Show HN 뉴스
Hacker News의 Show HN, Launch HN에 올라온 새로운 프로젝트와 제품을 소개합니다.
총 4,162건·최신 업데이트
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Show HN: Drift - 임베딩 모델 업그레이드는 재인덱싱이 아닌 로테이션이어야 합니다
Drift는 매번 전체 데이터를 다시 임베딩해야 하는 기존 RAG 시스템의 고비용·저효율 문제를 해결하기 위해 등장한 Spark 네이티브 도구입니다. 중복 제거, 증분 업데이트(CDC), 그리고 어댑터 기술을 이용한 모델 전환 기능을 통해 임베딩 라이프사이클을 체계적으로 관리합니다.
Show HN: Drift – an embedding-model upgrade should be a rotation, not a reindex↗github.com
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Show HN: 에이전트 코딩 대기 시간 동안 학습하기
Foyer는 Claude Code나 Codex와 같은 AI 코딩 에기트가 작업을 수행하는 동안 발생하는 불필요한 대기 시간을 활용하여, 현재 작업의 진행 상황을 요약해 보여주고 관련 주제에 대한 심화 연구를 돕는 대시보드 도구입니다. 개발자가 에이전트의 완료를 기다리며 집중력이 흐트러지는 문제를 해결하고, 동일한 컨텍스트 내에서 생산적인 학습을 이어갈 수 있도록 설계되었습니다.
Show HN: Learn while you wait for your agents to code↗github.com
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Show HN: Meadow Mind - 7B 디퓨전 LLM이 제로 트레이닝으로 Gym 게임을 플레이합니다
Meadow Mind는 기존의 오토레그레시브(AR) 방식 대신 디퓨전 언어 모델을 활용하여, 학습 과정 없이도 약 0.4초라는 매우 낮은 지연 시간으로 복잡한 환경에서 의사결정을 내립니다. 사용자가 자연어로 상태와 규칙을 정의하기만 하면 모델이 즉각적으로 반응하며, 이는 강화학습의 보상 설계나 대규모 데이터 학습 없이도 높은 성능을 보여줍니다.
Show HN: Meadow Mind – a 7B diffusion LLM plays Gym games with zero training↗github.com
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Show HN: Artie - 실시간 데이터 복제, 이제 셀프 서비스로 웨어하우스에 제공합니다
Artie는 Postgres, MySQL, MongoDB 등 다양한 소스에서 데이터 웨어하우스로의 실시간 데이터 복제를 지원하는 서비스입니다. 인프라 관리 부담 없이 sub-minute latency와 exactly-once delivery를 보장하며, 기존 Kafka 기반 구축 방식보다 훨씬 빠른 배포와 운영 효율성을 제공합니다.
Show HN: Artie – Real-time data replication to your warehouse, now self-serve↗artie.com
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Show HN: 리옹가프 스태빌리티 이론을 적용하여 LLM 에이전트의 나선형 현상 감지하기
state-harness는 LLM 에이전트 실행 중 발생하는 컨텍스트 누적, 재시도 폭풍 등의 비정상적인 패턴을 실시간으로 감지하는 런타임 안전 장치입니다. 단순한 예산 제한을 넘어 실패 원인을 분류하고 구체적인 최적화 방안을 제안함으로써 에이전트 운영의 가시성과 비용 효율성을 동시에 확보합니다.
Show HN: I applied Lyapunov stability theory to detect when LLM agents spiral↗github.com
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Show HN: LocalCode - 일반 영어를 CLI 명령어로 변환하는 Apple의 로컬 AI 활용법
LocalCode는 Apple Silicon Mac에서 실행되는 온디바이스 AI 기반 CLI 도구로, 사용자의 자연어 입력을 터미널 명령어로 변환하고 실행 전 승인을 거치는 PoC 프로젝트입니다. 모든 연산이 클라우드 없이 로컬에서 처리되어 보안성이 뛰어나며, 애플의 최신 Foundation Models 프레임워크 활용 가능성을 증명합니다.
Show HN: LocalCode – turn plain English into CLI commands with Apple's local AI↗github.com
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Show HN: KnowledgeMCP – 모든 문서를 MCP 엔드포인트로 변환하세요 (쿼리 시 0 LLM)
KnowledgeMCP는 파편화된 문서를 Claude나 Cursor 같은 AI 에이전트가 즉시 읽고 검색할 수 있는 MCP(Model Context Protocol) 엔드포인트로 만들어줍니다. 특히 LLM 호출 없이 로컬 임베딩과 OpenSearch를 활용하여 쿼리 비용을 제로화하고 지연 시간을 최소화한 것이 핵심입니다.
Show HN: KnowledgeMCP – Turn any docs into an MCP endpoint (0 LLM at query time)↗github.com
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Show HN: 내 체스 경기 실수를 분석하는 AI 트레이너 - Hires Chess Trainer
Hires Chess Trainer는 Chess.com과 Lichess의 경기 기록을 가져와 사용자의 실수(전술, 오프닝, 엔드게임)를 자동으로 추출하고 분석합니다. 추출된 오류를 간격 반복 학습법을 통해 체득할 수 있도록 설계되어 개인 맞춤형 훈련 환경을 제공하는 Python 기반 애플리케이션입니다.
Show HN: Hires Chess Trainer – drill the mistakes from your own chess games↗github.com











