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이번 주 깃허브(GitHub)에서 가장 빠르게 뜬 저장소 10개 중 7개가 클로드 코드(Claude Code) 같은 코딩 에이전트에 붙여 쓰는 도구였다. 나머지 3개는 딥시크 추론 엔진, 닌텐도 게임을 맥에서 돌리는 이식 프로젝트, 파일 변환기다.
이번 주 순위를 읽는 법
순위는 깃허브 인기 저장소를 집계하는 트렌드시프트(Trendshift)의 주간 순위(2026년 10월 21일 기준)다. 그 주에 스타를 많이 받은 저장소가 대상이다. 트렌드시프트는 이를 ‘모멘텀’이라고 부를 뿐 정확한 계산식은 공개하지 않는다.
스타(Star)는 깃허브 계정이 있으면 누구나 저장소마다 한 번씩 누를 수 있는 표시다. 나중에 다시 찾아보려는 북마크이자 관심의 표현이다. 다만 눌렀다고 써본 것은 아니고, 품질을 보증하지도 않는다. 스타는 관심이 얼마나 빨리 몰리는지를 보여줄 뿐, 실제로 쓸 만한지는 따로 따져야 한다.
딥시크(DeepSeek) 관련 저장소가 3개 들어간 것도 이번 주 특징이다. 이 중 6위는 이미 삭제됐고, 8위는 쓰기 전에 따져볼 점이 많다. 두 저장소는 사용법 대신 무엇이 문제인지를 적었다.
1위 클린유어티비(cleanyourtv): 광고로 범벅이 된 안드로이드 TV 정리
클린유어티비는 안드로이드 TV와 구글 TV에서 제조사 광고·추적 앱을 끄고, 애플 TV를 닮은 홈 화면을 새로 깔아주는 도구다. 지난 17일 공개됐다. 개발자는 부모님 TV에서 넷플릭스보다 광고가 먼저 뜨는 걸 보고, 클로드 코드에 TV 모델명만 주고 정리를 맡겼다고 밝혔다.
원리는 안드로이드 디버그 브리지(ADB, Android Debug Bridge)다. 설치된 앱 목록을 먼저 백업하고, 광고·텔레메트리 앱을 지우지 않고 ‘사용 안 함’으로 돌린 뒤 새 런처를 기본 홈으로 지정한다. 루팅이나 케이블 연결 없이 복원 스크립트 한 줄로 되돌릴 수 있으며, 실제 적용은 다음 세 단계로 진행된다.
- TV 설정의 ‘기기 환경설정 > 정보’에서 ‘빌드’를 7번 눌러 개발자 옵션을 연다. USB 디버깅을 켜고, 네트워크(ADB) 디버깅 항목이 보이면 그것도 켠다.
- TV와 같은 와이파이에 물린 컴퓨터에서 코딩 에이전트(클로드 코드, 코덱스, 제미나이 CLI)를 열고 저장소의 PROMPT.md를 붙여 넣는다. 빈칸에 TV 모델명을 적는다.
- TV에 뜨는 ‘USB 디버깅 허용’을 승인하고, 에이전트가 묻는 항목(자주 쓰는 앱, 독에 둘 앱 4개, 음성비서·크롬캐스트·업데이트 유지 여부)에 답한다. 개발자는 15분이면 끝난다고 적었다.
쓸 만한 때는 홈 화면에 광고 줄이 뜨는 보급형 스마트 TV를 바꾸고 싶을 때다. 저장소는 샤오미, TCL, 소니 브라비아, 파이어 TV를 대상 기기로 꼽는다. 기계를 잘 모르는 가족의 TV를 대신 정리해주는 용도에도 맞는다.
주의할 점도 있다. 깃허브는 이 저장소의 라이선스를 표준 오픈소스 라이선스로 인식하지 못한다. 네트워크 디버깅을 켜둔 TV는 같은 망의 다른 기기가 접근할 수 있으므로, 작업이 끝나면 다시 꺼두는 편이 안전하다.
2위 REA: 소스 없는 앱을 에이전트가 뜯어본다
REA(Reverse Engineer Anything)는 코딩 에이전트에 역공학 도구를 묶어 붙여주는 MCP(Model Context Protocol) 서버다. 네이티브 바이너리, 자바스크립트·일렉트론 앱, 닷넷(.NET) 어셈블리, 웹사이트를 소스 코드 없이 들여다본다. 결론마다 근거와 한계를 함께 내놓는 것이 특징이다.
