현장에서 문제가 보입니다.
준비, 이동, 날씨, 장비, 장소, 안전, 기록처럼 실제 사용 맥락에서 AI 아이디어를 검증할 수 있습니다.
함께 배우고 만드는 AI 커뮤니티
다시 모여,
AI로 쓸모 있는 것을
함께 만듭니다.
과거 HungryBoxer 개발자 동호회의 기억에서 다시 시작합니다. AI, 개발, 기획, 콘텐츠와 현장 경험을 모아 실제로 써볼 수 있는 결과를 만듭니다.
커뮤니티 참여 ≠ 무료 노동전체 모임FIELD LAB
HungryBoxer는 개발자들이 모이고 배우고 무언가를 만들려 했던 곳입니다.
HBKR은 그 마음을 AI 시대의 실행 구조로 다시 잇습니다.
01 / 첫 주제 커뮤니티 COMMUNITY캠핑하는
캠핑하는
프로그래머.
개발자만의 모임이 아닙니다. AI, 개발, 기획, 디자인, 콘텐츠, 운영, 캠핑 경험과 현장 검증ing 역량이 서로 다른 방식으로 기여합니다.
사람에게 초급·고급 등급을 붙이지 않습니다.
AI 할 수 있는 일는 활동 참여 기준 중 하나일 뿐입니다. Development, Domain, Content, Design, Operation, 현장 검증를 함께 봅니다.
02 / 참여 방법같은 사람도
같은 사람도
활동마다 다른 역할.
모집 일정과 혜택은 아직 확정하지 않습니다. 아래는 실제 운영을 위한 참여 구조 prototype입니다.
01 / 누구나 참여전체 모임
All Hands
캠핑, Networking, Demo, Project Idea, 운영 논의를 함께합니다.
02 / AI 실습기초 AI 실습
AI User Living Lab
학습자는 AI를 익히고 만드는 사람는 실제 사용자의 질문·막힘·검증 행동을 관찰합니다.
Learn 프로토타입 →03 / 직접 실험만들기ER / LAB
Applied Field Lab
Problem, Hypothesis, 프로토타입, 현장 검증, 수행 근거를 한 사이클로 수행합니다.
Lab 프로토타입 →03 / 활동 기록게시물 수보다
게시물 수보다
직접 해본 기록.
Q&A, Article, Meetup 기록은 체류 시간을 늘리는 Feed가 아니라 AI 실무자와 Project가 판단할 수 있는 수행 근거로 연결합니다.
질문
“캠핑 조건을 AI가 얼마나 정확히 이해할 수 있는가?”
문제 발견 기록정리 글
Checklist Agent의 과추천을 줄인 Evaluation 기록
기술 수행 근거현장 사용 기록
실제 캠핑에서 누락·오류·재사용 의향 관찰
현장 수행 근거동료 검토
가설, 구현 선택, 실패 경계에 대한 동료 검토
동료 검토 근거커뮤니티 참여는 무료 노동이 아닙니다.
상업적 가치가 명확해지는 순간 Lab을 멈추고 Scope·계약·보상으로 전환합니다.