AI 채팅을 위한 AI 생성 태그 & 요약
AI 대화를 검색 가능하고 쿼리 가능한 지식 자산으로 변환하세요. 9개 AI 제공업체가 제공하는 주제 태그, 간결한 요약, 구조화된 메타데이터와 함께 YAML 프런트매터를 자동 생성합니다.
왜 AI 태그 & 요약이 중요한가요?
AI 대화를 내보내는 것은 반만의 작업입니다. 태그, 요약, 메타데이터 없이는 내보낸 파일은 수백 개가 있는 폴더에서 찾을 수 없는 텍스트 덤프가 됩니다. AI 생성 메타데이터는 각 내보내기를 자체 문서화된 지식 자산으로 변환합니다 — 즉시 검색, 필터링, 연결 가능.
자동 생성 주제 태그
AI가 각 대화를 분석하여 관련 주제 태그를 생성합니다. 더 이상 매 내보내기 후 수동으로 태그를 붙이는 데 10분 이상 쓰지 마세요.
AI 요약
2-3문장 요약으로 수백 개의 내보내기를 즉시 스캔할 수 있습니다. 열지 않고도 각 대화의 내용을 파악하세요.
YAML 프런트매터
구조화된 메타데이터 — 제목, 날짜, 플랫폼, 모델, 타임스탬프, 메시지 수, 단어 수, 소스 URL — Obsidian Dataview 및 Notion 데이터베이스와 호환.
9개 AI 제공업체
OpenRouter, OpenAI, Gemini, Qwen, KIMI 등 4개 이상을 연결하세요. 자체 API 키 사용 — 100% 선택 사항이고 사용자 제어.
Dataview 쿼리
플랫폼, 날짜, 주제 또는 모델별 AI 대화 라이브러리를 쿼리하세요. 예: '지난달 Python에 대한 모든 Claude 대화 보여줘.'
개인정보 우선
AI 처리는 자체 API 키를 사용합니다. 대화를 보거나 저장하지 않습니다. 처리는 100% 선택 사항입니다.
AI 태그 & 요약을 활성화하는 방법
XWX AI Chat Exporter 설치
무료 Chrome 확장 프로그램을 추가하세요. AI 메타데이터 기능은 지원되는 모든 AI 플랫폼에서 작동합니다.
AI 제공업체 설정
XWX 설정 → AI 메타데이터를 엽니다. 선호하는 제공업체(OpenRouter, OpenAI, Gemini 등)를 API 키로 연결합니다.
메타데이터 필드 선택
포함할 필드를 선택하세요 — 태그, 요약, 플랫폼, 모델, 타임스탬프, 메시지 수, 단어 수, 소스 URL.
내보내기 & 발견
아무 대화나 내보내세요. .md 파일에 AI 생성 태그와 요약이 포함된 전체 YAML 프런트매터가 있습니다. Obsidian이나 Notion에 넣으면 됩니다.
누가 AI 태그 & 요약을 사용할까요?
PKM 실천자
모든 AI 대화가 자동 분류, 요약되고 Dataview 쿼리로 즉시 검색 가능한 '제2의 뇌'를 구축하세요.
연구자
완전한 추적 가능성으로 AI 연구를 아카이브하세요. 주제, 모델 또는 날짜 범위로 쿼리. 모든 내보내기에 인용용 소스 URL 포함.
콘텐츠 크리에이터
수백 개의 AI 브레인스토밍 세션을 자동 태그로 정리하세요. AI 요약을 사용하여 몇 달 후에도 관련 대화를 찾으세요.
개발자
언어, 프레임워크, 문제 유형별 코딩 대화를 태그하세요. AI 페어 프로그래밍에서 검색 가능한 코드 지식 베이스를 구축하세요.
컨설턴트
클라이언트 프로젝트 대화를 자동 분류하세요. 업무 중 빠른 참조를 위해 클라이언트, 주제 또는 날짜별 쿼리.
학생
과목별 학습 세션을 자동 태그하세요. AI 요약을 사용하여 시험 전 각 과외 대화의 핵심 개념을 복습하세요.
XWX가 다른 점은?
9개 AI 제공업체
메타데이터 생성을 위해 여러 AI 제공업체를 지원하는 유일한 내보내기 도구 — OpenRouter, OpenAI, Gemini, Qwen, KIMI 등.
완전한 PKM 통합
YAML 프런트매터는 Obsidian Dataview, Notion 데이터베이스, Logseq 및 표준 Markdown 메타데이터를 지원하는 모든 도구와 호환됩니다.
당신의 키, 당신의 데이터
AI 처리는 자체 API 키로 실행됩니다. 대화를 보지 않습니다. 이 기능은 100% 선택 사항 — 없어도 내보내기는 완벽하게 작동합니다.
FAQ
태그 생성을 위해 어떤 AI 제공업체가 지원되나요?+
XWX는 9개 AI 제공업체를 지원합니다: OpenRouter, OpenAI, Gemini, Qwen, KIMI 등. 자체 API 키를 연결합니다 — 당사는 자격 증명이나 데이터를 처리하지 않습니다.
자동 태깅은 어떻게 작동하나요?+
대화를 내보낼 때, 설정한 AI 제공업체가 전체 대화 내용을 분석하여 3-8개의 관련 주제 태그를 생성합니다. 예를 들어, Python 디버깅 대화는 다음과 같은 태그를 받을 수 있습니다: python, debugging, error-handling, best-practices.
YAML 프런트매터가 무엇인가요?+
YAML 프런트매터는 Markdown 파일 상단의 --- 구분자 안에 있는 구조화된 메타데이터입니다. 제목, 날짜, 태그, 요약, 플랫폼, 모델, 소스 URL 등의 필드를 포함합니다. Obsidian과 같은 PKM 도구를 사용하여 노트를 색인화하고 쿼리합니다.
AI 기능 없이 AI 태그를 사용할 수 있나요?+
네. 모든 메타데이터 기능은 선택 사항입니다. 기본 메타데이터(제목, 날짜, 플랫폼)만으로 내보내거나 AI 태그와 요약을 활성화할 수 있습니다. 핵심 내보내기는 AI 설정 없이도 완벽하게 작동합니다.
Obsidian Dataview와 호환되나요?+
네. YAML 프런트매터는 Dataview가 네이티브하게 쿼리하는 표준 필드를 사용합니다. 예시 쿼리: `TABLE summary, tags FROM "AI Chats" WHERE platform = "ChatGPT" AND date >= date(2026-01-01)`.
AI 처리에 비용이 드나요?+
AI 태그 생성은 선택한 제공업체에서 자체 API 키를 사용합니다. 비용은 제공업체에 따라 다릅니다 — OpenRouter는 무료 티어 모델을 제공하고, OpenAI/Gemini는 토큰당 과금합니다. 일반적인 대화 비용은 1센트 미만입니다.
대화 데이터는 비공개인가요?+
네. AI 태그 생성이 활성화되면, 대화 텍스트는 API 키를 사용하여 선택한 AI 제공업체로 직접 전송됩니다. XWX는 대화 내용을 보거나, 저장하거나, 기록하지 않습니다.
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