Vol. 01 — Issue 2026
Products people actually use
Seoul · KR

AI는 기본값.
쓸모가 목적.

우리는 AI로 빠르게 만들고, 자주 실험합니다.

근데 결국 남는 건 사람들이 진짜 쓰는 서비스입니다.

MARUNA AI는 정보를 쉽게 보여주고, 경험을 재밌게 만들고, 사람과 기회를 자연스럽게 연결하는 제품을 만듭니다.

01 — Studio
02 — First Work · ProTips
03 — AI Native, on request
04 — Contact
02 / Featured Work

ProTips.

Live · golf performance
v.1.0 — 2026
Domain
Golf Performance
For
선수 · 코치 · 부모 · 동료
Stack
Product + AI in the loop
Status
Shipping
Year
2026 →

첫 번째 작품은 ProTips.

골퍼의 데이터를 더 쓸모 있게 만드는 서비스입니다.

기록하고, 이해하고, 공유하고, 연결합니다.

스코어 저장하는 앱은 이미 많습니다.
우리는 그 다음을 만듭니다.

데이터가 피드백이 되고,
피드백이 대화가 되고,
대화가 성장으로 이어지는 서비스.

“스코어 저장하는 앱은 많다. 우리는 그 다음을 만든다.”
03 / On Request

필요하면, 우리 방식도.

On request
Small team mode

AI를 팀의 기본값으로 쓰는 구조를 함께 세팅합니다.

제품 방향부터 빌드 시스템, 에이전트 워크플로우,
도메인 AI 레이어, 가드레일과 운영 구조까지.

작게 만들고, 빠르게 반복하고,
실제로 굴러가는 시스템을 남깁니다.

  • 누구를 위해, 무엇을, 어디까지 만들지 정합니다.

    DEFINE
    • 타깃 사용자
    • 핵심 문제
    • 첫 출시 범위
    • 검증 루프
    OUTPUT
    • Product direction
    • First release scope
    • Validation loop
  • 팀의 제작 루틴에 AI를 기본값으로 넣습니다.

    DEFINE
    • 기획 흐름
    • 디자인 / 개발 루프
    • AI tool stack
    • 작은 팀용 제작 리듬
    OUTPUT
    • AI-native build system
    • Build workflow
    • Operating rhythm
  • 반복되는 일을 에이전트와 자동화 흐름으로 넘깁니다.

    DEFINE
    • 반복 업무 맵
    • 에이전트 역할
    • 사람의 확인 지점
    • 예외 처리 흐름
    OUTPUT
    • Agent workflow map
    • Automation flow
    • Human-in-the-loop rules
  • 팀의 데이터와 고객 언어가 AI 안에서 작동하게 만듭니다.

    DEFINE
    • 도메인 지식 구조
    • 고객 언어
    • 내부 데이터
    • AI context rules
    OUTPUT
    • Domain AI layer
    • Knowledge structure
    • Context system
  • AI가 실제 서비스 안에서 안전하게 굴러가도록 기준을 잡습니다.

    DEFINE
    • 권한
    • 검수
    • 예외 처리
    • 로그 / 모니터링
    OUTPUT
    • Guardrails
    • Ops flow
    • Monitoring points
필요한 만큼만, 실전적으로.
슬라이드보다 작동하는 구조를 만듭니다.
04 / Contact

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info@maruna.ai

For ProTips
info@maruna.ai
For AI Native
info@maruna.ai
짧게, 구체적으로
Studio
Seoul, KR

AI를 크게 말하기보다,
사람들이 쓰는 걸 만듭니다.

— MARUNA AI