awesome
이 프로젝트는 다양한 주제와 분야의 우수한 오픈소스 자료와 리소스를 모아놓은 ‘얼리스트(ice-list)’ 형식의 목록입니다. 목적은 개발자, 디자이너, 연구자 등이 유용하고 영향력 있는 프로젝트와 참고자료를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 것에 있습니다. 구조적으로 수많은 카테고리로 나누어 플랫폼(예: Node.js, macOS, Linux 등), 프로그래밍 언어, 프론트엔드·백엔드 개발, 데이터베이스, 머신러닝, 보안, 게임 개발, 개발 환경 도구, 콘텐츠 관리 시스템, 하드웨어, 비즈니스, 엔터테인먼트 등 다양한 분야별 목록으로 구성되어 있습니다. 각각의 항목은 GitHub 리포지토리 또는 웹사이트 링크로 연결되어 있어, 관심 분야에 따라 쉽게 자료를 탐색할 수 있습니다. 기술 스택 자체는 없으며, 이 리스트는 HTML과 Markdown을 기반으로 웹과 GitHub 위키 상에서 활용됩니다. 최근 업데이트 및 변경은 이 저장소의 커밋 기록을 통해 확인 가능하며, 주기적인 유지보수와 커뮤니티 기여로 지속적으로 확장되고 있습니다. 특이사항으로, 이 프로젝트는 오픈소스 커뮤니티와 협력하여 가능한 한 폭넓은 주제를 아우르도록 설계되었으며, 사용 시 각 자료의 최신성을 확인하는 것이 좋습니다. 관련 링크는 GitHub의 오가므들이 참고할 수 있고, ‘What is an awesome list?’ 등 기초 가이드도 제공되어 있어 초보자도 쉽게 접할 수 있습니다.
Chili3D
Chili3D는 웹 기반의 오픈소스 3D CAD(컴퓨터 지원 설계) 애플리케이션으로, 온라인에서 모델을 디자인하고 편집할 수 있도록 개발되었습니다. 주된 목적은 별도 설치 없이 강력한 3D 설계와 편집 기능을 웹브라우저에서 제공하는 것입니다. 이 프로젝트는 TypeScript로 개발되었으며, WebAssembly를 통해 OpenCascade(OCCT) 엔진을 컴파일하여 성능을 향상시키고, Three.js를 이용해 3D 렌더링을 구현하고 있습니다.
기능으로는 다양한 모델링 도구(기본 도형 생성, 2D 스케치, 고급 연산), 정밀한 스냅핑과 트래킹, 수정 및 측정 도구, 문서 관리, 사용자 친화적 인터페이스와 다국어 지원이 포함되어 있습니다. 구조는 프론트엔드(React 및 Three.js), WebAssembly 모듈, 고유의 API, 그리고 로컬 파일 입출력 지원으로 구성되어 있으며, industry-standard 형식(STEP, IGES, BREP) 수입/수출 기능도 갖추고 있습니다. 기술 스택은 TypeScript, Three.js, WebAssembly(OpenCascade 기반), Node.js, npm, Rspack(빌드 도구), Jest(테스팅 프레임워크)를 포함합니다. 최근 릴리즈와 변경사항은 릴리즈 페이지에서 확인 가능하며, 개발은 알파 단계로 핵심 API와 기능들이 계속해서 개선 중입니다. 아직 초기 개발 단계이니, 사용 시 API와 기능 변경에 유의하시기 바랍니다. 기여를 환영하며, 이슈 또는 논의를 통해 의견을 남길 수 있습니다. 문서는 점진적으로 개발되고 있습니다.
self-llm
이 프로젝트는 국내 초보자를 위해 설계된 오픈소스 대형 언어모델(LLM) 튜토리얼 모음으로, Linux 플랫폼 환경설정, 배포, 미세조정(파인튜닝) 등 전체 과정을 제공하는 것을 목적으로 합니다. 이를 통해 다양한 오픈소스 LLM을 쉽게 배포하고 활용할 수 있으며, 모델 구조, 환경설치, 성능평가, 커스터마이징 등을 학습할 수 있습니다. 개발 구조는 환경 가이드, 배포/사용 튜토리얼, 미세조정, 프레임워크 통합, 배포 자동화 및 예제들로 구성되어 있습니다. 여러 모델(Qwen, InternLM, LLaMA, ChatGLM, MiniCPM, DeepSeek 등) 배포 가이드도 제공됩니다. 최근 개편내역은 대체로 2023년 말 이후의 업데이트임을 확인할 수 있으며, 누구나 기여 가능하고, 협력 확대를 지향합니다. 자세한 내용은 공식 깃허브를 참고하세요.
