매일 새로 쏟아지는 AI 프로젝트
2025년 초부터 "vibe coding"이라는 트렌드가 테크 씬에 퍼지면서 AI 기반 서비스와 오픈소스 프로젝트가 폭발적으로 쏟아지기 시작했습니다. 최근 1년동안 ChatGPT, Claude, Google은 약 23개 신규 LLM 모델을 출시했고 이 선두 주자 모델들을 기반으로 Claude Code, Codex, OpenClaw, Paperclip, n8n, Manus, Antigravity 등 정말 많은 AI 기반의 신규 서비스와 프로젝트가 출시되었습니다.
저는 항상 이런 새로운 제품이나 프로젝트가 나오면 직접 써보는 것을 것을 좋아하는 편입니다. 이를 사용해서 개발하는데 생산성을 높이겠다는 목적보다는, 단순히 유저 입장에서 새로운 것들을 경험 해보는 게 재밌기 때문입니다. 그런데 요즘은 새로운 프로젝트를 경험하기는 커녕 어떤 것들이 있는지, 무엇이 새로 나왔는지 따라가는 것 조차 버겁다고 느낄정도로 정말 많은 프로젝트가 빠른 주기로 출시되고 있습니다.
유튜브 피드를 점령하기 시작한 Tech 영상
저는 주로 시간 날 때 테크 유튜버들이 올려주는 영상들을 보고 최근 어떤게 이슈가 되고 있는지를 확인합니다. 글을 읽는 것보다 그냥 편안하게 영상을 보는게 훨씬 편하기 때문이죠. 직접 텍스트를 읽기 위해 커뮤니티를 확인 할 때도 있습니다. 최근 reddit에서 upvote가 많은 글은 뭐가 있는지, hackernews에는 어떤 글들이 올라왔는지, github에서 급상승 중인 신규 프로젝트는 뭐가 있는지 확인을 하긴 하지만 솔직히 그렇게 자주 하지는 않습니다. 텍스트 기반의 정보를 뒤지는 일은 에너지가 많이 소모되는 작업이고 솔직히 귀찮기 때문에 자주 손이 가지 않는 것이 현실입니다.
이런 방식의 습관이 지속화 되면서 일과 사생활의 경계가 점점 모호해져간다고도 느끼기도 했습니다. 유튜브나 인스타그램 피드는 점점 AI와 관련된 컨텐츠들이 점령하기 시작했기 때문이죠.
이 자체가 나쁘다고는 생각하지 않습니다. 다양한 소스에서 다양한 의견을 접하면서 시야를 넓힐 수 있으니까요. 하지만 이런 콘텐츠를 계속 소비하다 보면 금방 깨닫게 되는 게 있습니다. 위와 같은 정말 소수의 컨텐츠를 제외하면, 영상이나 게시물의 수준이 매우 낮다는 겁니다.
이유는 간단합니다. 그들도 결국 AI를 이용해서 AI에 대한 정보를 만들고 있기 때문입니다.
정보의 Route는 많지만, 질이 낮다
유튜브, X, 인스타그램 같은 곳에서 누가봐도 AI로 만든 컨텐츠, 이른바 AI slop 컨텐츠를 접해본 경험이 한번 쯤은 있을 겁니다. 근대 개발하는 분들은 AI와 관려된 컨텐츠를 누구보다도 많이 읽고 접하기 때문에 이런 slop 컨텐츠들이 더 많이 뜨는 것 같습니다. 저 또한 유튜브와 인스타 피드가 AI가 만들어낸 저품질 콘텐츠가 점령하기 시작해 위 사진과 같은 컨텐츠가 피드에 자주 나타나고 있습니다. 이는 제 개인 유뷰브 피드에 뜨는 영상들인데 이들 모두 AI로 만들어진 영상인 것을 확인할 수 있었고 내용 자체도 크게 유익하지 않고 화제성이나 어그로 영상이었습니다.
결국 문제는 ‘정보가 너무 많다’가 아니라, 쓸만한 정보를 빠르게 걸러낼 수 있는 기준과 도구가 없다는 것이라고 생각했습니다. 별도의 필터링 계층 없이 플랫폼의 추천 알고리즘에만 의존하다 보니, 피드는 점점 자극적인 콘텐츠로 채워지고 실제로 의미 있는 기술 정보는 묻히기 시작했습니다. 그 결과, 정보를 소비하는 시간은 늘어나는데 얻어가는 것은 줄어드는 비효율적인 상태가 반복된다고 느꼈습니다.
