AI File Sorter란?
AI File Sorter는 선택한 폴더의 파일에 대해 카테고리, 하위 폴더, 더 알아보기 쉬운 이름을 제안하고, 사용자가 확인한 뒤 이동하거나 이름을 바꾸는 데스크톱 앱입니다. README는 이를 내용에 기반해 파일을 정리하고 이름을 바꾸는 크로스 플랫폼 도구로 설명하며, 소스 코드는 AGPL-3.0 라이선스로 공개되어 있습니다.
README에 따르면 고정 규칙에만 의존하지 않고, 모델의 제안에 선택적 화이트리스트, 최근의 유사한 결과, 승인한 검토 결정을 결합합니다. 웹사이트 하단에는 발행처로 HF Studio가 표기되어 있습니다.
입수 방법
AI File Sorter는 일반 데스크톱 프로그램처럼 설치합니다. Windows용 설치 파일 또는 포터블 버전, macOS용 디스크 이미지, Linux용 패키지가 공식 다운로드 페이지에 있습니다.
Windows
- 입수 방법:
- Windows 10 이상용 설치 파일 또는 포터블 버전을 다운로드 페이지에서 제공
Windows(스토어)
- 입수 방법:
- Microsoft Store. 다운로드 페이지에 따르면 CUDA는 지원하지 않지만 Vulkan 가속은 동작
macOS
- 입수 방법:
- Apple Silicon(M2~M5 및 M1)과 Intel용 디스크 이미지를 다운로드 페이지에서 제공. Apple 인증서로 서명되지 않아 처음에 한 번 허용해야 함
Linux
- 입수 방법:
- Debian, Ubuntu, Fedora, Rocky, Arch용 패키지를 다운로드 페이지에서 제공
웹사이트
- 입수 방법:
- filesorter.app
개인정보 처리방침
- 입수 방법:
- 웹사이트에는 페이지가 없고, Microsoft Store 등록 정보에서 한 문장짜리 설명으로 연결됨
소스 코드
확인한 버전은 v1.9.2이며 GitHub 릴리스에 따르면 2026년 8월 14일에 공개되었고, Microsoft Store 등록 정보에도 같은 업데이트 날짜가 표시됩니다. GitHub 릴리스에는 내려받을 파일이 없어 설치 파일은 웹사이트, 스토어, SourceForge에서 받습니다. 터미널은 필요 없으며, 소스에서 빌드하려면 C++ 툴체인과 Qt 6가 필요합니다.
요구 사항
README, FAQ, 웹사이트 어디에도 로컬 모델의 RAM이나 VRAM 최소 사양은 문서화되어 있지 않으며, 존재하는 수치는 앱 자체와 선택적 GPU 사용에 관한 것입니다.
운영체제
- 출처의 설명:
- Microsoft Store 등록 정보에는 Windows 10 버전 1809 이상. macOS와 Linux 빌드는 다운로드 페이지에 있습니다. README는 macOS 소스 빌드가 macOS 15 이상의 Apple Silicon을 대상으로 한다고 하지만, 다운로드 페이지에는 M1과 Intel용 디스크 이미지도 있습니다
메모리
- 출처의 설명:
- 스토어 등록 정보는 앱 자체에 최소 750 MB, 권장 1 GB를 제시하며, 언어 모델을 실행하는 데 필요한 수치는 제시하지 않습니다
GPU
- 출처의 설명:
- 선택 사항입니다. NVIDIA는 CUDA 12.x, 그 밖에는 Vulkan 1.2 이상, Apple 하드웨어는 Metal을 지원하며 쓸 수 없으면 CPU로 전환합니다. README는 VRAM 8 GB 이상이면 더 부드럽고, 4 GB에서는 일부만 GPU로 넘기거나 CPU로 전환되는 경우가 많다고 설명합니다
이미지 분석
- 출처의 설명:
- FAQ에 따르면 약 6 GB 이상의 비디오 메모리를 가진 외장 GPU가 있으면 이미지 스캔이 크게 빨라지며, CPU에서는 훨씬 느릴 수 있습니다
모델
- 출처의 설명:
- 「Select LLM」 대화 상자에서 변경 가능한 저장 폴더로 내려받습니다. 내려받기 크기는 확인한 페이지에 나와 있지 않습니다
하드웨어 점검
- 출처의 설명:
- 내장 「System compatibility check」가 작은 작업을 측정하고 사용 중인 PC에 맞는 로컬 모델을 제안합니다
이 수치는 프로젝트와 스토어 등록 정보에서 가져온 것이며, PromptQuorum은 어떤 하드웨어에서도 메모리 사용량이나 속도를 측정하지 않았습니다.