youtube-transcript-api
이 프로젝트는 파이썬 기반의 API로, 유튜브 동영상의 자막(Transcript)을 손쉽게 가져오는 것을 목적으로 합니다. 특정 유튜브 비디오 ID를 입력하면 수동 또는 자동 생성 자막, 다양한 언어의 자막을 추출할 수 있으며, 포맷별(JSON, SRT, VTT) 변환과 필터링 기능도 지원됩니다. YouTubeTranscriptApi 클래스가 핵심으로, 여러 메서드(list(), find_transcript(), fetch(), translate())를 제공합니다. CLI 도구도 지원되어 커맨드라인에서 바로 이용 가능합니다. Python 3.x에서 사용 가능하며, 지속적 업데이트와 유지보수, 기여 환영합니다. Proxy 설정과 쿠키 인증 기능도 일부 지원하며, 설치는 pip로 간편하게 할 수 있습니다. 공식 저장소 및 문서 링크는 Github를 참고하세요.
AI Agents for Beginners - A Course
이 프로젝트는 초보자를 대상으로 AI 에이전트의 기본 개념과 실습을 제공하는 온라인 강좌입니다. 총 11개 레슨으로 구성되었으며, AI 에이전트 설계, 도구 활용, 신뢰성, 협력, 메타인지 전략 등을 다룹니다. Microsoft의 최신 AI 서비스(Azure AI Foundry, Semantic Kernel 등)를 활용하며, 글로벌 지원을 위해 여러 언어를 포함합니다. 최근 자료와 예제들이 지속적으로 확장되고 있으며, GitHub에서 포크하거나 기여할 수 있습니다.
deepeval
DeepEval은 대형 언어 모델(LLM)의 평가를 위한 오픈소스 프레임워크입니다. 평가 메트릭에는 G-Eval, Hallucination, Answer Relevancy, RAGAS, Agent Task Completion 등 최신 지표들이 포함되어 있으며, RAG 파이프라인, 챗봇, AI 에이전트 평가에 활용할 수 있습니다. Python 기반이며, Hugging Face, LlamaIndex 등 타 도구와 연동되어 평가 자동화와 실시간 벤치마크가 가능합니다. 공식 문서를 통해 사용법과 평가 방법을 상세히 확인할 수 있으며, 기업과 연구 목적으로도 널리 활용됩니다. GitHub 릴리즈를 참고하세요.
niri
niri는 스크롤 가능한 타일링 구조의 Wayland 컴포지터입니다. 여러 모니터 환경에서도 독립적이고 유연한 윈도우 배치를 지원하며, 사용자 맞춤형 데스크탑 경험을 제공합니다. 무한 스트립 위에 열 형으로 윈도우를 배치하며, 워크스페이스 자동 저장과 복원 기능이 있습니다. 동적 워크스페이스, 창 그룹화, 타일 레이아웃, 스크롤 타일링, 픽셀 정밀 fractional scaling 등을 지원하며, Rust로 개발되어 Wayland 프로토콜, OpenTabletDriver 등을 활용합니다. GitHub에 공개되어 있으며, 활발한 커뮤니티와 개발이 진행되고 있습니다. 자세한 정보와 데모는 GitHub 위키, YouTube, 또는 Matrix 채팅을 참고하세요.
All RAG Techniques: A Simpler, Hands-On Approach ✨
이 프로젝트는 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 기법을 직관적이고 교육용으로 구현한 자료입니다. 여러 기법별 Jupyter Notebook으로 구성되어 있으며, 단순 RAG, 의미적 청킹, 컨텍스트 보강, 쿼리 재작성, 계층적 인덱싱, 지식 그래프 활용 등 다양한 기술을 단계별로 설명합니다. 필요한 라이브러리와 데이터는 requirements.txt를 통해 제공하며, 각 노트북은 독립 실행이 가능합니다. 파이썬, OpenAI API, Nebius AI API, NumPy, Matplotlib 등을 사용하며, 각 기법별 실험과 커스터마이징에 유용합니다. 상세 내용은 깃허브 저장소를 참고 바랍니다.
AI Hedge Fund
이 프로젝트는 AI 기반의 헤지펀드 시뮬레이션 시스템으로, 투자 전략과 의사결정 방식을 연구 목적으로 설계된 모의 시스템입니다. 실제 거래용이 아니며, 가상 에이전트들이 시장 데이터를 분석하여 매수/매도 신호를 생성합니다. Python과 AI, 데이터 분석 라이브러리, Docker/Poetry로 구현되어 있습니다. 최신 내용은 공식 저장소 커밋 내역 참고하시기 바라며, 민감 정보는 환경 변수 지정이 필요합니다. 자세한 내용은 GitHub 저장소와 문서를 참고하세요.