WildHunt_AI: 물리적 탐험을 위한 프라이버시 우선 AI 스캐빈저 헌트

이 글은 Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Week 1: Touch Grass에 제출하는 내용입니다.

제가 만든 것 (What I Built)
WildHunt AI는 사용자의 휴대폰을 물리적 세계를 탐험하는 가이드로 바꾸어주는 프라이버시 우선의 오픈 소스 AI 스캐빈저 헌트(scavenger hunt)입니다.

사람들에게 AI 챗봇과 더 많은 상호작용 시간을 보내라고 요구하는 대신, WildHunt는 사용자가 화면을 내려놓고, 밖에 나가 주변 환경을 관찰하며, AI에게 보여줄 만한 무언가를 찾았을 때만 돌아오도록 동기를 부여합니다.

핵심 순환 과정(core loop)은 다음과 같습니다:

선택할 헌트 (Choose a Hunt)
↓
미션 받기 (Get a mission)
↓
밖에 나가기 (Go outside)
↓
목표물 찾기 (Find the target)
↓
사진 찍기 (Take a photo)
↓
로컬 AI가 검증하기 (Local AI verifies it)
↓
다음 발견 해제하기 (Unlock the next discovery)

WildHunt는 다음과 같은 다양한 탐험 스타일을 지원합니다:

🌿 자연 (Nature)
🏙️ 도시 탐험가 (Urban Explorer)
🎨 색상 (Colors)
🪨 질감 (Texture)
👀 관찰 (Observation)
📍 랜드마크 헌트 (Landmark Hunt)

중요한 점은 AI가 단순히 일반적인 이미지 분류(generic image classification)를 수행하지 않는다는 것입니다.

AI는 제출된 사진을 사용자가 받은 특정 미션과 비교하여 평가합니다. 예를 들어, 미션이 야외에서 자연적으로 노란 물건을 찾는 것이라면, AI가 해당 사진이 실제로 그 미션을 충족하는지 확인합니다.

대부분의 AI 제품은 사용자들의 주의(attention)를 얻기 위해 경쟁합니다. WildHunt는 AI를 사용하여 사용자의 주의를 물리적 세계로 돌려줍니다.

누구를 위한 것인가요? (Who is it for?)
WildHunt는 탐험할 가벼운 이유를 원하는 모든 사람을 위해 설계되었습니다:

• 공부에서 휴식을 취하는 학생들
• 책상에 너무 많은 시간을 보내는 개발자들
• 간단한 야외 활동을 찾는 가족들
• 새로운 동네를 탐험하는 사람들
• 산책을 작은 모험으로 만들고 싶은 모든 사람

데모 (Demo)
🎥 비디오 데모: https://drive.google.com/file/d/17hSBEzV7f4hfPKQCj0GlNb3MraOQQwBd/view?usp=sharing

데모는 WildHunt-AI의 전체 경험을 보여줍니다:

1. 헌트 시작하기 (Starting a hunt)
2. 미션 받기 (Receiving a mission)
3. 발견물 포착하기 (Capturing a discovery)
4. 이미지를 로컬 비전 모델(local vision model)로 전송하기 (Sending the image to the local vision model)
5. 미션별 검증 받기 (Receiving mission-specific verification)
6. 헌트 계속하기 (Continuing the hunt)

이 애플리케이션은 반응형 Progressive Web App(PWA)으로 실행되므로, 네이티브 모바일 애플리케이션을 요구하지 않고도 휴대폰 브라우저에서 직접 사용할 수 있습니다.

코드
🔗 GitHub:https://github.com/SM01010011/WildHunt_AI

GitHub logo devanshshukla-3004 / WildHunt-AI
🌿 WildHunt AI
화면이 임무를 제공하고, 현실 세계가 답을 제공합니다.

Hacktoberfest 2026 Open Source AI React TypeScript Ollama 라이선스: MIT

WildHunt AI는 로컬 오픈 웨이트(open-weight) 비전 AI를 사용하여 실제 탐험을 인터랙티브 게임으로 전환하는, 프라이버시 우선의 야외 스캐빈저 헌트 PWA입니다.