macOS용 로컬 실행 AI 비서 Thuki 공개

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TL;DR

Ollama와 Gemma 4를 기반으로 macOS에서 로컬로 작동하며 문맥 인식이 가능한 오픈소스 플로팅 AI 비서 Thuki가 공개됐다.

배경

기존 AI 서비스들의 구독료와 데이터 프라이버시 문제, 앱 전환의 번거로움을 해결하기 위해 macOS 전용 로컬 AI 비서 Thuki를 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

로컬 LLM 기술의 발전으로 클라우드 의존성 없는 개인 맞춤형 AI 도구 제작이 용이해졌음을 보여준다. 특히 Ollama와 같은 추론 엔진의 보급이 일반 사용자를 위한 경량 AI 애플리케이션 생태계를 가속화하고 있다.

커뮤니티 반응

작성자가 직접 프로젝트를 소개했으며, 로컬 실행과 프라이버시 보호 측면에서 긍정적인 관심을 받고 있다.

주요 논점

01찬성다수

구독료 부담과 프라이버시 걱정 없이 로컬에서 가볍게 쓸 수 있는 AI 비서의 필요성을 충족한다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

작업 중인 앱 위에서 즉시 호출되는 플로팅 UI가 생산성 향상에 도움이 된다.
Ollama를 활용한 로컬 모델 실행이 개인용 AI 도구의 실질적인 대안이다.

실용적 조언

macOS 사용자라면 GitHub에서 Thuki를 다운로드하여 Ollama와 함께 설치하면 무료 로컬 비서를 구축할 수 있다.
텍스트를 먼저 선택하고 호출하는 습관을 들이면 프롬프트를 일일이 입력하는 시간을 줄일 수 있다.

섹션별 상세

Thuki는 macOS 환경에서 사용자의 작업 흐름을 방해하지 않도록 설계된 플로팅 인터페이스를 제공한다. 사용자가 Control 키를 두 번 누르면 현재 실행 중인 앱 위에 즉시 팝업되며, 텍스트를 하이라이트한 상태에서 호출하면 해당 내용이 자동으로 컨텍스트로 입력되는 방식으로 작동한다. 이를 통해 별도의 앱 전환 없이 즉각적인 질의응답이 가능하다.

모든 AI 추론은 Ollama를 통해 로컬에서 수행되며 Google의 최신 오픈소스 모델인 Gemma 4를 활용한다. 사용자의 질문과 데이터가 외부 서버로 전송되지 않으므로 프라이버시가 보장되며, API 키 설정이나 별도의 구독료 없이 무료로 사용할 수 있는 구조이다. 로컬 리소스를 직접 사용하므로 인터넷 연결 없이도 기본적인 AI 기능을 수행할 수 있다.

현재 베타 단계의 프로젝트로 GitHub를 통해 소스 코드가 공개되어 있으며 지속적인 로드맵 업데이트가 예정되어 있다. 개발자는 API 키, 계정 생성, 클라우드 연동, 텔레메트리 수집이 전혀 없는 '완전한 로컬' 환경을 지향점으로 삼고 있다. Product Hunt 런칭과 함께 커뮤니티의 피드백을 수용하며 기능을 확장해 나갈 계획이다.

Thuki 프로젝트의 GitHub README 화면과 마스코트 캐릭터가 포함된 스크린샷이다. — ScreenshotThuki가 macOS용 플로팅 AI 비서임을 명시하며, 로컬 실행, 무료, 데이터 유출 없음 등의 핵심 가치를 보여준다. 하단 배지들을 통해 Tauri, React, Rust, Ollama 등 사용된 기술 스택을 확인할 수 있다.

언급된 도구

Ollama추천

로컬 LLM 추론 엔진

Gemma 4추천

로컬 실행용 오픈소스 언어 모델

Thuki추천링크

macOS용 플로팅 AI 비서

언급된 리소스

GitHubThuki GitHub Repository

DemoThuki Product Hunt Launch