도구별 실전 가이드 · 공식 정보 확인 2026-08-20
qcue AGPL-3.0 오픈소스 조건과 시작 절차
작성: gentive · 편집·검수 책임: 신유빈 · 지원 환경: Android, iOS, Self-hosted · 페이지 갱신: · 운영·편집 기준
텍스트·음성 메모를 LLM이 연결된 Markdown 위키로 정리하고 의미 기반으로 회상한다.
텍스트·음성 메모를 LLM이 연결된 Markdown 위키로 정리하고 의미 기반으로 회상한다. qcue의 첫 실전 과제는 “하루 동안 떠오른 메모를 모아 관련 개념 페이지로 자동 연결한다”이며, 이 흐름을 직접 통제할 사람에게 맞습니다.
이럴 때 맞습니다
- “고객 인터뷰에서 반복된 온보딩 불만과 개선 아이디어” 같은 입력으로 qcue의 핵심 기능을 시험하려는 사람
- 원본 로그가 보존되고 생성된 위키 링크와 요약이 실제 메모 내용으로 추적되는지 확인한다. 기준으로 qcue 결과를 직접 검수할 수 있는 경우
- Android·iOS·Self-hosted 환경에서 AGPL-3.0 코드를 직접 설치·관리하려는 작업
이럴 때는 멈추세요
- 셀프호스트 앱 설치·모델 준비·업데이트를 관리하지 않고 즉시 완성된 서비스를 원하는 경우
- 다음 위험을 사람이 확인할 수 없는 작업: 개인 메모를 외부 모델에 연결하면 민감한 생각·연락처·업무 맥락이 전송될 수 있다.
참고 시작점
팩트시트 · 작업 근거 확인 필요: 아래 문구는 공식 제품 사실을 정리한 참고 시작점이며, 성공 결과를 보장하는 검증 절차가 아닙니다.
음성 아이디어를 모바일에서 바로 잡기
offline-first 앱에 원본 음성과 텍스트 메모가 하나의 capture 항목으로 남는다.
참고 시작점: 고객 인터뷰의 온보딩 불만을 30초 음성 메모로 capture하고 원문을 보존해 달라.
- Flutter 모바일 앱에서 새 note-taking 항목을 연다.
- offline-first 상태로 음성을 녹음하고 핵심 문장을 텍스트로 덧붙인다.
- 동기화 전 원본 메모와 시간 정보가 기기에 남는지 확인한다.
반복 개념을 second brain에 연결하기
여러 메모의 온보딩 불만과 개선 아이디어가 관련 knowledge-management 페이지로 연결된다.
참고 시작점: 오늘 메모에서 ‘온보딩’이 반복된 항목을 찾아 second-brain 개념 페이지와 링크해 달라.
- 원본 메모를 수정하지 않고 knowledge-management 검색으로 관련 항목을 모은다.
- second-brain 페이지에 불만·원인·개선 아이디어 섹션을 만든다.
- 각 요약 문장이 실제 note-taking 원문으로 되돌아가는지 링크를 확인한다.
BYOK 모델 전송 범위 확인하기
BYOK 연결이 선택한 메모만 LLM에 보내고 나머지 개인 지식은 self-hosted 저장소에 남긴다.
참고 시작점: 시험용 BYOK 키로 공개 메모 두 개만 요약하고 다른 메모는 모델 요청에서 제외해 달라.
- self-hosted 서버의 시험 보관함과 별도 BYOK 키를 준비한다.
- 선택한 두 메모에만 LLM 요약을 실행해 요청 본문을 확인한다.
- personal-knowledge-management 저장소에서 제외한 메모가 전송 로그에 없는지 감사한다.
무료 조건과 주의점
AGPL-3.0 오픈소스 소프트웨어는 횟수 제한 없이 실행 가능. 연결한 모델 API·서버·GPU 비용은 별도. 핵심 기능에 외부 AI 공급자 계정 또는 API 키 필요
AGPL-3.0 오픈소스 소프트웨어는 횟수 제한 없이 실행 가능. 연결한 모델 API·서버·GPU 비용은 별도. 핵심 기능에 외부 AI 공급자 계정 또는 API 키 필요
AGPL-3.0 라이선스의 고지·소스 공개·동일 라이선스 등 조건을 확인해야 합니다.
개인 메모를 외부 모델에 연결하면 민감한 생각·연락처·업무 맥락이 전송될 수 있다.
공식 근거와 확인일
| 확인 항목 | 확인한 내용 | 공식 출처·확인일 |
|---|---|---|
| 제품 정보 | 텍스트·음성 메모를 LLM이 연결된 Markdown 위키로 정리하고 의미 기반으로 회상한다. | qcue 공식 사이트 |
| 무료 조건 | AGPL-3.0 오픈소스 소프트웨어는 횟수 제한 없이 실행 가능. 연결한 모델 API·서버·GPU 비용은 별도. 핵심 기능에 외부 AI 공급자 계정 또는 API 키 필요 | 공식 무료 정책·요금 안내 |
| 공식 코드 라이선스 | 오픈소스 코드의 사용·수정·재배포 조건 | 공식 코드 라이선스 |
| 공식 제품 페이지 | 텍스트·음성 메모를 LLM이 연결된 Markdown 위키로 정리하고 의미 기반으로 회상한다. | 공식 제품 페이지 |