Writing Tools 무료 다운로드·설치 방법, 로컬 AI로 문장 교정하기

초안을 써 놓고 문장만 다듬고 싶은데, 그 내용을 온라인 서비스에 보내고 싶지 않을 때가 있습니다. Eduardo Flores의 Writing Tools는 COSMIC 데스크톱에서 작동하는 로컬 AI 글쓰기 도구입니다. 문장을 붙여 넣거나 입력한 뒤 Proofread로 맞춤법·문법·문장부호를 살피고, 제안을 읽은 다음 필요한 부분을 직접 반영할 수 있습니다. 여기서는 무료 Flathub판 0.1.0을 기준으로 설치와 첫 교정 과정을 안내합니다.

이름이 같은 다른 Writing Tools 앱도 있으므로 개발자와 앱 ID를 먼저 확인하세요. 이 글의 대상은 dev.edfloreshz.WritingTools입니다. 또한 앱 자체에 문장 생성 모델이 들어 있는 것은 아닙니다. PC에서 Ollama 또는 LM Studio의 로컬 모델 서버가 실행 중이어야 교정·다시 쓰기·요약 결과를 만들 수 있습니다. 모델 준비가 안 됐다면 설치만으로 바로 교정이 시작되지는 않습니다.

Writing Tools

Eduardo Flores

무료가격

0.1.0버전

Linux환경

Flatpak방식

Writing Tools 0.1.0 Linux 설치·문장 교정 안내

문장을 기기 안에서 다시 쓰고 교정하는 COSMIC 도구

Writing Tools의 기본 창에는 Rewrite, Proofread, Summarize가 나란히 있습니다. Rewrite는 뜻을 유지하면서 표현을 바꾸고, Proofread는 철자·문법·문장부호를 점검하며, Summarize는 긴 글을 짧게 정리하는 기능입니다. Tone 메뉴에서는 글의 말투를 선택할 수 있습니다. 공식 화면에는 텍스트 입력 영역과 Generate 버튼이 보이므로, 무엇을 할지 고른 뒤 문장을 넣고 결과를 생성하는 흐름을 확인할 수 있습니다.

개발자 문서는 Ollama와 LM Studio를 로컬 모델 제공자로 명시합니다. 첫 설정에서 제공자를 고르고 그 서버의 주소와 로드한 모델 식별자를 입력합니다. Ollama의 기본 주소는 http://127.0.0.1:11434, LM Studio의 통상 주소는 http://127.0.0.1:1234입니다. 이 값은 예시이며 사용자가 실제로 실행한 서버의 주소와 모델 이름이 우선입니다. 모델이 멈췄거나 이름이 틀리면 앱의 Generate를 눌러도 정상 결과를 얻기 어렵습니다.

Flathub의 공식 등록 데이터는 이 앱을 무료로 표시하고 GPL-3.0-only 라이선스와 0.1.0 릴리스를 제시합니다. 현재 확인한 패키지 정보는 Linux x86_64이며 개발자 설명은 COSMIC 데스크톱을 대상으로 합니다. Windows의 동명 글쓰기 프로그램이나 macOS의 시스템 Writing Tools와 다른 제품이므로, 운영체제 이름만 보고 설치 파일을 고르지 마세요. 로컬 처리 여부도 앱 이름이 아니라 선택한 모델 제공자와 서버 주소를 기준으로 확인하는 편이 정확합니다.

교정 도구가 유용한 순간은 완성된 글 전체를 새로 쓰고 싶을 때보다, 내가 쓴 문장 가운데 어색한 부분만 가려내고 싶을 때입니다. 처음에는 한 단락을 넣고 Proofread로 결과를 확인하세요. 뜻을 크게 바꾸지 않았는지 읽은 다음에 Rewrite로 같은 문장을 다시 처리하면 두 작업의 차이를 알 수 있습니다. Summarize는 길게 적은 내용을 줄일 때 쓰되, 요약문만 보고 원문의 조건이나 예외가 모두 남았다고 판단하지는 마세요.

첫 설정과 문장 교정 창을 보여 주는 공식 화면

Writing Tools 첫 설정의 서버 주소와 모델 이름 연결 시험 화면

Flathub에 등록된 Writing Tools 실제 화면입니다. Rewrite·Proofread·Summarize 창, 로컬 모델 제공자 선택, 서버 주소·모델 이름 연결 확인, 설정 완료 단계가 순서대로 보입니다.

