▲neo 10달전 | parent | favorite | on: GN⁺: Ask HN: LLMs으로 무엇을 만들었나요?(news.ycombinator.com)Hacker News 의견 판매를 좋아하지 않는 한 사용자는 실제와 같은 방식으로 콜드 콜링을 연습할 수 있는 AI를 통화할 수 있는 전화번호를 설정함. 이 AI는 판매 통화를 시뮬레이션함. 사용자는 AI와 핸즈프리 통화가 유용하다는 것을 발견하여 일반적인 목적으로도 사용함. 현재는 오프라인 상태이지만, 스택과 배포 정보가 포함된 코드는 GitHub에서 제공됨. 모든 것은 $35 가격의 라즈베리 파이에서 운영됨. 다른 사용자는 할머니의 레시피를 기반으로 한 요리책을 "작성"하는 데 도움을 줌. 할머니의 100번째 생일을 맞아 아버지가 수년간 모은 250페이지 이상의 레시피를 복원함. 일부는 타자기로, 다른 일부는 할머니가 손으로 쓴 것임. 아버지는 타이핑된 레시피를 스캔하고, 손으로 쓴 레시피를 "구술"함. 구글 OCR을 사용하여 스캔된 레시피를 처리하고, GPT-4를 사용하여 형식이 없는 레시피를 잘 정리된 Markdown 형식으로 변환함. 오타와 구글 OCR의 오류를 성공적으로 수정함. 모든 잘 정리된 텍스트를 구글 문서에 붙여넣고 이미지를 추가함. OpenAI 이미지 생성 기능을 사용하여 250개 이상의 레시피에 대한 이미지를 생성함. 일부는 수작업으로 큐레이션해야 했음, 특히 멕시코 음식에 대해서는 더욱 그러함. 결과적으로 책은 매우 멋져 보였고, 가족 내에서 디지털 복사본을 배포하여 모두가 놀랐음. 한 사용자는 Apple Shortcuts을 사용하여 OpenAI에 HTTP POST API 호출을 하여 MacOS에서 작업을 수행하는 "스택"을 구성함. 각 작업은 단축키나 Alfred를 통한 Spotlight 입력으로 활성화됨. YouTube URL을 요약하고, 텍스트의 문법과 스타일을 수정하며, 음성 타이핑 대신 OpenAI Whisper를 사용하는 등 다양한 기능을 포함함. 사용자는 LLM을 반복적으로 사용하는 작업을 발견할 때마다 이를 Apple Shortcut으로 만들어 MacOS 기능처럼 워크플로우에 통합함. 또 다른 사용자는 여러 하드웨어 + LLM 프로젝트를 수행함. 실제 포켓몬을 인식하는 포켓몬 도감을 만듦. 사무실에서 좋은 댓글을 필터링하여 인쇄함. 오래된 인터콤에 일반 목적의 채팅 어시스턴트를 구축함. 이러한 프로젝트들은 특별히 유용하지는 않지만 모두 재미있음. 한 사용자는 자신의 경험과 기술에 대해 질문할 수 있는 대화형 이력서 AI 챗봇을 만듦. 백엔드는 Python FastAPI를 사용하고 ChromaDB로 이력서와 Q&A 쌍을 저장하며, OpenAI와 Airtable을 사용하여 요청과 응답을 기록함. UI는 Sveltekit을 사용함. 사용자는 현재 다른 도구를 만들고 있으며, Airtable 대신 LangSmith를 사용할 계획임. Substack 기사를 작성하고 있으며, 이는 브랜드 구축을 돕기 위한 #buildinpublic 노력의 일부임. 사용자는 9월부터 실업 상태이며, 시장이 어려운 만큼 위의 작업에 집중하여 고용이나 계약을 얻기를 희망함. 다른 사용자는 도시와 마을 주변의 자율 가이드 투어와 온라인 보물 사냥을 만드는 과정을 자동화하고자 함. 누구나 투어를 만들어 판매할 수 있는 전체 마켓플레이스를 원함. 투어를 만드는 과정이 매우 번거로움. GPT-4에 지역 정보를 제공하여 질문과 다중 선택 답변을 작성하도록 함. 