오픈 소스. 새로운 가능성.

Ponytail은 AI 코딩 에이전트가 더 적고 단순한 코드를 작성하도록 유도하는 스킬/플러그인/규칙 세트로, 7단계 결정 사다리와 리뷰/감사 명령을 제공합니다. Claude Code, Codex, Copilot CLI, Gemini, OpenCode 등 다양한 코딩 도구를 플러그인 설치 또는 규칙 파일로 지원합니다.

388개의 프로덕션 준비형 AI 코딩 에이전트 스킬, 플러그인, 및 페르소나를 담은 오픈소스 라이브러리. Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, Cursor, 및 9개의 추가 도구와 호환되며, 엔지니어링, 마케팅, 제품, 컴플라이언스, C-레벨 자문, 및 연구 도메인을 다룹니다.

Headroom은 AI 에이전트가 LLM에 전달하기 전 도구 출력, 로그, RAG 청크, 파일 및 대화 기록을 압축하여 토큰 사용량을 줄이고 핵심 정보를 유지하는 로컬 컨텍스트 압축 레이어입니다. Claude, Codex, Copilot, Cursor 등 다양한 에이전트와 호환됩니다.

Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Antigravity CLI, GitHub Copilot 등에서 사용 가능한 94개 플러그인, 202개 에이전트, 183개 기술, 105개 명령어를 제공하는 멀티-하arness 에이제인트 플러그인 마켓플레이스입니다.

AI 우선 엔지니어링 툴킷으로 전문 지식, 워크플로우, 표준을 제공해 AI 코딩 에이전트를 시니어 모바일 엔지니어로 전환합니다.

GitHub Copilot을 확장하는 커뮤니티 기반 사용자 정의 모음입니다. 커스텀 에이전트, 지침, 스킬, 훅, 워크플로우, 플러그인을 포함하며 검색 가능한 웹사이트와 학습 허브, 설치 가능한 플러그인 마켓플레이스를 제공합니다.

Jules Prompts는 코딩 에이전트용 기계 판독 가능 작업 프롬프트와 Agent Skills 라이브러리로, 깨진 설정 스크립트, 모호한 이슈, 사용 불가능한 서비스가 필요한 테스트 등 일반적인 에이전트 실패를 다룹니다. 결함을 심은 픽스처도 포함합니다.

CL4R1T4S는 OpenAI, Google, Anthropic, xAI 등 주요 AI 모델의 시스템 프롬프트와 가이드라인을 수집해 공개하는 투명성 아카이브 프로젝트입니다.

이것은 AI Agent 분야의 오픈소스 서적 및 튜토리얼 모음으로, GitHub에서 인기 있는 LLM Agent 서적, 강좌 및 관련 코드 저장소를 엄선했습니다. 중문/영문 오픈소스 서적, 상업 서적의 코드, 논문 목록, Agent 규칙서, 집필 실험, Harness 생태계 및 주요 Agent 프레임워크를 포함합니다. 매일 Star 수를 자동 업데이트하고 인기순으로 정렬하며 추천 학습 경로를 제공합니다.

AgnosticUI Local (v2)는 React, Vue, Svelte, Lit을 지원하는 CLI 기반 프레임워크 불가지론적 UI 컴포넌트 라이브러리로, 55개의 접근성 높은 컴포넌트, CSS 커스텀 속성 테마 및 AI 프롬프트 플레이북을 제공합니다.

초보자를 위한 무료 21개 레슨 Microsoft 과정으로, LLM, 프롬프트 엔지니어링, RAG, 에이전트, 파인튜닝 등을 다루며 Python/TypeScript 예제를 제공합니다.

Caveman은 AI 코딩 보조 도구용 스킬과 프록시로, 출력 토큰을 최대 65%, 입력 토큰을 약 3분의 1 줄여줍니다. CLI를 통해 30개 이상 에이전트와 호환되며, 벤치마크 데이터와 프라이버시 친화적テレ米制御 기능을 제공합니다.

Deep Suite는 AI 코딩 에이전트용 하니스 레이어로, Claude Code/Codex/Grok 등에게 구조화된 개발을 강제합니다. 계획-검증-다큐멘테이션 기반 10개 플러그인으로 구성됩니다.

프롬프트 엔지니어링, RAG, AI 에이전트, LLM 최적화를 다루는 포괄적인 오픈소스 가이드입니다. 튜토리얼, 연구 논문, 도구, 노트북을 포함합니다.

HermesMade는 AI 사용자들의 일반적인 고충을 해결하기 위해 설계된 6개의 CLI 도구 모음입니다. 이 도구들은 검열 위험 분석, 모델 품질 모니터링, API 비용 최적화, 로컬 LLM 배포, 코드 검사, 그리고 작업 비용 추정을 다룹니다.

Context Engineering Protocol (CEP)는 AI 코딩 에이전트 스킬을 제공하여 코드 그래프, 요구 사항, 조직 규칙, 제약 조건 등 인간 승인된 소스 속성 컨텍스트 패키지를 생성하기 전에 준비합니다. 출력을 인간 승인에 의해 제어하고 Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, OpenAI Codex와 같은 다양한 AI 코딩 에이전트와 호환됩니다.