MarkItDown GitHub 바로가기 내용 MarkItDown은 다양한 파일 형식을 Markdown으로 변환하는 경량 Python 유틸리티입니다. 이 프로젝트의 목적은 대규모 언어 모델(LLM)과 텍스트 분석 파이프라인에서 구조화된 문서 내용을 Markdown 형식으로 손쉽게 변환하는 데 있으며, PDF, PowerPoint, Word, Excel, 이미지(메타데이터 및 OCR), 오디오(메타데이터 및 음성 전사), HTML, CSV, JSON, XML, ZIP, 유튜브 URL, ePub 등 폭넓은 포맷을 지원합니다. 구조를 보존하며 간단하고 사람이 읽기 쉬운 Markdown 출력을 제공합니다. API, CLI 명령어, 플러그인 시스템을 갖추고 있으며, 최신 버전(0.1.0 기준)에서는 의존성 관리 방식을 개선하고, 파일 스트림 방식으로 문서 변환 인터페이스를 변경하는 등의 주요 업데이트가 있었습니다. 기술 스택은 Python 3.10 이상과 다양한 optional 라이브러리(예: PDF, 문서 형식 별 포맷 지원)로 이루어졌으며, 최근 릴리즈로는 선택적 종속성 조직화와 인터페이스 변경, Azure Document Intelligence 연동 기능이 강화되었습니다. 사용 대상은 LLM 연동, 문서 구조 분석, 텍스트 데이터 전처리에 적합하며, CLI 또는 API 통합이 용이합니다. 또한 Docker 이미지로도 배포 가능하며, 오픈 소스 기여와 3rd-party 플러그인 개발도 지원합니다. 참고 링크와 주의사항은 공식 GitHub 저장소에 자세히 안내되어 있습니다. ...

MarkItDown GitHub 바로가기 MarkItDown은 다양한 파일 형식을 Markdown으로 변환하는 경량 파이썬 유틸리티입니다. 대형 언어모델(LLM) 및 텍스트 분석 작업에 적합하도록 설계되었으며, 문서 구조와 내용을 가능한 자연스럽고 간결한 Markdown 형식으로 보존하는 것을 목표로 합니다. PDF, PPT, Word, Excel, 이미지(scanned OCR 포함), 오디오(음성전사 포함), HTML, CSV, JSON, XML, ZIP, 유튜브 링크, EPUB 등 다양한 입력 소스를 지원하며, 이러한 파일들을 텍스트 기반 Markdown으로 변환합니다. 주요 기능에는 문서 구조 유지, LLM과의 확장성, 다양한 플러그인 지원 등이 포함됩니다. 구조 구성요소로는 API, CLI, 플러그인 시스템이 있으며, 별도의 Python API와 명령줄 도구를 제공하여 사용자가 쉽게 확장하거나 통합할 수 있습니다. 기술 스택은 Python 3.10 이상과 다양한 선택적 의존성(예: PDF, DOCX, PPTX, 오디오, 유튜브 등)을 포함하며, Azure Document Intelligence와의 연동 기능도 지원합니다. 최근 버전 0.1.0 기준으로 의존성 조직 변경, stream 변환 방식 변경 등 주요 breaking 변경 사항이 있었으며, MCP 서버 기능의 추가로 LLM 연동이 강화되었습니다. Docker 이미지를 통한 배포도 제공하며, 오픈소스 기여와 플러그인 확장 역시 활발히 지원됩니다. 사용 시 Python 3.10 이상이 권장되며, 가상환경, pip 또는 소스코드로 설치할 수 있고, CLI 또는 파이썬 인터페이스를 통해 다양하게 활용할 수 있습니다. 추가 정보와 참고 링크는 GitHub 저장소에 자세히 안내되어 있습니다. ...

Claude Code Claude Code는 터미널 내에서 작동하는 인공지능 기반의 코딩 도구로, 사용자의 코드 베이스를 이해하고 자연어 명령을 통해 일상적인 작업 수행, 복잡한 코드 설명, 깃 workflows 처리 등을 도와줍니다. 이 도구는 개발자가 빠르게 코딩하고 효율적으로 작업할 수 있도록 설계되었으며, 터미널, IDE 또는 깃허브에서 @claude 태그를 통해 사용할 수 있습니다. 기술적으로는 Node.js 18 이상 환경에서 동작하며, npm 패키지로 배포됩니다. 사용자들은 명령어를 통해 손쉽게 설치할 수 있으며, 문제 발생 시 GitHub 이슈 또는 /bug 명령으로 버그를 보고할 수 있습니다. 최근 릴리즈 및 변경 사항에 대한 구체적인 내용은 공식 문서와 GitHub 저장소에서 확인할 수 있으며, 사용자 데이터는 피드백 수집과 함께 30일간 저장되고, 개인 정보 보호와 관련된 엄격한 정책이 적용됩니다. 자세한 내용은 공식 문서(https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/overview)를 참조하세요. ...

