오늘도 공부

AI에게 일을 맡기려면 지금까지는 보통 이렇게 했다.프롬프트를 정교하게 작성하거나API를 연결하거나자동화 스크립트를 만들거나하지만 최근 등장한 한 프로젝트는 이 흐름을 완전히 뒤집는다.“설명하지 말고 그냥 보여줘.”최근 Hacker News에 올라와 화제가 된 Understudy라는 오픈소스 프로젝트는사용자가 컴퓨터에서 작업을 한 번 수행하는 것을 보여주면,AI가 그 과정을 학습해 앞으로 그 작업을 대신 수행하는 데스크탑 에이전트를 만든다.프롬프트도 필요 없다.API도 필요 없다.워크플로우 빌더도 필요 없다.그냥 **“한 번 시연하면 끝”**이다.이 글에서는 Understudy가 어떤 프로젝트인지,왜 등장했는지, 그리고 내부적으로 어떻게 동작하는지 개발자 관점에서 분석해본다. GitHub - under..

AI 음성 합성(TTS)은 이미 많은 서비스에서 사용되고 있다.하지만 대부분의 고품질 음성 모델은 폐쇄형 API에 의존한다.OpenAIElevenLabsGoogle TTS이런 서비스들은 뛰어난 성능을 제공하지만 커스터마이징이 어렵고 비용이 발생한다.그렇다면 질문이 하나 생긴다.“LLM처럼 강력한 음성 생성 모델을 오픈소스로 만들 수는 없을까?”바로 이 질문에서 등장한 프로젝트가 있다.Fish Speech최근 AI 음성 생태계에서 빠르게 주목받고 있는완전 오픈소스 기반의 고품질 음성 생성 모델이다.이 글에서는 Fish Speech가 무엇인지,왜 등장했는지, 그리고 개발자가 어떻게 활용할 수 있는지 아키텍처 중심으로 분석해보자. GitHub - fishaudio/fish-speech: SOTA Open S..

GitHub의 AstrBotDevs/AstrBot를 자세히 보면, AstrBot은 단순한 “챗봇 하나”라기보다 여러 메신저 플랫폼, 여러 LLM 제공자, 플러그인 시스템, 지식베이스, Agent 실행 계층을 하나로 묶은 통합형 AI 챗봇 인프라에 가깝습니다. 공식 설명도 “주요 IM 플랫폼과 통합되는 오픈소스 올인원 Agent 챗봇 플랫폼”이며, 개인용 AI 비서부터 고객지원, 업무 자동화, 사내 지식베이스까지 다양한 시나리오를 겨냥하고 있습니다. 문서와 저장소를 함께 보면 이 프로젝트는 AstrBotDevs 조직과 전 세계 오픈소스 기여자들이 유지하는 비영리 성격의 프로젝트이며, 라이선스는 AGPL-v3입니다. 또 네트워크 서비스 형태로 수정본을 제공하면 변경사항 공개 의무가 생긴다는 점이 문서에 명시..

AI 코딩 에이전트가 점점 강력해지면서 **“AI가 실제 개발 업무를 끝까지 수행하게 만들 수 있을까?”**라는 질문이 자연스럽게 등장했습니다.최근 등장한 Hatice는 바로 이 문제를 해결하기 위한 프로젝트입니다.이 글에서는 GitHub 프로젝트 Hatice가 무엇인지, 왜 등장했는지, 그리고 어떤 구조로 동작하는지 개발자 관점에서 살펴보겠습니다. GitHub - mksglu/hatice: Hatice is an autonomous coding agent orchestration system.Hatice is an autonomous coding agent orchestration system. - mksglu/haticegithub.com 프로젝트 소개Hatice는 GitHub Issues나 Lin..

Google이 Android를 AI 에이전트 중심 OS로 발전시키기 위한 새로운 접근을 발표했습니다. 핵심은 AppFunctions라는 기능으로, 앱의 특정 기능을 AI 에이전트가 직접 호출할 수 있도록 표준화하는 프레임워크입니다. (Android Developers Blog)이 개념은 최근 AI 생태계에서 많이 언급되는 MCP(Model Context Protocol)와 매우 유사합니다. 다만 MCP가 서버 기반 도구 연결을 표준화한다면, AppFunctions는 모바일 앱 내부 기능을 AI에게 노출하는 방식이라고 볼 수 있습니다. (Android Developers)이 글에서는 Google이 발표한 Android의 “Intelligent OS” 전략과 AppFunctions가 무엇인지, 그리고 개발자..

