hermesmade

HermesMade는 Reddit과 같은 플랫폼에서 보고된 AI 사용자들의 구체적인 불만을 해결하기 위해 만들어진 독립적인 명령줄 인터페이스(CLI) 도구 모음입니다. 이 프로젝트는 데이터 기반 접근 방식을 강조하며, 공격적인 AI 검열, 무음 모델 저하, 불투명한 API 가격, 그리고 복잡한 로컬 LLM 설정과 같은 일반적인 고충을 식별합니다. 저장소에는 6개의 주요 도구가 포함되어 있습니다: 1. **prompt-inspector**: 폭력, 정치, 성인 콘텐츠 등 다양한 범주에 걸쳐 트리거 단어를 감지함으로써 검열 위험에 대해 프롬프트를 분석합니다. 또한 학술적 접두사 같은 재작성 전략을 제안하고, Gemma, DeepSeek, Llama와 같은 로컬 LLM을 위한 검열되지 않은 프리셋을 제공합니다. 2. **model-watch**: 추론, 코딩, 환각에 대한 표준화된 테스트를 실행하여 AI 모델의 품질을 모니터링합니다. 시간 경과에 따른 점수 이력을 추적하고, 역사적 기준선에 비해 유의미한 저하가 발생하면 사용자에게 경고합니다. 3. **api-cost**: OpenAI, Anthropic, DeepSeek과 같은 제공업체에서 제공하는 18개 모델의 가격을 비교합니다. 특정 시나리오(코딩, 채팅, 글쓰기)에 대해 비용 효율적인 모델을 추천하고, 지출 추적기를 포함합니다. 4. **llm-deploy**: 하드웨어 사양(RAM, GPU)을 감지하고, 적합한 모델과 설치 명령(예: Ollama용)을 추천함으로써 로컬 LLM 설정을 지원합니다. 5. **code-inspector**: 하드코딩된 API 키나 가변 기본값과 같은 품질 문제를 확인하기 위해 AI가 생성한 코드를 스캔하고, 검토 점수를 제공합니다. 6. **task-cost-estimator**: 특정 AI 작업에 대한 비용을 추정합니다. 설치는 단일 명령 스크립트를 통해 지원되며, 각 도구에 대해 개별적으로 pip 설치도 가능합니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있으며, 각 도구에 대한 별도의 디렉토리를 갖는 모노레포 구조로 구성되어 있습니다.