Bitwize에서 저희는 AI 회의록 및 글쓰기를 위한 네이티브 macOS 앱인 Logue를 구축해 왔으며, 방금 이를 오픈 소스(MIT)로 공개했습니다. 저희가 이곳에 공유하는 이유는 이 앱의 핵심이 100% 온디바이스(on-device)에서 실행된다는 점 때문입니다. 저희는 오디오나 노트를 그 누구의 클라우드로도 전송하지 않고 회의를 전사(transcribe)하고 요약할 수 있는 무언가를 원했습니다. 기본적으로 아무것도 사용자의 Mac을 떠나지 않습니다. 유일한 네트워크 호출은 초기 온디바이스 모델 다운로드, 앱 업데이트 확인, 그리고 사용자가 명시적으로 켠 선택적 기능(웹 검색 또는 원하는 경우 외부 AI 제공업체 연결)뿐입니다. 계정도, 텔레메트리(telemetry)도, 백엔드도 없습니다.

주요 기능:

• 마이크 및 시스템 오디오의 실시간 전사 (Apple의 온디바이스 SpeechTranscriber)
• 화자 분리(Speaker diarization) — FluidAudio(스트리밍 Sortformer)를 통해 누가 무엇을 말했는지 식별
• "스마트 회의록(Smart Minutes)": 로컬 LLM 요약, 실행 항목(action items), 하이라이트
• 글쓰기 어시스턴트: 60개 이상의 모드(다시 쓰기, 문법, 명확성, 어조), AI 채팅 기능이 포함된 문서 편집기, 어휘 제안
• 온디바이스 개인정보 식별 정보(PII) 탐지 및 사실 확인/검증 패널
• 템플릿, 스페이스(Spaces), 그리고 본인의 노트에 대해 질문하는 "Ask Logue" 채팅

기술 스택:
Swift + SwiftUI/AppKit, LLM 추론을 위한 MLX (mlx-swift-lm), Apple의 Speech 프레임워크, 화자 분리를 위한 FluidAudio, 업데이트를 위한 Sparkle. 데이터는 저장 시 AES-256-GCM으로 암호화됩니다.

솔직한 주의 사항:
이 앱은 macOS 26 (Tahoe) 및 Apple Silicon만을 대상으로 합니다 (MLX + 새로운 Speech API 사용). 따라서 Intel 프로세서나 이전 버전의 macOS에서는 실행되지 않습니다. 아직 초기 단계이므로 미흡한 점이 있을 수 있습니다. 저희는 진심으로 피드백, 이슈 보고, PR(Pull Request)을 환영합니다.

저장소(Repo): https://github.com/bitwize-ai/Logue

온디바이스 파이프라인, MLX 추론 또는 화자 분리에 대해 궁금한 점이 있다면 댓글로 무엇이든 물어봐 주세요. 저희가 직접 만든 팀입니다.