TL;DR

오픈소스 데스크톱 애플리케이션으로 입찰서 초안 생성과 지식베이스 재사용, 중복검사 및 폐표 항목 점검 등 입찰 특화 워크플로를 로컬 환경에서 통합해 제공한다. UI는 Vite·React·TypeScript로 구성되며 Electron Main/Preload가 파일 접근과 백그라운드 복구를 담당하고 AI 호출은 외부 API 또는 ollama·lm studio 같은 로컬 런타임으로 분산해 수행한다. README에는 DeepSeek v4 flash로 10만자 생성에 1원 사례가 언급되어 비용 최적화와 외부·로컬 모델 병행 운용이 가능함이 드러나며 배포는 electron-builder로 Windows·macOS 설치패키지를 만든다. AGPL-3.0 라이선스로 공개되어 내부 배포와 커스터마이징 시 오픈소스 의무를 준수해야 한다.

핵심 포인트

• 완전 오픈소스 라이선스(AGPL-3.0)로 배포되어 소스 코드 수정과 자체 호스팅을 통해 팀 워크플로에 맞춰 커스터마이징할 수 있다. 소스가 공개되어 내부 규정이나 보안 정책에 따라 직접 배포와 변경이 가능하며 네트워크로 서비스 제공 시에도 AGPL 의무를 준수해야 한다. 이러한 오픈소스 속성은 벤더 종속을 줄이고 내부 통제성을 높이는 측면에서 경쟁 제품과 차별화된다.
• 로컬 데스크톱 클라이언트로서 Electron userData에 설정과 캐시를 보관하고 백그라운드 작업을 지속 저장해 페이지 이동이나 재시작 시에도 작업을 복구할 수 있다. 이 구조는 네트워크 불안정 환경이나 대용량 문서 처리에서 생성 작업의 안정성을 확보하는 데 유리하다. 로컬 저장은 개인정보 및 기업 자료의 통제에도 도움이 된다.
• 다중 AI 백엔드 호환을 명시적으로 지원해 외부 유료 API와 로컬 모델을 병행 사용할 수 있다. README에는 GPT 계열과 DeepSeek, 火山方舟와의 연동과 ollama·lm studio를 통한 로컬 모델 사용이 예시로 제시되어 있어 비용과 응답 품질을 상황에 맞게 조절할 수 있다. 이러한 멀티 백엔드 설계는 특정 API에 종속되지 않는 유연성을 제공한다.
• AI로 입찰서 초안을 대용량으로 생성한다. 생성은 외부 API(GPT 계열, DeepSeek 등)와 로컬 모델(ollama, lm studio 등)을 어댑터로 호출하는 방식으로 작동하며 사용자가 AI 타입과 모델을 설정해 비용과 품질을 조절할 수 있다. 생성 결과는 로컬 작업공간에 저장되어 후속 편집과 재사용이 가능하다.

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