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미로피시(MiroFish)는 인공지능 기반의 시나리오 예측 시뮬레이션 플랫폼으로, 사용자가 ChatGPT와 대화하듯 자연스럽게 질문을 던지면 복잡한 사회적, 시장적, 정책적 시나리오를 시뮬레이션하여 예측 보고서를 제공합니다. 이 도구는 기존의 정적인 예측이나 단일 챗봇 응답과 달리, 다중 에이전트 시뮬레이션과 지식 그래프를 활용해 인간의 반응 루프를 탐색합니다. 다시 말해, '만약 ~하면 어떻게 될까?'라는 질문에 대해 실제 사람들이 어떻게 반응하고, 어떤 내러티브가 형성되며, 어떤 집단이 먼저 움직이는지를 가상 세계에서 리허설할 수 있게 해줍니다. MiroFish는 Ready to use 철학을 바탕으로 설계되어, 별도의 복잡한 설정 없이도 즉시 사용할 수 있습니다. 사용자는 텍스트를 입력하거나 기존 문서를 첨부하기만 하면 되고, 나머지 시뮬레이션 과정은 백그라운드에서 자동으로 처리됩니다. 특히 more efficient 한 워크플로를 제공하여, 기존의 수동 리서치나 단일 챗봇으로는 놓치기 쉬운 다층적인 반응을 빠르게 파악할 수 있습니다. 웹사이트의 핵심 포지셔닝은 '대화형 AI 시뮬레이션을 통한 시나리오 예측'입니다. MiroFish는 전통적인 예측 도구가 정적인 답변을 제공하는 데 반해, 살아있는 시나리오를 탐색하는 데 초점을 맞춥니다. 랜딩 페이지에서는 'Predict Anything, but talk to it like ChatGPT'라는 슬로건을 내세우며, 사용자가 질문 하나로 시드 자료를 제공하고, 시스템이 지식 그래프 구축, 에이전트 시뮬레이션, 예측 보고서 생성까지 하나의 연속된 워크플로로 처리한다는 점을 강조합니다. 이는 정책 입안자, 마케팅 전략가, 제품 관리자 등 다양한 이해관계자에게 유용합니다. 주요 대상 사용자는 다음과 같습니다. 첫째, 캠페인 기획자 및 마케팅 전략가로, 신제품 출시 전에 메시지 반응을 사전 테스트하고 싶어 합니다. 둘째, 제품 관리자 및 가격 전략 담당자로, 가격 인상이나 번들 변경에 대한 고객 반응을 예측하려 합니다. 셋째, 정책 분석가 및 공공기관 연구원으로, 정책 롤아웃 시 지지와 반대 집단, 연합 형성, 허점을 파악하려 합니다. 넷째, 브랜드 매니저 및 PR 전문가로, 위기 대응이나 대변인 교체 시 여론 흐름을 리허설하려 합니다. 다섯째, 스타트업 창업자 및 비즈니스 전략가로, 시장 내러티브와 경쟁사의 움직임을 시뮬레이션하려 합니다. 여섯째, 시장 조사원 및 소비자 인사이트 분석가로, 기존 설문 조사로는 포착하기 어려운 창발적 행동을 탐구하려 합니다. 일곱째, 콘텐츠 크리에이터 및 소셜 미디어 관리자로, 바이럴 가능성과 커뮤니티 반응을 예측하려 합니다. 핵심 기능으로는 텍스트 우선 채팅 인터페이스가 있습니다. 사용자는 질문을 입력하고, 필요에 따라 PDF, Markdown, 텍스트 파일을 첨부하여 시뮬레이션의 현실성을 높일 수 있습니다. 멀티 에이전트 시뮬레이션 엔진은 지식 그래프를 구축하고, 각 페르소나가 소셜 서피스에서 상호작용하도록 하여 창발적 행동을 만들어냅니다. 이후 결과 카드가 각 답변 아래에 요약, 보고서 진입점, 후속 경로를 제공하며, 예측 보고서는 요약, 위험 신호, 내러티브 경로, 후속 질문을 포함합니다. 또한 플레이북은 더 예리한 프롬프트 작성, 파일을 현실 씨앗으로 사용, 보고서를 리허설처럼 읽는 등의 tips and tricks 를 제공하여, 사용자가 most efficient 하게 도구를 활용하도록 돕습니다. 콘텐츠는 실용성에 중점을 둡니다. 