Show HN 뉴스
Hacker News의 Show HN, Launch HN에 올라온 새로운 프로젝트와 제품을 소개합니다.
총 2,939건·최신 업데이트
- 143
Show HN: Reachpad CLI – 앱 개발을 위해 몇 초 만에 무료 샌드박스 실행하기
Reachpad CLI는 코딩 에이전트가 실행되는 클라우드 워크스페이스의 디스크와 메모리 상태를 보존하여, 작업 중단 후에도 즉시 세션을 재개할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자는 Homebrew나 npm을 통해 간편하게 설치할 수 있으며, 강력한 보안 검증과 인증 시스템을 통해 안전한 개발 환경을 구축할 수 있습니다.
Show HN: Reachpad CLI – Spin up free sandboxes in seconds to develop apps↗github.com
- 145
Show HN: TeXbrain, 브라우저에서 WASM을 통해 pdfTeX을 실행하는 LaTeX 편집기
TeXbrain은 별도의 서버나 계정 없이 브라우저만으로 LaTeX 문서를 작성, 컴파일, Git 동기화까지 가능한 오픈소스 에디터입니다. WebAssembly를 통해 pdfTeX 엔진을 브라우저에서 직접 구동하며, 로컬 파일 시스템 접근과 오프라인 작업까지 지원하는 것이 특징입니다.
Show HN: TeXbrain, a LaTeX editor that runs pdfTeX in the browser via WASM↗github.com
- 146
Show HN: Orbit - 여러 저장소에 적용되는 단일 에이전트: 실제 Worktrees, 인덱스 불필요
Orbit은 AI 코딩 에이전트가 여러 Git 저장소를 하나의 통합된 워크스페이스처럼 다룰 수 있게 해주는 솔루션입니다. 인덱싱된 데이터 조각이 아닌 실제 소스 코드와 Git 히스토리를 직접 참조하여 정확도를 높였으며, 저장소 간의 의존성을 에이전트가 실시간으로 파악하고 수정할 수 있도록 지원합니다.
Show HN: Orbit - One agent across many repos: real worktrees, no index↗github.com
- 148
Show HN: 확률 요소가 있는 퍼즐 게임(Drop7)에서 최적 전략 탐색하기
이 글은 확률적 변수가 존재하는 퍼즐 게임 'Drop7'의 최적 알고리즘을 찾기 위한 연구 현황을 다룹니다. 현재 가장 강력한 알고리즘인 'fair depth-4 expectimax'도 목표 점수인 100만 점에 크게 못 미치는 30만 점 수준에 머물러 있어, 정교한 확률 모델링과 탐색 전략의 필요성을 강조합니다.
Show HN: Searching for optimal strategies in a puzzle game with chance (Drop7)↗drop7.dev
- 150
Show HN: Typeclip – 사람처럼 화면 녹화 시 클립보드 내용을 입력합니다.
Typeclip은 클립보드 내용을 사람이 직접 치는 듯한 불규칙한 리듬, 일시적 멈춤, 선택적 오타 등을 구현하여 텍스트 붙여넣기가 부자연스러운 데모 영상 제작을 돕습니다. 시드(seed) 기능을 통해 동일한 타이핑 퍼포먼스를 재현할 수 있으며, macOS의 접근성 권한을 활용해 실제 키보드 이벤트를 생성합니다.
Show HN: Typeclip – types your clipboard like a human, for screen recordings↗github.com
- 154
Show HN: 움직이는 블록을 놓쳐서, 실제 Linux 디스크 디프래그멘터를 만들었습니다.
Defragger는 기존 커맨드라인 도구의 단순한 래퍼가 아니라, 커널 인터페이스를 직접 활용하여 ext4 및 FAT 파일 시스템의 파편화를 분석하고 재구성하는 리눅스용 GUI 도구입니다. Rust와 Qt 6를 기반으로 제작되었으며, 보안을 위해 PolicyKit을 통한 권한 분리 구조를 채택하여 안전한 파일 시스템 조작을 지원합니다.
Show HN: I missed the moving blocks, so I built a real Linux disk defragmenter↗github.com
- 159
Show HN: 스크린 메모리, 스크린샷 없이 텍스트로 Markdown
Ambient Context는 스크린샷이나 영상 촬영 없이 macOS의 접근성 API를 통해 현재 활성화된 창의 텍스트만 추출하여 일별 마크다운 파일로 저장하는 앱입니다. 이 데이터는 로컬에 저장되어 Claude Code와 같은 LLM 에이전트가 사용자의 작업 이력을 학습하고 질문에 답하는 '개인용 메모리'로 활용될 수 있습니다.
Show HN: Screen memory without screenshots, just text to Markdown↗github.com











