# Hyunsang Cho's knowledge hub — full text Canonical hub URL: https://memory.wiki/hub/7hft5x22 Index-only manifest: https://memory.wiki/hub/7hft5x22/llms.txt Concept digest: https://memory.wiki/raw/hub/7hft5x22?digest=1&compact=1 # Knowledge graph _Pre-computed structure across this hub: 40 concepts, 30 relations, 0 bundles with AI analysis. Use this as navigation; the doc bodies below contain the prose._ ## Concepts - **mdfy.cc** _(entity • weight 60 • 2 docs)_ The core product being launched across multiple platforms—a Markdown publishing tool that converts AI output into shareable URLs. - **Rust-to-WASM rendering engine** _(concept • weight 30 • 1 doc)_ Central architectural decision that enables one rendering binary (comrak) to power seven different client surfaces consistently. - **MCP server** _(entity • weight 27 • 1 doc)_ Allows AI agents to programmatically publish and read documents, making mdfy.cc a bridge between autonomous AI systems. - **comrak** _(entity • weight 24 • 1 doc)_ GFM-compliant Markdown parser (used by GitLab and Reddit) chosen as the rendering foundation for consistency and compliance. - **Post-processing pipeline** _(concept • weight 22 • 1 doc)_ TypeScript layer handling syntax highlighting, KaTeX math rendering, and Mermaid diagram rendering after WASM output. - **Zero-friction publishing** _(concept • weight 18 • 1 doc)_ No-login, paste-and-share workflow that reduces friction for users converting AI output to shareable documents. - **Client-side rendering** _(concept • weight 18 • 1 doc)_ The entire Markdown-to-HTML transformation happens in the browser via WASM in approximately 2ms. - **Cross-AI publishing layer** _(concept • weight 16 • 1 doc)_ mdfy.cc's positioning as a vendor-agnostic interchange format between AI providers rather than integration within one. - **Chrome extension** _(entity • weight 15 • 1 doc)_ Captures Markdown directly from ChatGPT, Claude, and Gemini chat interfaces for seamless publication. - **Multi-surface deployment** _(concept • weight 12 • 1 doc)_ Seven different client implementations (web, CLI, VS Code, Chrome, desktop, MCP, tmux) all powered by the same WASM engine. - **Rust+WASM rendering engine** _(concept • weight 10 • 1 doc)_ The technical foundation enabling consistent rendering across seven different client surfaces from a single compiled binary. - **조현상** _(entity • weight 10 • 2 docs)_ 현대자동차 신사업/신기술 사업기획 직무 지원자이자 본 문서의 작성자입니다. - **Multi-format import** _(concept • weight 8 • 1 doc)_ Key feature allowing users to convert PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, CSV, LaTeX and other formats into Markdown. - **WYSIWYG editing** _(concept • weight 8 • 1 doc)_ Inline editing capability in live preview mode that enables direct text manipulation without source code exposure. - **Cross-AI interchange layer** _(concept • weight 8 • 1 doc)_ Positioning mdfy.cc as a neutral layer that sits between multiple AI providers (ChatGPT, Claude, Gemini) rather than being locked into one ecosystem. - **Chrome extension capture** _(entity • weight 8 • 1 doc)_ Client that directly extracts Markdown from ChatGPT, Claude, and Gemini chat interfaces for frictionless conversion. - **AI output capture** _(concept • weight 8 • 1 doc)_ The primary problem mdfy.cc solves: extracting formatted Markdown from ChatGPT, Claude, and Gemini chat windows. - **Cross-AI layer** _(concept • weight 8 • 1 doc)_ Strategic positioning of mdfy.cc as an interchange format between AI providers rather than being locked into one ecosystem. - **Multi-surface architecture** _(concept • weight 8 • 1 doc)_ The engineering approach of maintaining one rendering core (comrak) and deploying it across seven different clients. - **AI mdfy** _(concept • weight 7 • 1 doc)_ AI-powered feature that automatically structures unformatted text or documents into clean Markdown. - **MCP server integration** _(entity • weight 7 • 1 doc)_ Allows AI agents to programmatically publish, read, update, or delete documents on mdfy.cc. - **Raymind.AI** _(entity • weight 7 • 2 docs)_ 지원자가 설립하여 AI 제품을 직접 기획하고 운영 중인 독립 프로덕트 스튜디오입니다. - **Zero-friction UX** _(concept • weight 6 • 1 doc)_ Core value proposition: no login, no account creation, paste-to-share flow completed in under 5 seconds. - **GFM-compliant Markdown** _(concept • weight 6 • 1 doc)_ Supports GitHub Flavored Markdown including tables, task lists, footnotes, plus KaTeX math and Mermaid diagrams. - **Claude pair programming** _(concept • weight 6 • 1 doc)_ Solo founder development methodology where Claude AI assisted with architecture, Rust code, frontend, and infrastructure across the entire product. - **Zero-friction sharing** _(concept • weight 6 • 1 doc)_ Product principle of