코드에 매핑되는 다이어그램
Eraser와 Whimsical은 예쁜 박스만 그려줍니다. 엔지니어들은 결국 마감에 맞는 방식으로 만듭니다. Bob의 다이어그램은 Alex가 실제 코드베이스에서 사용하는 파일 구조와 모듈 경계가 됩니다.
Bob·ArchitectAI Architect Agent that designs systems your team builds
Bob draws the system, picks the stack, and hands the structure to Alex so your architecture becomes the codebase, not a forgotten doc.
Diagrams that map to code, not pretty pictures.
다음 회사의 빌더들이 신뢰합니다
Why architecture docs go stale the day they are written
Pretty diagrams nobody implements
Eraser and Whimsical render beautiful boxes and arrows. Your engineers still build whatever fits the deadline. Bob's diagrams become the file structure and module boundaries Alex actually uses.
Stack choices made by trend
"We picked Mongo because it was popular." Bob explains why Postgres over Mongo, why a queue over direct calls, why Redis vs Memcached. The reasoning is in writing so you can challenge it.
Architecture and code drift apart
The wiki diagram is from sprint 1. The code is from sprint 14. Nobody updates either to match. Bob reviews the current system and updates the architecture doc to reflect what is actually shipped.
Non-functional needs caught after launch
Performance, security, and observability get retrofitted after the first outage. Bob plans them during design with Emma's scale requirements and the access patterns your data model needs to support.
Bob와 함께하는 하루
첫 번째 프롬프트부터 출시된 결과물까지 — Bob가 실제로 어떻게 작동하는지 보여드립니다.
- 01
- 02
이유를 바탕으로 스택 선택
데이터베이스, 프레임워크, 큐, 캐시 — 각 선택에는 이의를 제기할 수 있는 서면 트레이드오프 설명이 함께 제공됩니다.
- 03
데이터 모델과 모듈 경계를 매핑하기
엔티티, 관계, 소유권, 쓰기 경로 — 나중에 리팩터링할 때 가장 아픈 것들입니다.
- 04
코드에 매핑되는 시스템 다이어그램을 그리세요
박스와 화살표는 실제 모듈과 의존성을 반영하며, 코드가 추가되어도 다이어그램은 계속 동기화된 상태를 유지합니다.
- 05
Everything Bob needs to design solid systems
Architecture diagrams
Service, data flow, and integration diagrams generated in the Editor, not in a separate tool.
Tech stack recommendations
Stack choices justified against your constraints, not picked by trend or familiarity.
Data model design
Schemas and relationships designed for the actual access patterns of your product.
Non-functional planning
Performance, security, and observability addressed during design, not after launch.
Decision logs
Architectural decisions written down with reasoning so future-you can revisit them.
Structure-to-code mapping
Diagrams map to the file structure and module boundaries Alex builds with.
Architecture review
Bob can review existing systems and recommend changes with clear reasoning.
Bob가 팀에 합류하면 무엇이 달라지는가
수작업 워크플로는 느리고, 수동적이며, 여러 도구에 크게 의존합니다. 각 카드에 마우스를 올려 각 향상이 왜 중요한지 확인하세요.
빌더들이 다른 옵션이 아닌 Bob을 선택하는 이유
비교
Eraser AI에서 넘어오셨나요? 여기서부터 Bob가 앞서갑니다.
과장이 아닌 근거로 하는 스택 선택
ChatGPT는 학습 데이터에서 가장 자주 본 프레임워크를 추천합니다. Bob은 왜 Mongo보다 Postgres인지, 왜 직접 호출보다 큐인지, 왜 Memcached보다 Redis인지 설명합니다. 그 이유는 얼마든지 검토하고, 결정은 다시 돌아볼 수 있습니다.
최신 상태를 유지하는 아키텍처
위키의 다이어그램은 스프린트 3쯤 되면 금방 낡아집니다. Bob은 실제 코드를 검토하고 배포된 내용에 맞춰 아키텍처를 새로 갱신합니다. 그래서 문서는 허구가 되지 않고, 새 엔지니어의 온보딩도 한 달이 아니라 하루면 됩니다.
Atoms 대 Eraser AI: 기능, 가격 및 성능 비교
| 기능 | Atoms 추천 | Eraser AI |
|---|---|---|
| 출력 | 코드로 매핑되는 아키텍처 | 위키의 다이어그램 |
| 근거 있는 스택 선택 | 문서화된 트레이드오프 | 일반적인 제안 |
| 코드가 배포되어도 계속 동기화 유지 | 코드베이스 기준으로 새로 고침됨 | 스프린트 3쯤 되면 낡아집니다 |
| 엔지니어링에 연결됨 | Alex에게 인계 | 내보내기를 통해 인계 |
| 다이어그램 작성 | 자동 생성 | 자동 생성 |
Bob이(가) AI 팀의 나머지 구성원과 어떻게 협업하는지
Bob은(는) 혼자 일하지 않습니다. 전체 팀과 함께 빌드할 때 핸드오프가 어떻게 이루어지는지 소개합니다.
What Bob designs for builders
Concrete architecture work Bob produces that maps to real code.
- Design a system
Greenfield system design
Design the system from scratch with stack choices justified against your constraints.
- Pick a stack
Stack selection
Compare stack options for your project and pick the one that fits your team and scale.
- Design a schema
Data model design
Schema, relationships, and indexes designed for the queries your product will actually run.
- Map integrations
Integration mapping
Map third-party services, webhooks, and data flow before integration work starts.
- Plan for scale
Performance and scaling plans
Identify bottlenecks and plan for the next order of magnitude before they hit production.
- Review security
Security and compliance review
Identify auth, data, and privacy concerns and address them in design instead of post-launch.
Try these prompts with Bob
Design a system from scratch
@Bob design the architecture for a multi-tenant SaaS with usage-based billing, 10k expected tenants, and Stripe Connect payouts. Pick the stack, draw the service diagram, and hand the file structure to Alex.
Pick a stack with reasoning
@Bob we are choosing between Postgres + Prisma and PlanetScale + Drizzle for the new product. Compare them against our constraints (multi-region reads, single engineer, 100ms p95) and recommend one with explicit trade-offs.
Review an existing architecture
@Bob review our current API layer. We are seeing 800ms p95 on the dashboard endpoint and want to scale to 10x traffic. Map the bottlenecks, propose changes, and write the migration plan for Alex.
Design the data model for a feature
@Bob design the schema for the referral program in Emma's PRD. Map the entities, relationships, and indexes for the queries we will actually run. Hand the schema and migration plan to Alex.
Bob의 나머지 AI 팀 만나보기
어떤 에이전트도 혼자 일하지 않습니다. 팀원을 탭하면 제품의 각 부분을 어떻게 처리하는지 볼 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Put Bob to work
Stop drawing diagrams nobody implements. Let Bob design systems your AI Team builds and keeps in sync inside Atoms.
