moar

moar는 텍스트를 잘라내기만 하지 않는다. 문서의 밑바탕 구조를 추출해 제목, 조항, 표, 각주를 그대로 두고 서식 노이즈를 버린다. 왜 중요할까. AI 모델은 평평하게 눌린 구조를 잘 읽지 못하고, 뒤죽박죽한 입력은 뒤죽박죽한 답을 낳기 쉽다. 큰 차이다. 스프레드시트라면 출력은 탭이 뒤엉킨 덩어리가 아니라 깔끔한 CSV나 구조화된 Markdown으로 돌아온다.

AI 요금제마다 주어지는 토큰 예산이 다르고, moar는 고른 것에 맞춰 출력 크기를 정한다. Claude Pro, ChatGPT Plus, Gemini Pro, Perplexity Pro 중에 고르면 도구가 그 상한에 맞게 결과를 다듬는다. 추측할 필요가 없다. 문서가 여전히 창을 넘을 때는 경고도 띄운다. AI가 막히고 난 뒤가 아니라 붙여 넣기 전에 알 수 있다.

Smart Select는 브라우저에서 도는 검색 계층이다. 벡터 데이터베이스도 인프라 작업도 없는 문서용 RAG라고 보면 된다. 필요한 내용을 적으면 moar가 AI와 함께 문서 전체를 훑고 질문에 답하는 부분만 떠올린다. 데모 관리 규약 파일에서는 86개 섹션 중 8개를 뽑아 데이터량을 96% 줄였다.

압축을 거치고도 모든 컨텍스트 창을 넘는 파일이 있다. 10MB 스프레드시트는 백만 토큰을 넘길 수 있다. Intelligent Chunking은 문서 전체를 AI에 맞춘 알맞은 크기의 조각으로 나누고, 각 경계에서 제목과 상호 참조를 그대로 유지한다. 무엇도 잘려 나가지 않는다. 각 조각에는 설정 안내가 딸려 와서 여러 대화에 걸쳐 AI를 문서 전체로 이끌 수 있다.

모든 처리는 브라우저에서 일어난다. 서버가 없다. 업로드도 계정도 텔레메트리도 없고, 확장 프로그램은 오프라인에서도 동작한다. 문서는 기기를 떠나지 않는다. 민감한 것을 다룬다면, 그것이 쓸 수 있는 도구와 쓸 수 없는 도구의 차이다. 팀 전체의 토큰 사용량을 줄여야 하나? 안 된다. moar는 개인용 단일 기기 도구이지 공유 작업 공간이 아니다.

moar는 PDF, DOCX, PPTX, XLSX, CSV, TXT, MD, JSON, HTML을 지원하며, 각각 그 형식이 데이터를 저장하는 방식에 맞춰 조정된 전용 추출 엔진을 갖는다. 하나의 파서로 전부를 처리하지 않는다. 처리 기록과 통계가 담긴 문서 라이브러리, 같은 형식의 파일 여러 개를 하나의 출력으로 융합하는 기능도 포함한다.