시각적 워크플로우 (Visual workflow)

Cloudflare에서의 자동화 (automation)

인공지능 (AI) 모델, 브라우저, 데이터 파이프라인 (data pipelines) 및 API를 연결하여 워크플로우를 시각적으로 구축한 다음, Cloudflare의 서버리스 (serverless) 플랫폼에 배포하세요. 워크플로우는 유휴 상태일 때는 0으로 스케일링 (scale to zero)되고, 수요에 따라 확장됩니다. 전체 스택은 MIT 라이선스 하에 귀하의 소유입니다. 엔터프라이즈 티어 (enterprise tier)도, 페어 코드 (fair-code) 예외 조항도, 별표(*)도 없습니다.

무언가를 자동화하기 (Automate something)
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기반 기술 · 통합 기술

01 — 개요 (Overview)

서버리스 워크플로우 (Serverless workflows), 인프라 제로 (zero infrastructure)

유휴 상태일 때는 0으로 스케일링하고, 트래픽이 몰릴 때는 그에 맞춰 확장하세요.

시각적 워크플로우 에디터 (Visual Workflow Editor)

커맨드 라인 (command-line) 애호가들을 약간 불편하게 만들 수도 있는, 자동화 워크플로우 생성을 위한 React Flow 기반의 워크플로우 빌더입니다. 노드 (nodes)를 시각적으로 연결하여 워크플로우 파이프라인 (workflow pipelines)을 구축하세요. 인프라 설정도, Docker 컨테이너 (Docker containers)도 필요 없습니다. 오직 Workers에서 실행되는 워크플로우만 있을 뿐입니다.

내구성 있는 워크플로우 실행 (Durable Workflow Execution)

서버가 단지 철학적인 개념에 불과한 Cloudflare Workflows 및 Workers에서 워크플로우를 실행하세요. 실행은 유휴 상태일 때 0으로 스케일링되고, 유입되는 트래픽에 맞춰 확장되며, 프로비저닝 (provision)할 인프라가 없습니다. 내구성 (Durability)이 내장되어 있어, 긴 워크플로우도 재시작 및 재시도 (restarts and retries) 과정에서 살아남습니다.

지속 가능한 워크플로우 저장소 (Persistent Workflow Storage)

D1 SQL 데이터베이스 (D1 SQL databases), R2 오브젝트 스토리지 (R2 object storage), 그리고 Workers Analytics Engine을 사용하여 워크플로우 상태 (state), 실행 이력 (execution history), 자동화 데이터를 저장하세요. 내일도 데이터가 그 자리에 있을 것이라는 합리적인 신뢰를 가질 수 있습니다. 상황이 잘못되더라도 지속되는 내구성 있는 워크플로우 실행을 경험하세요. 워크플로우는 결국 완료되어야 하기 때문입니다.

워크플로우 트리거 및 큐 (Workflow Triggers & Queues)

무언가 일어나지 않으면 아무 일도 일어나지 않습니다. 이벤트 기반 (event-driven) 워크플로우를 위한 HTTP 웹훅 (HTTP webhooks), 신뢰할 수 있는 메시지 처리를 위한 큐 (Queues), 시간 기반 자동화를 위한 예약된 크론 잡 (scheduled cron jobs), 또는 원할 때 실행하는 수동 트리거 (manual triggers)를 통해 워크플로우 자동화를 트리거하세요. 어떤 REST API와도 연결할 수 있고, 제3자 서비스와 통합하며, 복잡한 자동화 파이프라인을 오케스트레이션 (orchestrate)할 수 있습니다.

470+

워크플로우 노드 (Workflow nodes)

30+

AI 모델 (AI models)

12+

연동 (Integrations)

MIT

오픈 소스 라이선스 (Open source license)

02 — 사용 사례 (Use cases)

자동화 사용 사례 (Automation use cases)

워크플로우 자동화 (Workflow automation)로 구축할 수 있는 것들

모든 워크플로우 템플릿 둘러보기 → Flux, Stable Diffusion, Imagen과 같은 AI 모델 (AI models)을 사용하여 텍스트 프롬프트(Text prompts)로부터 이미지를 생성합니다. 마케팅 캠페인, 소셜 미디어 게시물, 블로그 삽화 또는 창의적인 프로젝트를 위한 독특한 비주얼을 만드세요. 텍스트 생성과 이미지 생성을 결합한 자동화된 파이프라인 (Pipelines)을 구축하여 간단한 입력만으로 완전한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 썸네일부터 고해상도 예술 작품까지 다양한 사용 사례에 맞춰 다양한 스타일, 종횡비 (Aspect ratios), 출력 형식을 지원합니다.

