Frolic: 오픈 소스 AI로 구현한 작고 재미있는 야외 사이드 퀘스트 앱

Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

{
  

1. 캠프 생성하기
2. 공유 야외 퀘스트 선택하기
3. 만남 장소 추가하기
4. 초대 링크 생성하기
5. 짧은 캠프 코드 공유하기
6. 참여 승인 및 대기 중인 참가자 추적 MongoDB 컬렉션에는 다음이 포함됩니다:

`groupCamps   groupCampInvites   individualCamps   questSubmissions`

**_Render 배포_**  
Frolic은 다음을 포함하는 render.yaml 구성을 갖추고 있습니다:

Hugging Face 토큰과 MongoDB 연결 문자열은 리포지토리에 커밋되는 대신 배포 비밀(deployment secrets)로 구성됩니다.

애플리케이션은 모델 응답을 표시하기 전에 유효성 검사하고 제한합니다.

나머지 스택은 다음과 같습니다:

-   애플리케이션 서버용 Node.js 및 Express
-   오픈 가중치(open-weight) AI 생성을 위한 Hugging Face Inference Router
-   캠프, 초대, 프로필 및 퀘스트 제출을 위한 MongoDB Atlas
-   업로드된 퀘스트 증거를 위한 MongoDB GridFS
-   배포를 위한 Render
-   프런트엔드를 위한 바닐라 HTML, CSS 및 JavaScript
-   XP나 배지 같은 가벼운 개인 진행 상황을 위한 로컬 스토리지

## 오픈 혁신(Open Innovation)이 중요한 이유?

Frolic은 AI가 사람들이 화면에서 벗어나도록 돕는 데 사용되어야 하며, 그 자체가 머무르는 또 다른 이유가 되어서는 안 된다는 아이디어를 기반으로 구축되었습니다.  
오픈 가중치 모델을 사용하면 동작을 더 검사하고 대체할 수 있게 합니다. 저는 모델을 변경하거나, 시스템 프롬프트(system prompt)를 조정하거나, 안전 제약 조건(safety constraints)을 추가하거나, 애플리케이션을 재설계하지 않고도 다른 호환 가능한 추론 제공업체(inference provider)를 통해 동일한 경험을 실행할 수 있습니다.

오픈 혁신이 여기서 중요한 이유는 다음과 같습니다:

-   프로젝트를 한 제공업체에 고정하는 대신 모델을 교체할 수 있습니다.
-   프롬프트와 안전 규칙은 리포지토리에서 볼 수 있습니다.
-   추론(inference)이 불가능할 때 애플리케이션이 로컬 폴백(local fallback)을 사용할 수 있습니다.
-   경험을 비공개 또는 자체 호스팅 추론으로 발전시킬 수 있습니다.

## 수상 부문

저는 다음 파트너 부문에 참가합니다:

-   MongoDB Atlas의 최적 사용 사례 (Best Use of MongoDB Atlas)
-   Render의 최적 사용 사례 (Best Use of Render)
-   GitHub Copilot의 최적 사용 사례 (Best Use of GitHub Copilot)

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