문서→LLM용 마크다운/JSON 변환기
Transforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.
Hot
71.4
★★★★☆
무엇을 해결하나PDF/DOCX/PPTX/XLSX 등 복잡한 문서에서 텍스트·레이아웃·표·이미지를 추출해 LLM에 바로 투입 가능한 구조화된 마크다운/JSON으로 변환합니다.
누가 쓰면 좋나ML engineers, data engineers, and developers building RAG/agent/document-automation systems who need reliable, repeatable document ingestion. Teams that must convert heterogeneous document fleets (scans, layouts, tables) into structured inputs for LLMs will benefit most.
왜 지금 뜨나RAG·에이전트 워크플로우 확산과 LLM 친화적 입력 수요 증가로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Provides end-to-end extraction (OCR, layout analysis, tables, images) and emits LLM-ready Markdown/JSON across PDFs and Office formats.
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에디터 픽Watchlist 1 devs
하이브리드 AI 코드 리뷰 도구
Secure, fast, efficient, battle-tested at Alibaba's scale. Hybrid architecture code review tool: deterministic pipelines + LLM Agent, precise line-level comments, built-in multi-language ruleset (NPE, thread-safety, XSS, SQL injection), OpenAI & Anthropic compatible.
Hot
85.1
★★★★☆
무엇을 해결하나LLM과 규칙 기반 파이프라인을 결합해 라인 단위 정확한 자동 코드 리뷰와 취약점 탐지를 제공합니다.
누가 쓰면 좋나Engineering teams and codebase owners who want CI-friendly, automated PR reviews and security checks. Security reviewers and maintainers who need deterministic rules plus deep LLM context for complex changes should consider it.
왜 지금 뜨나기업급 검증과 토큰·시간 절감, 오픈소스 공개로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Battle-tested at Alibaba scale: a hybrid deterministic+LLM architecture that produces precise, low-token, line-level review comments.
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에디터 픽트렌딩Watchlist 1 devs
심볼릭 플랜 기반 고품질 노래 생성기
YuE2: frontier music generation with symbolic planning, zero-shot covers, and agentic music editing.
Hot
70.5
★★★★☆
무엇을 해결하나가사와 스타일로 편집 가능한 멜로디·코드 악보를 생성하고 이를 스튜디오급 오디오로 변환합니다.
누가 쓰면 좋나Researchers and developers building music-generation products, tools, or research experiments who need controllability and inspectable intermediate representations. Audio engineers and creative teams who want a programmatic bridge between score-level editing and end-to-end audio.
왜 지금 뜨나벤치마크 성능, 제로샷 커버, 에이전트 편집 데모로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Exposes an editable melody-and-chord score as a first-class intermediate so humans or agents can change composition before high-quality audio synthesis.
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트렌딩워치리스트Watchlist 1 devs
에이전트 생성 검증 가능한 아키텍처 다이어그램
Agent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow, sequence, data-flow, and lifecycle diagrams—self-contained HTML with motion and crisp export.
Hot
69.7
★★★☆☆
무엇을 해결하나텍스트나 코드로 만든 시스템 설명을 타입화된 JSON으로 받아 검증 가능한 인터랙티브 HTML 다이어그램으로 변환합니다. 변경점 비교와 소스 추적을 지원합니다.
누가 쓰면 좋나Engineers, software architects, and teams using agent workflows who need reviewable, reproducible system maps and change-aware visuals. Agent/skill integrators (Cursor, Claude Code, Codex CLI, OpenCode) who want deterministic rendering and traceable source links will benefit most.
왜 지금 뜨나에이전트 워크플로와 아키텍처-애즈-코드 수요 증가로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Deterministically compiles typed JSON IR into a single, interactive, verifiable HTML/SVG artifact with built-in diffs and multiple export formats.
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워치리스트Watchlist 1 devs
로컬에서 실행되는 AI 구직 보조 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
68.7
★★★☆☆
무엇을 해결하나채용공고 평가, 이력서·자기소개서 맞춤 작성, 인터뷰 준비를 자동화하여 반복 작업을 줄입니다.
누가 쓰면 좋나Job seekers and technical candidates who want to automate and standardize applications while retaining local control of their data. Developers and power users who are comfortable with a CLI, configuring agent credentials, and installing LaTeX and other prerequisites.
왜 지금 뜨나에이전트 기반 자동화와 자기호스팅 AI에 대한 수요가 늘어나서 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방A full end-to-end, reviewable pipeline that evaluates postings, generates tailored CVs and cover letters, and prepares interviews while running locally.
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트렌딩워치리스트Watchlist 1 devs
로컬에서 동작하는 음성 클론·TTS·더빙 스튜디오
VoiceStudio is the open-source, fully-local ElevenLabs alternative — voice cloning, voice design, video dubbing, dictation, transcription & audiobook creation in 646 languages.