promptfoo는 LLM 애플리케이션을 위한 평가(eval), 레드팀(red teaming), 취약점 스캐닝, CI/CD 자동화를 한데 묶은 오픈소스 CLI이자 라이브러리입니다. 저장소 README와 공식 문서는 이 프로젝트를 “프롬프트, 모델, RAG, 에이전트를 시험하고 보안 점검하는 도구”로 설명하고 있습니다. GitHub 기준으로 저장소는 2026년 3월 9일 기준 최신 릴리스가 0.121.1이고, 약 11.8k 스타를 보유하고 있습니다. (GitHub) promptfoo/README.md at main · promptfoo/promptfooTest your prompts, agents, and RAGs. AI Red teaming, pentesting, and vulnerability sca..

js_repl로 Playwright를 오래 붙잡고 테스트하는 방법브라우저 자동화는 익숙해질수록 역설적인 불편이 생긴다.테스트 한 번 돌리고 끝나는 용도라면 괜찮지만, 화면을 조금 고치고 다시 보고, 상태를 바꾸고 또 보고, 모바일까지 확인하는 반복 작업에서는 매번 처음부터 브라우저를 다시 띄우는 방식이 금방 비효율적으로 느껴진다.여기서 유용한 접근이 js_repl 기반의 Playwright 세션 유지 방식이다. 핵심은 단순하다. Playwright를 한 번 띄우고 끝내는 게 아니라, 같은 브라우저와 같은 페이지 핸들을 계속 붙잡은 채로 테스트를 이어가는 것이다.왜 이 방식이 좋은가보통 브라우저 자동화는 이런 흐름으로 끝난다.스크립트 실행브라우저 실행페이지 이동테스트 수행종료문제는 실제 UI 작업이 저렇게..

AI Agent 시대가 본격적으로 열리면서 기존 소프트웨어를 AI가 직접 사용하는 문제가 점점 중요해지고 있습니다.하지만 대부분의 소프트웨어는 GUI 중심으로 설계되어 있기 때문에 AI Agent가 사용하기 어렵습니다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 프로젝트가 바로 CLI-Anything입니다.이 글에서는 GitHub 프로젝트 CLI-Anything이 무엇인지, 어떤 문제를 해결하는지, 그리고 실제로 어떻게 사용하는지 개발자 관점에서 정리해보겠습니다. GitHub - HKUDS/CLI-Anything: CLI-Anything: Making ALL Software Agent-NativeCLI-Anything: Making ALL Software Agent-Native. Contribute to HKUDS/..

OpenRAG는 할 수 있게 만든 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 플랫폼입니다. GitHub 저장소 설명과 공식 문서 기준으로 보면, 이 프로젝트는 Langflow 기반 워크플로우, Docling 기반 문서 처리, OpenSearch 기반 검색 인덱싱, 그리고 Next.js/Starlette 기반 애플리케이션 계층을 하나의 패키지처럼 묶어 제공하는 것이 핵심입니다. 저장소는 langflow-ai/openrag에 공개되어 있고, 현재 공개 릴리스는 2026년 2월 27일 기준 0.2.5입니다. (GitHub)프로젝트 소개OpenRAG를 한 문장으로 정리하면, **“설치 직후 바로 돌려볼 수 있는 셀프 호스팅형 문서 검색·대화 플랫폼”**입니다. 사용자는 문서를 업로드한 뒤 ..

개발을 하다 보면 문서 정리, 아이디어 정리, 프로젝트 관리, 협업 등을 위해 여러 도구를 사용하게 됩니다.대표적으로 Notion, Miro, Obsidian, Google Docs 같은 서비스들이 있죠.하지만 이런 SaaS 도구에는 몇 가지 공통적인 문제가 있습니다.데이터가 클라우드 서비스에 종속오프라인 사용이 제한확장이나 커스터마이징이 어려움AI나 자동화 기능을 개발자가 직접 통제하기 어려움이런 문제를 해결하기 위해 등장한 프로젝트가 바로 AFFiNE 입니다.AFFiNE는 Notion + Miro + Obsidian의 장점을 결합한 오픈소스 지식 관리 플랫폼으로, 로컬 우선(Local-first) 구조와 확장 가능한 아키텍처를 특징으로 합니다. GitHub - toeverything/AFFiNE: ..

