System Prompts Leaks
System Prompts Leaks는 공개적으로 배포된 다양한 챗봇에 대한 시스템 메시지 지침 모음입니다. 이 프로젝트는 AI 챗봇들이 어떻게 특정 시스템 메시지 또는 프롬프트를 사용하는지에 대한 정보와 예시를 제공하며, 이를 통해 봇의 동작을 이해하거나 개선하는 목적으로 활용될 수 있습니다. 사용자는 PR 제출 또는 토론을 통해 내용 수정 및 추가가 가능하며, GitHub에서 협업할 수 있습니다. 프로젝트는 별도의 API나 CLI와 같은 구조보다는 문서 및 프롬프트 모음 형태를 갖추고 있으며, AI 시스템 개발자, 연구원, 디자이너 등이 주요 대상입니다. 최신 업데이트로, 2025년 8월 23일에 OpenAI GPT-5 사고 프로세스에 대한 내용을 포함하는 문서가 추가되어 있습니다. 기술 스택이나 특정 구현 기술에 대한 상세 내용은 공개된 정보에 포함되지 않았으며, 공개된 참고 링크를 통해 내용을 보충할 수 있습니다. 프로젝트는 커뮤니티 협력과 공개 토론을 중요시하며, 관련 주제에 대한 활발한 논의가 이루어지고 있습니다.
drawnix
Drawnix는 오픈소스 기반의 종합 화이트보드 도구(SaaS)로, 사용자들이 생각 지도, 프로세스 차트, 자유형 그림 등을 한 곳에서 만들 수 있는 통합 플랫폼입니다. 이 프로젝트의 목적은 무료이면서 사용자 친화적인 화이트보드 솔루션을 제공하여 창의적 작업과 협업을 지원하는 데 있습니다. 주요 기능으로는 여러 유형의 차트와 그림 삽입, Mermaid 문법 지원을 통한 프로세스 차트 제작, markdown 텍스트를 활용한 생각 지도 생성, PNG와 JSON 포맷으로 내보내기, 자동 저장 기능, 테마 모드, 모바일 최적화 등이 포함됩니다.
구조적으로는 기본 웹 애플리케이션(HTML 기반)과 빌드 산출물(dist 폴더), 플러그인 아키텍처를 갖춘 여러 패키지(화이트보드 핵심, React 뷰, 텍스트 렌더링 모듈 등)로 구성되어 있습니다. 프로젝트는 플러그인 지원과 UI 유연성을 위해 Angular와 React를 모두 지원하며, Slate 프레임워크를 이용한 풍부한 텍스트 편집 기능도 포함되어 있습니다. 또한, 이 프로젝트는 플레이트(Plait)라는 독자적인 오픈소스 그림 프레임워크를 기반으로 하는 것이 특징입니다.
주 사용 대상은 협업이 필요한 팀, 교육 세션, 디자이너 및 개발자 등 창작과 설계에 관심 있는 사용자입니다. 다양한 유스케이스로는 원격 협업, 온라인 강의, 아이디어 정리, 프로세스 설계 등이 있으며, HTML, JavaScript(npm), 도커(Docker)를 활용하여 개발 및 배포가 가능합니다. 최신 릴리즈 이력으로는 지속적인 기능 개선과 버그 수정이 이루어지고 있으며, 앞으로 ‘Dawn(破晓)’ 버전 공개를 목표로 활발히 개발 중입니다.
기술 스택으로는 JavaScript, React, Slate, 플레이트 프레임워크, Mermaid, Floating UI 등이 있으며, 오픈소스 콘셉트와 플러그인 아키텍처 덕분에 다양한 확장과 커스터마이징이 가능합니다. 사용 시 공식 문서와 라이선스(MIT License)를 참고하며, 기여와 버그 리포트도 환영하는 열린 프로젝트입니다.
