Social Archiver의 변경 사항

CLI 0.2.0의 업데이트가 Microsoft Store를 통해 Windows에도 들어갑니다. Windows의 `social-archiver executor`도 모바일 앱에서 컴퓨터에 맡긴 "이 게시물 리서치" 작업을 받아 처리합니다.

• macOS·Linux(Homebrew, npm, 설치 스크립트)에서는 0.2.0과 달라지는 점이 없습니다.
• 리서치에는 웹 검색이 되는 AI CLI(Claude Code, Codex 등)가 필요합니다.

`social-archiver executor`가 모바일 앱에서 컴퓨터에 맡긴 "이 게시물 리서치" 작업을 받아, 이 컴퓨터에 설치된 AI CLI(Claude Code, Codex 등)로 배경·주장 검증·출처를 담은 리포트를 만들어 저장합니다.

• 리서치는 웹 검색이 되는 AI CLI로 실행됩니다. Apple Intelligence 헬퍼만 있는 컴퓨터는 리서치 작업을 받지 않습니다.
• 내 AI API 키는 데스크톱 앱, Obsidian 플러그인, 모바일 앱에서만 씁니다. CLI는 키를 보관하지 않으므로 내 키로 실행하는 작업은 받지 않습니다.
• 데스크톱 앱에 들어 있는 실행기도 데스크톱 0.9.0에서 같은 업데이트를 받았습니다.

태그가 붙은 영상을 명령 하나로 전사하고, 영상 화면에 나온 글자를 읽고, 한 태그의 포스트를 태그·트랜스크립트·화면 글자와 함께 내보낼 수 있습니다. Codex나 Claude Code 같은 에이전트가 영상이 많은 포스트도 텍스트로 분석할 수 있습니다.

• 태그로 내보내기: export 파일에 포스트의 태그가 들어가고, --tag로 한 태그의 포스트만 내보냅니다. 다른 기기에서 지운 태그를 push가 다시 붙이지 않습니다.
• 태그로 전사: transcribe --tag <이름>(또는 아카이브 id 여러 개)은 오디오·영상이 없는 포스트와 이미 전사된 포스트를 건너뜁니다. --run을 붙이면 이 컴퓨터에서 하나씩 전사합니다.
• Instagram·Facebook·X 영상: --run이 아카이브에 저장된 사본을 내려받아 전사합니다. yt-dlp는 YouTube와 TikTok 링크에만 필요합니다.
• Mac에서는 Whisper 설치 없이: 데스크톱 앱이 설치돼 있으면 CLI가 앱의 WhisperKit과 앱에서 받아 둔 모델을 그대로 씁니다. Homebrew·npm으로 설치한 CLI도 마찬가지입니다.
• 화면 글자: 새 screen-text 명령이 영상 화면에 나온 자막과 글자를 읽어 노트로 저장하고, export에 포함됩니다 (macOS, 데스크톱 앱 0.8.19 이상).
• executor: 휴대폰에서 리더 선택 영역에 물어본 Ask AI 질문에도 답합니다.
• whisper.cpp: WhisperKit 이름으로 고른 모델을 whisper.cpp 모델로 찾고, 모델이 없으면 WhisperKit으로 넘어갑니다.
• 데스크톱 앱 0.8.19에 같은 버전이 들어 있습니다.

실행기(executor)로 돌리는 전사가 10분을 넘겨도 처음부터 다시 시작하지 않고, 다른 기기의 취소를 따르며, 데스크톱 앱이 관리하는 yt-dlp를 먼저 씁니다.

• 긴 전사: 진행률이 한동안 바뀌지 않으면 서버가 10분 뒤 작업을 버리고 다시 시작하던 문제를 고쳤습니다. CPU로 오래 도는 Whisper 전사가 끝까지 갑니다.
• 진행률: 영상과 음성을 따로 받는 YouTube 다운로드에서 진행률이 두 번 차오르거나, 다운로드에서 전사로 넘어갈 때 뒤로 돌아가지 않습니다.
• 취소: 휴대폰 등 다른 기기에서 전사를 취소하면 실행 중인 작업을 멈춥니다.
• yt-dlp: 데스크톱 앱이 관리하는 yt-dlp가 설치돼 있으면 PATH의 오래된 yt-dlp보다 먼저 씁니다.
• 데스크톱 앱 0.8.7에 같은 버전이 들어 있습니다.

export가 서버의 Whisper 전사를 함께 내보내고 YouTube 자막 시간을 제대로 찍습니다. --help에는 이 CLI에서 실행되는 명령만 나옵니다.