no login required, short URLs, permanent access, and edit tokens—enabling rapid document creation and distribution. - **데브시스터즈** _(entity • weight 6 • 2 docs)_ VR 사업을 신설하고 Meta와 파트너십을 체결한 이전 직장입니다. - **Markdown rendering** _(concept • weight 5 • 1 doc)_ Core functionality that transforms various input formats into beautifully formatted Markdown output. - **Rust-to-WASM compilation** _(concept • weight 5 • 1 doc)_ The central architectural decision that enables a single rendering engine to power seven different client surfaces without parser divergence. - **Rust-to-WASM pipeline** _(concept • weight 5 • 1 doc)_ The architectural foundation enabling a single rendering engine to power seven different client surfaces without divergence. - **Markdown editing** _(concept • weight 5 • 1 doc)_ Central capability enabling users to create and format documents in Markdown syntax with live preview. - **현대자동차** _(entity • weight 5 • 1 doc)_ 조현상이 지원하는 기업으로, 차량 내 AI 경험 고도화를 목표로 함. - **AI 경험 설계** _(concept • weight 5 • 1 doc)_ 사용자가 AI 기술을 신뢰하고 자연스럽게 가치를 느끼도록 만드는 핵심 역량. - **현대자동차그룹** _(entity • weight 5 • 1 doc)_ 지원자가 신사업 전략 및 기술 제휴를 통해 기여하고자 하는 목표 기업입니다. - **신사업/신기술 사업기획** _(concept • weight 5 • 1 doc)_ 기술 트렌드를 사업 기회로 전환하고 제휴를 통해 실행하는 지원 직무입니다. - **Cross-AI layer positioning** _(concept • weight 4 • 1 doc)_ The strategic differentiation that positions mdfy.cc as a neutral interchange format between AI providers rather than tied to one platform. - **AI output fragmentation problem** _(concept • weight 4 • 1 doc)_ Core user problem the product solves—Markdown output from ChatGPT, Claude, Gemini loses formatting when copied or shared via existing tools. - **AI output trapping problem** _(concept • weight 4 • 1 doc)_ Core customer problem motivating the product: Markdown from AI conversations loses formatting when copied, with no fast path to shareable documents. - **mdcore engine** _(entity • weight 4 • 1 doc)_ Underlying technology stack built with Rust and WebAssembly powering the platform. - **AI output problem** _(concept • weight 4 • 1 doc)_ Core problem being solved: AI-generated Markdown is trapped in chat windows and loses formatting when exported. ## Concept relations - **mdfy.cc** powered by **Rust-to-WASM rendering engine** - **mdfy.cc** powered by **Rust+WASM rendering engine** - **mdfy.cc** solves problem of **AI output capture** - **mdfy.cc** functions as **Cross-AI publishing layer** - **Rust-to-WASM rendering engine** built on **comrak** - **Rust-to-WASM rendering engine** enables consistency across **Multi-surface deployment** - **조현상** 설립 및 운영 **Raymind.AI** - **mdfy.cc** functions as **Cross-AI layer** - **Rust+WASM rendering engine** built on **comrak** - **MCP server integration** core mechanism for **Cross-AI layer** - **Multi-format import** enables **Markdown rendering** - **MCP server** enables programmatic **Cross-AI interchange layer** - **mdfy.cc** powered by **Rust-to-WASM compilation** - **Rust-to-WASM pipeline** enables **Multi-surface architecture** - **AI mdfy** automates **Markdown rendering** - **Rust-to-WASM compilation** compiles **comrak** - **Rust-to-WASM rendering engine** enables **Multi-surface architecture** - **mdfy.cc** positions as **Cross-AI publishing layer** - **mdfy.cc** functions as **Cross-AI interchange layer** - **mdfy.cc** positioned as **Cross-AI interchange layer** - **MCP server** implements **Cross-AI publishing layer** - **조현상** 지원 직무 수행 **현대자동차그룹** - **Multi-surface architecture** distributes **comrak** - **mdfy.cc** includes **MCP server** - **mdfy.cc** powered by **Rust-to-WASM pipeline** - **mdfy.cc** deployed across **Multi-surface deployment** - **MCP server** enables programmatic access to **Cross-AI publishing layer** - **MCP server** enables **Cross-AI layer** - **AI output trapping problem** motivates creation of **mdfy.cc** - **mdfy.cc** distributed across **Multi-surface architecture** --- id: 3UMCm4_4 title: 현대자동차 지원서 — 조현상 (Hyunsang Cho) url: https://memory.wiki/3UMCm4_4 updated: 2026-06-17T19:40:27.389372+00:00 --- # 현대자동차 지원서 — 조현상 (Hyunsang Cho) 지원 직무: 신사업/신기술 사업기획 hi@raymind.ai · raymind.ai · hyunsangcho.com --- ## 자기소개서 1 — 지원 동기 및 성장 목표 AI와 자율주행, 휴머노이드가 한데 묶이며 산업의 경계가 무너지는 지금이, 현대자동차그룹이 모빌리티를 넘어 다음 사업을 정의할 가장 중요한 시점이라고 생각합니다. 저는 새로운 기술을 분석에서 멈추지 않고 실제 사업과 제휴로 연결해 온 사람입니다. 카카오에서는 첫 유럽 법인을 맨바닥에서 세우고 운영했습니다. 법인 설립부터 시장 진입 전략, IMG를 비롯한 기업들과의 라이선싱 제휴까지, 한국에서 검증된 IP를 새로운 시장의 사업으로 만드는 일을 처음부터 끝까지 책임졌습니다. 데브시스터즈에서는 회사에 없던 VR 사업을 새로 만들고, 미국과 일본 Meta와 직접 협상해 플랫폼 파트너십을 체결한 뒤 출시까지 이끌었습니다. 사우디 Humain에서는 국가 AI 플랫폼의 제품과 전략을 처음부터 설계하며 정부와 부처 이해관계자, AI 리서치, 엔지니어링을 한 방향으로 정렬했습니다. 특히 AI 스택을 웨어러블과 실제 산업으로 확장하는 신사업 전략을 경영층 승인용으로 직접 설계하고 제안한 경험은 이 직무가 요구하는 일과 가장 가깝습니다. 지금은 Raymind.AI라는 독립 스튜디오에서 AI를 매일 도구로 쓰며 제품을 직접 만들고 있습니다. 