Frame을 설계할 때 가장 먼저 결정한 것은 데이터 아키텍처였습니다. "원고는 어디에 있어야 하는가" 라는 질문은 기술적인 것이면서 동시에 철학적인 것이기도 합니다.
클라우드의 유혹
SaaS 도구를 만드는 팀에게 클라우드 저장은 자연스러운 선택입니다. 동기화, 협업, 백업, 결제 연동 — 모든 것이 쉬워집니다. 하지만 Frame의 사용자는 일반 사용자가 아니라 작가입니다. 작가에게 원고는 기밀문서이고, 완성되기 전까지는 누구에게도 보여주고 싶지 않은 창작물입니다.
한 프로젝트, 한 파일
프로젝트 하나는 디스크 위의 .frame 파일 하나입니다. 외장 디스크에 복사하면 그대로 이동되고, AirDrop으로 보내도 되고, Dropbox에 올려도 되고, 출력해서 금고에 넣어도 됩니다.
- 장점 1 · 데이터 완전 소유. 회사와 독립적.
- 장점 2 · 오프라인 완전 동작. AI만 연결 시 사용.
- 장점 3 · 백업 단순. 파일 복사 하나.
- 단점 · 실시간 협업 어려움. 대신 export/import로 우회.
AI는 어떻게 작동하는가
AI 호출 시에만 해당 문단·챕터 텍스트가 Frame의 Hub 서버를 거쳐 Google Gemini로 전송됩니다. 전송된 데이터는 응답 생성 후 즉시 삭제되며, 어떠한 학습에도 사용되지 않습니다. Frame Hub는 요청 중계와 사용량 집계만 담당하고, 원고 자체는 저장하지 않습니다.
로컬 퍼스트는 기술적 선택이 아니라 신뢰의 약속입니다.
앞으로의 과제
실시간 협업, 모바일 뷰어, 가족 단위 공유 — 이 모든 기능을 로컬 퍼스트 원칙을 지키면서 구현해야 합니다. CRDT, 선택적 Hub 동기화, 종단간 암호화 등 다양한 접근을 실험 중입니다. 시간이 걸리겠지만, 원칙을 버리지는 않을 겁니다.