쏟아내는 AI 말고,
끌어내서 검증하는 설계 코치.
발굴·검증 도구는 많지만, '될 제품인지'를 제대로 잡는 한 칸이 비어 있었어요. 코드보다 먼저, 될 제품인지부터.
게다가 따로 웹앱 켤 필요 없이 — 당신이 쓰는 코딩 툴 안에서 바로.
명령을 둘러보는 미리보기예요 · 진짜는 당신 툴에서 작동해요
지원됨 준비 중 검토 중
코어 엔진
쏟아내고 끝이 아니에요 — 무너지기 전에 끝까지 파고들어요
어떤 설계 문서든
페르소나 빈틈을 전부 찾아요
MULTI-AXIS IN-DEPTH REVIEW ENGINE
Normal flow
39 axes × recursive → until 0 findings
기획자·PM 없이도 시니어급 점검. 수 개월·수 천만원의 자원 낭비를 코딩 전에 막아요.
놓친 빈틈을 전문가급으로
기획·페르소나·수익·UX·보안·value chain까지, 시니어 PM 10명이 붙어도 못 하는 수준으로 빈틈을 찾아요.
왜 같은 문제가 반복되는지
이슈를 나열만 하지 않고, 팀이 왜 이런 설계를 반복하는지 근본 원인까지 역산해요.
개발 아키텍처도 점검
Deep Architecture Review로 개발 설계의 구조적 붕괴 위험을 만들기 전에 잡아요.
잘 되는 건 보존해요
이미 작동하는 UX·UI·로직을 깨뜨리지 않으면서 개선 경로만 찾아요.
다음 행동 우선순위
'지금 당장' · '개발 전에' · '개발 후에' — 뭘 먼저 해야 하는지 정리해요.
팀원에게 바로 핸드오프
리포트를 받으면 팀원용·AI용 핸드오프 메시지가 같이 나와요. 복사해서 보내면 끝.
"우리 팀이 뭐가 부족한지 알았어요."
이미 제품을 만들고 100만원을 paid에 썼어요. 팀 3명이 달려들었고요. 그런데 회원가입 17명 중 핵심 기능을 경험한 유저는 0명. 뭐가 문제인지도, 어떻게 고쳐야 하는지도 모르는 상태였어요.
이대로 가면 팀의 시간과 돈을 계속 쏟아도 같은 결과. 이 아이템을 계속 해야 하나, 고민까지 들었죠.
Hyper-Review를 돌렸더니, 기획서에서 45건의 빈틈이 나왔어요. 리포트와 함께 founder 컨설팅을 한 결과, 가장 큰 문제는 서비스 설계 자체가 빈약한 상태로 제품을 만든 것이었어요. 페르소나도 부정확했고, 제대로 된 유저 value chain 분석 없이 이미 제품을 만들었으니, UX·UI도 엉망이었죠. 이 모든 걸 1시간 만에 진단했고, 당장 해야 할 액션까지 교정받았어요.
원래 이 정도 컨설팅을 받으려면 몇 주에 수 백만원 이상을 써야 하는데, 이렇게 빠르게 진단받고 해결 방안까지 받을 수 있을지 몰랐어요. 결과적으로 수 개월의 시간과 수 천만원의 비용을 아꼈고, 진짜 제품 설계를 토대로 제대로 된 제품을 만들어갈 수 있게 됐어요. 단 1시간 만에요! 너무 좋습니다.
내 설계 기반으로
경쟁사 전략 까지 파고들어 찾아와요
CONTEXT-AWARE DEEP RESEARCH ENGINE
Technical deep-dive
context-aware × evidence-graded
검색으로 안 나오는 답을, 설계 맥락을 이해한 채로 가져와요. 당신 AI 툴이 직접 실행 — 추가 비용 0.
설계 맥락을 아는 리서치
프로젝트의 페르소나·설계·기술 맥락을 이해한 상태로 조사해, 결과가 설계에 바로 붙어요.
경쟁사를 완전 해체
경쟁 서비스에 직접 들어가 온보딩·결제·UX까지 완전 해체 분석해요.
공식 문서 밖까지
GitHub 코드·커뮤니티 토론·오픈소스에서 검색으로 안 나오는 답을 찾아와요.
증거 수준을 구분
직접 확인 / 공개 정보 / 추정 / 경험 — 모든 근거에 증거 수준을 표기해요.
규제·리스크도 조사
도메인별 법적 규제·개인정보 처리·라이선스 문제를 미리 짚어요.
설계에 바로 반영
리서치 결과를 설계에 반영하면, 그 반영 품질을 다시 점검해요.