덕분에 AI 기술의 가능성과 한계를 보고서가 아니라 현장 감각으로 판단합니다. 현대자동차그룹에서 저는 차세대 기술을 실제 사업과 제휴로 연결하는 일에 기여하고 싶습니다. 기술의 흐름을 빠르게 읽고, 그것을 경영층이 결정할 수 있는 사업 기회로 번역하며, 정부와 투자기관과 기업을 잇는 협력 모델로 현실화하는 것. 글로벌과 한국, 기술과 사업을 오가며 쌓은 경험을 그 일에 쓰고 싶습니다. --- ## 자기소개서 2 — 핵심 역량과 강점, 약점 이 직무의 핵심 역량은 기술 트렌드를 사업 기회로 전환하고, 그것을 실제 제휴와 실행으로 이어 가는 능력이라고 생각합니다. 아무리 유망한 기술도 누군가 사업으로 설계하고 외부와의 협력으로 실현하지 못하면 보고서로 끝나기 때문입니다. 특히 AI와 자율주행처럼 빠르게 움직이는 분야에서는 분석의 정교함만큼이나 실행으로 옮기는 추진력이 중요합니다. 저의 강점은 이 일을 여러 번 처음부터 실제로 해냈다는 점입니다. 카카오의 첫 유럽 법인을 세워 신사업을 일으켰고, 데브시스터즈에서는 없던 VR 사업을 만들어 Meta와 직접 협상해 파트너십을 체결했습니다. 사우디 Humain에서는 국가 AI 플랫폼 전략을 설계하며 정부와 부처를 상대했고, 신기술을 사업화하는 전략을 경영층 승인용으로 제안했습니다. 영국, 한국, 사우디를 오가며 글로벌 환경에서 기술과 사업을 분석하고 협상해 왔으며, 비즈니스 영어로 일하는 데 어려움이 없습니다. 무엇보다 지금도 AI를 매일 실무로 다루기 때문에 기술 동향을 외부 자료가 아니라 직접 써 본 감각으로 읽어 냅니다. 약점은 정통 컨설팅이나 M&A 트랙을 거치지 않아, 정형화된 분석 프레임워크나 재무 모델링은 그 분야 전문가만큼 숙련되어 있지 않다는 점입니다. 다만 저는 분석에 머무르기보다 직접 사업을 만들고 협상 테이블에 앉아 결과를 만들어 온 쪽이고, 부족한 정량 분석 역량은 빠르게 학습하고 전문가와 협업해 메워 왔습니다. 현대자동차그룹에서 분석의 엄밀함과 실행의 추진력을 함께 갖춘 사업기획자로 성장하고 싶습니다. --- ## 경력 **Raymind.AI** — Founder — 2026.04 ~ 현재 — 서울/런던 AI 제품을 직접 기획하고 만들어 출시하는 독립 프로덕트 스튜디오를 운영하고 있습니다. AI를 매일 실무 도구로 사용하며, 기술의 가능성과 한계를 현장 감각으로 판단합니다. - memory.wiki, pastlife.app, jolong.ai, screenstyler.ai 등 다수 제품 출시 및 운영 - 기획, 디자인, 개발, 출시까지 전 과정을 AI 기반 워크플로우로 단독 수행 **Humain** — AI Product & Experience Lead — 2025.04 ~ 2026.04 — 리야드, 사우디아라비아 사우디 국가 AI 프로젝트의 전략과 제품을 처음부터 설계했습니다. - 국가 AI 플랫폼의 제품 비전과 사업 전략 수립 - AI 스택을 웨어러블과 실제 산업으로 확장하는 신사업 전략을 경영층 승인용으로 설계하고 제안 - 정부와 부처 이해관계자를 상대로 전략 정렬과 의사결정 지원 - AI 리서치, 엔지니어링, 정부 이해관계자를 연결하는 협업 구조 수립 **데브시스터즈** — Group Director — 2021.09 ~ 2024.08 — 서울, 한국 회사에 없던 VR 사업을 새로 만들어 출시했습니다. - XR 경험이 없던 회사에서 신규 VR 사업과 팀을 구축 - 미국과 일본 Meta와의 전략적 플랫폼 파트너십을 협상하고 체결 - Meta Quest Store 출시까지 전 과정 관리 - Meta 일본 공식 TVC, Quest 3 런치 쇼케이스, 일본 리테일 데모 게임 선정 **카카오IX 영국법인** — Regional Director — 2018.10 ~ 2021.04 — 런던, 영국 카카오의 첫 유럽 법인을 맨바닥에서 세우고 운영하며 IP 신사업을 책임졌습니다. - 법인 설립, 팀 구성, 시장 진입 전략까지 신사업을 처음부터 구축 - IMG 등과 전략적 제휴를 맺어 IP 라이선싱 사업 확대 - 영국, 프랑스 등 유럽 주요 시장에서 라이선싱과 리테일 계약 체결 - Brand Licensing Europe 등 산업 행사에서 회사 대표 **사우디아람코** — UX Lead — 2017.04 ~ 2018.10 — 다란, 사우디아라비아 사우디 비전 2030과 아람코 IPO에 맞춰 전사 디지털 혁신을 이끌었습니다. - 세계 최대 IPO를 앞두고 전사 디지털 시스템 표준 수립 - 사우디 국가 정책 변화에 맞춘 디지털 서비스 설계 - 복잡한 대기업 환경에서 여러 사업부를 가로질러 협업 **AKQA** — Senior UX Architect — 2015.06 ~ 2017.02 — 런던, 영국 Nike, Volvo, Barclays, Virgin Atlantic 등 글로벌 브랜드의 디지털 제품과 서비스를 이끌었습니다. **레이저피쉬 (Razorfish)** — Senior UX Architect — 2013.09 ~ 2015.06 — 런던, 영국 금융과 소비재 글로벌 브랜드의 여러 시장에 걸친 디지털 프로젝트를 이끌었습니다. **제일기획 영국법인 (Cheil UK)** — Senior Interaction Designer — 2012.12 ~ 2013.08 — 런던, 영국 삼성 신제품 출시용 인터랙티브 키오스크와 유럽 웹사이트 UX 작업 **네이티브 디자인 (Native Design)** — Senior Interaction Designer — 2012.04 ~ 2012.11 — 런던, 영국 삼성과 HP의 미래 제품을 위한 선행 디자인 프로젝트 수행 **언스트앤영 세렌 (EY-Seren)** — Design Consultant — 2010.02 ~ 2012.03 — 런던, 영국 노키아, 바클레이 등의 서비스와 앱 컨설팅 **프리랜스 디자인 컨설턴트** — 2006.05 ~ 2010.02 — 영국/한국 **바이널 (Vinyl)** — Interaction Visual Designer — 2005.10 ~ 2006.05 — 서울, 한국 **디스트릭트 (D'strict)** — Interaction Visual Designer — 2004.04 ~ 2005.09 — 서울, 한국 **NHN Corp.** — Junior Designer — 2002.10 ~ 2004.04 — 서울, 한국 --- ## 프로젝트 ### 1. Humain One (국가 AI 플랫폼 전략) - 프로젝트기관: Humain - 기간: 2025.04 ~ 2026.04 - 수행역할: 제품과 전략 총괄 (AI Product & Experience Lead) - 상세: 사우디아라비아의 국가 AI 플랫폼 Humain One의 전략과 제품을 처음부터 설계했습니다. 정체성과 오케스트레이션, CRM을 아우르는 플랫폼의 제품 방향과 사업 전략을 정의했고, 정부와 부처 이해관계자, AI 리서치, 엔지니어링을 한 방향으로 정렬했습니다. 신기술을 실제 사업으로 연결하는 관점에서 제품 비전과 로드맵 전반을 책임졌습니다. ### 2. Humain 웨어러블 AI 신사업 전략 - 프로젝트기관: Humain - 기간: 2025.09 ~ 2026.04 - 수행역할: 신사업 전략 기획 및 제안 - 상세: Humain의 AI 스택을 스크린 너머 실제 물리 공간으로 확장하는 웨어러블 우선 AI 신사업 전략을 기획하고 경영층 승인용으로 제안했습니다. 스마트 글래스를 기반으로 비전, 음성, 추론을 결합한 경험 구조와, 관광부터 에너지까지 여러 산업에 재사용 가능한 사업 모델을 정의했습니다. 동작하는 데모와 단계별 실행 로드맵, 파트너십과 투자 승인 항목까지 포함한 사업 제안을 작성했습니다. ### 3. CookieRun: The Darkest Night (VR 신사업) - 프로젝트기관: 데브시스터즈 / Studio FreshDoh! - 기간: 2021.09 ~ 2024.08 - 수행역할: Project Director (신사업 구축 및 제품 총괄) - 상세: 회사에 없던 VR 사업을 새로 만들어 Meta Quest Store에 출시했습니다. 팀 빌딩부터 시작해 게임 방향성과 프로토타입을 완성했고, 미국과 일본 Meta와 직접 협상해 전략적 플랫폼 파트너십을 체결한 뒤 출시까지 전 과정을 이끌었습니다. Meta 일본 공식 TVC, Quest 3 런치 쇼케이스, 일본 리테일 데모 게임으로 선정되며 사업 성과를 입증했습니다. ### 4. 카카오 유럽 법인 및 IP 라이선싱 신사업 - 프로젝트기관: 카카오IX 영국법인 - 기간: 2018.10 ~ 2021.04 - 수행역할: 유럽 신사업 총괄 (Regional Director) - 상세: 카카오의 첫 유럽 법인을 맨바닥에서 세우고 운영하며 카카오톡과 카카오프렌즈 IP의 유럽 신사업을 책임졌습니다. 법인 설립과 팀 구성, 시장 진입 전략을 처음부터 구축했고, IMG를 비롯한 기업들과 전략적 제휴를 맺어 라이선싱과 리테일 사업을 확대했습니다. 영국, 프랑스 등 유럽 주요 시장에서 직접 계약을 체결하며 한국 IP의 유럽 데뷔를 이끌었습니다. ### 5. memory.wiki (AI 신제품) - 프로젝트기관: Raymind.AI - 기간: 2026.04 ~ 현재 - 수행역할: 단독 기획 및 개발 (Founder) - 상세: AI 시대를 위한 메모리 레이어 memory.wiki를 단독으로 기획, 개발해 출시했습니다. AI 작업이 사라지는 문제를 풀기 위해 수집(Collect), 정리(Organize), 활용(Use) 세 단계로 제품을 설계했습니다. 여러 표면에서 콘텐츠를 수집하고, AI가 개념과 지식 그래프를 추출해 정리하며, LLM이 다시 읽을 때 압축된 형태로 전달해 토큰을 절약합니다. 