쌓아두기만 하는 명세가 아니라 실제로 구축되는 명세
ChatPRD는 Notion에 영구적으로 남는 완성도 높은 PRD를 생성합니다. Emma의 명세는 곧바로 Bob의 아키텍처 스케치와 Alex의 빌드 계획으로 이어지며, 당신이 작성한 문서는 다음 분기가 아니라 며칠 안에 제품이 됩니다.
Emma·Product ManagerEmma turns ideas into PRDs your AI Team builds the same day, not specs that sit in a doc for two sprints.
From idea to scoped feature in one chat.
ChatPRD writes a polished doc. Your engineers still have to re-interpret it, split it into tickets, and chase the gaps. Emma writes PRDs Alex reads as the source of truth, no translation layer.
The PRD lives in Notion. The code lives in GitHub. The product lives in production. By sprint 2 they tell three different stories. Emma keeps the PRD in the same workspace as the code so it stays the source of truth.
Solo PRD tools write whatever you ask for. Emma proposes a v1 cut and pushes back on scope drift instead of quietly turning a 2-week feature into a 2-month project.
첫 번째 프롬프트부터 출시된 결과물까지 — Emma가 실제로 어떻게 작동하는지 보여드립니다.
누가 언제 무엇을 하고, 그것이 효과가 있었는지 어떻게 알 수 있을까요? 엔지니어가 바로 구현할 수 있을 만큼 명확합니다.
가설을 입증할 수 있는 최소 버전으로 사양 범위를 제한하세요 — 범위 확장은 여기서 잡아냅니다.
PRD는 바로 빌드 큐로 들어갑니다. PM, 아키텍처, 엔지니어링이 모두 공유하는 동일한 산출물입니다.
Problem, goals, users, scope, out-of-scope, and success metrics in a consistent format every time.
Each story is implementable and testable, not a vague feature wish.
Emma flags ambiguous requirements and proposes a v1 cut instead of writing everything you ask for.
Pulls findings from Iris when available so PRDs are grounded in real insight.
Alex reads the PRD as the source of truth for implementation, no translation layer.
PRDs live in the Editor next to the code, so updates stay visible to the whole team.
Tier the depth from quick internal tool spec to full feature PRD based on what you actually need.
수작업 워크플로는 느리고, 수동적이며, 여러 도구에 크게 의존합니다. 각 카드에 마우스를 올려 각 향상이 왜 중요한지 확인하세요.
ChatPRD에서 넘어오셨나요? 여기서부터 Emma가 앞서갑니다.
ChatPRD는 Notion에 영구적으로 남는 완성도 높은 PRD를 생성합니다. Emma의 명세는 곧바로 Bob의 아키텍처 스케치와 Alex의 빌드 계획으로 이어지며, 당신이 작성한 문서는 다음 분기가 아니라 며칠 안에 제품이 됩니다.
대부분의 PRD 도구는 모든 기능 아이디어에 예스라고 합니다. Emma는 "이게 작동한다는 것을 증명하는 가장 작은 버전은 무엇인가요?"라고 묻고, 그에 대한 사양을 작성합니다. 범위 확장은 엔지니어링이 이미 시작된 뒤가 아니라, 사양 단계에서 잡아냅니다.
Notion AI는 여러분의 wiki 안에서 작동합니다. Emma는 Iris (research), Bob (architecture), Alex (engineering), Mike (approvals)와 함께 일하므로, 엔지니어링 시간을 단 한 시간도 쓰기 전에 PRD가 실제로 이를 구축할 팀의 검토를 받습니다.
| 기능 | Atoms 추천 | ChatPRD |
|---|---|---|
| 출력 | 구축으로 이어지는 명세 | 다듬어진 문서 |
| 엔지니어링에 연결됨 | Alex에게 인계 | Notion에 있음 |
| 범위 통제가 기본 내장 | v1 마인드셋 | 모든 아이디어에 좋다고 한다 |
| 실현 가능성 논의에 아키텍트를 참여시킴 | 사양이 확정되기 전에 | 각각 따로 물어봐야 합니다 |
| 승인 기준 | 사용자 스토리별 | 사용자 스토리별 |
Emma은(는) 혼자 일하지 않습니다. 전체 팀과 함께 빌드할 때 핸드오프가 어떻게 이루어지는지 소개합니다.
Concrete product artifacts Emma produces that feed straight into engineering.
Full PRD for one feature with problem, scope, user stories, and acceptance criteria.
Define what ships in v1 and what waits, so you launch something useful instead of nothing perfect.
User stories with clear acceptance criteria your engineers can build and test against.
Cut a feature into shippable slices so each sprint produces something you can demo.
Lightweight PRDs for internal tools that need clear scope but not customer-facing rigor.
Define what done means before launch so nothing critical gets missed at release.
@Emma write a PRD for a referral program for our SaaS. Pull Iris's audience research, define problem, scope, out-of-scope, and v1 metrics, then write user stories with acceptance criteria Alex can build against.
@Emma I want to launch a freelancer time-tracking SaaS in 4 weeks. Ask me the right clarifying questions, then propose a v1 scope that ships something useful, with a clear list of what waits for v2.
@Emma the current notifications PRD has 14 user stories and we have one engineer-week. Cut it to 3 stories that deliver the core value, flag what we lose, and rewrite the doc.
@Emma we launch the invoicing module next Thursday. Write the launch checklist covering acceptance criteria, David's tracking spec, Sarah's landing page status, and Adrian's campaign readiness.
어떤 에이전트도 혼자 일하지 않습니다. 팀원을 탭하면 제품의 각 부분을 어떻게 처리하는지 볼 수 있습니다.
Stop writing PRDs no one reads. Let Emma write specs your AI Team builds the same day in Atoms.