Prompt Engineering

Source: https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering at 23542555e534
License: Apache-2.0
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This edition is an AI-assisted translation.

Awesome Awesome️

Prompt Engineering and Context Engineering에 대한 자원의 손으로 수집 - 종이, 도구, 모델, APIs, 벤치 마크, 코스 및 큰 언어 모델과 작업을위한 지역 사회.

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∂ 시작

신속한 엔지니어링 이 길을 따라:

기본 학습 → ChatGPT Prompt 엔지니어링 (무료, ~90분)
자주 묻는 질문 → DAIR의 신속한 엔지니어링 가이드. 사이트맵 (오픈소스, 종합)
연구 공급자 docs → OpenAI Prompt 엔지니어링 가이드 · Anthropic Prompt 엔지니어링 가이드
필드가 헤드링되는 곳 → Anthropic: AI Agents를 위한 효과적인 Context 기술설계
연구 읽기 → Prompt 보고서 - 1,500개 이상의 종이에서 58개 이상의 신속한 기술

회사 소개

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주요 설문 조사

Prompt 보고서 : Prompting 기술의 체계적인 조사 [2024] — 가장 종합적인 설문 조사: 58개의 텍스트와 40개의 멀티모드 프린트 기술을 1,500개 이상의 논문으로 표현합니다. OpenAI, Microsoft, Google, 스탠포드와 공동 승인.
큰 언어 모델에 있는 Prompt 기술설계의 체계적인 조사: 기술 및 신청 [2024] - 각 작업 성능 요약과 응용 분야의 44 기술.
다른 NLP 작업에 대한 LLMs의 신속한 엔지니어링 방법의 조사 [2024] - 29 NLP 작업에 걸쳐 39의 신속한 방법.
Auto Prompt Engineering의 조사: 최적화 관점 [2025] — discrete/continuous/hybrid 최적화 문제로 자동 PE 방법을 형성합니다.
큰 언어 모델에 대한 효율적인 Prompting 방법 : 설문 조사 [2024] — 효율성 중심의 신속한 조사 (압축, 최적화, APE) 계산 및 대기 시간 감소.
Enigmatic Labyrinth를 통해 Navigate : 생각의 체인 조사 [2023, ACL 2024] - 체계적인 CoT 조사.
Demystifying Chains, 나무, 그리고 생각의 그래프 [2024] — 멀티 프롬프트 소문을 위한 통합 프레임 워크.
큰 언어 모델에 대한 Goal-centric Prompt 엔지니어링 : 설문 조사 [2024] - 명시된 작업 목표의 주위에 설계된 신속한 초점.
상승 Era: LLMs를 위한 긴 사슬의 조사 [2025] - O1/R1-era 모델의 짧은 CoT에서 Distinguishes Long CoT.

Prompt 최적화 및 자동적인 Prompting

OPRO: Optimizers로 큰 언어 모델 [2023, NeurIPS 2024] - 메타 프롬츠를 통해 최적화자로 LLM을 사용합니다. 최적화 된 프롬프트는 BBH에서 최대 50 %까지 인간의 디자인 된 것을 제공합니다.
DSPy: Compiling Declarative 언어 모형은 각자 개량 관으로 통화합니다 [2023, ICLR 2024] - 자동 신속한 최적화와 프로그래밍을위한 프레임 워크.
MIPRO: Multi-Stage Language Model Program을 위한 최적화 지침 및 데모 [2024, EMNLP 2024] - 멀티 스테이지 LM 프로그램에 대한 Bayesian 최적화; 최대 13% 정확도 이득.
TextGrad: 텍스트를 통해 자동 “Differentiation” [2024] - gradients로 textual Feedback을 가진 computation 도표로 화합물 AI 체계를 대우하십시오. 자연에 게시.
계정 관리 [2023, ACL 2024] - 분산 된 프롬프트를 자동으로 선택하기위한 진화 알고리즘 접근.
AI 시스템의 Meta Prompting [2023, ICLR 2024 워크샵] - 범주 이론을 사용하여 공식화 된 사례 분석 구조 템플릿.
Prompt 엔지니어 (PE2) [2024, ACL Findings] — LLM을 meta-prompt로 사용하여 단계별 템플릿을 사용하여 신속한 결과를 크게 개선합니다.
큰 언어 모형은 인간 수준 Prompt 엔지니어입니다 [2022] - APE를 통해 자동 프롬프트 생성.
Hard Prompts Made Easy : Prompt Tuning을위한 Gradient 기반 분리 최적화 [2023]
SPO: 자기 감독된 Prompt 최적화 [2025] - 사전 방법의 비용의 1-6 %의 경쟁 성능.

신속한 압축

LLMLingua-2: 능률적인 믿을 수 있는 작업 Agnostic Prompt 압축을 위한 자료 증류 [2024, ACL 2024] - GPT-4 데이터 증류와 LLMLingua보다 3x-6x 빠릅니다.
채용 정보 [2023, ACL 2024] - 긴 컨텍스트에 대한 문제 인식 압축; 4x의 적은 토큰과 21.4% 성능 향상.
큰 언어 모델에 대한 신속한 압축 : 설문 조사 [2024] - 하드 및 소프트 프롬프트 압축 방법의 종합 조사.

