Slashspace

Slashspace란?

Slashspace는 한곳에서 여러 채팅, 에이전트, 도구, 소스를 실행할 수 있는 AI 캔버스 워크스페이스입니다. 단일 채팅 스레드만으로는 부족한 심층 작업, 리서치, 학습 및 기타 작업을 위해 설계되었습니다.

프롬프트, 답변, 참고 자료를 분리된 앱 사이에서 옮기는 대신, Slashspace는 대화와 관련 자료를 공간형 캔버스에 보관합니다. 이 제품은 사용자의 컴퓨터에 데이터를 로컬로 저장하며, 같은 워크스페이스에서 모델, 도구, 문서, 웹사이트 및 기타 소스를 함께 다루는 것을 지원합니다.

주요 기능

• 하나의 캔버스에서 여러 AI 채팅과 에이전트를 실행해, 관련 작업을 탭별로 분산하지 않고 함께 정리할 수 있습니다.
• 이메일, Slack, 캘린더, PDF, 웹사이트, YouTube 동영상, 스프레드시트 등 도구와 소스를 캔버스에 연결해 문맥을 작업과 함께 유지할 수 있습니다.
• 콘텐츠를 분기하고, 배치하고, 공간적으로 정리해 결과를 비교하고, 이전 경로를 다시 살펴보고, 프로젝트 구조를 한눈에 보기 쉽게 합니다.
• 출시되는 최전선 모델을 포함한 여러 AI 모델을 사용할 수 있어 작업에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다.
• 여러 소스의 정보를 종합하는 심층 리서치 워크플로를 실행해, 증거를 모으고 정리해야 하는 작업에 유용합니다.
• 기기에 데이터를 로컬로 저장하며, 오프라인 사용과 프라이빗 로컬 저장을 제품 페이지에서 설명합니다.
• 캔버스 워크스페이스 안에서 이미지를 직접 생성하고 반복 수정할 수 있습니다.
• Cursor API 키를 연결해 캔버스에서 직접 코딩 에이전트를 실행할 수 있습니다.

Slashspace 사용 방법

일반적인 워크플로는 캔버스를 만들고, 노트, 문서, 웹 페이지, 연결된 도구처럼 작업할 자료를 가져오는 것으로 시작합니다. 그다음 같은 캔버스에서 여러 AI 채팅이나 에이전트를 열고, 각 출력물을 가장 적합한 위치에 배치할 수 있습니다.

이후 사용자는 아이디어를 분기하고, 응답을 비교하고, 소스를 계속 보면서 초안을 다듬거나, 리서치를 수행하거나, 기술적 문제를 해결할 수 있습니다. 캔버스는 문맥을 보존하도록 설계되어 있어, 처음부터 다시 만들지 않고도 나중에 같은 워크스페이스로 돌아올 수 있습니다.

사용 사례

• 리서치 및 종합: 여러 소스에서 정보를 모으고, 다단계 리서치를 실행하며, 인용문이나 참고 자료를 작업 노트와 가까이 둘 수 있습니다.
• 창업자 업무: 투자자 리서치, 경쟁사 분석, 재무 모델링, 전략 업무를 하나의 공유 워크스페이스에서 관리할 수 있습니다.
• 글쓰기 및 편집: 소스 자료와 피드백을 같은 캔버스에 두고 초안 작성, 수정, 버전 비교를 할 수 있습니다.
• 기술 및 개발 업무: 코딩 에이전트와 참고 문서를 연결하고, 문제 해결 과정에서 관련 프롬프트와 출력을 정리된 상태로 유지할 수 있습니다.
• 교육 및 학습 자료: 별도의 채팅과 도구 사이를 오가지 않고도 교육 콘텐츠의 요약, 설명, 변형본을 구성할 수 있습니다.

FAQ

Slashspace는 어떤 제품인가요? Slashspace는 분리된 채팅 스레드가 아니라 공간형 워크스페이스에서 채팅, 소스, 도구를 정리하는 AI 캔버스 애플리케이션입니다.

Slashspace는 데이터를 로컬에 저장하나요? 네. 제품 페이지에 따르면 데이터는 사용자의 기기에 남아 로컬로 저장됩니다.

다른 AI 모델을 사용할 수 있나요? 네. 페이지에서는 Slashspace가 출시되는 최전선 모델을 포함한 여러 모델을 지원한다고 설명합니다.

어떤 종류의 소스와 도구를 연결할 수 있나요? 페이지에는 이메일, Slack, 캘린더, PDF, 웹사이트, YouTube 동영상, 스프레드시트, Model Context Protocol 서버가 언급됩니다.

Slashspace는 리서치 전용인가요? 아니요. 사이트는 글쓰기, 개발, 이미지 생성, 일반적인 심층 작업에도 적합하다고 설명합니다.

대안

• 기존 AI 채팅 앱: 단순하고 선형적인 대화에는 더 적합하지만, 많은 스레드와 소스를 함께 유지하는 데 필요한 공간형 워크스페이스는 제공하지 않습니다.
• 리서치 노트북 또는 메모 도구: 정보를 수집하는 데는 도움이 되지만, 보통 AI 에이전트와 연결된 도구를 같은 방식으로 실행하지는 않습니다.
• 자동화 또는 에이전트 플랫폼: 주요 목표가 오케스트레이션일 때 유용하지만, 사람의 개입이 있는 작업을 위한 시각적 캔버스를 강조하지는 않을 수 있습니다.
• IDE 기반 AI 어시스턴트: 코드 중심 워크플로에는 잘 맞지만, Slashspace는 더 범용적이며 리서치, 글쓰기, 혼합 소스 작업도 대상으로 합니다.