안녕하세요, 형님. 모릭월드 주간 깃허브 트렌딩 라운드업입니다. 이번 주(2026년 10월 26일~11월 1일, KST) GitHub Trending ?since=weekly 전체 페이지와 Python·TypeScript·Rust·Go·JavaScript·Jupyter Notebook 언어별 주간 페이지를 11월 1일 19시 26분(KST)에 스냅샷으로 받아 두고, 그중 AI 관련 저장소로 TOP 10 카운트다운을 만들었습니다. 스타 수·라이선스·언어·릴리스는 같은 시각 GitHub API와 각 저장소 README로 확인했고, 설치 명령은 README 기준입니다. 박스(리눅스 작업 머신)에서 로그인·API 키·GPU 없이 돌릴 수 있는 것은 실제로 돌려 보고 결과를 그대로 적었으며, 돌리지 못한 것은 “문서만 확인”이라고 따로 밝혔습니다.
이번 주 키워드는 한 문장으로 요약됩니다. “AI가 만든 티를 지워라.” 1위 Hallmark와 2위 Impeccable의 주간 증가 차이는 31개에 불과했고, 7위 taste-skill까지 합치면 ‘AI가 만든 듯한 화면’을 잡아내는 디자인 스킬 세 개가 TOP 10에 들었습니다. 여기에 개발 방법론(superpowers)·규칙 한 장(karpathy-skills)·세션 기억(claude-mem)·에이전트 IDE(ThinkRail)처럼 에이전트가 일하는 방식을 다루는 저장소, 그리고 과외(DeepTutor)·투자 리서치(TradingAgents)·SEO(claude-seo)처럼 특정 분야로 들어간 에이전트가 나머지를 채웠습니다.
선정 기준은 지난주와 같습니다. 지난주 라운드업(10월 19일~25일)에 나왔거나 지난주 언어별 트렌딩에 이미 올랐던 저장소는 ‘연속 강세’ 표로 따로 모으고, 순위표 TOP 10은 이번 주에 새로 올라온 AI 저장소만 주간 스타 증가값 순서로 골랐습니다. 순수 스타 랭킹이 아니라는 점을 먼저 말씀드립니다.
한눈에 보는 이번 주 TOP 10
| 순위 | 저장소 | 주간 스타 | 총 스타 | 언어 | 라이선스 | 한 줄 요약 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Nutlope/hallmark | +12,062 | 44,282 | CSS | MIT | AI가 만든 티가 안 나는 웹페이지를 짓는 디자인 스킬 |
| 2 | pbakaus/impeccable | +12,031 | 98,736 | Rust | Apache-2.0 | 에이전트용 디자인 어휘 24개 명령 + 슬롭 검출기 |
| 3 | HKUDS/DeepTutor | +10,185 | 53,264 | Python | Apache-2.0 | 내 자료로 가르치는 에이전트형 AI 과외 작업 공간 |
| 4 | JetBrains/thinkrail | +5,738 | 6,861 | TypeScript | Apache-2.0 | pi 코딩 에이전트에 진짜 IDE를 두른 JetBrains 실험작 |
| 5 | obra/superpowers | +5,636 | 310,300 | Shell | MIT | 브레인스토밍→계획→TDD→리뷰를 강제하는 스킬 방법론 |
| 6 | TauricResearch/TradingAgents | +5,483 | 119,225 | Python | Apache-2.0 | 애널리스트·토론·리스크팀을 LLM으로 꾸린 투자 리서치 |
| 7 | Leonxlnx/taste-skill | +4,975 | 107,348 | JavaScript | MIT | 아트 디렉션·실사진·브라우저 검사로 ‘취향’을 주는 스킬 |
| 8 | AgriciDaniel/claude-seo | +4,814 | 25,226 | Python | MIT | Claude Code 안에서 돌리는 SEO·AI 검색 감사 |
| 9 | thedotmack/claude-mem | +4,575 | 108,378 | TypeScript | Apache-2.0 | 세션이 끝나도 남는 코딩 에이전트 기억 |
| 10 | multica-ai/andrej-karpathy-skills | +4,277 | 227,701 | (마크다운) | 라이선스 표기 없음 | 카파시 관찰에서 뽑은 CLAUDE.md 원칙 4개 |
주간 스타는 Trending 페이지에 표시된 “stars this week” 값(11월 1일 19:26 KST 스냅샷), 총 스타는 같은 날 저녁 GitHub API 값입니다. 스타가 많다고 품질이 보장되지는 않으니, 각 항목의 ‘박스에서 해 본 것’과 ‘주의할 점’을 함께 봐 주세요.
| 스냅샷한 페이지 | 표시된 저장소 수 | 특징 |
|---|---|---|
| 전체(언어 무관) | 15개 표시 | Hallmark +12,062가 1위, 디자인·에이전트 스킬이 상위권 다수 |
| Python | 11개 | claude-seo·TradingAgents·DeepTutor 등 AI가 대부분 |
| TypeScript | 19개 | t3code·claude-mem·ThinkRail·cindy 등 에이전트 클라이언트 강세 |
| Rust | 18개 | Impeccable(엔진이 Rust)·ai-memory·agentgateway |
| Go | 19개 | multica·ragflow·CLIProxyAPI 등 게이트웨이·인프라 |
| JavaScript | 11개 | security-audit-skill·taste-skill·ECC |
| Jupyter Notebook | 20개 | 강의·교재형 저장소(micrograd·dive-into-llms) |
| 갈래 | 저장소 | 공통점 |
|---|---|---|
| 디자인 취향 | Hallmark(#1)·Impeccable(#2)·taste-skill(#7) | 보라색 그라데이션·카드 속 카드·‘Supercharge’ 같은 AI 티를 규칙으로 차단 |
| 일하는 규칙·작업대 | superpowers(#5)·karpathy-skills(#10)·claude-mem(#9)·ThinkRail(#4) | 에이전트가 묻고, 계획하고, 기억하고, 격리된 공간에서 일하게 |
| 도메인 에이전트 | DeepTutor(#3)·TradingAgents(#6)·claude-seo(#8) | 교육·투자·마케팅처럼 특정 업무 흐름을 통째로 에이전트화 |
지난주에 이어 계속 트렌딩 (연속 강세)
지난주 라운드업에 나왔거나 지난주 언어별 주간 트렌딩에 이미 올랐던 저장소입니다. 같은 이야기를 반복하지 않으려고 순위표에서 빼고 여기에 모았습니다. 숫자는 ‘지난주 주간 스타 → 이번 주 주간 스타’입니다.
