Deep-Live-Cam
Deep-Live-Cam는 실시간 얼굴 교체와 딥페이크 영상을 한 번의 클릭으로 생성할 수 있는 오픈소스 소프트웨어입니다. 사용자는 단일 이미지를 이용해 영상 내에서 얼굴을 실시간으로 교체하며, 다양한 용도로 활용할 수 있습니다. 이 프로젝트는 인공지능 기반 얼굴 합성, 얼굴 맵핑, 입모양 Masking 등의 기능을 제공하며, 영상 생성과 라이브 스트리밍에서 활용할 수 있습니다. 구성 요소는 크게 모델 폴더에 저장하는 딥페이크 모델, 다양한 영상 처리 및 전처리 기능을 수행하는 프레임 프로세서, 그리고 명령줄 인터페이스(CLI)와 GUI 모드를 통한 사용자 인터페이스로 구성됩니다. 특히 CLI 모드에서는 소스 이미지, 타겟 영상 또는 사진, 출력 경로 등을 지정할 수 있으며, 다양한 하드웨어 가속(예: GPU, CoreML, DirectML, OpenVINO)을 지원하여 성능을 최적화합니다. 이 프로젝트는 GPU(예: NVIDIA CUDA), CPU, Apple Silicon(M1/M2/M3), Intel(OpenVINO), Windows(DirectML) 등 여러 기술 스택을 활용하며, ffmpeg, insightface, 여러 온라이언 모델 파일 및 Python 라이브러리 등을 사용합니다. 최근 변경 이력으로는 다양한 하드웨어별 가속 도입, 사용자 편의성을 위한 CLI 기능 확장, 새 모델 지원 등이 있으며, 계속해서 딥페이크 기술의 흐름에 맞춰 업데이트되고 있습니다. 법적 및 윤리적 사용 가이드라인이 포함되어 있으며, 부적절하거나 불법적인 콘텐츠 처리를 방지하는 안전 장치도 내장되어 있습니다. 이 소프트웨어는 딥페이크 기술을 연구, 미디어 제작, 엔터테인먼트, Vtuber 제작, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용할 수 있지만, 책임 있는 사용과 법적 준수, 피실험자의 동의 확보가 요구됩니다. 공식 문서와 깃허브 링크를 통해 설치 가이드, 성능 최적화 팁, 실시간 사용법 등을 참고할 수 있습니다.
Lapce
Lapce는 Rust로 작성된 고성능 코드 편집기 프로젝트입니다. UI는 Floem 프레임워크를 사용하며, Xi-Editor의 Rope Science를 적용하여 빠른 편집 성능을 구현하고 있습니다. Wgpu를 활용한 그래픽 렌더링 기술도 포함되어 있어 매우 빠르고 효율적입니다. Lapce의 주요 목적은 빠르고 기능이 풍부한 코드 편집 환경을 제공하는 것으로, 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, LSP(언어 서버 프로토콜)를 내장하여 코드 완성, 진단, 액션 등의 지능형 기능을 제공합니다. 또한 모달 편집(Vim과 유사), 원격 개발 지원, 플러그인 시스템(WASI 호환 플러그인 작성 가능), 내장 터미널 등 다양한 기능이 포함되어 있습니다. 사용자 대상은 개발자이며, 로컬 및 원격 개발 환경을 모두 지원하는 유연성을 갖추고 있어 효율적인 개발 workflows를 위한 도구로 활용됩니다. 지속적으로 업데이트되고 있으며, GitHub 릴리즈 페이지와 문서, 커뮤니티 채널(Discord, Reddit, Matrix 등)을 통해 지원과 피드백을 받고 있습니다. 라이선스는 Apache License Version 2.0에 따라 공개되어 있으며, 오픈소스로서 자유롭게 기여 및 사용이 가능합니다.