랜딩 페이지는 다양한 사용 사례(캠페인 테스트, 가격 반응, 정책 스트레스 테스트, 시장 내러티브)를 제시하고, 각 사례에 대해 구체적인 질문 예시와 해결 방안을 안내합니다. 또한 단일 채팅 답변, 수동 리서치, MiroFish 시뮬레이션을 비교하는 섹션을 통해 도구의 가치를 명확히 전달합니다. FAQ 섹션은 '어떤 시나리오가 적합한가?', '파일 업로드가 필요한가?', '보고서에는 무엇이 포함되는가?', '보장된 예측인가?' 등의 질문에 명쾌하게 답변하여 기대치를 설정합니다. 사용자 경험은 매우 직관적이고 간결합니다. 별도의 학습 곡선 없이 텍스트를 입력하는 순간 시뮬레이션이 시작됩니다. 시스템은 백그라운드에서 여러 단계를 자동으로 처리하므로 사용자는 대화 흐름을 끊지 않고 결과를 받아볼 수 있습니다. 결과 카드는 구조화되어 있어 바로 이해하고 공유하기 쉽습니다. 또한 생성된 세계에 대해 계속 질문할 수 있는 심층 상호작용 기능은 사용자가 정적인 답변에 머무르지 않고 시나리오를 탐색하도록 장려합니다. 전반적으로 UI는 미니멀하고, 핵심 정보에 집중할 수 있도록 설계되었습니다. 기술적으로 MiroFish는 지식 그래프, 다중 에이전트 시스템, 자연어 처리, 그리고 자동화된 보고서 생성을 결합합니다. 지식 그래프는 행위자, 관계, 압력, 사실적 앵커를 추출하여 에이전트가 구조적으로 추론하도록 합니다. 에이전트 시뮬레이션은 짧은 형식과 스레드 형식의 소셜 서피스를 모방하여 여러 라운드에 걸쳐 상호작용합니다. 최종 보고서는 창발적 행동을 전환점, 위험 신호, 신뢰도 신호, 후속 경로로 압축합니다. 이 모든 과정은 클라우드에서 효율적으로 처리되며, 사용자는 웹 브라우저만 있으면 됩니다. Lightweight 하지만 강력한 엔진이 백그라운드에서 작동하는 구조입니다. MiroFish의 워크플로는 다섯 단계로 요약됩니다. 첫째, 시드 자료 단계에서는 사용자가 평문 질문, 보고서, 정책 초안, 시장 노트, 또는 이야기 조각을 제공합니다. 둘째, 지식 그래프 단계에서는 행위자, 관계, 압력, 사실적 앵커를 추출하여 구조화된 기반을 마련합니다. 셋째, 에이전트 시뮬레이션 단계에서는 페르소나들이 짧은 형식과 스레드 형식의 소셜 서피스에서 여러 라운드에 걸쳐 상호작용합니다. 넷째, 예측 보고서 단계에서는 창발적 행동을 전환점, 위험 신호, 신뢰도 신호, 후속 경로로 압축합니다. 다섯째, 심층 상호작용 단계에서는 생성된 세계에 대해 계속 질문함으로써 정적인 답변을 넘어섭니다. 이 워크플로는 정책, 마케팅, 제품, 금융 등 다양한 영역에 적용 가능합니다. 사용 사례는 매우 구체적입니다. 예를 들어, 소비재 기업이 다음 분기에 주력 제품 가격을 15% 인상할 계획이라면, '다음 분기에 제품 가격을 인상하면 고객 감정과 내러티브 확산은 어떻게 변할까?'라고 질문할 수 있습니다. 시스템은 과거 가격 변경 데이터와 고객 피드백을 반영하여 세그먼트별 반발 정도, 확산 경로, 전환점을 시뮬레이션합니다. 또 다른 사례로, 정부 기관이 새로운 규제 정책을 발표하기 전에 '이 정책이 공론화되면 지지와 반대는 어디에서 갈릴까?'를 탐색할 수 있습니다. 이해관계자 지도, 연합 형성, 2차 반응을 예측하여 정책 설계와 커뮤니케이션 전략을 개선합니다. 브랜드가 갑자기 대변인을 교체할 경우 '여론은 어떻게 움직일까?'를 시뮬레이션하여 팬덤, 비판 그룹, 중립 그룹의 반응을 예측할 수도 있습니다. MiroFish는 또한 위기 대응 리허설에 탁월합니다. 기업이 제품 결함으로 인한 잠재적 위기를 대비해 다양한 대응 시나리오를 리허설하고 싶다면, '만약 우리가 X 방식으로 대응하면 대중의 신뢰는 어떻게 변할까?'