시작하는 방법
이 단계는 README의 「Safe First Run」 조언을 따른 것이며, PromptQuorum은 실행해 보지 않았습니다.
- 1앱 설치
Why it matters: 다운로드 페이지에서 사용 중인 시스템용 빌드를 받으세요. macOS에서는 서명되지 않은 앱을 「개인정보 보호 및 보안」에서 처음에 한 번 허용합니다. - 2모델 선택
Why it matters: Settings에서 「Select LLM」을 열어 로컬 모델을 내려받거나, 대신 본인의 OpenAI 또는 Gemini 키 혹은 사용자 지정 엔드포인트를 입력합니다. - 3먼저 작은 복사본으로 시험
Why it matters: 파일 20~50개를 임시 폴더에 복사해 선택하고, 원하는 옵션을 체크한 뒤 Analyze를 클릭합니다. - 4검토한 뒤 적용
Why it matters: 카테고리와 제안된 이름을 확인하고, 필요하면 시험 실행을 한 다음 Confirm & Sort를 클릭합니다. 마음이 바뀌면 Edit 메뉴의 「Undo last run」을 사용합니다.
주요 기능
아래 항목은 모두 README, FAQ, 웹사이트에서 가져온 것이며, PromptQuorum이 직접 테스트한 것은 없습니다.
- 분류. 파일마다 카테고리와 선택적 하위 카테고리를 제안하며 「More refined」와 「More consistent」 두 모드가 있고, 이름 붙인 화이트리스트에서는 주 카테고리마다 허용할 하위 카테고리를 따로 지정할 수 있습니다.
- 이름 변경. 이미지와 문서에는 이름을 제안하고, 오디오와 비디오는 내장 태그로 year_artist_album_title.mp3 같은 이름을 만듭니다. 이름 변경 전용 모드에서는 파일이 제자리에 남습니다.
- 안전 장치. 파일 미리 보기가 있는 검토 표, 원본과 대상 경로를 보여 주는 시험 실행, 저장되는 실행 취소 계획, Unity, Unreal, Godot, Blender, Git 및 일반적인 소스 코드 프로젝트를 건너뛰는 프로젝트 폴더 보호가 있습니다.
- 기억. 로컬 SQLite 캐시와 승인한 결정을 따로 보관하는 저장소가 있으며, 둘 다 Settings에 삭제 및 초기화 도구가 있습니다.
- 폴더. 로컬 폴더, 동기화된 클라우드 폴더, 외장 드라이브, 마운트한 네트워크 공유를 지원합니다. NAS는 Windows에서는 드라이브 문자를 먼저 할당하고 Linux와 macOS에서는 공유를 마운트해야 합니다.
- 언어. 인터페이스 언어에는 독일어, 프랑스어, 스페인어, 한국어, 중국어 간체 등이 있습니다. 카테고리와 파일 이름의 언어는 모델에 따라 달라지며 Gemma 1.1 7B는 영어만 지원합니다.
- Windows 확장. Microsoft Store의 선택적 유료 우클릭 부가 기능으로, 파일 탐색기에서 정리를 시작할 수 있습니다.
AI 기능과 실행 위치
언어 모델이 파일 이름, 폴더 맥락, 지원되는 경우 파일 내용을 읽고 카테고리와 새 이름을 제안하며, 모델은 로컬 또는 원격일 수 있습니다.
- 로컬 텍스트 모델. Gemma 3 4B IT, Gemma 1.1 7B, Mistral 7B가 내장 선택지이며 본인의 GGUF 파일도 등록할 수 있습니다. 내장된 llama.cpp 런타임에서 실행됩니다.
