자신만의 AI를 가져오세요.

터미널에서 플래시카드를 만드세요.

셸(Shell)에서 직접 덱(Deck)을 생성, 검색 및 내보낼 수 있습니다. 이를 Claude, ChatGPT 또는 모든 LLM (Large Language Model)으로 파이프(Pipe)할 수 있습니다. 복습은 여전히 Space 앱에서 이루어집니다.

먼저 Mac, Windows 또는 Linux에 Space 앱을 설치하세요. CLI (Command Line Interface)는 사용자의 기기에 저장된 데이터베이스를 읽습니다. 로그인이나 API 키가 필요 없습니다.

$ space deck list
┌──────┬─────────────────────────────┬───────┬──────┐
│ ID │ Name │ Cards │ Due │
...

설치

처음이신가요? 먼저 Space 앱을 설치하고 한 번 실행한 다음, 아래 방법 중 하나를 선택하세요.

Homebrew

macOS & Linux

brew install space-org/tap/space-cli

권장 방식 — brew upgrade를 통해 자동으로 업데이트됩니다.

macOS & Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/space-org/space-cli/main/scripts/install.sh | sh

바이너리(Binary)를 ~/.local/bin에 저장합니다. 모든 셸(Shell)에서 작동합니다.

space deck list

카드 및 예정된 복습 횟수가 포함된 모든 덱 표시
space deck stats ck3u

유지율(Retention), 성숙도 혼합(Maturity mix), 오늘 예정된 항목
space card search "past tense"

모든 카드에 대한 전체 텍스트 검색
space card show 7f2a

터미널에 단일 카드 렌더링
space deck export ck3u --format csv

덱을 CSV 형식으로 내보내기

전체 레퍼런스(Reference)를 확인하려면 space --help를 실행하세요.

deck, card, group은 각각 create, show, list, edit, delete, search, stats, export를 지원합니다.

AI와 결합하기.

구조화된 데이터를 모든 LLM으로 파이프(Pipe)하세요. 분석, 설명, 새로운 카드를 돌려받을 수 있습니다. GUI (Graphical User Interface)로는 할 수 없는 일입니다.

헷갈리는 단어 쌍 찾기

덱을 내보내고 AI가 모든 카드를 한 번에 스캔하게 하세요. 카드 한 장씩 볼 때는 놓치기 쉬운 가짜 친구(False friends)나 중복되는 의미를 찾아냅니다.

$ space deck export ck3u --format json | claude \
"이 스페인어 단어들 중 의미가 비슷해서
쉽게 혼동할 수 있는 것은 무엇인가요? 암기법(Mnemonics)을 생성해 주세요...

어려운 카드 설명하기

카드가 잘 외워지지 않을 때, 더 깊은 설명을 요청하세요. 새로운 지식을 기존 지식과 연결하면 인출 경로(Retrieval paths)를 더 많이 구축할 수 있습니다.

$ space card show 7f2a | claude \
"Explain this concept with a hands-on example and \
an analogy to something I already know as a developer."

기존 데이터로부터 새로운 카드 유도하기

정답을 보기 전에 먼저 답변하는 것은 지식을 더 깊게 고착(Anchor)시킵니다. 후속 질문(Follow-up questions)은 바로 그 메커니즘을 공략합니다.

$ space deck export f02a --format json | claude \
"Analyze these system-design flashcards and create 10 \
follow-up questions. Format: JSON array with 'front' \
...

어떤 AI든 상관없습니다. Claude, ChatGPT, Ollama, LM Studio 등 CLI가 데이터를 넘겨주면, 도구는 여러분이 선택하면 됩니다. 로컬 모델(Local model)을 사용하면 데이터가 기기 외부로 나가지 않습니다.

모든 기기에서 동기화

CLI에서 생성한 카드는 휴대폰, 태블릿, 데스크톱에 나타납니다. 이동 중에 학습한 카드는 즉시 CLI에서 쿼리(Query)할 수 있습니다.

변경 사항은 먼저 로컬에 대기열(Queue)로 저장됩니다. 다음에 Space 앱이 온라인 상태가 되면 모든 기기로 동기화됩니다. 수동 동기화, 가져오기(Import)나 내보내기(Export), CLI에서의 클라우드 로그인도 필요 없습니다.