TypMo
TypMo (Adit Gupta) · 생산성
TypMo는 AI 코딩 도구가 코드를 쓰기 시작하기 전에 제품 팀이 거친 앱 아이디어를 구조화된 명세로 바꾸도록 돕는 제품 컴파일러다. 내세우는 전제는 하나다. 화면이 아니라 시스템을 만든다. 먼저 화면을 설계하는 대신 시스템 뒤에 있는 역할, 엔티티 상태, 비즈니스 규칙, 에이전트 로직을 붙잡고, 그것을 AI 코딩 에이전트가 읽을 수 있는 명세로 컴파일한다. 결과는 공유된 단일 진실 원천이며, Claude Code와 Cursor를 비롯한 에이전트가 MCP를 통해 이를 조회하므로 당신이 실제로 설명한 제품을 만든다.
TypMo 소개
TypMo란 무엇인가
TypMo는 제품 아이디어와 그것을 구현하는 AI 코딩 도구 사이에 자리한다. 오늘날 대부분의 팀은 요구사항 한 단락에서 곧바로 에이전트에게 지시를 내리고, 바로 그 틈에서 AI는 잘못된 기능을 계속 만든다. TypMo는 의도를 먼저 구조화해 그 틈을 메운다. 이것이 명세 주도 개발의 핵심이다. 뻔하게 들린다. 그런데도 많은 팀이 건너뛴다.
이 도구는 이 일을 위해 만든 두 언어로 움직인다. PTL(Product Thinking Language)은 제품을 어떻게 생각할지 구조화하고, ISL(Interface Structure Language)은 그 사고를 인터페이스 구조로 컴파일한다. PayPal과 ServiceNow 같은 회사에서 15년간 제품 디자인에 몸담은 창업자 Adit Gupta는 한 가지 생각을 중심으로 이것을 만들었다. AI의 결과물을 좋게 만드는 것은 더 나은 프롬프트가 아니라 명확성이다.
가장 큰 한계는 적용 범위다. TypMo는 CRM, 보험 청구 플랫폼, 인사 도구, 규정 준수 워크플로처럼 잘못 만들면 비용이 큰 복잡한 시스템을 겨냥한다. 단순한 페이지에는 필요 없다. 단순한 마케팅 페이지를 올리는 정도라면 이 구조화 비용은 남지 않는다.
시작하기
- 웹 앱에서 프로젝트를 열고 만들려는 것을 설명하거나, 팀이 이미 공유하는 참고 자료를 넣는다.
- Think Mode가 그 설명 하나로 역할, 엔티티 상태, 비즈니스 규칙, 여정을 담은 구조 메모를 만들도록 맡긴다.
- 모델이 의도에 맞을 때까지 메모를 다듬는다. 여기서의 수정은 저렴하다.
- Build Mode를 실행해 메모를 역할 기반 설계, 프로토타입, 구현 프롬프트로 컴파일한다.
- TypMo의 MCP 서버로 Claude Code, Cursor 또는 다른 에이전트를 연결해 필요할 때 전체 명세를 조회하게 한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 프로덕트 매니저
- 1인 창업자와 기술 리드
- AI 코딩 에이전트를 쓰는 엔지니어링 팀
작업
- 개발 전에 제품 명세 작성
- 아이디어를 와이어프레임으로 전환
- 결과물이 계획과 맞는지 감사
- 코딩 에이전트에 맥락 제공
활용 상황
- 여러 역할이 있는 앱의 초기 계획
- 고객이나 이해관계자와의 검토
- 새 엔지니어에게 프로젝트 인계
주요 기능
Product Thinking Language와 ISL
TypMo는 이 일을 위해 만든 두 언어로 움직인다. PTL은 제품 사고를 구조화하고, ISL은 그것을 인터페이스 구조로 컴파일한다. 이 조합이 TypMo를 단순 메모 도구와 갈라놓는다. 산출물은 시스템이 이해하는 명세이며, 사람이 나중에 해석해야 하는 문서가 아니다.
Think Mode
만들려는 것을 설명하면 Think Mode가 20개 넘는 구조 메모를 한 번에 만든다. 역할, 엔티티 상태, 비즈니스 규칙, 에이전트 청사진을 아우른다. 요점은 복잡한 시스템의 골격을 빠르게 종이 위에 올리는 것이다. 시간은 구조를 발명하는 대신 바로잡는 데 쓴다.
Build Mode와 프롬프트 생성
Build Mode는 검증한 메모를 가져다 하이파이 역할 기반 설계, 구현 프롬프트, 프로토타입, 인계 자료로 컴파일한다. 구조가 먼저 정해져 있으므로 내보내는 프롬프트에는 AI 설계 및 코딩 도구가 필요로 하는 맥락, 계층, 명세가 담긴다. 좋은 프롬프트는 명확한 계획에서 나온다.
Track Mode와 System Traces
Track Mode는 코드베이스를 명세와 대조해 사용자가 마주치기 전에 빠진 상태, 역할, 비즈니스 규칙을 표시한다. System Traces는 어떤 트리거든 모든 행위자, 상태 변화, 규칙, 인계를 거쳐 추적해 흐름이 어디서 끊기는지 보여준다. 첫 구축 이후에 이 도구가 값을 하는 지점이 여기다.