"경쟁사가 이미 같은 걸 하고 있었는데, 몰랐어요."
AI 기반 프롬프트 서비스를 만들고 있었어요. 설계도 꽤 잡았다고 생각했는데, value chain 분석을 해본 적이 없었어요. 유저들이 우리 제품을 쓸 이유가 없는 상태였어요.
아마 이대로 출시하고 마케팅했으면, 뭐가 문제인지도 모른 채 계속 시간과 돈을 낭비했을 거예요.
Hyper-Research를 돌렸더니, 직접 경쟁사가 이미 같은 value chain 구간을 잡고 있다는 걸 발견했어요. 경쟁사 제품을 완전 해체해서 어디가 강하고 어디가 약한지, 우리가 파고들 수 있는 틈이 어디인지까지 나왔어요. 이 리서치 하나로 서비스 방향을 전면 교정했어요. 기획자를 채용해야 하나 진짜 고민이었는데 다 돈이잖아요. 자본도 없는데 시간과 돈을 아낄 수 있어서 진짜 다행이에요.
"우리 서비스가 왜 안 먹히는지, 드디어 알았어요."
3개월 동안 만든 건강관리 앱이었어요. 출시했는데 다운로드는 있는데 리텐션이 안 나와요. ChatGPT한테 물어봤더니 "좋은 방향"이라고만 해요.
경쟁사를 제대로 분석할 시간도, 방법도 없었어요. 이대로 가면 또 3개월을 날리겠다는 불안감만 커졌어요.
Hyper-Research에 기획서 전체를 넣었더니, 직접 경쟁사 3곳을 알아서 찾아 제품 경험을 완주하고 전수 해체해줬어요. 경쟁사가 잡고 있는 value chain 구간이 어디인지, 우리보다 잘 하는 게 뭔지, UX·UI상 비교우위는 어떤지까지 나오니까 우리가 파고들 틈이 보였어요. 감이 아니라 증거로 방향을 잡으니 확신이 생겼고, 제 기획에 바로 반영까지 손쉽고 빠르게 됐어요. 혼자서도 제대로 할 수 있을 것 같은 기분이에요.
유저가 실제로 어떻게 쓸지
정체성 에서 시나리오를 만들어요
USER-SCENARIO REVERSE-ENGINEERING
User Flow
design truth → user scenario
그려진 설계를 페르소나로 시간순 재생해, 유저가 어디서 막히고 이탈하는지 미리 봐요.
설계에서 시나리오 역산
정체성·핵심 가치·페르소나·기능·value chain에서 유저 시나리오를 자동으로 만들어요.
경쟁 맥락까지 반영
value chain 분석 결과를 받아 경쟁 맥락이 살아 있는 시나리오를 생성해요.
빠진 시나리오를 탐지
Hyper-Review에서 '유저 시나리오 부재'가 발견되면 자동으로 생성을 제안해요.
설계가 부족하면 먼저 안내
시나리오에 필요한 설계가 부족하면, Review나 코칭을 먼저 권해요.
User Flow · Story Map
유저가 처음 들어와 핵심 가치를 느끼기까지의 전체 흐름을 지도로 만들어요.
테스트 시드까지
시나리오에서 바로 쓸 수 있는 테스트 시드를 자동으로 뽑아줘요.
"이제야 제대로 제품을 만들고 개선할 수 있게 된 것 같아요."
Hyper-Review와 founder 컨설팅을 통해 손쉽게 문제 진단 및 다음 행동 교정을 받은 후, Hyper-Scenario로 유저 플로우, 스토리맵, 테스트 시드를 한 번에 뽑았어요.
거기에, 컨설팅을 통해 유저 트래킹 인프라 기술 설계가 제대로 안 갖춰져 있음을 알게 되었고, 개발 설계를 다시 진행했어요.
이를 토대로 UX·UI를 전면 개편했더니, 이제야 제대로 제품을 만들고 개선할 수 있게 된 것 같아요.
"기능은 다 있었는데, 유저가 핵심까지 가는 길이 없었어요."
커머스 앱을 만들었어요. 상품 등록, 결제, 배송 추적까지 기능은 다 있었어요. 근데 가입한 유저 중 실제 구매까지 간 비율이 2%도 안 됐어요. 기능이 문제가 아니라 흐름이 문제라는 건 알겠는데, 어디를 고쳐야 하는지 모르겠었어요.
이대로 가면 기능만 계속 추가하다가 더 복잡해질 것 같았어요.