지난 4월 공개됐지만 이번 주에도 스타가 가장 많이 늘어난 저장소 중 하나다. 네이티브 분석에는 이미 설치된 호퍼(Hopper), 기드라(Ghidra), IDA를 가져다 쓴다. 자바스크립트 정적 분석은 별도 엔진이 필요 없으며, 설치 및 에이전트 연동 절차는 다음과 같다.
- Node.js와 npm을 설치한 뒤
npx rea-agents setup을 실행한다. 쓸 에이전트(클로드 코드, 코덱스, 커서, 제미나이 CLI 등)를 고르고 변경 내용을 승인한 뒤 에이전트를 다시 켠다. - 에이전트에게 말로 시킨다. 예를 들어 ‘메모 앱의 검색 기능이 어떻게 동작하는지 근거와 함께 보여주고, 내 프로젝트에 비슷한 기능을 만들어줘’라고 적는다.
- 에이전트 없이 터미널에서 쓸 수도 있다.
npx -y rea-agents@latest analyze로 압축을 푼 일렉트론 앱 폴더나 ASAR 파일을 분석한다.
쓸 만한 때는 다른 앱의 기능이 어떻게 구현됐는지 궁금할 때, 문서가 사라진 사내 레거시 프로그램을 파악해야 할 때, 내가 배포한 앱에 무엇이 드러나는지 점검할 때다.
법적 범위는 먼저 확인해야 한다. 상용 소프트웨어는 이용약관으로 역분석을 금지하는 경우가 많고, 국내 저작권법 제101조의4는 정당한 이용자가 호환에 필요한 정보를 달리 얻을 수 없을 때, 그 부분에 한해서만 역분석을 허용한다. 같은 조 제2항은 그렇게 얻은 정보로 표현이 실질적으로 비슷한 프로그램을 만드는 것도 막는다. REA가 내세우는 ‘남의 기능을 보고 비슷하게 만들기’는 이 경계 위에 있다. 이름이 비슷한 가짜 저장소도 돌고 있어, 개발자는 공식 저장소·rea.tools·npm 패키지(rea-agents)에서만 받으라고 경고한다.
역공학은 강력하지만 저작권의 경계는 여전히 서슬 퍼렇다.
3위 딥인퍼(DeepInfer): 딥시크가 실제 서비스에 쓰는 추론 엔진
딥인퍼는 딥시크가 자사 대규모 서비스에 쓰는 추론 프레임워크를 지난 16일 공개한 것이다. 지원 모델은 딥시크 V4.1 플래시(DeepSeek-V4.1-Flash) 하나다. 초기에는 오픈소스 추론 엔진 vLLM을 뼈대로 삼았다고 밝혔다.
이번에 풀린 것은 오프라인 추론 기능까지다. 실제 서비스에 필요한 KV 캐시(Key-Value Cache, 앞선 대화 문맥을 기억해 중복 계산을 줄이는 실시간 메모장 역할) 시스템, 프리필·디코드 분리, 복제본 간 부하 분산은 빠져 있다. 하드웨어는 엔비디아 블랙웰 데이터센터 GPU(SM100)와 화웨이 어센드(Ascend) 950만 지원한다. 개발사가 공개한 성능 측정도 프리필에 GPU 4장, 디코드에 64장을 썼다. 환경 구성과 오프라인 추론 구동 절차는 다음과 같다.
- 리눅스에 GCC 13 이상, 파이썬 3.12, CUDA 13(엔비디아) 또는 CANN 9.2(어센드)를 준비한다.
- 빈 파이썬 3.12 가상환경에서
export DEEPINFER_ACCELERATOR=nvidia를 설정하고./build.sh로 빌드한다. 어센드라면 nvidia 자리에 ascend를 적는다. python examples/offline_inference.py를 실행하면 허깅페이스에서 기본 체크포인트를 내려받아 추론을 돌린다.
쓸 만한 사람은 많지 않다. 블랙웰 GPU 클러스터를 운영하며 딥시크 모델을 직접 서빙하려는 기업 인프라팀, 그리고 딥시크가 추론 비용을 어떻게 낮추는지 공부하려는 연구자가 대상이다. 개인 PC나 일반 소비자용 그래픽카드로는 돌리지 못한다.
라이선스는 아파치 2.0(Apache-2.0)이라 상업적 사용에 제약이 적다. 배치 구성과 상관없이 같은 결과를 내는 결정적 추론 기능은 엔비디아에서만 동작한다.
연구 가치는 높지만 개인 개발자가 당장 돌릴 도구는 아니다.