AI는 이제 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어 미래를 시뮬레이션하는 도구로 발전하고 있습니다.최근 GitHub에서 공개된 MiroFish는 이런 흐름을 잘 보여주는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 **다수의 AI Agent가 가상의 세계에서 상호작용하며 미래를 예측하는 “Swarm Intelligence 기반 예측 엔진”**입니다. (GitHub)예를 들어 다음과 같은 질문을 던질 수 있습니다.특정 기업의 주가가 상승할까?어떤 정책이 시행되면 여론은 어떻게 변할까?특정 사건 이후 시장 반응은 어떻게 움직일까?MiroFish는 이러한 질문을 다수의 AI 에이전트 시뮬레이션을 통해 예측합니다. MiroFish/README-EN.md at main · 666ghj/MiroFishA Simple and Unive..

AI 코딩 도구를 사용해 프론트엔드를 만들다 보면 이런 경험을 자주 하게 됩니다.UI는 동작하지만 어딘가 평범하고 AI 티가 난다디자인 일관성이 없다반복적인 수정 요청을 해야 한다이 문제를 해결하기 위해 등장한 프로젝트가 **Impeccable**입니다.Impeccable은 AI에게 더 나은 디자인 판단 기준과 명령어 체계를 제공해서, LLM이 만드는 UI의 품질을 높여주는 프론트엔드 디자인 스킬셋입니다.이번 글에서는 **Claude Code**에서 Impeccable을 실제로 적용하고 사용하는 방법을 단계별로 정리해보겠습니다.1. Impeccable이 Claude Code에서 하는 역할Claude Code에서 Impeccable은 단순한 프롬프트 모음이 아닙니다.AI가 UI를 생성하고 개선할 때 사용할..

Impeccable은 AI 코딩 도구가 더 나은 프론트엔드 결과물을 만들도록 유도하는 디자인 스킬 + 명령어 모음입니다. 저장소 설명 그대로 보면, 이 프로젝트는 “1개의 핵심 스킬, 17개의 명령, 그리고 큐레이션된 안티패턴”으로 구성되어 있으며, 목표는 흔한 AI 생성 UI의 전형성을 줄이고 더 완성도 높은 인터페이스를 만들게 하는 것입니다. 작성자는 Paul Bakaus이며, README에서는 Anthropic의 frontend-design 스킬을 기반으로 더 깊은 가이드와 더 많은 제어 수단을 추가한 프로젝트라고 설명합니다. (GitHub)이 프로젝트가 흥미로운 이유는, 보통 “AI가 UI를 잘 만들게 하려면 모델이 더 똑똑해야 한다”는 방향으로 생각하기 쉬운데, Impeccable은 반대로 모델..

GitHub - shareAI-lab/learn-claude-code: Bash is all you need - A nano Claude Code–like agent, built from 0 to 1Bash is all you need - A nano Claude Code–like agent, built from 0 to 1 - shareAI-lab/learn-claude-codegithub.com프로젝트 소개이 저장소를 한 문장으로 설명하면 이렇습니다.“Claude Code 스타일의 에이전트를 가장 단순한 루프에서 시작해, 점진적으로 실제적인 메커니즘까지 확장해 보는 학습용 레퍼런스 구현.” 구성도 꽤 명확합니다.agents/에는 s01부터 s12까지의 Python 레퍼런스 구현과 s_full.py 캡..

AI 애플리케이션이 점점 많아지면서 **“AI가 직접 UI를 만들어주는 방식”**이 새로운 패러다임으로 떠오르고 있습니다.이번 글에서는 **Vercel Labs에서 공개한 오픈소스 프로젝트 json-render**를 소개합니다.이 프로젝트는 AI → JSON → UI 흐름을 통해 사용자가 프롬프트만으로 UI를 생성하도록 만드는 Generative UI 엔진입니다. (GitHub)단순히 데이터를 생성하는 AI가 아니라인터페이스 자체를 생성하는 AI 시스템을 만들고 싶다면 꽤 흥미로운 프로젝트입니다.프로젝트 소개JSON Render는 AI가 생성한 JSON 구조를 기반으로 React 컴포넌트를 동적으로 렌더링하는 라이브러리입니다.핵심 아이디어는 매우 단순합니다.AI → JSON → UI사용자가 프롬프트 입력..

LLM은 이제 단순히 텍스트를 생성하는 도구를 넘어 도구를 사용하고, 작업을 수행하며, 여러 단계를 거쳐 문제를 해결하는 Agent로 발전하고 있습니다.이번 글에서는 Alibaba의 Qwen 팀이 공개한 Qwen-Agent 프로젝트를 살펴보겠습니다.이 프로젝트는 Qwen 모델을 기반으로 Tool 사용, 코드 실행, 웹 검색, 멀티 에이전트 협업 등을 구현할 수 있는 Agent 프레임워크입니다. =3.0, featuring Function Calling, MCP, Code Interpr" data-og-description="Agent framework and applications built upon Qwen>=3.0, featuring Function Calling, MCP, Code Interpret..

