며, 작업이 진행되는 동안 토큰과 컴포넌트를 적용한다. Starter 이상이면 여러 디자인 시스템을 같은 워크스페이스에 두고, 공용 시스템을 토대로 쓰고, Storybook으로 코드에서 시스템을 가져올 수 있다. 결과적으로 디자이너가 쓰기 전에 다시 그려야 하는 화면이 줄어든다.

결과물은 Figr와 팀이 이미 쓰는 도구 사이를 오간다. Figma에서 캡처한 화면이나 라이브러리를 불러오면, 에이전트가 스타일과 토큰, 컴포넌트, 패턴을 알아보고 정리해 재사용할 수 있게 한다. 내보낼 때는 Auto Layout과 토큰, 컴포넌트를 붙여 Figma로 돌아가거나 React와 TypeScript 코드로 나간다. 이 흐름이 있어야 작은 팀도 Figr의 결과를 출발점으로 쓰지, 버리는 목업으로 두지 않는다.

Figr는 분석 데이터와 제품 문서를 불러와, 의견이 아니라 숫자로 디자인 결정을 뒷받침할 수 있다. 공식 사이트의 예시에서 에이전트는 전환율을 업계 중앙값과 견주고, 격차를 사용자가 이탈하는 구체적 단계로 쪼개고, 어디에 손대야 할지 권한다. 제안에는 참고한 파일이 함께 붙어 근거가 드러난다. 방향을 두고 논쟁하는 팀이라면 자사 데이터의 증거가 논의를 줄여 준다.

Figr는 세션 사이에서 맥락을 유지하고 팀이 이를 공유하게 한다. Starter는 좌석 1개를 덮고, Max는 공유 크레딧과 실시간 공동 편집, 댓글을 붙여 유료 좌석 최대 3개로 늘리며, Enterprise는 좌석 무제한과 좌석별 크레딧 예산을 연다. 관리 기능도 같은 선을 따라 커진다. Starter의 워크스페이스 설정부터 Enterprise의 세밀한 RBAC, 감사 로그, 활동 내보내기까지 이어진다. 데이터 상주, Google·Okta·맞춤 SAML의 SSO, AES-256 암호화가 보안 항목을 마무리한다.