Verifiers
Verifiers는 대형 언어 모델(LLM)의 강화학습(RL) 환경을 위한 모듈화된 환경 구성 라이브러리입니다. 이 프로젝트는 LLM과 RL 프레임워크를 손쉽게 통합할 수 있도록 설계된 여러 환경환경과 도구를 제공하며, 대규모 FSDP(Single-File Distributed Data Parallel) 학습을 지원하는 비동기 그로프(GRPO) 트레이너를 포함하고 있습니다. 주로 RL 연구자와 AI 개발자가 RL 환경을 구축하거나, LLM 평가, 데이터 생성 파이프라인 개발에 활용할 목적으로 이용할 수 있으며, API와 연동이 용이한 설계와 확장성을 갖추고 있습니다. 기술 스택으로는 transformers, vLLM, accelerate, DeepSpeed, Hugging Face Dataset, Prime RL이 포함되어 있습니다. 최근 업데이트로는 최신 릴리즈와 개선된 환경 API 지원, 성능 최적화, 다양한 학습 전략 지원이 이루어지고 있으며, 커뮤니티 기여를 권장하고 있습니다. 문서는 공식 ReadTheDoc 링크에서 자세히 확인 가능하며, GitHub 저장소에서 코드와 예제, 환경 모듈, 사용 방법 등을 제공하여 사용자의 이해와 개발이 편리하도록 구성되어 있습니다. 전반적으로 AI 연구개발 및 실험에 신뢰할 수 있는 RL 환경 도구 세트로 자리잡고 있습니다.
DeepCode: Open Agentic Coding
DeepCode는 연구 논문, 자연어 설명, URL, 문서 등을 입력 받아 복잡한 개발 프로세스를 자동화하는 AI 기반 플랫폼입니다. 이 프로젝트의 목적은 인공지능 에이전트 시스템을 활용하여 연구 논문 분석, 알고리즘 구현, 프론트엔드 및 백엔드 개발을 자동으로 수행함으로써 개발자와 연구자들의 작업 효율성을 극대화하는 데 있습니다. 주요 기능으로는 연구 논문 및 문서의 자동 분석과 파싱, 언어 모델을 활용한 자연어 기반 코드 생성, 프로토타이핑, 코드 품질 검증, 다양한 API 연동, 그리고 사용자 인터페이스 제공이 포함됩니다. 구성 요소는 크게 CLI 인터페이스, 웹 대시보드, API 기반의 멀티 에이전트 시스템으로 나뉘며, 이들은 서로 연동되어 연구와 개발의 흐름을 자동화하고 지원합니다. 이 플랫폼은 파이썬, React.js, REST API 등 현대적인 기술 스택으로 개발되었으며, 여러 인공지능 기술과 문서 분석 기법, 코드 삽입 및 검색 기술을 활용합니다. 최근 업데이트는 고도화된 문서 분할 기능(v1.2.0), 성능 향상, 안정성 검증, AI 응용 범위 확장 등을 포함하며, 지속적인 기능 개선과 새로운 모듈 추가를 통해 발전하고 있습니다. 사용자는 GitHub에서 소스코드 및 구성파일을 내려받아 설치하거나, 패키지 배포판을 활용하여 손쉽게 시작할 수 있으며, 직관적인 web UI와 강력한 CLI를 통해 복잡한 개발 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 또한, API 연동을 통해 CI/CD 파이프라인과 통합 가능하며, 다양한 연구 논문과 실험 사례를 통해 적용 가능 범위가 넓습니다. 특이사항으로는 Model Context Protocol (MCP) 표준 지원, 다중 에이전트 협력 구조, 강력한 검색 및 참조 능력, 그리고 확장성과 추상성을 갖춘 설계가 특징입니다. 사용 시 API 키, 환경 설정, 시스템 경로 등을 제대로 구성해야 하며, 최신 문서와 예제 영상이 제공되어 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.