Hot
67.9
★★★☆☆
무엇을 해결하나상용 API에 의존하지 않고 음성 생성, 전사, 더빙을 로컬에서 실행해 개인정보를 보호하고 오프라인 워크플로를 가능하게 합니다.
누가 쓰면 좋나Developers and studios who need privacy-preserving or offline voice generation, researchers experimenting with voice models, and teams building dubbing or audiobook pipelines that require multi-engine flexibility. Also useful for hobbyists who want full control over models and outputs on local hardware.
왜 지금 뜨나오픈소스 음성 모델 확산과 로컬 GPU/Apple Silicon 지원 확대로 자체 호스팅 수요가 커졌기 때문입니다.
이 리포의 한 방Runs many TTS and ASR engines locally (16 TTS, 11 ASR) and a 646-language catalogue with desktop, API, and Docker interfaces.
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트렌딩
다중 LLM과 코딩 CLI를 갖춘 모듈형 에이전트 툴킷
AI agent toolkit: unified LLM API, agent loop, TUI, coding agent CLI
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67.0
★★★☆☆
무엇을 해결하나여러 LLM 공급자를 단일 API로 통합하고 도구 호출·상태 관리를 제공해 재현 가능한 에이전트 워크플로를 구현합니다.
누가 쓰면 좋나Engineers and platform teams who need to integrate multiple LLM providers, build reproducible agent workflows, or run a local interactive coding assistant. Users who plan to run it in production should containerize or sandbox it because it runs with the launching user's permissions by default.
왜 지금 뜨나에이전트 스타일 앱 수요와 다중 공급자 이식성 요구가 늘어나며, 실행 환경·배포·패키징까지 갖춘 점이 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방A unified multi-provider LLM API plus an extensible agent runtime and a polished coding-agent CLI shipped as standalone binaries.
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트렌딩
AI 코딩 에이전트용 엔지니어링 워크플로 스킬
Production-grade engineering skills for AI coding agents.
Hot
66.5
★★★☆☆
무엇을 해결하나AI 에이전트가 일관된 테스트·검증·리뷰 절차를 따르도록 엔지니어링 관행을 캡슐화합니다.
누가 쓰면 좋나Teams and engineers who run or integrate AI coding agents and need repeatable, auditable engineering workflows and quality controls. Platform integrators who want a packaged set of agent skills for consistent behavior across multiple agent clients.
왜 지금 뜨나AI 코딩 도구 확산으로 표준화된, 프로덕션급 워크플로에 대한 수요가 늘었습니다.
이 리포의 한 방Provides production-grade, reusable engineering workflows that integrate with many agent platforms and can run an approved plan autonomously while enforcing tests and pausing on failures.
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트렌딩
멀티에이전트 LLM 트레이딩 프레임워크
TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework
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65.5
★★★☆☆
무엇을 해결하나역할별 LLM 에이전트를 조합해 재현 가능한 트레이딩 연구 파이프라인과 시점 일관성 있는 데이터 처리를 제공합니다.
누가 쓰면 좋나Quant researchers, ML engineers, and fintech developers experimenting with LLM-driven market analysis and automated strategies. Teams who need reproducible, auditable multi-agent simulations and model-agnostic integration.
왜 지금 뜨나차세대 거대모델·에이전트 연구 확산과 실험용 안정적 오케스트레이션 수요 증가로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방A provider-agnostic, structured multi-agent architecture with decision logs and checkpoint resume that targets time-consistent, auditable trading research.
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트렌딩
WhatsApp 기반 AI 영업 CRM(셀프 호스팅)
Open-source AI sales OS — self-hosted CRM with native AI agents + WhatsApp (WAHA). Open alternative to Kommo, Octadesk & Intercom for any business that sells by chat. MCP-ready, multi-tenant, LGPD.
Hot
64.7
★★★☆☆
무엇을 해결하나WhatsApp으로 영업·지원하는 팀이 자체 서버에서 AI 에이전트와 함께 고객 대화, 자동화, 데이터 관리를 하도록 돕습니다.
누가 쓰면 좋나Companies that sell or support customers primarily via WhatsApp and need data control, multi-tenant isolation, or local compliance. Dev/Ops teams and MSPs who can operate a VPS/Docker environment and want built-in AI automation and WhatsApp connectivity.
왜 지금 뜨나프라이버시·규정 준수 수요와 AI 자동화의 실용화로 자체 호스팅 WhatsApp CRM에 대한 관심이 커졌습니다.
이 리포의 한 방Built-in AI agents that qualify and sell via WhatsApp inside a self-hosted, multi-tenant CRM.
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