- 문서. PDF, Word, Excel, PowerPoint, OpenDocument, 일반 텍스트 형식을 읽어 선택한 모델에 전달하며, 오래된 .doc, .xls, .ppt 파일은 지원하지 않습니다.
- 이미지. 내장 시각 백엔드는 기본인 Gemma 3 4B IT와 LLaVA 1.6 Mistral 7B 두 가지이며, 각각 모델 파일과 짝이 되는 mmproj 파일이 필요합니다. 사용자 지정 시각 모델도 같은 방식으로 동작합니다.
- 오디오와 비디오. 내장 메타데이터만 사용하며, FAQ에 따르면 비디오 전체를 비전 모델로 보내지 않습니다.
- 원격 선택지. 본인의 OpenAI 키로 쓰는 ChatGPT, 본인의 키로 쓰는 Gemini, 또는 LM Studio, Ollama, 게이트웨이 같은 OpenAI 호환 사용자 지정 엔드포인트가 있습니다. README에 따르면 키는 앱의 로컬 config.ini에 저장됩니다.
- 학습. 승인한 결정은 이후 실행에서 힌트로 재사용되며, README에 따르면 모델을 학습시키거나 바꾸지 않습니다.
데이터 흐름과 개인정보
README에 따르면 로컬 모델을 쓰면 파일, 파일 이름, 이미지, 메타데이터가 컴퓨터에 남고 텔레메트리는 전송되지 않으며, 인터넷 연결은 원격 모델을 쓸 때만 필요합니다. 분류 캐시는 config.ini 옆에 있는 로컬 SQLite 데이터베이스로, 디렉터리 경로, 파일 이름, 카테고리, 제안된 이름을 저장합니다.
OpenAI, Gemini 또는 사용자 지정 엔드포인트를 선택하면 본인의 계정으로 해당 서비스에 데이터가 전송되므로 그 서비스의 정책이 적용됩니다. 앱 자체에 대해 찾은 개인정보 관련 글은 Microsoft Store 등록 정보에서 연결된 한 문장짜리 설명뿐이며, 개인 데이터를 수집, 저장, 전송하지 않고 모든 처리는 기기에 남는다고 밝힙니다.
📌참고: 이는 프로젝트 측의 표명일 뿐 감사 결과가 아닙니다. 웹사이트에는 개인정보 페이지가 없고, 한 문장짜리 설명에는 원격 모델 옵션, 업데이트 알림, 모델 내려받기에 대한 언급이 없습니다. README는 사진의 GPS 데이터로 조회한 지명을 캐시에 보관한다고 하지만, 어떤 서비스가 그 조회를 수행하는지는 밝히지 않습니다. PromptQuorum은 네트워크 트래픽을 점검하지 않았습니다.
이런 분께 적합합니다
- 다운로드, 스캔, 스크린샷 폴더가 넘치는 분으로, 제안된 폴더와 이름을 한 줄씩 승인하고 싶은 경우.
- 개인정보를 중시하는 사용자로, 로컬 모델을 선호하고 모델 파일에 쓸 디스크 공간을 낼 수 있는 경우.
- 외장 드라이브나 NAS 보관함을 가진 분으로, 먼저 마운트한 뒤 작은 묶음으로 나눠 정리하는 경우.
확인하지 못한 사항
- 품질과 속도. 제안의 정확도, 실행 시간, 하드웨어에 따른 차이는 테스트하지 않았습니다.
- 하드웨어 요구 사항. 확인한 페이지에는 로컬 모델의 RAM 최소 사양도, 모델 내려받기 크기도 없습니다.
- 실행 취소. README는 「Undo last run」을 충돌하거나 바뀐 파일을 건너뛰는 최선 노력 방식으로 설명하며, 직접 시험하지 않았습니다.
- 개인정보. 한 문장짜리 설명만 있습니다. 데이터 흐름과 개인정보를 참고하세요.
- macOS. 빌드는 Apple 서명이 없으며, 지원하는 macOS 버전이 README와 다운로드 페이지에서 서로 다릅니다.