| 저장소 | 언어 | 주간(지난주 → 이번 주) | 총 스타 | 라이선스 | 메모 | MoricWorld |
|---|---|---|---|---|---|---|
| debpalash/VoiceStudio | Python | +12,237 → +12,294 | 97,253 | AGPL-3.0 | 로컬 음성 클로닝. 이번 주 Python 페이지 표시값 중 가장 큼 | 심층 분석 #2659 |
| cloudflare/security-audit-skill | JavaScript | +12,680 → +11,908 | 55,773 | MIT | 지난주 1위. 이번 주 전체 2위 | 심층 분석 #3246 |
| hmjz100/LinkSwift | JavaScript | +3,355 → +9,516 | 37,070 | AGPL-3.0 | 중국 클라우드 직링크 도구 (AI 아님) | — |
| affaan-m/ECC | JavaScript | +6,091 → +6,380 | 294,344 | MIT | 에이전트 하네스 카탈로그, 오히려 증가 | 심층 분석 #2884 |
| Graphify-Labs/graphify | Python | +6,868 → +5,802 | 140,227 | Apache-2.0 | 코드 지식 그래프 | 심층 분석 #3173 |
| heygen-com/hyperframes | TypeScript | +5,633 → +5,309 | 76,763 | Apache-2.0 | HTML로 영상 렌더 | 심층 분석 #2735 |
| makecindy/cindy | TypeScript | +756 → +4,977 | 8,868 | Apache-2.0 | 지난주 TS 16위 → 이번 주 크게 상승 | 심층 분석 #3631 |
| tashfeenahmed/freellmapi | TypeScript | +4,402 → +4,435 | 45,375 | MIT | 무료 LLM API 라우터 | 지난주 #8 |
| pingdotgg/t3code | TypeScript | +1,778 → +3,718 | 36,376 | MIT | 지난주 TS 7위 → 이번 주 TS 1위 | — |
| xerj-org/xerj | Rust | +8,080 → +2,910 | 18,525 | Apache-2.0 | 에이전트용 검색 엔진, 증가폭 둔화 | 심층 분석 #2939 |
| anomalyco/opencode | TypeScript | +6,857 → +2,880 | 223,697 | MIT | 터미널 코딩 에이전트 | 심층 분석 #3117 |
| pollen-robotics/microduck | Rust | +1,263 → +2,487 | 13,249 | Apache-2.0 | 작은 두 발 오리 로봇 (하드웨어) | — |
| anthropics/knowledge-work-plugins | Python | +2,631 → +1,668 | 34,275 | Apache-2.0 | Claude Cowork용 플러그인 | — |
| ruvnet/ruflo | TypeScript | +3,241 → +1,572 | 80,462 | MIT | 멀티 에이전트 하네스 | 지난주 #10 |
| akitaonrails/ai-memory | Rust | +3,541 → +1,509 | 14,768 | MIT | 에이전트 간 인계 기억 | 지난주 #9 |
| ollama/ollama | Go | +1,434 → +1,000 | 185,527 | MIT | 로컬 LLM 실행기, 꾸준함 | — |
| aws/agent-toolkit-for-aws | Python | (지난주 일간) → +335 | 3,365 | Apache-2.0 | AWS 공식 MCP·스킬 | 심층 분석 #3537 |
눈에 띄는 흐름은 두 가지입니다. 지난주 급등한 opencode·xerj·ruflo·ai-memory는 증가폭이 절반 이하로 줄었고, 반대로 ECC·cindy·t3code는 더 커졌습니다. 특히 cindy와 t3code는 지난주 TypeScript 페이지 아래쪽에 있다가 이번 주에 위로 올라온 경우라, 순위표가 아니라 이 표에 넣었습니다.
모릭월드가 이미 심층 분석한 저장소 (이번 주 트렌딩에도 등장)
TOP 10 가운데 다섯 개(Impeccable·DeepTutor·ThinkRail·TradingAgents·claude-mem)는 모릭월드에서 이미 아키텍처까지 뜯어본 적이 있습니다. 아래 표는 TOP 10 밖이지만 이번 주 트렌딩 페이지에 보였고 심층 분석 글이 있는 저장소입니다.
| 저장소 | 언어 | 주간 | 한 줄 | MoricWorld |
|---|---|---|---|---|
| nightly-labs/openbot | TypeScript | +3,533 | 에이전트 동료를 상주시키는 데스크톱 | 심층 분석 #3795 |
| NVIDIA/SkillSpector | Python | +2,474 | 설치 전에 스킬을 읽는 보안 스캐너 | 심층 분석 #3705 |
| trymirai/uzu | Rust | +573 | 앱 내장 LLM 추론 엔진 | 심층 분석 #3854 |
| agentgateway/agentgateway | Rust | +296 | 에이전트·MCP 트래픽 프록시 | 심층 분석 #3410 |
| Mesh-LLM/mesh-llm | Rust | +149 | 흩어진 GPU를 OpenAI 주소 하나로 | 심층 분석 #4021 |
| 날짜(KST) | 이번 주 모릭월드 오픈소스 심층 분석 | 주제 |
|---|---|---|
| 10/26 | browser-use/video-use | 영상을 ‘읽는’ 편집 에이전트 |
| 10/26 | makecindy/cindy | 에이전트를 잇는 클라이언트 |
| 10/27 | NVIDIA/SkillSpector | 스킬 보안 스캐너 |
| 10/27 | JetBrains/thinkrail | pi 에이전트 IDE (이번 주 #4) |
| 10/28 | HKUDS/DeepTutor | 에이전트형 튜터 (이번 주 #3) |
| 10/28 | nightly-labs/openbot | 상주형 AI 동료 |
| 10/29 | trymirai/uzu | Rust 온디바이스 추론 |
| 10/29 | cocoindex-io/cocoindex | 증분 색인 엔진 |
| 10/30 | magnitudedev/magnitude | 커널 자동 튜닝 추론 |
| 10/30 | 0xShug0/audio.cpp | 오디오 모델 런타임 |
| 10/31 | google/ax | 에이전트 실행 기반 |
| 10/31 | Mesh-LLM/mesh-llm | 분산 LLM 추론 |
| 11/01 | lightpanda-io/browser | Zig 헤드리스 브라우저 |
| 11/01 | herdrdev/herdr | 에이전트 터미널 런타임 |
그 밖에 눈에 띈 저장소 (짧게)
| 저장소 | 언어 | 주간 | 메모 |
|---|---|---|---|
| YuJunZhiXue/dsh-purge | JavaScript | +6,641 | DeepSeek Harness용 ‘탈옥’ 프롬프트 모음. 주간 수치는 크지만 모델 안전장치를 우회하는 성격이라 순위에서 제외했습니다. 약관 위반·계정 정지 위험이 있습니다. |
| Renhuai123/ziwei-doushu | TypeScript | +4,995 | 자미두수 명반 엔진 (AI 아님) |
| milind-soni/OpenMausBot | TypeScript | +3,842 | 가상 머신을 쥔 자가 호스팅 에이전트 (Apache-2.0) |
| gitroomhq/postiz-app | TypeScript | +2,640 | 에이전트형 소셜 미디어 예약 도구 |
| ruvnet/RuView | Rust | +2,557 | Wi-Fi 신호로 공간·생체 신호 감지 |
| remotion-dev/remotion | TypeScript | +2,397 | React로 영상을 코드로 만들기 |
| anthropics/skills | Python | +2,389 | Anthropic 공개 에이전트 스킬 모음 |
| AstrBotDevs/AstrBot | Python | +2,137 | 메신저 연동 AI 봇 프레임워크 (AGPL-3.0) |
| CopilotKit/OpenBot | TypeScript | +2,086 | 각자 컴퓨터를 가진 AI 동료 (MIT) |
| openai/codex | Rust | +1,835 | OpenAI 터미널 코딩 에이전트 |
| citrolabs/ego-lite | JavaScript | +1,819 | 에이전트용 브라우저 자동화 (로그인 상태 공유) |
| microsoft/skill-recorder | TypeScript | +1,235 | 화면 녹화를 에이전트 스킬로 재구성 |
| NomaDamas/k-skill | JavaScript | +142 | 한국인을 위한 에이전트 스킬 모음 |
#10 multica-ai/andrej-karpathy-skills — 65줄짜리 CLAUDE.md 한 장
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | multica-ai/andrej-karpathy-skills |
| 주간 / 총 스타 | +4,277 / 227,701 |
| 언어 / 라이선스 | 마크다운(GitHub 언어 표시 없음) / 라이선스 파일 없음(API 기준) |
| 최신 변경 | 릴리스 없음. 마지막 커밋 2026-04-20 (중국어 README 동기화) |
| 만든 사람 | 원작자 forrestchang(X @jiayuan_jy). README에서 자신의 새 프로젝트 multica를 소개 |
무엇을 하나요
코드가 아니라 규칙 문서 한 장입니다. 안드레이 카파시가 X에 올린 “모델이 멋대로 가정하고, 코드를 과하게 부풀리고, 상관없는 줄까지 고친다”는 관찰을 네 가지 원칙(먼저 생각하기·단순하게·수술처럼 고치기·목표로 검증하기)으로 바꿔 CLAUDE.md에 담았습니다. 예를 들어 “검증 추가해 줘”라는 요청을 “잘못된 입력에 대한 테스트를 먼저 쓰고 통과시켜라”로 바꿔 생각하게 만드는 식입니다.