AI Agent가 점점 발전하면서 단순한 챗봇 수준을 넘어 개발자, 마케터, 디자이너 같은 역할을 수행하는 Agent 시스템이 등장하고 있습니다.이러한 흐름 속에서 등장한 프로젝트가 바로 Paperclip입니다.Paperclip은 여러 AI Agent를 조직처럼 관리하고 협업시키는 AI 회사 운영 플랫폼입니다.즉, “AI 직원들로 구성된 회사를 운영하는 운영체제(OS)” 같은 개념입니다. (GitHub)프로젝트 소개Paperclip은 여러 AI Agent를 하나의 조직으로 묶어 목표 기반으로 자동 협업하도록 orchestration(오케스트레이션) 하는 오픈소스 플랫폼입니다. (GitHub)기술적으로는 다음과 같은 구조로 만들어져 있습니다.Node.js 기반 서버React 기반 UI 대시보드다양한 AI ..

AI 기반 개발 도구가 점점 많아지면서 AI와 함께 진행한 개발 과정을 공유하는 것이 중요해지고 있습니다.하지만 대부분의 경우 AI와의 대화 기록은 로그 형태로 남기 때문에, 다른 사람에게 보여주기 어렵습니다.이번 글에서는 Claude Code 세션 로그를 인터랙티브하게 재생할 수 있는 HTML로 변환해주는 CLI 도구Claude Replay를 소개합니다. GitHub - es617/claude-replay: Community tool to convert Claude Code session transcripts into self-contained, embeddable HTML repCommunity tool to convert Claude Code session transcripts into self-..

1. 우선 codex 설정 파일을 찾습니다. 맥으로 기본 위치는 ~/.codex/config.toml 입니다. 코드 에디터로 열고2. 아래 내용을 추가해줍니다.model = "gpt-5.4"model_context_window = 1000000model_auto_compact_token_limit = 9000003. 그리고 /statusline 에서 context-window-size 를 확인하시면 됩니다. 4. 마지막으로 채팅을 한번 하시면 950K로 변경이 됩니다. 이상입니다.

AI 코딩 에이전트가 점점 발전하면서 개발자의 역할도 바뀌고 있습니다.이제 개발자가 **직접 코드를 작성하기보다 “작업을 관리하는 역할”**에 가까워지고 있습니다.이러한 흐름 속에서 OpenAI가 공개한 프로젝트가 바로 Symphony입니다.Symphony는 프로젝트 관리 도구의 티켓을 읽고, 각 작업을 **독립적인 AI 구현 실행(run)**으로 변환하여 자동으로 코드를 작성하고 PR까지 생성하는 AI 에이전트 오케스트레이션 시스템입니다. (GitHub)이 글에서는 Symphony가 어떤 프로젝트인지, 어떤 구조로 동작하는지, 그리고 실제로 개발 환경에서 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.프로젝트 소개Symphony는 OpenAI에서 공개한 오픈소스 프로젝트로,프로젝트 관리 시스템의 작업을 AI ..

알고리즘 트레이딩 시스템을 만들다 보면 항상 같은 문제를 마주하게 됩니다.백테스트와 실거래 시스템이 서로 다른 코드로 구현된다Python은 개발이 빠르지만 성능이 부족하다C++은 빠르지만 개발 생산성이 떨어진다이벤트 기반 시스템을 직접 구현하기 어렵다NautilusTrader는 이런 문제를 해결하기 위해 만들어진 고성능 이벤트 기반 알고리즘 트레이딩 플랫폼입니다.이 글에서는 GitHub 프로젝트 NautilusTrader가 무엇인지, 어떤 문제를 해결하려는지, 그리고 개발자가 어떻게 활용할 수 있는지 기술 블로그 형식으로 설명해보겠습니다.프로젝트 소개NautilusTrader는 Python 기반의 고성능 알고리즘 트레이딩 엔진입니다.주요 특징은 다음과 같습니다.이벤트 기반(Event-driven) 아키텍..

GitHub - msitarzewski/agency-agents: A complete AI agency at your fingertips** - From frontend wizards to Reddit community ninjaA complete AI agency at your fingertips** - From frontend wizards to Reddit community ninjas, from whimsy injectors to reality checkers. Each agent is a specialized expert with personality, process...github.com AI 에이전트가 점점 발전하면서 단일 모델이 모든 작업을 처리하기보다는 역할이 분리된 여러 에이전트가 협업..

