설명
Vidix는 AI를 워크플로우에 직접 통합하여 macOS 사용자가 애플리케이션과 상호 작용하는 방식을 혁신합니다. 핵심 기능은 Mail, Slack, 코드 편집기 또는 웹 브라우저 등 모든 Mac 앱 내에서 텍스트를 선택한 다음 Vidix 바로 가기를 트리거하는 것입니다. 이 작업은 선택된 텍스트와 해당 컨텍스트를 캡처하여 처리할 선택된 AI 모델로 보냅니다.
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그런 다음 AI가 응답을 생성하며, Vidix는 이 응답을 지능적으로 원본 애플리케이션에 다시 붙여넣을 수 있습니다. 이는 선택된 텍스트를 바꾸거나, 더 자연스러운 느낌을 위해 문자 단위로 입력하거나, 응답을 편집기에서 열어 추가로 다듬는 방식으로 수행할 수 있습니다. 이러한 원활한 통합은 수동 복사-붙여넣기 및 다른 애플리케이션 간 전환의 방해적인 프로세스를 제거하여 사용자가 집중력을 유지하고 생산성을 높일 수 있도록 합니다.
Vidix는 포괄적인 코드 검토를 위한 다목적 "워크플로우 캔버스"를 제공하며, 보안 분석, 성능 검토, 테스트 커버리지 분석 및 문서 검토를 포함하여 검토 요약으로 마무리됩니다. 사용자는 또한 Vidix를 사용하여 텍스트를 더 짧게, 더 전문적으로, 또는 캐주얼하게 만들거나 다른 언어로 번역하는 등 다양한 텍스트 변환에 활용할 수 있습니다. 핫키(⌘⇧K)로 액세스할 수 있는 "팔레트" 기능은 보편적인 슈퍼파워 검색기 역할을 하여 현재 애플리케이션을 벗어나지 않고도 모든 레시피, 프롬프트 또는 에이전트를 검색하고 실행할 수 있습니다.
텍스트 조작 외에도 Vidix는 시각 AI를 활용하는 "이미지 어시스턴트"를 포함합니다. 사용자는 이미지를 드래그 앤 드롭하여 설명, 해석, 텍스트 추출 또는 변형 생성을 수행할 수 있으며, Gemini 2.5 Flash와 같은 멀티모달 모델과 함께 작동합니다. 이 플랫폼은 OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama를 포함한 여러 AI 제공업체를 지원하여 사용자가 선호하는 모델을 관리하고 코딩 없이 사용자 지정 바로 가기 및 에이전트를 만들 수 있습니다.
개인 정보 보호 및 제어가 Vidix 설계의 핵심입니다. 트랜스크립션과 같은 기능의 경우 콘텐츠가 로컬에서 처리되며, 프롬프트/응답은 사용자가 선택한 제공업체로 직접 전송됩니다. 사용자는 Ollama를 사용하여 Mac에서 AI 모델을 로컬로 실행하도록 선택하여 민감한 작업에 대한 클라우드 종속성을 전혀 발생시키지 않을 수 있습니다. Vidix는 사용자 콘텐츠를 서버에 저장하거나 캐싱하지 않으며, 진단 로그는 로컬에 저장되며 사용자가 삭제할 수 있습니다.
Vidix는 전문가, 개발자, 작가 및 macOS에서 디지털 작업을 간소화하려는 모든 사람을 위해 설계되었습니다. 직관적인 인터페이스와 강력한 AI 기능은 효율성과 창의성을 향상시키는 데 필수적인 도구입니다.
- 카테고리생산성
- 요금제구독
- 배포데스크톱 앱
- 플랫폼macOS
Vidix의 핵심 기능
AI 기반 텍스트 선택 및 응답 생성
모든 macOS 앱 전반의 원활한 통합
복사-붙여넣기 또는 컨텍스트 전환 불필요
포괄적인 코드 검토를 위한 워크플로우 캔버스
시각 AI 기능을 갖춘 이미지 어시스턴트
다양한 AI 제공업체 지원 (OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama)
Ollama를 통한 로컬 AI 모델 실행
로컬 처리를 통한 개인 정보 보호 중심 설계
사용자 지정 가능한 바로 가기 및 에이전트
보편적인 프롬프트 및 에이전트 액세스를 위한 팔레트
Markdown 보기로 반복적인 텍스트 편집
AI 작업에 대한 실시간 상태 업데이트
Vidix 사용 방법은?
텍스트 선택: 모든 Mac 애플리케이션에서 텍스트 조각을 강조 표시합니다.
바로 가기 실행: 정의된 핫키(예: ⌘⇧K)를 눌러 팔레트를 열거나 특정 에이전트를 호출합니다.
Vidix 처리: AI 모델이 캡처된 컨텍스트를 처리하고 응답을 생성합니다.
응답 붙여넣기: Vidix가 AI 생성 응답을 애플리케이션에 지능적으로 다시 붙여넣습니다.
Vidix의 사용 사례
- 자동 텍스트 요약
- 코드 검토 지원
- 콘텐츠 재작성
- 언어 번역
- 이미지 분석
- 회의록 종합
- 이메일 초안 작성
- 텍스트에서 데이터 추출