- 모델 라이선스. 내려받을 수 있는 모델의 라이선스는 검토하지 않았습니다.
경쟁 제품과 대안
디렉터리에는 리뷰가 있는 다른 로컬 파일·이미지 도구가 두 가지 더 있지만, 어느 쪽도 같은 방식으로 파일 이름을 바꾸고 이동하지는 않습니다.
Hyperlink (Nexa AI)
- 플랫폼:
- Windows, macOS
- 가격 / 라이선스:
- 무료 / 독점
- 핵심 차이점:
- 파일 이름을 바꾸거나 이동하지 않고, 로컬 파일을 검색해 관련 질문에 답함
Hyperlink (Nexa AI) 관련 문서 (1개)
- Hyperlink (Nexa AI) Review: On-Device File Search업데이트 2026년 9월 12일
PixlStash
- 플랫폼:
- Windows, macOS, Linux
- 가격 / 라이선스:
- 무료 / GPL-3.0
- 핵심 차이점:
- 로컬 AI로 태그를 붙이고 검색하는 이미지 라이브러리 관리 도구로, 이미지만 다룸
PixlStash 관련 문서 (1개)
각 앱의 현재 가격, 라이선스, 플랫폼은 해당 앱의 공식 페이지에서 확인하세요.
자주 묻는 질문
확인하기 전에 AI File Sorter를 닫으면 어떻게 되나요?
분석은 제안만 준비하므로 파일은 바뀌지 않습니다. FAQ에 따르면 같은 폴더를 다시 분석할 때 저장된 결과가 재사용될 수 있습니다.
Ollama나 LM Studio와 함께 쓸 수 있나요?
네, OpenAI 호환 사용자 지정 엔드포인트 옵션을 통해 가능합니다. FAQ에 따르면 Ollama는 로컬 서버(보통 localhost:11434)로 연결하며, LM Studio로 이미지를 처리하려면 비전을 지원하는 모델이 필요합니다.
스캔한 PDF도 읽을 수 있나요?
아직은 읽지 못합니다. FAQ에 따르면 이미지로만 된 스캔 PDF는 먼저 다른 도구로 OCR을 해야 하며, OCR 지원은 계획되어 있습니다.
설정과 모델은 어디에 저장되나요?
설정은 Windows에서는 %APPDATA%\AIFileSorter, macOS에서는 ~/Library/Application Support/AIFileSorter, Linux에서는 ~/.config/AIFileSorter에 있습니다. 내려받은 모델은 별도의 llms 폴더에 있으며 옮길 수 있습니다.
백그라운드에서 계속 실행되나요?
아니요. FAQ는 열어서 실행하고 검토한 뒤 닫는 일괄 처리 도구로 설명하며, 저사양 모드나 백그라운드 부하 조절 기능은 없다고 밝힙니다.
결론
AI File Sorter는 어수선한 파일에 대해 검토할 수 있는 폴더와 파일 이름 제안을 얻는, 무료이며 활발히 업데이트되는 방법입니다. 기본값은 로컬 모델이고 실행 취소 기능이 문서화되어 있습니다. 반면 로컬 모델의 RAM 수치는 자료에 없고, 스캔 PDF와 중복 감지는 지원되지 않으며, macOS 빌드는 서명되어 있지 않고, 개인정보에 관한 설명은 한 문장뿐이며, 품질에 관한 주장은 여기서 확인할 수 없었습니다. 폴더를 작은 묶음으로 나누어 검토하며 정리하려는 분께 맞고, 오프라인 동작을 확실히 보장받아야 한다면 직접 네트워크 모니터링으로 확인해야 합니다.
출처
- AI File Sorter 웹사이트 — 기능, 다운로드, 가격, FAQ, 변경 내역 페이지, 2026년 10월 28일 확인.
- GitHub의 AI File Sorter — README, 릴리스 노트, 커밋 활동, 2026년 10월 28일 확인.
- Microsoft Store의 AI File Sorter — 시스템 요구 사항, 업데이트 날짜, 개인정보 관련 설명, 2026년 10월 28일 확인.