The Algorithms - Java
이 프로젝트는 자바 언어로 구현된 다양한 알고리즘 모음집입니다. 주된 목적은 알고리즘 학습과 교육을 위해 설계되었으며, 여러 가지 일반적이고 중요한 알고리즘들이 자바로 구현되어 있습니다. 제공하는 기능은 정렬, 탐색, 그래프, 수학, 문자열, 데이터 구조 등 광범위한 알고리즘과 문제 해결 방법을 포함합니다. 구조상으로는 각각의 알고리즘이 별도 파일이나 클래스로 분리되어 있으며, 전체 디렉토리 구조는 DIRECTORY.md에 상세히 나열되어 있습니다. 대상 사용자는 컴퓨터 과학 학습자, 개발자, 교육자 등으로, 실습, 학습, 참고 목적으로 활용할 수 있습니다. 기술 스택은 자바로 구현되어 있으며, 오픈소스 커뮤니티의 기여를 장려하고 있어 GitHub의 제안 가이드라인에 따라 기여할 수 있습니다. 최근 릴리즈나 업데이트는 활동적인 유지보수와 각종 알고리즘 추가 또는 최적화가 이루어지고 있으며, GitHub Actions를 통한 CI/CD, 코드 커버리지(gcov) 툴 사용, 디스코드 채팅 등 다양한 개발 및 협업 도구가 활용되고 있습니다. 또한, 온라인 환경에서 쉽게 알고리즘을 테스트하거나 편집할 수 있는 Gitpod 환경도 지원됩니다. 사용 시 참고 링크와 가이드라인을 반드시 숙지하고, 학습 목적으로 활용하는 것이 좋습니다.
SurfSense
SurfSense는 개인 지식 기반과 외부 소스들을 통합하여 강력한 맞춤형 AI 연구 에이전트를 제공하는 프로젝트입니다. 이는 연구, 검색, 콘텐츠 정리, 음성 콘텐츠 생성 등의 기능을 수행하며, Search Engines, Slack, Jira, Confluence, Gmail, Notion, GitHub, Discord 등 다양한 외부 소스와 연동됩니다. 구조적으로는 FastAPI를 기반으로 하는 백엔드와 Next.js와 React로 구성된 프론트엔드, 다양한 기술 스택(예: PostgreSQL, SQLAlchemy, LangChain, LiteLLM, Tailwind CSS, React Hooks 등)을 포함합니다. 최근 업데이트로는 디스코드, 확장 프로그램, 영상 예제, Poll, Roadmap 등 사용자 편의를 위한 여러 기능과 UI 개선이 지속되고 있으며, Docker 기반의 컨테이너 환경과 매뉴얼 설치 방법도 제공되어 손쉬운 배포와 자가 호스팅이 가능합니다. 프로젝트는 계속 개발 중이며, 사용자는 GitHub 저장소, 디스코드 커뮤니티, Roadmap 등을 통해 활발히 기여할 수 있습니다. 참고 링크로는 GitHub와 다양한 문서, 영상 자료, Roadmap 페이지가 포함되어 있습니다.
Seelen UI
Seelen UI는 Windows 데스크탑 환경을 보다 개인화하고 생산성을 향상시켜주는 도구입니다. 이 프로젝트는 사용자가 자신의 데스크탑을 다양한 방식으로 커스터마이징할 수 있도록 설계되었으며, 창의적인 테마, 윈도우 타일링 매니저, 미디어 제어, 애플리케이션 런처 등 여러 기능을 포함하고 있습니다. 또한 사용자 친화적인 설정 인터페이스를 제공하여 간단한 클릭으로 환경을 조정할 수 있으며, 다양한 기술 스택을 활용해 Windows 환경에 원활하게 통합됩니다. 