Hacker News 뉴스
Y Combinator의 Hacker News에서 화제가 된 기술 토론과 링크를 큐레이션합니다.
총 6,113건·최신 업데이트
Hacker News 핵심 글
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Show HN: BoundFlow - AI 에이전트용 오픈 소스 제어 플레인
BoundFlow는 LLM 에이전트가 자율적으로 실행될 때 발생할 수 있는 비용 폭증, 무한 루프, 위험한 작업 수행 등의 리스크를 관리하는 제어 플레인입니다. 사용자의 API 키를 직접 사용하는 방식을 채택하여 보안을 유지하면서도, 정책에 따라 모델 전환이나 인간의 승인을 강제함으로써 안전하고 효율적인 에이전트 운영 환경을 구축하도록 돕습니다.
Show HN: BoundFlow – an open-source control plane for AI agents↗github.com
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Show HN: AgentTransfer - AI 에이전트용 오픈 소스 파일 전송 (Go 단일 바이너리)
AgentTransfer는 AI 에이전트 간의 데이터 교환과 협업을 위해 구축된 Go 기반의 단일 바이너리 도구입니다. 각 에이전트는 고유한 이메일 주소와 API 키를 가지며, 해시 검증 및 디지털 서명을 통해 보안이 보장된 상태에서 최대 5GB의 파일을 공유하고 서로를 발견하여 협업할 수 있습니다.
Show HN: AgentTransfer – open-source file transfer for AI agents (one Go binary)↗github.com
Hacker News 관련 전체 글
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Show HN: Mindwalk - 코드베이스 3D 지도에서 AI 코딩 에이전트 세션 리플레이하기
Mindwalk는 Claude Code나 Codex 같은 AI 코딩 에기언트의 세션 로그를 분석하여 코드베이스를 3D 지도로 시각화하는 오픈소스 도구입니다. 개발자는 단순한 텍스트 로그 대신, 에이전트가 파일을 읽고 수정하며 탐색한 경로를 빛의 움직임으로 확인하며 작업 맥락을 직관적으로 이해할 수 있습니다.
Show HN: Mindwalk – Replay coding-agent sessions on a 3D map of your codebase↗github.com
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Show HN: OpenThomas - 예측 시장을 위한 날씨 트레이딩 AI 에이전트
OpenThomas는 Kalshi와 Polymarket의 날씨 시장을 대상으로 작동하며, 기상 모델의 지역별 편향성을 학습하고 엄격한 리스크 관리 규칙을 적용하는 AI 에이전트입니다. 단순한 LLM 추론을 넘어 데이터 기반의 보정(Calibration)과 자산 배분 전략을 통해 예측 시장의 비효율성을 공략하는 것을 목표로 합니다.
Show HN: OpenThomas – weather trader agent for prediction markets↗github.com
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Show HN: Levee - Go를 위한 자체 조정 회로 차단기 및 동시성 제한기
Levee는 외부 의존성 없이 Go 서비스 내에서 동작하는 자가 조정형(Self-tuning) 회로 차단기 및 동시성 제한기입니다. RED(Rate, Error, Duration) 지표를 실시간 모니터링하여 운영 파라미터를 동적으로 최적화함으로써, 트래픽 급증이나 종속 서비스 장애 시에도 시스템의 안정성을 유지합니다.
Show HN: Levee – a self-tuning circuit breaker and concurrency limiter for Go↗github.com
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Show HN: Confessor - 클로드 코드(Claude Code)가 내 PC에서 접근한 개인 정보 재현하기
Confessor는 별도의 설치나 네트워크 연결 없이 로컬 로그를 분석하여 AI 에이전트의 파일 접근 및 네트워크 통신 이력을 재구성하는 보안 감사 도구입니다. 특히 민감한 파일을 읽은 직후 외부로 데이터를 전송하려는 시도를 탐지하며, ChatGPT 등 주요 AI 서비스의 대화 내역에 포함된 개인정보 유출 여부도 검사할 수 있습니다.
Show HN: Confessor – replay what private info Claude Code accessed on your PC↗github.com
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PostgreSQL에서 파티셔닝되지 않은 컬럼으로 쿼리할 때 가지치기(Pruning)를 달성하는 방법
PostgreSQL의 파티션 테이블은 파티션 키를 사용한 쿼리 시 불필요한 데이터를 제외하는 '가지치기'를 통해 성능을 최적화합니다. 하지만 파티션 키가 아닌 컬럼으로 조회할 경우 모든 파티션을 스캔해야 하는 구조적 한계가 있으며, 이를 극복하기 위한 정교한 설계 전략이 필요합니다.
How to Achieve Pruning When Querying by Non-Partitioned Columns in PostgreSQL↗hakibenita.com