graphiti
Graphiti는 AI 에이전트가 변화하는 환경에서 실시간으로 지식 그래프를 구축하고 쿼리할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 사용자 상호작용, 구조화 및 비구조화된 엔터프라이즈 데이터, 외부 정보를 지속적으로 통합하여 일관되고 쿼리 가능한 시간적 지식 그래프로 유지합니다. 기존의 배치 기반 RAG(검색 증강 생성) 방식과 달리, Graphiti는 증분 데이터 업데이트, 효율적인 검색, 상세한 과거 데이터 조회를 가능하게 하며, 완전한 그래프 재계산 없이 실시간성을 유지하는 것이 특징입니다. 주요 기능으로는 실시간 인크리멘털 데이터 처리, 시간적 양면 데이터 모델, 하이브리드 검색(시멘틱, 키워드, 그래프 탐색), 맞춤형 엔티티 정의, 확장성과 대규모 데이터 관리가 포함됩니다. 대상 사용자와 유스케이스는 동적 데이터 연동, 상태 기반 추론, 복잡한 데이터 쿼리, 인터랙티브 AI 응용 분야를 위한 것으로, Neo4j 백엔드와 OpenAI, Google Gemini, Anthropic 등 다양한 LLM 서비스를 지원합니다. 최근 릴리즈와 업데이트로는 MCP 서버, REST API 서비스, 다양한 외부 LLM 연동 예제가 제공되며, Neo4j와의 연결, 인덱스 설정, 에피소드 추가, 하이브리드 검색, 검색 결과 재순위, 노드 검색 등 다양한 실습 예제도 포함되어 있습니다. 기술 스택은 Python 3.10+, Neo4j 5.26+, OpenAI API 등을 활용하며, Docker를 통한 배포와 여러 LLM 공급자 지원이 가능합니다. 프로젝트는 활발히 개발 중이며, 사용자 정의 그래프 스키마 지원, 검색 기능 향상, MCP 서버 확장, 테스트 커버리지 확대 등을 목표로 하고 있어, AI 메모리뿐만 아니라 다양한 지식 기반 애플리케이션에 활용될 수 있는 확장성 높은 지식 그래프 솔루션입니다.
leaked-system-prompts
이 프로젝트는 여러 AI 언어모델 및 서비스의 유출된 시스템 프롬프트들을 모아 정리한 데이터 컬렉션입니다. 주로 대형 언어모델(예: Anthropic Claude, OpenAI, Microsoft, Google 등)과 AI 챗봇, API, 도구 사용에 관련된 프롬프트들이 포함되어 있으며, 이는 AI 개발, 연구, 또는 서비스 개선 등에 참고하거나 활용할 목적으로 만들어졌습니다. 다양한 버전과 스키마의 프롬프트들이 MD 텍스트 형식으로 구성되어 있으며, 특정 날짜 및 버전 기준으로 정리된 파일들이 존재합니다. 프로젝트는 쉽게 접근할 수 있도록 여러 대규모 언어모델별 프롬프트 모음 링크를 제공하고 있으며, 사용자는 이를 통해 특정 시스템 또는 모델에 대한 프롬프트 패턴을 분석하거나 연구에 활용할 수 있습니다. 기술 스택은 명확히 명시되어 있지 않으나, GitHub 저장소와 MD 문서 형식을 기반으로 정리되어 있고, 대부분 Markdown 파일이 컬렉션 형태로 저장되어 있습니다. 최근 업데이트들은 2024년까지의 여러 버전과 날짜별 파일들이 포함되어 있으며, 주요 특징은 프롬프트 유출 자료의 집합적 수집과 공개입니다. 이 프로젝트의 특이점은 다양한 AI 모델의 프롬프트를 한 곳에서 비교 분석할 수 있도록 구성한 점이며, 사용 시에는 유출된 데이터임을 인지하고 주의해야 합니다. 참고 링크는 GitHub 저장소를 통해 확인 가능하며, 더욱 상세한 내용은 개별 MD 문서 내용을 참고하면 좋습니다.
