시나리오는 22가지 동작 틀 위에 올린 내용(JSON)입니다. 업종을 더할 때는 패키지·시나리오·대본·문서를 더하면 되고, 새 동작 틀이 필요 없으면 코드를 고치지 않습니다.

• Mac 온디바이스 AI 기본기9개

  글쓰기 도구 · 실시간 자막·통역 · 문서 스캔 읽기 · 오프라인 번역 · 세 두뇌 비교 · 사진 이해 · 말로 묻고 듣기 · 내 문서에 묻기 · 그림 만들기

• 개인 병원·치과15개

  AI 전화 응대 · 보험 서류 자동 대조 · 사내 통합 검색 · 원내 방송 · AI 판정 화면 · 경영 리포트 · 아침 일정 브리핑 · 사내 메신저·진료실 호출 · 상담실 기록 · 다국어 전자 동의서 · 근태 → 급여 · 회계 대사 에이전트 · 병원 전용 CLI · SEO·GEO 콘텐츠 · 멀티 에이전트 협업·승인

  블로그 「동네 치과의 AX전환기」의 사례를 시나리오로 만들었습니다.

• 법률·세무 사무소5개

  의뢰인 전화 접수 · 상담 녹취 → 상담일지 · 계약서 위험 조항 · 개인정보 가리기 · 증빙 서류 자동 정리

• 제조·건설 현장5개

  보호구 착용 점검 · 안전 규정 Q&A · 다국어 작업 전 안전 브리핑 · 작업일보 음성 보고 · 설비 매뉴얼·에러코드 검색

• 소상공인 매장6개

  리뷰 답글 · 상품 사진 → 홍보 글 · 메뉴판 다국어 · 예약 전화 응대 · 매출 리포트 · 이벤트 포스터

• 학원·교육4개

  수업 녹음 → 요약 노트·퀴즈 · 학부모 상담 기록 · 가정통신문 + 다국어 · 학원 운영 리포트

• 중소기업 사무실5개

  회의록 · 사내 규정 검색 · 영수증 경비 정리 · 인사 서류 개인정보 가리기 · 주간 업무 보고

앱을 열면 이 Mac의 진단(칩·메모리·디스크)과 업종 패키지가 보입니다. 시나리오를 고르고 [준비]를 누르면 필요한 것이 차례로 갖춰지고, 끝난 시나리오는 [시연] 한 번으로 돌아갑니다.

• 고르기패키지를 열어 시나리오를 고릅니다. 이 Mac에서 무리인 시나리오는 미리 알려 줍니다.
• 준비하기이 Mac에 맞는 모델의 이름과 크기를 먼저 보여 주고, 진행률을 보여 주며, 끊겨도 이어서 받습니다. 샘플 자료도 이 Mac에서 만듭니다.
• 시연시연 창은 외부 모니터로 옮길 수 있습니다. 화면에 "이 Mac 안에서 처리"가 표시되고, 리셀러가 말할 거리(발표자 노트)가 함께 나옵니다.
• 의료·법률·세무 화면"시연용 · 판단 아님" 고지를 붙입니다. AI의 일은 보조까지이고, 승인과 최종 판단은 사람이 합니다.

메모리 등급별 모델 (현재 빌드)

모델은 몇 달마다 바뀝니다. 이 표는 2026년 10월 19일의 빌드이고, 지금 일마다 더 좋은 오픈 모델로 바꾸는 중입니다(아래 "지금 하는 일").

2026년 10월 19일, Mac mini · M5 Pro · 메모리 64GB · macOS 27.0.1에서 잰 값입니다.

• 시나리오 49개가 모두 통과화면 없이 실제 엔진으로 전체를 돌려 시나리오마다 통과 조건(정답 대비 정확도 등)을 봤습니다. 9분이 걸렸습니다. 단위 테스트 49개와 실제 엔진 시험 10개도 통과했습니다.
• 인터넷 연결 0Ollama·mflux 같은 도우미 프로그램은 바깥 연결을 막은 샌드박스에서 돌렸고, 앱 쪽 연결은 0.3초마다 기록했습니다. 이 Mac 밖으로 나간 연결은 없었습니다.
• 흐린 보험 서류, 금액 칸Apple 문서 인식(Vision)만으로는 12쪽의 금액 칸 66.7%, 흐린 쪽만 AI가 다시 읽으면 100%. 심어 둔 차이 13개를 모두 "확인 필요"로 표시했고 잘못 확정한 것은 0개입니다.
• 앱을 직접 띄워 본 결과터미널 도구가 통과해도 앱에서만 나는 문제가 4개 있었습니다. 앱을 실행 옵션으로 띄워 화면 15장을 찍으며 찾아 고쳤습니다.
• 가장 큰 발견: 메모리 누수꺼진 서버의 모델 프로세스 3개가 54GB를 쥐고 남아 있었습니다. 고친 뒤 여유 메모리는 20%에서 71%, 같은 시나리오는 142초에서 7.1초가 됐습니다.

아직 확인하지 못한 것

• 와이파이를 끈 채 사람이 처음부터 끝까지 시연해 보는 리허설
• 메모리 8GB·16GB Mac에서의 전체 실행(실제 검증은 64GB Mac 한 대에서만 했고, 작은 Mac은 모델 계획 시험만 했습니다)
• 리셀러에게 배포하는 방식(지금은 개발 빌드입니다)

Apple에 내장된 기능에 기대기보다, 일마다 지금 나온 가장 좋은 오픈 모델을 이 Mac에서 돌려 "그 기기가 할 수 있는 최선의 AI"를 보여 주도록 바꾸고 있습니다. 이 Mac에서 직접 재서 고릅니다. 아래는 지금까지 잰 값이며 아직 앱에 넣지 않았습니다.

• 문서 읽기문서 전용 소형 모델(PaddleOCR-VL 1.6, 약 2GB)로 보험 서류 12쪽을 읽었습니다. 금액 칸 216칸 중 214칸이 맞았고 한 쪽에 약 2초가 걸렸습니다. 흐린 쪽의 한글 이름은 36개 중 4개만 맞아, 이름은 다른 모델이 다시 읽도록 나눕니다.
• 음성 합성한국어 음성 합성 모델 두 가지(Qwen3-TTS 1.7B, VoxCPM2)를 같은 대본으로 돌렸습니다. 소리 길이의 0.24~0.36배(Qwen3-TTS), 0.7배 안팎(VoxCPM2) 시간에 만들어 실시간보다 빠릅니다. Fish Audio의 최신 모델 Drama 3도 돌려 봤습니다(복제한 목소리에 감정 태그를 붙여 소리 길이의 0.47배 시간, 메모리 30GB). 사람이 이름을 가리고 듣고 비교하는 시험을 하고 있습니다.
• 받아쓰기지금 앱이 쓰는 Apple 받아쓰기와 오픈 모델 Whisper large-v3를 같은 녹음으로 비교했습니다. 글자 오류율은 앱 녹음 13개에서 3.1% 대 1.4%, 실제 낭독 120개(FLEURS)에서 2.6% 대 2.3%였습니다. Whisper는 소리 길이의 18배 빠르기로 읽고, 말 한 토막이 끝나고 0.5초 안에 글이 확정됩니다. Qwen3-ASR 1.7B는 실제 낭독에서 1.6%로 가장 낮았습니다. 실시간 자막 방식으로 넣을 수 있는지 시험 중입니다.