Show HN: Script Snap – 비디오에서 코드 추출

Source: Hacker News

환각을 멈추고 엔지니어링 자산을 배포하세요

Kubernetes, LLM, 그리고 Vercel을 99 % 정확도로 이해하는 유일한 AI 비디오‑투‑블로그 엔진. 최신 기술 스택에 최적화되었습니다:

• Next.js
• Python
• Advanced AI

worker‑node‑01 — script‑snap‑core
다음 세대 크리에이터를 위한 워크플로우를 구동합니다.

콘텐츠 제작은 어렵습니다. 재활용이 고문이 되어서는 안 됩니다.

알고리즘 함정

리뷰 편집에 20 시간을 투자하면 2일 동안 급증했다가 곧 평탄해집니다.

“Whisper” 환각 현상

일반 AI 도구가 PyTorch를 “Pie Torch.” 로 바꿔버립니다. 오타를 수정하는 데 걸리는 시간이 글을 쓰는 시간보다 깁니다.

재활용 번아웃

SEO를 위해 블로그 포스트를 작성해야 한다는 걸 알지만, 너무 지쳐서 못 합니다.

하이브리드 클라우드 엔진

Inngest가 오케스트레이션하고, Railway가 구동합니다. Vercel에서 엣지‑캐시됩니다.

graph TD
    classDef user fill:#000,color:#fff,stroke:#fff,stroke-width:2px;
    classDef vercel fill:#000,color:#fff,stroke:#fff,stroke-width:1px,stroke-dasharray:5 5;
    classDef railway fill:#0b0e14,color:#fff,stroke:#a855f7,stroke-width:2px;
    classDef inngest fill:#0e1c26,color:#fff,stroke:#17d3d6,stroke-width:2px;
    classDef ai fill:#1e293b,color:#60a5fa,stroke:#3b82f6,stroke-width:1px;

    User(YouTuber):::user

    subgraph "Frontend (Vercel Edge)"
        UI[Next.js App]:::vercel
    end

    subgraph "Event Bus (Inngest)"
        Queue[Async Queue]:::inngest
    end

    subgraph "Compute Node (Railway)"
        Worker[Python Worker]:::railway
        FFmpeg[Audio Extract]:::railway
        Dict[Tech Dictionary]:::railway
    end

    subgraph "Intelligence"
        Nova((SOTA ASR Models)):::ai
        GPT((SOTA Reasoning Models)):::ai
    end

    User --> UI
    UI -- "1 Submit Job" --> Queue
    Queue -- "2 Wake Worker" --> Worker
    Worker -- "3 Extract" --> FFmpeg
    FFmpeg --> Nova
    Nova -- "4 Raw Text" --> Dict
    Dict -- "5 Corrected Text" --> GPT
    GPT -- "6 Final Docs" --> UI

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