Hacker News Show
원문 사이트 ↗Hacker News Show는 'Show HN' 카테고리로, 창업자·인디 해커가 자체 제작한 신규 제품을 공개하는 공간입니다. MVP 출시·프로덕트 데모·사이드 프로젝트 사례가 모이며 한국 인디 해커·창업 준비자에게 직접 영감을 주는 매체입니다.
Hacker News Show 주요 토픽
Hacker News Show 관련 글 — 46 페이지
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Show HN: clip.video – 팟캐스트와 긴 비디오를 짧은 세로 AI 클립으로 변환하기
clip.video는 팟캐스트나 웨비나 같은 긴 영상을 AI가 분석하여 바이럴 가능성이 높은 구간을 찾아 9:16 세로형 클립으로 자동 변환해주는 도구입니다. 자막 생성, 피사체 중심 리프레임, 다국어 지원 기능을 갖추었으며, 특히 영상 길이에 관계없이 무제한 클립 생성을 지원하는 단일 요금제가 특징입니다.
Show HN: clip.video - Turn podcasts and long videos into short vertical clips↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: 제 열두 살 아이가 로블록스에 너무 몰두해서 직접 FPS를 만들었어요
로블록스 사용자였던 12세 개발자가 별도의 설치 없이 브라우저에서 바로 즐길 수 있는 FPS 게임 'Cooked'를 출시했습니다. 이 게임은 독특한 접속 방식과 다양한 무기 체계, 모바일 최적화 기능을 갖추고 있어 웹 기반 멀티플레이어 게임의 새로운 가능성을 제시합니다.
Show HN: I hated how much my 12-year-old played Roblox, so we built our own FPS↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: Sidenote - 렌더링된 블로그에 댓글 달기, LLM이 Git diff 작성
Sidenote는 마크다운 기반 블로그 작성자가 렌더링된 페이지 위에서 직접 코멘트를 남기고, LLM 에이전트가 이를 실제 소스 코드 수정 사항(git diff)으로 변환해주는 도구입니다. 사용자는 브라우저를 떠나지 않고도 질문을 하거나 내용을 수정할 수 있어 개발 워크플로우의 효율성을 극대화합니다.
Show HN: Sidenote – comment on your rendered blog, an LLM writes the Git diff↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: 세 가지 작은 브라우저 원시 기능 – 아이덴티티, 핸드오프, 내구적인 로컬 저장
개발자 Sarwagya Singh가 공개한 이 프로젝트들은 계정이나 서버 없이도 브라우저 내에서 암호화된 신원 유지, 기기 간 상태 전달, 안정적인 로컬 저장을 가능하게 하는 네 가지 실험적 도구들을 다룹니다. 웹 런타임의 일관성을 높이고 클라우드 의존도를 낮추려는 기술적 시도가 핵심입니다.
Show HN: Three small browser primitives – identity, handoff, durable local↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: 순수 Go와 HTML로 오프라인 우선 웹 앱 구축하기
Swag은 별도의 JavaScript 프레임워크나 JSON API 설계 없이 순수 Go와 HTML, HTMX만으로 오프라인 환경에서도 완벽하게 동작하는 PWA를 구축할 수 있게 돕는 도구입니다. 개발자는 단일 코드베이스로 서버 사이드 렌더링과 WASM 기반의 클라이언트 로직을 동시에 배포하여 네트워크 지연 없는 사용자 경험을 구현할 수 있습니다.
Show HN: Build offline-first web apps in pure Go and HTML↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: CAVS - 게임 에셋을 위한 오픈소스 콘텐츠 주소 지정 업데이트 시스템
CAVS는 기존 게임 에셋 포맷을 유지하면서 변경된 청크(Chunk)만 식별하여 전송하는 콘텐츠 주소 지정 방식의 스트리밍 레이어입니다. 이를 통해 게임 업데이트 용량을 획기적으로 줄이고, 서버 저장 공간의 중복을 제거하며, 클라이언트의 메모리 사용량을 일정하게 유지할 수 있습니다.