왜 이번 주인가
저장소 자체는 4월 이후 바뀐 게 없습니다. 새 릴리스 없이 다시 트렌딩에 오른 이유를 저장소 안에서 확인할 수는 없었고, 같은 주에 superpowers·Hallmark·Impeccable 같은 ‘에이전트 행동 규칙’ 저장소가 한꺼번에 뜬 흐름과 겹친다는 정도만 말씀드릴 수 있습니다.
| 파일 | 역할 |
|---|---|
| CLAUDE.md | 65줄·2,357바이트. 프로젝트 루트에 두면 Claude Code가 읽음 |
| skills/karpathy-guidelines/SKILL.md | 같은 내용을 스킬 형식으로 |
| .cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc | Cursor 프로젝트 규칙 |
| .claude-plugin/ | Claude Code 플러그인 마켓플레이스 메타데이터 |
| EXAMPLES.md | 원칙별 전후 예시 9개 절 |
설치·실행 (박스에서는 파일 구성만 확인)
# Claude Code 안에서
/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills
/plugin install andrej-karpathy-skills@karpathy-skills
# 또는 프로젝트별로 파일만
curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md
확인함: 클론해서 CLAUDE.md 줄 수(65)와 바이트(2,357), 스킬·Cursor 규칙·플러그인 파일 구성을 확인했습니다. 실행할 코드가 없어 ‘돌려 봤다’고 할 부분은 없습니다. README 설치 명령이 저장소 원래 이름(forrestchang/…)을 가리키는 점은 참고해 주세요(GitHub가 이전 주소로 연결해 줍니다).
주의: 라이선스 파일이 없어서 법적으로는 ‘재사용 허락이 명시되지 않은’ 상태입니다. 내용을 참고해 자기 규칙을 쓰는 건 문제가 적지만, 사내 템플릿에 그대로 복사해 배포할 계획이라면 확인이 필요합니다. 원칙 자체도 README가 인정하듯 “속도보다 신중함” 쪽이라, 간단한 작업에서는 질문이 늘어 느려질 수 있습니다.
| 도구 | 형태 | 차이 |
|---|---|---|
| andrej-karpathy-skills | 규칙 4개, 문서 한 장 | 가장 가벼움, 강제력 없음 |
| superpowers (#5) | 15개 스킬이 순서대로 발동 | 무겁지만 TDD·리뷰까지 강제 |
| mattpocock/skills | 실무 절차별 스킬 | TDD·리뷰·스펙 구현 등 선택형 |
| ECC | 대형 카탈로그 | 스킬·에이전트·훅 수백 개 |
#9 thedotmack/claude-mem — 세션이 끝나도 남는 기억
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | thedotmack/claude-mem |
| 주간 / 총 스타 | +4,575 / 108,378 |
| 언어 / 라이선스 | TypeScript / Apache-2.0 (ragtime/ 폴더도 Apache-2.0) |
| 최신 릴리스 | v15.8.0 (2026-11-01 13:02 KST). 이번 주에만 v15.5.0~v15.8.0 네 번 |
| 만든 사람 | Alex Newman(@thedotmack), 2025-08 시작 |
무엇을 하나요
Claude Code 같은 코딩 에이전트는 세션을 닫으면 방금 한 일을 잊습니다. claude-mem은 세션 동안 에이전트가 쓴 도구와 결과를 자동으로 관찰(observation)해 요약하고, 다음 세션이 시작될 때 관련 기억을 다시 넣어 줍니다. 예를 들어 어제 “로그인 버그는 토큰 만료 시각을 UTC로 바꿔 고쳤다”는 기록이 남아 있으면, 오늘 비슷한 버그를 볼 때 그 결정이 컨텍스트로 들어옵니다. 모릭월드에서는 claude-mem 아키텍처 심층 해부로 한 번 다뤘습니다.
왜 이번 주인가
릴리스가 매일같이 나왔습니다. v15.6.0(10/30 02:01 KST)은 ‘My Work’ 화면의 상태 관리를 하나의 스토어로 합쳤고, v15.7.0(10/31 03:18 KST)은 Codex가 설치된 PC에서 claude-mem이 소유자의 ChatGPT 계정으로 숨은 codex exec를 실행하던 문제(이슈 #5189, 나흘간 약 230회)를 고쳤습니다. v15.8.0은 클라우드 뷰어를 추가했습니다. 설치 대상은 Claude Code 외에 OpenCode·T3 Code·Antigravity·Pi·DeepSeek Harness 등 여러 하네스입니다.
| 구성요소 | 역할 |
|---|---|
| 라이프사이클 훅 | SessionStart·UserPromptSubmit·PreToolUse·PostToolUse·Stop·SessionEnd에서 기록 |
| 워커 서비스 | Bun으로 돌아가는 로컬 HTTP API + 웹 뷰어 |
| SQLite (+FTS5) | 세션·관찰·요약 저장, 키워드 검색 |
| Chroma 벡터 DB | 의미 검색과 키워드 검색을 섞은 하이브리드 검색 |
| MCP 검색 도구 | search → timeline → get_observations 3단계로 토큰 절약 |
설치·실행 (문서만 확인)
npx claude-mem install # Claude Code
npx claude-mem install --ide opencode
# Claude Code 플러그인 마켓플레이스
/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem
/plugin install claude-mem
박스에서는 실행하지 않았습니다. 기본 설치가 브라우저 로그인(이메일 매직 링크)을 거쳐 호스팅 기억 서비스(CMEM Pro)로 가도록 되어 있고, 사용자 홈의 에이전트 설정에 훅을 등록하기 때문입니다. README에 따르면 --provider를 주거나 CLAUDE_MEM_ONLINE_OPTIN=false를 설정하면 로그인 없이 끝납니다. npm install -g claude-mem은 SDK만 설치하고 훅은 등록하지 않는다는 점도 README가 따로 경고합니다.
