2025-09-23 - GitHub Trend Repo

CookLikeHOC

CookLikeHOC는 ‘像老乡鸡那样做饭’이라는 이름의 프로젝트로, 기존의 중국 유명 치킨 브랜드 ‘老乡鸡’의 메뉴와 문화를 참고하여 요리 레시피를 제공하는 웹 기반 플랫폼입니다. 본 프로젝트는 아직 완성 단계에 있으며, 2024년에 주로 개발이 마무리되었으며 2025년 이후 업데이트도 진행되고 있습니다. 주요 기능으로는 요리 레시피 제안, 메뉴 원산지 추적, 관련 이미지 및 영상 제공, 이용자 참여 및 기여 공간이 포함되어 있으며, 일부 AI 기반 이미지 생성 기능도 도입되었습니다. 사용자는 웹사이트(https://cooklikehoc.soilzhu.su)를 통해 접근할 수 있으며, 현재 웹 버전이 온라인으로 공개되어 있습니다. 주요 기술 스택은 구체적으로 공개되어 있지 않으나, 웹 플랫폼이기 때문에 HTML, CSS, JavaScript 또는 서빙을 위한 백엔드 기술이 사용될 가능성이 있습니다. 또한, ‘老乡鸡菜品溯源报告’를 바탕으로 한 메뉴 데이터가 완전히 정리되어 있으며, 사용자들이 내용을 검색하거나 추가할 수 있도록 구조화되어 있습니다. 프로젝트는 주로 중국 내외의 요리 애호가, 요리 레시피 개발자, 음식 문화 연구자들을 대상으로 설계되었으며, 관련 커뮤니티와 협력하여 메뉴 정보의 신뢰성과 폭넓은 기여를 기대하고 있습니다. 최근 업데이트로는 AI를 활용한 이미지 추가와 웹 버전 공개, 사용자 기여 유도 부분이 포함되어 있으며, 관련 기획과 자료는 GitHub 저장소를 통해 확인 가능합니다. 특이 사항으로는 공식적인 ‘老乡鸡’ 브랜드와 직접적인 연관 관계는 없으며, ‘HOC’라는 명칭은 ‘Home Original Chicken’의 약자로 단순화하여 사용되고 있습니다. 참고 링크로는 깃허브 저장소, 공식 웹사이트, 텔레그램 채널, 관련 보고서 링크 등이 있으며, 사용 시 메뉴 데이터의 출처와 저작권을 고려해야 합니다.

bevy

Bevy는 러스트(Rust)로 만들어진 데이터 중심의 쉽고 직관적인 게임 엔진입니다. 이 프로젝트의 목표는 2D와 3D 게임 개발에 필요한 포괄적인 기능 세트를 제공하면서도 사용이 쉽고, 확장 가능하며 빠른 성능을 갖추는 데 있습니다. 엔진은 모듈화 된 구조로 설계되어 사용자들이 필요한 컴포넌트만 선택해서 사용할 수 있으며, ECS(Entity Component System) 기반의 데이터 중심 아키텍처를 따르고 있습니다.

주요 기능으로는 2D 및 3D 그래픽 지원, 입력 처리, 오디오, 물리 엔진, 애니메이션, UI 등 게임 개발에 필요한 다양한 역할을 수행하는 컴포넌트와 시스템을 포함하고 있습니다. 또한, 빠른 컴파일 속도와 병렬처리를 지원하여 개발 효율성을 높이고자 합니다.

이 프로젝트는 크레이트(crate) 단위의 Rust 라이브러리로 제공되며, CLI와 API를 통해 접근 가능합니다. 공식 문서와 예제, 커뮤니티 리소스를 통해 학습과 참여가 가능하며, GitHub를 통한 기여도 활발히 이루어지고 있습니다.

기술 스택은 Rust 언어를 기반으로 하며, 최신 Rust도구 및 라이브러리(예: Cargo)가 활용됩니다. 지속적인 릴리즈와 업데이트를 통해 중요한 기능 추가와 버그 수정이 이루어지고 있으며, 최근에는 API 변경이 포함된 버전(예: v0.6)이 정기적으로 출시되고 있습니다.

