aiFetchly

안녕하세요. aiFetchly 팀입니다. 이 글은 오픈소스이자 로컬 우선(local-first) 데스크톱 AI 에이전트 aiFetchly(https://www.aifetchly.com)를 만드는 팀이 직접 작성했습니다. aiFetchly는 조사, 문서 처리, 고객 커뮤니케이션(이메일 작성·답장·발송), 예약 워크플로, 플러그인, 업무 지식 베이스 등 비즈니스 자동화를 위한 도구입니다.고객 메일 답장은 작지만 매일 반복되는 일입니다. 비슷한 문의가 오면, 가격표나 계약서, 과거 답변을 찾아보고, 비슷한 문장을 다시 쓰고, 보내기 전에 다시 확인합니다. 이 과정을 aiFetchly가 도와줍니다.aiFetchly의 자동 답장은 이렇게 동작합니다.- 들어온 메일을 읽고, 어떤 종류의 문의인지 파악합니다.- 내 컴퓨터에 있는 로컬 지식 베이스(문서, 가격표, FAQ)에서 관련 내용을 찾아 답장 초안을 만듭니다.- 초안은 사람이 검토한 뒤에만 발송됩니다. 자동으로 바로 보내지 않습니다.- 예약 워크플로와 함께 쓰면, 매일 정해진 시간에 새 메일을 정리하고 답장 초안을 준비해 둘 수도 있습니다.왜 로컬 지식 베이스가 중요한가요? 답장의 근거가 되는 문서가 내 컴퓨터 안에 있기 때문입니다. 고객 정보와 내부 문서를 클라우드 서비스에 올리지 않고도, 내 자료를 바탕으로 한 답장을 만들 수 있습니다.실제 동작 모습은 이 영상에서 확인하세요: https://www.youtube.com/watch?v=EQnmwuP6FBw요금 안내: Community 버전은 무료로 이용할 수 있습니다. Plus는 월 10달러부터입니다. (AI Content Assistant는 Plus 전용 기능입니다.)먼저 공식 사이트에서 aiFetchly를 내려받아, 자주 받는 문의 몇 가지를 로컬 지식 베이스에 넣어 보세요. 여러분은 어떤 메일 답장을 가장 먼저 자동화하고 싶으신가요?

이 글은 aiFetchly 팀이 작성했습니다. 저희는 오픈소스 로컬 우선 데스크톱 AI 에이전트 aiFetchly(https://www.aifetchly.com)를 개발하고 있습니다.청구서, 계약서, 고객 메일. 작은 팀의 책상 위에는 늘 이런 문서가 쌓입니다. 파일을 하나하나 내려받고, 이름을 바꾸고, 폴더에 넣는 일은 누구의 전문 분야도 아니지만, 하지 않으면 다음 주에 아무도 문서를 찾을 수 없습니다.문서 처리 자동화는 이 지루한 부분을 바꿉니다. 판단까지 대신하는 것이 아니라, 정리와 초안 작성까지 맡기는 것입니다.1. 먼저 읽고, 그다음에 정리합니다에이전트는 청구서, 계약서, 고객 메일을 읽고 누가 보냈는지, 무엇에 관한 것인지, 날짜와 금액, 요청 사항이 무엇인지 뽑아냅니다. 형식이 달라도 상관없습니다. 추출한 내용이 구조화되면, 저장은 그 결과로 따라옵니다.2. 종류를 나누어 보관합니다청구서, 계약서, 견적서, 문의 메일. 문서마다 종류와 보관 위치가 정해집니다. 애매한 문서는 억지로 분류하지 않고 사람에게 넘깁니다. 잘못된 폴더에 들어간 문서보다, 확인을 기다리는 문서가 낫습니다.3. 로컬 자료를 바탕으로 답장 초안을 만듭니다가격표, 약관, 이전 답변 같은 우리 팀의 로컬 문서를 바탕으로 초안을 만듭니다. 문서를 클라우드로 보내서 처리하지 않기 때문에, 고객 정보가 우리 컴퓨터를 떠나지 않습니다. 초안은 사람이 검토하고 수정한 뒤에 보냅니다.4. 나중에 찾아볼 수 있는 기록이 남습니다문서마다 원본, 분류, 초안이 함께 남습니다. 고객이 "우리가 뭐라고 합의했죠?"라고 물었을 때, 기억이 아니라 문서를 보여줄 수 있습니다.자동화가 하지 않는 일도 있습니다. 특이한 계약 조항, 견적과 맞지 않는 청구서, 화난 고객은 여전히 사람이 봐야 합니다. 일상의 서류 더미가 줄어야, 예외에 진짜 시간을 쓸 수 있습니다.aiFetchly는 무료 Community 에디션이 있고, Plus는 월 $10부터 시작합니다. 자세한 내용은 https://www.aifetchly.com 과 입문 가이드 https://docs.aifetchly.com/docs/getting-started/introduction 에서 확인하세요.여러분 팀에서 아직 손으로 정리하는 문서가 있다면, 어떤 종류인가요?

