AI 쇼다운 참가자의 '제로 피드백' 경험: 해커톤 참가 시 고려사항 및 투명성 요구

핵심 기술

이 글은 LLM 기반 챗봇 개발 프로젝트를 AI 쇼다운에 출품했으나 심사위원의 피드백이 전혀 없었던 경험을 공유하며, 해커톤 참가 시 발생할 수 있는 평가 투명성 문제를 지적합니다.

기술적 세부사항

• 프로젝트 구성: Supabase Auth를 사용한 엔드투엔드 가입 및 채팅 흐름을 갖춘 LLM 챗앱 (T3.chat 유사).
• 기술 스택: Supabase Auth, 실시간 WebSocket 채팅, 감사 등급 분석.
• 챌린지 조건: OpenAI, Anthropic, Google 등 주요 AI 기업 후원, $75,000 상금, 최소 90% 프롬프트 사용 의무, 특정 기간 내 프로젝트 시작 및 제출.
• 로그 분석 결과:
  • POST /auth/v1/signup 기록 없음 (참가자 외 가입자 0명).
  • POST /rest/v1/chats 기록 없음.
  • 헬스 체크, 프로필 GET, WebSocket 핸드셰이크만 기록됨.
• 핵심 문제: '의무적 가입' 조건에도 불구하고 심사위원의 가입 및 사용 흔적이 전혀 없어 프로젝트 평가가 이루어지지 않았음을 시사.

개발 임팩트

• 해커톤 및 개발 챌린지 참여 시 겪을 수 있는 예상치 못한 결과와 이에 대한 심리적 영향 (동기 저하).
• 프로젝트 제출 및 평가 과정의 투명성이 개발자의 참여 의욕에 미치는 중요성 강조.
• 로그 분석을 통한 프로젝트 상태 및 평가 과정 검증의 중요성 시사.

커뮤니티 반응

• 글의 마지막에 #devchallenge 태그를 사용하여, 코드 자체만 리뷰하는 것이 일반적인 관행인지에 대한 커뮤니티의 의견을 구하고 있음.

톤앤매너

전문적이고 분석적인 톤으로, 개인적인 경험을 바탕으로 개발 커뮤니티의 중요한 이슈(평가 투명성)를 제기하며 건설적인 논의를 촉구합니다.