웹, Mac, VS Code, CLI, Chrome, MCP 서버에서 하나의 영구 URL로 동작합니다. --- ## 논문 요약 — New Media Art and Its Current Position 본 논문은 뉴미디어아트가 동시대 미술 안에서 차지하는 위치를 비판적으로 검토합니다. 빅토리아 앤 알버트 박물관에서 열린 Decode: Digital Design Sensations 전시를 출발점으로 삼아, 뉴미디어아트가 미술인지 디자인인지 엔터테인먼트인지 명확하지 않은 현실에서 논의를 시작합니다. 논문은 크게 두 부분으로 구성됩니다. 첫째, 뉴미디어아트의 정의를 미디어아트 역사가와 큐레이터, 작가들의 관점을 통해 다시 검토합니다. Andreas Broeckmann, Marc Garrett, Steve Dietz, Sarah Cook 의 견해를 종합하여, 뉴미디어아트는 사용되는 기술 매체 자체가 아니라 그것이 만들어내는 세 가지 행동, 즉 상호작용성(interactivity), 연결성(connectivity), 연산성(computability)으로 정의되어야 한다는 결론에 이릅니다. 둘째, 뉴미디어아트가 주류 미술계 안에서 처한 현실을 분석합니다. Oliver Grau, Domenico Quaranta, Beryl Graham 의 논의를 통해, 뉴미디어아트가 미술관 컬렉션과 동시대 미술 담론 안으로 충분히 편입되지 못한 채 정체성의 위기와 큐레이션의 한계에 직면해 있음을 살펴봅니다. 결론적으로, 뉴미디어아트 작가들이 기술 자체를 과도하게 전면에 내세우면서 작품이 기술에 가려지는 문제를 지적합니다. 뉴미디어아트가 동시대 미술과 분리된 별개의 영역으로 남는 대신, 함께 진화하며 사회와 기술의 변화에 응답하는 예술 형식으로 자리잡아야 한다고 주장합니다. --- id: nFYdlzHv title: 현대자동차 지원서 — 조현상 (Hyunsang Cho) url: https://memory.wiki/nFYdlzHv updated: 2026-06-17T14:15:03.965268+00:00 --- # 현대자동차 지원서 — 조현상 (Hyunsang Cho) hi@raymind.ai · raymind.ai · hyunsangcho.com --- ## 자기소개서 1 — 지원 동기 및 성장 목표 자동차가 단순한 이동 수단을 넘어 사람과 AI가 함께 생각하는 공간으로 바뀌고 있다고 생각합니다. 저는 지난 1년간 사우디아라비아의 국가 AI 플랫폼 Humain One에서 제품과 경험 조직을 처음부터 만들며, 한 번도 AI를 다뤄본 적 없는 사용자가 자율 에이전트를 처음 만나 설정하고 신뢰하기까지의 과정을 설계했습니다. 이 경험은 차량 안에서 운전자가 AI를 처음 마주하고 믿고 맡기게 되는 문제와 본질적으로 같습니다. 그 작업은 화면을 넘어 음성, 핸즈프리, 앰비언트 같은 멀티모달 경험으로 확장되었습니다. 스마트 글래스 기반의 웨어러블 AI 경험 레이어를 기획하면서, 비전과 음성과 추론을 실시간으로 결합해 사용자의 맥락에 맞는 정보를 적시에 전달하는 구조를 설계했습니다. 운전 중 손과 시선이 자유롭지 않은 환경에서 AI가 언제 말하고 언제 침묵해야 하는지를 고민한 경험은 차량 내 AI 경험 설계로 그대로 이어진다고 믿습니다. 그 전에는 데브시스터즈에서 쿠키런 IP 기반 VR 게임을 처음부터 끝까지 만들어 Meta Quest Store에 출시했습니다. 헤드셋을 처음 써보는 사용자가 낯선 공간에 적응하도록 첫 경험을 설계한 일은 새로운 인터페이스를 사람에게 자연스럽게 안착시키는 훈련이었습니다. 카카오의 첫 유럽 법인에서는 IoT 스마트 가전과 앱이 연결되는 커넥티드 제품 경험을 다루며 하드웨어와 소프트웨어가 만나는 지점을 직접 경험했습니다. 지금은 Raymind.AI라는 독립 스튜디오에서 AI를 매일 도구로 쓰며 제품을 직접 만들고 출시하고 있습니다. AI를 이론이 아니라 실무로 읽는 감각을 현장에서 쌓고 있습니다. 현대자동차에서 저는 차량이 사람에게 가장 자연스럽고 신뢰할 수 있는 AI 경험을 주는 공간이 되도록 만드는 일에 기여하고 싶습니다. 기술을 사람의 언어로 번역해 처음 쓰는 사람도 곧바로 가치를 느끼게 하는 것, 그리고 글로벌과 한국을 오가며 쌓은 경험을 현대의 제품에 녹여내는 것이 제가 이루고 싶은 성장 목표입니다. --- ## 자기소개서 2 — 핵심 역량과 강점, 약점 지원 직무에서 가장 중요한 핵심 역량은 새로운 기술을 처음 마주하는 사람이 그것을 이해하고 신뢰하며 계속 쓰게 만드는 경험 설계 능력이라고 생각합니다. 아무리 뛰어난 AI 기술도 사용자가 첫 순간에 가치를 느끼지 못하면 외면받기 때문입니다. 특히 차량처럼 안전과 직결되고 짧은 순간에 판단이 이뤄지는 환경에서는 기술의 성능만큼이나 그것을 사람에게 안착시키는 설계가 중요합니다. 저의 강점은 이 역량을 여러 표면에서 반복적으로 증명해 왔다는 점입니다. AKQA에서는 Nike 앱의 온보딩 경험을 설계했고, 데브시스터즈에서는 헤드셋을 처음 쓰는 사용자의 VR 첫 경험을 다뤘으며, Humain에서는 비전문 사용자가 자율 AI 에이전트를 처음 신뢰하기까지의 흐름을 설계했습니다. 화면, 공간, 음성, 웨어러블로 표면은 달랐지만 풀어야 할 문제는 늘 같았습니다. 또한 한국, 영국, 사우디에서 각 시장의 사용자에게 직접 디자인하며 문화권마다 무엇이 통하고 통하지 않는지를 현장에서 익혔습니다. 무엇보다 지금은 AI를 매일 도구로 쓰며 제품을 직접 만들기 때문에 AI의 가능성과 한계를 이론이 아니라 실무 감각으로 판단할 수 있습니다. 약점은 제가 문제에 깊이 들어가 직접 손으로 풀어내는 것을 선호하다 보니, 큰 조직에서 권한을 위임하고 더 많은 사람을 통해 일을 키우는 방식에 익숙해지는 데 의식적인 노력이 필요하다는 점입니다. 작은 팀과 독립 스튜디오에서 직접 만들며 빠르게 움직여 온 경험이 강점인 동시에 대규모 조직의 호흡에 맞추는 훈련이 필요한 부분이라고 생각합니다. 현대자동차처럼 규모 있는 조직에서 직접 만드는 감각과 조직을 통해 키우는 역량을 함께 갖춘 사람으로 성장하고 싶습니다. --- ## 경력 **Raymind.AI** — Founder — 2026.04 ~ 현재 — 서울/런던 AI 제품을 직접 기획하고 만들어 출시하는 독립 프로덕트 스튜디오를 운영하고 있습니다. AI를 보조 도구가 아니라 작업 환경 그 자체로 사용합니다. - memory.wiki, pastlife.app, jolong.ai, screenstyler.ai 등 다수 제품 출시 및 운영 - 기획, 디자인, 개발, 출시까지 전 과정을 AI 기반 워크플로우로 단독 수행 **Humain** — AI Product & Experience Lead — 2025.04 ~ 2026.04 — 리야드, 사우디아라비아 사우디 국가 AI 프로젝트의 제품과 경험 조직을 처음부터 구축했습니다. - 비전문 사용자가 자율 AI 에이전트를 처음 만나 설정하고 신뢰하기까지의 온보딩 경험 설계 - 플랫폼 제품 비전, 거버넌스, 운영 모델 정의 - 웨어러블, 음성, 앰비언트 등 멀티모달 AI 경험으로의 확장 주도 - AI 리서치, 엔지니어링, 정부 이해관계자를 연결하는 협업 구조 수립 **데브시스터즈** — Group Director — 2021.09 ~ 2024.08 — 서울, 한국 쿠키런 IP 기반 VR 게임의 전체 제품 경험 설계와 개발을 총괄했습니다. - 팀 빌딩부터 시작해 6개월 만에 게임 방향성 수립 및 프로토타입 제작 - 미국과 일본 Meta와의 플랫폼 파트너십 확보, Meta Quest Store 출시까지 전 과정 관리 - Meta 일본 공식 TVC, Quest 3 런치 쇼케이스, 일본 리테일 데모 게임 선정 - 기획, 엔지니어링, 아트, 마케팅을 단일 팀으로 통합 운영 **SPC그룹 Secta9ine** — Chief Experience Officer — 2021.06 ~ 2021.09 — 서울, 한국 소비자향 디지털 채널의 사용자 경험을 총괄했습니다. - AR 기술을 활용한 SPC 브랜드 마케팅 플랫폼 경험 설계 - 2000만 사용자 리워드 프로그램 해피포인트의 캐릭터 IP 제작 리드 **카카오IX 영국법인** — Regional Director — 2018.10 ~ 2021.04 — 런던, 영국 카카오의 첫 유럽 법인 설립과 운영을 통해 카카오톡 해외 사용자 성장과 카카오프렌즈 IP의 유럽 데뷔를 이끌었습니다. - 법인 설립, 팀 구성, 운영 체계 구축을 처음부터 수행 - 카카오프렌즈 Home Kit 스마트 가전 시리즈의 유럽 시장 진출 리드 - IMG 등과의 전략적 파트너십으로 유럽 라이선싱 사업 확대 - Winter Wonderland, Brand Licensing Europe 등에서 브랜드 경험 설계 및 실행 **사우디아람코** — UX Lead — 2017.04 ~ 2018.10 — 다란, 사우디아라비아 사우디 비전 2030과 아람코 IPO에 따른 전사 디지털 혁신의 사용자 경험을 총괄했습니다. - 사내 네트워크와 커뮤니티 앱 UX 가이드라인 수립 및 구현 - 석유 산업 교육용 VR 앱 UX 설계 및 개발 리드 - 기업 웹사이트 리뉴얼, 여성 운전면허 지원 디지털 서비스 UX 설계 **AKQA** — Senior UX Architect — 2015.06 ~ 2017.02 — 런던, 영국 Nike, Volvo, Barclays, Virgin 등 글로벌 브랜드의 디지털 제품과 서비스 UX를 설계했습니다. - Nike Training/Running 앱의 온보딩 및 사용 경험 최적화, 광범위한 사용성 테스트 수행 - IBM Watson AI 기반 Virgin Holidays 맞춤형 여행 추천 서비스 UX 