로컬 LLM 유저들

좋네. 로컬 파일의 경우, 프로젝트 출력을 사용자가 읽을 수 있는 폴더 구조로 유지함, 아니면 앱이 관리하는 내부 워크스페이스 같은 거임?

사람들이 블랙박스에 갇힌 느낌을 받는 것보다 파일/메모리/설정을 직접 보고 옮길 수 있을 때 로컬 툴을 더 신뢰한다는 걸 알게 됐거든.

프로젝트 폴더는 파일 시스템 디렉토리임. 프로젝트 설정만 백킹 스토리지에 저장함.

솔직히 그게 맞는 방향임. 사용자가 읽을 수 있는 프로젝트 폴더는 로컬 툴에 대한 신뢰를 크게 높여줌.

설정만 백킹 스토리지에 저장하는 것도 일리가 있고. 사용자의 실제 결과물이 앱 안에 갇히지만 않는다면 "로컬인데 여전히 갇힌 느낌"을 피할 수 있으니까.

저장 버튼 같은 건 없음. 입력할 때마다 창이 튀어 오르면서 방해받지 않도록 몇 초 뒤에 자동으로 키 입력이 저장되게 해놨음.

그거 괜찮네. 사람들이 일일이 저장 버튼 누르는 거 기억하게 하는 것보다 자동 저장이 보통 더 낫지.

한 가지 신경 쓸 점은 저장 상태를 어떻게든 확실하게 보여주는 거임. 로컬 사용자들은 데이터가 실제로 디스크에 기록됐는지 알 수 없으면 불안해하거든. 특히 프로젝트 작업에 쓸 때는 더더욱.

그게 맞는 방향임.

특히 로컬 툴에서는 '무슨 일이 일어났는지'가 결과물만큼이나 중요함. AI가 실제로 했는지 안 했는지 모를 일을 자신 있게 요약하는 것보다는, 저장됨 / 저장 안 됨 / 대기 중 / 실패 / 검토 필요 같은 지루하더라도 명확한 상태를 보는 게 나음.

진짜 핵심은 UI가 모델의 해석뿐만 아니라 실제 백엔드 상태를 보여주는 거임.

진짜 핵심은 필요할 때까지 복잡한 세부 사항을 숨겨두는 거임. 그러다가 필요하면 바로 확인할 수 있게 하고. 난 사용자/하네스/LLM/MCP 사이의 모든 로그를 캡처함. 여러 에이전트의 로그가 같은 시간대에 맞춰서 동시에 올라가는 걸 볼 수 있게 하는 게 진짜 핵심이지.

내 생각 그대로네. 대단해, +1

난 Ollama용 채팅 앱인 Reins를 만들어서 앱스토어에 올렸음(https://getreins.app). 사실 네가 원하는 기능을 작업 중이기도 하고.

Ollama 설치하고 나면:

• 앱에서 모델 관리, 다운로드, 메모리에서 언로드, 삭제 가능
• 상세한 에러 메시지 표시
• 대화마다 시스템 프롬프트, 옵션(컨텍스트 사이즈, 온도 등)을 따로 관리 가능
• 대화 가져오기, 내보내기, 브랜치 생성 지원으로 다른 모델 응답 탐색 가능
• 지원...