Whisper AI를 사용하여 오디오 파일을 여러 언어와 억양을 지원하는 텍스트로 전사 (Transcribe)합니다. 팟캐스트, 회의 녹음, 인터뷰, 음성 메모 및 모든 오디오 콘텐츠를 검색 및 편집 가능한 텍스트로 변환하세요. 들어오는 오디오 파일을 처리하고, 정확한 전사본을 생성하며, 해당 텍스트를 요약, 번역 또는 분석을 위한 다운스트림 노드 (Downstream nodes)로 전달하는 자동화된 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 팟캐스트 제작, 회의 문서화, 콘텐츠 재활용 및 접근성 준수에 완벽합니다.

Claude, GPT, Gemini와 같은 AI 모델을 사용하여 긴 텍스트 콘텐츠를 요약합니다. 핵심 사항을 추출하고 기사, 문서, 보고서 또는 모든 텍스트를 간결한 요약본으로 압축하세요. 들어오는 콘텐츠를 자동으로 처리하고, 가장 중요한 정보를 식별하며, 다양한 대상이나 형식에 맞춘 요약본을 생성하는 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 콘텐츠 큐레이션 (Content curation), 연구 파이프라인, 뉴스 애그리게이션 (News aggregation) 및 대량의 텍스트를 효율적으로 처리해야 하는 정보 처리 워크플로우에 완벽합니다.

AI 기반 번역 모델을 사용하여 100개 이상의 언어 간에 텍스트를 번역합니다. 웹사이트, 앱, 마케팅 자료 및 고객 커뮤니케이션을 위한 콘텐츠 현지화 (Localization)를 자동화합니다. 어떤 언어의 텍스트든 수용하고, 소스 언어를 자동으로 감지하며, 하나 이상의 대상 언어로 정확한 번역을 생성하는 다국어 워크플로우를 구축합니다. 신뢰할 수 있는 온디맨드 (On-demand) 번역이 필요한 글로벌 비즈니스, 콘텐츠 현지화 파이프라인, 다국어 고객 지원 및 국가 간 커뮤니케이션 워크플로우에 이상적입니다.

03 — 기능 (Capabilities)

자동화 기능 (Automation capabilities)

AI, 브라우저 자동화, 데이터 처리, 미디어 및 통합을 아우르는 워크플로우 노드 (Workflow nodes)

모든 워크플로우 노드 살펴보기 → Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini 및 Workers AI를 통합하여 텍스트 생성, 자연어 처리 (NLP), 감성 분석 (Sentiment analysis) 및 지능형 자동화를 수행하는 AI 워크플로우 자동화를 구축하세요. 대규모 언어 모델 (LLM)을 활용하여 콘텐츠 생성, 데이터 추출, 번역, 요약 및 비전 AI (Vision AI) 기능을 제공하는 AI 및 RAG 기반 워크플로우를 생성합니다. 복잡한 추론 작업을 자동화하고 인간과 유사한 응답을 이해하고 생성하는 지능형 에이전트 (Intelligent agents)를 구축하세요.

엣지 (Edge)에서의 브라우저 렌더링 (Browser Rendering)을 통해 웹 스크래핑 (Web scraping), 데이터 추출, 스크린샷 캡처 및 PDF 생성을 자동화합니다. 웹사이트에서 구조화된 데이터를 추출하고, 웹 페이지의 변경 사항을 모니터링하며, 전체 페이지 스크린샷을 캡처하고, 웹 페이지를 PDF 문서로 변환하며, 동적인 JavaScript 중심의 사이트와 상호작용합니다. 낮은 지연 시간 (Low latency)으로 전 세계에서 실행되며 대규모의 복잡한 웹 스크래핑 작업을 처리하는 헤드리스 브라우저 (Headless browser) 자동화 워크플로우를 구축하세요.

창의적인 콘텐츠 제작을 위한 워크플로우 자동화에서 이미지, 오디오 파일, 문서 및 3D 모델을 생성하고 조작하세요. AI가 생성한 이미지를 만들고, Photon을 사용하여 기존 이미지를 편집 및 변환하며, 오디오 형식을 처리 및 변환하고, 템플릿으로부터 PDF 문서를 생성하며, 프로그래밍 방식으로 3D 모델을 생성할 수 있습니다. 마케팅 자료, 소셜 미디어 콘텐츠, 팟캐스트, 문서 및 디지털 자산을 대규모로 처리하기 위한 자동화된 미디어 워크플로우 파이프라인 (Media workflow pipelines)을 구축하세요.

워크플로우 자동화를 다음과 같은 인기 플랫폼과 연결하세요: 리포지토리 관리(Repository management)를 위한 GitHub, 커뮤니티 참여 및 봇 상호작용을 위한 Discord, 전문적인 네트워킹 및 콘텐츠 게시를 위한 LinkedIn, 커뮤니티 모니터링 및 콘텐츠 게시를 위한 Reddit, 이벤트 일정 예약 및 회의 자동화를 위한 Google Calendar, 그리고 이메일 관리 및 자동화된 통신을 위한 Gmail.

플랫폼 간에 데이터를 동기화하고 크로스 플랫폼 워크플로우 통합 (Cross-platform workflow integrations)을 구축하세요.

