Keel
Keel은 컴퓨터의 일반 마크다운에 메모리를 저장하고, 작업을 자동으로 표시하고 브리핑하며, 컨텍스트를 잃지 않고 LLM 공급자(Claude, GPT, OpenRouter 또는 Ollama)를 교체할 수 있는 로컬 우선 데스크톱 AI 비서입니다.
https://keel-labs.github.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:May 16, 2026
Keel이란?
Keel은 macOS 및 Windows용 오픈 소스(MIT) 데스크톱 앱으로, '개인 비서실장' 역할을 하여 사용자의 기억을 소유하도록 설계되었습니다. Keel은 독점 클라우드에 기록을 가두는 대신, 디스크의 폴더(일반적으로 ~/Keel)를 사용하여 일일 로그, 프로젝트 노트, 작업 및 지식 기반을 일반 마크다운으로 채웁니다. 이 파일들은 모든 텍스트 편집기에서 편집할 수 있으며 원하는 방식으로 백업할 수 있습니다. 계정이나 텔레메트리 없이 실행되며, 개인 정보 보호 및 사용자 데이터 소유권을 강조하면서 여러 모델 공급자를 지원하여 언제든지 LLM을 변경할 수 있습니다.
Keel의 주요 기능
Keel은 macOS 및 Windows용 로컬 우선 데스크톱 AI 비서로, "기억"을 자체 디스크의 일반 마크다운 작업 공간에 보관합니다. 이 비서는 메모, 로그, 작업 및 프로젝트 지식을 색인화하여 채팅에 대한 관련 컨텍스트를 조립한 다음, 결정, 캡처 및 실행 항목을 파일에 다시 기록합니다. 컨텍스트 손실 없이 LLM 공급자(Claude, GPT, OpenRouter 또는 Ollama를 통한 로컬 모델)를 교체할 수 있으며, 기본적으로 계정, 원격 분석 및 서버 없이 개인 정보 보호를 강조합니다.
로컬 마크다운 작업 공간: 프로젝트, 일일 로그, 메모 및 작업을 사용자가 제어하는 폴더(예: ~/Keel)에 일반 마크다운으로 저장하며, 모든 편집기에서 편집 가능하고 백업하기 쉽습니다.
쓰기 가능한 메모리 컨텍스트 엔진: 작업 공간을 색인화하여 관련 컨텍스트를 대화로 가져오고 유용한 출력(결정, 사실, 작업)을 마크다운 파일에 자동으로 다시 저장합니다.
모델에 구애받지 않는 LLM 지원: Claude, GPT, OpenRouter(300개 이상의 모델) 또는 Ollama를 통한 로컬/오프라인 모델과 함께 작동하며, 동일한 디스크 내 컨텍스트를 유지하면서 언제든지 공급자를 전환할 수 있습니다.
프로젝트별 지식 기반 (LLM-Wiki 스타일): /create-kb 및 /refresh-kb와 같은 명령을 사용하여 프로젝트 폴더에서 쿼리 가능한 위키 기반을 생성하고 새로 고치며, 마크다운 및 PDF를 수집하고 동기화 상태를 유지합니다.
구조화된 노트로 회의 기록: 오디오를 녹음하거나 가져오고, Whisper로 로컬에서 기록하며, 구조화된 회의 노트(참석자, 결정, 실행 항목)를 관련 프로젝트에 작성합니다.
대시보드, 작업, 미리 알림 및 예약된 작업: 실행 시 미결 작업 및 일일 브리핑을 표시하고, 기한 및 데스크톱 미리 알림이 있는 마크다운 기반 할 일 목록을 지원하며, 디스크에 다시 캡처되는 반복 워크플로우(일일/주간 요약)를 실행할 수 있습니다.
Keel의 사용 사례
개인 생산성 (일일 브리핑 → EOD 요약): 작업 공간에서 아침 브리핑을 생성하고, 미결 작업과 미진한 부분을 강조하며, 일관된 자기 관리를 위해 일일 로그에 하루 요약을 작성합니다.