Show HN: CAVS – Open-source content-addressable updates for game assets↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: Handoff - Claude Code 세션 간의 인증된 컨텍스트 브리지
Claude Code의 긴 세션에서 발생하는 컨텍스트 노후화와 환각 현상을 방지하기 위해, 검증된 작업 상태를 HANDOFF.md 파일로 기록하고 다음 세션에 전달하는 도구입니다. 단순히 요약하는 것이 아니라 Git 명령어를 통해 실제 변경 사항을 재검증하여 실패한 접근 방식과 결정 사항을 정확하게 보존합니다.
Show HN: Handoff – a verified context bridge between Claude Code sessions↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: EdgeRunner - Swift와 Metal로 GGUF 모델 실행하기
EdgeRunner는 Apple Silicon 환경에서 네트워크 연결 없이 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬로 구동할 수 있는 Metal-native 프레임워크입니다. GGUF 포맷 지원과 최적화된 커널을 통해 초고속 토큰 생성 및 저지연 추론을 제공하며, iOS와 macOS 앱 개발자에게 강력한 온디바이스 AI 구현 도구를 제공합니다.
Show HN: EdgeRunner – run GGUF models with Swift and Metal↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: Goldseam - 로컬 LLM으로 깨진 Cypress 선택자 복구하기
Goldseam은 개발자가 보유한 로컬 LLM(Ollama, Claude 등)을 연결해 깨진 Cypress 셀렉터를 찾아내고 수정 가능한 git diff 형태로 제안하는 도구입니다. 단순한 자동 수정을 넘어 6단계 검증 과정을 통해 테스트의 신뢰성을 보장하며, 데이터 유출 걱정 없는 프라이빗한 환경에서의 테스트 자동화 구현을 지원합니다.
Show HN: Goldseam – heal broken Cypress selectors with a local LLM↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: Meon - 선언적 플랫 파싱 엔진 (SoA, AST 없음)
Meon은 Rust 기반의 파싱 엔진으로, 복잡한 트리 구조를 생성하는 대신 연속된 배열 형태의 테이블을 구축하여 데이터 접근 속도를 높였습니다. 제로 카피(Zero-copy) 기술과 선언적 문법 정의를 통해 메모리 오버헤드를 최소화하면서도 특정 텍스트 요소를 매우 빠르게 추출할 수 있는 것이 특징입니다.
Show HN: Meon – declarative flat-parsing engine (SoA, no AST)↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: GameFork - AI 에이전트가 MCP를 통해 브라우저 게임을 퍼블리싱하고 포크합니다.
GameFork는 HTML 파일이나 GitHub 리포지토리를 기반으로 누구나 게임을 포스하고 수정할 수 있는 협업 플랫폼입니다. 특히 AI 에이전트가 MCP(Model Context Protocol)를 통해 직접 게임을 개발 및 배포할 수 있는 워크플로우를 제공하며, 잠들어 있는 IP를 커뮤니티와 AI가 함께 부활시키는 모델을 지향합니다.
Show HN: GameFork – AI agents publish and fork browser games via MCP↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: Nomlings - 클로드 코드 세션 토큰을 먹는 가상 애완동물
Nomlings는 Claude Code 세션에서 발생하는 토큰 소모와 작업 완료 이벤트를 추적하여 3D 가상 애완동물을 성장시키는 애플리케이션입니다. 개발자의 코딩 세션을 게임 요소와 결합하여 성취감을 높이며, 개인정보 보호를 위해 데이터 내용이 아닌 사용량 수치만을 처리합니다.
Show HN: Nomlings – a virtual pet that eats your Claude Code session's tokens↗hacker-news.firebaseio.com
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Show HN: 제가 일본 수도를 파리로 착각하는 언어 모델을 학습시켰어요
기존 Transformer 기반 LLM의 긴 문맥 처리 비용 문제를 극복하고자 Mamba-2와 마스크 확산(Masked Diffusion) 방식을 결합한 DIMBA II 아키텍처를 소개합니다. 비록 학습 과정의 오류로 인해 일부 사실 관계가 틀린 모델이 생성되었으나, 효율적인 컨텍스트 처리를 위한 새로운 구조적 가능성을 제시했습니다.
Show HN: I trained a language model that thinks the capital of Japan is Paris↗hacker-news.firebaseio.com