Reasoning 전진

LLM 시험 시간 계산 최적화 [2024] - 최적의 테스트 시간 계산 할당을 표시합니다 14x 큰 모델.
DeepSeek-R1: Reinforcement Learning을 통해 LLMs의 Reasoning Capability 집중 [2025] - 순수한 RL-trained reasoning 모델 매칭 o1; 증류 변형이있는 오픈 소스.
s1: 간단한 시험 시간 확장 [2025] — 1,000개의 예에서 SFT는 “budget forcing”을 통해 경쟁적인 납세 모델을 만듭니다.
언어 모델: Blueprint [2025] — 체계적인 프레임 워크는 LM 접근법의 이유를 정리합니다.
LLMs에서 Demystifying 긴 사슬의 거친 Reasoning [2025] - 현대 소싱 모델의 긴 CoT 행동 분석.
Graph of Thoughts: LLM과 함께 Elaborate 문제 해결 [2023, AAAI 2024] - 모델은 임의 그래프로 생각; 분류에 ToT에 대한 62% 품질 개선.
생각의 나무 : LLM과 해결 문제 해결 [2023, NeurIPS 2023] - 소원 경로에 대한 트리 검색.
모든 것의 Thoughts [2023] - MCTS를 통해 CoT, ToT 및 외부 해결자를 통합합니다.
Skeleton-of-Thought의 [2023] - 최대 2.69x speedup에 대한 응답 골격 세대를 통해 병렬 디코딩.
큰 언어 모델에서 Elicits Reasoning을 극복하는 생각의 사슬 [2022] - 기초 CoT 종이.
Self-Consistency는 Thought Reasoning의 사슬을 개량합니다 [2022] — 신뢰성을 위한 다수 CoT 산출을 모으기.
대용량 모델은 Zero-Shot Reasoners입니다. [2022] - “Let’s think step by step” 0-shot reasoning 방아쇠.
ReAct : 언어 모델의 Reasoning 및 Acting [2022] - 이유 및 도구 사용.

In-Context 학습

많은 Shot In-Context 학습 [2024, NeurIPS 2024 스포트라이트] - ICL을 수백/thousands로 흩어지게 합니다. Reinforced 및 Unsupervised ICL을 소개합니다.
Multimodal Foundation 모델의 많은 Shot In-Context 학습 [2024] — 14개의 데이터셋에 걸쳐 ~2,000개의 예제로 다모탈 ICL을 스케일링합니다.
Demonstrations의 역할 재생 : In-Context Learning Work는 무엇입니까? [2022]
환상적인 주문 프롬프트 및 Them 찾기 [2021] - 몇 샷 신속한 주문 감도를 극복합니다.
사용 전에 Calibrate : 언어 모델의 Few-Shot 성능 향상 [2021]

Agentic Prompting 및 다중 상태 시스템

Agentic 대형 언어 모델: 설문 조사 [2025] — 포괄적인 설문 조사는 소싱, 행동 및 상호 작용 기능을 통해 에이전트 LLM을 구성합니다.
대용량 모델 기반 멀티-Agents: 진행 및 도전의 조사 [2024] - 덮음, 통신 및 성장 메커니즘.
다기능 협업 메커니즘: LLM의 조사 [2025] - LLM 기반 멀티 시약 시스템의 리뷰 및 협력 전략.
AutoGen: 차세대 LLM 애플리케이션을 Multi-Agent Conversation 통해 구현 [2023] - Microsoft의 기초 다중 시약 프레임 워크 용지.
ToolLLM: 마스터 16000+ Real-World APIs에 큰 언어 모델을 촉진 [2023, ICLR 2024] — LLMs는 대규모 실제 API 컬렉션을 사용합니다.
SWE-bench: 언어 모델은 Real-World GitHub 이슈를 해결할 수 있습니까? [2023, ICLR 2024] - 벤치 마크 구동 에이전트 코딩 진행.
AgentBench : 에이전트로 LLM을 증발 [2023, ICLR 2024] - 8 환경의 벤치 마크.
PAL : 프로그램 지원 언어 모델 [2023] - 코드 해석에 대한 통합.