소프트웨어/제품 팀 (프로젝트 위키 + 결정 로그): 저장소 또는 프로젝트 폴더를 쿼리 가능한 지식 기반으로 전환하여 팀이 설계 결정, 사양 및 회의 결과를 구조화된 마크다운 문서로 유지하도록 돕습니다.
컨설팅/클라이언트 작업 (회의 캡처 및 액션 추적): 클라이언트 통화를 기록하고, 결정 및 실행 항목을 추출하며, 후속 작업 오버헤드와 누락된 약속을 줄이기 위해 클라이언트/프로젝트 폴더에 저장합니다.
연구 및 학술 (논문/노트 지식 기반): 마크다운 노트와 PDF를 구조화된 기반으로 수집하여 이전 읽기, 가설 및 실험 컨텍스트를 더 빠르게 검색하는 동시에 데이터를 로컬에 유지합니다.
운영/관리 (정기 점검 및 요약): 주간 검토, 상태 요약 또는 미리 알림을 위한 예약된 프롬프트를 실행하고 결과를 로그에 다시 기록하여 별도의 시스템 없이 가벼운 운영 리듬을 지원합니다.
장점
로컬 우선 개인 정보 보호 정책 (기본적으로 계정 없음, 원격 분석 없음, 서버 없음; 데이터는 파일에 유지됩니다).
모델에 대한 공급업체 종속 없음—동일한 디스크 내 컨텍스트를 유지하면서 공급자를 교체(또는 Ollama로 오프라인 전환)할 수 있습니다.
일반 마크다운 스토리지는 휴대 가능하고 검색 가능하며 기존 도구로 편집/백업하기 쉽습니다.
지식 캡처를 위한 강력한 워크플로우 자동화: 브리핑, 작업, 회의 노트 및 예약된 요약이 작업 공간에 다시 기록됩니다.
단점
최고의 경험은 잘 정리된 마크다운 작업 공간을 유지하는 데 달려 있습니다. 지저분한 파일은 컨텍스트 품질을 저하시킬 수 있습니다.
일부 기능은 여전히 외부 공급자(예: OpenAI/Anthropic/OpenRouter)에 의존합니다. 로컬 모델을 사용하지 않는 한, 이는 더 많은 설정이 필요하고 품질이 낮을 수 있습니다.
데스크톱 전용(macOS/Windows) 초점은 모바일 우선 또는 완전히 클라우드 동기화된 협업을 원하는 사용자에게는 적합하지 않을 수 있습니다.
Keel 사용 방법
1) Keel 설치: 데스크톱 앱을 다운로드하여 설치합니다: Keel 릴리스 페이지에서 macOS DMG 또는 Windows x64 설치 프로그램(v0.2.0 참조). Keel은 로컬 우선입니다(계정 없음, 텔레메트리 없음).
2) Keel 작업 공간 폴더 생성/선택: 처음 실행 시 Keel은 디스크에 일반 마크다운 폴더(일반적으로 ~/Keel)를 사용합니다. 이 폴더는 프로젝트, 일일 로그, 작업 및 메모의 진실의 원천입니다. 이 파일들을 모든 편집기에서 편집하고 직접 백업할 수 있습니다.
3) 핵심 워크플로우 이해 (로컬 마크다운 → 컨텍스트 엔진 → 사용자 모델): Keel은 작업 공간을 인덱싱하고, 각 대화에 대한 관련 컨텍스트를 조립하며, 출력(캡처, 결정, 작업)을 마크다운으로 다시 작성합니다. LLM 공급자는 교체 가능하며, 컨텍스트는 파일에 유지됩니다.
4) 설정에서 LLM 공급자 선택: 사용할 모델을 구성합니다 (Claude, GPT, OpenRouter 또는 Ollama를 통한 로컬 모델). 언제든지 공급자를 교체할 수 있으며, 한 공급자를 사용할 수 없는 경우 Keel이 자동으로 대체할 수 있습니다.