주의: 기본값이 ‘호스팅 기억’이라, 코드·대화 요약이 외부로 나가는 게 싫다면 로컬 옵션을 명시적으로 고르셔야 합니다. README에 제3자가 만든 암호화폐 토큰(CMEM) 이야기가 들어 있는데, 도구 사용과는 무관하니 투자 권유로 받아들이지 않으시길 권합니다. 릴리스가 잦아 버전을 고정해 두는 편이 안전합니다.
| 도구 | 방식 | 차이 |
|---|---|---|
| claude-mem | 자동 관찰 + 요약 + 하이브리드 검색 | 기본값 호스팅, 로컬은 opt-in |
| akitaonrails/ai-memory (연속 강세) | 마크다운 위키, 에이전트 간 인계 | Rust 단일 바이너리, LLM 없이도 동작 |
| vectorize-io/hindsight | 기억에서 교훈을 뽑는 reflect | 서버형 메모리 엔진 |
| xerj | 에이전트용 검색 엔진 | 기억보다 색인·검색 중심 |
#8 AgriciDaniel/claude-seo — 에이전트 19명이 붙는 SEO 감사
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | AgriciDaniel/claude-seo |
| 주간 / 총 스타 | +4,814 / 25,226 |
| 언어 / 라이선스 | Python / MIT |
| 최신 릴리스 | v2.5.0 (2026-10-23 01:20 KST) — 전수 감사 후 보안·정확도 수정, Python 3.11~3.14 필수 |
| 만든 사람 | Agrici Daniel, 2026-02 시작 |
무엇을 하나요
Claude Code에서 /seo audit https://내사이트라고 치면 기술 SEO(크롤링·사이트맵·robots.txt·Core Web Vitals), 콘텐츠 품질(E-E-A-T), 구조화 데이터(Schema.org), 그리고 AI 검색(GEO)—구글 AI 개요·ChatGPT·Perplexity가 내 페이지를 인용할 가능성까지—를 10~15분 안에 훑고 우선순위가 매겨진 할 일 목록을 줍니다. 서브 스킬 26개와 전문 에이전트 19개로 나뉘어 있고, README에 따르면 최대 17개 에이전트가 동시에 일합니다.
왜 이번 주인가
10월 23일 v2.5.0이 나왔습니다. Python 3.10 지원 종료(2026-10-01)와 Pillow 13 보안 릴리스 때문에 Python 3.11 이상을 요구하게 됐고, 전수 감사에서 나온 보안·정확도 수정과 Claude Desktop 설치 복구가 들어갔습니다. ‘AI 검색에 인용되기’가 블로그·쇼핑몰 운영자의 관심사가 되면서 GEO 기능이 눈길을 끈 것으로 보입니다.
| 에이전트/명령 | 역할 |
|---|---|
| seo-technical / seo-sitemap | 기술 SEO 9개 범주, 사이트맵 분석·생성 |
| seo-content / seo-cluster | E-E-A-T 분석, 주제 클러스터 (Opus 지정) |
| seo-schema | Schema.org 탐지·검증·생성 |
| seo-geo / seo-agentic | AI 검색 인용 가능성, 에이전트 접근성 |
| seo-local / seo-maps / seo-ecommerce | 지역·지도·커머스 SEO |
| /seo setup · /seo doctor | 전용 Python 런타임과 헤드리스 브라우저 준비·점검 |
설치·실행 (박스에서 테스트 스위트 실행함)
# Claude Code 1.0.33+ 안에서
/plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-seo
/plugin install claude-seo@agricidaniel-claude-seo
/seo setup
/seo audit https://example.com
실행함: 클론 후 Python 3.13 가상환경에 requirements.txt를 설치하고 pytest tests를 돌렸습니다. 결과는 1,070개 통과, 4개 실패, 3개 건너뜀(16초). 실패 4개를 열어 보니 모두 박스 네트워크 환경 때문이었습니다. 박스에서 example.com이 사설 대역(198.18.x)으로 풀리는데, claude-seo의 URL 안전 검사가 이를 ‘DNS 리바인딩’으로 보고 막은 것(3개)과 WHOIS 조회가 다음 서버로 넘어가지 않은 것(1개)입니다. 오히려 SSRF 방어가 작동한다는 걸 보여 준 셈입니다. 안 함: Claude Code 로그인과 실제 사이트 감사.
주의: 감사 한 번에 Opus·Sonnet 에이전트가 여럿 돌아 토큰 비용이 듭니다. DataForSEO·Ahrefs 같은 유료 API 확장은 별도 비용이고, 확장 플러그인 seo-cockpit에는 예산 가드가 있습니다. 서드파티 마켓플레이스는 자동 업데이트가 꺼져 있으니 수동으로 갱신해야 합니다.
| 도구 | 방식 | 차이 |
|---|---|---|
| claude-seo | 에이전트가 감사→우선순위→수정 제안 | AI 검색(GEO)까지, 모델 비용 |
| Google Lighthouse | 성능·접근성·SEO 기본 점검 | 무료, 콘텐츠·스키마 판단은 약함 |
| coreyhaines31/marketingskills | 마케팅 전반 스킬 (이번 주 JS +1,347) | SEO는 일부 |
| 유료 SEO 감사 SaaS | 크롤러·백링크 DB | 데이터는 풍부, 구독료 |
#7 Leonxlnx/taste-skill — 아트 디렉션을 ‘뽑아서’ 정한다
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | Leonxlnx/taste-skill |
| 주간 / 총 스타 | +4,975 / 107,348 |
| 언어 / 라이선스 | JavaScript / MIT |
| 최신 릴리스 | v2.1.5 (2026-10-25 08:44 KST) — 차트·제목 텍스트 이스케이프 등 커뮤니티 수정 |
| 설치 이름 | design-taste-frontend (다른 스킬은 별도 저장소로 이사) |
무엇을 하나요
코딩 에이전트가 웹사이트를 만들 때 ‘평균적인 랜딩 페이지’를 조립하지 않도록 아트 디렉션·실제 사진·브라우저 검사를 줍니다. 예를 들어 “동네 커피 로스터리 홈페이지”를 부탁하면, 먼저 그 가게만 가진 재료를 적고, 스크립트가 연구된 방향 20개 중 3개를 무작위로 제시하고, 에이전트가 하나를 골라 오픈 아카이브의 실사진으로 페이지를 짓고, 실제 브라우저에서 세 가지 폭으로 검사해 ‘슬롭’이면 고칩니다. README가 밝힌 비용은 한 번에 30~45분, 토큰 수십만 개입니다.
왜 이번 주인가
v2 계열이 자리 잡는 중입니다. 10월 19일 v2.1.3에서 저장소를 ‘한 저장소, 한 스킬’로 정리했고, 20일·25일 패치에서 동시 실행 시 브라우저 프로필이 지워지던 문제와 텍스트 삽입 이스케이프를 고쳤습니다. 같은 주 1·2위인 Hallmark·Impeccable과 함께 ‘안티 슬롭’ 흐름을 탔습니다(Hallmark README도 taste-skill을 영감으로 꼽습니다).
| 파일 | 역할 |
|---|---|
| library/directions.json | 연구한 아트 디렉션 20종 |
| library/sites.json | 참고 사이트 202곳 기록 (README는 247곳 연구라고 설명) |
| library/palettes.json | 팔레트 56종 |
| scripts/draw.mjs | 방향을 모델 대신 ‘무작위로’ 뽑음 — 모델은 늘 같은 기본값을 고르기 때문 |
| scripts/inspect.mjs · lint.mjs | 실제 브라우저 검사와 슬롭 린트 |
설치·실행 (박스에서 일부 실행함)
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill "design-taste-frontend"
# Claude Code 플러그인
/plugin marketplace add Leonxlnx/taste-skill
/plugin install taste-skill@taste-skill
실행함: Node 20에서 draw.mjs --list directions로 방향 20종 목록을 확인했고, --sector restaurant --brief "neighborhood coffee roaster in Namyangju" --options 3 --seed 7로 세 방향(name-as-monument·place-carries-it·dark-room)을 뽑아 봤습니다. 이 스크립트는 의존성이 없어 바로 돌았습니다. 안 함: 실제 페이지 빌드(모델 필요)와 inspect 브라우저 검사(README가 Node 22+ 요구).