이 글은 aiFetchly 팀입니다. aiFetchly는 오픈소스·로컬 우선 데스크톱 AI 에이전트로, 업무 자동화를 위해 만들었습니다.리드는 어디에서 새는가B2B 영업에서 리드는 늘 어딘가에 있습니다. 이메일, 전시회 명함, 웹사이트 문의 폼. 문제는 그 다음입니다. 누가 이미 연락했는지, 누가 답했는지, 누가 후속 연락이 필요한지 아무도 모릅니다. 스프레드시트에 적어두겠다고 마음먹지만, 결국 열어보지 않습니다.AI 에이전트가 리드를 뽑아내는 과정aiFetchly는 내 컴퓨터에 있는 문서와 메시지를 읽습니다. 이메일, PDF, 스프레드시트, 웹 페이지에서 각 기업의 정보를 뽑아냅니다. 회사 이름, 분야, 담당자, 웹사이트, 그리고 그 기업이 무엇을 요청했는지.뽑아낸 리드는 상태별로 정리됩니다. 신규, 연락 완료, 답변 대기, 제안 준비. 팀은 더 이상 짐작할 필요가 없습니다.정해진 시간에 돌아가는 워크플로우는 목록을 주기적으로 확인하고, 내 업무 지식에 근거한 후속 메일 초안을 준비합니다.로컬 우선이 중요한 이유B2B 리드에는 민감한 정보가 들어 있습니다. 가격, 계약, 개인 연락처. aiFetchly는 데스크톱에서 돌아가고 로컬 지식베이스를 쓰기 때문에, 이 정보는 내 컴퓨터를 떠나지 않습니다. 메일 초안도 내 문서에 근거하기 때문에 더 믿을 수 있습니다.시작하기aiFetchly는 무료 Community 버전으로 바로 시작할 수 있고, Plus는 월 $10부터입니다. 공식 사이트 https://www.aifetchly.com 에서 다운로드할 수 있습니다.후속 관리 워크플로우 영상: https://www.youtube.com/watch?v=PvioetGLCaI여러분 팀의 리드는 지금 어디에 정리되어 있나요?

고지: 이 글은 aiFetchly 팀이 작성했습니다.작은 팀의 업무 문서는 여기저기 흩어져 있습니다. 견적서는 메일함에, 계약서는 공유 폴더에, 고객 문의는 채팅에. 문서를 찾는 데만 매주 몇 시간씩 쓰는 팀이 적지 않습니다. 이 글에서는 업무 문서를 자동으로 읽고, 분류하고, 보관한 뒤, 정해진 규칙대로 답장 초안까지 만드는 방법을 정리합니다.1. 문서의 종류부터 알아보기먼저 문서 내용을 읽고 종류를 파악합니다. 견적서인지, 계약서인지, 고객 문의인지에 따라 다음 행동이 달라집니다. 견적서라면 금액과 납기를 기록하고, 고객 문의라면 답장을 준비합니다.2. 분류하고, 같은 규칙으로 보관하기종류를 알았다면 문서를 맞는 폴더에 넣습니다. 이때 파일 이름 규칙을 하나로 정해 두는 것이 중요합니다. 예를 들어 '고객명-날짜-종류' 형식으로 통일하면 나중에 찾기가 훨씬 쉬워집니다.3. 규칙대로 답장 초안 만들기고객 문의에는 관련 문서를 참조해 답장 초안을 만듭니다. 계약 조건이나 주문 내역처럼 이미 있는 자료를 근거로 삼으면, 답장의 내용이 흔들리지 않습니다. 초안은 사람이 확인한 뒤에 보냅니다. 보내는 일 자체를 자동화하지 않는 것이 중요합니다.4. 데이터는 내 컴퓨터에 두기업무 문서에는 고객의 민감한 정보가 들어 있습니다. 외부 서비스에 올리지 않고 내 컴퓨터에서 처리하면, 정보가 어디에 있는지 항상 분명합니다.정리하면, 문서 자동화의 핵심은 '읽기-분류-보관-초안'이라는 네 단계를 규칙으로 정해 두는 것입니다. 사람이 하는 일은 규칙을 정하고, 초안을 검토하는 일입니다. 나머지는 반복 작업일 뿐입니다.---저희는 로컬 우선 오픈소스 데스크톱 AI 에이전트 aiFetchly를 개발하고 있습니다. 업무 문서를 내 컴퓨터에서 읽고 처리하며, 고객 메일 답장 초안을 만드는 기능을 제공합니다. 무료 Community 버전이 있습니다. 공식 사이트: https://www.aifetchly.com관련 영상: https://www.youtube.com/watch?v=EQnmwuP6FBw