PCSense - 수리 여부를 알려주기 전에 실제로 고쳤음을 증명하는 AI 테크니션

우리가 만든 것

PCSense는 Windows 11용 로컬 우선(local-first) AI 테크니션입니다. 단순히 원시 측정 지표(Task Manager)를 보여주거나 파일을 무작정 삭제하는 (전통적인 클리너와 달리), PCSense는 PC가 왜 어려움을 겪는지 진단하고, 그 추론 과정을 일반 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 어떤 변화도 주기 전에 효과를 시뮬레이션한 후, 승인을 요청하고, 마지막으로 실제의 전/후 측정치를 통해 수리가 실제로 작동했는지 검증합니다.

"PCSense는 측정한 후에 무언가를 고쳤다고 말하지 않습니다."

팀 YVL이 Hacktoberfest Hack Day 2026 (INIT Club x iDEA Club x MLH)을 위해 제작했습니다.

주요 기능

• Ollama를 통해 로컬에서 제공되는 Gemma 4를 통한 자연어 요청 라우팅 — 모델을 사용할 수 없을 경우 결정론적 키워드 기반 폴백(fallback) 지원

• 다중 요소 진단: 주된 원인, 보조 기여자들, 그리고 실제 문제가 아닌 지표에 대한 일반 언어 설명 노트

• 수리 효과를 예측하는 무엇일지 시뮬레이터 (예: "RAM: 62% → ~41%") — 사용자가 어떤 것을 승인하기 전에 미리 보여줍니다.

• 공격적 테스트가 적용된 정책 게이티드 안전 코어(policy-gated safety core): 샌드박스 격리, 경로 탐색 및 접합/재파싱 지점 거부, 보호 프로세스 확인, 그리고 계획 해시 바인딩을 통해 승인된 계획이 사용자 몰래 교체되는 것을 방지합니다.

• 격리(quarantine)를 통한 되돌릴 수 있는 정리 (직접 삭제는 절대 아님) 및 전체 SQLite 감사 로그

• AI가 언급하는 모든 숫자를 실제 증거와 대조하여 검증하는 충실도 확인기(faithfulness checker)

• 배터리, GPU (NVIDIA), 네트워크, 드라이버 인벤토리, Windows 이벤트 로그 ("PC 블랙박스") 원격 측정 데이터, 하드웨어 업그레이드 어드바이저, 간단한 게임 호환성 검사기, 그리고 워크로드 모드 인식 건강 점수화 기능

• 네 명의 사람이 한 가지 타입 정의 인터페이스를 기반으로 처음부터 병렬적으로 구축할 수 있도록 공유되고 고정된 pydantic 계약 모듈

• 실제 구현에 앞서 안전 코어(safety core)를 테스트 주도적(test-first) 및 적대적(adversarial) 방식으로 작성 (접합 트랩, 경로 탐색, 보호된 경로/프로세스, 플랜 해시 불일치 등)

• 라우터 → 진단 → 계획 → 승인 → 정책 → 실행기 → 검증을 하나의 이벤트 스트림으로 연결하고 Streamlit UI가 소비하는 오케스트레이터

• 양측 모두 자신의 설계를 다시 작성할 필요 없이, 두 개의 독립적으로 구축된 (그리고 다르게 모양의) 에이전트 코어 구현체를 고정된 계약에 맞춰 조정하는 실제 통합 작업

• 하드웨어 원격 측정(telemetry)을 사용할 수 없는 모든 곳에서 꾸며낸 숫자를 만드는 대신 정직하게 성능 저하를 표시함 (NVIDIA GPU 없음, 노출된 열 구역 없음 등)

기술 스택

Python 3.11, Streamlit, Pydantic, psutil, pywin32/WMI, Ollama + Gemma 4 (스키마 제약 JSON 출력), SQLite, pytest.

링크

• GitHub: https://github.com/stea1thy/hacktoberfest-hack-day-coimbatore-x-init-club-and-idea-club
• 데모 영상: https://drive.google.com/file/d/16I6arqWZCr5ENsSCBHF8cOduxvmHfYtT/view?usp=drive_link
• Devpost / MLH 제출: https://www.mlh.com/events/hacktoberfest-hack-day-coimbatore-x-init-club/submissions/01a11b0c-a8e7-278a-5073-7658348f200b

팀

Shashank Sivakumar, Nikhil Sivakumar, Yashas Senthil Kumar, Hanshith Dhullipalla - Team YVL.