Genesis GitHub 바로가기 Genesis는 일반-purpose 로보틱스 및 실체 인공지능(Embodied AI) 응용을 위해 설계된 통합 물리 시뮬레이션 플랫폼입니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 다양한 물리적 현상과 재질을 정밀하게 시뮬레이션할 수 있는 범용 물리 엔진을 구축하고, 이를 바탕으로 빠르고 사용자 친화적이며 파이썬 친화적인 로봇 시뮬레이션 환경을 제공하는 것입니다. 또한, 실사 기준의 포토리얼리스틱 렌더링 시스템과 자연어 명령 기반의 데이터 생성 엔진을 갖추어, 로봇 학습 데이터 자동생성과 연구의 문턱을 낮추는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 크게 다음과 같은 구조적 특징을 포함합니다. 첫째, 다양한 물리 Solver(강체, 유한요소법(FEM), 스펀지 유체 등)의 통합이 가능하며, 강체, 액체, 가스, 변형가능한 물체 등 다양한 재질과 현상을 시뮬레이션할 수 있습니다. 둘째, GPU 및 CPU 기반의 고속 시뮬레이션이 가능하며, 43백만 FPS 이상의 속도를 지원하여 실시간보다 훨씬 빠른 시뮬레이션이 가능합니다. 셋째, 딥러닝 및 최적화와 연동 가능한 차별성 있는 미분 가능성(design for differentiability)을 갖추고 있습니다. ...

Frappe HR 바로가기 Frappe HR은 오픈 소스 기반의 현대적인 인사관리 및 급여처리 소프트웨어입니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 기업 내 인사와 급여 업무를 효율적이고 투명하게 처리할 수 있도록 돕는 것입니다. 13개 이상의 모듈로 구성되어 있으며, 직원 관리, 입사부터 퇴사까지의 직원 라이프사이클, 휴가 및 출석 관리, 경비청구 및 선지급, 성과관리, 급여 및 세금 처리 및 모바일 앱 지원 등 다양한 기능을 제공합니다. 주 대상 사용자는 인사 및 급여 담당자, 인사 팀, 경영진이며, 중소기업부터 대기업에 이르기까지 활용이 가능합니다. 기술 스택으로는 Python과 Javascript 기반의 Frappe Framework와 Vue.js UI 라이브러리를 이용하며, ERPNext와 긴밀히 연동됩니다. 최근에는 개발 진행상황에 따라 여러 업데이트와 개선작업이 이뤄지고 있으며, Frappe 클라우드 호스팅을 통한 관리형 서비스도 제공되어 쉽고 편리하게 배포할 수 있습니다. 프로젝트의 문서와 커뮤니티 지원이 활발하며, 기여 가이드와 보안 정책도 명료하게 제시되어 있어 안정적으로 발전하고 있습니다. ...

Qwen3-Coder GitHub 바로가기 Qwen3-Coder는 세계 최고의 에이전틱(Agentic) 코딩 모델로, 다양한 크기와 구성을 갖추고 있습니다. 주된 목적은 높은 성능의 프로그래밍, 코드 생성, 그리고 에이전틱 작업 지원이며, 특히 480억 파라미터의 Mixture-of-Experts 구조를 채택하여 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이 프로젝트는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, 긴 컨텍스트 토큰(최대 256K, 확장시 1M 토큰) 처리 능력과 동시에 풍부한 코드 및 자연어 인터랙션을 제공합니다. 주요 기능으로는 자연어 설명에 따른 코드 생성, 코드 내에서 중간 위치에 코드 삽입(fill-in-the-middle), 챗 기반 인터페이스, 그리고 강력한 에이전틱 도구 호출 기능이 포함되어 있습니다. 모델은 Hugging Face와 ModelScope에서 다운로드할 수 있으며, 다양한 크기 모델(Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 등)을 선택적으로 사용할 수 있습니다. ...

