i-have-adhd vs 잔 AI
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | i-have-adhd | 잔 AI |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 무료 | 무료 |
| 한국어 지원 | 미지원 | 지원 |
| 플랫폼 | Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor, Zed | Desktop, iOS, Android |
| 오픈소스 | No | Yes |
| API 제공 | - | 제공 |
| SDK | - | - |
| LLM 기반 | - | Yes |
| 멀티모달 | - | Yes |
| AI 모델 | ||
| GitHub Stars | 17.4K | - |
| 개발사 | - | Jan (Homebrew.ai) |
| 카테고리 | - | 개발 도구 |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
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
잔 AI 장단점
- UI가 매우 깔끔하고 현대적이며 사용법이 쉽습니다. 하드웨어 가속 설정이 자동화되어 있어 성능 최적화가 뛰어나며, 확장 프로그램을 통해 기능을 자유롭게 추가할 수 있습니다.
- 로컬 실행 특성상 고사양의 GPU나 RAM이 필요하며, 일부 최신 모델의 경우 설정이 복잡할 수 있습니다.
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
잔 AI 주요 기능
- Cortex 엔진 기반 고성능 로컬 추론
- Model Context Protocol(MCP) 정식 지원 및 인라인 승인
- Jan Projects (프로젝트별 모델·컨텍스트 관리)
- GGUF·TensorRT 등 다양한 모델 포맷 지원
- GPU/CPU 하드웨어 가속 자동 최적화
- 로컬 브라우저 제어 및 OpenAI 호환 API 서버