코딩 에이전트용 MCP 서버
TypMo의 MCP 서버는 Claude Code와 Cursor를 컴파일된 명세에 연결한다. 당신의 에이전트는 한 시간 전에 입력한 프롬프트가 아니라 필요할 때 전체 명세를 조회한다. 이미 에이전트형 코딩을 쓰는 팀에게 이 기능이 전체 워크플로를 하나로 묶는다.
Product Map과 Agent Blueprints
Product Map은 시스템 전체를 AI가 만든 개요로, 무엇을 하고 누구를 위해 일하는지, 그리고 위험 매트릭스를 담는다. Agent Blueprints로는 트리거, 결정 로직, 신뢰 임계값, 보호 장치, 인계 페이로드를 갖춘 AI 에이전트를 명세화할 수 있고, Agent Readiness는 명세 중 얼마나 실행 가능한 파이프라인으로 컴파일되었는지 보여준다.
연동
TypMo는 GitHub, Jira, Linear, Notion, Zoom에서 가져오고 Slack, Jira, Linear, Notion, Google Docs로 내보낸다. 명세가 팀이 이미 쓰는 도구 안에 들어가며, 모두를 또 다른 사일로로 밀어 넣지 않는다.
장단점
장점
- AI 지원 개발의 진짜 실패 지점, 즉 약한 모델이 아니라 불명확한 의도를 겨냥한다.
- MCP 서버가 코딩 에이전트의 맥락을 최신으로 유지해, 낡은 프롬프트가 아니라 명세에서 움직이게 한다.
- Track Mode와 System Traces가 첫 구축 이후 명세 이탈을 잡아낸다. 대부분의 계획 도구가 놓치는 부분이다.
- 전용 두 언어(PTL과 ISL) 덕에 산출물이 읽히는 데 그치지 않고 구조화되고 조회 가능하다.
- 무료 요금제와 유료 요금제의 무제한 프로젝트가 실제 시스템에서 시험해 볼 비용을 낮춘다.
단점
- 복잡한 앱을 위해 만들어져 단순한 프로젝트는 전체 워크플로에서 얻는 게 적다.
- 학습 부담이 실제로 있다. 새 UI만 배우는 게 아니라 제품 사고를 구조화하는 새 방식을 받아들이기 때문이다.
- 1인 창업자의 젊은 제품이라 기능과 로드맵이 한 사람의 속도로 움직인다.
- 카테고리 데이터가 라이브러리 등록 정보에 공개되지 않아, 도구를 비교하는 구매자가 처음에 참고할 정보가 적다.
자주 묻는 질문
TypMo는 앱의 역할, 상태, 비즈니스 규칙, 에이전트 로직을 붙잡아 구조화된 명세로 컴파일하고, 그 명세를 MCP를 통해 AI 코딩 에이전트에 제공한다. 디자인 도구도 메모 앱도 아닌 제품 컴파일러다.
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Swms AI · 글쓰기 · 생산성 · 비즈니스Swms는 작업에 대한 간단한 설명을 바로 쓸 수 있는 안전 문서로 바꿔 주는 AI 안전 컴플라이언스 도구다. 프로젝트, 직종, 이미 알고 있는 위험을 설명하면 안전 작업 방법 명세서, 작업 위험 분석, 안전 작업 절차서, RAMS, 안전 데이터 시트를 몇 초 만에 작성한다. 어떤 언어로든 산업 안전 질문에 답하는 채팅 어시스턴트 Oscar도 함께 제공된다. 건설, 광업, 운송, 창고 팀은 작업일을 잡아먹는 서류 작업을 줄이려고 이 도구를 쓴다.
Wordly AI Translation
Wordly · 음성 및 언어 · 생산성Wordly AI Translation은 회의, 콘퍼런스, 행사를 위해 만들어진 실시간 AI 번역 및 자막 플랫폼이다. 60개 이상 언어로 실시간 번역, 자막, 스크립트, 요약을 제공하며, 참가자는 전용 헤드셋 대신 QR 코드를 스캔하거나 링크를 열어 참여한다. Zoom, Microsoft Teams, Google Meet, Webex와 함께 작동하고, 세션마다 사람 통역사를 고용하지 않고도 다국어 접근을 원하는 조직을 겨냥한다. 그게 전부다.
Rows
Rows (Superhuman) · 생산성 · 비즈니스Rows는 50개 이상의 소스에서 실시간 데이터를 가져온 뒤, SQL 쿼리나 중첩 수식 대신 쉬운 말로 다룰 수 있게 해 주는 AI 스프레드시트 겸 데이터 분석 도구다. PDF에서 숫자를 뽑아내고, 광고 플랫폼, 데이터베이스, 은행 계좌를 연결하고, AI에 보고서 작성, 데이터셋 병합, 스스로 재계산하는 모델 구성을 요청할 수 있다. 브라우저에서 실행되고, 스프레드시트처럼 다뤄지며, 현재는 Superhuman 산하에 있다.