주의사항으로, Bevy는 아직 초기 개발 단계이며, 일부 기능이 미완성이고 문서화도 부족할 수 있습니다. 사용자는 최신 버전과 마이그레이션 가이드에 유의하며, Rust의 최신 안정 버전이 요구됩니다. 오픈소스 프로젝트 특성상 다양한 커뮤니티와 기여자의 참여가 활발하며, GitHub, Discord, Reddit 등을 통해 커뮤니케이션과 자료 공유가 이루어지고 있습니다. 라이선스는 MIT와 Apache 2.0이 듀얼 라이선스 형태로 제공되어 자유롭게 활용 가능합니다.

DeepResearch

DeepResearch는 Tongyi Lab에서 개발한 대형 언어모델로, 30.5억 개의 파라미터를 가진 에이전트 중심 모델입니다. 이 모델은 장기적이고 심도 있는 정보 탐색 및 검색 작업에 최적화되어 있으며, Humanity’s Last Exam, BrowserComp, WebWalkerQA 등 다양한 에이전트 기반 검색 벤치마크에서 최첨단 성능을 보여줍니다. 주요 기능으로는 완전 자동화된 데이터 생성 파이프라인, 대규모 지속적 사전학습, 온폴리 정책 최적화를 통한 강화 학습, 그리고 다양한 인퍼런스 방식(ReAct, Heavy Mode)을 지원하는 역량이 포함됩니다. 모델은 HuggingFace와 ModelScope에서 다운로드 가능하며, OpenRouter API를 통해 GPU 없이 호출할 수 있습니다. 프로젝트는 Long-Horizon, 심층 정보 탐색에 특화된 연구 및 개발을 목적으로 하며, 관련 데이터셋 구성, 환경 설정, 추론 스크립트 사용 방법에 대한 상세 가이드도 제공됩니다. 최신 성과와 벤치마크 결과, 그리고 ROS 방식의 트렌드평가 데이터 참고자료도 포함되어 있어 연구 및 실무 활용이 가능합니다. 기술 스택에는 Python 3.10, PyTorch 기반 딥러닝, 교차 엔터프라이즈 API 연동이 포함되며, 깊이 있는 정보 검색 및 실험 진행에 적합한 구조를 갖추고 있습니다.

tldraw

tldraw는 React 기반의 무한 캔버스 경험을 제공하는 라이브러리로, 디지털 화이트보드인 tldraw.com의 핵심 소프트웨어입니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 사용자들이 직관적이고 확장 가능한 디지털 드로잉 또는 협업 화이트보드 환경을 만들 수 있도록 하는 것입니다. 제공하는 기능으로는 다양한 도형, 그림판, 텍스트 기능 등 직관적인 그리기 도구가 포함되어 있으며, 이들을 통해 무한한 캔버스 위에서 자유롭게 작업할 수 있습니다. 구조는 React 컴포넌트인 <Tldraw>를 포함하며, CSS와 함께 npm 패키지로 배포되어 간편하게 프로젝트에 통합 가능하도록 설계되어 있습니다. 대상 유저는 개발자, 디자이너, 협업 플랫폼 사용자 등으로, 실시간 협업 또는 강의, 아이디어 스케치 등에 활용됩니다. 기술 스택은 React, JavaScript/TypeScript, CSS, npm이 사용되었으며, 최신 기능을 지원하는 Web API와 클라이언트 메시징을 통해 실시간 동기화와 확장을 지원합니다. 최근 릴리즈 또는 업데이트 이력은 공식 GitHub 저장소를 통해 확인할 수 있으며, 활성 개발과 커뮤니티 기여가 활발하게 진행되고 있습니다. 특이사항으로는 무료 오픈소스 라이선스로 배포되며, 상업적 사용 시 워터마크 유지 조건이 있으니 참고하시기 바랍니다. 자세한 내용은 공식 문서인 https://tldraw.dev 와 GitHub 페이지를 참조하세요.

