본 게시물은 Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Week 1: Touch Grass 제출물입니다.

제가 만든 것 (What I Built)

저는 로컬 AI 기반 야외 어드벤처 생성기인 WalkQuest AI를 만들었습니다.

아이디어는 간단합니다. WalkQuest AI는 사람들이 스크린에 머무르도록 하는 대신, AI를 사용하여 사람들에게 스크린을 내려놓고 밖에 나가도록 장려하는 것입니다.

사용자는 다음 정보를 입력합니다:

📍 산책할 위치 (Their walking location)
⏱️ 이용 가능한 시간 (Available time)
🥾 난이도 (Difficulty)

WalkQuest AI는 그 후 다음과 같은 내용으로 짧은 야외 퀘스트를 생성합니다:

🎯 4가지 산책 미션 (4 walking missions)
🦺 안전 수칙 (A safety tip)
🌱 자연 접촉 점수 (Touch Grass Score)
📵 스크린 없는 퀘스트 규칙 (A screen-free quest rule)

사용자는 각 미션을 체크하고 퀘스트를 완료하여 100 XP를 얻을 수 있습니다.

이것은 학생, 개발자, 그리고 주변 환경을 탐험할 간단한 이유가 필요한 모든 사람들을 위해 설계되었습니다.

데모 (Demo)

WalkQuest AI 데모 보기

WalkQuest AI 데모 흐름은 다음과 같습니다:

1. 퀘스트 생성 (Generate a Quest)

사용자가 위치, 기간 및 난이도를 선택합니다.

2. AI가 어드벤처 생성 (AI Generates the Adventure)

Gemma가 네 가지 야외 미션, 안전 수칙, 그리고 자연 접촉 점수를 만듭니다.

3. 퀘스트 완료 (Complete the Quest)

사용자가 네 가지 모든 미션을 체크합니다.

4. 퀘스트 완료 (Quest Completed)

모든 미션 완료 후:

🌱 퀘스트 완료!

🏆 자연 접촉 달성 (Touch Grass Achievement)

⭐ 100 XP

전체 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다:

GitHub logo MrAtharvaB / WalkQuest-AI

🌱 WalkQuest AI

산책을 모험으로 바꿔보세요.

WalkQuest AI는 위치, 지속 시간 및 난이도를 기반으로 재미있는 야외 산책 퀘스트를 생성하는 간단한 AI 기반 앱입니다.

✨ 주요 기능 (Features)

🌱 AI가 생성한 산책 퀘스트
📍 위치 선택
⏱️ 지속 시간 선택
🥾 난이도 선택
🎯 4가지 산책 미션
🦺 안전 수칙
🌱 자연 접촉 점수 (Touch Grass Score)
🏆 미션 완료 추적기
💯 100 XP 달성

🛠️ 기술 스택 (Tech Stack)

Python
Streamlit
Ollama
Gemma 3 1B

📂 프로젝트 구조 (Project Structure)

WalkQuest-AI/
├── app.py
├── prompts.py
...

GitHub에서 보기

이 프로젝트는 오픈 소스이며 Python, Streamlit, Ollama, Gemma 3 1B를 사용하여 로컬에서 실행할 수 있습니다.

제작 과정 (How I Built It)

WalkQuest AI는 다음을 사용하여 구축되었습니다:

Python
Streamlit
Ollama
Gemma 3 1B

아키텍처는 다음과 같습니다:

사용자 입력
↓
Streamlit
↓
Ollama
↓
Gemma 3 1B
↓
생성된 야외 퀘스트
↓
퀘스트 완료

저는 AI 엔진으로 Ollama를 통해 로컬에서 Gemma 3 1B를 사용했습니다.

AI는 사용자의 위치, 이용 가능한 시간 및 난이도를 기반으로 산책 퀘스트를 생성하는 역할을 합니다.

또한 이 애플리케이션은 퀘스트가 짧고, 안전하며, 현실적이고, 야외 활동에 초점을 맞추도록 프롬프트 내에 규칙을 포함하고 있습니다.

오픈 혁신이란 무엇이 중요한가? (Why Does Open Innovation Matter?)

오픈 혁신(Open innovation)은 개발자에게 더 접근하기 쉽고 제어 가능한 방식으로 AI를 실험할 수 있게 합니다.

WalkQuest AI의 경우, Ollama를 통해 Gemma를 로컬에서 실행함으로써 유료 클라우드 API를 애플리케이션의 핵심 의존성으로 만들지 않고도 AI 모델을 중심으로 구축할 수 있었습니다.

또한 이는 프로젝트의 목표에 맞춰 AI 경험을 설계할 수 있는 자유를 주었습니다. 즉, 사람들이 화면에서 보내는 시간을 줄이고 야외 활동에 더 많은 시간을 보내도록 장려하는 것입니다.

이 프로젝트를 통해 저는 AI가 항상 사람들을 온라인 상태로 유지해야 하는 것은 아니라는 것을 알게 되었습니다.

AI는 또한 사람들이 화면에서 벗어나도록 격려하는 데 사용될 수 있습니다.

나의 에이전트 세션

본 프로젝트에서는 사용하지 않았습니다.

수상 부문

Gemma의 최고의 활용 (Best Use of Gemma)

저는 Gemma의 최고의 활용 부문에 참가합니다.

WalkQuest AI는 개인화된 야외 퀘스트를 생성하기 위해 Ollama를 통해 로컬에서 Gemma 3 1B를 사용합니다.

마지막 생각

AI는 온라인에서 더 많은 시간을 보내기 위한 도구 그 이상이 될 수 있습니다.

때로는 최고의 AI 경험이란 다음과 같이 알려주는 것입니다:

📵 휴대폰을 내려놓으세요.

🌱 밖으로 나가세요.

🚶 풀밭에 발을 디디세요. (Touch Grass)

#devchallenge #hf26challenge

WalkQuest AI: 산책을 AI 기반 어드벤처로 바꾸기

요약

핵심 포인트