Show HN 뉴스
Hacker News의 Show HN, Launch HN에 올라온 새로운 프로젝트와 제품을 소개합니다.
총 917건·최신 업데이트
Show HN 핵심 글
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Show HN: MigraDiff – migra(PostgreSQL 스키마 차이) 유지보수 포크
MigraDiff는 PostgreSQL 스키마 간의 차이점을 분석해 필요한 SQL 스크립트를 자동으로 생성하는 도구로, 지원이 중단된 기존 migra 프로젝트의 활발한 포크 버전입니다. Python 3.12 지원과 더불어 위험도 분류 기능, CI/CD 파이프라인 통합 등 개발 생산성과 안정성을 높이는 강력한 기능을 제공합니다.
Show HN: MigraDiff – maintained fork of migra (PostgreSQL schema diff)↗github.com
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Show HN: Repolog, SEO, 성능, 보안, 그리고 AI 준비 상태를 위한 웹사이트 감사 도구
Repolog은 웹사이트의 SEO, 성능, 보안 및 AI 준비 상태를 단 몇 초 만에 스캔하여 종합적인 보고서를 제공하는 도구입니다. 특히 ChatGPT, Claude, Perplexity 등 주요 AI 모델이 웹사이트의 정보를 얼마나 잘 파악할 수 있는지 측정하는 'AI readiness' 기능을 핵심으로 내세우고 있습니다.
Show HN: Repolog, website audit for SEO, performance, security, and AI readiness↗repolog.io
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Show HN: Elemental – 일반 JavaScript로 만드는 간단한 프론트엔드
Elemental은 React나 Vue와 같은 무거운 프레임워크 대신, 표준 자바스크립트 함수와 중첩 구조를 사용하여 선언적으로 UI를 생성하는 라이브러리입니다. Reactor.js를 기반으로 상태 변화를 자동으로 감지하여 필요한 부분만 업데이트하는 반응형 시스템을 제공하며, 기존 코드베이스에 부분적으로 도입하기 매우 용이합니다.
Show HN: Elemental – simple front ends in plain JavaScript↗github.com
Show HN 관련 전체 글
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Show HN: Sudachi와 ModernBERT를 활용한 문맥 인식 일본어 읽기 문자 표시
Sudachi 형태소 분석기와 ModernBERT 언어 모델을 활용해 일본어 한자의 읽기(후리가나)를 문맥에 맞게 자동으로 생성해주는 브라우저 확장 프로그램이 출시되었습니다. 텍스트, PDF, 이미지 등 다양한 포맷을 지원하며, JLPT 레벨별 필터링 기능을 통해 학습자 맞춤형 학습 환경을 제공합니다.
Show HN: Context-aware Japanese furigana using Sudachi and ModernBERT↗ezfurigana.com
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Show HN: Promptloop – 터미널에서 프롬프트 평가를 만들고 실행하고 개선하세요
Promptloop은 개발자가 터미널을 떠나지 않고도 프롬프트의 성능을 정량적으로 평가하고 개선할 수 있는 인터랙티브 CLI 도구입니다. 테스트 케이스 생성, JSON 스키마 검증, LLM 기반 평가 및 프롬프트 수정 제안(diff) 기능을 통해 프롬프트 엔지니어링의 반복적인 루프를 자동화합니다.
Show HN: Promptloop – create, run, and improve prompt evals from the terminal↗github.com
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Show HN: 제가 더 중요한 것을 기준으로 저장소를 순위 매긴 GitHub 검색을 개선했습니다
Vexa는 화상 회의에 참여하여 실시간으로 대화를 기록하고 텍스트로 변환하는 기능을 제공하는 오픈소스 미팅 봇 API입니다. 기존의 Recall.ai나 Otter.ai 같은 서비스의 대안으로, 직접 서버에 구축(self-hostable)하거나 호스팅 서비스를 이용할 수 있어 비용 효율성과 데이터 보안을 동시에 확보할 수 있습니다.
Show HN: I built a better GitHub search that rank repos by what matters↗reposeek.ai
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Show HN: Tiny-vLLM – C++와 CUDA 기반의 고성능 LLM 추론 엔진
'tiny-vllm'은 vLLM의 경량화된 학습용 버전으로, C++와 CUDA를 사용하여 Llama 3.2 모델의 고성능 추론 엔진을 직접 구현하는 과정을 담고 있습니다. KV 캐시, PagedAttention, 연속 배치(Continuous Batching) 등 최신 추론 최적화 기술의 핵심 원리를 소스 코드와 강의를 통해 상세히 다룹니다.
Show HN: Tiny-vLLM – high performance LLM inference engine in C++ and CUDA↗github.com