주의: 한 번 빌드에 토큰 수십만 개라 비용이 작지 않습니다. 사진은 오픈 아카이브에서 찾아 출처를 표시하지만, 상업 사이트라면 각 사진 라이선스를 한 번 더 확인하세요.
| 도구 | 방식 | 차이 |
|---|---|---|
| taste-skill | 방향 20종 중 무작위 3개 → 실사진 → 브라우저 검사 | 가장 ‘아트 디렉터’스러움, 느리고 비쌈 |
| Hallmark (#1) | 테마 50종 + 단계별 게이트 + sloplint | 규칙이 촘촘, 테마 기반 |
| Impeccable (#2) | 명령 24개 + 검출기 + 훅 | 기존 화면 개선·리뷰에 강함 |
| jakubkrehel/skills | 인터페이스 스킬 모음 (이번 주 +1,272) | 가볍게 골라 쓰기 |
#6 TauricResearch/TradingAgents — 애널리스트·토론·리스크팀을 LLM으로
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | TauricResearch/TradingAgents |
| 주간 / 총 스타 | +5,483 / 119,225 |
| 언어 / 라이선스 | Python / Apache-2.0 |
| 최신 릴리스 | v0.7.1 (2026-10-27 17:43 KST), v0.7.0 (10-17) |
| 배경 | Tauric Research, 논문 arXiv 2412.20138 |
무엇을 하나요
실제 증권사 리서치 팀을 LLM 에이전트로 흉내 냅니다. 펀더멘털·심리·뉴스·기술적 분석 애널리스트가 동시에 보고서를 쓰고, 강세·약세 연구원이 토론하고, 트레이더가 결정을 내리면 리스크 관리팀과 포트폴리오 매니저가 승인 또는 거절합니다. 예를 들어 --ticker NVDA --date 2026-09-23처럼 야후 파이낸스가 다루는 티커와 날짜를 주면 그날 기준의 분석 보고서와 매수·매도 판단이 나옵니다. 모릭월드 TradingAgents 심층 분석에서 시점 정합성(point-in-time) 구조를 자세히 다뤘습니다.
왜 이번 주인가
10월 17일 v0.7.0에서 API 키 대신 ChatGPT Plus·Pro 구독으로 돌릴 수 있는 chatgpt 공급자가 생겼고, 10월 27일 v0.7.1은 날짜를 0 없이 쓴 경우(2024-7-5) 실행일 이후 공시를 읽던 문제와 장중 가격으로 결정을 채점하던 문제를 고쳤습니다. 백테스트 신뢰도와 진입 장벽이 함께 개선된 주였습니다.
| 구성요소 | 역할 |
|---|---|
| 애널리스트 팀 | 펀더멘털·심리·뉴스·기술적 분석, 병렬 실행 |
| 연구원 팀 | 강세 vs 약세 구조화 토론 |
| 트레이더 | 보고서를 묶어 시점·규모 결정 |
| 리스크 관리 + 포트폴리오 매니저 | 변동성·유동성 평가, 최종 승인/거절 → 모의 거래소 |
| backtest 명령 | 티커×날짜 격자로 과거 결정을 채점 |
설치·실행 (박스에서 설치·CLI 확인)
git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents
uv venv --python 3.13 && source .venv/bin/activate
uv pip install .
export OPENAI_API_KEY=... # 또는 tradingagents login chatgpt
tradingagents --ticker NVDA --date 2026-09-23 --analysts market,news,fundamentals --save --no-show
실행함: Python 3.13 가상환경에 설치하고 tradingagents --help로 옵션(--ticker·--date·--analysts·--portfolio·--checkpoint 등)과 하위 명령 backtest·login·logout을 확인했습니다. 설치된 버전은 0.7.1입니다. 안 함: 실제 분석(LLM API 키 필요).
주의: README가 직접 “연구 목적이며 금융·투자·트레이딩 조언이 아니다”라고 밝힙니다. 모델·온도·기간·데이터 품질에 따라 결과가 크게 달라지고, 한 번 분석에 에이전트 여러 명이 토론하니 API 비용도 적지 않습니다. 실제 돈을 넣는 판단에 그대로 쓰지 마세요.
| 도구 | 방식 | 차이 |
|---|---|---|
| TradingAgents | 역할별 LLM 에이전트 토론 | 설명 가능한 보고서, 비용·비결정성 |
| shiyu-coder/Kronos | K라인(캔들) 전용 파운데이션 모델 | 가격 시계열 예측 특화 |
| 전통 퀀트 백테스터 | 규칙 기반 전략 검증 | 재현성 높음, 뉴스·공시 해석 없음 |
| 애널리스트 리포트 | 사람이 쓴 분석 | 책임 소재 명확, 느림 |
#5 obra/superpowers — 코드를 쓰기 전에 먼저 묻는 에이전트
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | obra/superpowers |
| 주간 / 총 스타 | +5,636 / 310,300 (TOP 10 중 총 스타 최다) |
| 언어 / 라이선스 | Shell(+마크다운 스킬) / MIT |
| 최신 릴리스 | v7.0.1 (2026-10-22 06:05 KST), v7.0.0 (10-10) |
| 만든 사람 | Jesse Vincent(obra), 상용 지원은 Prime Radiant |
무엇을 하나요
코딩 에이전트에게 개발 방법론 전체를 입힙니다. “할 일 앱 만들어 줘”라고 하면 바로 코드를 쓰지 않고, 무엇을 왜 원하는지 묻고(브레인스토밍), 들은 내용을 되읽어 확인받고, 2~5분 단위 작업으로 계획을 쪼갠 뒤, 작업마다 새 서브에이전트를 보내 실패하는 테스트부터 쓰게 하고(TDD), 작업 사이마다 코드 리뷰를 거쳐, 끝나면 머지·PR·폐기 중에서 고르게 합니다. 스킬이 상황에 맞춰 자동 발동하니 사용자가 따로 부를 필요가 없습니다.
왜 이번 주인가
10월 10일 v7.0.0에서 브레인스토밍 스킬을 처음부터 다시 만들었고, “질문이 너무 기계적”이라는 피드백을 받아 10월 22일 v7.0.1에서 기존 프로젝트 파일을 먼저 읽고 이미 답이 있는 질문은 묻지 않도록 고쳤습니다. README 설치 안내에는 Claude Code·Codex·Cursor·Gemini CLI·Copilot CLI·OpenCode·Pi·Hermes 등 16개 하네스가 올라 있습니다.
| 스킬 (총 15개) | 역할 |
|---|---|
| brainstorming | 원하는 것을 끌어내고 되읽어 확인 |
| using-git-worktrees | 새 브랜치의 격리 작업 공간, 깨끗한 테스트 기준선 |
| writing-plans | 결정(시그니처·테스트 단언·스펙 값)만 담은 계획 |
| subagent-driven-development | 작업마다 새 서브에이전트 + 리뷰 |
| test-driven-development | RED→GREEN→REFACTOR, 테스트 전에 쓴 코드는 삭제 |
| requesting-code-review · finishing-a-development-branch | 심각도별 리뷰, 머지/PR/보관/폐기 선택 |
설치·실행 (박스에서 스킬 검사 실행함)
# Claude Code 공식 마켓플레이스
/plugin install superpowers@claude-plugins-official
# Cursor
/add-plugin superpowers
# Gemini CLI
gemini extensions install https://github.com/obra/superpowers
실행함: 클론 후 저장소의 tests/skill-size/test-skill-size.sh를 돌려 “모든 SKILL.md가 20,000바이트 미만” 통과를 확인했고, 스킬 15개의 길이(65~399줄)를 셌습니다. 패키지 버전은 7.0.1입니다. 안 함: 실제 에이전트 세션(하네스 로그인 필요).
