Agent Leaderboard
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Agent Skills, MCP Servers, Prompt Libraries, AI Frameworks, 그리고 Auto Research 전반에 걸쳐 GitHub 리포지토리를 탐색해 보세요. 총 스타 수별로 찾아보거나, 주목받는 프로젝트를 찾거나, Chrome과 MCP 클라이언트에서 동일한 카탈로그를 검색할 수 있습니다.
Website
GitHub Pages
License: MIT
중국어 문서 · 보드 탐색하기 · Chrome 확장 프로그램
다섯 가지 보드
| Board | What it covers |
|---|
| Agent Skills | Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini, DeepSeek, OpenClaw, Hermes Agent 및 기타에 사용되는 스킬과 도구 |
| ... | |
The 웹사이트는 각 보드의 리포지토리 개수, 데이터 타임스탬프, 그리고 순위를 보여줍니다. 최신 결과를 얻으려면 보드 링크를 사용하세요. 이 README는 수동으로 관리된 Top 10 스냅샷을 중복하지 않습니다. 보드는 중첩될 수 있으므로, 그 카운트는 사이트 전체의 고유 리포지토리 개수가 아닙니다.
Trending
상단 탐색 메뉴에서 강조 표시된 Trending 버튼을 클릭하면 현재 페이지에서 순위를 열 수 있습니다. 모바일에서는 탐색 메뉴 안에 있습니다. 이 항목은 움직임 감소(reduced motion)가 활성화되지 않은 경우, 처음 나타날 때 짧게 흔들립니다.
- 기본값은 일별 및 성장률입니다. 주간 또는 월간으로 전환하거나 획득한 별(Stars gained) 기준으로 정렬할 수 있습니다.
- 보드당 상위 20개 항목. 다섯 개의 보드는 동일한 제어 기능을 사용하며, 트렌딩(Trending) 내부에서는 코딩 에이전트 하위 카테고리 필터가 적용되지 않습니다.
- 컴팩트 행 구성. 프로젝트 및 카테고리 아이콘, 상위 3개에 대한 🥇🥈🥉 메달, 총 별 개수, 획득량 및 백분율을 쉽게 비교할 수 있습니다. 큰 별 개수는
k를 사용하며, 마우스를 올리면 정확한 값을 볼 수 있습니다.
- 최소화 및 복원. 오른쪽 하단 독(dock)으로 최소화하여 선택된 보드, 기간, 정렬 및 스크롤 위치를 복원합니다. × 버튼, Escape 키 또는 패널 외부 클릭으로 닫을 수 있습니다. 홈페이지의 필터와 스크롤 위치는 유지됩니다.
성장률은 사이트가 기록한 일별 스냅샷을 기반으로 계산됩니다: 획득한 별(stars gained) = 현재 값 − 기준선(baseline), 그리고 **성장률 (growth rate) = 획득한 별 ÷ 기준선 × 100%**입니다. 일별, 주간 및 월간은 각 데이터셋의 업데이트 날짜를 기준으로 각각 1일, 7일, 30일 간격의 UTC 날짜를 비교합니다. 양수 증가분만 순위가 매겨지며, 누락된 기록은 제외되고 기준선이 0인 경우는 성장률 순위에서 제외됩니다. 요약의 순증가분에는 감소분이 포함됩니다.
이는 카탈로그에서 관찰된 변경 사항이며 실시간 GitHub 별 이벤트는 아닙니다: 점진적 수집(incremental collection)은 이전 카운트를 유지할 수 있습니다. 트렌드 데이터 및 계산 세부 정보를 참조하세요.
웹사이트 기능
| 기능 | 동작 방식 |
|---|
| 검색 및 필터 | 저장소 이름/설명, 카테고리, 언어, 최소 별 개수 및 최종 업데이트 시간 범위 |
| ... | |
Chrome 검색 확장 프로그램
**Chrome 웹 스토어**에서 설치하거나, 이중 언어 쇼케이스 및 사용 가이드를 방문하세요. Chrome 116 이상이 필요합니다.
카테고리, 사용 사례, 플랫폼, 언어, 별점 및 시간 필터를 사용하여 사이드 패널에서 다섯 개의 보드를 모두 검색할 수 있습니다. 즐겨찾기를 저장하고, README를 열고, 코딩 어시스턴트에 붙여넣을 AI 설치 프롬프트를 복사하세요. 이 확장 프로그램은 프롬프트를 생성하며, 레포지토리를 자동으로 설치하지는 않습니다.