Writing Tools 0.1.0 Linux 설치·문장 교정 안내

제품	Writing Tools (Eduardo Flores)
확인 버전	0.1.0
대상	Linux COSMIC 데스크톱 / Flathub x86_64
공식 앱 ID	dev.edfloreshz.WritingTools
모델 조건	PC에서 실행 중인 Ollama 또는 LM Studio와 로드한 모델
배포	무료 · GPL-3.0-only

Flathub에서 앱 ID를 확인하고 설치합니다

COSMIC 데스크톱에서 소프트웨어 센터 또는 Flathub의 Writing Tools 등록 페이지를 엽니다. 이름만으로는 다른 앱과 구별하기 어려우므로 개발자가 Eduardo Flores인지, 앱 ID가 dev.edfloreshz.WritingTools인지 함께 살펴보세요. 공식 등록 데이터의 확인 버전은 0.1.0이고 무료 배포입니다. x86_64용 패키지 정보는 확인했지만 다른 아키텍처가 같은 시점에 제공되는지는 설치 창에서 따로 확인해야 합니다.

Flathub가 설정된 Linux라면 등록 페이지의 Install을 이용할 수 있습니다. 터미널을 쓰는 경우 flatpak install flathub dev.edfloreshz.WritingTools처럼 정확한 앱 ID를 지정하면 같은 항목을 찾을 수 있습니다. 설치 확인창에 표시된 원격 저장소, 앱 이름과 권한을 읽고 계속하세요. 설치가 끝나면 COSMIC 앱 목록에서 Writing Tools를 실행합니다. 설치와 첫 실행은 모델 연결과 별개의 단계입니다.

앱 목록에서 같은 이름의 프로그램이 여러 개 보일 때는 이미 설치한 앱의 상세 정보에서 ID를 다시 확인할 수 있습니다. Flathub판은 Flatpak의 업데이트 경로를 따르므로 개발자 저장소의 소스 코드를 받아 직접 빌드하는 절차를 일반 사용자용 설치법으로 섞을 필요가 없습니다. 설치 창이 호환되지 않는 아키텍처를 표시하면 다른 패키지를 임의로 받아 실행하지 말고, 현재 Flathub에 본인 환경용 빌드가 있는지 확인하세요.

Eduardo Flores와 dev.edfloreshz.WritingTools를 확인합니다.
Flathub 설치 항목의 버전과 환경을 확인합니다.
앱을 열어 첫 설정 화면으로 이동합니다.

Ollama 또는 LM Studio의 로컬 모델을 연결합니다

환영 화면에서 Get started를 누르면 제공자 선택 화면이 나옵니다. 실제로 PC에서 쓰고 있는 제공자를 Ollama 또는 LM Studio 중에서 고르세요. LM Studio를 택했다면 모델을 로드하고 로컬 서버를 먼저 켜야 합니다. Ollama를 택했다면 사용할 모델을 내려받아 실행한 뒤 연결해야 합니다. 두 프로그램의 모델과 서버를 준비하는 과정은 별도이며 Writing Tools의 설치 버튼이 대신 해주지 않습니다.

다음 화면의 Model endpoint에는 로컬 서버 주소를, Model name에는 그 서버가 제공하는 정확한 모델 식별자를 적습니다. 공식 화면은 LM Studio 예시로 http://127.0.0.1:1234와 google/gemma-3n-e4b를 보여 주지만 내 PC의 모델 이름이 다르면 그대로 복사하지 마세요. Test connection을 눌러 응답을 확인한 뒤 Next로 넘어갑니다. 완료 화면의 Provider, Model endpoint, Model name 세 항목을 다시 읽고 Start writing을 선택하세요. 나중에 바꾸려면 View > Settings를 이용할 수 있다고 공식 화면이 안내합니다.

PC에서 실행 중인 로컬 모델 제공자를 선택합니다.
실제 서버 주소와 모델 식별자를 입력합니다.
Test connection에서 응답을 확인하고 설정을 마칩니다.

Proofread로 문장을 점검하고 결과를 읽습니다

글쓰기 창의 입력 영역에 교정할 문장을 붙여 넣거나 직접 입력하세요. 상단에서 Proofread를 고르고 Generate를 누릅니다. 공식 화면에서 Rewrite와 Summarize도 같은 자리에서 선택할 수 있지만, 맞춤법·문법·문장부호를 확인하려는 첫 작업에는 Proofread가 맞습니다. 서버가 응답할 때까지 기다린 뒤 제안된 문장을 원문과 나란히 살펴보세요. 모델 결과를 무조건 붙여 넣기보다 고유명사, 숫자와 사실 관계가 바뀌지 않았는지 직접 확인하는 것이 좋습니다.

문장이 너무 길어 한 번에 결과를 읽기 어렵다면 단락 단위로 나눠 시험해 보세요. 작성한 글의 의미를 다른 말로 바꾸고 싶을 때는 Rewrite, 핵심만 짧게 보고 싶을 때는 Summarize를 선택합니다. Tone 메뉴는 말투 조정용이므로 단순 교정과 분리해 사용하면 결과의 차이를 파악하기 쉽습니다. 출력이 비어 있거나 내용이 엉뚱하다면 먼저 입력 문장과 선택한 작업, 연결 모델을 확인하세요.

