Show HN: Pipelex – 반복 가능한 AI 워크플로우를 위한 선언적 언어
요약
Pipelex는 반복 가능한 AI 워크플로우를 구축하기 위한 선언적 언어입니다. 재사용 가능한 타입 지정 AI 프로시저인 '메서드(Method)'를 .mthds 파일에 선언하여 명시적이고 구조화된 실행을 지원합니다.
핵심 포인트
- 재사용 가능한 타입 지정 AI 프로시저인 '메서드(Method)' 제공
- .mthds 파일을 통한 선언적 워크플로우 정의
- 명시적인 단계 설정과 구조화된 출력을 통한 실행의 반복 가능성 보장
- PyPI를 통해 배포되는 개발 도구
<a href="https://github.com/Pipelex/pipelex-cookbook/tree/main"><img src="https://img.shields.io/badge/Cookbook-5a0dad?logo=github&logoColor=white&style=flat" alt="Cookbook"></a>
<a href="https://docs.pipelex.com/"><img src="https://img.shields.io/badge/Docs-03bb95?logo=read-the-docs&logoColor=white&style=flat" alt="Documentation"></a>
<a href="https://docs.pipelex.com/changelog/"><img src="https://img.shields.io/badge/Changelog-03bb95?logo=git&logoColor=white&style=flat" alt="Changelog"></a>
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메서드(Method)의 형태
[pipe.summarize_article]
type = "PipeLLM"
inputs = { article = "Text", audience = "Text" }
...
여기서부터 Pipelex는 60개 이상의 모델에 걸친 모델 라우팅(model routing), 구조화된 출력 파싱(structured output parsing), 그리고 파이프라인 오케스트레이션(pipeline orchestration)을 처리합니다.
메서드를 사용하는 이유?
선언적(Declarative) — 모델 전반에서 작동하는 사람이 읽기 쉬운 .mthds 파일 | 타입 지정(Typed) — 의미론적 타입(Semantic types): AI가 당신의 의도를 이해하며, 모든 입력/출력은 목적을 가지고 연결됩니다 |
| 재사용 가능(Repeatable) — AI 창의성을 통제된 범위 내에서 결정론적으로 오케스트레이션 | 조합 가능(Composable) — 파이프를 시퀀스로 연결하고, 메서드를 다른 메서드 안에 중첩하며, 커뮤니티와 공유할 수 있습니다 |
빠른 시작 (Quick Start)
Claude Code 사용하기 (권장)
Claude Code에 다음을 붙여넣으세요:
Install mthds: run bash -c 'npm install -g mthds && mthds-agent bootstrap && claude plugin marketplace add mthds-ai/mthds-plugins && claude plugin install mthds@mthds-plugins'. Then tell me to /reload-plugins.
첫 번째 메서드 구축하기:
/mthds-build A method to summarize articles with key takeaways for different audiences
실행하기:
/mthds-run
Codex 사용하기
Codex에 다음을 붙여넣으세요:
Install mthds: run bash -c 'npm install -g mthds && mthds-agent bootstrap && mthds-agent codex install-hook && mthds-agent codex apply-config && codex plugin marketplace add mthds-ai/mthds-plugins'. Then tell me to restart Codex and run /plugins to install mthds.
.mthds 구문 강조 (syntax highlighting) 및 플로우차트 (flowchart) 시각화를 위해 VS Code 확장 프로그램을 설치하세요.
터미널에서 (From the Terminal)
npm install -g mthds
mthds-agent bootstrap
pipelex init
.mthds 구문 강조 (syntax highlighting) 및 플로우차트 (flowchart) 시각화를 위해 VS Code 확장 프로그램을 설치하세요.
모든 설정이 올바르게 완료되었는지 확인합니다:
pipelex doctor
독립형 CLI (Standalone CLI)
에이전트 통합 없이 Pipelex CLI만 필요한 경우:
uv tool install pipelex
pipelex init
AI 액세스 설정 (Configure AI Access)
- Pipelex Gateway (권장) — 무료 크레딧, 모든 주요 제공업체에 대한 LLM, OCR / 문서 추출 및 이미지 생성용 단일 API 키를 제공합니다. 키 받기를 통해 키를 받은 후,
~/.pipelex/.env파일에PIPELEX_GATEWAY_API_KEY=your-key-here를 추가하고pipelex init을 실행하세요. - 자체 API 키 사용 (Bring Your Own Keys) — OpenAI, Anthropic, Google, Mistral 등의 기존 API 키를 사용합니다. AI 제공업체 설정 (Configure AI Providers)을 참조하세요.
