Repo Review

오픈소스 GitHub 저장소의 구조와 핵심 구현을 코드 기준으로 분석한 리뷰.

오픈소스 GitHub 저장소의 구조와 핵심 구현을 코드 기준으로 분석한 리뷰.

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[Repo Review] OpenResearch: Git 스냅샷으로 연구 에이전트의 실험을 추적하는 작업 공간

들어가며 연구 에이전트가 코드를 수정하고 실험을 실행하기 시작하면, 대화 내용만으로는 결과의 출처를 따라가기 어렵습니다. 어느 가설에서 갈라진 코드인지, 실제 실행한 커밋은 무엇인지, 실행 중에 에이전트가 파일을 다시 고치지는 않았는지까지 연결해야 합니다. OpenResearch는 이 문제를 에이전트 세션, Git 기반 실험 계보, 실행 기록을 한 ...

[Repo Review] Opus 5.5 영상 프롬프팅: 사례에서 배우는 제작 경로와 검수 방법

“Opus로 만들었다”는 말에서 한 단계 더 들어가기 Claude Opus 5.5로 만든 영상이 인상적일 때, 바로 같은 프롬프트를 찾고 싶어집니다. 그런데 완성된 영상만으로는 모델이 무엇을 했고, 어떤 프로그램이 화면을 그렸으며, 사람이 무엇을 제공했는지 알기 어렵습니다. 짧은 요청 하나 뒤에 이미 완성된 애니메이션 엔진과 브랜드 자산이 있을 수도...

[Repo Review] Superpowers 코드 리뷰: 코딩 에이전트의 개발 절차를 스킬과 파일로 구성하는 방법

들어가며 코딩 에이전트에게 기능 구현을 맡기면 코드를 생성하는 능력만큼이나 언제 설계를 확인하고, 어떤 범위로 작업을 나누며, 무엇을 근거로 완료를 선언할지가 중요해집니다. Superpowers는 이러한 개발 절차를 재사용 가능한 스킬로 구성한 프로젝트입니다. README는 설계 합의, 구현 계획, 작업별 에이전트 실행, 테스트와 리뷰를 연결하는 소...

[Repo Review] OpenClaw — 메시지 한 건이 에이전트 실행과 응답으로 이어지는 구조

들어가며 메신저에 연결된 AI 비서를 만들 때 모델 호출만으로 해결되지 않는 문제가 있습니다. 같은 대화를 어떤 기록에 연결할지, 사용자가 전송 버튼을 다시 눌렀을 때 어떻게 처리할지, 실행 중 도착한 메시지를 어떻게 다룰지, 도구 결과와 최종 답변을 어떤 화면으로 돌려보낼지를 함께 설계해야 합니다. OpenClaw는 이러한 연결을 담당하는 자체 ...

[Repo Review] Hermes Agent: 도구 실행과 기억을 연결하는 에이전트 런타임

들어가며: 답변 이후에도 남아야 하는 것 도구를 호출하는 AI 에이전트는 하나의 질문에도 여러 번 모델과 통신합니다. 파일을 읽고, 명령을 실행하고, 결과를 다시 모델에 전달하는 동안 대화 기록은 계속 늘어납니다. 프로세스가 중단되었을 때 어디까지 실행했는지 남아 있어야 하고, 다음 대화에서는 이전에 익힌 작업 절차를 다시 활용할 수 있어야 합니다....

[Repo Review] llmfit 코드 리뷰: 내 하드웨어에 맞는 로컬 LLM을 어떻게 추천할까

들어가며 로컬에서 Large Language Model(LLM)을 실행할 때 모델의 파라미터 수만으로는 적합성을 판단하기 어렵습니다. 같은 모델도 양자화 방식, GPU 메모리, 실행 runtime, context 길이에 따라 필요한 메모리와 생성 속도가 달라집니다. 모델을 내려받은 뒤에야 이러한 차이를 발견하면 상당한 시간과 저장 공간을 소비하게 됩...