로컬에서 실행하는 채용지원 자동화 프레임워크
The job search that runs on your machine. AI job application framework built on Claude Code: evaluate postings, tailor CVs, write cover letters, prep interviews. Fork it and own it.
Hot
69.5
★★★☆☆
무엇을 해결하나채용공고 평가, 이력서·자기소개서 맞춤화, 인터뷰 준비를 자동화해 반복 작업을 줄인다.
누가 쓰면 좋나Individual job seekers and engineers who apply to many roles and want an automated, local-first workflow for tailoring applications. Developers who need reproducible application artifacts (PDF CVs, cover letters, interview notes) and are comfortable installing a multi-tool stack should benefit most.
왜 지금 뜨나로컬 AI 도구와 에이전트 워크플로에 대한 관심 증가로 주목받고 있다.
이 리포의 한 방Provides a complete, local-first pipeline that evaluates postings, tailors LaTeX CVs, drafts cover letters, and runs interview prep using Claude Code.
발견 경로
에디터 픽Watchlist 1 devs
터미널에서 구글 Gemini를 쓰는 CLI
An open-source AI agent that brings the power of Gemini directly into your terminal.
Hot
67.0
★★★☆☆
무엇을 해결하나터미널 내에서 Gemini 모델에 직접 접근해 코드 작성, 검색, 파일 조작과 자동화를 수행하도록 돕습니다.
누가 쓰면 좋나Developers who prefer CLI workflows, SREs and automation engineers who need AI assistance in scripts and CI, and teams wanting to integrate Gemini into GitHub Actions or custom MCP extensions. Also useful for devs working with very large contexts or multimodal artifacts who want a lightweight local entry point to Gemini.
왜 지금 뜨나대규모 문맥과 멀티모달 모델, 터미널 우선 설계로 개발자 수요가 큽니다.
이 리포의 한 방Gives direct terminal access to Gemini 3 multimodal models with 1M-token context, built-in grounding, and extensibility via MCP.
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HTML/CSS를 영상으로 렌더링하는 프레임워크
Write HTML. Render video. Built for agents.
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66.7
★★★☆☆
무엇을 해결하나HTML/CSS/JS 애니메이션과 미디어를 결정론적 MP4로 변환해 자동화된 비디오 제작 워크플로를 제공한다. CLI와 에이전트용 스킬로 작성·미리보기·렌더를 지원한다.
누가 쓰면 좋나Frontend engineers, automation/tooling teams, and AI/agent builders who need reproducible, code-driven video output from web-like compositions. Also useful for teams replacing fragile browser+ffmpeg scripts with a structured rendering pipeline.
왜 지금 뜨나에이전트 통합과 코드 기반 비디오 자동화 수요가 증가해서 주목받고 있다.
이 리포의 한 방Deterministic HTML/CSS/JS-to-MP4 rendering with built-in agent skills and a repeatable CLI workflow.
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개인용 LLM 기반 트레이딩 에이전트
"Vibe-Trading: Your Personal Trading Agent"
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65.6
★★★☆☆
무엇을 해결하나리서치·백테스트·실거래를 하나의 에이전트로 통합해 전략 개발과 모니터링을 자동화합니다.
누가 쓰면 좋나Quant developers, algorithmic traders, fintech engineers, and researchers who need an integrated end-to-end workflow from idea to backtest to execution. Use with caution for live capital - audit strategies, risk controls and connectors before production use.
왜 지금 뜨나LLM 에이전트 수요 증가와 활발한 기여로 빠르게 기능이 확장되고 있습니다.
이 리포의 한 방Integrates LLM-based agent orchestration with full backtesting, factor tooling, scheduled research, and broker connectors in one Python package.
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Claude용 터미널·파일 제어 MCP 서버
This is MCP server for Claude that gives it terminal control, file system search and diff file editing capabilities
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64.5
★★★☆☆
무엇을 해결하나AI가 로컬에서 명령 실행, 프로세스 관리, 파일 검색·편집을 하게 해준다. Excel/PDF/DOCX 등 여러 파일 형식을 직접 다룰 수 있다.
누가 쓰면 좋나Developers, SREs, and tool builders who want AI-driven local workflows, automated code edits, or process orchestration on their machines. Teams that prefer client-hosted model usage or want to avoid per-request API token costs will find it useful.
왜 지금 뜨나에이전트형 워크플로와 MCP 채택 증가로 주목받고 있다.
이 리포의 한 방Exposes audited, interactive terminal and file operations to AI agents with live file previews and process management.