4위 하네스²(harness2): 모델은 그대로, 에이전트 주변부를 스스로 고친다
하네스²는 구글 리서치가 관련 논문(「열린 세계를 위한 재귀적 에이전트 하네싱」)과 함께 낸 프레임워크다. 하네스는 모델을 에이전트로 움직이게 하는 주변 장치 전부를 말한다. 시스템 프롬프트, 가드레일, 메모리, 도구 안내, 하위 에이전트, 스킬, 스크립트, 플러그인 8개가 고칠 대상이다.
방식은 두 층이다. 같은 과제를 놓고 수정안을 내고, 실제로 돌려본 뒤, 결과 차이를 비교해 더 나은 하네스를 조립한다(제안-검증-조립). 정답지 없이 돌아간다는 점이 핵심이다. 그렇게 얻은 교훈은 다음 과제를 위한 개선 하네스에 쌓는다. 개발진은 GLM-5와 제미나이 3.5 플래시에서 한 번만 돌려도 법률 업무 벤치마크 LAB의 부분 통과율이 최대 11.8%p 올랐다고 보고했다. 설치 및 실험 환경 구축은 다음과 같은 단계로 진행된다.
- 리눅스, 파이썬 3.12, 패키지 관리자 uv를 준비한다. 저장소 루트에서
uv venv --python 3.12 .venv,uv pip install -e '.[render]'를 실행한다. harness2-demo --output runs/demo --k 2로 데모를 돌린다. 모델 인증 없이 두 가지 재귀 방식을 눈으로 확인할 수 있다.- 실제 모델로 돌리려면 Node.js 20 이상과 구글 클라우드 CLI를 설치하고, .env 파일에 버텍스 AI(Vertex AI) 프로젝트와 모델 ID를 적는다. 이후
harness2-setup lab,harness2 --bench lab --k 1 --max-tasks 1처럼 과제 1개로 시작한다.
쓸 만한 때는 사내에서 만든 에이전트가 모델을 바꾸지 않고도 더 잘 돌아가게 하고 싶을 때다. 프롬프트와 스킬을 사람이 하나씩 고치는 일을 자동화하는 연구용 도구다. 완성형 앱이 아니라서 일반 사용자에게는 맞지 않는다.
모델을 붙인 실험은 API 비용이 나간다. 개발사도 과제를 적게 골라 시작하고, --dry-run으로 호출 없이 과제 선택부터 확인하라고 권한다.
5위 AI 잡 서치(ai-job-search): 해고된 개발자가 실제로 쓴 구직 비서
AI 잡 서치는 클로드 코드를 구직 비서로 바꾸는 작업 흐름 묶음이다. 공고를 찾고, 내 이력과 맞는지 점수를 매기고, 공고별 이력서와 자기소개서를 쓴 뒤 면접 준비까지 맡는다. 모든 작업은 내 컴퓨터에서 돌아간다.
만든 사람은 지구물리학자 출신 매스 로렌첸(Mads Lorentzen)이다. 2025년 말 일자리를 잃고 이 도구로 지원서 69개를 내 1차 면접 20번, 계약 1건을 얻었다고 밝혔다. 올해 6월부터 AI 엔지니어로 일한다. 저장소는 3월에 공개됐고 이번 주 유튜브 소개 영상에서 깃허브 1위로 소개되기도 했다. 에이전트 설정과 구직 파이프라인 구동 절차는 다음과 같다.
- 저장소를 포크해 내려받는다. 파이썬 3.10 이상, 자바스크립트 실행기 번(Bun), 문서 조판 프로그램 LaTeX(lualatexelatex)가 필요하다.
- 클로드 코드에서
/setup을 실행해 경력·기술·희망 조건을 프로필 파일로 만든다. /scrape로 구인 사이트를 뒤져 맞는 공고를 추린다./apply <공고 주소>를 실행하면 적합도 점수와 추천 여부를 낸 뒤 이력서·자기소개서 초안을 쓴다. 검토 에이전트가 비평하고 다시 고친 최종본이 나온다. 면접 전에는/interview를 쓴다.
쓸 만한 때는 여러 회사에 동시에 지원서를 내며 공고마다 이력서를 다시 써야 할 때다. 특히 영문 이력서로 해외 기업에 지원하는 경우에 그대로 들어맞는다.
국내에서 쓰려면 손볼 곳이 있다. 공고 검색 스킬은 덴마크 구인 사이트(잡인덱스, 잡넷 등)에 맞춰져 있고, 이력서도 서구식 양식이다. 클로드 코드는 무료 요금제가 없어 구독이나 API 크레딧이 필요하다. 개발자는 이 프로젝트와 연결된 코인이나 토큰은 없으니 사칭에 주의하라고 적었다.