최신 릴리즈와 변경 이력으로는 사용자 커스터마이징 기능의 향상, 성능 개선, 새로운 위젯 및 테마 지원 등이 있으며, 앞으로 앱 런처, 가상 데스크톱 뷰어, 애니메이션 등 다채로운 기능 추가가 계획되어 있습니다. Windows 11에 기본 탑재된 WebView와 Edge 브라우저가 필요하며, 설치는 Microsoft Store, Winget 또는 .msix/.exe 파일을 통해 가능하며, Windows 업데이트 후 최초 실행 시 일부 시스템에서 초기 화면 문제가 발생할 수 있습니다. 이 프로젝트는 오픈소스이며, 커뮤니티 기여와 다양한 언어 지원, 상세 개발 문서를 통해 확장성과 사용자 편의성을 강조하고 있습니다. 공식 홈페이지(https://seelen.io)에서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
Summer2026-Internships
이 프로젝트는 2026년 여름에 진행되는 다양한 기술 분야 인턴십 정보를 공유하고 유지하기 위해 만들어졌습니다. 매일 Pitt Computer Science Club과 Simplify에 의해 업데이트 되며, 소프트웨어 개발, 데이터 과학, 인공지능, 금융, 하드웨어 엔지니어링 등 여러 카테고리별 인턴십 역할을 포괄합니다. 사용자는 해당 페이지를 통해 기업별로 인턴십 역할 정보를 검색하거나, 각 역할에 지원할 수 있는 링크를 확인할 수 있습니다. 기술 스택으로는 GitHub을 활용하여 데이터를 관리하며, HTML 구조로 직관적인 테이블, 카테고리별 역할 분류, 지원 링크 및 조건들을 명시하고 있습니다. 최근 인턴십 목록은 약 한 달 전부터 시작하여 지속적으로 활성화되고 있으며, 인기 기업(FAANG, 글로벌 기업 포함)과 다양한 위치(미국 전역, 캐나다, 유럽 등)를 아우르고 있습니다. 공지사항으로는 파일 크기 제한으로 일부 내용이 누락될 수 있으며, 전체 목록은 별도 링크에서 확인 가능하다는 점이 참고됩니다. 동참을 원하는 기여자들은 GitHub 이슈를 통해 기여할 수 있으며, 인턴십 관련 팁과 이력서 최적화 가이드 링크도 제공되고 있습니다.
Pake
Pake는 웹페이지를 데스크탑 애플리케이션으로 쉽게 변환할 수 있는 도구입니다. 주로 Rust와 Tauri를 기반으로 하여, Electron보다 약 20배 작고 가볍게 설계되었으며, Windows, Mac, Linux를 지원합니다. 이 프로젝트의 목적은 Electron 기반 앱보다 훨씬 작은 크기와 뛰어난 성능을 제공하는 크로스플랫폼 데스크탑 앱을 빠르고 쉬운 방법으로 개발하는 것입니다. 제공하는 기능으로는 간단한 CLI를 통한 패키징, 미니멀리스트 커스터마이징, 바로가기 단축키, 몰입형 윈도우 지원 등이 있으며, 패키지와 앱 커스터마이징을 위해서는 Rust와 Node.js 기술 스택을 사용합니다. 최근 릴리즈 및 업데이트 이력으로는 GitHub 릴리즈에서 다양한 애플리케이션 패키지 및 기능 개선이 이루어졌으며, 공식 문서에는 온라인 컴파일 지원, 개발자와 사용자 가이드, 고급 사용자 맞춤 설정 방법이 포함되어 있습니다. Pake는 다양한 오픈소스 애플리케이션들을 패키지로 제공하며, 커뮤니티의 활발한 기여와 논의가 진행 중입니다. 참고 링크와 주의사항으로는 GitHub 저장소, 문서, 릴리즈 페이지, 그리고 GitHub Discussions를 통해 도움을 받을 수 있습니다. 전체적으로 간편하고 효율적인 데스크탑 앱 개발을 희망하는 개발자 및 사용자에게 적합한 프로젝트입니다.
