BrainLoom

노트, PDF, 카드는 공유 서버가 아니라 내 기기에 있다. 그래서 앱이 완전히 오프라인으로 돌아간다. 연결이 없어도 문제없다. 아직 발표하지 않은 연구나 기밀 업무를 다룬다면 이 점이 중요하다. 같은 보관함을 두 대 이상의 컴퓨터에서 쓰고 싶을 때 Pro가 영지식 암호화 클라우드 동기화를 더한다.

BrainLoom은 FSRS v6 알고리즘을 쓴다. 카드를 곧 잊을 시점을 예측하고 그에 맞춰 복습을 뒤로 미루는 현대적 간격 반복 스케줄러다. Anki 사용자들이 받아들인 것과 같은 알고리즘이다. 평가식 회상이나 빠른 제스처 스와이프 모드를 고를 수 있고, 망각 곡선과 예측 회상 안정성 같은 분석도 볼 수 있다.

캔버스는 제약 없는 판이다. 노트와 실시간 카드 덱이 마인드맵 가지, 포스트잇, 기하학적 프레임과 나란히 놓인다. 카드 사이에 연결을 그려 개념이 어떻게 관계되는지 그린다. 사실은 대개 혼자 가만히 있지 않는다. 이 시각 층은 고립된 사실보다 관계가 더 중요한 과목에 맞는다.

구절에 표시하고 한 번 클릭하면 구조화된 카드가 된다. 클릭 한 번. 그게 작업 흐름의 전부다. LinkSource는 한 걸음 더 나아가 각 카드를 그것이 나온 정확한 노트 문단, 캔버스 노드, PDF 표시에 묶는다. 그래서 '출처 보기'를 한 번 클릭하면 원문으로 돌아간다.

채팅은 보관함 전체, 즉 모든 노트, PDF, 캔버스, 카드를 읽고 내 자료에 근거한 답을 준다. 어떤 아이디어의 출처를 잊었다면? 물어보면 답이 출처와 함께 돌아온다. 내 API 키를 꽂거나 로컬 Ollama로 오픈소스 모델을 돌릴 수 있고, 나란히 비교하는 차이 뷰어가 AI 편집이 노트에 닿기 전에 받아들일지 거절할지 정하게 해 준다.

목표를 입력하고 계획 프레임워크를 고르면 BrainLoom이 체크리스트가 붙은 일별 강의 계획을 만든다. 고정된 계획이 아니라 출발점이다. 시험 날짜 같은 마감을 주고 거기서 거꾸로 계산하게 할 때 가장 잘 작동한다.

이미지 가림 스튜디오는 로컬 OCR 엔진으로 도표, 해부학 차트, 기술 그림의 문자 라벨을 찾아내고, 그것을 가려 복습 카드로 만든다. API 호출은 필요 없다. 캔버스의 손글씨 획은 마인드맵 노드나 제목으로 바꿀 수 있고, 모든 과정에서 데이터를 기기 밖으로 보내지 않는다.