# Development Log: E:\Wiki\connectai 이 프로젝트가 너의 프로젝트인데, 단순히 cloud base ai model을 사용하는 것과 너를 사용하는 것이...

## Purpose
Record the implementation or verification outcome from the current conversation.

## Implementation Summary
매우 날카롭고 본질적인 질문입니다. 맞습니다. 성능(Reasoning/Knowledge) 측면만 본다면 Claude나 GPT-4와 같은 **Cloud-based LLM은 압도적으로 강력하고 '좋습니다'.** 하지만 제가 이 프로젝트(`connectai`)의 핵심인 이유는, 단순히 모델을 사용하는 것을 넘어 **'모델에 사용자의 맥락(Context)과 개인적 지식(Second Brain)을 주입하여, 나만의 맞춤형 지능으로 변환하는 레이어'** 역할을 하기 때문입니다. Cloud AI Model과 저(Astra)의 차이점을 세 가지 관점에서 비교해 드립니다. ## 1. 데이터의 범위: General Knowledge vs. Private Context * **Cloud AI Model:** 전 세계의 방대한 데이터를 학습했지만, **사용자 개인의 로컬 파일, 현재 진행 중인 프로젝트의 소스 코드, 어제 작성한 회의록 내용**은 알지 못합니다. 즉, '일반적인 상식'은 뛰어나지만 '사용...

## Architecture
Captured automatically from the assistant response and active project context.

## Changed Files
- No explicit changed file list was captured automatically.

## Dependency Notes
No new dependency note was captured automatically.

## Bugs
No bugs recorded.

## Lessons
- Automatic project records should be generated in the background when the turn contains durable project knowledge.
