HN Wrapped 2025 - LLM이 분석한 당신의 Hacker News 활동 연말 요약

• Hacker News 활동 데이터를 기반으로 한 개인별 연말 요약 서비스
• 사용자의 게시물과 댓글을 분석해 풍자(roast) , 트렌드, 예측을 생성
• LLM(대형 언어 모델) 이 자동으로 내용을 요약하고 해석
• 한 해 동안의 참여 패턴을 돌아보는 인터랙티브 리포트 형태
• 개발자 커뮤니티의 활동 인사이트와 재미 요소를 결합한 프로젝트

HN Wrapped 2025 개요

• 개인의 Hacker News 활동 기록을 요약해 보여주는 웹 기반 서비스
  • 사용자가 한 해 동안 작성한 글과 댓글을 분석
  • 주요 주제, 참여 경향, 언급된 기술 트렌드 등을 시각적으로 표현
• LLM(대형 언어 모델) 이 데이터를 해석해 풍자적 코멘트와 트렌드 요약을 생성
  • 단순 통계가 아닌 언어적 요약과 예측 기능을 포함
• 결과물은 “Roasts, trends, and predictions” 형식으로 구성되어 있음
  • ‘Roasts’는 유머러스한 자기풍자형 요약
  • ‘Trends’는 사용자의 관심사 변화
  • ‘Predictions’는 향후 활동 방향 예측

주요 특징

• 자동화된 연말 요약 기능을 통해 Hacker News 사용자에게 개인화된 피드백 제공
• LLM 기반 분석으로 단순 데이터 요약을 넘어 의미 있는 해석 제공
• 웹 인터페이스를 통해 누구나 자신의 연간 활동을 시각적으로 확인 가능

활용 의의

• 개발자와 스타트업 종사자가 자신의 온라인 활동 패턴을 점검할 수 있는 도구
• 커뮤니티 내에서의 참여 스타일과 관심 분야 변화를 한눈에 파악 가능
• AI 기반 자기 분석 서비스의 새로운 형태로, 커뮤니티 문화와 기술을 결합한 사례