GitHubDaily
GitHubDaily는 오픈소스 및 최신 기술 동향 공유를 목적으로 2015년부터 운영되는 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 주로 인기 있는 공개 소프트웨어, AI 기술, 개발 도구, 교육 자료, 튜토리얼, 유용한 플러그인, 자료 모음 등을 소개하는 콘텐츠를 제공합니다. 구조적으로는 기술 분야별(예: AI 기술, 도구, 플러그인, 교육 자료 등)로 분류된 다양한 리스트와 상세 설명, 그리고 링크를 포함하는 정리된 형태로 이전 공유 기록과 실용 자료 집합 등을 포괄합니다. 대상 사용자는 개발자, 연구원, 학생, 기술 관심자 등으로, 최신 오픈소스와 트렌드를 빠르게 접하고 활용하는 것이 목표입니다. 기술 스택은 주로 정적 자료와 HTML 기반의 리스트, 마크다운 형식을 활용하며, 공개된 소스와 자료들을 지속적으로 업데이트하고 있습니다. 최근에는 2024년 포함, 과거 연도별 회고와 추천 프로젝트 분류, 심도 있는 AI 기술 분석, 다양한 도구와 자료들을 comprehensive하게 정리, 공유하고 있으며, 커뮤니티 참여를 적극 유도하는 구조입니다. 특별한 유의사항은 공개자료에 대한 저작권 준수와, 사용 시 원 출처 링크 유지, 최신 업데이트 확인입니다. 사람이 읽기 쉽고 상세한 인포그래픽 및 구성요소 리스트, 최신 인용 자료, 교구 활용 가이드 등을 통해 지식을 확장하는 데 도움을 주는 활발한 오픈소스 커뮤니티입니다.
Summer2026-Internships (Vansh & CSCareers)
이 프로젝트는 2026년 여름 인턴십 정보를 공유하고 추적하기 위한 협업 저장소입니다. Vansh과 CSCareers 커뮤니티가 함께 유지하며, 미국, 캐나다, 원격 포지션에 특화된 인턴십 목록을 제공합니다. 목적은 학생들과 취업 준비자를 위한 다양한 기술 관련 인턴십 정보를 통합하여 쉽게 접근할 수 있도록 돕는 것이며, CS, 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학, PM, 퀀트 및 기타 기술 분야 인턴십이 포함되어 있습니다. 프로젝트는 GitHub 이슈로 기여하며, 인턴십 리스트는 회사명, 역할, 위치, 링크, 게시일 등 상세 정보를 표 형식으로 제공하고 있습니다. 기술 스택이나 특정 API, CLI 구조는 명확히 언급되지 않았으며, 최신 인턴십 정보와 변경 이력은 타임라인 형식으로 제공됩니다. 주요 대상은 대학생, 예비 직장인, 기술 분야 취업 희망자들이며, 미국 또는 캐나다 내 거주 또는 원격으로 지원 가능한 포지션들을 다룹니다. 사이트는 오픈소스 협업 방식으로 운영되며, 새로운 인턴십 기회를 알림 받고자 하는 사용자들을 위해 Discord 채널 링크와 구독 방법도 안내되고 있습니다. 특이사항으로, 지원 마감이 지난 포지션은 ‘application is closed’로 표시되어 있으며, 기여 및 참고 링크, 협업 가이드 페이지도 함께 제공됩니다.
OpenProject
OpenProject는 웹 기반의 프로젝트 관리 소프트웨어로, 팀이 프로젝트, 작업 및 목표를 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는 목적으로 개발된 오픈소스 프로젝트입니다. 주요 기능으로는 프로젝트 계획 및 일정관리, 제품 로드맵 및 릴리즈 계획, 작업 관리 및 팀 협업, 애자일 및 스크럼 지원, 시간 추적과 비용 보고, 버그 추적, 위키와 포럼 기능, 회의 의제 및 회의록 관리가 포함됩니다. 이 프로젝트는 API, CLI, 스키마 등의 구성 요소를 갖추고 있으며, 주로 개발자, 프로젝트 매니저, 팀 협력자가 대상 사용자입니다. 사용자들은 자체 호스팅 또는 클라우드 기반으로 오픈소스 또는 기업용 유료 버전을 선택할 수 있으며, 풍부한 문서와 교육 자료, 트레이닝 등도 제공됩니다. 기술 스택으로는 Ruby on Rails, JavaScript, PostgreSQL 등 다양한 최신 웹기술이 사용되고 있으며, GitHub를 통해 릴리즈(최신 버전), 커밋 활동, 개발 상태 등의 정보가 지속적으로 업데이트 되고 있습니다. 최근에는 개발 버전(예: dev 브랜치)에서 업데이트와 개선이 이루어지고 있으며, 커뮤니티와 기업 지원 모두 활발히 진행되고 있습니다. 특이사항으로는 GitHub와의 통합 기능을 제공하며, 사용자 참여와 기여를 장려하는 오픈소스 프로젝트임을 알 수 있습니다. 공식 홈페이지와 문서, 기여 가이드, 보안 정책 등 다양한 참고 자료와 링크가 제공되어 사용 시 참고하시기 바랍니다.