주의: 작은 수정에도 질문·계획·리뷰가 붙어 시간이 늘고 토큰도 더 씁니다. README의 ‘Visual companion telemetry’ 절을 읽어 보고 원격 측정 설정을 확인하세요. 서브에이전트를 많이 쓰는 구조라 요금제 한도에 빨리 닿을 수 있습니다.
| 도구 | 방식 | 차이 |
|---|---|---|
| superpowers | 15개 스킬이 순서대로 강제 | 가장 체계적, 가장 무거움 |
| karpathy-skills (#10) | 문서 한 장의 원칙 | 가볍지만 강제력 없음 |
| mattpocock/skills | 실무 절차 스킬 모음 | 필요한 것만 골라 씀 |
| Orca | 에이전트 여러 대를 워크트리별로 | 방법론보다 작업대 |
#4 JetBrains/thinkrail — pi 에이전트에 ‘진짜 IDE’를 두르다
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | JetBrains/thinkrail |
| 주간 / 총 스타 | +5,738 / 6,861 (총 스타의 84%가 이번 주) |
| 언어 / 라이선스 | TypeScript / Apache-2.0 |
| 최신 릴리스 | v0.3.0 안정판 (2026-10-30 03:26 KST), 이후 0.4.0 나이틀리 |
| 만든 곳 | JetBrains 인큐베이터 프로젝트 |
무엇을 하나요
오픈소스 코딩 에이전트 pi를 중심에 두고, 그 주변에 Monaco 편집기·파일 트리·터미널·git 상태를 갖춘 가벼운 IDE를 붙였습니다. 프로젝트마다 git worktree로 격리된 작업 공간을 잘라 에이전트 여러 명이 동시에 일하게 하고, 좋은 브랜치만 머지합니다. 프로젝트 지식은 ‘살아 있는 스펙(living specs)’과 재사용 스킬로 쌓여 다음 작업에 쓰입니다. 예를 들어 “결제 모듈에 환불 추가”를 맡기면 새 워크트리에서 스펙을 읽고 작업한 뒤, 상단 바에서 바로 PR을 열고 CI 결과를 확인할 수 있습니다. 모릭월드 ThinkRail 심층 분석에서 와이어 프로토콜까지 다뤘습니다.
왜 이번 주인가
10월 30일 v0.3.0 안정판이 나왔습니다(작업 공간 읽음 표시, 백그라운드 결과 묶음, CLI 바이트코드 컴파일 등). JetBrains가 만든 에이전트 IDE라는 점, 그리고 총 스타 6,861개 중 5,738개가 이번 주에 붙었다는 점에서 이번 주 TOP 10 중 가장 ‘새 얼굴’입니다.
| 구성요소 | 역할 |
|---|---|
| 격리 작업 공간 | 프로젝트별 git worktree, 끝난 공간은 선반으로 자동 정리 |
| IDE 작업대 | Monaco 탭, 파일 트리, 터미널, git·PR·CI 상태 |
| living specs | 스펙 그래프로 프로젝트 지식 유지 |
| MCP | pi의 mcp.json 사용, 읽기 전용 아닌 호출은 채팅에서 확인 |
| 모델 | JetBrains AI 로그인 또는 OpenAI 호환 서버(Ollama·vLLM·LM Studio 등) |
설치·실행 (박스에서 CLI 설치·웹 UI 기동함)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JetBrains/thinkrail/main/install.sh | bash
thinkrail ~/code/my-repo
# 원격·헤드리스
thinkrail --no-open --port 24242
실행함: 설치 스크립트를 내려받아 별도 접두 경로(--prefix)와 임시 HOME으로 설치했습니다. 체크섬 검증 후 약 246MB짜리 단일 바이너리가 깔렸고 thinkrail --version은 0.3.0을 출력했습니다. --no-open --no-analytics --port 24299로 띄우자 로그에 “listening on port 24299”가 찍혔고, 로컬 요청에 HTTP 200과 <title>ThinkRail 페이지가 돌아왔습니다. 확인 후 프로세스를 종료했습니다. 안 함: 모델 공급자 연결과 실제 에이전트 작업.
주의: 아직 0.x 버전이라 화면과 설정이 자주 바뀝니다. 리눅스 데스크톱 빌드는 glibc 2.38+(우분투 24.04 이상)가 필요합니다. 추가 사용 분석은 --no-analytics 플래그나 설정 → 개인정보에서 끌 수 있습니다.
| 도구 | 방식 | 차이 |
|---|---|---|
| ThinkRail | pi 중심 IDE + 워크트리 + 스펙 | 편집기까지 갖춘 올인원, 0.x |
| stablyai/orca | 에이전트 여러 대를 워크트리별로 | 여러 에이전트 종류 지원 |
| makecindy/cindy | 기존 에이전트를 잇는 클라이언트 | 데스크톱·모바일 |
| nightly-labs/openbot | 상주형 AI 동료 데스크톱 | 팀원처럼 상시 실행 |
| pingdotgg/t3code | Codex·Claude 웹 GUI (연속 강세) | 가벼운 프런트엔드 |
#3 HKUDS/DeepTutor — 내 자료로 가르치는 에이전트형 과외 선생
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | HKUDS/DeepTutor |
| 주간 / 총 스타 | +10,185 / 53,264 |
| 언어 / 라이선스 | Python(+Next.js 웹) / Apache-2.0 |
| 최신 릴리스 | v1.7.1 (2026-11-01 01:51 KST), v1.7.0 (10-28 23:13 KST) |
| 만든 곳 | 홍콩대 데이터 지능 연구실(HKUDS), 논문 arXiv 2604.26962 |
무엇을 하나요
교재 PDF·논문·영상·강의 녹음을 넣으면, 그 자료를 근거로 질문에 답하고(출처 인용), 퀴즈를 내고, 학습 경로(Mastery Path)를 짜고, 책·노트·영상 강의까지 만들어 주는 학습 작업 공간입니다. 예를 들어 선형대수 교재를 넣고 “고윳값을 모르겠다”고 하면, 해당 장을 인용해 설명하고 연습 문제를 내고, 틀린 부분을 기억(L1 기록·L2 사실·L3 종합)에 남겨 다음 학습에 반영합니다. Claude Code·Codex·Grok CLI 같은 외부 에이전트를 ‘파트너’로 불러 함께 쓸 수도 있습니다. 모릭월드 DeepTutor 심층 분석에서 런타임·3층 기억 구조를 다뤘습니다.
왜 이번 주인가
10월 28일 v1.7.0에서 설치가 모듈식으로 바뀌었습니다(deeptutor는 코어 채팅·CLI·SDK, deeptutor[full]은 웹 앱 포함). 블록형 노트북, 내레이션 영상 강의, 임베딩 재개 체크포인트가 들어갔고, 11월 1일 v1.7.1은 macOS·Windows 데스크톱 미리보기와 일본어·베트남어 등 인터페이스 언어를 추가했습니다.
| 구성요소 | 역할 |
|---|---|
| 학습 모드 | Chat·Quiz·Research·Visualize·Solve·Mastery Path·Reading이 같은 맥락 공유 |
| 지식 기반 | LlamaIndex·PageIndex·GraphRAG·LightRAG 중 선택, 버전 관리 |
| 파트너·서브에이전트 | Claude Code·Codex·Grok CLI 등 외부 에이전트 상담, 메신저 채널 |
| 기억 | L1 기록·L2 사실·L3 종합, Memory Graph에서 근거 확인·수정 |
| 확장 | 페르소나·스킬·MCP 서비스·CLI 앱·생성 모델 |
설치·실행 (박스에서 코어 설치·CLI 확인)
# 전체 웹 앱 (Python 3.11–3.14, Node.js 20.9+)
mkdir -p my-deeptutor && cd my-deeptutor
python -m pip install -U "deeptutor[full]"
deeptutor init # 포트 + LLM 공급자 + (선택) 임베딩·검색
deeptutor start # http://127.0.0.1:3782
# 또는 Docker
docker run --rm --name deeptutor -p 127.0.0.1:3782:3782 -v deeptutor-data:/app/data ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest
실행함: Python 3.13 가상환경에 코어 패키지 deeptutor(1.7.1)를 설치하고 deeptutor --help로 하위 명령(doctor·init·run·start·serve·chat·skill·plugin·config·session·provider·workspace·module 등)을 확인했습니다. 안 함: [full] 웹 앱 기동과 실제 튜터링(LLM 키 필요), 데스크톱 앱(박스에 Docker도 없음).