• export: 전사한 TikTok·팟캐스트를 내보내면 Whisper 전사가 빠지던 문제와, YouTube 자막의 모든 줄이 [00:00]으로 찍히던 문제를 고쳤습니다. 본문에 이미 전사가 있으면 다시 붙이지 않습니다.
• --help: profile-crawl, sync, jobs처럼 이 CLI에서는 SERVICE_NOT_READY만 돌려주던 명령을 목록에서 뺐습니다.
• 데스크톱 앱 0.8.6에 같은 버전이 들어 있습니다.

archive --collection으로 게시물을 아카이브하면서 컬렉션에 넣습니다. 컬렉션은 id나 정확한 이름으로, 여러 개는 쉼표로 지정하고, 아카이브가 끝나면 서버가 넣습니다.

• archive --url <url> --collection "대만 여행,읽을거리": 최대 50개. collections 명령과 같은 규칙(id, 아니면 정확한 이름, 겹치면 내 컬렉션 우선)으로 찾습니다.
• 맞는 컬렉션이 없거나 보기 전용인 컬렉션이면 아무것도 보내지 않고 INVALID_ARGUMENT로 멈춥니다.
• 같은 URL을 다른 컬렉션으로 다시 보내면 새 요청으로 처리해, 앞의 응답을 그대로 돌려주지 않습니다.
• Obsidian CLI의 archive 명령도 collection=으로 같은 일을 합니다(플러그인 4.9.0).

새 collections 명령은 앱과 같은 컬렉션을 다룹니다. 컬렉션 목록을 보고, 한 컬렉션에 들어 있는 모든 멤버의 게시물을 확인하고, 컬렉션을 만들고, 내보낸 파일이나 아카이브 id로 게시물을 넣고 빼고, 공유 링크를 출력하거나 만들 수 있습니다. 비공개 컬렉션을 공유하려면 --yes가 필요합니다.

• collections: list(역할과 내가 넣은 게시물 수), show(모든 멤버의 게시물, 최신순), create(같은 이름의 내 컬렉션이 있으면 그것을 돌려줌), add/remove(내보낸 파일 또는 --archive id), link, share --yes.
• 컬렉션은 id나 정확한 이름으로 지정합니다. 이름이 겹치면 내 컬렉션이 우선하고, 공유받은 컬렉션 둘이 같은 이름이면 id가 필요합니다.
• 공유: share --yes(소유자만)는 비공개 컬렉션을 링크가 있는 사람에게 공개하고, 공개로 바꾸지는 않습니다. link는 링크만 출력하며, 공유된 뒤에는 멤버도 읽을 수 있습니다.

라이브러리에 이미 있는 게시물을 archive로 다시 보내면 새로 저장되지도, 크레딧이 쓰이지도 않지만 결과는 새로 저장한 것과 똑같아 보였습니다. 그래서 프로필을 훑는 스크립트나 에이전트는 예전에 저장한 게시물에 닿았는지 알 수 없었습니다. 이제 결과에 cached: true(--format text에서는 cached=true)가 표시됩니다. 동시 아카이브 한도에 걸렸을 때 Pro 업그레이드를 권하던 문구도 고쳤습니다.

• 이미 저장한 게시물: archive가 "cached": true를 돌려주고, jobId는 기존 아카이브 ID입니다. 지금처럼 새로 저장되지 않고 크레딧도 쓰이지 않습니다.
• 프로필을 최신순으로 훑는 스크립트·에이전트는 cached 결과가 이어지는 지점에서 멈추면 됩니다. 예전에 저장한 게시물을 다시 보낼 필요가 없습니다.
• 동시 아카이브 한도: 아카이브 두 개가 이미 진행 중이면 Pro 업그레이드 대신 "Too many archives in progress. Try again when one finishes."라고 알려 줍니다. 이 한도는 모든 요금제에서 같습니다.

social-archiver executor가 Apple Intelligence로 요약하면 요약 대신 "팩트 체크 결과·주장·판정·출처" 형식의 답이 나오는 경우가 있었습니다. 모든 AI 요청에 붙던 팩트체크 라벨 예시를 온디바이스 모델이 출력 형식으로 따라 한 탓이라, 이제 이 예시는 팩트체크 요청에만 들어갑니다. 모델이 문장마다 대괄호를 씌운 요약에서 앞 문장 세 개가 지워지던 문제도 고쳤습니다.