Resume-Matcher 바로가기 Resume Matcher는 이력서를 최적화하고 잠재적 고용주에게 적합하게 보여줄 수 있도록 돕는 AI 기반 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 사람의 이력서와 구인공고를 분석하여 맞춤형 키워드, 포맷, 개선 권장사항 등을 제공하며 ATS(지원자 추적 시스템)를 통과할 수 있도록 지원합니다. 구조적으로는 FastAPI를 이용한 백엔드, Next.js를 활용한 프론트엔드, Ollama의 오픈소스 AI 모델을 이용하며 로컬에서 실행 가능하며 SQLite를 데이터 저장에 사용합니다. 주요 기능으로는 ATS 적합성 분석, 매치 점수 제공, 키워드 최적화, 맞춤형 개선 가이드 등을 포함하며, 구직자 및 이력서 작성자를 대상입니다. 활발한 개발과 커뮤니티 참여를 환영하며, 최신 릴리즈와 업데이트는 Python 3.12+, Next.js 15+, Ollama 0.6.7이 사용됩니다. 오픈소스로 공개되어 있어 GitHub 및 Discord를 통해 소통 가능합니다. 로컬 환경 세팅이 필요하며, 설치는 SETUP.md 가이드에 따릅니다. 모든 분석과 처리가 사용자 PC에서 이뤄지기 때문에 프라이버시와 데이터 보안이 중요합니다. ...

Maybe 바로가기 이 프로젝트는 개인 금융 및 부의 관리 애플리케이션인 ‘Maybe’를 오픈소스로 재구축하는 것을 목표로 하는 프로젝트입니다. 과거에 완전 기능의 유료 서비스를 제공했으나, 사업 실패로 인해 2023년 중단된 후, 오픈소스 형태로 다시 시작되어 사용자들이 직접 다운로드하고 자신의 금융 데이터를 관리할 수 있게 하고, 향후 유료 호스팅 서비스를 제공하려는 의도를 갖고 있습니다. 이 프로젝트는 사용자 개개인이 자신의 금융 상태를 관리하고 분석할 수 있도록 설계된 풀-스택 애플리케이션으로, 기능에는 예산정리, 투자 포트폴리오, multi-currency 지원, 금융 상담 요청(Ask an Advisor) 등이 포함됩니다. 또한, 애플리케이션의 핵심 구조에는 Ruby on Rails 기반의 백엔드와 PostgreSQL 데이터베이스, 프론트엔드에는 자바스크립트/리액트 또는 기타 기술이 활용될 것으로 추정됩니다. ...

Maybe 바로가기 Maybe는 개인 금융 및 자산관리 애플리케이션으로, 사용자가 자신의 금융 상태를 쉽게 파악하고 관리할 수 있도록 도와주는 오픈소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 2021/2022년에 개발되어, 유료 서비스로 제공되던 풀 기능의 금융 관리 플랫폼이었으며, mid-2023에 사업 종료 후 오픈소스로 재개발되었습니다. 목표는 누구나 무료로 자신의 금융 데이터를 관리할 수 있게 하며, 향후 호스팅된 서비스도 소액 요금으로 제공하는 것을 추진하고 있습니다. 이 애플리케이션은 사용자가 여러 계좌와 통화를 지원하며, 금융 상담 ‘Ask an Advisor’ 기능이 포함되어 있으며, API와 CLI 방식의 다양한 구성요소를 갖추고 있습니다. 기술 스택으로는 Ruby, PostgreSQL, Docker 등을 사용하며, 개발자들이 기여할 수 있도록 문서화와 가이드도 마련되어 있습니다. ...

Hyprland 바로가기 Hyprland는 100% 독립적이며 동적 타일링 방식의 Wayland 컴포지터로, 시각적 효과와 높은 커스터마이징이 가능한 윈도우 매니저입니다. 이 프로젝트는 외부 종속성 없이 자체적으로 최신 Wayland 기능을 지원하며, 사용자에게 강력한 플러그인 시스템, 직관적인 IPC, 빠른 구성 변경, 다이나믹 워크스페이스, 다양한 레이아웃, 윈도우 그룹화, 규칙 기반 윈도우 및 모니터 제어 등 다양한 기능을 제공합니다. 목적은 높은 성능과 커스터마이징 가능성을 유지하면서 미려한 사용자 인터페이스와 부드러운 애니메이션, 그리고 게이밍 성능 향상을 위한 tearing 지원 등을 제공하는 것입니다. 기술 스택으로는 자체 엔진과 플러그인 시스템, IPC, 그리고 최신 Wayland 프로토콜을 적극 활용하며, C로 개발되었습니다. 최근 릴리즈 및 변경 사항으로는 빠른 개발 속도와 적극적인 기능 확장, 사용자 요청에 따른 지속적 업데이트가 이루어지고 있습니다. 전체적으로 매우 커스터마이징 가능하고 다양한 기능을 갖춘 타일링 윈도우 매니저로, 타일링 데스크탑 환경이나 Wayland 기반 시스템을 사용하는 사용자에게 적합합니다. 공식 문서와 설치 가이드, 기여 가이드가 별도로 제공되어 있으며, bleeding-edge 기능 지원과 활발한 개발이 특징입니다. ...