Hyper-Scenario에 설계를 넣었더니, 유저가 첫 진입부터 구매까지 거치는 전체 흐름이 시나리오로 나왔어요. 온보딩에서 핵심 가치를 느끼기 전에 이탈하는 구간이 정확히 보였고, User Flow를 기반으로 온보딩을 재설계했어요. 기능을 하나도 안 추가하고 흐름만 고쳤는데 전환율이 올라갔어요.
혼자가 아니에요. 엔진들이 순환해요.
하나만 써도 가치가 있지만, 순환하면 품질이 계속 올라가요.
Review에서 빈틈이 보이면 → Research가 증거를 찾아와요.
Research 결과를 설계에 반영하면 → Review가 다시 점검해요.
Scenario가 유저 흐름을 만들면 → Review가 시나리오 품질을 점검해요.
Coach가 설계를 보강하면 → Review + Scenario + Research가 다시 순환해요.
연결
URL 붙이고 로그인하면 끝
API 키도, config 시크릿도 없어요. 쓰는 툴을 고르고 에이전트에게 프롬프트를 붙여넣으면 알아서 연결해요. 한 번 로그인하면 30일 유지돼요.
PurplePrint MCP를 Claude Code에 추가해줘.
서버 이름은 purpleprint, transport는 http, URL은 https://purpleprint-mcp.purpleprintai.workers.dev/mcp 이야.
전역(user scope)으로 등록하고, ~/.claude.json의 mcpServers.purpleprint에 alwaysLoad: true도 넣어줘
(최신 Claude Code IDE에서 /purpleprint:* 슬래시가 안 보이는 문제를 막는 설정이야). 직접 수정하면 UTF-8 no BOM으로 저장해줘.
/mcp에서 purpleprint Authenticate까지 진행하고, 끝나면 /purpleprint:start가 보이는지 확인해줘. PurplePrint MCP를 이 에디터에 추가해줘.
서버 이름은 purpleprint, URL은 https://purpleprint-mcp.purpleprintai.workers.dev/mcp 이야.
이 툴의 MCP 설정에 remote/http MCP로, 한 프로젝트가 아니라 전역(유저 설정 — 예: ~/.cursor/mcp.json, VS Code 유저 settings)으로 등록해줘.
OAuth/authorize 흐름이 필요하면 브라우저 로그인까지 진행하게 안내해줘.
명령이 안 보이면 에디터를 재시작하거나 새 채팅/thread를 열어 다시 확인해줘. PurplePrint MCP를 Codex에 추가해줘.
서버 이름은 purpleprint, URL은 https://purpleprint-mcp.purpleprintai.workers.dev/mcp 이야.
Codex CLI/IDE가 공유하는 ~/.codex/config.toml에 streamable HTTP MCP로 등록하고 OAuth 로그인까지 진행해줘.
Windows PowerShell에서 codex.ps1 실행정책에 막히면 cmd /c codex mcp ... 형태로 실행해줘.
끝나면 codex mcp list로 등록을 확인해줘. / 메뉴에 /purpleprint:start가 안 떠도 정상이야 —
자연어로 "PurplePrint 시작해줘"라고 하면 pp_start tool을 쓰는지 확인해줘. 코딩 툴을 안 써도 닿게 — Antigravity·Lovable(준비 중), ChatGPT(Business+, 검토 중)로 넓히는 중이에요.
연결됐는데 명령이 안 보이거나 안 먹으면 — 에디터 재시작 또는 재인증. 막히면 server-health로 진단해요. 툴별 상세는 Docs에.
무엇이 다른가
쏟아내는 AI 말고, 끌어내서 검증하는 코치
ChatGPT·Claude한테 "설계해줘" 하면 그럴듯한 게 나와요. 그런데 —
MCP in-flow
경쟁은 전부 별도 웹앱이에요. 우리는 당신이 이미 쓰는 Claude Code·Cursor·Codex 안에서 작동해요.
코칭-투-스펙 (L3)
발굴·검증·사업계획 도구는 많아요. 비어 있던 '될 제품의 서비스 설계로 변환(L3)'을 대화형 코칭으로 채워요.
우리가 안 하는 것
덜어내서 더 강해요
도구에 안 묶어요
GitHub·Notion에 OAuth로 직접 통합 안 해요. 소스 불문 정규화.
대화를 서버에 안 보내요
아이디어·산출물은 당신 로컬에. 서버엔 진척 메타만(content-free).
웹앱을 강요 안 해요
새 탭·가입 없이, 쓰던 에이전트 안에서 그대로.
가격
기존 AI 구독 옆, 애드온 하나
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