PCS(Personal Continuity System)에 수개월의 작업을 투자했다. 수백 번의 수정, 실패한 접근, 재구축, 그리고 왜 의도대로 작동하지 않는지 파악하려던 긴 세션을 거쳤다. AI 코딩 도구를 활용해 개발했으며, 설계를 지휘하고 결과를 시험하고 문제를 찾아 변경이 필요한 부분을 다듬는 데 많은 시간을 쏟았다. 무언가를 한 번 작동시키는 것과 여러 부분이 일관되게 동작하도록 만드는 것은 전혀 다른 도전이었다.

이 프로젝트를 이어온 이유는 모델이 바뀌어도 살아남는 연속성을 원하기 때문이다. 오늘 사용하는 모델이 영원히 사용할 모델은 아닐 것이고, 필요사항은 변하며 새 모델이 등장할 것이다. 한 목적에는 로컬 모델을, 다른 목적에는 클라우드 모델을 쓰고 싶을 수도 있다. 보존하기로 선택한 대화, 결정, 수정 사항, 이해가 그런 변화 속에서도 유용하게 남기를 바란다는 것이 PCS의 설계 중심이다. RAG를 포함한 검색도 그 일부지만, 더 큰 작업은 검토·수정·이월 가능한 이력을 유지하는 것이다.

원본 대화, 모델의 해석, 이후의 사용자 수정은 서로 다른 것으로 PCS는 이런 구분을 명확히 유지한다. 예컨대 프로젝트 계획을 변경하면 이전 계획, 변경 이유, 이후의 결정을 함께 보존하고, 다른 지원 모델로 그 프로젝트에 돌아왔을 때 변경 내역을 포함한 관련 이력에 접근하게 하려는 것이다. 수정 사항을 해당 기록에 붙여두고, 출처와 개정판을 보존하며, 오래된 정보와 현재 기록을 구분하고, 사용자가 모델에게 읽기를 허용한 범위를 존중하는 세부 작업에 많은 공을 들였다.

PCS는 저장된 연속성 데이터를 연결된 모델과 독립적으로 PC의 암호화 볼트에 보관한다. 지원되는 로컬 모델이나 Google, OpenAI, Meta 연결을 사용할 수 있으며, 공유 설정에 따라 선택된 컨텍스트가 대화에 반영된다. 최신 릴리스 0.9.114는 메모리 간 명시적 링크, 이야기와 교훈이 담긴 이름 있는 레슨, 결정이 어떻게 발전했는지 추적하는 기능을 추가했고, Continuity Map을 확장하며 로컬 대화, 설정, 읽기 노트도 개선했다. 무료 오픈소스 Windows 앱이며 아직 활발히 개발 중이다.

개발자는 실제로 다시 돌아가고 싶은 것, 즉 프로젝트나 학습 중인 주제, 고민 중인 아이디어로 시험해 보고 연속성이 어디서 도움이 되고 어디서 무너지는지 피드백을 달라고 요청했다. 웹사이트와 개요 문서, 다운로드·소스 코드·릴리스 노트가 함께 공개되어 있다. 여기까지 오는 데 많은 정성을 쏟았으며, 누군가 이 프로젝트를 보고 더 발전시킬 가치가 있다고 판단하는 것이 상상할 수 있는 최고의 결과라는 생각이다. PCS는 구독료나 유료 기능 등급이 없으며, 클라우드 API 사용료는 제공사가 별도로 청구하고 로컬 사용에는 적절한 하드웨어가 필요하다.