이를 해결하기 위해 직접 필요한 정보만 모아서 보고, 덜 중요한 정보는 자연스럽게 걸러낼 수 있는 툴을 만들어보기로 결정 했습니다.
그래서 devport를 만들었습니다
devport는 처음부터 서비스를 목표로 시작한 프로젝트가 아닙니다. 원래는 저 혼자 쓸 용도로 만든 간단한 크롤러였습니다. 매일 Reddit, Hacker News, dev.to
같은 해외 커뮤니티에서 글을 수집하고, 조회수·댓글·반응을 기준으로 중요도가 높은 글을 필터링해서 요약해주는 정도였습니다.
그러다 Claude Code, Codex 같은 코딩 에이전트의 품질을 높여주는 오픈소스들이 쏟아지면서, GitHub의 트렌딩 리포지토리도 함께 트래킹하면 좋겠다고 생각했습니다. 거기에 AI 관련 프로젝트를 한국어로 설명하는 위키 기능까지 붙이게 되면서 프로젝트의 범위가 점점 커졌습니다.
그 결과 시간을 많이 투자하다 보니 혼자 쓰기엔 아깝다는 생각이 들었고, 저와 같은 고민을 하는 분들이 분명히 있을 거라 판단해 서비스로 만들어 이렇게 런칭하게 되었습니다.
devport가 하는 일
개발자에게 필요한 기술 정보는 넘쳐나지만, 실제로 쓸 수 있는 형태로 정리된 정보는 부족합니다. devport는 이 간극을 줄이기 위해 만든 플랫폼입니다.
정보 과부하를 줄입니다
유튜브, 뉴스레터, GitHub, Reddit, Hacker News 등 여러 플랫폼을 돌아다니며 직접 확인해야 했던 기술 소식을 하나의 공간에서 확인할 수 있습니다. 영어 중심의 개발 생태계에서 핵심을 빠르게 파악할 수 있도록 한국어 기반으로 제공합니다.
단순 요약이 아니라 맥락을 전달합니다
devport는 기술 트렌드를 "이런 게 나왔다" 수준에서 끝내지 않습니다. 왜 이 기술이 등장했는지, 어디에 쓰이는지, 기존 대안과 뭐가 다른지까지 재구성해서 전달합니다. 트렌드를 보는 것에서 끝나는 게 아니라, 내 기술 스택에 어떻게 연결할 수 있는지 판단할 수 있는 근거를 제공하는 것이 목표입니다.
Ports: 리포지토리를 살아있는 지식으로 변환
복잡한 GitHub README만으로는 프로젝트의 목적과 구조를 쉽게 파악하기가 어렵습니다.
- 프로젝트 위키: 구조, 목적, 릴리스 흐름을 한국어로 일목요연하게 정리하여 제공합니다.
- AI 챗봇: 정리된 내용을 바탕으로 궁금한 점을 즉시 묻고 답을 얻을 수 있는 채팅 기능을 지원합니다. 문서를 일일이 뒤질 필요 없이 필요한 정보만 빠르게 추출할 수 있습니다.
LLM Ranking: 데이터 기반의 모델 선택 가이드
수많은 LLM 중 무엇을 써야 할지 고민하는 시간을 줄여드립니다.
- 최신 모델 트래킹: 새롭게 등장하는 LLM 모델을 실시간으로 확인하고 비교할 수 있습니다.
- 다각도 벤치마크: 사용자의 목적(코딩, 추론, 미디어 모달 등)에 맞는 최적의 모델을 찾을 수 있도록 벤치마크 데이터를 제공합니다. '직관'이 아닌 '지표'를 바탕으로 모델을 선택 할 수 있습니다.
마무리
빠르게 소비되는 정보보다,조금 더 오래 남는 이해를 만드는 공간이 되었으면 합니다.
지금 이 순간에도 수많은 프로젝트가 쏟아지고 있지만, 그중 무엇을 봐야 할지 고민하고 있다면 devport가 그 기준이 되었으면 좋겠습니다.
서비스 바로가기 devport.kr
devport는 100% 무료 오픈소스 서비스입니다.
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