Discoverex

Discoverex는 AI 기반 게임 경험을 제공하기 위해 여러 저장소를 역할별로 분리해 운영하는 프로젝트다. 이 저장소는 전체 생태계를 한눈에 소개하는 메타 레포이며, 각 서비스와 실행 계층이 어떻게 연결되는지 빠르게 파악할 수 있도록 돕는다.

프로젝트 소개

Discoverex는 다음 흐름을 중심으로 구성된다.

• 웹 애플리케이션이 사용자 경험과 게임 진입점을 제공한다.
• 백엔드가 인증, 게임 API, 스토리지 연동을 담당한다.
• 엔진이 게임용 장면 생성과 검증을 수행한다.
• 오케스트레이터가 실험 실행, worker 운영, artifact 추적을 관리한다.
• 별도 생성 파이프라인이 매직아이 데이터셋과 모델을 준비한다.

즉, 프론트엔드, API, 생성 엔진, orchestration, 데이터/모델 파이프라인이 분리된 멀티레포 구조로 운영되는 AI 게임 플랫폼이다.

프레젠테이션 링크: PPT

레포 구성

Repository	Link	Role
backend	https://github.com/discoverex/backend	FastAPI 기반 게임 백엔드. 인증, 공통 응답 구조, Magic Eye API, GCS/DB/Redis 연동을 담당한다.
engine	https://github.com/discoverex/engine	숨은 오브젝트 장면 생성과 검증을 담당하는 코어 엔진. CLI, Prefect flow, worker 운영 도구를 함께 제공한다.
orchestrator	https://github.com/discoverex/orchestrator	실험을 job 단위로 분해하고 실행을 제어하는 orchestration 레이어. Prefect, storage, MLflow, worker runtime을 관리한다.
web	https://github.com/discoverex/web	Next.js/Turborepo 기반 프론트엔드 모노레포. 게임 허브와 개별 게임 앱, 공용 UI 패키지를 포함한다.
magic-eye-generator	https://github.com/discoverex/magic-eye-generator	매직아이 데이터셋 생성, 모델 학습, ONNX 변환, GCS 업로드를 담당하는 데이터/모델 파이프라인 저장소다.

전체 구조

Discoverex
├── web                   # 사용자-facing 앱과 게임 허브
├── backend               # 인증, 게임 API, 서비스 로직
├── engine                # 장면 생성/검증 엔진과 실행 CLI
├── orchestrator          # 실험 orchestration, worker, artifact 추적
├── magic-eye-generator   # 매직아이 데이터/모델 생성 파이프라인
├── data                  # 로컬 데이터 보조 디렉토리
└── runtime               # 로컬 런타임 보조 디렉토리

구조적으로는 web -> backend -> engine/orchestrator -> storage/model assets 흐름으로 이해하면 된다. magic-eye-generator는 주로 매직아이용 학습 데이터와 모델 자산을 준비하는 독립 파이프라인 역할을 맡는다.

기술 스택

Frontend

• Next.js
• React
• Turborepo
• Tailwind CSS

API and Services

• FastAPI
• Uvicorn
• Firebase 기반 인증 연동

Orchestration and Runtime

• Prefect
• Python 3.11
• uv
• Typer

ML and Generation

• PyTorch
• Diffusers
• Transformers
• ONNX / ONNX Runtime
• Ultralytics / MobileSAM

Storage and Metadata

• Google Cloud Storage
• MinIO
• MLflow
• PostgreSQL
• Redis

Infra and Delivery

• Docker
• GitHub Actions
• Google Cloud Run

어떻게 읽으면 되는가

• 사용자 경험과 앱 구성이 궁금하면 web부터 본다.
• 서비스 API와 인증 흐름이 궁금하면 backend를 본다.
• 생성 파이프라인과 실행 계약이 궁금하면 engine을 본다.
• 원격 실행, worker, artifact 추적 구조가 궁금하면 orchestrator를 본다.
• 매직아이 데이터셋과 모델 생성 과정을 보려면 magic-eye-generator를 본다.

이 저장소는 구현 코드를 담기보다 Discoverex 전체 구조를 빠르게 소개하는 진입점 역할을 한다.