집중 블록
앱, 사이트, 창 맥락이 실제 작업과 맞물려 이어진 시간입니다.
중요한 신호는 앱 이름이 아니라 의도입니다.
YouTube는 강의일 수도, 끝없는 이탈일 수도 있습니다. Slack은 런칭 스레드일 수도, 반응형 확인 루프일 수도 있습니다. 좋은 AI 트래커는 창 이름보다 그 맥락을 봐야 합니다.
drifty는 맥락 기반 분류에 집중합니다. 그래서 리포트가 하루가 왜 집중됐는지, 왜 잘게 끊겼는지까지 설명할 수 있습니다.
초기 사용자들은 기존 스크린 타임 도구에 관해 같은 불편을 반복해서 말했습니다. 단순한 시간 합계가 아니라, 그 시간이 어떤 의미였는지 알고 싶다는 것이었습니다.
‘AI 시간 추적’이라는 말은 제품마다 뜻이 다릅니다.
AI라는 표현 자체보다 무엇을 자동 기록하고, 그 기록을 어떤 인사이트로 바꾸며, 활동 데이터를 어디서 처리하는지 비교해야 합니다.
| 도구 | 기록 | 해석 방식 | 공식 문서의 데이터 경계 |
|---|---|---|---|
| drifty | Mac 활동과 맥락 자동 기록 | 맥락 기반 집중·이탈 분류 | 전체 타임라인은 기본적으로 로컬, Local AI는 분류 요청도 전송하지 않음 |
| Timing | 앱, 문서, 도메인 자동 기록 | 프로젝트 중심 리뷰와 선택형 AI 요약 | 기본 로컬 데이터베이스, Sync와 AI 요약을 켜면 계정과 클라우드 서비스 사용 |
| ActivityWatch | 앱과 활성 창 자동 기록 | 사용자가 만든 규칙·정규식 카테고리 | 개인정보 보호 문서상 사용 데이터는 로컬에 유지 |
| Rize | 활동 자동 기록 | AI 클라이언트·프로젝트·작업 태깅 | 정책상 추적 활동은 구독 기간 동안 보관되는 User Data이며, 선택형 Screen Text는 Vertex AI 클라우드 처리를 사용할 수 있음 |
2026년 9월 13일 확인한 공식 자료(영문): drifty 데이터 경계, Timing FAQ, Sync 및 AI 요약, ActivityWatch 개인정보 보호 및 카테고리 분류, Rize 개인정보 처리방침 및 자동 기록.
drifty가 리뷰 가능하게 만드는 것.
목표는 원본 로그를 더 쌓는 것이 아니라, 주의가 어디로 흘렀는지 더 선명하게 설명하는 것입니다.
이탈 패턴
반복 확인, 깊은 탐색 루프, 주의를 빼앗는 컨텍스트 전환입니다.
혼합 사용 활동
같은 도구라도 작업 맥락에 따라 유용할 수도, 흐름을 깨뜨릴 수도 있는 세션입니다.
관련 drifty 페이지.
AI 트래커 FAQ
앱 단위 시간 기록과 무엇이 다른가요?
앱 단위 기록은 어떤 앱이 열려 있었는지 알려줍니다. drifty는 그 활동의 의미를 분류하므로 같은 앱이나 사이트도 맥락에 따라 다르게 기록될 수 있습니다.
수동 타이머가 필요한가요?
아니요. drifty는 Mac 활동을 자동으로 기록하고, 그 위에 AI 분류를 더해 집중과 이탈을 분석합니다.
AI 분류 방식을 선택할 수 있나요?
네. drifty는 호스팅 AI, 로컬 분류, 개인 API 키 기반 설정처럼 처리 방식을 선택할 수 있도록 설계되었습니다.