프론트엔드 개발이나 UI 디자인을 하다 보면 이런 고민이 생깁니다.“이 애니메이션이 실제로 어떻게 보일까?”“레이아웃을 코드로 빠르게 실험해보고 싶은데…”“디자인 아이디어를 바로 인터랙티브하게 테스트할 수 없을까?”이런 문제를 해결하기 위해 만들어진 프로젝트가 바로 Design Playground입니다.이번 글에서는 GitHub 프로젝트 Design Playground가 무엇인지, 왜 만들어졌는지, 어떤 기능을 제공하는지, 그리고 어떻게 사용할 수 있는지 개발자 관점에서 살펴보겠습니다.프로젝트 소개Design PlaygroundGitHub: https://github.com/B1u3B01t/design-playgroundDesign Playground는 웹 기반 UI/UX 실험 환경입니다.쉽게 말해:디자..

GitHub - alibaba/OpenSandbox: OpenSandbox is a general-purpose sandbox platform for AI applications, offering multi-language SDKOpenSandbox is a general-purpose sandbox platform for AI applications, offering multi-language SDKs, unified sandbox APIs, and Docker/Kubernetes runtimes for scenarios like Coding Agents, GUI Agent...github.com OpenSandbox가 해결하려는 문제AI 에이전트(코딩 에이전트/GUI 에이전트/브라우저 자동화/평가 에..

Boris TaneAI agents didn't make the SDLC faster. They killed it. All that's left is context.boristane.com AI 코딩 에이전트 시대의 “의도(Intent)–실행(Build)–관측(Observe)” 루프로 재편되는 개발 방식Boris Tane는 2026년 2월 20일 공개한 글에서 **“AI 에이전트는 SDLC를 빠르게 만든 게 아니라, SDLC 자체를 ‘붕괴’시켰다”**고 주장합니다. 핵심은 “단계별로 나눠진 개발 파이프라인”이 아니라, 한 덩어리의 짧은 반복 루프로 개발이 바뀐다는 관점입니다. 아래는 원문의 논지를 단계별로 “왜 무너지는지 / 무엇이 남는지 / 실무에서 어떻게 대비할지”까지 자세히 정리한 글입니다.빠른 요..

Codex App ServerEmbed Codex into your product with the app-server protocoldevelopers.openai.com Codex App Server 입문하기Codex를 “우리 제품 안에” 깊게 심고 싶을 때 쓰는 게 Codex App Server예요. 예를 들어 VS Code 확장처럼 인증, 대화 기록, 승인(approvals), 에이전트 이벤트 스트리밍까지 포함한 “리치 클라이언트”를 만들고 싶다면 이 프로토콜을 사용합니다.반대로, 단순히 CI에서 자동 실행하거나 배치 작업처럼 “잡”을 돌리는 목적이면 App Server보다 Codex SDK를 쓰는 쪽이 맞다고 문서에서 안내해요.빠르게 정리하면프론트엔드 HTTP/SSE 요청을 받고중간에서 codex..

GitHub - MiniMax-AI/Mini-Agent: A minimal yet professional single agent demo project that showcases the core execution pipelineA minimal yet professional single agent demo project that showcases the core execution pipeline and production-grade features of agents. - MiniMax-AI/Mini-Agentgithub.com """Demo: Using Tool schemas with base Tool class.This example demonstrates how to use the Tool base ..

GitHub - MiniMax-AI/Mini-Agent: A minimal yet professional single agent demo project that showcases the core execution pipelineA minimal yet professional single agent demo project that showcases the core execution pipeline and production-grade features of agents. - MiniMax-AI/Mini-Agentgithub.com """Example: Using LLMClient with different providers.This example demonstrates how to use the LLMCli..

GitHub - MiniMax-AI/Mini-Agent: A minimal yet professional single agent demo project that showcases the core execution pipelineA minimal yet professional single agent demo project that showcases the core execution pipeline and production-grade features of agents. - MiniMax-AI/Mini-Agentgithub.com """Example 4: Full Agent with All FeaturesThis example demonstrates a complete agent setup with:- Al..

GitHub - MiniMax-AI/Mini-Agent: A minimal yet professional single agent demo project that showcases the core execution pipelineA minimal yet professional single agent demo project that showcases the core execution pipeline and production-grade features of agents. - MiniMax-AI/Mini-Agentgithub.com """Example 3: Session Note Tool UsageThis example demonstrates the Session Note Tool - one of the co..