5) 대시보드 + 아침 브리핑으로 하루 시작: Keel을 열어 유용한 곳에 착륙합니다: 열려 있는 작업, 알림, 최근 활동을 표시하고 작업 공간에서 아침 브리핑을 생성합니다 (어제의 미결 사항 포함).
6) 일일 로그 사용 (아침 → 하루 마감): 마크다운 기반 일일 로그를 사용하여 하루를 진행합니다. 하루가 끝날 때 Keel이 구조화된 하루 마감 요약을 해당 일일 로그에 다시 작성하도록 합니다.
7) 채팅에서 결정 및 작업을 디스크로 다시 캡처: 대화에서 보관할 가치가 있는 것 (결정, 사실, 새 작업)이 생성되면 Keel은 자동으로 캡처하여 작업 공간의 적절한 마크다운 파일에 저장할 수 있습니다.
8) 프로젝트별 지식 기반 생성 (LLM-Wiki 스타일): 프로젝트 폴더에서 /create-kb를 실행하여 마크다운 및 PDF를 해당 프로젝트에 대한 구조화되고 쿼리 가능한 지식 기반으로 컴파일합니다.
9) 프로젝트 지식 기반 동기화 유지: 프로젝트 파일이 변경되면 /refresh-kb를 실행하여 업데이트된 마크다운/PDF를 다시 수집하고 컴파일된 지식 기반을 최신 상태로 유지합니다.
10) 회의를 구조화된 메모로 전환 (오디오 녹음 또는 가져오기): 회의를 녹음하거나 (또는 오디오 파일을 가져옵니다). Keel은 Whisper를 사용하여 로컬에서 전사한 다음, 결정, 실행 항목, 참석자 등 구조화된 요약을 관련 프로젝트의 마크다운에 다시 작성합니다.
11) 음성 입력 사용 (선택 사항): 말하는 것을 선호하는 경우 음성 입력을 활성화합니다. Keel은 음성-텍스트 변환을 위해 로컬 Whisper 또는 OpenAI의 API를 사용할 수 있습니다.
12) 마크다운에서 작업 및 알림 관리: 기한 및 프로젝트 연관성을 포함하여 마크다운으로 지원되는 Keel의 일류 할 일 목록을 사용합니다. 시간 기반 알림은 데스크톱 알림으로 발생할 수 있습니다.
13) 반복 워크플로우 예약 (선택 사항): 정해진 주기로 프롬프트/워크플로우를 실행하도록 예약된 작업을 설정합니다 (일일 요약, 주간 검토, 사용자 지정 확인). Keel은 결과를 작업 공간 파일에 다시 캡처합니다.
14) 더 많은 컨텍스트를 원하면 통합 연결 (선택 사항): 선택적으로 Google 캘린더 이벤트를 컨텍스트로 동기화하거나, Google 문서를 읽고/내보내거나, X 북마크를 위키로 동기화하거나, 채팅에서 게시물을 게시할 수 있습니다 (Keel의 통합에서 지원하는 경우).
15) 개인 정보 보호 및 소유권 유지: 작업 공간을 로컬에 유지하고 제어합니다. Keel은 서버를 실행하지 않으며, 사용자를 추적하지 않으며, 데이터를 판매하지 않습니다. 작업 공간은 명시적으로 내보내거나 공유하기로 선택하지 않는 한 컴퓨터를 떠나지 않습니다.
Keel 자주 묻는 질문
Keel은 macOS 및 Windows용 로컬 우선 데스크톱 AI 비서로, "메모리"는 사용자가 소유한 파일, 즉 컴퓨터 폴더에 있는 일반 마크다운 파일에 저장됩니다. 오픈 소스(MIT)이며 계정이 필요 없고 원격 분석 기능도 없습니다.
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