6위 dsh-퍼지(dsh-purge): 모델 탈옥 프롬프트, 이미 사라진 저장소
dsh-퍼지는 딥시크의 코딩 에이전트 딥시크 하네스(DeepSeek Harness, dsh)에서 어떤 모델이든 안전장치를 풀게 해준다고 내세운 프롬프트 모음이다. 트렌드시프트에는 ‘모든 모델을 위한 탈옥(Jailbreak for every model)’이라는 설명이 남아 있다. 모델마다 프롬프트를 바꿔 끼우는 방식이다.
이 저장소는 이미 사라졌다. 21일 깃허브 API로 조회하자 ‘찾을 수 없음(Not Found)’이 돌아왔다. 작성자가 지웠는지, 깃허브가 내렸는지는 확인되지 않는다. 트렌드시프트 순위에는 지난 집계가 남아 계속 표시된다.
사용법은 싣지 않는다. 탈옥 프롬프트는 모델 회사가 막아 둔 응답을 얻어내려는 도구라, 대부분의 AI 서비스 이용약관 위반이다. 들키면 계정이 정지될 수 있다.
눈여겨볼 점은 이런 저장소가 주간 6위까지 올랐다는 사실 자체다. 원본이 지워진 뒤에는 복제본이 다른 이름으로 도는 일이 흔하다. 출처를 확인할 수 없는 복제본에는 악성 코드가 섞여 있을 수 있다.
7위 맥네이티브게임즈(MacNativeGames): 젤다를 에뮬레이터 없이 맥과 아이폰에서
맥네이티브게임즈는 닌텐도 스위치용 「젤다의 전설 티어스 오브 더 킹덤」을 애플 실리콘 맥, 아이폰, 아이패드에서 돌리는 이식 프로젝트다. 지난 17일 공개됐고, 「야생의 숨결」도 맥에서 지원하기 시작했다.
개발자는 에뮬레이터가 아니라고 강조한다. 스위치와 애플 칩이 모두 ARM 계열이라 게임 코드를 그대로 실행하고, 스위치 시스템 기능은 작은 호스트가 대신 응답한다. 그래픽은 닌텐도의 NVN을 애플의 메탈(Metal)로 다시 짠다. 플레이어들이 모은 셰이더 목록은 4만5980개에 이르러 끊김을 줄이는 데 쓰인다.
사용 조건은 까다롭다. 직접 산 게임 파일(XCI·NSP)과 본인 스위치에서 뽑은 키 파일을 넣고, 스크립트 하나로 맥 앱이나 서명되지 않은 아이폰·아이패드용 설치 파일(IPA)을 만든다. 개발자는 빌드에 클로드 코드 같은 AI 비서를 쓰라고 권한다. 아이폰은 iOS 26 이상, 아이폰 14 이후 기종이어야 한다.
쓸 만한 사람은 게임과 스위치를 이미 가진 맥 사용자, 그리고 게임 이식 기술을 공부하려는 개발자다. 모두가 설치해 쓸 앱은 아니다.
법적 위험은 크다. 저장소는 게임 데이터를 배포하지 않는다고 밝히지만, 스위치 키 추출은 기술적 보호조치 무력화(저작권법 제104조의2)로 볼 여지가 있다. 이 조항의 예외 목록에 ‘본인이 산 게임을 다른 기기에서 돌리는 경우’는 없다. 닌텐도는 2024년 3월 스위치 에뮬레이터 유즈(Yuzu) 개발사에게서 240만달러(약 32억원) 합의금을 받아내고 배포를 중단시켰다. 이 저장소도 언제든 내려갈 수 있다.
8위 dsh-아워-프리-모델(dsh-our-free-model): 공짜 프런티어 모델의 값
dsh-아워-프리-모델은 딥시크 하네스(dsh)에 꽂는 플러그인이다. 로그인도, API 키도 없이 딥시크 V4.1 플래시와 키미(Kimi) K3 같은 모델을 무료로, 무제한 쓴다고 내세운다. 설명은 중국어가 먼저이고 영어가 뒤따른다.
무료 모델의 출처는 두 곳이다. 코딩 에이전트 오픈코드(OpenCode)의 젠(Zen) 게이트웨이와 킬로 AI(Kilo AI)의 공개 무료 모델 묶음을 끌어온다고 밝혔다. 여기까지는 이미 공개된 무료 경로를 모아 주는 수준이다.