설계 **레이저피쉬 (Razorfish)** — Senior UX Architect — 2013.09 ~ 2015.06 — 런던, 영국 소규모 UX 팀을 이끌며 금융과 소비재 글로벌 브랜드의 멀티마켓 프로젝트를 진행했습니다. - 맥도날드 유럽 전체 디지털 채널 UX 담당 - BNP Paribas 온라인 은행 Hello Bank 4개국 서비스 UX 리뷰 및 제안 **제일기획 영국법인 (Cheil UK)** — Senior Interaction Designer — 2012.12 ~ 2013.08 — 런던, 영국 - 삼성 신제품 출시용 인터랙티브 키오스크 UX 및 유럽 웹사이트 UX 개편 **네이티브 디자인 (Native Design)** — Senior Interaction Designer — 2012.04 ~ 2012.11 — 런던, 영국 - 삼성과 HP의 미래 제품을 위한 선행 UX 디자인 프로젝트 수행 **언스트앤영 세렌 (EY-Seren)** — Design Consultant — 2010.02 ~ 2012.03 — 런던, 영국 - 노키아, 바클레이 등의 서비스와 앱 UX 컨설팅 **프리랜스 디자인 컨설턴트** — 2006.05 ~ 2010.02 — 영국/한국 - 폭스바겐, Branchage Festival 프로젝션 매핑, British Library 인터랙티브 프로젝트 등 **바이널 (Vinyl)** — Interaction Visual Designer — 2005.10 ~ 2006.05 — 서울, 한국 - 산업기능요원 근무, 피처폰 웹사이트 모션그래픽 및 인터랙션 제작 **디스트릭트 (D'strict)** — Interaction Visual Designer — 2004.04 ~ 2005.09 — 서울, 한국 - 산업기능요원 근무, 피처폰 웹사이트 모션그래픽 및 인터랙션 제작 **NHN Corp.** — Junior Designer — 2002.10 ~ 2004.04 — 서울, 한국 --- ## 프로젝트 ### 1. Humain One (국가 AI 플랫폼) - 프로젝트기관: Humain - 기간: 2025.04 ~ 2026.04 - 수행역할: 제품과 경험 총괄 (AI Product & Experience Lead) - 상세: 사우디아라비아의 국가 AI 플랫폼 Humain One의 제품과 경험 조직을 처음부터 구축했습니다. 비전문 사용자가 자율 AI 에이전트를 처음 만나 설정하고 신뢰하기까지의 온보딩 흐름을 설계했고, 정체성과 오케스트레이션, CRM을 아우르는 플랫폼의 제품 방향과 거버넌스, 운영 모델을 정의했습니다. AI 리서치, 엔지니어링, 정부 이해관계자를 연결하는 협업 구조를 만들었으며, 제품 비전과 로드맵 전반을 책임졌습니다. ### 2. Humain 웨어러블 AI 경험 레이어 - 프로젝트기관: Humain - 기간: 2025.09 ~ 2026.04 - 수행역할: 제품 기획 및 경험 설계 리드 - 상세: Humain의 AI 스택을 스크린 너머 실제 물리 공간으로 확장하는 웨어러블 우선 AI 경험 레이어를 기획하고 주도했습니다. 스마트 글래스 기반으로 비전, 음성, 추론을 실시간 결합한 핸즈프리 멀티모달 경험을 설계했고, 산업에 무관하게 재사용 가능한 경험 프레임워크(Sense, Understand, Reason, Interact, Remember)를 정의했습니다. 동작하는 XR 데모를 통해 관광 분야 레퍼런스를 구현하며 다분야 확장성을 검증했습니다. ### 3. CookieRun: The Darkest Night (VR 액션 어드벤처) - 프로젝트기관: 데브시스터즈 / Studio FreshDoh! - 기간: 2021.09 ~ 2024.08 - 수행역할: Project Director (제품 경험 및 개발 총괄) - 상세: 쿠키런 IP 기반 VR 액션 어드벤처 게임의 제품 경험 설계와 개발 전반을 총괄했습니다. 팀 빌딩부터 시작해 6개월 만에 게임 방향성 수립과 프로토타입을 완성했고, 미국과 일본 Meta와의 플랫폼 파트너십을 확보해 Meta Quest Store 출시까지 전 과정을 관리했습니다. Meta 일본 공식 TVC, Quest 3 런치 쇼케이스, 일본 리테일 데모 게임으로 선정되며 작품성과 완성도를 입증했습니다. ### 4. Kakao Friends Home Kit (커넥티드 스마트 가전) - 프로젝트기관: 카카오IX 영국법인 - 기간: 2019.01 ~ 2021.04 - 수행역할: 유럽 사업 및 제품 경험 리드 - 상세: 카카오프렌즈 Home Kit 스마트 가전 시리즈의 유럽 시장 진출과 제품 경험을 리드했습니다. 일본 디자인 스튜디오 nendo가 디자인한 스마트 스케일, 램프, 공기청정기 등 IoT 가전과 전용 앱이 연결되는 커넥티드 제품 경험을 다뤘으며, 2019년 런던 디자인 페스티벌(100% Design)에서 스마트 스케일을 유럽 최초로 공개했습니다. 카카오의 첫 유럽 법인 설립과 운영을 기반으로 브랜드의 유럽 데뷔를 이끌었습니다. ### 5. memory.wiki (AI 시대를 위한 메모리 레이어) - 프로젝트기관: Raymind.AI - 기간: 2026.04 ~ 현재 - 수행역할: 단독 기획 및 개발 (Founder) - 상세: AI 시대를 위한 메모리 레이어 memory.wiki를 단독으로 기획, 디자인, 개발해 출시했습니다. AI 작업이 탭을 닫는 순간 사라지는 문제를 풀기 위해 수집(Collect), 정리(Organize), 활용(Use) 세 단계로 제품을 설계했습니다. 브라우저, AI 채팅, 터미널 등 여러 표면에서 콘텐츠를 수집하고, AI가 개념과 지식 그래프를 추출해 문서와 번들 단위로 정리하며, LLM이 다시 읽을 때 압축된 형태로 전달해 토큰을 절약합니다. 웹, Mac, VS Code, CLI, Chrome, MCP 서버에서 하나의 영구 URL로 동작합니다. --- ## 논문 요약 — New Media Art and Its Current Position 본 논문은 뉴미디어아트가 동시대 미술 안에서 차지하는 위치를 비판적으로 검토합니다. 빅토리아 앤 알버트 박물관에서 열린 Decode: Digital Design Sensations 전시를 출발점으로 삼아, 뉴미디어아트가 미술인지 디자인인지 엔터테인먼트인지 명확하지 않은 현실에서 논의를 시작합니다. 논문은 크게 두 부분으로 구성됩니다. 첫째, 뉴미디어아트의 정의를 미디어아트 역사가와 큐레이터, 작가들의 관점을 통해 다시 검토합니다. Andreas Broeckmann, Marc Garrett, Steve Dietz, Sarah Cook 의 견해를 종합하여, 뉴미디어아트는 사용되는 기술 매체 자체가 아니라 그것이 만들어내는 세 가지 행동, 즉 상호작용성(interactivity), 연결성(connectivity), 연산성(computability)으로 정의되어야 한다는 결론에 이릅니다. 둘째, 뉴미디어아트가 주류 미술계 안에서 처한 현실을 분석합니다. Oliver Grau, Domenico Quaranta, Beryl Graham 의 논의를 통해, 뉴미디어아트가 미술관 컬렉션과 동시대 미술 담론 안으로 충분히 편입되지 못한 채 정체성의 위기와 큐레이션의 한계에 직면해 있음을 살펴봅니다. 특히 뉴미디어아트 전시가 페스티벌 형식에 머무는 경향, 관객이 사용자와 참여자로 재정의되면서 감상 자체가 흔들리는 문제, 매체보다 과정과 행동에 무게가 실리면서 발생하는 큐레이션의 어려움을 짚습니다. 결론적으로, 뉴미디어아트 작가들이 기술 자체를 과도하게 전면에 내세우면서 작품이 기술에 가려지는 문제를 지적합니다. 뉴미디어아트가 동시대 미술과 분리된 별개의 영역으로 남는 대신, 함께 진화하며 사회와 기술의 변화에 응답하는 예술 형식으로 자리잡아야 한다고 주장합니다. --- id: 5oLQRdWm title: mdfy.cc Launch Posts url: https://memory.wiki/5oLQRdWm updated: 2026-05-26T17:15:28.338+00:00 --- # mdfy.cc Launch Posts 여기서 되는거 맞아? ## 1. Hacker News (Show HN) **Title:** Show HN: mdfy.cc -- Rust+WASM engine that turns AI output into shareable docs Why it's not working? still not working? 내가 하는거는? 타잎 아 이게 되는거야 안되는거야? 