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멀티 에이전트 AI 채팅과 심층 연구를 위한 지능형 로컬 우선 무한 캔버스

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소개

Slashspace는 AI 채팅을 시각적 워크스페이스로 바꿔 연구자, 창업자, 학생, 개발자가 하나의 연결된 캔버스에서 여러 모델, 파일, 에이전트를 실행할 수 있게 합니다. 데이터는 로컬에 유지하면서 혼란스러운 컨텍스트 전환 문제를 해결해 심층 연구, 계획, 코딩 작업이 채팅 탭에 묻히지 않고 정리되고 비공개 상태로 유지되는 점이 좋습니다.

Slashspace 기능

    무한 캔버스에서 여러 AI 채팅을 연결된 노드로 실행

    오프라인 개인 데이터 저장으로 프로젝트를 로컬 우선으로 유지

    MCP 도구, 통합 기능, 주요 AI 모델을 하나의 워크스페이스로 가져오기

    다양한 소스에서 인사이트를 모으는 연구 에이전트 시작

    보드의 파일 및 노트와 함께 Cursor 코딩 에이전트 사용

Slashspace 활용 사례

    투자자 연구, 경쟁사 노트, 재무 모델을 한 화면에서 매핑

    시각적 AI 에이전트로 소프트웨어 아키텍처를 계획하고 코드 디버그

    PDF, 웹사이트, 비디오를 학습 노트와 수업 자료로 변환

    채팅 간 컨텍스트를 잃지 않고 멀티 에이전트 연구를 조율