matthiasn/lotti

해결하는 문제

Lotti는 개인의 사생활을 훼손하지 않으면서 일과 개인 생활을 기록하기 위한 사생활 보장형 로컬 우선 로그북입니다. 계획(작업)과 실제 현실(시간 기록)을 분리함으로써 '정직한' 시간 추적 문제를 해결하여 하루가 계획대로 진행되었다는 가짜 이미지를 강요하는 압박을 방지합니다.

작동 방식

Lotti는 사용자의 장치에 로컬 SQLite 데이터베이스에 데이터를 저장합니다. AI 에이전트가 시스템의 기록을 직접 수정하지 못하도록 하기 위해 '사람이 루프에 참여하는' 아키텍처를 채택합니다. 에이전트는 사용자 데이터를 읽고 변경 제안(요약 또는 다음 단계 등)할 수 있지만, 이러한 변경은 사용자가 명시적으로 승인한 후에야 사용자 데이터베이스에 기록됩니다.

동기화는 엔드투엔드 암호화된 Matrix/Synapse 홈서버를 통해 처리되어 중계 서버는 항상 암호화된 데이터(암호문)만 보유합니다. AI에 대해서는 Lotti는 사용자가 개인정보 보호 필요에 따라 삶의 특정 카테고리를 로컬 모델, 프론티어 모델, 또는 유럽 기반 오픈웨이트 모델 등 다양한 제공자로 라우팅할 수 있도록 허용합니다.

대상 사용자

개인 데이터에 대한 높은 주권을 원하는 사람, 로컬 우선 소프트웨어를 선호하는 사람, 그리고 업무, 습관, 건강 데이터에 대한 상세하고 정직한 기록이 필요한 사람들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 의도와 현실의 분리: 작업과 실제 시간 기록을 별개의 사실로 유지.
• 사람이 루프에 참여하는 AI: 에이전트가 변경 제안; 사용자가 결정; 별도의 디스크 데이터베이스로 강제.
• 자주적 데이터: 로컬 SQLite 저장, 태깅 없음, 엔드투엔드 암호화된 동기화.
• 유연한 AI 라우팅: 삶의 다양한 카테고리를 다른 LLM 제공자로 라우팅(예: 개인용은 로컬, 업무용은 클라우드).
• 로컬 음성 변환: Whisper 또는 Voxtral을 사용해 오프라인으로 오디오 녹음 및 변환.
• 영향 추적: 제공자가 데이터를 공개하는 경우, 토큰 사용량, 비용, 에너지, CO2e를 보고.