전혀 안되는데? I built a cross-platform Markdown publishing tool that captures AI output and turns it into a permanent, shareable URL. No login. No friction. Paste, render, share. ### The Problem Every AI outputs Markdown, but that output is trapped inside chat windows. Copy it out and the formatting breaks. Paste it into Google Docs and you lose code blocks, math, diagrams. There is no fast path from AI output to a document you can send someone. ### The Architecture The rendering engine is Rust (`comrak`) compiled to WASM via `wasm-bindgen`. Markdown goes in, HTML comes out in about 2ms, entirely client-side. Post-processing handles `highlight.js` for syntax coloring, KaTeX for math, and Mermaid for diagrams. The engine is a single WASM binary that runs identically across all targets. Why Rust instead of a JS parser? Because I wanted one engine, many surfaces. The same `comrak` core powers the web app, a VS Code extension, a CLI, a Chrome extension, a Mac desktop app (Electron), an MCP server, and a tmux integration. Seven channels, one rendering pipeline. No divergence. ### The Cross-AI Angle The Chrome extension captures from ChatGPT, Claude, and Gemini. The MCP server lets any AI agent publish or read documents programmatically. The URL is the interchange format -- any AI can write to it, any AI can read from it. This makes mdfy.cc a layer that sits across AI providers rather than inside one. ### What It Supports GFM (tables, task lists, footnotes), KaTeX math, Mermaid diagrams, 190+ language syntax highlighting, dark/light mode, password-protected docs, embed via iframe, rich-text copy for Docs/Email, and mrkdwn copy for Slack. ### Tech Stack Next.js 15, Supabase PostgreSQL, Vercel. Solo founder + Claude pair programming. Free during beta. No login required to publish. Try it: https://mdfy.cc Source: https://github.com/raymindai/mdcore Happy to discuss the Rust-to-WASM pipeline, the cross-AI positioning, or anything else. ## 2. Product Hunt **Tagline:** AI output to shareable document in one click **Description:** mdfy.cc captures AI output from ChatGPT, Claude, and Gemini and turns it into a permanent, beautifully rendered URL. Powered by a Rust+WASM engine. Available on web, CLI, VS Code, Chrome, Mac desktop, MCP server, and tmux. No login required. ### Maker Comment I am Hyunsang, the solo founder of mdfy.cc. I built the entire product with Claude as my pair programmer. The problem I kept hitting: I would have a great conversation with an AI, get a well-structured response with code blocks, tables, and diagrams, and then have no good way to share it. Copy-paste into Docs breaks the formatting. Screenshots lose the text. Saving as a file means the recipient needs to know what Markdown is. mdfy.cc fixes this. Paste any Markdown, get a rendered document, click share, and you have a permanent URL anyone can open in a browser. The whole flow takes under 5 seconds. What makes this different from existing Markdown tools: First, it is a cross-AI layer. The Chrome extension captures directly from ChatGPT, Claude, and Gemini. The MCP server lets AI agents publish and read documents programmatically. mdfy.cc sits between AI providers and the people who need to read their output. Second, seven channels from one engine. The rendering core is Rust compiled to WASM. The same binary powers the web app, a CLI tool, a VS Code extension, a Chrome extension, a Mac desktop app, an MCP server, and a tmux integration. One codebase, consistent rendering everywhere. Third, zero friction. No account creation. No login wall. Paste and share. The document gets a short URL like `mdfy.cc/abc123` with an edit token so you can update or delete it later. The rendering handles everything modern Markdown needs: GFM tables, KaTeX math, Mermaid diagrams, syntax highlighting for 190+ languages, dark and light modes, and mobile-responsive layout. Free during beta. I would love to hear what you think. ## 3. Reddit r/programming **Title:** I built a Rust+WASM Markdown engine that powers 7 different clients from one codebase I have been working on mdfy.cc, a Markdown publishing tool that turns AI output into shareable URLs. The interesting part from an engineering perspective is the architecture: a single Rust rendering engine compiled to WASM, shared across seven different surfaces. ### The Engine Built on `comrak`, the same GFM-compliant Markdown parser that GitLab and Reddit use. Compiled to WASM via `wasm-bindgen` with `wasm-pack` targeting the bundler output. The binary is around 600KB. Rendering happens client-side in about 2ms. No server round-trip for the parse-and-render step. ### Why Rust instead of remark/marked/markdown-it? I wanted one source of truth for rendering. JS parsers are fine for a single web app, but the moment you need the same rendering in a CLI, a VS Code extension, a desktop app, and an MCP server, you either maintain N parsers or you compile one to run everywhere. Rust-to-WASM gave me the latter. ### Post-processing Pipeline The WASM engine outputs raw HTML. A TypeScript post-processor then handles: 1. `highlight.js` for code blocks 2. KaTeX for math expressions 3. Mermaid diagram containers 4. copy buttons on code blocks `comrak` uses `github_pre_lang: true`, so code blocks come out as `
` rather than ``. The post-processor regex is tuned to that format.