Elasticsearch

Elasticsearch는 분산형 검색 및 분석 엔진으로, 대규모 데이터셋에 대해 빠른 검색과 관련성 높은 결과를 제공하는 확장 가능한 데이터 저장소 겸 벡터 데이터베이스입니다. 주로 생산 환경에서 실시간 검색, 벡터 검색, AI 통합, 로그 분석, 모니터링 등 다양한 용도로 사용됩니다. 이 프로젝트는 Elasticsearch 엔진 자체와 관련된 여러 구성요소와 API를 포함하며, REST API, 클라이언트 라이브러리, CLI 도구를 지원합니다. 사용 대상은 데이터 엔지니어, 개발자, 시스템 운영자이며, 특히 대용량 텍스트, 로그, 메트릭, 보안 데이터의 저장 및 검색에 적합합니다. 기술 스택은 Java(Gradle 빌드 시스템), Docker, RESTful API, 다양한 프로그래밍 언어 클라이언트(예: Python, Java 등)를 포함합니다. 최근 릴리즈 및 변경 내역으로는 최신 업데이트와 버전 향상, 성능 최적화, 기능 추가 등의 작업이 이루어졌으며, 상세 내용은 공식 문서와 깃허브 릴리즈 노트를 참고하는 것이 좋습니다. Elasticsearch는 오픈소스 기반이지만, 다양한 엔터프라이즈 기능과 확장 기능을 위해 유료 라이선스도 제공하며, 사용 시 버전 업그레이드와 데이터 마이그레이션 방법에 주의를 기울여야 합니다. 공식 문서와 예제, 커뮤니티 지원 채널을 통해 상세한 안내와 도움을 받을 수 있습니다.

Sunshine

Sunshine은 Moonlight을 위한 셀프 호스팅 게임 스트리밍 서버입니다. 낮은 지연 시간과 클라우드 기반 게임 스트리밍 기능을 제공하며, AMD, 인텔, Nvidia GPU의 하드웨어 인코딩을 지원합니다. 소프트웨어 인코딩 역시 가능합니다. 사용자는 다양한 기기에서 Moonlight 클라이언트를 통해 서버에 접속할 수 있으며, 웹 UI를 통해 구성 및 클라이언트 페어링이 가능하여 로컬 또는 모바일 기기에서 쉽게 제어할 수 있습니다. 프로젝트는 주로 게이머와 스트리밍을 원하는 사용자들을 대상으로 하며, 강력한 그래픽 카드와 네트워크 환경이 필요합니다. 기술 스택에는 Linux, Windows, macOS 지원이 포함되며, Docker, Flatpak, Windows Winget 등 다양한 배포 방법을 제공하고 있습니다. 최근에는 GitHub Actions를 통한 CI/CD, 최신 버전 릴리즈, 다양한 환경설정 가이드가 지속적으로 업데이트되고 있습니다. 공식 문서와 지원 채널이 있으며, GitHub 저장소와 여러 배포 채널을 통해 사용 및 개발이 활발히 이루어지고 있습니다.

youtube-dl

youtube-dl은 유튜브 및 기타 영상 플랫폼에서 영상 다운로드를 지원하는 명령줄 프로그램입니다. 파이썬 인터프리터가 필요하며, 플랫폼에 구애받지 않고 유닉스, 윈도우, macOS 등에서 작동합니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 사용자들이 간편하게 온라인 영상 콘텐츠를 다운로드할 수 있게 하는 것에 있으며, 다양한 옵션과 포맷 선택, 출력 템플릿, 인증 방법 등을 지원합니다. 구조는 명령줄 인터페이스로 구성되어 있고, 비디오 형식, 자막, 네트워크, 파일시스템, 우선순위 포맷, 후처리, 임베드, 지원 사이트 리스트 등 다양한 구성요소와 옵션들을 포함합니다. 최신 버전 업데이트는 웹페이지 또는 pip, 패키지 매니저를 통해 가능하며, GitHub 원격 저장소에서 수정된 소스코드를 다운로드 받아 직접 빌드할 수도 있습니다. 기술 스택은 파이썬과 ffmpeg/avconv, rtmpdump 등 영상 처리 및 다운로드에 필요한 외부 툴을 활용하며, API와 CLI 방식으로 사용자를 지원합니다. 또한, 사용자 편의를 위해 템플릿 기반 출력 설정, 채널별/시리즈별 다운로드, 형식 선별, JSON 메타데이터 활용, 안전한 크리덴셜 저장, 다양한 서버 프로토콜 지원 등 광범위한 기능을 제공하고 있습니다. 최근 릴리즈는 정기적으로 이루어지고 있으며, 버그 수정과 기능 향상 이력이 지속적으로 반영되고 있습니다. 특이사항으로, 유튜브 등 일부 사이트의 구조 변경에 따라 extractor가 깨질 수 있으므로, 항상 최신 버전 사용과 수정이 필요합니다. 공식 다운로드 페이지 및 버전 관리, 커뮤니티 지원 채널이 활성화되어 있으며, 공개 도메인으로 자유롭게 수정 및 배포 가능합니다.