또한 선택된 텍스트 컨텍스트 메뉴 검색, agent 주소 표시줄 키워드, Ctrl+Shift+Y / macOS Command+Shift+Y, 그리고 번들 오프라인 카탈로그를 지원합니다. 확장 프로그램 즐겨찾기는 웹사이트 즐겨찾기와 별도로 저장됩니다.
개발을 위해 chrome://extensions → 개발자 모드 → **압축 해제된 확장 프로그램 로드(Load unpacked)**를 통해 chrome/ 폴더를 불러오세요. 번들 카탈로그를 새로 고치고 다음 명령어로 dist/Chrome.zip을 빌드하세요:
python3 scripts/chrome/build.py
권한, 업데이트, 단축키 및 테스트에 대한 내용은 확장 프로그램 문서를 참조하세요.
MCP 스킬 검색 (MCP skill discovery)
MCP를 지원하는 모든 AI 채팅 클라이언트에서 카탈로그를 직접 사용할 수 있습니다. 이 Bash 명령은 서버를 설치하고, ~/.local/share/skills-discovery-mcp 아래에 격리된 venv를 생성하며, 감지된 클라이언트를 구성합니다:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jaychempan/Agent-Leaderboard/main/scripts/install.sh \
| SKILLS_DISCOVERY_CONFIGURE_CLIENTS=auto bash
설치 프로그램에는 macOS, Linux, WSL 또는 Git Bash를 사용하세요. 네이티브 PowerShell은 이 Bash 구문을 지원하지 않습니다.
Codex의 경우, 서버가 등록되었는지 확인한 다음 새 Codex 세션을 시작하세요:
간단한 예시는 docs/mcp-quick-use.zh.md에 있습니다.
클라이언트 구성을 건너뛰거나 특정 클라이언트를 대상으로 하려면:
SKILLS_DISCOVERY_CONFIGURE_CLIENTS=none bash scripts/install.sh
SKILLS_DISCOVERY_CONFIGURE_CLIENTS=codex,claude,cursor bash scripts/install.sh
설치 프로그램은 편집하기 전에 설정 파일을 백업합니다. 클라이언트가 자동으로 구성되지 않은 경우 다음 대체 방법을 수동으로 추가하세요:
{
기존 설치를 업데이트하려면 `scripts/install.sh`을 다시 실행하세요. 제거하려면 다음 명령어를 사용하세요:
```bash
curl -fsSL https:
클론한 체크아웃에서 서버를 직접 실행할 수도 있습니다:
python3 -m mcp.skills_discovery.server
기본적으로 서버는 리더보드 데이터로부터 생성된 일일 원격 카탈로그인 https://agentskills.media/data/discovery_index.json을 읽습니다. 로컬 또는 사용자 지정 인덱스를 테스트하려면 절대 파일 URL로 경로를 지정하세요:
SKILLS_DISCOVERY_INDEX_URL=file:///absolute/path/to/data/discovery_index.json \
python3 -m mcp.skills_discovery.server
예시 채팅 쿼리:
- Codex 테스트 스킬 찾기
- Claude UI/UX 스킬 추천하기
- 최고의 MCP 브라우저 자동화 서버
서버는 가이드라인, 일치하는 리포지토리, 링크만 반환합니다. 설치 명령을 실행하거나 환경을 수정하지 않습니다.
로컬에서 실행하기
체크아웃에는 데이터가 포함되어 있으므로 GitHub를 가져오거나 프론트엔드 종속성을 설치할 필요 없이 웹사이트를 미리 볼 수 있습니다. Python 3.12가 권장되며 일일 워크플로우에서 사용됩니다.
git clone https://github.com/jaychempan/Agent-Leaderboard.git
cd Agent-Leaderboard
python3 -m http.server 8080 --bind 127.0.0.1
**http://127.0.0.1:8080**을 여세요. 이 웹사이트는 프론트엔드 빌드 단계가 없는 순수 HTML, CSS 및 JavaScript로 구성되어 있습니다.
데이터 새로 고침
리포지토리 루트에서 실행하세요. 패처(Fetchers)는 Python 표준 라이브러리를 사용합니다. GitHub 토큰은 로컬에서는 선택 사항이며, 스크립트는 환경 변수 또는 --token 인자에서 GITHUB_TOKEN / GH_TOKEN을 허용합니다.
python3 scripts/fetch_data.py
python3 scripts/fetch_mcp.py
python3 scripts/fetch_prompts.py
...