• Apple Intelligence 요약: "팩트 체크 결과 / 주장 / 판정 / 출처" 형식으로 나오지 않습니다. 같은 게시물로 다시 돌려 보니 팩트체크 형태로 나온 요약이 없었습니다.
• 대괄호 요약: 모델이 문장마다 [ ]를 씌워 답해도 앞 문장 세 개가 지워지지 않습니다.
• 이미 저장된 요약은 바뀌지 않습니다. 팩트체크처럼 나왔거나 짧게 잘린 요약은 지우고 다시 실행하세요.
• Obsidian 플러그인이 실행기를 돌린다면 CLI를 업데이트(brew upgrade social-archiver-cli 또는 npm)한 뒤 Obsidian을 다시 시작하세요.

social-archiver executor --watch가 기다리는 AI 작업을 다음 폴링에서 바로 가져갑니다. 기본 간격(15초)에서 약 10초면 시작되며, 전에는 최대 2분까지 기다릴 수 있었습니다. 또 6시간마다 서버에 자신이 할 수 있는 일을 다시 알립니다. 서버는 하루 넘게 소식이 없는 실행기에 작업을 보내지 않기 때문에, 하루 넘게 켜 둔 실행기(Obsidian 플러그인이 백그라운드로 돌리는 실행기 포함)는 다시 시작하기 전까지 작업을 받지 못했습니다. Mac이 잠자던 시간도 계산에 넣어서 깨어난 뒤 첫 폴링에서 바로 따라잡습니다. 그리고 social-archiver <명령> --help가 명령을 실행하지 않고 사용법을 보여 줍니다. 전에는 executor --help가 실행기를 실제로 돌렸습니다.

• executor --watch가 기다리는 AI 작업을 다음 폴링에서 가져갑니다. 기본 --poll 15에서 약 10초(전에는 최대 2분)입니다.
• 하루 넘게 켜 둔 실행기도 계속 작업을 받습니다. 6시간마다, 그리고 Mac이 잠에서 깬 뒤 첫 폴링에서 상태를 다시 보냅니다.
• social-archiver <명령> --help(-h)가 명령을 실행하지 않고 사용법을 보여 줍니다.
• Obsidian 플러그인이 실행기를 돌린다면 CLI를 업데이트(brew upgrade social-archiver-cli 또는 npm)한 뒤 Obsidian을 다시 시작하세요.
• 전사 작업은 전과 같이 약 2분 안에 가져갑니다.

macOS용 CLI 아카이브에 Apple Intelligence 헬퍼(social-archiver-applefm)가 함께 들어갑니다. Apple silicon Mac(macOS 26 이상, Apple Intelligence 켜짐)에서 social-archiver executor를 돌리면 provider 목록에 apple이 나타나고, 요약·핵심 정리·용어·재구성·번역·태그 제안·장소 추출을 Mac 안의 모델로 처리합니다. 계정도 크레딧도 필요 없고 텍스트가 Mac을 떠나지 않습니다. 팩트체크와 자막 번역은 클라우드 provider가 계속 맡습니다. 모델 컨텍스트가 4,096 토큰이라 긴 글은 미리 거절됩니다. Homebrew(brew upgrade social-archiver-cli), npm, 설치 스크립트 모두 헬퍼를 CLI 옆에 함께 놓습니다. 데스크톱 앱이 쓰는 것과 같은 헬퍼라 동작도 같습니다.

• social-archiver executor가 Apple Intelligence를 provider로 씁니다(macOS 26 이상, Apple silicon). 계정·크레딧 없이 Mac 안에서 처리됩니다.
• social-archiver executor --providers에 apple이 나오고, 준비되지 않은 이유(모델 다운로드 중, Apple Intelligence 꺼짐 등)도 같이 보입니다.
• 팩트체크와 자막 번역은 제외입니다. 4,096 토큰을 넘는 글은 미리 거절됩니다.
• 헬퍼는 CLI 옆에 있어야 합니다. Homebrew·npm·설치 스크립트가 그렇게 놓고, 수동 설치라면 두 파일을 같은 폴더에 두세요.
• Windows·Linux 빌드는 달라지지 않습니다.

CLI를 실행기로 쓸 때 Codex(ChatGPT)가 요청을 거절하면 지금까지는 "AI action failed."라는 말만 남았습니다. Codex는 거절 이유를 오류 스트림이 아니라 JSON 출력에 적기 때문에 그 이유가 버려졌던 것입니다. 이제 CLI가 그 줄을 읽어 모델 문제로 보고하므로, 예를 들어 계정에서 더 이상 쓸 수 없는 모델을 요청했을 때 무엇이 잘못됐는지 바로 알 수 있습니다. 9월 8일경부터 ChatGPT 계정의 Codex가 gpt-5.4-mini를 제공하지 않아 요약이 전부 실패했던 문제는 서버 쪽에서 기본 모델을 gpt-5.5로 바꿔 이미 해결됐으므로, 이 버전으로 올리지 않아도 요약은 다시 됩니다.

