Chat Daddy: Rust로 구축한 7.4MB 초경량 AI 대화 통합 관리 도구

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핵심 요약

AI 서비스의 웹 인터페이스 불안정성으로 인한 대화 데이터 유실 문제를 해결하기 위해 Chat Daddy가 개발되었다. 이 도구는 Electron 대신 Rust와 로우 레벨 렌더링 라이브러리를 사용하여 7.4MB라는 극도로 작은 크기와 즉각적인 실행 속도를 구현했다. 로컬에 저장된 JSONL 형식의 대화 로그를 직접 읽어 들이며, 로컬 LLM을 활용한 자동 제목 생성 및 LAN 기반의 P2P 공유 기능을 통해 여러 기기의 대화 내역을 중앙 서버 없이 통합 관리한다. AI 에이전트가 스스로 설치하고 빌드할 수 있도록 설계된 배포 방식은 AI 시대의 새로운 소프트웨어 개발 패러다임을 보여준다.

배경

Rust 프로그래밍 언어 기본 지식, JSONL 데이터 구조에 대한 이해, 로컬 LLM 실행 및 llama.cpp에 대한 기초 지식

대상 독자

로컬 LLM 활용 및 데이터 주권에 관심이 많으며 고성능 네이티브 앱 개발을 선호하는 개발자

의미 / 영향

AI 에이전트가 코드를 작성하는 시대에는 개발 편의성 때문에 선택되던 무거운 프레임워크의 이점이 사라지고, 다시 성능 중심의 네이티브 개발이 부활할 것임을 시사한다.

섹션별 상세

Claude 웹 GUI의 잦은 충돌로 인해 로컬 디스크에 저장된 JSONL 대화 로그가 보이지 않는 문제를 해결하기 위해 직접 뷰어를 제작했다. 별도의 로드맵이나 기획서 없이 데이터 유실에 대한 불만에서 시작된 프로젝트이며, Cursor 내에서 AI 에이전트의 도움을 받아 초기 프로토타입을 빠르게 완성했다.

Electron 프레임워크를 배제하고 Rust 언어와 minifb, fontdue 라이브러리를 사용하여 로우 레벨 렌더링 파이프라인을 구축했다. GPU 가속이나 DOM 없이 CPU가 직접 픽셀 버퍼에 텍스트를 그림으로써 실행 파일 크기를 7.4MB로 줄였고, 수백 메가바이트의 RAM을 점유하는 기존 웹 기반 앱들과 차별화된 성능을 확보했다.

Claude, Cursor, Codex 등 각기 다른 경로와 JSONL 형식을 가진 플랫폼들의 대화 데이터를 하나의 인터페이스로 통합했다. 설정 파일을 통해 사용자 정의 경로와 포맷 매핑을 추가할 수 있으며, 긴 AI 응답이나 도구 호출 과정을 기본적으로 축소 표시하여 대화의 핵심 내용만 빠르게 훑어볼 수 있도록 설계했다.

로컬에서 구동되는 Qwen2.5-0.5B 모델을 llama.cpp 엔진을 통해 통합하여 대화 제목 자동 생성 기능을 구현했다. 백그라운드에서 10초마다 미명명된 대화를 스캔하며, 단 40ms의 추론 시간과 500MB의 메모리만 사용하여 첫 번째와 마지막 메시지를 기반으로 2~6단어 분량의 제목을 생성한다.

중앙 서버나 클라우드 계정 없이 LAN 내에서 기기 간 대화 내역을 실시간으로 공유하는 P2P 네트워크 기능을 탑재했다. UDP 브로드캐스트를 통해 3초마다 피어를 탐색하고 TCP 통신으로 대화 리스트와 상세 내용을 교환하며, 기기가 오프라인이 되면 해당 데이터가 목록에서 즉시 사라지는 휘발성 구조를 채택했다.

사람이 아닌 AI 코딩 에이전트를 주 대상으로 하는 배포 및 설치 모델을 도입했다. README에는 AI 에이전트에게 클론과 빌드를 명령하라는 지침만 포함되어 있으며, AGENTS.md 파일을 통해 기계가 이해할 수 있는 단계별 설치 및 환경 설정 가이드를 제공하여 자율적인 배포가 가능하도록 했다.

실무 Takeaway

AI 에이전트의 코딩 능력을 활용하면 Electron 같은 무거운 프레임워크 대신 Rust 네이티브 앱을 웹 개발 속도로 제작하여 성능과 효율성을 극대화할 수 있다.
Qwen2.5-0.5B와 같은 초소형 로컬 LLM을 활용하면 개인정보 유출 걱정 없이 백그라운드에서 대화 요약 및 메타데이터 관리 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.
중앙 서버 없는 LAN 기반 P2P 통신 아키텍처를 통해 데이터 주권을 유지하면서도 팀원 간의 AI 활용 경험과 프롬프트 노하우를 실시간으로 공유할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubChat Daddy GitHub Repository