Mindcraft 🧠⛏️

Mindcraft는 Minecraft 게임 내에서 인공지능 ‘마인드’를 생성하고 조작하기 위한 오픈소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 주된 목적은 대형 언어 모델(LLMs)을 활용하여 Minecraft 세계 내에서 다양한 작업을 수행하는 봇을 제작하는 것으로, 이를 통해 인공지능의 정교한 행동 및 협력 능력을 연구하고자 합니다. 본 프로젝트는 Mineflayer라는 Minecraft 봇 프레임워크와 연동되어 작동하며, 사용자는 LLM 기반 모델을 선택 및 커스터마이징할 수 있습니다.

이 프로젝트는 크게 3가지 핵심 구성요소로 나뉩니다. 첫째, 봇의 행동과 목표를 정의하는 프로필(profile) 설정 파일(예: andy.json)을 통해 봇의 행동양식, 사용하는 언어모델, 프롬프트 등을 지정할 수 있습니다. 둘째, 태스크(task) 폴더 내 JSON 파일을 통해 봇이 수행해야 할 구체적 작업 목표를 설정하며, 파이썬 스크립트로 태스크를 실행하여 자동화 합니다. 셋째, 다양한 모델과 API를 지원하며, 사용자 환경에 맞게 OpenAI, Gemini, Anthropic 등의 다양한 LLM 서비스를 활용할 수 있습니다.

기술 스택은 주로 Node.js를 사용하며, Minecraft Java Edition 버전(권장 v1.21.1 이상), Node.js v18 이상, 그리고 각종 AI API 키를 필요로 합니다. 사용자들은 GitHub 저장소로부터 코드를 클론(clone)하거나 다운로드 후 설치하며, 필요한 API 키를 설정한 뒤 커스터마이징할 수 있습니다. 또한, 도커(Docker) 환경에서 안전하게 실행하거나, 온라인 서버와 연동하여 사용할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Minecraft와 인공지능의 결합을 통해, 인체모델이 아닌 가상환경 내에서 협력적 행동, 학습, 문제 해결을 연구하는 목적으로 활용됩니다. 특히, 최근 릴리즈와 수정사항은 커뮤니티와 연구 논문(2025)에서 참고할 수 있으며, 사용자 가이드, FAQ, 지원 채널(디스코드 등)을 통해 지속적으로 개선되고 있습니다. 보안상의 유의점으로 공개 서버 접속 시 코드 실행 관련 위험이 있으니 주의가 필요하며, 상세한 설치 방법과 활용법은 공식 문서와 영상 튜토리얼 링크를 참고하시기 바랍니다.

eslint

ESLint는 자바스크립트와 ECMAScript 코드 내에서 반복되는 패턴이나 문제가 되는 코드를 식별하고 보고하는 도구입니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 개발자가 더 일관적이고 안전한 코드를 작성할 수 있도록 도움을 주는 것으로, 린팅(문법, 스타일 검사) 기능을 제공합니다. ESLint는 다양한 플러그인 시스템을 통해 규칙을 확장할 수 있으며, AST(Abstract Syntax Tree)를 활용하여 코드 구조를 분석하고 검사합니다.

구성 요소로는 주로 CLI(Command Line Interface)를 활용하는 실행 도구와, 규칙 세트 및 플러그인을 통해 동작하는 유연한 구조로 설계되었습니다. 규칙은 모두 플러그인으로 만들어지며, 사용자 정의 규칙 및 규칙 세트 적용이 가능합니다.

타겟 대상은 주로 자바스크립트, JSX, TypeScript 등을 사용하는 개발자, 그리고 프로젝트의 코드 품질 유지를 원하는 팀입니다. 특히 React 프로젝트에서 JSX 지원이 가능하며, Node.js 환경에서 작동합니다.

