Show HN 뉴스
Hacker News의 Show HN, Launch HN에 올라온 새로운 프로젝트와 제품을 소개합니다.
총 3,016건·최신 업데이트
- 2922
Show HN: Lmscan – AI 텍스트 감지 및 작성 LLM 식별 도구 (별도 의존성 없음)
lmscan은 별도의 API나 GPU 없이 로컬 환경에서 실행 가능한 오픈소스 AI 텍스트 탐지 및 LLM 지문 인식 도구입니다. 통계적 언어학 지표를 활용해 텍스트의 AI 생성 여부를 판별할 뿐만 아니라, GPT-4, Claude, Gemini 등 어떤 모델이 작성했는지까지 식별해냅니다.
Show HN: Lmscan – Detect AI text and fingerprint which LLM wrote it (zero deps)↗github.com
- 2925
Show HN: VigIA – .NET 10에서 LLM 환각을 막는 결정론적 FSM
VigIA는 LLM의 확률적 특성으로 발생하는 환각(Hallucination)과 상태 오염 문제를 해결하기 위해 .NET 10 기반의 결정론적 유한 상태 머신(FSM)을 도입한 오케스트레이션 프레임워크입니다. LLM을 논리 엔진이 아닌 단순 파서로 격하시키고, 엄격한 도메인 규칙 검증과 스냅샷 롤백을 통해 에이전트의 신뢰성을 보장합니다.
Show HN: VigIA – A deterministic FSM in .NET 10 to stop LLM hallucinations↗github.com
- 2927
Show HN: Steadcast – 학습을 위한 무료 Mac 팟캐스트 플레이어, 배경 소음용은 아님
Steadcast는 단순한 배경음용 팟캐스트 플레이어를 넘어, '학습'을 목적으로 설계된 macOS 전용 팟캐스트 플레이어입니다. Apple의 Speech 프레임워크와 Apple Intelligence를 활용해 온디바이스(On-device)로 텍스트 변환, 요약, 메모 기능을 제공하며, 구독 없이 로컬 중심의 지식 관리 경험을 제공합니다.
Show HN: Steadcast – Free Mac podcast player for learning, not background noise↗steadcast.co
- 2930
Show HN: QVAC SDK, 로컬 AI 애플리케이션 개발을 위한 범용 JavaScript SDK
QVAC SDK는 클라우드 API 없이 데스크톱, 모바일, 서버 환경에서 로컬 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주는 범용 JavaScript/TypeScript SDK입니다. P2P 기반의 모델 배포와 로컬 추론을 통해 데이터 프라이버시를 강화하고 인프라 비용을 획기적으로 줄이는 것을 목표로 합니다.
Show HN: QVAC SDK, a universal JavaScript SDK for building local AI applications↗news.ycombinator.com
- 2935
Launch HN: Twill.ai (YC S25) – 클라우드 에이전트에게 위임하고 PR을 돌려받으세요
Twill.ai(YC S25)는 개발자가 잠든 사이에도 버그 수정, 기능 구현, PR(Pull Request) 생성을 자율적으로 수행하는 클라우드 기반 AI 코딩 에이전트 플랫폼입니다. 단순한 코드 보조를 넘어 연구, 계획, 구현, 테스트, 리뷰에 이르는 구조화된 워크플로우를 통해 신뢰할 수 있는 소프트웨어 개발 자동화를 제공합니다.
Launch HN: Twill.ai (YC S25) – Delegate to cloud agents, get back PRs↗twill.ai
- 2940
Show HN: Zoneless – USDC를 사용하여 수수료가 $0.002인 오픈 소스 Stripe Connect 클론
Zoneless는 Solana 네트워크의 USDC를 활용하여 Stripe Connect의 높은 수수료 문제를 해결하는 오픈소스 결제 솔루션입니다. Stripe와 동일한 API 구조를 제공하여 개발자 친화적이며, 글로벌 마켓플레이스의 정산 비용을 획기적으로 낮춰줍니다.
Show HN: Zoneless – Open-source Stripe Connect clone with $0.002 fees using USDC↗github.com













