커패시티브 vs i-have-adhd

커패시티브 장단점

• 한 번의 데이터 소스 연결로 여러 AI 에이전트에 맥락을 제공할 수 있어 개발팀의 반복적인 설정 작업을 크게 줄여줍니다. Notion, GitHub, Slack, Jira 등 개발팀에서 실제로 가장 많이 쓰는 도구들을 우선 지원하며, 문서 수준의 세분화된 권한 제어를 통해 '이 문서는 이 팀만 AI가 참조 가능'처럼 정교한 보안 설정이 가능합니다. AI 에이전트가 내부 문맥을 이해하지 못해 발생하던 환각 현상이나 잘못된 코드 제안을 줄이는 데 실질적으로 도움이 되며, 관리자 대시보드에서 어떤 데이터가 어떤 AI에게 전달되었는지 모니터링할 수 있어 컴플라이언스 측면에서도 유리합니다.

• 2025년 현재 베타/초기 단계 제품으로, 프로덕션 환경에서의 장기 안정성에 대한 검증이 아직 부족합니다. 가격 정책이 공개되어 있지 않거나 사용량 기반으로 변동될 수 있어, 스타트업이나 중소 규모 팀에서는 비용 예측이 어려울 수 있습니다. 한국어 문서나 한국어 기술 지원이 전무하여 영어에 익숙하지 않은 팀은 도입 장벽이 높으며, 연동 가능한 데이터 소스와 AI 에이전트도 아직 제한적이라 Confluence, GitLab, Azure DevOps 등 일부 도구는 지원하지 않을 수 있습니다.

i-have-adhd 장단점

• 무료 오픈소스로 사용 가능
• 여러 코딩 에이전트와 호환
• 답변을 즉시 실행 가능한 형태로 정리
• 설정 규칙이 명확하고 커스터마이즈 가능

• 독립적인 대화형 AI 서비스가 아님
• 사용하려면 지원되는 코딩 에이전트가 필요함
• 모델 자체의 성능을 향상시키지는 않음

커패시티브 주요 기능

• MCP(Model Context Protocol) 서버 기반 다중 AI 에이전트 컨텍스트 공급
• Slack·Jira·GitHub·Notion 등 50개 이상 SaaS 커넥터
• 문서 수준 세분화된 크로스 플랫폼 권한 제어
• 실시간 데이터 보안 필터링 및 감사 로그
• 에이전트 전용 액세스 키(Agent Keys) 관리

i-have-adhd 주요 기능

• 답변과 다음 행동을 먼저 제시
• 다단계 작업을 번호 목록으로 구성
• 진행 상태를 매 턴 재표시
• 구체적인 시간 추정 제공
• 오류를 위치·원인·해결책 중심으로 설명
• 불필요한 서론과 맺음말 억제