- 로컬 AI (Local AI) — Ollama, vLLM, LM Studio 또는 llama.cpp를 사용하며, API 키가 필요하지 않습니다. AI 제공업체 설정 (Configure AI Providers)을 참조하세요.
실무 예시: CV 배치 스크리닝 (CV Batch Screening)
한 무더기의 CV(이력서)와 채용 공고 PDF를 입력받아, 각 이력서를 추출 및 분석한 다음 각 후보자가 해당 역할에 얼마나 잘 부합하는지 점수를 매기는 프로덕션 메서드(production method)입니다.
cv_batch_screening.mthds
[pipe.batch_analyze_cvs_for_job_offer]
type = "PipeSequence"
description = """
...
개념 (Concepts):
[concept.CandidateProfile]
description = "CV에서 추출된 구직자의 전문적 배경에 대한 구조화된 요약입니다."
...
[pipe.prepare_job_offer]
type = "PipeSequence"
description = """
...
flowchart LR
%% controller 서브그래프 내의 Pipe 및 기타 노드들
subgraph sg_n_8b2136e3fe["batch_analyze_cvs_for_job_offer"]
...
메서드 실행하기 (Run Your Method)
CLI를 통해:
pipelex run bundle cv_batch_screening.mthds --inputs inputs.json
PDF URL이 포함된 inputs.json 파일을 생성하세요:
{
"cvs": {
"concept": "native.Document",
...
Python을 통해:
import asyncio
from pipelex.core.stuffs.document_content import DocumentContent
from pipelex.pipelex import Pipelex
...
Pipelex 작동 예시
Claude Code가 당신의 AI 메서드(AI Method)를 구축합니다
<a href="https://go.pipelex.com/demo"> <img src="https://go.pipelex.com/demo-thumbnail" alt="Pipelex Demo" width="500" style="max-width: 100%; height: auto;"> </a>IDE 확장 프로그램 (IDE Extension)
IDE에서 .mthds 구문 강조(syntax highlighting)를 사용할 수 있도록 저희 확장 프로그램을 설치하는 것을 강력히 권장합니다:
- VS Code: VS Code Marketplace에서 설치
- Cursor, Windsurf 및 기타 VS Code 포크(forks): Open VSX Registry에서 설치하거나, 확장 프로그램 탭에서
예시 및 쿡북 (Examples & Cookbook)
저희의 쿡북 (Cookbook) 저장소에서 실제 사례들을 살펴보세요:
저장소를 클론(Clone)하거나 포크(Fork)하여 다양한 유스케이스(Use cases)를 위한 프로덕션 준비 완료(Production-ready)된 방법들을 실험해 보세요.
선택적 기능 (Optional Features)
이 패키지는 다음과 같은 추가 기능들을 지원합니다:
anthropic: 텍스트 생성(Text generation)을 위한 Anthropic/Claude 지원google: 텍스트 생성(Text generation)을 위한 Google 모델 (Vertex) 지원mistralai: 텍스트 생성(Text generation) 및 OCR을 위한 Mistral AI 지원bedrock: 텍스트 생성(Text generation)을 위한 Amazon Bedrock 지원fal: Black Forest Labs의 "FAL" 서비스를 이용한 이미지 생성(Image generation)linkup: Linkup을 이용한 웹 검색(Web search)docling: Docling을 이용한 OCR
모든 추가 기능(Extras)을 설치하려면:
uv pip install "pipelex[anthropic,google,google-genai,mistralai,bedrock,fal,linkup,docling]"
개인정보 보호 및 텔레메트리 (Privacy & Telemetry) — Pipelex Gateway는 기술적 데이터(모델 이름, 토큰 수, 지연 시간(Latency))만 수집하며, 프롬프트(Prompts)나 비즈니스 데이터는 절대 수집하지 않습니다. Gateway의 텔레메트리(Telemetry)를 피하고 싶다면, pipelex_gateway를 비활성화하고 직접 제공자 키(Provider keys)를 사용하거나 로컬 AI를 사용하세요. 자세히 알아보기
기여하기 (Contributing) — 여러분의 기여를 환영합니다! 저희의 기여 가이드라인 (Contributing Guidelines)을 확인해 주세요.
커뮤니티 (Community) — GitHub Issues · Discussions · 문서 (Documentation)
라이선스 (License)
이 프로젝트는 MIT 라이선스 (MIT license) 하에 배포됩니다. 런타임 의존성(Runtime dependencies)은 PyPI를 통해 각자의 라이선스에 따라 배포됩니다.
"Pipelex"는 Evotis S.A.S.의 상표입니다.
© 2025-2026 Evotis S.A.S.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 HN Code Generation의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
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