• Codex가 거절하면 Codex가 출력한 실제 이유가 보고됩니다.
• 쓸 수 없는 모델을 요청한 경우 모델 문제로 분류됩니다.
• 요약이 실패하던 원인은 서버에서 이미 해결됐습니다.

CLI를 실행기로 쓰면 AI 코멘트를 이 컴퓨터에서 직접 만듭니다. 그런데 "sonnet"처럼 별칭으로 모델을 고르면 그 별칭만 남아서, 나중에 코멘트를 봐도 실제로 어떤 버전이 답을 썼는지 알 수 없었습니다. 이제 CLI가 실행 중에 provider가 알려주는 실제 모델 이름을 받아 코멘트에 함께 기록합니다. 그래서 "sonnet"으로 요청해도 결과에는 "Sonnet 4.5"처럼 진짜 돌아간 버전이 남고, 모바일·데스크톱·공유 페이지 어디서 열어도 같은 이름이 보입니다. 요청할 때 고른 별칭도 그대로 보관하니, 무엇을 요청했고 무엇이 실행됐는지 둘 다 남습니다. 이 버전부터 만든 코멘트에 적용됩니다.

• 별칭으로 요청해도 실제 실행된 모델 이름이 코멘트에 남습니다.
• 요청한 별칭과 실행된 모델을 둘 다 보관합니다.
• 모바일·데스크톱·공유 페이지 어디서 열어도 같은 이름이 표시됩니다.

`social-archiver executor --watch`는 할 일이 있는지 확인하려고 15초마다 서버에 세 번씩 물었습니다. 실행기는 대부분의 시간을 그냥 기다리며 보내는데도요. 이제 기다리는 동안에는 한 번만 물어서 세 종류의 답을 함께 받고, 실제로 일감이 있을 때만 원래대로 종류별 확인을 진행합니다. 작업을 가져와 실행하는 방식 자체는 그대로라 동작에는 변화가 없고, 확인 요청만 줄어듭니다. 서버가 묶음 확인에 답하지 못하거나 응답이 이상하면 조용히 기존 방식으로 확인하니, 일감을 놓칠 일은 없습니다.

• 대기 중 확인이 15초마다 세 번에서 한 번으로 줄었습니다. 작업 처리 방식은 그대로입니다.
• 실제로 일감이 있을 때는 예전과 똑같이 종류별로 확인하고 실행합니다.
• 묶음 확인이 불가능하거나 응답이 이상하면 자동으로 기존 확인 방식으로 돌아갑니다.

두 가지를 고쳤습니다. 첫째, Windows에서 executor --watch가 CLI 탐지 직후 런타임 크래시로 종료되던 문제 — 도구 버전 확인용 하위 프로세스 처리 방식을 바꿔 해결했습니다. 둘째, 탐지는 정상인데 AI 요약 작업만 PROVIDER_MISSING으로 실패하던 문제의 진짜 원인을 찾았습니다: 실행기가 서버에서 작업 정보를 받아올 때 어떤 AI를 쓸지(provider)가 빠진 응답을 받고 있었습니다. 서버를 함께 수정해서 이미 설치된 0.1.9·0.1.10과 데스크톱 앱도 업데이트 없이 바로 정상 동작합니다.

• Windows에서 executor --watch가 탐지 직후 크래시하던 문제를 고쳤습니다. 이제 감시 모드가 끝까지 동작합니다.
• AI 작업이 서버에서 provider 정보 없이 내려와 실패하던 문제를 서버와 함께 수정했습니다 — 기존 설치 버전도 즉시 정상화됩니다.
• 실행기가 작업 상세를 요청할 때 자신의 클라이언트 ID를 함께 보내, 항상 완전한 작업 정보를 받도록 했습니다.

Claude·Gemini·Codex CLI가 멀쩡히 설치되어 있는데도 실행기가 "설치 안 됨"이라고 하거나, AI 요약 작업이 PROVIDER_MISSING으로 실패하는 일이 있었습니다. 원인은 실행기가 잘 알려진 설치 위치 몇 곳만 확인했기 때문입니다 — 공식 인스톨러·nvm·volta·scoop처럼 다른 곳에 설치하는 방식은 놓쳤고, 특히 Windows에서 Claude Code와 Codex가 그 경우였습니다. 이제 터미널에서 그 명령이 실행된다면 실행기도 똑같이 찾아냅니다. 함께, AI 작업이 한 기기에서 실패하면 이제 끝내버리지 않고 같은 계정의 다른 실행기(Obsidian 플러그인·데스크톱 앱)가 이어받아 완료할 수 있게 됐습니다.