OpenTelemetry-Go OpenTelemetry-Go는 Go 언어를 위한 오픈소스 관측성 라이브러리로, 애플리케이션의 성능과 행태를 측정하고 이 데이터를 관측 플랫폼으로 전송하기 위한 API와 도구들을 제공합니다. 이 프로젝트의 주 목적은 분산 트레이싱, 메트릭 수집, 로그 데이터 수집을 쉽게 통합할 수 있도록 하는 것이며, 이를 통해 개발자는 시스템의 동작 상태를 상세히 모니터링할 수 있습니다. 기본 제공하는 기능으로는 분산 트레이스(trace), 메트릭(metrics), 로그(logs)의 수집과 Exporter를 통한 데이터 전송이 있으며, 여러 Exporter(OTLP, Prometheus, stdout, Zipkin)를 지원하여 다양한 관측 인프라와 연동이 가능합니다. 프로젝트는 API와 Exporter 모듈로 구성되어 있어서 사용자 맞춤형 또는 확장 가능한 관측 시스템을 구현할 수 있습니다. ...

protobuf 프로토콜 버퍼(Protocol Buffers, protobuf)는 구글이 개발한 언어·플랫폼 독립적이며 확장 가능한 데이터 직렬화 형식입니다. 이 프로젝트는 구조화된 데이터를 효율적이고 표준화된 방법으로 직렬화하고 역직렬화하는 것을 목적으로 합니다. protobuf는 다양한 프로그래밍 언어(예: C++, Java, Python, Objective-C, C#, Ruby, Go, PHP, Dart, JavaScript)를 지원하며, 각각의 언어별 런타임과 컴파일러를 제공하여 개발자가 자신의 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있도록 도와줍니다. 이 프로젝트의 구조는 프로토콜 컴파일러인 ‘protoc’과 여러 언어별 런타임, 그리고 참고 문서와 예제들로 구성되어 있습니다. 사용 대상은 시스템 간 효율적 데이터 교환이 필요한 서버와 클라이언트 애플리케이션, 마이크로서비스, 분산 시스템 개발자들이며, 데이터 포맷 정의 및 프로토콜 버퍼 파일(.proto)을 통해 구조적 데이터를 직렬화합니다. 최신 릴리즈는 주기적으로 업데이트되며, 소스코드 브랜치에 따라 안정성에 차이가 있을 수 있으니 공식 릴리즈를 선호하는 것이 좋습니다. protobuf는 Bazel을 비롯한 빌드 시스템 지원, GitHub에서 소스코드 배포, 상세 문서와 튜토리얼, 커뮤니티 지원을 통해 활발히 유지관리되고 있습니다. 참고로, protoc 컴파일러는 C++ 언어로 작성되었고, 각 언어별 설치 방법은 공식 문서 또는 GitHub 릴리즈 페이지를 참고하면 됩니다. 프로젝트는 오픈소스이며 구글 개발자 커뮤니티를 통해 지속적으로 업데이트되고 있습니다. ...

WebAgent for Information Seeking built by Tongyi Lab, Alibaba Group 이 프로젝트는 알리바바 그룹의 Tongyi Lab에서 개발한 WebAgent로, 정보 검색과 웹 탐색에 특화된 인공지능 에이전트입니다. 목표는 사용자가 복잡한 웹 기반 문제를 해결할 수 있도록 도우며, 자연어 처리와 정보 검색 기술을 활용하여 웹상에서 데이터를 수집, 분석하고 답변하는 기능을 제공합니다. 구조는 여러 개의 핵심 모델(WebSailor-3B, WebDancer-32B, WebWalkerQA 등)을 포함하며, 이들은 각각 높은 성능의 정보 검색, 자동화된 검색, 웹 내 탐색 및 질의응답을 수행합니다. 프로젝트는 사전 학습된 언어모델 기반의 에이전트 구조, 후속 훈련 절차, 강화 학습(듀폴과 DAPO 알고리즘 등)을 활용한 미세조정 방식을 특징으로 하며, 다양한 데이터셋과 벤치마크(BrowseComp, GAIA, WebWalkerQA)를 통해 성능을 검증합니다. 최근에는 WebSailor-72B 모델의 공개와 여러 성과 보고서, 데모 영상 공유가 이루어졌으며, 지속적으로 오픈소스와 연구 성과를 확장하는 중입니다. 기술 스택은 Python, 다양한 딥러닝 프레임워크, API와 CLI 기반 배포 도구를 포함하며, 연구 논문과 릴리즈 노트, 확장된 인력 채용 정보를 포함해 향후 발전 가능성과 오픈 엔비론에 대한 기대를 모으고 있습니다. ...

