로컬에서 실행되는 AI 채용 지원 도구
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
67.6
★★★☆☆
무엇을 해결하나채용 공고 평가, 이력서·자기소개서 맞춤 작성, 면접 준비를 자동화합니다.
누가 쓰면 좋나Technical job seekers who are comfortable with CLI tools and want an automated, privacy-preserving application pipeline. Developers or engineers who need repeatable, customizable resume and cover-letter generation tied to portal scraping and fit scoring.
왜 지금 뜨나AI 에이전트와 로컬 데이터 프라이버시 수요가 증가하면서 인기를 얻고 있습니다.
이 리포의 한 방Provides a full local end-to-end pipeline-scrape, score, draft LaTeX CVs and cover letters, and run a reviewer agent loop-so you can automate and iterate job applications on your machine.
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개인 GPU에서 290B+ MoE 모델 구동
FreeToken brings datacenter-scale model serving to your desktop. Run massive models locally, fast and efficiently.
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72.5
★★★★☆
무엇을 해결하나소비자 하드웨어에서 대형 Mixture-of-Experts 모델을 대기시간 짧게 실행할 수 있도록 VRAM·대역폭 문제를 해결합니다.
누가 쓰면 좋나Researchers, ML engineers, and developers who need to run frontier-scale MoE models locally for experimentation, privacy, or latency-sensitive applications. Also useful for teams prototyping agentic systems that rely on large-model tool calling without cloud costs.
왜 지금 뜨나모델 대형화와 로컬·프라이버시 수요 증가로 엣지 네이티브 MoE 런타임에 대한 관심이 높아졌습니다.
이 리포의 한 방Enables interactive inference of frontier-scale MoE models on consumer hardware via bandwidth-adaptive CPU-GPU co-execution and semantic-aware caching.
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에디터 픽Watchlist 1 devs
350+ 제공자 하나로 라우팅하는 AI 게이트웨이
Never stop coding. Free MIT AI gateway: one endpoint, 375 providers (150+ free), 1,400+ models Kimi, Claude, GPT, Gemini, GLM, DeepSeek, MiniMax. Works with Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Cline & Copilot. Quota-aware auto-fallback, RTK+Caveman compression saves 15-95% tokens, MCP/A2A, Desktop/PWA. Built by 900+ contributors
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69.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나여러 AI 공급자 SDK, 쿼터, 토큰 소모 문제를 단일 엔드포인트와 자동 페일오버, 토큰 압축으로 해결합니다.
누가 쓰면 좋나Backend engineers, startups, and hobby projects that need multi-provider redundancy, cost control, or want to tap free-tier capacity across many AI providers. Also useful for teams building agent systems or SaaS products that must route requests across models and quotas reliably.
왜 지금 뜨나비용·가용성 관리 수요 증가와 무료 티어 집약의 실용적 필요성으로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Aggregates 350+ providers with quota-aware auto-fallback and stacked token-compression to keep requests running and minimize token spend.
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플러그인 기반 AI 에이전트 런타임
DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
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68.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나툴, 커넥터, 모델 어댑터를 플러그인으로 구성해 맞춤형 에이전트 통합과 반복을 쉽게 합니다.
누가 쓰면 좋나AI engineers, researchers, and platform teams building multi-tool agents or reusable connectors who want a composable runtime. Plugin authors who want an established host and discoverability for integrations.
왜 지금 뜨나에이전트·플러그인 생태계 수요 증가와 Cordis 기반의 조합성 모델 덕분입니다.
이 리포의 한 방Everything-is-a-plugin architecture built on Cordis that makes agent capabilities first-class composable components.
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에디터 픽Watchlist 1 devs
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.
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67.3
★★★☆☆
무엇을 해결하나다중 시장의 시세·뉴스·펀더멘털을 모아 LLM으로 일일 의사결정 대시보드를 자동 생성하고 푸시합니다. 수작업 스크립트와 수동 보고서를 대체합니다.
누가 쓰면 좋나Retail quants, quantitative traders, investment teams and developers who need automated daily market summaries and decision signals across A/HK/US/JP/KR/TW markets. Also useful for hobbyist investors who want scheduled, push-based analysis without running a server.
왜 지금 뜨나저비용 LLM/API 접근성과 GitHub Actions 같은 무서버 예약 실행이 가능해져 자동화가 실용화되었기 때문입니다.
이 리포의 한 방End-to-end: multi-market data ingestion, LLM-driven analysis, and zero-cost scheduled runs via GitHub Actions with multi-channel push.