디스커버리 빌더(discovery builder)는 MCP와 익스텐션이 소비하는 카탈로그를 생성합니다. 트렌드 빌더(trend builder)는 일일 스냅샷을 기록하고 최대 40일 동안 보관하며, 압축된 브라우저 데이터를 작성합니다. 사용 가능한 Git 히스토리로부터 일회성 복구가 필요할 경우, python3 scripts/build_trends.py --from-git를 사용해야 합니다. 이 명령어는 관련 역사적 커밋(historical commits)을 필요로 합니다. 누락된 기준선 날짜(baseline dates)는 더 짧은 기간으로 대체되지 않고 여전히 사용할 수 없는 상태로 유지됩니다.
변경 사항 검증 (Validate changes)
python3 -m unittest discover -s tests -p 'test_*.py'
node --test tests/chrome/*.test.mjs
트렌드 상호작용 및 반응형 레이아웃(responsive layout) 검사를 위해서는 playwright-core를 설치하고, 로컬 서버를 실행 상태로 유지하며, Chrome 실행 파일을 제공해야 합니다:
SITE_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080/ \
CHROME_PATH=/absolute/path/to/chrome \
node tests/trends-browser.cjs
필요한 경우, PLAYWRIGHT_MODULE을 playwright-core 모듈의 절대 경로로 설정하십시오. 브라우저 스크린샷은 무시되는(ignored) artifacts/trends/ 디렉터리에 작성됩니다.
자동 업데이트 및 배포 (Automated updates and deployment)
| 워크플로우 | 트리거 | 내용 |
|---|
| 일일 데이터 업데이트 | 매일 02:00 UTC / 중국 시간 10:00; 수동 실행 | 다섯 개의 보드 모두를 새로 고치고, 디스커버리 및 트렌드 데이터를 재구축하며, 변경된 출력을 커밋합니다. |
| GitHub Pages에 배포 | main 브랜치로 푸시, 일일 워크플로우 완료, 또는 수동 실행 | 익스텐션 다운로드 파일을 빌드하고 정적 사이트를 배포합니다. |
The 일일 워크플로우는 내장된 github.token을 GH_TOKEN으로 전달하며 contents: write 권한을 요청하므로, 별도로 설정된 GH_TOKEN 시크릿(secret)이 현재 워크플로우에는 필요하지 않습니다. 포크(fork)의 경우, Actions를 활성화하고 Pages 소스로 GitHub Actions를 선택하십시오. 수동 데이터 새로 고침은 Actions → Daily Data Update → Run workflow를 사용하십시오.
데이터 커버리지 (Data coverage)
현재 다섯 개의 컬렉터 모두 **50점 만점 임계값(threshold)**을 사용합니다. 리포지토리 이름, 설명 및 토픽이 검색과 분류를 주도하며; 관련성 규칙과 제외 항목은 보드별로 다릅니다. 카테고리 및 플랫폼 레이블은 발견을 돕는 수단일 뿐, 호환성이나 품질의 보장은 아닙니다. 이 데이터는 GitHub 검색 및 점진적 병합(incremental merges)에서 가져온 것이므로, 모든 리포지토리가 실행될 때마다 새로 고침되거나 완전한 디렉터리라는 보장은 없습니다.
리포지토리 구조
Agent-Leaderboard/
├── index.html # 다섯 개의 보드와 트렌딩 오버레이
├── src/
...
기여하기
검색 쿼리 개선, 분류, 문서화 및 UI에 대한 기여를 환영합니다. 영어(English)와 중국어(Chinese) README가 일치하도록 유지하고, 변경 사항과 관련된 검사를 실행해 주세요.
MIT 라이선스 하에 배포됩니다.
