프로덕트 디스커버리는 만들기 전에 "무엇을 만들어야 하는가"를 확인하는 활동입니다. 사용자 인터뷰·관찰·검증으로 가정을 사실로 바꿉니다. 잘하는 팀도 약점은 같은 곳에 있습니다——어렵게 얻은 인사이트가 결정으로 이어지기 전에 사라집니다. 이 페이지는 디스커버리의 방법과, 발견을 "추적 가능한 결정"으로 바꾸는 법을 다룹니다.
인터뷰는 음성 텍스트 변환으로 재료화하는 것부터. 다만 전사본은 끝이 아니라, 통합과 결정의 출발점입니다.
디스커버리의 성과는 인터뷰의 발언 자체가 아니라, 그로부터 내린 결정입니다. 많은 팀이 발견을 슬라이드로 정리하고 끝내, 결정과 이유가 어디에도 남지 않습니다. Draftlize는 "발언 → 결정 → 요구사항"을 한 줄로 잇습니다.
인터뷰 하이라이트가 Notion 페이지나 회의록에 흩어지고, 다음 스프린트엔 아무도 다시 보지 않습니다. 결정의 "왜"가 발견과 분리되기 때문입니다.
Draftlize에서는 사용자의 한마디를 그것이 이끈 결정, 그리고 거기서 나온 요구사항에 연결합니다. 이후 검증이 전제를 뒤집으면 의존하는 것이 자동 stale.
디스커버리의 결정이 MCP로 Claude Code·Cursor가 읽는 컨텍스트가 됩니다. 다음 스펙은 "사용자가 이렇게 말해서 이렇게 정했다"를 반영해 쓸 수 있습니다. 이어서 의사결정 기록.
디스커버리의 가치는 모은 인사이트의 양이 아니다. 반년 뒤에도 그로부터 내린 결정을 되짚을 수 있는가다.발견을 결정에 잇고, 전제가 바뀌면 알린다. 그게 Draftlize.
디스커버리는 "옳은 것을 만드는가"를 확인하고, 딜리버리는 "옳게 만든다"입니다. 둘은 함께 가지만, 디스커버리의 결정이 남지 않으면 딜리버리가 방향을 놓칩니다.
정확한 수보다, 새 발견이 더 나오지 않을(포화) 때까지가 기준입니다. 중요한 건 인원수가 아니라 각 발언을 어떤 결정에 연결했는지입니다.
발언을 주제별로 모아 결정에 충분한 패턴을 찾습니다. Draftlize에서는 각 패턴을 결정 카드로 만들어 원래 발언에 연결할 수 있습니다.
디스커버리의 발견을 Draftlize에서 "발언 → 결정 → 요구사항" 카드로. 전제가 바뀌면 자동 stale, AI 에이전트도 읽습니다.
$5 무료로 시작하기