_이것은 Hacktoberfest Weekend Challenge: 친구를 위해 만들기에 제출하는 내용입니다.

제가 만든 것

저는 UCET, Vinoba Bhave University, Hazaribagh의 동기인 **[FRIEND_NAME]**을 위해 TCS NQT를 위한 로컬 오프라인 준비 도우미인 NQT Saathi를 만들었습니다.

저희 대학에는 캠퍼스 취업 박람회가 없어서, TCS NQT가 저희 둘 모두에게 주요 진입 경로입니다. 그의 문제는 매우 현실적입니다:

• 그의 인터넷 연결은 불안정하고 모바일 데이터는 빨리 소진되므로, ChatGPT 스타일의 도구는 일일 연습에 신뢰하기 어렵습니다.
• 그는 교과서 영어보다 **힌글리시(Hinglish)**로 개념을 더 잘 이해하며, 거의 모든 준비 자료가 영어 전용입니다.
• 그의 노트북은 GPU가 없는 저사양입니다.
• 그는 또 다른 구독료를 지불하고 싶어 하지 않습니다.

그래서 NQT Saathi는 인터넷 연결이나 비용 없이 그의 노트북에서 완전히 실행됩니다:

• 힌글리시 설명: 어떤 적성, 추론 또는 언어 문제를 붙여넣기만 하면 간단한 힌글리시로 단계별 설명을 얻을 수 있습니다.
• 스포일러가 아닌 코딩 힌트: 세 단계의 힌트 사다리(넛지, 더 큰 힌트, 접근 방식)를 제공합니다. 그가 요청할 경우에만 전체 코드를 제공합니다.
• 모의 테스트 모드: NQT 패턴을 모방한 시간제 섹션과 마지막 점수표가 있습니다.
• 취약 주제 추적기: 틀린 모든 답은 로컬 SQLite 파일에 기록되며, 다음 연습 세트는 그의 취약 주제 쪽으로 기울어집니다.
• 일일 복습 큐: 그가 이전에 실수했던 내용을 담은 작은 간격 반복(spaced-revision) 목록입니다.

그의 점수, 실수 및 학습 습관은 절대 그의 기기를 떠나지 않습니다.

데모

코드

GitHub logo init4saurabh / Pagdandi-week1-

Pagdandi

가장 덜 스크롤된 길을 택하세요.

Pagdandi (पगडंडी, ‘발자국길’)는 모바일 우선의 오디오 기반 산책 동반자입니다. 15분, 30분 또는 60분과 원하는 분위기를 선택하면, 오픈 웨이트 Gemma가 날씨를 고려한 관찰 미션 몇 가지를 생성하고 이를 소리 내어 읽은 다음, 이 산책을 개인적인 현장 노트로 만드는 데 도움을 줍니다. 핵심 결과물은 의도적으로 '참여'가 아닙니다. Pagdandi는 외부 활동 시간 대 화면 사용 시간을 보여줍니다.

2026년 10월 5일~11일에 DEV Hacktoberfest Open-Source AI Challenge: Week 1 — Touch Grass를 위해 제작되었습니다.

스크린샷

제출 전에 최종 홈, 산책 모드, 현장 저널 스크린샷을 추가하세요.

오픈이 중요한 이유

Gemma는 여기서 장식이 아닙니다. Gemma가 퀘스트, 신중한 사진 추측, 그리고 최종 현장 노트를 만듭니다. 작은 제공자 인터페이스(provider interface)를 통해 동일한 오픈 웨이트를 두 가지 방식으로 사용할 수 있습니다:

• gemini-api는 Google의 Gemini API를 통해 Gemma를 공개 렌더 데모용으로 서비스합니다.
• ollama는 실행합니다…

GitHub에서 보기

제작 과정

1. Hinglish 교육에 맞게 조정된 시스템 프롬프트. 모델은 NQT를 통과한 선배처럼 설명합니다: 간단한 Hinglish, 작은 단계들.
2. 코딩용 힌트 사다리(hint ladder). 프롬프트가 레벨을 강제하여 모델이 첫 시도에 답을 모두 알려주지 않도록 합니다.
3. 교체 가능한 모델. 하나의 설정 라인으로 노트북 사양에 따라 3B와 7B 모델 사이를 전환할 수 있습니다.
4. 모든 것이 일반 파일입니다. 질문은 JSON이고 진행 상황은 SQLite이므로, 폴더를 복사하는 것만으로 전체 내용을 백업할 수 있습니다.

오픈 혁신이 중요한 이유?

⚠️ [IMG:N] 형식 토큰은 이미지 placeholder 입니다. 번역하지 말고 원래 위치에 그대로 유지하세요.

• 인터넷 연결이 필요 없습니다. 모델을 다운로드하면, NQT Saathi는 네트워크가 없는 기숙사 방에서도 작동합니다. 호스팅된 API는 그가 연습이 가장 필요한 순간에 정확히 실패합니다.
• 운영 비용이 들지 않습니다. API 키도, 할당량도, 청구서도 없습니다. 그는 하루에 500개의 의문을 질문해도 여전히 무료입니다.
• 데이터는 그와 함께 머무릅니다. 그의 약점이나 모의 점수는 그가 통제하지 않는 서버에 절대 닿지 않습니다.
• 저는 모델의 동작 방식을 바꿀 수 있습니다. 오픈 웨이트(open weights)와 오픈 런타임(open runtime) 덕분에, 저는 작업별로 모델을 교체하고, Hinglish를 위한 프롬프트(prompt)를 조정하며, 하나의 공급업체의 선택을 받아들이는 대신 그의 하드웨어에 맞게 모델 크기를 조절할 수 있습니다.
• 저보다 오래갑니다. 만약 폐쇄형 API(closed API)가 가격을 변경하거나 모델을 단종시킨다면, 도구는 작동을 멈춥니다. 노트북의 오픈 웨이트는 계속 작동합니다.

그가 말한 것

저는 그것을 그의 노트북에 설치하고 그와 함께 세션을 보냈습니다.

[그 자신의 말로 실제 반응 추가]

가장 많이 사용한 기능: [예: Hinglish 설명 / 모의 테스트 모드]
수정 요청 사항: [예: 구두 능력 질문 더 많이]

나의 에이전트 세션