사용법 대신 따져볼 점을 적는다. 설명서를 읽으면 권하기 어려운 장치가 세 개 나온다.
- 데스크톱 전용 ‘EAC 채널’은 암호화로 봉인한 자격증명으로 돌아간다. 그 비용을 누가 내는지는 설명에 없다. 이 채널은 깃허브에 로그인해 저장소에 스타를 눌러야 열린다.
- 저장소 관리자가 공지를 올리면 설치된 모든 프로그램에 판 전체 팝업까지 띄울 수 있다. 앱 안에서 한 번 클릭으로 새 버전 코드를 내려받아 바로 교체하는 기능도 있다. 관리자 계정이 뚫리면 사용자 PC로 곧장 코드가 흘러들어갈 수 있는 구조다.
- 킬로 무료 묶음은 입력한 프롬프트가 서비스 개선에 쓰일 수 있다고 고지한다. 플러그인 개발자도 민감한 내용을 보내지 말라고 적었다.
스타를 조건으로 건 설계는 스타와 포크의 비율에도 드러난다. 이번 주 10선 중 나머지 저장소는 포크 1개당 스타가 3~17개였다. 이 저장소는 48개다. 써보려는 사람이 아니라 무료 채널을 열려는 사람이 스타를 눌렀다면 순위도 그만큼 부풀려졌을 수 있다.
무료 모델이 필요하다면 오픈코드나 킬로가 제공하는 무료 경로를 직접 쓰는 편이 낫다. 중간에 끼는 플러그인이 하나 줄어든다.
공짜 모델에 홀려 관리되지 않는 통로를 열어줄 이유는 없다.
9위 필리(Filee): 한글 파일까지 끌어다 놓으면 변환
필리는 끌어다 놓기만 하면 되는 무료 오픈소스 파일 변환기다. 이미지, PDF, 워드, 엑셀, 파워포인트, 전자책, 압축 파일, 동영상, 오디오를 다룬다. 설명서 기준 255개 형식이다. 국내 사용자에게 눈에 띄는 것은 한글(HWPX) 파일을 한컴오피스 없이 바꾼다는 점이다.
모든 변환은 내 컴퓨터에서 오프라인으로 끝난다. 파일을 어디에도 올리지 않고, 결과물은 원본 옆에 저장한다. HWP에서 HWPX를 거쳐 DOCX로 가는 식의 다단계 변환 경로도 자동으로 찾는다. 지난 9월 말 공개되었으며, 설치와 사용 절차는 직관적인 세 단계로 이뤄진다.
- 깃허브 릴리스 페이지에서 내려받는다. 윈도우 10·11은 설치판과 포터블판이 있고, 맥(macOS 13 이상)과 리눅스는 압축을 푼 뒤
./install.sh를 실행한다. - Ctrl 키(맥은 Option)를 누른 채 파일을 끌면 커서 옆에 도넛 모양 메뉴가 뜨고, 그 파일에 맞는 형식만 보인다. 원하는 형식 위에 놓으면 끝이다.
- 자주 쓰는 변환은 감시 폴더로 만들어 둔다. 폴더에 들어오는 파일을 자동으로 바꾼다. 터미널에서는
filee명령을 쓴다.
쓸 만한 때는 한컴오피스가 없는 컴퓨터로 관공서·학교의 HWP 문서를 받았을 때다. 계약서나 소장처럼 온라인 변환 사이트에 올리기 꺼려지는 문서를 바꿀 때도 맞는다. 이번 10선 중 코딩 지식 없이 쓸 수 있는 거의 유일한 도구다.
맥용은 아직 미리보기판이고 애플 공증을 받지 않아, 처음 실행할 때 보안 설정에서 따로 허용해야 한다. HWP 변환 품질, 특히 표와 도형이 얼마나 유지되는지는 이번에 직접 시험하지 못했다.
10위 XERJ: 에이전트가 파일을 한 장씩 읽지 않게 하는 로컬 검색엔진
XERJ는 내 컴퓨터에서 도는 검색엔진이자 AI 에이전트용 MCP 서버다. 러스트(Rust)로 만든 실행 파일 하나가 코드, 문서, 로그, CSV, PDF를 색인한다. 키워드 검색(BM25), 벡터 검색, 둘을 섞은 하이브리드 검색을 모두 지원하고, 엘라스틱서치(Elasticsearch)와 같은 방식으로 호출할 수 있다.
