Show HN: Pipelex – 반복 가능한 AI 워크플로를 위한 선언적 언어

저희는 Robin, Louis, Thomas입니다. Pipelex는 반복 가능한 AI 워크플로를 위한 DSL이자 Python 런타임입니다. 다단계 LLM 파이프라인을 위한 Dockerfile/SQL이라고 생각하시면 됩니다. 단계와 인터페이스를 선언하면, 어떤 모델/제공자든 이를 채울 수 있습니다. 왜 또 하나의 워크플로 빌더 대신 이걸 써야 할까요? - 글루 코드가 아닌 선언형: 무엇을 할지 명시하면 런타임이 어떻게 할지 알아서 처리합니다. - 에이전트 우선: 각 단계가 자연어 맥락(목적, 의미를 담은 입출력)을 지니므로 LLM이 따라가고, 감사하고, 최적화할 수 있습니다. 저희 MCP 서버를 통해 에이전트는 파이프라인을 실행할 수 있을 뿐 아니라 필요할 때 새 파이프라인을 만들 수도 있습니다. - MIT 기반 오픈 표준: 언어 명세, 런타임, API 서버, 에디터 확장, MCP 서버, n8n 노드. - 조합 가능: 파이프가 다른 파이프를 호출할 수 있고, 직접 만들거나 커뮤니티에서 공유받을 수 있습니다. 왜 도메인 특화 언어인가요? - 인간과 LLM 모두 이해할 수 있는 구조화된 문법 안에 맥락, 의미, 뉘앙스를 보존해야 합니다 - 순수 프롬프트로는 제공할 수 없는 결정성, 제어, 재현성이 필요합니다 - 보너스: 에디터, diff, 시맨틱 컬러링, 손쉬운 공유, 검색 & 바꾸기, 버전 관리, 린터… 여기까지 오게 된 과정: 처음에는 그저 모든 유스케이스를 LLM으로 해결하고 싶었지만, 프로젝트마다 같은 에이전트 패턴을 계속 다시 만들고 있었습니다. 그래서 코드를 범용적으로 유지하고 유스케이스 세부사항과 분리하자는 도전을 했고, 이는 곧 관련 지식과 노하우로부터 워크플로를 모델링한다는 뜻이었습니다. AI 워크플로를 위한 기존 코드/노코드 프레임워크와 달리, 저희 추상화 계층은 API를 감싸지 않고 비즈니스 로직을 소프트웨어와 AI가 실행할 수 있는 구조화되고 모호함 없는 스크립트로 옮겨 적습니다. 그래서 "선언형"인 것입니다. 스크립트는 어떻게 할지가 아니라 무엇을 해야 하는지를 말합니다. AI 워크플로를 위한 Dockerfile이나 SQL 같은 것이죠. 추가로, 언어가 LLM 친화적이길 바랐습니다. 고전적 프로그래밍 언어는 변수명, 함수, 주석에 로직과 맥락을 숨깁니다. 모두 인터프리터에게는 보이지 않죠. Pipelex에서는 이런 요소들이 자연어로 명시적으로 드러나 AI가 전부 볼 수 있습니다. 최소한의 문법으로 모든 것이 로직과 맥락입니다. 그리고 저희는 Pipelex 스크립트를 직접 작성하고 싶지 않아서 도그푸딩했습니다. Pipelex 워크플로를 작성하는 Pipelex 워크플로를 만들었죠. MCP와 CLI에 있습니다. "pipelex build pipe '…'"는 다단계 구조화 생성 흐름을 실행해 "pipelex run"으로 실행 준비가 된 검증된 워크플로를 만들어냅니다. 그다음 직접 또는 어떤 코딩 에이전트와 함께 반복 개선할 수 있습니다. 포함된 것: Python 라이브러리, FastAPI와 Docker, MCP 서버, n8n 노드, VS Code 확장. 저희가 여러분께 바라는 것 1. 워크플로를 만들어 보세요: 언어가 여러분에게 도움이 되었나요, 아니면 방해가 되었나요? 2. 에이전트/MCP 워크플로와 n8n 노드 사용성. 3. 새로운 종류의 파이프와 통합할 수 있는 다른 AI 모델 제안 4. 핵심 라이브러리에 기여할 OSS 기여자와 커뮤니티에 파이프를 공유할 분을 찾습니다 알려진 한계 - 커넥터: Pipelex는 "여러분의 앱"과 통합되지 않습니다. 저희는 인지 단계에 집중하며, 코드/API 또는 MCP나 n8n을 통해 통합할 수 있습니다 - 시각화: 플로차트 생성이 필요합니다 - 파이프 빌더는 아직 버그가 있습니다 - 직접 실행: 아직 호스팅 Pipelex API는 제공하지 않으며 준비 중입니다 - 비용 추적: LLM 비용만 추적하며 이미지 생성이나 OCR 비용은 아직 추적하지 않습니다 - 캐싱과 추론 옵션: 아직 지원하지 않습니다 링크 - GitHub: https://github.com/Pipelex/pipelex - Cookbook: https://github.com/Pipelex/pipelex-cookbook - Starter: https://github.com/Pipelex/pipelex-starter - VS Code extension: https://github.com/Pipelex/vscode-pipelex - Docs: [ https://docs.pipelex.com ]( https://docs.pipelex.com/ ) - Demo video (2 min): https://youtu.be/dBigQa8M8pQ - Discord for support and sharing: https://go.pipelex.com/discord 읽어주셔서 감사합니다. Pipelex를 사용해 보신다면 어디가 아픈지 정확히 알려주세요. 그것이 저희가 받을 수 있는 가장 가치 있는 피드백입니다.