_이 글은 Hacktoberfest 오픈 소스 AI 챌린지 Week 1: Touch Grass에 제출하는 내용입니다.

제가 만든 것 (What I Built)

RambleQuest는 사람들이 화면에서 벗어나 현실 세계로 나아갈 수 있도록 설계된 AI 기반의 미니 어드벤처 생성기입니다.

아이디어는 간단합니다. RambleQuest에게 자신의 관심사, 가용 시간, 선호하는 난이도를 알려주면 됩니다. 그러면 주변을 탐험하고, 평소에 지나치던 것들을 발견하며, 평범한 산책을 작은 모험으로 바꿀 수 있도록 실행 가능한 목표를 가진 미니 어드벤처를 생성해 줍니다.

RambleQuest는 AI를 사용하여 사람들이 화면에서 소비할 더 많은 콘텐츠를 생성하는 대신, 그들이 스크린을 내려놓을 이유를 제공합니다.

데모 (Demo)

코드 (Code)

GitHub logo Aman-Mondal / RambleQuest

🌿 RambleQuest

당신의 다음 모험은 밖에 있습니다.

RambleQuest는 사람들이 화면에서 벗어나 주변 세계와 다시 연결되도록 돕기 위해 설계된 AI 기반 미니 어드벤처 생성기입니다.

RambleQuest에게 자신의 관심사, 가용 시간, 선호하는 난이도에 대해 알려주세요. 그러면 주변을 탐험하고, 사소한 것들을 발견하며, 평범한 하루를 미니 모험으로 바꿀 수 있도록 장려하는 작고 실행 가능한 퀘스트를 생성해 줍니다.

목표는 간단합니다: 스크롤링을 줄이고 탐험하는 것을 늘리는 것입니다.

✨ 주요 기능 (Features)

• 🤖 AI 생성 퀘스트(AI-generated quests) — 사용자의 선호도에 따라 맞춤형 미니 모험을 얻으세요.
• ⏱️ 유연한 시간 설정(Flexible durations) — 다음 모험에 얼마나 많은 시간을 할애할지 선택하세요.
• 🎯 맞춤 난이도 조절(Customizable difficulty) — 선호하는 도전 수준에 맞춰 퀘스트를 조정하세요.
• 📋 실행 가능한 목표(Actionable objectives) — 모험을 관리하기 쉬운 단계로 나누세요.
• ✅ 진행 상황 추적(Progress tracking) — 목표를 완료함에 따라 체크 표시를 하세요.
• 🎨 몰입형 인터페이스(Immersive interface) — 느낌을 중심으로 구축된, 따뜻하고 자연에서 영감을 받은 디자인입니다...

View on GitHub

제작 과정 (How I Built It)

RambleQuest는 프론트엔드에 React와 Vite를, 백엔드 API에는 Node.js와 Express를 사용하여 구축되었습니다.

로컬 AI 개발을 위해 오픈 가중치 언어 모델인 Qwen 2.5 3B와 Ollama를 사용했습니다. 백엔드는 사용자 선호도를 커스텀 퀘스트 생성 프롬프트에 전송하고, 제목, 설명, 목표 및 예상 소요 시간을 포함한 구조화된 퀘스트 데이터를 모델이 반환하도록 요청합니다.

프론트엔드는 사용자가 목표를 체크하며 진행 상황을 추적할 수 있는 인터랙티브 인터페이스로 생성된 퀘스트를 보여줍니다.

이 프로젝트는 경험을 단순하게 유지하는 데 중점을 두고 개발되었습니다: 퀘스트를 생성하고, 밖에 나가서, 그것을 완료합니다.

오픈 혁신(Open Innovation)은 왜 중요할까요?

오픈 혁신은 개발자들이 폐쇄적이고 독점적인 시스템에 전적으로 의존하지 않고 AI로 실험할 수 있게 만듭니다.

Ollama를 통해 오픈 가중치 모델을 사용함으로써, 저는 제 자신의 기기에서 로컬 추론(local inference)으로 실험할 수 있었습니다. 이는 개발 과정에 더 많은 통제권을 주었고, 모든 프롬프트를 서드파티 추론 제공업체로 전송하지 않고도 AI를 실행할 경로를 제공했습니다.

RambleQuest와 같은 프로젝트의 경우, 이것이 중요합니다. 왜냐하면 목표가 사람들에게 온라인 상호작용에 의존하는 또 다른 서비스를 만드는 것이 아니라, 현실 세계와 참여하도록 장려하는 것이기 때문입니다.

오픈 모델과 접근성 높은 도구들은 학생들이나 독립 개발자들이 값비싼 인프라 구축 없이도 유용한 AI 애플리케이션을 만들도록 더 쉽게 만듭니다.

나의 에이전트 세션 (My Agent Session)

아직 에이전트 세션을 포함하지 않았습니다. 프로젝트에 사용할 수 있는 DevRelay 세션이나 링크가 있다면 여기에 추가하겠습니다.

수상 부문 (Prize Categories)

• ElevenLabs 활용 최우수:
  • 프로젝트 데모는 ElevenLabs로 생성된 AI 내레이션을 특징으로 합니다.
  • 내레이션은 RambleQuest 소개 및 퀘스트 설정부터 목표 완수와 최종 점수판 도달까지 사용자 여정을 따라갑니다.
• Render 활용 최우수:
  • RambleQuest의 프론트엔드와 Express 백엔드는 Render에 배포되었습니다.
  • 이 배포는 React 프론트엔드를 백엔드 API로부터 분리하여, 애플리케이션을 대중에게 공개할 수 있는 기반을 제공합니다.
• GitHub Copilot 활용 최우수:
  • GitHub Copilot은 RambleQuest 개발에 도움을 주었으며, React 컴포넌트 구현 및 인터페이스 스타일링부터 문제 디버깅 및 사용자 경험 개선까지 폭넓게 지원했습니다.
  • 이는 반복적인 개발(iterative development)을 지원하여 문제를 해결하고, 변경 사항을 검증하며, 빌드 과정 전반에 걸쳐 애플리케이션을 개선하는 데 도움을 주었습니다.