• AI CLI 탐지가 터미널과 같은 방식으로 명령을 찾습니다 — 공식 인스톨러, npm, nvm·volta·fnm, scoop 등 설치 방법과 무관하게 인식됩니다.
• Windows에서 Claude Code와 Codex가 잡히지 않던 문제가 해결됩니다. 이전에는 npm으로 설치한 경우만 인식됐습니다.
• AI 요약·번역 등 작업이 한 실행기에서 실패해도 즉시 실패로 끝나지 않고, 잠시 후 다른 실행기가 이어받아 완료합니다.
• 재시도는 서버가 횟수를 제한하므로 어떤 실행기도 처리할 수 없을 때는 명확히 실패로 표시됩니다.

지금까지 CLI는 구독을 만들 수만 있었습니다. 잠시 멈추거나, 목록을 보거나, 왜 새 글이 안 들어오는지 확인하려면 앱을 열어야 했습니다. 이제 그 모든 걸 터미널에서 할 수 있고, 실행 이력에는 각 회차가 몇 개를 저장했고 크레딧을 얼마나 썼는지, 실패했다면 무엇 때문인지가 함께 나옵니다. 같은 명령이 Obsidian 플러그인 CLI에도 추가되어(4.6.6) 어느 쪽을 쓰든 동일하게 동작합니다.

• 구독 목록을 보고, 일시중지하거나 다시 시작하고, 지금 바로 한 번 돌리고, 필요 없어지면 삭제할 수 있습니다.
• 실행 이력으로 문제를 직접 확인합니다 — 회차별 저장 건수·사용 크레딧과, 실패한 경우 그 이유까지 나옵니다.
• 일시중지해도 진행 위치는 유지되므로, 다시 켰을 때 멈춰 있던 기간의 글을 놓치지 않습니다.
• 삭제는 확인 플래그를 넣어야만 실행되고, 이미 저장된 아카이브는 그대로 남습니다.
• Obsidian 플러그인 CLI에도 같은 명령과 함께 장소 후보 검토·받은 항목 일괄 정리가 추가되었습니다(플러그인 4.6.6).

터미널에서 아카이브를 만들고, 찾고, 정리할 수 있는 단독 실행 도구입니다. Windows·macOS·Linux를 모두 지원하며 데스크톱 앱도 Node.js도 필요하지 않습니다. 이번 0.1.5로 Microsoft Store 출시와 함께 모든 설치 경로가 갖춰졌고, 아카이브의 장소·상품 정보까지 내보낼 수 있게 되었습니다. 전체 명령과 사용법은 CLI 가이드에 정리해 두었습니다.

• 설치는 어디서든 한 줄입니다. Windows는 Microsoft Store 또는 winget, macOS는 Homebrew, macOS·Linux는 설치 스크립트, Node.js 환경이라면 npm으로도 받을 수 있습니다. 데스크톱 앱 없이 단독으로 동작합니다.
• 아카이브하고 찾습니다. URL을 아카이브하고, 서버에서 전체 아카이브를 검색하고, Inbox와 Archived 사이로 옮기고, 공개 프로필을 구독할 수 있습니다.
• 로컬에서 정리합니다. export로 아카이브를 Markdown으로 내려받아 grep으로 뒤지고, 태그와 노트를 붙인 뒤 push로 서버에 되돌립니다. 한 번 내려받으면 이후 검색에는 서버 호출이 들지 않습니다.
• 0.1.5 신규 — 내보낸 Markdown에 장소(이름·주소·좌표·카테고리)와 상품(가격·통화·재고·브랜드·평점) 정보가 함께 담깁니다. 새 places 명령으로 추출된 장소 후보를 근거와 함께 검토해 확정하거나 제거할 수 있습니다.
• AI 작업도 터미널에서 처리합니다. AI 코멘트를 요청하고, executor로 로컬 AI 도구를 써서 직접 실행하고, 영상·음성 아카이브를 문자로 옮길 수 있습니다.
• 코딩 에이전트를 염두에 두고 만들었습니다. 모든 명령이 동일한 JSON 형식으로 답하며, Claude Code·Codex·OpenCode용 스킬 번들을 설치하면 에이전트가 안전하게 사용할 수 있습니다.