onlook
onlook는 오픈소스 기반의 시각적 우선 코드 편집기로, 디자이너와 개발자가 웹사이트를 쉽고 빠르게 제작할 수 있도록 돕는 프로젝트입니다. 이 도구는 Next.js와 TailwindCSS를 활용하여 웹사이트, 프로토타입, 디자인을 생성하고 AI와 연동하여 실시간으로 문서화하며 편집할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자는 브라우저 내에서 직관적인 드래그 앤 드롭 방식으로 DIV를 추가하거나 재배치할 수 있으며, 코드와 디자인을 동시에 미리보기 할 수 있습니다. 주요 구성요소로는 Next.js 프레임워크, TailwindCSS 스타일링, tRPC를 통한 서버 인터페이스, 그리고 AI SDK와 OpenRouter를 통한 AI 기능이 포함되어 있으며, 배포와 협업을 위해 Docker, CodeSandboxSDK, Freestyle와 같은 호스팅 및 런타임 기술도 활용합니다. 이 프로젝트는 현재 개발 중으로, 커스터마이징 가능하고 기여를 통해 기능 확장이 기대됩니다. 프로젝트의 목적은 누구나 쉽게 웹사이트를 시각적이고 직관적으로 만들 수 있는 오픈소스를 제공하는 것이며, 관련 문서는 공식 사이트와 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다. 최근 릴리즈 정보는 공개되지 않았으며, 참여와 기여를 활성화하기 위해 GitHub 이슈, 디스코드 커뮤니티, GitHub contributors 링크를 제공하고 있습니다.
Hands-On-Large-Language-Models
이 프로젝트는 ‘Hands-On Large Language Models’라는 책의 실습 예제들을 위한 코드 저장소입니다. 책은 대형 언어 모델(LLM)에 대한 이해와 실무 활용 기술을 시각적으로 설명하며, 다양한 딥러닝 기법과 모범 사례를 다루고 있습니다. 목적은 독자들이 LLM의 내부 구조, 활용 방법, 파인튜닝, 생성 기법 등을 실습하면서 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 제공하는 기능으로는 여러 챕터별 Jupyter 노트북과 Google Colab 링크를 통해 손쉽게 실습할 수 있는 환경을 지원하며, 예제는 LLM의 토큰화, 임베딩, 트랜스포머 구조, 텍스트 분류, 클러스터링, 프롬프트 엔지니어링, 생성 기술, 그리고 멀티모달 LLM까지 포괄합니다. 주요 구성요소는 챕터별 노트북과 관련 자료, 그리고 참고 링크로 구성되어 있습니다. 대상은 AI 연구자, 개발자, 학생, 그리고 실무자들이며, 최신 딥러닝 프레임워크와 Python 기술 스택을 기반으로 합니다. 최근에는 책 출간(2024년 예정)과 더불어 다양한 실습 자료와 가이드가 업데이트되고 있으며, 주로 Google Colab을 활용한 실습 환경과 텍스트, 이미지 데이터 활용이 강조됩니다. 이 프로젝트는 LLM 관련 기술을 체계적으로 배우거나 실습하고 싶은 사람들에게 매우 유용하며, 특히 실제 구현과 실습에 집중하는 학습용 자료입니다. 더불어 참고 링크와 세팅 가이드도 제공되어 있어 활용이 용이합니다.