라고 질문할 수 있습니다. 시스템은 각 대응 경로에 따른 평판 변화, 언론 보도, 소셜 미디어 반응을 시뮬레이션하여 가장 효과적인 전략을 도출합니다. 이는 사후 대응이 아닌 사전 예방적 위기 관리의 새로운 지평을 엽니다. 또한 시장 내러티브 역학을 탐구하는 데에도 유용합니다. 투자 분석가가 특정 주식에 대한 긍정적 뉴스가 소셜 미디어에서 조직적인 회의론과 만나면 어떻게 될지 시뮬레이션할 수 있습니다. MiroFish의 예측 보고서는 단순한 답변이 아니라 의사 결정 지원 도구입니다. 보고서에는 경영진 요약, 위험 신호, 내러티브 경로, 후속 질문이 포함됩니다. 경영진 요약은 가장 높은 위험 경로를 요약합니다. 예를 들어, 가격 인상 시나리오에서 '가장 높은 위험 경로는 가격 인상 자체가 아니라, 가치 증거가 가시화되기 전에 신뢰 문제로 압축되는 이야기입니다.'라고 설명합니다. 위험 신호는 가격 민감 세그먼트의 초기 반발, 단순한 비난으로의 내러티브 압축, 공식 메시지를 앞지르는 인플루언서 프레이밍 등입니다. 내러티브 경로는 가치 스토리가 구체적인 혜택으로 유지될 경우 유지되는 경로, 비교 차트가 없을 경우 회의적 스레드가 성장하는 경로, 지지자가 재사용 가능한 언어가 필요하다는 점을 제시합니다. 후속 질문은 '어떤 페르소나가 첫 번째 부정적 캐스케이드를 만드는가?', '전환 계획을 발표하면 무엇이 바뀌는가?', '어떤 증거 라인이 혼란을 가장 빠르게 줄이는가?' 등입니다. 이러한 구조는 사용자가 다음 질문을 자연스럽게 떠올리도록 설계되었습니다. MiroFish는 다른 도구와 차별화됩니다. 단일 채팅 답변은 빠르지만 경쟁하는 청중 반응을 하나의 확신 있는 답변으로 붕괴시키는 경향이 있습니다. 수동 리서치는 근거가 있지만 여러 집단이 동시에 서로에게 영향을 미치는 결정을 내릴 때 느립니다. MiroFish 시뮬레이션은 살아있는 시나리오를 탐색합니다. 에이전트, 기억, 소셜 서피스, 창발적 클러스터, 그리고 계속 질문할 수 있는 보고서를 제공합니다. 이는 전통적인 예측 시장이나 여론 조사와는 근본적으로 다른 접근 방식입니다. 플레이북 섹션은 사용자가 페이지를 떠나기 전에 유용한 정보를 얻도록 설계되었습니다. '더 예리한 예측 프롬프트 작성하기'에서는 결정, 청중, 예상 트리거, 시간 범위를 명시하도록 권장합니다. 예를 들어, '다음 분기에 플래그십 모델에서 번들 충전기를 제거하면 고객 신뢰는 어떻게 될까?'와 같이 구체적인 질문이 좋습니다. '파일을 현실 씨앗으로 사용하기'에서는 PDF, Markdown, 텍스트 파일이 구체적인 행위자, 인센티브, 제약, 사전 맥락을 포함할 때 가장 유용하다고 설명합니다. 유용한 씨앗으로는 전략 메모, 제품 FAQ, 정책 개요, 시장 노트, 고객 조사 요약 등이 있습니다. '보고서를 리허설처럼 읽기'에서는 출력을 의사 결정 지원으로 취급하고, 저항 신호, 내러티브 브릿지, 실제 데이터로 확인해야 할 가정을 찾도록 권장합니다. 다음 단계로 '인센티브가 바뀌면 어떤 집단이 결과를 바꾸는가?'를 질문할 수 있습니다. MiroFish는 무료 플랜과 유료 플랜을 제공하는 프리미엄 모델입니다. 가격 페이지에서는 무료 플랜, 프로 플랜, 팀 플랜, 엔터프라이즈 플랜을 확인할 수 있습니다. 무료 플랜은 기본 시뮬레이션과 제한된 실행 횟수를 제공하며, 프로 플랜은 고급 시뮬레이션, 파일 업로드, 우선 지원을 포함합니다. 팀 플랜은 협업 기능과 공유 작업 공간을 제공하며, 엔터프라이즈 플랜은 맞춤형 통합, 보안, 전담 지원을 제공합니다. 가격 유형은 Freemium으로, 사용자는 무료로 시작하여 필요에 따라 업그레이드할 수 있습니다. MiroFish의 기술적 특징은 확장성과 접근성에 있습니다. 