병렬 AI 에이전트를 관리하는 IDE 및 작업트리 도구
Orca is the place for working with a fleet of agents (e.g. Grok Bot, Claude Code). Run any coding agent with your own subscription. Available on desktop, mobile and remote runtime.
Hot
68.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나여러 AI 코드 에이전트의 출력물을 각각 격리된 git 작업트리로 실행·비교·병합할 수 있게 해줍니다. 원격 실행과 모바일 모니터링도 지원해 워크플로우 전환을 줄입니다.
누가 쓰면 좋나Developers and engineering teams who rely on multiple AI models for coding, reviews, or automation and need reproducible, auditable workflows. Also useful for people who run agents on remote hardware or want a mobile companion to monitor jobs.
왜 지금 뜨나여러 모델을 동시에 실험하고 통합하려는 수요가 늘면서 통합형 개발 도구로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Runs multiple coding agents in isolated git worktrees so you can compare outputs and merge the winner from a single interface.
발견 경로
트렌딩
멀티 제공자 LLM·에이전트 툴킷
AI agent toolkit: unified LLM API, agent loop, TUI, coding agent CLI
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69.2
★★★☆☆
무엇을 해결하나여러 모델 공급자 통합, 툴 호출과 에이전트 상태 관리를 표준화해 코드 접착을 줄입니다.
누가 쓰면 좋나Developers building coding agents, chatops, or integrations that must support multiple model providers and tool calling. Infra and security-conscious teams who want an inspected TypeScript monorepo with documented supply-chain practices.
왜 지금 뜨나로컬·다중 공급자 에이전트 수요 증가와 활발한 커뮤니티 기여로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Combines a unified multi-provider LLM API, an agent runtime with tool calling, and a production-grade interactive coding agent in one audited TypeScript monorepo.
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트렌딩
자기학습형 다중채널 AI 에이전트
The agent that grows with you
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68.9
★★★☆☆
무엇을 해결하나대화형 에이전트의 문맥 소실과 반복적 자동화 스크립트 문제를 해결한다. 사용 경험에서 스킬을 생성·개선하고 세션 간 기억을 유지한다.
누가 쓰면 좋나Developers and teams who build automation, chatops, or tool-augmented workflows and need a persistent, extensible agent that integrates messaging, schedulers, and tool calls. Useful for research groups testing agent behaviors and for ops/devs who want low-cost always-on agents.
왜 지금 뜨나지속 학습 가능한 에이전트와 비용 효율적 서버리스 유지 수요가 커지고 있기 때문에.
이 리포의 한 방A built-in closed learning loop that auto-creates and refines reusable skills from past interactions and tasks.
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Durable Object 기반 가상 파일시스템과 실행 런타임
Give your agent a computer 👾
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68.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나Durable Object에 SQLite로 권한 상태를 두고, 여러 실행 백엔드에서 동일한 파일시스템을 사용해 코드 실행을 가능하게 합니다. 컨테이너와 워커 겸용 실행을 일관된 방식으로 제공합니다.
누가 쓰면 좋나Developers building remote execution, agent, CI, or tooling systems that need a durable filesystem coupled to sandboxed runtimes. Also useful for teams prototyping reproducible builds or experiments that run on Cloudflare Workers and containers.
왜 지금 뜨나에지 서버리스와 상태 관리 수요가 증가하며 Durable Object 기반 실행 환경 결합에 관심이 커졌습니다.
이 리포의 한 방An authoritative SQLite-backed filesystem hosted inside a Durable Object with pluggable runtimes, including a real FUSE-mounted Linux container synced via a small daemon.
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워치리스트Watchlist 1 devs
로컬에서 모델 실행·학습·배포하는 데스크탑 앱
Local UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, DeepSeek-V4.1, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.
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68.4
★★★☆☆
무엇을 해결하나클라우드 의존과 분산된 툴체인을 통합해 로컬에서 LLM/디퓨전 모델 실행, 미세조정, 배포를 가능하게 한다.
누가 쓰면 좋나Developers, ML engineers, and researchers who want to run or train modern models on local or private infrastructure and avoid cloud lock-in. Suitable for hobbyists with capable hardware and teams wanting an integrated local dev-to-deploy experience.
왜 지금 뜨나자체 호스팅 선호와 최신 대형 모델 지원 확대로 주목받음.
이 리포의 한 방An all-in-one local UI and runtime that can run and fine-tune modern LLMs and diffusion models, with exports for common deployment formats and advanced training modes.