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에이전트용 영구 요약형 메모리
Persistent Context Across Sessions for Every Agent – Captures everything your agent does during sessions, compresses it with AI, and injects relevant context back into future sessions. Works with Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode + More
Hot
67.2
★★★☆☆
무엇을 해결하나세션 동안의 대화와 도구 사용을 캡처해 AI로 요약·압축하고 다음 세션에 관련 내용을 주입해 연속성을 유지합니다.
누가 쓰면 좋나Developers building LLM-based agents or integrations that need long-term context and continuity across sessions. Teams using Claude (or similar models) who want an out-of-the-box memory/compression layer and integration with vector stores or SQLite.
왜 지금 뜨나에이전트·멀티세션 워크플로 증가로 장기 메모리와 효율적 문맥 관리 수요가 커졌습니다.
이 리포의 한 방Automatically captures session activity, compresses it semantically, and injects only the most relevant context into future agent sessions.
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여러 무료 LLM을 하나의 OpenAI 호환 API로 통합
7.4 billion tokens per month. 34 free LLM providers. 635 free model endpoints. All behind one /v1 endpoint, plus any custom OpenAI-compatible endpoint. Smart routing, automatic failover, encrypted keys. Personal experimentation only.
Hot
66.4
★★★☆☆
무엇을 해결하나여러 공급사의 무료 티어를 하나의 /v1 엔드포인트로 통합해 SDK와 rate limit 관리를 자동화합니다.
누가 쓰면 좋나Developers, hobbyists, and researchers who want to experiment with large aggregate free inference capacity without rewriting clients. Not recommended for production or commercial deployments.
왜 지금 뜨나무료 모델과 티어가 급증해 이를 묶는 도구 수요가 커졌기 때문입니다.
이 리포의 한 방Unifies 34 free providers and 635 endpoints into one OpenAI-compatible API with smart routing, automatic failover, and per-key quota tracking.
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로컬과 클라우드용 고성능 C/C++ LLM 추론
LLM inference in C/C++
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65.9
★★★☆☆
무엇을 해결하나의존성을 최소화한 C/C++ 런타임으로 다양한 하드웨어에서 LLM/VLM을 효율적으로 실행합니다. 양자화와 여러 백엔드로 메모리와 지연을 줄여 로컬·온프레미스 배포를 용이하게 합니다.
누가 쓰면 좋나ML engineers, systems developers, and teams who need fast, local or on-premise model inference with fine control over hardware and memory usage. Also useful for researchers and hobbyists who want to run or prototype LLMs without complex runtime dependencies.
왜 지금 뜨나로컬 추론 수요와 양자화 기술 발전, 광범위한 하드웨어 지원으로 활발히 채택되고 있습니다.
이 리포의 한 방A dependency-free C/C++ core with extensive quantization and backend support that enables efficient local inference on CPUs, GPUs, and mobile hardware.
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오프라인으로 동작하는 확장형 AI 웹 UI
User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)
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65.6
★★★☆☆
무엇을 해결하나여러 로컬 및 클라우드 AI 모델과 문서 기반 RAG를 하나의 사용하기 쉬운 웹 인터페이스로 통합해 보안·협업 문제를 해결한다.
누가 쓰면 좋나Teams, researchers, and companies that require self-hosting, data privacy, or multi-model workflows should use it. It's suited for organizations that need RBAC, plugin extensibility, and enterprise-grade integrations without building a UI stack from scratch.
왜 지금 뜨나데이터 프라이버시와 자체 호스팅 수요 증가로 인기가 높다.
이 리포의 한 방Runs fully self-hosted and offline while integrating many model runners, RAG, RBAC, and a plugin ecosystem in one product.
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검증 가능한 인터랙티브 아키텍처 도구
Agent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow, sequence, data-flow, and lifecycle diagrams—self-contained HTML with motion and crisp export.
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65.0
★★★☆☆
무엇을 해결하나코드나 시스템 설명을 정형화된 JSON으로 받아 검증된 상호작용 가능한 아키텍처 HTML로 변환합니다. 변경 비교, 라우트 추적, 다중 형식 내보내기를 지원합니다.
누가 쓰면 좋나Engineers, architects, and teams that need accurate, reviewable system maps tied to source and revision history. Also useful for agent-first workflows that produce structured IR and require deterministic rendering and export.
왜 지금 뜨나에이전트 기반 워크플로우와 검증 가능한 다이어그램 수요 증가로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Deterministic compilation of typed JSON IR into a single self-contained, validated HTML artifact with diffing, routing, and multi-format export.
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