주의: 기능이 아주 많아 처음엔 무겁게 느껴질 수 있습니다. 질문·자료가 선택한 LLM 공급자로 전송되니, 시험지나 사내 교육 자료를 넣을 땐 로컬 모델 연결을 고려하세요. Windows 데스크톱 미리보기는 서명되지 않아 SmartScreen 경고가 뜹니다.
| 도구 | 방식 | 차이 |
|---|---|---|
| DeepTutor | 자료 근거 튜터 + 퀴즈·학습 경로·기억 | 오픈소스·자가 호스팅, 설정 많음 |
| Google NotebookLM | 문서 기반 질의응답·요약 | 간편, 클라우드 전용 |
| ChatGPT 학습 모드 | 범용 챗봇의 단계식 설명 | 내 자료 관리·진도 추적은 약함 |
| HKUDS/LightRAG | 같은 연구실의 그래프 RAG 엔진 | DeepTutor의 검색 백엔드 후보 |
#2 pbakaus/impeccable — 에이전트에게 디자인 어휘 24개를
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | pbakaus/impeccable |
| 주간 / 총 스타 | +12,031 / 98,736 (1위와 31개 차) |
| 언어 / 라이선스 | Rust(검출 엔진) + 스킬 / Apache-2.0 |
| 최신 릴리스 | skill·cli v4.8.0, engine v0.1.18 (2026-10-27 KST) |
| 만든 사람 | Paul Bakaus |
무엇을 하나요
“좀 더 과감하게(bolder)”, “차분하게(quieter)”, “다듬어(polish)”, “비평해(critique)” 같은 디자인 명령 24개를 에이전트에 주고, Inter 폰트·보라→파랑 그라데이션·카드 속 카드·회색 글씨 같은 ‘AI 슬롭’을 잡는 검출기를 붙였습니다. 검출기는 에이전트가 UI 파일을 고칠 때마다 훅으로 돌아 “끝났다”고 말하기 전에 문제를 돌려줍니다. README의 비교 그림처럼 같은 모델·같은 요청으로도 결과가 확 달라집니다. 모릭월드 Impeccable 심층 분석에서 Rust 엔진과 훅 구조를 다뤘습니다.
왜 이번 주인가
10월 27일 v4.8.0이 나왔습니다. detect --github로 GitHub Actions에서 문제 줄에 주석을 달고, --list-rules로 규칙 목록을 출력하고, Devin·Replit Agent 설치를 지원하며, 엔진 바이너리를 패키지에 커밋된 다이제스트로 검증한 뒤 실행합니다. 1위 Hallmark가 README에서 Impeccable을 첫 번째 영감으로 꼽은 것도 함께 주목받은 이유로 보입니다.
| 명령 그룹 | 내용 |
|---|---|
| Steer | bolder·quieter·distill·colorize·typeset·layout·animate 등 |
| Review | critique(점수형 UX 리뷰)·audit(기술 품질 보고) |
| Finish | polish·harden·clarify·adapt·optimize·onboard |
| Iterate live | live(브라우저에서 요소 골라 변형 교체)·generate |
| Plan | shape·init(PRODUCT.md)·document(DESIGN.md)·extract |
| 검출기 | 에이전트 훅 · CLI(npx impeccable detect) · 크롬 확장 |
설치·실행 (박스에서 검출기 실행함)
npx impeccable install # 도구 감지 → 프로젝트/전역 설치 → 디자인 훅 제안
# 에이전트에서
/impeccable init
/impeccable critique the onboarding flow
# CI·터미널
npx impeccable detect src/
npx impeccable detect --json .
실행함: 일부러 ‘AI 슬롭’을 잔뜩 넣은 샘플 페이지(보라→파랑 그라데이션, 카드 속 카드, Inter 폰트, “Supercharge”·“Enterprise-grade” 같은 문구, 이모지 제목)를 만들어 npx impeccable@latest detect page/를 돌렸습니다. 버전 4.8.0, 결과는 안티패턴 14개, 종료 코드 2(=문제 발견)였습니다. 낮은 대비(1.4:1, 3.7:1), 색 배경 위 회색 글씨, 남용 폰트(Inter), 평평한 글자 크기 위계, 카드 중첩 3곳, 보라색 팔레트, 마케팅 상투어를 잡았습니다. 안 함: 에이전트 훅 설치와 live 모드.
주의: 소스 파일(JSX·TSX)만 스캔하면 패턴 규칙만 돌고, 대비·작은 글씨 같은 규칙은 렌더된 페이지(URL)를 스캔해야 작동합니다. live 모드는 로컬 체크아웃 전용이니 배포된 사이트에 주입하거나 CSP를 약하게 만들지 마세요. 브랜드 폰트가 Inter라면 ignores add-value로 예외 처리하면 됩니다.
| 도구 | 방식 | 차이 |
|---|---|---|
| Impeccable | 명령 24개 + 검출기 + 훅 | 기존 화면 개선·리뷰·CI에 강함 |
| Hallmark (#1) | 테마 50종으로 새 페이지 빌드 | 새로 짓기에 강함, sloplint |
| taste-skill (#7) | 방향 뽑기 + 실사진 | 아트 디렉션 중심, 느림 |
| Lighthouse·axe | 접근성·성능 점검 | ‘AI 티’ 같은 미감 규칙은 없음 |
#1 Nutlope/hallmark — “AI가 만든 것처럼 보이길 거부하는” 디자인 스킬
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 저장소 | Nutlope/hallmark |
| 주간 / 총 스타 | +12,062 / 44,282 |
| 언어 / 라이선스 | CSS(+Node 스크립트) / MIT |
| 최신 버전 | v2.0.0 (GitHub 릴리스 없음, package.json 기준). v2 머지 10-22, 테마 50종 완성 10-27 |
| 만든 곳 | Together AI (GitHub @Nutlope) |
무엇을 하나요
Claude Code·Codex·Cursor·OpenCode에서 웹페이지를 만들 때 쓰는 디자인 스킬입니다. 재질(종이·서체·색·표면·컴포넌트)로 정의된 테마 50종 가운데 요청에 맞는 3개를 제시하고, “예약 페이지는 예약을, 쇼핑몰은 판매를”처럼 페이지가 해야 할 일에서 구조를 짜고, 결과를 실제 브라우저 8가지 폭에서 린트합니다. 예를 들어 “가족 복약 관리 앱 랜딩 페이지”를 부탁하면 Dose 같은 테마를 제시하고, 히어로부터 먼저 만들어 따로 검토한 뒤 나머지를 짓습니다. 이미 있는 디자인은 /hallmark redesign이나 /hallmark audit으로 이름을 불러야만 손댑니다.