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C/C++ 기반 경량 LLM 추론 라이브러리
LLM inference in C/C++
Hot
64.4
★★★☆☆
무엇을 해결하나로컬과 다양한 하드웨어에서 대형 언어모델을 최소한의 의존성으로 효율적으로 실행할 수 있게 합니다. 양자화와 멀티백엔드로 메모리와 연산을 줄입니다.
누가 쓰면 좋나Systems engineers, ML engineers, and developers who need local or embedded model inference, offline operation, or fine-grained control over latency and costs. Teams that want to avoid heavy ML runtime stacks or cloud-only deployments will benefit most.
왜 지금 뜨나오픈 모델 확산과 경량화(예: GGUF)와 멀티백엔드 가속 지원으로 로컬 추론이 현실화되었기 때문입니다.
이 리포의 한 방Runs modern LLMs efficiently across CPUs and multiple GPU backends with compact C/C++ runtimes and extensive quantization support.
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노드 그래프 기반 확산 모델 GUI
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. The fastest local inference engine in the world.
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64.3
★★★☆☆
무엇을 해결하나시각 제작자가 모델과 파라미터를 노드로 연결해 복잡한 생성 파이프라인을 설계하고 재현하도록 돕는다.
누가 쓰면 좋나Generative-model engineers, artists, and studios that need fine-grained control over models, parameters, and reproducible pipelines. Developers who want to integrate or automate diffusion workflows behind an API or in production.
왜 지금 뜨나확산 모델 다양화와 로컬 실행·파이프라인 관리 수요 증가로 인기가 높다.
이 리포의 한 방A mature, extensible node-graph engine that ties many diffusion models and backend APIs into reproducible, script-free pipelines.
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멀티에이전트 AI 조정용 하네스
🌊 The original agent harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, federation, vector RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated
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64.0
★★★☆☆
무엇을 해결하나LLM을 도구, 메모리, 학습 루프와 연결해 상태 유지형 다중 에이전트를 안정적으로 운영할 수 있게 한다. 연속 작업, 연합 통신, 보안 가드레일 등을 자동화해 임시 코드 의존을 줄인다.
누가 쓰면 좋나Backend engineers, platform teams, and AI researchers building multi-agent assistants, autonomous workflows, or enterprise conversational systems. Also useful for teams that need built-in memory, security guardrails, and plugin integrations for Claude Code, Codex and similar models.
왜 지금 뜨나에이전트형 AI 수요와 멀티에이전트 오케스트레이션 필요성이 커지면서 통합 허브와 플러그인 생태계가 빠르게 성장하고 있다.
이 리포의 한 방Turns LLMs into coordinated, self-learning swarms with federated communication, memory, and enterprise guardrails out of the box.
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다중 에이전트 기반 AI 헤지펀드 POC
An AI Hedge Fund Team
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62.2
★★★☆☆
무엇을 해결하나LLM 기반 투자 전략을 플러그형 에이전트로 프로토타이핑하고 백테스트할 수 있게 해준다.
누가 쓰면 좋나Quant researchers, ML engineers, and finance-focused developers who want to experiment with agent-based and LLM-driven alpha models. Not meant for production trading without extensive validation, compliance, and infrastructure hardening.
왜 지금 뜨나LLM·에이전트 실험 증가와 로컬 LLM 도구 지원 확대 때문.
이 리포의 한 방Pluggable multi-agent architecture that models many investment styles and supports backtesting and paper-trading workflows.
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NotebookLM 비공식 Python API 및 에이전트 스킬
Unofficial Python API and agentic skill for Google Gemini Notebook. Full programmatic access to NotebookLM's features—including capabilities the web UI doesn't expose—via Python, CLI, and AI agents like Claude Code, Codex, and OpenClaw.
Hot
60.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나NotebookLM의 비공식 엔드포인트를 통해 프로그램적 접근, 대량 소스 임포트·질문·배포 및 배치 내보내기를 가능하게 합니다. 에이전트 통합과 영구 노트 저장소 구성에 유용합니다.
누가 쓰면 좋나Developers building LLM agents, research automation pipelines, or content automation that need grounded, cited answers and bulk exports from NotebookLM. Suitable for prototypes, research, and personal projects; use caution for critical production systems because the APIs are unofficial.
왜 지금 뜨나NotebookLM/Gemini 기반의 에이전트·무토큰 연구 패턴 확산과 대량 자동화 수요 때문에 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Exposes NotebookLM's internal endpoints to let agents orchestrate zero-token research, persistent notebooks, and robust bulk exports that the web UI doesn't offer.
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