### One Thing I Learned the Hard Way

`syntect` (Rust syntax highlighter) uses the `onig` C library, which cannot compile to `wasm32-unknown-unknown`. I spent two days trying to make it work before moving syntax highlighting to the client-side JS layer. Similarly, `wasm-opt` does not support bulk memory operations from recent Rust WASM output, so I had to disable it entirely. The Rust-to-WASM toolchain is powerful but the edges are sharp.

### The Seven Clients

Web app (Next.js 15), CLI, VS Code extension, Chrome extension (captures from ChatGPT/Claude/Gemini), Mac desktop (Electron), MCP server (lets AI agents publish/read docs), and tmux integration. All share the same engine.

### Cross-AI Angle

The MCP server is the most interesting piece architecturally. Any AI agent that speaks MCP can create, read, update, or delete documents on mdfy.cc. The Chrome extension captures AI conversations. The URL becomes the interchange format between AI systems.

Open source: `github.com/raymindai/mdcore` Live: `mdfy.cc`

Built solo with Claude as pair programmer. Feedback on the architecture welcome.

## 4. Twitter/X Thread

### Tweet 1

I built mdfy.cc -- it turns AI output into shareable documents.

Paste Markdown. Get a permanent URL. No login.

Powered by a Rust engine compiled to WASM. Renders in 2ms, entirely in your browser.

Here is how it works and why I built it:

### Tweet 2

The problem: every AI outputs Markdown. ChatGPT, Claude, Gemini -- all of them.

But that output is trapped in chat windows. Copy it out and the formatting breaks. There is no fast path from AI response to a document you can share.

mdfy.cc fixes that.

### Tweet 3

How it works:

1. Paste any Markdown (or capture from AI with the Chrome extension)
2. Rendered instantly -- tables, math, diagrams, code
3. Click Share -- get a URL like `mdfy.cc/abc123`
4. Anyone can view it. No account needed on either end.

mdfy.cc

### Tweet 4

The engine is Rust (`comrak`) compiled to WASM. One binary, seven surfaces:

- Web app
- CLI
- VS Code extension
- Chrome extension
- Mac desktop app
- MCP server
- tmux integration

Same rendering everywhere. No parser divergence.

### Tweet 5

The MCP server is the part I am most excited about.

Any AI agent can publish or read documents on mdfy.cc programmatically. The URL becomes the interchange format between AI systems.

Cross-AI publishing layer. No vendor lock-in.

### Tweet 6

Built this solo with Claude as my pair programmer. Architecture, Rust code, frontend, infra -- all pair-programmed with AI.

Free during beta. No login required.

Try it: `mdfy.cc` Source: `github.com/raymindai/mdcore`

Feedback welcome.작동이 되는지 보자구요. 아직 안되는데? 전혀 안되고있음

어전하잖아

전혀 안되잖아.

## 1. Hacker News (Show HN)

**Title:** Show HN: mdfy.cc -- Rust+WASM engine that turns AI output into shareable docs

Why it's not working?

still not working?

내가 하는거는? 타잎 아 이게 되는거야 안되는거야?

전혀 안되는데?

I built a cross-platform Markdown publishing tool that captures AI output and turns it into a permanent, shareable URL. No login. No friction. Paste, render, share.

### The Problem

Every AI outputs Markdown, but that output is trapped inside chat windows. Copy it out and the formatting breaks. Paste it into Google Docs and you lose code blocks, math, diagrams. There is no fast path from AI output to a document you can send someone.

### The Architecture

The rendering engine is Rust (`comrak`) compiled to WASM via `wasm-bindgen`. Markdown goes in, HTML comes out in about 2ms, entirely client-side. Post-processing handles `highlight.js` for syntax coloring, KaTeX for math, and Mermaid for diagrams. The engine is a single WASM binary that runs identically across all targets.

Why Rust instead of a JS parser? Because I wanted one engine, many surfaces. The same `comrak` core powers the web app, a VS Code extension, a CLI, a Chrome extension, a Mac desktop app (Electron), an MCP server, and a tmux integration. Seven channels, one rendering pipeline. No divergence.

### The Cross-AI Angle

The Chrome extension captures from ChatGPT, Claude, and Gemini. The MCP server lets any AI agent publish or read documents programmatically. The URL is the interchange format -- any AI can write to it, any AI can read from it. This makes mdfy.cc a layer that sits across AI providers rather than inside one.

### What It Supports

GFM (tables, task lists, footnotes), KaTeX math, Mermaid diagrams, 190+ language syntax highlighting, dark/light mode, password-protected docs, embed via iframe, rich-text copy for Docs/Email, and mrkdwn copy for Slack.

### Tech Stack

Next.js 15, Supabase PostgreSQL, Vercel. Solo founder + Claude pair programming.

Free during beta. No login required to publish.

Try it: https://mdfy.cc Source: https://github.com/raymindai/mdcore

Happy to discuss the Rust-to-WASM pipeline, the cross-AI positioning, or anything else.

## 2. Product Hunt

**Tagline:** AI output to shareable document in one click

**Description:** mdfy.cc captures AI output from ChatGPT, Claude, and Gemini and turns it into a permanent, beautifully rendered URL. Powered by a Rust+WASM engine. Available on web, CLI, VS Code, Chrome, Mac desktop, MCP server, and tmux. No login required.