MCP Toolbox for Databases 바로가기 이 프로젝트는 데이터베이스와 연동하여 AI 기반 작업을 돕는 오픈소스 MCP(Machine Connection Protocol) 서버입니다. 목적은 데이터베이스 관리와 활용을 보다 쉽고 안전하며 효율적으로 만들어, 개발자가 복잡성에 신경 쓰지 않고 데이터 작업에 집중할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이 도구는 커넥션 풀링, 인증, 모니터링 등을 포함한 성능과 보안 향상 기능을 제공하며, 데이터 소스(PostgreSQL 등)와 연동됩니다. 구조는 크게 서버와 클라이언트 SDK로 나뉘며, 서버는 도구(toolset)와 소스(source)를 정의하는 YAML 구성 파일과 API를 통해 동작합니다. 클라이언트는 Python, JavaScript/TypeScript 등 다양한 언어용 SDK를 통해 서버와 연동하며, 도구와 데이터 소스를 로드해 데이터 쿼리, 자동화, 코드 생성 등에 활용됩니다. 또한, 이 프로젝트는 버전 관리를 하며, 1.0 이전 베타 단계에 있어 일부 기능은 변경될 수 있습니다. ...

12-factor-agents 이 프로젝트는 신뢰할 수 있는 대규모 언어모델(LLM) 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 12가지 핵심 원칙(요소)을 제시하는 가이드와 프레임워크입니다. 목적은 LLM을 활용한 제품 개발시 안정성, 확장성, 유지보수 용이성을 확보하는 것에 중점을 두고 있으며, 자연어를 도구 호출로 변환하거나 프로세스를 구조화하는 방법, 상태 통합, 제어 흐름 관리, 에이전트의 작고 집중된 설계 등을 포함하는 원칙들을 상세하게 설명합니다. 이 프로젝트는 각각의 원칙(팩터)이 가지는 핵심 개념과 구현 방법을 제공하고, 이를 통해 기존 애플리케이션에 모듈화된 개념들을 접목시켜 효율적인 AI 기능을 빠르게 제공하는 전략을 제안합니다. 구조는 12가지 핵심 원칙과 이들을 설명하는 문서, 예제 영상, 관련 리소스 링크 등으로 구성되어 있으며, 이는 API, 설계 패턴, 사례 연구 등을 포괄합니다. ...

rustfs RustFS는 러스트(Rust) 언어로 개발된 고성능 분산 객체 저장소 소프트웨어입니다. 이 프로젝트의 주목적은 안전하고 빠른 분산형 객체 저장 시스템을 구축하는 것으로, S3 호환 API를 제공하여 기존 클라우드 및 온프레미스 환경과 쉽게 연동할 수 있게 설계되어 있습니다. 구조적으로는 분산 아키텍처를 갖추고 있으며, 직관적인 콘솔 인터페이스와 API를 통해 관리가 용이하도록 구성되어 있습니다. 주 사용 대상은 빅데이터, 인공지능, 데이터 레이크 등의 분야로서, 대용량 데이터 처리와 안전성을 중요시하는 기업 및 개발자들이 주 타겟입니다. 기술 스택은 Rust로 개발되었으며, Rust의 안전성 및 성능 강점을 적극 활용합니다. 최근 릴리즈나 변경 이력은 GitHub의 활동 기록과 함께 상세한 릴리즈 노트를 통해 확인할 수 있으며, 주기적 업데이트와 내구성 향상 작업이 지속되고 있습니다. 특징으로는 초고속 성능, 분산 아키텍처, 오픈소스 라이선스(아파치 2.0), 그리고 안전한 협업 환경을 제공하는 점이 있습니다. 사용 시 참고할 만한 사항은 공식 문서와 커뮤니티 활동이 활발하니, 문제 해결이나 기여를 원한다면 GitHub Discussions, Issues 등을 활용하는 것이 좋습니다. ...

MediaCrawler 바로가기 MediaCrawler는 다양한 중국 내 주요 미디어 플랫폼(샤오홍슈, 틱톡, 쯔푸, B站, 웨이보, 투바이론, 지오허우 등)의 공개정보를 수집하는 강력한 크롤러 도구입니다. 이 프로젝트의 주된 목적은 사용자와 연구자가 네트워크 데이터를 학습하고 분석할 수 있도록 도와주는 것으로, 크롤링 기능, 데이터 저장, 로그인 세션 유지, IP 프록시, 댓글 분석 등 다양한 기능을 제공합니다. 프로젝트는 Playwright 브라우저 자동화 프레임워크 기반으로 개발되었으며, JS 표현식을 활용하여 암호화된 API 시그니처를 역공학하지 않고도 손쉽게 크롤러를 운영할 수 있습니다. 구조는 주로 API 호출, CLI 명령어, 데이터 저장 모듈로 구성되어 있으며, MySQL, CSV, JSON 파일로 데이터를 저장할 수 있습니다. ...