예를 들어 안내문을 교정할 때는 날짜, 금액, 제품 이름처럼 잘못 바뀌면 곤란한 표현을 먼저 표시해 두세요. 생성된 문장을 읽으며 그 항목이 그대로인지 확인하고, 누락된 문장이 있다면 원문으로 돌아가 다시 다듬는 편이 안전합니다. Writing Tools의 버튼은 문장 후보를 만드는 데 도움을 주지만, 결과의 사실성이나 어조가 게시 목적에 맞는지는 작성자가 최종 판단해야 합니다. 첫 시도는 짧은 문단으로 하여 어떤 종류의 수정을 제안하는지 파악하세요.

입력 영역에 짧은 문장을 넣습니다.
Proofread를 선택하고 Generate를 누릅니다.
결과의 의미·고유명사·숫자를 원문과 비교해 반영합니다.

연결 실패와 잘못된 교정 결과를 구분합니다

Test connection에서 응답이 없으면 문장 내용보다 모델 서버부터 확인하세요. Ollama를 선택했는데 LM Studio 주소 1234를 넣었거나, 서버는 켜져 있어도 모델을 로드하지 않은 경우가 흔한 혼동입니다. 제공자, 서버 주소, 모델 식별자가 한 세트로 맞는지 점검하고 다시 연결 시험을 합니다. 서버 주소는 기본값과 다르게 설정했을 수도 있으니 앱의 예시 주소를 무조건 유지하지 마세요.

연결은 성공했는데 교정 결과가 마음에 들지 않으면 서버 장애로 단정할 수 없습니다. Proofread 대신 Rewrite를 선택하면 표현이 크게 바뀔 수 있고, 모델 자체의 언어 능력에 따라 한국어 결과도 달라집니다. 짧고 명확한 원문으로 다시 시험하고, 최종 문장은 사람이 읽어 의미와 사실을 확인하세요. 앱의 공식 안내는 로컬 처리에 초점을 맞추지만 사용자가 원격 주소를 직접 넣은 경우까지 같은 조건으로 볼 수는 없습니다.

로컬 주소에 연결한 경우에도 처음에 모델 파일을 준비하는 단계에는 별도 네트워크 사용이 생길 수 있습니다. 반면 이미 준비된 모델의 문장 처리 경로는 사용자가 설정한 서버 주소에 좌우됩니다. 민감한 문장을 다룬다면 View > Settings에서 현재 Provider와 Model endpoint를 다시 읽고, 주소가 127.0.0.1처럼 본인 PC를 가리키는지 확인하세요. 서버나 모델을 바꾼 뒤에는 긴 문서를 바로 넣기보다 Test connection과 짧은 문장으로 순서대로 확인하는 것이 원인을 찾기 쉽습니다.

자주 묻는 질문

Writing Tools 0.1.0은 무료인가요?

네. Flathub는 Eduardo Flores의 dev.edfloreshz.WritingTools를 무료로 표시하며 개발자 저장소는 GPL-3.0 라이선스를 공개합니다. 별도 로컬 모델 준비는 필요합니다.

앱만 설치하면 바로 문장을 교정할 수 있나요?

아니요. Ollama 또는 LM Studio의 로컬 모델 서버를 실행하고 모델을 로드한 뒤 Writing Tools에서 연결해야 합니다.

LM Studio의 모델 이름은 무엇을 적어야 하나요?

현재 LM Studio에서 로드하고 서버에 제공 중인 모델 식별자를 적으세요. 공식 화면의 google/gemma-3n-e4b는 예시입니다.

COSMIC 데스크톱이 아닌 Linux에서도 사용할 수 있나요?

개발자는 COSMIC 데스크톱용 도구라고 설명합니다. Flathub 패키지 정보에서 x86_64를 확인했으며 다른 데스크톱 환경의 동작은 이 글에서 보장하지 않습니다.

교정한 문장이 자동으로 원문에 반영되나요?

공식 화면은 입력·Generate 작업을 보여 줍니다. 결과를 원문과 비교하고 필요한 수정만 직접 반영하는 방식으로 사용하세요.

먼저 연결 시험, 그다음 짧은 문장 교정

Flathub에서 Eduardo Flores의 Writing Tools 0.1.0을 정확한 앱 ID로 찾아 설치하고, PC에서 실행 중인 Ollama 또는 LM Studio 모델을 연결하세요. Test connection이 성공하면 짧은 문장을 넣고 Proofread를 선택해 Generate를 눌러 보세요. 제안을 원문과 비교해 필요한 부분만 고치면 로컬 모델을 이용한 첫 문장 교정 작업을 끝낼 수 있습니다.