04 — 오픈 소스 (Open source)

오픈 소스 워크플로우 플랫폼

MIT 라이선스 및 공개 개발

오픈 소스 및 셀프 호스팅 (Open Source & Self-Hosted)

완전한 MIT 라이선스를 따르며, 엔터프라이즈 티어(Enterprise tier), 페어 코드 예외 조항(Fair-code carve-outs), 또는 핵심 기능을 숨겨둔 '커뮤니티 에디션(Community edition)'이 없습니다. 워크플로우 엔진 (Workflow engine), 노드 라이브러리 (Node library), 런타임 (Runtime)의 모든 코드는 GitHub에 동일한 허용적인 라이선스 하에 공개되어 있습니다. 포크(Fork)하고, 셀프 호스팅하고, 상용 제품에 포함시키세요. 보증 없이 있는 그대로 제공됩니다.

AI 보조 코딩 학습을 위해 구축됨

우리는 AI 보조 개발 (AI-assisted development)을 탐구하고 그 능력과 한계를 더 잘 이해하기 위해 이 프로젝트를 시작했습니다. 개발은 GitHub에서 공개적으로 진행됩니다. 커스텀 워크플로우 노드를 기여하거나, 버그를 보고하거나, 기능을 요청하거나, 우리가 AI의 도움을 받아 서버리스 워크플로우 자동화 인프라 (Serverless workflow automation infrastructure)를 어떻게 구축하고 있는지 관찰하세요.

05 — FAQ

자주 묻는 질문 (Frequently asked questions)

사람들이 Dafthunk를 시도하기 전에 묻는 질문들

Dafthunk란 무엇인가요?

Dafthunk는 오픈 소스 시각적 워크플로우 자동화 플랫폼 (visual workflow automation platform)입니다. React Flow 에디터에서 노드 (nodes)를 연결하여 워크플로우를 구축하며, 이는 Cloudflare Workers 및 Workflows 상에서 서버리스 워크플로우 (serverless workflows)로 실행되고, 상태 (state)는 D1, R2, 그리고 Durable Objects에 영구 저장됩니다.

Dafthunk는 무료이며 오픈 소스인가요?

네. Dafthunk는 완전한 MIT 라이선스를 따르며, 엔터프라이즈 티어 (enterprise tier), 페어 코드 (fair-code) 제한, 또는 기능을 숨겨둔 커뮤니티 에디션 (community edition)이 없습니다. 전체 워크플로우 엔진 (workflow engine), 노드 라이브러리 (node library), 그리고 런타임 (runtime)은 GitHub에 동일한 허용적 라이선스 (permissive license)로 공개되어 있습니다.

Dafthunk는 n8n, Zapier 또는 Make와 어떻게 다른가요?

Dafthunk는 n8n과 같은 페어 코드 (fair-code) 방식이 아닌 MIT 라이선스를 따르며, Cloudflare의 서버리스 플랫폼 (serverless platform)에서 네이티브하게 실행됩니다. 워크플로우는 유휴 상태일 때 0으로 스케일 인 (scale to zero)되며, 수요에 따라 자동으로 스케일 업 (scale up)됩니다. 프로비저닝 (provision)해야 할 컨테이너 (containers)나 인프라 (infrastructure)가 없습니다. 무료로 셀프 호스팅 (self-host)하거나 상용 제품에 임베드 (embed)할 수 있습니다.

Dafthunk를 실행하기 위해 서버나 컨테이너를 관리해야 하나요?

아니요. 워크플로우는 Cloudflare Workers 및 Workflows에서 실행되므로, 실행은 기본적으로 서버리스 (serverless)이며 내구성이 보장됩니다 (durable). 프로비저닝하거나 스케일링할 것이 없습니다. 상태 (state)는 D1 SQL 데이터베이스, R2 객체 스토리지 (object storage), 그리고 Durable Objects에 저장되며, 장시간 실행되는 워크플로우 (long-running workflows)는 재시작 및 재시도 (restarts and retries) 시에도 자동으로 유지됩니다.

Dafthunk로 어떤 종류의 워크플로우를 구축할 수 있나요?

AI 모델, 브라우저, 데이터 처리, 미디어 및 서드파티 통합 (third-party integrations)을 아우르는 470개 이상의 노드를 사용하여 AI 워크플로우, 웹 스크래핑 (web scraping) 및 브라우저 자동화, 데이터 변환 (data transformations), API 통합, 예약된 크론 잡 (scheduled cron jobs), 웹훅 핸들러 (webhook handlers), 그리고 이메일 파이프라인 (email pipelines)을 구축할 수 있습니다.

자신의 Cloudflare 계정에 Dafthunk를 셀프 호스팅할 수 있나요?

네. 전체 소스 코드는 GitHub에 있으며 Workers, Workflows, D1, R2, 그리고 Workers AI 및 Analytics Engine 바인딩 (bindings)을 사용하여 표준 Cloudflare 계정에 배포됩니다. 데이터, 배포, 그리고 비용에 대한 소유권은 사용자에게 있습니다.