### Maker Comment

I am Hyunsang, the solo founder of mdfy.cc. I built the entire product with Claude as my pair programmer.

The problem I kept hitting: I would have a great conversation with an AI, get a well-structured response with code blocks, tables, and diagrams, and then have no good way to share it. Copy-paste into Docs breaks the formatting. Screenshots lose the text. Saving as a file means the recipient needs to know what Markdown is.

mdfy.cc fixes this. Paste any Markdown, get a rendered document, click share, and you have a permanent URL anyone can open in a browser. The whole flow takes under 5 seconds.

What makes this different from existing Markdown tools:

First, it is a cross-AI layer. The Chrome extension captures directly from ChatGPT, Claude, and Gemini. The MCP server lets AI agents publish and read documents programmatically. mdfy.cc sits between AI providers and the people who need to read their output.

Second, seven channels from one engine. The rendering core is Rust compiled to WASM. The same binary powers the web app, a CLI tool, a VS Code extension, a Chrome extension, a Mac desktop app, an MCP server, and a tmux integration. One codebase, consistent rendering everywhere.

Third, zero friction. No account creation. No login wall. Paste and share. The document gets a short URL like `mdfy.cc/abc123` with an edit token so you can update or delete it later.

The rendering handles everything modern Markdown needs: GFM tables, KaTeX math, Mermaid diagrams, syntax highlighting for 190+ languages, dark and light modes, and mobile-responsive layout.

Free during beta. I would love to hear what you think.

## 3. Reddit r/programming

**Title:** I built a Rust+WASM Markdown engine that powers 7 different clients from one codebase

I have been working on mdfy.cc, a Markdown publishing tool that turns AI output into shareable URLs. The interesting part from an engineering perspective is the architecture: a single Rust rendering engine compiled to WASM, shared across seven different surfaces.

### The Engine

Built on `comrak`, the same GFM-compliant Markdown parser that GitLab and Reddit use. Compiled to WASM via `wasm-bindgen` with `wasm-pack` targeting the bundler output. The binary is around 600KB. Rendering happens client-side in about 2ms. No server round-trip for the parse-and-render step.

### Why Rust instead of remark/marked/markdown-it?

I wanted one source of truth for rendering. JS parsers are fine for a single web app, but the moment you need the same rendering in a CLI, a VS Code extension, a desktop app, and an MCP server, you either maintain N parsers or you compile one to run everywhere. Rust-to-WASM gave me the latter.

### Post-processing Pipeline

The WASM engine outputs raw HTML. A TypeScript post-processor then handles:

1. `highlight.js` for code blocks
2. KaTeX for math expressions
3. Mermaid diagram containers
4. copy buttons on code blocks

`comrak` uses `github_pre_lang: true`, so code blocks come out as `
` rather than ``. The post-processor regex is tuned to that format.

### One Thing I Learned the Hard Way

`syntect` (Rust syntax highlighter) uses the `onig` C library, which cannot compile to `wasm32-unknown-unknown`. I spent two days trying to make it work before moving syntax highlighting to the client-side JS layer. Similarly, `wasm-opt` does not support bulk memory operations from recent Rust WASM output, so I had to disable it entirely. The Rust-to-WASM toolchain is powerful but the edges are sharp.

### The Seven Clients

Web app (Next.js 15), CLI, VS Code extension, Chrome extension (captures from ChatGPT/Claude/Gemini), Mac desktop (Electron), MCP server (lets AI agents publish/read docs), and tmux integration. All share the same engine.

### Cross-AI Angle

The MCP server is the most interesting piece architecturally. Any AI agent that speaks MCP can create, read, update, or delete documents on mdfy.cc. The Chrome extension captures AI conversations. The URL becomes the interchange format between AI systems.

Open source: `github.com/raymindai/mdcore` Live: `mdfy.cc`

Built solo with Claude as pair programmer. Feedback on the architecture welcome.

## 4. Twitter/X Thread

### Tweet 1

I built mdfy.cc -- it turns AI output into shareable documents.

Paste Markdown. Get a permanent URL. No login.

Powered by a Rust engine compiled to WASM. Renders in 2ms, entirely in your browser.

Here is how it works and why I built it:

### Tweet 2

The problem: every AI outputs Markdown. ChatGPT, Claude, Gemini -- all of them.

But that output is trapped in chat windows. Copy it out and the formatting breaks. There is no fast path from AI response to a document you can share.

mdfy.cc fixes that.

### Tweet 3

How it works:

1. Paste any Markdown (or capture from AI with the Chrome extension)
2. Rendered instantly -- tables, math, diagrams, code
3. Click Share -- get a URL like `mdfy.cc/abc123`
4. Anyone can view it. No account needed on either end.

mdfy.cc

### Tweet 4

The engine is Rust (`comrak`) compiled to WASM. One binary, seven surfaces:

- Web app
- CLI
- VS Code extension
- Chrome extension
- Mac desktop app
- MCP server
- tmux integration

Same rendering everywhere. No parser divergence.

### Tweet 5

The MCP server is the part I am most excited about.

Any AI agent can publish or read documents on mdfy.cc programmatically. The URL becomes the interchange format between AI systems.

Cross-AI publishing layer. No vendor lock-in.

### Tweet 6

Built this solo with Claude as my pair programmer. Architecture, Rust code, frontend, infra -- all pair-programmed with AI.

Free during beta. No login required.

Try it: `mdfy.cc` Source: `github.com/raymindai/mdcore`

Feedback welcome.

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id: E76Ns7om
title: Welcome to [mdfy.cc](http://mdfy.cc)
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updated: 2026-05-16T09:08:12.954+00:00
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# Welcome to [mdfy.cc](http://mdfy.cc)

> **Your Markdown, Beautifully Published**.Import anything. Render beautifully. Share instantly.

## Get Started

1. **Type or paste** anything — Markdown, plain text, Claude Code output
2. **Import** files — PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, CSV, LaTeX, and more
3. **Edit** inline in the Live view, or use Source for raw Markdown
4. **Share** with one click — generates a short URL like `mdfy.cc/abc123`

## What You Can Do

- **WYSIWYG editing** — click any text in the Live view and start typing
- **AI mdfy** — import a PDF or paste raw text, then let AI structure it as Markdown
- **Multi-format import** — drag & drop PDF, DOCX, PPTX, XLSX, or 10+ other formats
- **Export anywhere** — download as MD/HTML/TXT, print PDF, copy for Docs/Email/Slack
- **Flavor conversion** — click the flavor badge (GFM ▾) to convert between formats
- **Folders + Trash** — organize with folders, drag to move, soft delete with restore

## Keyboard Shortcuts

| Shortcut | Action |
| --- | --- |
| ⌘B | Bold |
| ⌘I | Italic |
| ⌘K | Insert link |
| ⌘S | Share (copy URL) |
| ⌘Z / ⌘⇧Z | Undo / Redo |
| ⌘⇧C | Copy HTML |
| ⌘\\ | Toggle view mode |

## Try It Now

- **Drop a PDF here** — see AI mdfy turn it into clean Markdown
- **Click +** in the sidebar to start a new doc from a template
- **Sign in** (sidebar bottom) for cloud sync and short URL sharing — free during the beta, no credit card

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*Powered by **mdcore engine** — Rust + WASM*