클라우드 기반으로 작동하므로 사용자는 별도의 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. 웹 브라우저만 있으면 언제 어디서든 접속할 수 있습니다. 또한 API를 통해 기존 워크플로에 통합할 수 있는 가능성도 열려 있습니다. 데이터 보안과 프라이버시는 엔터프라이즈 플랜에서 특히 강조됩니다. 사용자가 업로드한 파일은 시뮬레이션 목적으로만 사용되며, 안전하게 처리됩니다. 전반적으로 MiroFish는 복잡한 인간 반응을 탐색해야 하는 모든 상황에서 필수적인 도구입니다. 마케팅, 정책, 제품, 금융, 콘텐츠 등 다양한 분야에서 의사 결정의 질을 높이고, 리스크를 줄이며, 기회를 발견할 수 있도록 돕습니다. 사용자는 이제 더 이상 단일 챗봇의 확신에 의존하거나, 시간이 많이 걸리는 수동 리서치에 의존할 필요가 없습니다. MiroFish는 대화형 인터페이스를 통해 누구나 쉽게 시나리오 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하여, 예측의 민주화를 실현합니다. 지금 바로 시작하여 다음 의사 결정을 리허설해 보세요.

Depth AI는 여러분의 코드베이스를 깊이 이해하는 AI입니다. 이 AI는 코드베이스와 대화하거나, 리포지토리의 다양한 부분에 대해 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하고, Slack, Github Copilot, Jira 등 여러분이 작업하는 곳 어디에서나 배포할 수 있습니다. Depth AI는 기술적인 질문에 대한 깊이 있는 답변, 다양한 작업 환경에서의 활용, API 우선 접근 방식을 특징으로 합니다. 또한, 코드 그래프 이해, 추상적 추론, 잠재 공간 상호작용 등의 기능을 통해 복잡한 시스템 설계 및 아키텍처에 대한 질문에도 답변할 수 있습니다. Depth AI는 여러분의 팀이 더 빠르고 효율적으로 코드를 배포할 수 있도록 도와줍니다.

NotionFlashcard는 당신의 Notion 노트를 대화형 학습 시스템으로 변환하여 지속적인 복습과 활성 회상을 통해 지식을 장기 기억으로 전환합니다. 이 플랫폼은 학생들이 노트를 작성하면서 동시에 학습할 수 있도록 설계되었으며, 플래시카드를 통해 지식을 테스트하고 진행 상황을 추적할 수 있습니다. NotionFlashcard는 전통적인 노트 작성 방식의 한계를 극복하고, 학습 효율성을 극대화하기 위해 탄생했습니다. 이 서비스는 학생들이 더 적은 시간으로 더 많은 것을 배울 수 있도록 돕습니다.

Fast GraphRAG는 사용자의 사용 사례, 데이터 및 쿼리에 지능적으로 적응하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 해석 가능하고 고정밀의 에이전트 기반 검색 워크플로우를 위해 설계되었습니다. Fast GraphRAG는 그래프를 통해 지식을 인간이 탐색 가능한 뷰로 제공하여 쿼리, 시각화 및 업데이트가 가능합니다. 또한, 빠르고 저렴한 비용으로 효율적으로 작동하며, 동적 데이터를 지원하고 실시간 업데이트를 통해 데이터가 진화함에 따라 자동으로 그래프를 생성 및 개선합니다. 또한, PageRank 기반의 그래프 탐색을 통해 정확성과 신뢰성을 향상시키며, 완전히 비동기적이고 타입 지원이 강력한 워크플로우를 제공합니다. Fast GraphRAG는 고급 RAG의 힘을 오버헤드 없이 검색 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있도록 설계되었습니다.