단일 회의 요약은 유용합니다. 하지만 팀의 지난 20개 회의를 이해하는 요약은? 혁신적입니다.
일회성 요약의 문제
대부분의 AI 회의 도구는 각 회의를 독립된 이벤트로 취급합니다. 텍스트를 변환하고, 요약하고, 넘어갑니다. 하지만 실제 업무는 고립되어 일어나지 않습니다 — 결정은 진화하고, 주제는 반복되며, 맥락이 중요합니다.
컨텍스트 엔진의 작동 원리
OTLDR의 컨텍스트 엔진은 시리즈 수준에서 지식을 축적합니다. 매 회의가 요약될 때, AI는 시리즈의 컨텍스트도 업데이트합니다 — 반복되는 테마를 포착하고, 시간에 따른 결정을 추적하며, 팀의 패턴을 학습합니다.
축적되는 것들
- 반복 주제 — 회의 전반에 걸쳐 계속 나오는 이슈
- 결정의 진화 — 결정이 시간에 따라 어떻게 변하고 발전하는지
- 팀 역학 — 누가 보통 무엇을 담당하는지, 참여 패턴
- 용어 — 팀 고유의 전문 용어와 프로젝트 이름
실제 사례
24개의 과거 회의가 있는 "개발팀 주간회의" 시리즈를 생각해보세요. AI가 25번째 회의를 요약할 때, 처음부터 시작하지 않습니다:
- 팀이 "WebSocket 최적화" 이슈를 3주간 추적해왔음
- 민준이 보통 백엔드 성능 작업을 담당함
- 배포 파이프라인이 20-23번째 회의에서 논의되어 24번째에서 해결됨
이 컨텍스트가 요약을 더 관련성 있고, 정확하며, 실행 가능하게 만듭니다.
프라이버시 설계
모든 컨텍스트는 워크스페이스 내에 머무릅니다. 컨텍스트 엔진은 자체 AI API 키를 사용하며, 축적된 지식은 워크스페이스 간에 공유되거나 AI 학습에 사용되지 않습니다.
체험하기
아무 시리즈에서 시작하여 시간이 갈수록 개선되는 요약을 경험하세요. 무료로 시작하기.