왜 이번 주인가
10월 22일 v2(테마를 재질 단위로 재구성, 실사진 755장 라이브러리, redesign·audit)가 머지됐고, 10월 27일 Refract·Vantage가 추가되며 테마 50종이 완성됐습니다. Together AI가 만들었다는 점, 그리고 ‘AI 슬롭 종식’이라는 분명한 메시지가 이번 주 전체 1위로 이어졌습니다.
| 구성요소 | 역할 |
|---|---|
| Floor (절대 선) | 대비·포커스·모션 감소·지어낸 사실·깨진 모바일 레이아웃 → 무조건 차단 |
| Reflex (반사 습관) | 모델이 빠지는 기본값(제목 위 eyebrow 등) → 이유가 있으면 기록 후 예외 |
| Finish (마감) | 공예적 디테일 → 차단하지 않음 |
| scripts/theme.mjs | 테마 3개 deal, 페이지 해부도 draw |
| scripts/sloplint.mjs | 정적 린트 + --render로 8가지 폭 브라우저 검사 |
| photos.json | 위키미디어 커먼즈 사진 목록(파일은 없음), 사용 시 출처 표기 |
설치·실행 (박스에서 sloplint 실행함)
npx skills add nutlope/hallmark -g
# Claude Code 플러그인
/plugin marketplace add nutlope/hallmark
/plugin install hallmark@hallmark
# 아무 페이지나 린트
node skills/hallmark/scripts/sloplint.mjs <file-or-dir> --render
실행함: Impeccable에 넣은 것과 같은 슬롭 샘플 페이지에 sloplint.mjs를 정적 모드로 돌렸습니다(Node 20). 결과는 FAIL 29 · REFLEX 1 · WARN 3, 종료 코드 1. 보라→파랑 그라데이션, 카드 중첩, 순수 #fff, 상투어 5개(“Supercharge”·“Unlock”·“seamless”·“next-generation”·“Enterprise-grade”), 포커스 스타일 없음, 제목 속 이모지, 제목 위 대문자 eyebrow, 토큰 밖 색상 리터럴 등을 줄 번호와 고칠 방법까지 붙여 지적했습니다. 테마 유닛 테스트(theme.test.mjs)도 1/1 통과. 안 함: --render 브라우저 검사(puppeteer-core 필요)와 실제 페이지 빌드.
주의: 규칙이 매우 엄격해서, 기존 디자인 시스템(예: 브랜드 폰트·색 토큰)을 가진 프로젝트에선 예외 처리를 꽤 해야 할 수 있습니다. 결과물은 자체 완결형 HTML·CSS라 React 등 프레임워크로 옮기는 작업은 따로 필요합니다. 사진은 CC BY·CC BY-SA 등 각자 라이선스가 있으니 출처 표기를 지우지 마세요.
| 도구 | 방식 | 차이 |
|---|---|---|
| Hallmark | 테마 50종 + 3단계 게이트 + sloplint | 새 페이지 빌드에 강함, 규칙 엄격 |
| Impeccable (#2) | 디자인 명령 24개 + 검출기 훅 | 기존 화면 개선·CI 검사 |
| taste-skill (#7) | 방향 20종 무작위 + 실사진 | 아트 디렉션, 한 번에 30~45분 |
| Anthropic frontend-design | Claude Code 기본 디자인 플러그인 | 가볍지만 검사 도구 없음 |
박스에서 돌려 본 결과 총정리
| 저장소 | 실행 결과 | 하지 않은 것 |
|---|---|---|
| 1 Hallmark 2.0.0 | sloplint 정적: FAIL 29 · REFLEX 1 · WARN 3 / theme 테스트 1/1 | –render 브라우저 검사, 페이지 빌드 |
| 2 Impeccable 4.8.0 | detect: 안티패턴 14개, exit 2 | 훅 설치, live 모드 |
| 3 DeepTutor 1.7.1 | 코어 pip 설치, –help 확인 | [full] 웹 앱, 튜터링 |
| 4 ThinkRail 0.3.0 | CLI 설치(체크섬 OK), –version, 웹 UI HTTP 200 | 모델 연결 |
| 5 superpowers 7.0.1 | skill-size 테스트 통과, 스킬 15개 | 에이전트 세션 |
| 6 TradingAgents 0.7.1 | 설치, –help 확인 | 실제 분석(키 필요) |
| 7 taste-skill 2.1.5 | draw.mjs: 방향 20종 목록, 3개 뽑기 | 페이지 빌드, inspect(Node 22+) |
| 8 claude-seo 2.5.0 | pytest 1,070 통과 · 4 실패(박스 DNS 환경) · 3 건너뜀 | 실제 사이트 감사 |
| 9 claude-mem 15.8.0 | 문서만 확인 | 설치(로그인·훅 등록) |
| 10 karpathy-skills | 파일 구성·길이 확인 | (실행할 코드 없음) |
라이선스·비용·보안 한눈에
| 저장소 | 라이선스 | 주의 |
|---|---|---|
| Hallmark | MIT | 사진별 CC 라이선스·출처 표기 유지 |
| Impeccable | Apache-2.0 | live 모드는 로컬 전용, 엔진 바이너리 자동 다운로드 |
| DeepTutor | Apache-2.0 | 자료가 LLM 공급자로 전송, 미서명 데스크톱 빌드 |
| ThinkRail | Apache-2.0 | 0.x, 기본 사용 분석 → –no-analytics |
| superpowers | MIT | 토큰·시간 증가, 텔레메트리 설정 확인 |
| TradingAgents | Apache-2.0 | 투자 조언 아님, 다중 에이전트 API 비용 |
| taste-skill | MIT | 빌드당 토큰 수십만 개 |
| claude-seo | MIT | Opus 에이전트 비용, 유료 SEO API는 별도 |
| claude-mem | Apache-2.0 | 기본 호스팅 기억, README의 제3자 토큰 언급 |
| karpathy-skills | 표기 없음 | 재배포 전 확인 필요 |
누구에게 무엇이 맞을까
| 상황 | 추천 |
|---|---|
| AI로 랜딩 페이지를 자주 만드는 1인 개발자 | Hallmark → 결과를 Impeccable detect로 재검사 |
| 이미 서비스 중인 화면을 다듬는 프런트엔드 팀 | Impeccable (CI에 detect --github) |
| 에이전트가 자꾸 과하게 고치는 게 불만인 분 | karpathy-skills로 시작 → 부족하면 superpowers |
| 여러 세션에 걸친 큰 작업 | claude-mem(로컬 옵션) 또는 ai-memory |
| 에이전트 여러 명을 격리해 굴리고 싶은 분 | ThinkRail, Orca |
| 자격증·전공 공부, 사내 교육 | DeepTutor (로컬 모델 연결 권장) |
| 투자 리서치 자동화 연구 | TradingAgents (조언으로 쓰지 말 것) |
| 블로그·쇼핑몰 SEO와 AI 검색 노출 | claude-seo |
이번 주 한 줄 정리
지난주가 “에이전트의 작업을 검증하고 기억시키는 주간”이었다면, 이번 주는 에이전트의 결과물에서 ‘AI 티’를 지우는 주간이었습니다. Hallmark·Impeccable·taste-skill이 화면을, superpowers·karpathy-skills가 일하는 습관을 바로잡겠다고 나섰고, DeepTutor·TradingAgents·claude-seo는 에이전트를 교육·투자·마케팅 현장으로 데려갔습니다. 도구를 고르실 땐 스타 수보다 ‘내 작업에서 무엇을 막아 주는가’를 먼저 보시길 권합니다.
다음 주 일요일에도 같은 형식으로 찾아뵙겠습니다. 형님, 편안한 저녁 되세요.