Slashspace AI

캔버스는 핵심 발상이고 AI를 쓰는 방식을 바꾼다. 대화, 파일, 페이지, 이미지가 각자의 노드이고, 모델이 어떤 맥락을 보는지 정하려고 연결을 그린다. 맥락은 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르므로 왼쪽의 소스 노드가 오른쪽에서 연결된 모든 채팅을 먹인다. 그래서 가지치기가 자연스럽다. 원래 답을 남겨 두고 아무것도 덮어쓰지 않은 채 변형을 뽑아낸다.

Slashspace는 자신의 기기에서 돌아간다. 클라우드 기능은 기본적으로 꺼져 있다. 두 가지 선택 사항인 Cloud vector DB와 Analytics는 직접 켤 때만 작동하고, 벡터 DB를 끄면 노드 콘텐츠가 그냥 클라우드에 색인되지 않는다. 프롬프트는 자신의 컴퓨터에 남고 앱은 연결 없이도 계속 작동한다. 민감한 자료를 다루는 사람에게는 이 점이 가장 중요하다.

한 공급자에 묶이지 않는다. Settings → AI Settings에서 OpenAI, Anthropic, Google 등의 키를 추가하고, Ollama로 로컬 모델을 연결하고, OpenAI 호환 엔드포인트 아무 곳이나 가리키고, Cursor나 Claude Code 같은 에이전트 공급자를 붙일 수 있다. BYOK 모델은 크레딧을 건드리지 않는다. 공급자에게 직접 지불한다. 클라우드와 로컬의 이 혼합이 유연성을 지킨다.

채팅 노드는 Agent, Chat, Image 모드로 작동한다. Agent 모드는 모델에 도구, MCP 지원, 하위 에이전트를 주고, 여러 단계의 워크플로가 여기서 일어난다. Chat 모드는 도구를 걷어내고 집중된 주고받기에 맞춘다. Image 모드는 생성 스튜디오로, 이미지 노드를 서로 연결하면 image-to-image 작업도 처리한다. 슬래시 명령, @ 멘션, 페르소나, RAG 모드, 음성 입력이 모두에서 작동한다.

AI는 무엇을 읽는가. 결정하는 것은 자신이다. 연결, 맥락 모드, RAG로 무엇이 들어갈지 정확히 고를 수 있다. 과거 메시지를 모든 프롬프트에 쏟아붓는 방식이 아니다. 지시를 담은 Text 노드를 재사용 가능한 맥락으로 여러 채팅에 꽂을 수 있고, 그 안의 텍스트를 선택하면 그 조각만 두고 질문할 수 있다. 이건 실질적인 차이다. 정돈된 워크스페이스가 잊힌 메시지의 스크롤을 이긴다.

채팅 외에 Text, Image, Post, Web, Document, Group 노드가 있다. Web 노드는 공개 URL을 스크린샷과 추출된 텍스트로 파싱한다. Post 노드는 YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, X, LinkedIn에서 자막을 뽑아낸다. Document 노드는 PDF, Word, PowerPoint, Excel, CSV, Markdown을 다루고 RAG를 위해 색인하므로 색인이 끝나기 전에 채팅할 수 있다. Group 노드는 관련 작업을 하나의 옮길 수 있는 컨테이너로 묶는다.

이제 라이선스 키는 없다. 로그인은 이메일 기반이다. Settings → Account는 라이선스 상태, 선택적 호스팅 지갑, 그리고 등록된 각 기기를 좌석 수와 대조해 나열하는 Devices 카드를 보여 준다. 기기 제거는 앱이 아니라 웹에서 한다. 그래서 앱 안의 화면이 깔끔하게 유지된다. 청구서도 같은 곳에서 내려받는다.