drawDB
drawDB는 웹 브라우저에서 바로 사용할 수 있는 강력하고 사용자 친화적인 데이터베이스 엔터티 관계(ER) 다이어그램 편집기입니다. 사용자는 몇 번의 클릭만으로 다이어그램을 구축하고, SQL 스크립트를 내보내거나 편집 환경을 맞춤 설정할 수 있습니다. 계정 생성 없이도 다양한 기능을 이용 가능하며, 간단한 인터페이스와 직관적인 작업 방식을 갖추고 있습니다. 이 프로젝트는 데이터베이스 설계와 시각화를 쉽게 하려는 개발자, 데이터베이스 관리자, 설계자 등을 주요 대상으로 하며, 온라인 상에서 빠르고 간편하게 데이터베이스 구조를 설계하거나 수정할 수 있는 유스케이스를 지원합니다. 기술 스택으로는 JavaScript/Node.js 기반이며, GitHub 저장소를 통해 소스코드 공개 및 오픈소스로 운영됩니다. 최근 릴리즈나 변경 이력에 대해 구체적인 내용은 문서 내에 명시되어 있지 않으며, 프로젝트의 버전 관리는 주기적 업데이트와 개선을 통해 계속 이루어지고 있습니다. 사용자는 GitHub에서 소스코드를 클론하여 로컬 개발 환경에서 실행하거나, 도커를 이용해 배포 및 운영할 수 있습니다. 참고 링크로는 공식 홈페이지(https://drawdb.app/)와 디스코드, X(트위터) 계정, GitHub 저장소 주소가 제공되며, 최신 기능 안내와 커뮤니티 참여가 가능합니다. 또한 서버 연동을 위한 별도 서버 셋업 가이드도 포함되어 있습니다. 전반적으로 간편하고 직관적인 데이터베이스 설계 도구로서, 데이터베이스 구조 시각화와 SQL 생성 작업을 단순화하는 목적을 가지고 있습니다.
generative-ai-for-beginners
이 프로젝트는 초보자를 위해 설계된 종합적인 Generative AI 학습 자료와 실습을 제공하는 교육용 리소스입니다. 총 21개의 강의로 구성되어 있으며, 각각의 강의는 이론 학습과 실습을 병행하는 구조로 되어 있습니다. 목적은 Generative AI의 기본 개념, 모델 선택, Prompt 공학, 애플리케이션 개발, 보안, LLM의 라이프사이클 관리 등 관련 분야의 기술과 지식을 초보자에게 쉽게 전달하는 데 있습니다. 주요 기능은 텍스트, 이미지 생성, 채팅, 검색, Low-code 개발, 외부 애플리케이션 통합, 오픈소스 모델 활용, 모델 파인튜닝, AI 에이전트 및 Mistral, Meta 모델 등에 대한 실습과 이론 강의입니다. 기술 스택에는 Python, TypeScript, Azure OpenAI, OpenAI API 등과 함께 GitHub Actions, Vector Databases, Hugging Face 등 오픈소스 도구들이 포함되어 있습니다. 강의는 각 주제별 비디오, 코드 샘플, 추가 학습 자료로 구성되어 있으며, 최신 강의는 계속 업데이트되고 있습니다. 학습자들은 GitHub을 통해 수업을 포크하고, Discord 또는 GitHub 이슈와 PR을 통해 커뮤니티와 소통하며, 스타와 포크, 별점 등을 통해 프로젝트에 참여할 수 있습니다. 또한, Azure OpenAI 서비스와 OpenAI API 활용법, Open Source 모델, Mistral 및 Meta 모델 등 다양한 최신 기술과 모델에 대한 심도 있는 강의도 제공됩니다. 이 자료는 초보자가 차근차근 읽고 따라 하며, Generative AI 분야의 기초와 실무 능력을 갖추는 데 도움을 주기 위해 설계된 종합 자원입니다.