프론트엔드는 React Typescript, 백엔드는 Net Core Web API on Linux, MySQL, EF Core 및 GPT4와 Stripe와의 통합을 사용함. treasuretours.org에서 호스팅됨. 비용 때문에 현재는 슈퍼유저만 AI 도구에 접근할 수 있지만, 부분적으로 AI가 생성한 사전 제작된 헌트를 시도해볼 수 있음. 한 사용자는 제품을 만들기 시작했지만 결국 LLM 기반 제품을 위한 개발 플랫폼을 만듦. 처음에는 주식 분석 도구를 만들었음. 사용자가 비교하고 싶은 회사와 기간을 자유 언어로 작성하면 그래프에 주식이 표시됨. 개발 과정에서 독특한 도전을 발견하고 제품 출시를 하지 않고 개발 플랫폼 작업으로 전환함. 'LLM 구조화된 작업'을 사용하여 사용자 입력에 대한 작업을 수행하고 백엔드에서 작업할 수 있는 JSON을 출력함. 프롬프트는 취약하고 프롬프트나 모델 구성에 대한 작은 변화에도 쉽게 깨짐. 이를 돕기 위해 플랫폼을 개발함. 입력 컬렉션 전체에 대해 프롬프트 버전과 모델 구성을 테스트하여 개발 과정에서 문제가 발생하지 않도록 함. promptotype.io에서 확인할 수 있음. 한 팀은 LLM을 기반으로 한 다양한 데이터 도구를 만들고 있으며, 주요 제품을 재브랜딩하고 출시하는 과정에 있음. sketch, datadm, julyp 등 다양한 도구와 제품을 개발함. 다양한 스택과 도구를 사용하며, 자체 도구를 만들기도 했지만 최근에는 직접 로직을 작성하여 제품에 적용함. 주요 제품은 next 앱에 코드가 있고 vercel에서 배포됨. 한 사용자는 코드 생성을 위한 봇을 포함하여 여러 가지를 구축함. 현재는 AI 모의 면접을 진행 중임. LeetCode 준비를 싫어하고 상호작용을 통해 더 잘 배울 수 있다고 느낌. comp.lol은 AI가 주도하는 모의 코딩 인터뷰를 제공함. 알파 테스터를 찾고 있으며, 무료 계층에서 모든 것이 실행되므로 로딩이 느릴 수 있음. 다른 사용자는 초기 스크리닝을 수행하고, 후보자 정보를 수집하며, 역할에 대한 질문에 답하고, 여러 행동 면접 질문을 하는 AI 채용 어시스턴트를 만듦. Vercel과 OpenAI를 사용하여 하루 만에 구축함. Google 로그인 설정이 가장 어려운 부분이었음. 수십 명의 후보자가 사용하여 많은 시간을 절약하고 대화를 우선시하는 데 도움이 됨. 어제 간단한 글을 작성함.
Hacker News 의견
판매를 좋아하지 않는 한 사용자는 실제와 같은 방식으로 콜드 콜링을 연습할 수 있는 AI를 통화할 수 있는 전화번호를 설정함.
다른 사용자는 할머니의 레시피를 기반으로 한 요리책을 "작성"하는 데 도움을 줌.
한 사용자는 Apple Shortcuts을 사용하여 OpenAI에 HTTP POST API 호출을 하여 MacOS에서 작업을 수행하는 "스택"을 구성함.
또 다른 사용자는 여러 하드웨어 + LLM 프로젝트를 수행함.
한 사용자는 자신의 경험과 기술에 대해 질문할 수 있는 대화형 이력서 AI 챗봇을 만듦.
다른 사용자는 도시와 마을 주변의 자율 가이드 투어와 온라인 보물 사냥을 만드는 과정을 자동화하고자 함.
한 사용자는 제품을 만들기 시작했지만 결국 LLM 기반 제품을 위한 개발 플랫폼을 만듦.
한 팀은 LLM을 기반으로 한 다양한 데이터 도구를 만들고 있으며, 주요 제품을 재브랜딩하고 출시하는 과정에 있음.
한 사용자는 코드 생성을 위한 봇을 포함하여 여러 가지를 구축함.
다른 사용자는 초기 스크리닝을 수행하고, 후보자 정보를 수집하며, 역할에 대한 질문에 답하고, 여러 행동 면접 질문을 하는 AI 채용 어시스턴트를 만듦.