Hyprland Hyprland는 100% 독립적이고 역동적인 타일링 Wayland 윌리콥서(윈도우 관리자)로, 시각적 효과와 최신 Wayland 기능들을 제공하는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 고도로 커스터마이징 가능하며, 다양한 플러그인 지원, 빠른 개발 속도, 실시간 구성 재로딩, 동적 작업공간 관리 등 고급 기능을 갖추고 있습니다. 독자적인 구조로, wlroots나 kwin, mutter 같은 기존 데스크탑 환경에 의존하지 않고 설계되어 있으며, 사용자 친화적인 설정과 확장성을 지향합니다. 주로 타일형 윈도우 매니지먼트에 관심 있는 고급 사용자와 개발자를 대상으로 하며, 게임 성능 향상, 커스터마이징, 최신 기능 테스트 등을 목적으로 활용됩니다. 기술 스택은 Wayland 프로토콜과 C 언어를 기반으로 하며, 활성 개발과 정기 릴리즈를 통해 지속적으로 개선되고 있습니다. 주요 참고 링크로는 설치, 빠른 시작, 구성, 기여 방법에 관한 공식 문서를 제공하며, 고급 사용자 및 개발자들이 최신 기술을 경험하고 기여할 수 있도록 지원합니다. 특별 참고로 wlroots, sway, vivarium, dwl, wayfire 등 여러 유사 프로젝트들에 영향을 받으며, 최신 그래픽 효과와 플러그인 시스템이 특징입니다. ...

Open Deep Research Github 바로가기 Open Deep Research는 오픈소스 기반의 심층 연구 에이전트로, 다양한 모델 제공자, 검색 도구, MCP 서버와 연동하여 깊이 있는 연구 수행을 위해 설계된 프로젝트입니다. 목표는 사용자가 다양한 환경과 도구를 통해 자동화된 연구 과정을 쉽게 구성하고 실행할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이 프로젝트는 여러 핵심 기능을 제공하며, 전체 구조는 크게 연구 엔진, 모델, 검색 API, MCP 서버, 평가 시스템 등으로 나뉩니다. 기능으로는 검색을 통한 정보 수집, 모델을 활용한 연구/요약/압축/보고서 작성, 구체적인 환경 설정 및 맞춤화, 다양한 MCP 서버 지원, 그리고 검증 및 평가 시스템이 포함됩니다. 사용 대상은 연구자, 데이터 과학자, AI 개발자이며, 복잡한 연구 과정의 자동화, 다중 모델 통합, 대규모 데이터 셋에 대한 평가 등에 활용됩니다. ...

MarkItDown https://github.com/microsoft/markitdown 바로가기 MarkItDown은 다양한 파일을 마크다운(Markdown) 형식으로 변환하는 경량 Python 유틸리티입니다. 이 프로젝트의 주된 목적은 대형 언어 모델(LLM)과 텍스트 분석 파이프라인에서 사용할 수 있도록 문서 구조와 내용을 Markdown으로 효과적으로 추출하는 데 있습니다. PDF, PowerPoint, Word, Excel, 이미지(이미지에 포함된 텍스트와 OCR), 오디오(메타데이터 및 음성 인식), HTML, CSV, JSON, XML, ZIP, 유튜브 URL, ePub 등 광범위한 파일 형식을 지원하며, 플러그인 시스템을 통해 확장 가능하여 다양한 3rd-party 플러그인 활용 및 개발도 용이합니다. 기술 스택으로는 Python 3.10 이상, optional 의존성 패키지, Docker, CLI, Python API 등을 제공하며, Azure Document Intelligence(구 Azure Form Recognizer)를 활용한 문서 인식 지원도 포함되어 있습니다. 최근 릴리즈에서는 의존성 조직화 방식 변경, stream 변환 방식 변경 등의 Breaking Change가 있었으며, MCP(Model Context Protocol) 서버 지원 등 새 기능도 추가되었습니다. 사용자는 가상 환경 세팅, CLI 명령어, Python API 활용 방법을 통해 다양한 용도에 적용 가능하며, 기여와 플러그인 개발도 활발히 장려되고 있습니다. 중요한 참고 링크로는 공식 GitHub 저장소, 포매팅 지원 형식, 의존성 설치 방법, Azure 서비스 연동 가이드 등이 존재하며, 사용 시 공식 문서와 릴리즈 노트를 상세히 참고하는 것이 좋습니다. ...