기술 스택은 Node.js 위에서 동작하며, JavaScript와 함께 ESLint의 파서(예: Espree)를 사용합니다. 최신 ECMAScript 표준을 지원하며, Babel이나 다른 파서를 사용하는 플러그인도 지원합니다. 릴리즈는 일정에 따라 2주마다 예정되어 있으며, 버전 관리는 semantic versioning 정책을 따릅니다.

최근 릴리즈 및 변경 사항으로는 버그 수정, 신규 규칙 추가, 성능 개선, 규칙 세트 업데이트 등이 있으며, 커뮤니티의 활발한 기여와 유지보수로 발전하고 있습니다. 프로젝트는 MIT 라이선스로 공개되어 있으며, 오픈 소스 기여와 지원에 적극적입니다.

참고 링크로는 공식 홈페이지, 규칙 설정 문서, 기여 방법, 버그 신고, 커뮤니티 채널(Discord, Twitter) 등이 있으며, React 또는 기타 프레임워크와 함께 사용할 때는 관련 플러그인과 최적화된 구성이 필요할 수 있습니다. ESLint는 개발자들이 코드를 더 안전하고 깔끔하게 유지하는 데 필수적인 툴로 자리 잡고 있습니다.

Hiring Without Whiteboards

이 프로젝트는 ‘화이트보드’ 면접 방식을 지양하고 실무 중심의 인터뷰 기법을 장려하는 목록과 자료집입니다. ‘화이트보드’는 개발자의 CS 트리비아식 질문을 상징하는 은유로, 이 프로젝트는 협업 및 실제 업무와 유사한 인터뷰 방식을 선호하며, 예를 들어 출근형 문제 해결, 페어 프로그래밍, 과제 수행 등을 권장합니다. 구조적으로는 지원 기업과 팀의 면접 과정 및 기법을 정리한 데이터 목록, 검색, 필터링, 그룹화 API, 그리고 커뮤니티 추천 및 토론 링크를 포함하고 있습니다. 대상은 채용 담당자와 개발자 커뮤니티로, 실무 경험과 협업 능력 중심의 채용을 지향하는 유스케이스에 적합합니다. 기술 스택은 HTML, JavaScript, 그리고 GitHub와 Airtable 등 웹 기반 플랫폼을 활용하며, 최근 변경 사항으로는 API 연동을 위한 접속 URL, 새로운 추천 링크 추가, 최신 논의와 자료가 지속적으로 업데이트되고 있습니다. 특이사항으로는 커뮤니티 참여를 독려하며, ‘자세한 면접 기법’과 ‘구체적 사례’를 함께 제공하는 자료들이 포함되어 있습니다. 참고 링크는 github, 공식 페이지, 그리고 면접 사례 토론 페이지를 포함하고 있으며, 면접 방식에 관한 자세한 정책과 추천 방법이 안내되어 있습니다.

Stable Diffusion web UI

Stable Diffusion web UI는 안정적인 이미지 생성 모델인 Stable Diffusion을 웹 인터페이스로 제공하는 프로젝트입니다. 주로 사용자가 그림을 생성하거나 수정할 때 직관적이고 편리하게 사용할 수 있도록 설계되었으며, Gradio 라이브러리를 활용하여 브라우저에서 바로 실행할 수 있는 형태로 구현되어 있습니다. 이 프로젝트는 텍스트 입력을 기반으로 이미지를 생성하는 txt2img와 이미지 변환이 가능한 img2img 모드, 아웃페인팅, 인페인팅, 컬러 스케치, 프롬프트 매트릭스, 슈퍼 해상도 등 다양한 기능을 제공합니다. 사용자 편의를 위해 원클릭 설치, 미리 정의된 다양한 파라미터 설정, 배치 처리, 텍스트와 이미지 기반의 다양한 제어 기능, 여러 커뮤니티 확장 스크립트 지원 등이 포함되어 있습니다. 또한 최신 Stable Diffusion 2.0, Alt-Diffusion 지원뿐 아니라, 다양한 업스케일링 및 얼굴 복원 기술(GFPGAN, CodeFormer, ESRGAN 등), 커스텀 체크포인트 병합, 프롬프트 편집, 태그 생성, Aesthetic Gradients 등 다양한 부가 기능과 기술 스택을 활용하여 높은 확장성과 사용자 맞춤형 환경을 제공합니다. 일반 사용자부터 개발자, 연구자까지 모두 유용하게 사용할 수 있도록 설계된 이 프로젝트는 Windows, Linux, macOS 환경에서 설치 및 실행이 가능하며, 온라인 서비스 연동도 지원합니다. 활발한 오픈소스 기여와 풍부한 문서, 크고 작은 커뮤니티 확장 기능들이 지속적으로 업데이트되고 있어 최신 AI 이미지 생성 트렌드를 반영하는 핵심 플랫폼으로 자리잡고 있습니다.

