당신이 비용을 지불하고 있는 모든 것이 이미 GitHub에 존재한다면 어떨까요?

이를 알아내기 위해 100개 이상의 저장소(repos)를 살펴보았습니다. 제가 비용을 지불하던 대부분의 것들은 해당 회사의 고객 수보다 더 많은 별(stars)을 보유한 무료 오픈 소스(open source) 버전이 있었습니다.

만약 제가 오늘 처음부터 다시 시작한다면 선택할 15가지는 다음과 같습니다:

𝟭. 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗖𝗹𝗮𝘄 → 별 30만 개 이상
사람의 관리 없이 브라우징, 코딩 및 스스로 확장하는 자율형 AI (Autonomous ai). 실행 도중 스스로의 출력을 수정하는 것을 목격했습니다.

𝟮. 𝗢𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮 → 별 16.5만 개 이상
명령어 하나로 모든 LLM (Large Language Model)을 로컬에서 실행. 100개 이상의 모델, API 키 불필요. 로컬 작업에 대해 여전히 토큰당 비용을 지불하고 있다면, 이것이 가장 먼저 설치해야 할 도구입니다.

𝟯. 𝗙𝗶𝗿𝗲𝗰𝗿𝗮𝘄𝗹 → 별 13.9만 개 이상
어떤 웹사이트든 깔끔하고 LLM (Large Language Model)에 적합한 마크다운(markdown) 또는 JSON 형식으로 변환합니다. 제가 본 대부분의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인이 내부적으로 이것을 사용합니다.

𝟰. 𝗢𝗽𝗲𝗻 𝗪𝗲𝗯𝗨𝗜 → 별 12.4만 개 이상
RAG (Retrieval-Augmented Generation)가 내장된 셀프 호스팅(Self hosted) ChatGPT 스타일 UI. 데이터가 귀하의 기기에 그대로 유지됩니다.

𝟱. 𝗮𝗻𝗱𝗿𝗲𝗷-𝗸𝗮𝗿𝗽𝗮𝘁𝗵𝘆-𝘀𝗸𝗶𝗹𝗹𝘀 → 별 10.9만 개 이상
에이전트(agents)가 코드를 망가뜨리는 것을 방지하는 Karpathy의 코딩 규칙. 저장소 하나로 몇 시간의 디버깅(debugging) 시간을 절약할 수 있습니다.

𝟲. 𝗮𝘄𝗲𝘀𝗼𝗺𝗲-𝗹𝗹𝗺-𝗮𝗽𝗽𝘀 → 별 10.6만 개 이상
지금 바로 클론(clone)하여 실행할 수 있는 작동 가능한 AI 앱들의 가장 큰 컬렉션.

𝟳. 𝗖𝗼𝗺𝗳𝘆𝗨𝗜 → 별 10.6만 개 이상
이미지 생성을 위한 노드 기반(Node based) 시각적 워크플로우. 프롬프트 박스라기보다는 IDE (Integrated Development Environment)에 더 가깝습니다.

𝟴. 𝗮𝘄𝗲𝘀𝗼𝗺𝗲-𝗰𝗹𝗮𝘂𝗱𝗲-𝗰𝗼𝗱𝗲 → 별 4.5만 개 이상
Claude Code의 정석적인 플레이북(playbook). 만약 이를 매일 사용하면서도 이것을 보지 못했다면, 불필요한 일을 하고 있는 것입니다.

𝟵. 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁-𝘀𝗸𝗶𝗹𝗹𝘀 → 별 3만 개 이상
프로덕션(Production) 기술. Claude Code 및 Cursor를 위한 .md 파일들. 파일들을 넣기만 하면 바로 사용할 수 있습니다.

𝟭𝟬. 𝗔𝗜-𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀-𝗳𝗼𝗿-𝗕𝗲𝗴𝗶𝗻𝗻𝗲𝗿𝘀 → 별 2.7만 개 이상
AI 에이전트(AI agents)에 관한 Microsoft의 무료 12강 코스. 200달러 이상을 지불한 강의들보다 여기서 더 많은 것을 배웠습니다.

𝟭𝟭. 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗿𝗲𝘀𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 → 별 2.3만 개 이상
당신이 다른 일을 하는 동안 논문을 검색, 읽고, 종합하는 에이전트(Agents).

𝟭𝟮. 𝗣𝗶𝗹𝗼𝘁𝗗𝗲𝗰𝗸 → 별 1.8만 개 이상
메모리(memory)를 갖춘 자율 에이전트(autonomous agents)를 몇 분 만에 배포. 별도의 인프라(infra) 설정이 필요 없습니다.

𝟭𝟯. 𝗾𝗹𝗶𝗯 → 별 1.6만 개 이상
백테스팅(backtesting) 및 ML (Machine Learning)을 위한 Microsoft의 양자(quant) 플랫폼.

𝟭𝟰. 𝗠𝗲𝗺𝗣𝗮𝗹𝗮𝗰𝗲 → 별 1.5만 개 이상
긴 세션 동안 거의 완벽한 회상 능력을 갖춘 AI 메모리 엔진 (Ai memory engine).

𝟭𝟱. 𝗵𝗲𝗿𝗺𝗲𝘀-𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁 → 별 1.2만 개 이상
사용할수록 더 똑똑해지는 자가 진화형 에이전트 (Self evolving agent).
아직은 잘 알려지지 않은 보석 같은 프로젝트입니다.

당신에게 필요한 것은 또 다른 SaaS 구독이 아닙니다. GitHub 계정과 이 리스트뿐입니다.

어떤 것을 가장 먼저 시도해 보시겠습니까?

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