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Reddit트렌딩
사람과 에이전트가 함께 작업하는 셀프호스트 워크스페이스
A hive mind communication platform
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68.2
★★★☆☆
무엇을 해결하나대화, 코드, 워크플로를 하나의 서명된 이벤트 로그로 통합해 감사성과 자동화를 제공한다.
누가 쓰면 좋나Teams and platform operators who want a self-hosted, auditable collaboration surface that integrates automation and code workflows. Open-source projects and security-conscious organizations that need provenance and scoped agent identities will benefit most.
왜 지금 뜨나에이전트 자동화와 사유 호스팅 수요가 증가하며 주목받고 있다.
이 리포의 한 방Every human and agent action is a signed event in one shared log, so agents are members with their own keys and audit trail rather than external bots.
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워치리스트Watchlist 1 devs
모든 것이 플러그인인 에이전트 하네스
DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
Hot
67.7
★★★☆☆
무엇을 해결하나플러그인 방식으로 에이전트 구성요소를 조합·확장 가능하게 해 반복적 오케스트레이션 코드를 줄입니다.
누가 쓰면 좋나Agent developers and plugin authors who need a composable, extensible runtime. Platform engineers and researchers who assemble multi-component AI pipelines and want a pluggable UI and discovery model.
왜 지금 뜨나모듈식 에이전트 설계와 Cordis 기반의 컴포저블 모델에 대한 관심이 커지고 있습니다.
이 리포의 한 방An everything-is-a-plugin architecture that makes agents, connectors, and UIs interchangeable and composable.
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워치리스트Watchlist 3 devs
설명 가능하고 추적 가능한 그래프 AI 인프라
Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
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66.6
★★★☆☆
무엇을 해결하나산발적 엔터프라이즈 데이터를 컨텍스트·지식 그래프로 통합하고 결정 근거와 계보를 기록해 규제 대응 가능한 설명성을 제공합니다.
누가 쓰면 좋나AI/ML platform, data platform, and knowledge-engineering teams in organizations that need auditable, explainable agent context and decision trails-especially regulated industries. Compliance, risk, and infra engineers who must self-host and govern KG, provenance, and reasoning stacks will benefit most.
왜 지금 뜨나규제·감사 요구와 온프레미스 자율성 필요로 인해 거버넌스 중심의 그래프 기반 스택 수요가 증가하고 있습니다.
이 리포의 한 방End-to-end decision provenance combined with deterministic graph reasoning and polyglot graph backends, enabling explainability without forcing an LLM in the loop.
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LLM 기반 다시장 주식 자동분석 시스템
LLM 驱动的多市场股票智能分析系统：多源行情、实时新闻、决策看板与自动推送，支持零成本定时运行。 LLM-powered multi-market stock analysis system with multi-source market data, real-time news, decision dashboard, automated notifications, and cost-free scheduled runs.
Hot
65.4
★★★☆☆
무엇을 해결하나다양한 시장의 시세·뉴스·지표를 모아 LLM으로 요약하고 의사결정 대시보드를 자동 생성해 푸시합니다.
누가 쓰면 좋나Quant hobbyists, developer-ops teams, and small trading desks that want automated daily monitoring and decision summaries across A/HK/US/JP/KR/TW markets. Users who need production-grade stability and regulated trading should treat this as an automation/analysis aid, not a compliance system.
왜 지금 뜨나LLM·저비용 모델 API와 CI 자동화 보급으로 즉시 배포 가능한 분석 자동화 수요가 증가했습니다.
이 리포의 한 방Runs scheduled, zero-cost analyses via GitHub Actions and pushes decision dashboards to chat platforms.
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코딩 에이전트를 위한 Chrome DevTools 서버
Chrome DevTools for coding agents
Hot
64.9
★★★☆☆
무엇을 해결하나에이전트가 Chrome을 제어하고 검사해 자동화·디버깅·성능 분석을 수행하도록 지원한다.
누가 쓰면 좋나Developers building or integrating coding agents, automated testing, or performance-analysis tooling that need robust, programmatic access to Chrome DevTools. Also useful for teams who want reproducible browser automation and richer debugging data from agent-driven workflows.
왜 지금 뜨나LLM 기반 에이전트와 브라우저 자동화 수요가 빠르게 증가하고 있기 때문이다.
이 리포의 한 방Exposes the full Chrome DevTools surface over an MCP server so agents can perform reliable automation, collect traces, and get source-mapped console data.
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