Suna - Open Source Generalist AI Agent
Suna는 사용자가 자연스러운 대화를 통해 다양한 실무 업무를 수행할 수 있도록 돕는 오픈소스 AI 어시스턴트입니다. 연구, 데이터 분석, 웹 자동화, 파일 관리, 웹 크롤링, API 연동, 시스템 명령 수행 등 폭넓은 역할을 지원하며, 파이썬(FastAPI), Next.js/React, Docker를 기반으로 구성되어 있습니다. 백엔드 API는 Anthropic와 연동되며, 프론트엔드는 사용자 친화적 UI를 제공합니다. 이 프로젝트는 경쟁사 분석, 시장조사, 링크드인 후보자 찾기, 일정 계획, 데이터 수집, 과학 연구, SEO 분석 등에 활용할 수 있으며, Daytona, Playwright, OpenAI/Anthropic, Tavily, Firecrawl, RapidAPI 등 다양한 기술을 활용합니다. 설치 및 운영 가이드를 포함하여, 환경변수 세팅, API 키 관리, Docker 배포 등에 대한 상세 설명이 제공됩니다. 끊김 없는 업무 지원이 가능한 범용 AI 도구로 발전시키는 것이 목표입니다.
the-book-of-secret-knowledge
이 프로젝트는 시스템 관리자, 네트워크 엔지니어, 보안 연구원, 펜테스터, DevOps 담당자를 위한 기술 및 사이버보안 자료 모음집입니다. 명령줄 도구, 웹 도구, 네트워크 분석, 시스템 강화, 프라이버시, 리버스 엔지니어링 등 다양한 분야의 자료가 정리되어 있으며, 셸스크립트, 명령어 팁, 가이드라인도 포함되어 있습니다. 해당 자료들은 보안 테스트, 포렌식, 네트워크 모니터링, 취약점 분석에 유용하며, 업데이트와 확장도 활발히 이루어지고 있습니다.
dify
Dify는 오픈소스 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. 사용자 인터페이스, 다양한 통합 기능, Prompt IDE, RAG, 에이전트, LLMOps, 클라우드 배포 등을 지원하며, Docker, Kubernetes, Terraform 기반으로 빠르고 손쉽게 AI 서비스 구축 가능하게 설계되어 있습니다. 커스터마이징과 배포를 위한 가이드, 일본어, 한국어 등 다국어 지원, 글로벌 커뮤니티 활성화도 주요 특징입니다.
AI Engineering Hub 🚀
AI 엔지니어링 최신 동향과 실무 사례를 정리한 자료입니다. 대형 언어모델, RAG, AI 에이전트 활용 사례, 튜토리얼, 기여 가이드, 라이선스 정보 등을 제공하며, Python 기반의 딥러닝, 자연어처리, 데이터처리 도구들을 활용합니다.
Lobe Chat
Lobe Chat은 ChatGPT 등 LLM 지원하는 사용자인터페이스 프레임워크입니다. 다양한 AI 모델 연동, 음성 및 멀티모달, 플러그인 시스템, 다중 사용자, 모바일/웹 환경 지원, 자신만의 커스터마이징이 가능하며, 최신vision 모델 지원과 다양한 플러그인 개발이 활발합니다.
rowboat
rowboat은 OpenAI Agents SDK 기반 다중 에이전트 워크플로우를 빠르게 개발할 수 있는 플랫폼입니다. MCP 서버와 연동, REST API 및 Python SDK 제공, Docker 환경에서 간단히 배포 가능하며, AI 워크플로우 자동화에 적합합니다.
AeroSpace
AeroSpace는 macOS용 타일링 윈도우 매니저로, i3 패턴을 에뮬레이션하는 오픈소스입니다. 빠른 워크스페이스 전환, 다중 모니터 지원, CLI 기반 설정, 민감한 API 미사용으로 유지보수 용이, 베타 단계이며 활발히 개발 중입니다.
Multiple Window 3D Scene using Three.js
이 프로젝트는 여러 브라우저 창에서 실시간 3D 씬을 관리하며, Three.js와 localStorage를 활용한 여러 창 동기화를 지원합니다. 협업, 인터페이스 확장 등의 활용 가능성이 있으며, MIT 라이선스 적용되고 있습니다.