Slashspace

여러 AI 채팅을 나란히 실행하고, 도구를 연결하며, 복잡한 작업을 위한 컨텍스트를 보존하는 무한 캔버스 워크스페이스입니다.

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제품 개요

Slashspace이란 무엇인가요?

Slashspace(이전 RabbitHoles AI)는 선형 채팅 창을 무한 공간 캔버스로 대체하는 데스크톱 AI 워크스페이스입니다. 사용자는 연결이 끊긴 채팅 앱 간에 프롬프트를 복사하는 대신 여러 AI 대화를 공유 캔버스에 상호 연결된 노드로 배치하여 모든 에이전트가 서로의 컨텍스트를 볼 수 있습니다. 이 플랫폼은 GPT-5, Claude 4, Gemini 3과 같은 최첨단 모델을 지원하고, 이메일 및 Slack을 포함한 1000개 이상의 도구에 연결하며, 개인정보 보호를 위해 모든 데이터를 사용자 기기에 로컬로 저장합니다. 주요 기능으로는 수십 개의 소스를 종합하는 심층 연구 에이전트, 캔버스 내 이미지 생성, MCP 서버 통합 및 Cursor 코딩 에이전트 지원이 포함됩니다.

주요 기능

공간 캔버스 워크스페이스
여러 AI 대화와 에이전트가 하나의 무한 캔버스에 나란히 배치되어 사용자가 단일 채팅 기록을 스크롤하는 대신 관련 스레드를 연결할 수 있습니다.
멀티 모델 액세스
OpenAI, Anthropic, Google의 GPT-5, Claude 4, Gemini 3를 포함한 최첨단 모델에 액세스하며, 유료 플랜에서는 자체 키 지원을 제공합니다.
로컬 우선 스토리지
모든 캔버스와 데이터는 사용자 기기에 저장되고 오프라인 사용을 지원하여 민감한 클라이언트나 연구 작업의 완전한 프라이버시를 보장합니다.
1000개 이상의 도구 연결
이메일, Slack, 캘린더 및 기타 도구에 연결하여 앱을 전환하지 않고도 캔버스에서 직접 AI가 작업을 수행하도록 합니다.
심층 연구 에이전트
다단계 연구 에이전트가 수십 개의 소스에서 발견한 내용을 종합하고 결과를 캔버스로 반환하여 후속 질문을 할 수 있습니다.
MCP 및 Cursor 통합
네이티브 Model Context Protocol 지원과 Cursor API 통합을 통해 연구와 함께 코딩 에이전트 및 도구 호출 워크플로를 활성화합니다.

사용 사례

투자 연구 및 경쟁 분석 : 하나의 캔버스에서 투자 연구, 경쟁 분석, 재무 모델링 및 전략 세션을 모두 컨텍스트를 잃지 않고 실행할 수 있습니다.
교육 콘텐츠 제작 : 강사와 교사가 여러 컨텍스트 버전, 요약 및 변형이 포함된 학습 자료를 기록적인 시간 내에 만들 수 있습니다.
심층 연구 프로젝트 : 연구자들이 소스 전반에 걸쳐 종합하는 다단계 에이전트를 사용하여 주제를 깊이 파고들며 모든 발견 사항을 캔버스에 보존합니다.
소프트웨어 개발 : 개발자가 Cursor 코딩 에이전트를 캔버스에 연결하여 연구 및 문서와 함께 강력한 코딩 워크플로를 실행합니다.
시각적 컨셉 생성 : 컨셉, 예술 콘텐츠 및 시각적 디자인을 위해 캔버스 워크스페이스 내에서 직접 이미지를 생성하고 반복합니다.