개발자가 내세우는 용도는 ‘참고 코딩’이다. 에이전트가 과제와 비슷한 오픈소스 저장소를 내려받아 색인하고, 남들이 같은 문제를 어떻게 풀었는지 검색한 뒤 코드를 쓴다. 개발사는 자체 실험에서 같은 과제 16개를 모두 풀면서 출력 토큰을 2.7분의 1로 줄였다고 밝혔다. 제3자 검증은 아직 없는 상태다. 로컬 서버 기동 및 에이전트 연동 절차는 다음과 같다.
curl -fsSL https://xerj.org/get | sh로 설치한다. 윈도우는 설명서의 수동 설치 절차를 따른다.xerj --insecure --data-dir ~/xerj-data &로 서버를 띄우고,xerj init으로 클로드 코드·커서에 연결한다.xerj autoindex ~/내프로젝트로 폴더를 색인한다. 이후xerj search "찾는 내용"으로 파일과 줄 번호를,xerj def "함수명"으로 정의 위치를 찾는다.xerj gain은 절약한 토큰을 보여준다.
쓸 만한 때는 크고 오래된 코드베이스에서 에이전트가 파일을 뒤지느라 토큰을 많이 쓸 때다. 에이전트에게 장기 기억 저장소를 붙이거나, 외부 서버 없이 사내 문서로 검색 증강 생성(RAG)을 꾸리고 싶을 때도 맞는다.
--insecure 옵션은 형식이 아니다. 암호화와 API 키 인증을 모두 끄므로, 해당 포트에 닿는 누구나 모든 색인을 읽고 지울 수 있다. 기본값은 내 컴퓨터(127.0.0.1)에서만 열리지만, 개인 개발용 PC가 아니면 인증을 켜고 써야 한다. 설치 스크립트를 바로 실행하는 curl | sh 방식도 내용을 먼저 열어보는 편이 안전하다.
보안 옵션을 끈 로컬 검색엔진은 열린 대문이나 다름없다.
한눈에 보기
바로 써볼 만한 것은 1·2·5·9·10위 다섯 개다. 3·4위는 연구·인프라용이고, 6·7·8위는 쓰기 전에 법적·보안 위험부터 따져야 한다.
| 순위 | 저장소 | 한 줄 정의 | 이런 사람에게 | 코딩 에이전트 | 라이선스 | 깃허브 스타 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | cleanyourtv | 안드로이드 TV 광고 제거·홈 화면 교체 | 보급형 스마트 TV 사용자 | 필요 | 확인 안 됨 | 1만2938 |
| 2 | REA | 에이전트용 역공학 MCP | 개발자·보안 담당자 | 필요 | MIT | 34만9534 |
| 3 | DeepInfer | 딥시크 상용 추론 엔진 | GPU 클러스터 운영사 | 불필요 | Apache-2.0 | 1만4192 |
| 4 | harness2 | 에이전트 하네스 자동 개선 | 에이전트 연구·개발팀 | 필요 | Apache-2.0 | 1만5779 |
| 5 | ai-job-search | 구직 전 과정 자동화 | 구직자(특히 해외 지원) | 필요 | MIT | 6만1041 |
| 6 | dsh-purge | 모델 탈옥 프롬프트 | 권하지 않음 | 필요 | 삭제됨 | 삭제됨 |
| 7 | MacNativeGames | 젤다 맥·iOS 이식 | 게임·기기 보유 맥 사용자 | 권장 | MIT | 2968 |
| 8 | dsh-our-free-model | dsh용 무료 모델 플러그인 | 권하지 않음 | 필요 | MIT | 3만1233 |
| 9 | Filee | 오프라인 파일 변환(HWP 포함) | 누구나 | 불필요 | MIT | 8233 |
| 10 | xerj | 에이전트용 로컬 검색엔진 | 대형 코드베이스 개발자 | 필요 | Apache-2.0 | 1만2472 |
스타·라이선스는 21일 깃허브 API 조회값이다. 스타는 누적 수치라 트렌드시프트 순위와는 순서가 다르다.
설치 전에는 세 가지를 확인한다.
- 저장소 주소가 공식인지 본다. 순위에 오른 도구는 이름을 흉낸 복제본이 금방 나온다.
- 도구가 얻는 권한을 본다. TV 디버깅, 게임기 키, 인증을 끄는 서버 옵션처럼 사용자가 직접 문을 열어야 하는 경우가 많다.
- 비용을 본다. 도구는 무료여도 붙여 쓰는 코딩 에이전트는 대개 유료 구독이나 API 사용료가 든다.