tech-interview-handbook

이 프로젝트는 기술 면접을 준비하는 개발자들을 위한 무료 및 큐레이션된 자료 모음집입니다. 핵심 목표는 시간과 자원이 부족한 엔지니어들이 효과적으로 면접 패턴과 비기술적 준비까지 체계적으로 학습할 수 있도록 돕는 것입니다. 이 자료는 알고리즘 질문뿐만 아니라, 행동 면접, 이력서 작성, 도메인별 인터뷰 준비 등 폭넓은 주제를 포괄하여 제공하며, 사이트는 깔끔한 UI와 정제된 콘텐츠를 중심으로 구성되어 있습니다.

구조적으로는 웹사이트가 주를 이루며, GitHub 저장소에선 마크다운 문서와 링크, 참고 자료, 기여 가이드 등을 통해 소스와 참고 자료를 관리하고 있습니다. 주요 기술 스택은 정적 사이트 생성 도구인 Docusaurus 기반으로 보이며, 이로 인해 사용자에게 친숙한 읽기 환경과 쉽고 일관된 콘텐츠 배포를 지원합니다.

누구나 활용할 수 있으며, 특히 기술 면접 초보자, 재취업 준비자, 오랜만에 면접에 참여하는 경험자가 주 타겟입니다. 알고리즘 패턴 학습, 기업별 질문 대비, 행동 질문 대비, 포트폴리오와 이력서 준비 등 다양한 유스케이스에 적합합니다. 또한, 이슈 제기와 콘텐츠 기여를 통해 커뮤니티 참여도 활발히 이뤄지고 있습니다.

최근 업데이트 내역은 명시적으로 언급되지는 않으나, GitHub 저장소는 지속적으로 유지보수 및 기여가 이루어지고 있으며, 관련 링크를 통해 공식 웹사이트와 커뮤니티 링크들을 쉽게 접속할 수 있습니다. 특별한 주의사항은, 콘텐츠의 라이선스가 개인적이며 회사(메타)의 공식 자료와는 차별이 있으므로 참고 시 주의 필요합니다. 중요한 참고 링크는 공식 사이트와 관련 강의 및 추천 자료들이 포함되어 있습니다.

opcode

opcode은 Claude Code와 상호작용하는 데 최적화된 강력한 GUI 애플리케이션 및 툴킷으로, 사용자들이 맞춤형 에이전트를 생성하고, 인터랙티브 세션을 관리하며, 세션 내역을 추적하고, 안전한 백그라운드 에이전트를 실행하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 이 프로젝트는 Tauri 2를 기반으로 React와 TypeScript로 프론트엔드가 구성되었으며, Rust로 개발된 백엔드와 SQLite 데이터베이스를 사용하여 세션 관리, 프로젝트 탐색, 사용자 행동 추적 등을 포괄합니다. 구조는 크게 React 프론트엔드와 Rust 백엔드로 나뉘며, 각각의 기능별 폴더(컴포넌트, API, 명령 처리 등)를 통해 모듈화되어 있습니다. 사용 대상은 인공지능 개발자, Claude Code 사용자, 프로젝트 관리자 등으로, 세션 및 프로젝트 관리, 커스텀 에이전트 구성, 사용량 분석 등에 활용됩니다. 주요 기술 스택은 React, TypeScript, Tailwind CSS, Rust, SQLite, Bun이며, 최신 릴리즈는 계속 업데이트되고 있으며, 상세 변경사항과 릴리즈 노트는 GitHub 페이지를 참고하면 됩니다. 이 프로젝트는 오픈소스이며, 개인 또는 기업이 자체적으로 운영 및 확장 가능하며, 클라우드 연동 없이 로컬 환경에서 안전하게 사용될 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 보안은 프로세스 격리 및 권한 제어, 데이터 비대칭 원칙을 엄수합니다.