텍스트로 이미지 생성

Text-to-Music/오디오 세대

기초지 (Pre-2024)

이 종이는 현대 신속한 기술설계가 위에 건설하는 핵심 개념을 설치했습니다:

언어 모델은 Few-Shot Learners (GPT-3) [2020] — 규모에서 몇 샷 프린트를 시연.
Prefix-Tuning: 생성을 위한 지속적인 Prompts 최적화 [2021]
Parameter-Efficient Prompt Tuning를 위한 가늠자의 힘 [2021]
큰 언어 모델에 대한 신속한 프로그래밍 : Few-Shot Paradigm을 넘어 [2021]
작업 표시: 언어 모델과 중간 컴퓨팅을위한 스크래치 패드 [2021]
Commonsense Reasoning에 대한 지식 평가 [2021]
사전 훈련 된 언어 모델 더 나은 Few-shot Learners [2021]
AutoPrompt : 자동 생성 된 Prompts와 언어 모델의 Eliciting 지식 [2020]
어떤 언어 모델을 알 수 있습니까? [2020]
Prompt 패턴 카탈로그는 ChatGPT와 Prompt Engineering을 강화 [2023]
합성 Prompting: LLMs를 위한 Chain-of-Thought Demonstrations 생성 [2023]
Progressive Prompts: 언어 모델에 대한 지속적인 학습 [2023]
복잡한 문제 해결 [2022]
Decomposed Prompting: 복잡한 작업을 해결하기위한 모듈 식 접근 [2022]
PromptChainer : Visual Programming을 통해 큰 언어 모델 Prompts Chaining [2022]
저에게 물어보세요: 언어 모델에 대한 간단한 전략 [2022]
믿을 수 있는 GPT-3를 극복하기 [2022]
두 번째 생각에서 단계로 생각하지 마십시오! Zero-Shot Reasoning의 편견과 독성 [2022]

도구 및 코드

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Prompt 관리 및 테스트

이름 *	이름 *	팟캐스트
Promptfoo	테스트, 평가 및 Red-teaming LLM 프롬프트를 위한 오픈 소스 CLI. YAML 구성, CI/CD 통합, adversarial 테스트. ~9K+ ⭐	GitHub
Promptify	해결 NLP LLM의 문제 & 쉽게 GPT, PaLM 및 Promptify와 같은 인기있는 유전 모델에 대한 다른 NLP 작업 프롬프트를 생성	[Github]
Agenta	Open-source LLM Developer platform for 신속한 관리, 평가, 인간 피드백 및 배포.	GitHub
PromptLayer	버전, 테스트 및 모니터링 모든 신속한 및 강력한 evals, 추적 및 회귀 세트와 에이전트.	Website
Helicone	생산 신속한 모니터링 및 최적화 플랫폼.	Website
LangGPT	Structured 및 meta-prompt 디자인을 위한 기구. 10K+ ⭐·	GitHub
ChainForge	코드없이 LLM 신속한 응답을 구축, 테스트 및 비교하기위한 비주얼 도구 키트.	GitHub
LMQL	LLMs에 대한 쿼리 언어 복잡한 신속한 논리 프로그래밍 가능.	GitHub
Promptotype	LLM 프롬프트 개발, 테스트 및 관리를위한 플랫폼.	Website
PromptPanda	신속한 작업 흐름을 간소화하기위한 AI-powered 신속한 관리 시스템.	Website
Promptimize AI	브라우저 확장은 모든 AI 모델에 대한 사용자 프롬프트를 자동으로 개선합니다.	Website
PROMPTMETHEUS	Web-based “Prompt Engineering IDE”는 이차적으로 생성하고 실행된 프롬프트입니다.	Website
Better Prompt	생산에 밀어 전에 LLM 프롬프트에 대한 테스트 스위트.	GitHub
OpenPrompt	신속한 연구를위한 오픈 소스 프레임 워크.	GitHub
Prompt Source	Toolkit for create, sharing, and using natural language prompts.	GitHub
Prompt Engine	LLMs (Microsoft)에 대한 프롬프트 생성 및 유지를위한 NPM 유틸리티 라이브러리.	GitHub
PromptInject	Adversarial 신속한 공격에 LLM 견고성의 양적 분석을위한 프레임 워크.	GitHub
LynxPrompt	AI IDE config 파일을 관리하기위한 자체 호스팅 플랫폼 (.cursorrules, CLAUDE.md, copilot-instructions.md). 웹 UI, REST API, CLI 및 30 + AI 코딩 조수를위한 청사진 시장.	GitHub
flompt	Visual AI prompt Builder는 12개의 semantic 블록(role, context, constraints, examples, etc.)로 프린트하고 최적화된 XML로 컴파일합니다. ChatGPT/Claude/Gemini 및 Claude Code Agent를 위한 MCP 서버의 브라우저 확장. 무료, 오픈 소스.	Website

LLM 평가 도구

이름 *	이름 *	팟캐스트
DeepEval	RAG, 에이전트 및 CI/CD 통합과 대화를 다루는 오픈 소스 평가 프레임워크. ~7K+ ⭐	GitHub
Ragas	지식 기반 테스트 세트 및 30 + 미터와 RAG 평가. ~8K + ⭐	GitHub
LangSmith	LLM 응용 프로그램을 디버깅, 테스트, 평가 및 모니터링을위한 LangChain의 플랫폼.	Website
Langfuse	트래킹, 프롬프트 관리 및 인문학을 통한 오픈소스 LLM 관측성. ~7K+ ⭐	GitHub
Braintrust	AI 평가 플랫폼 종료, SOC2 Type II 인증.	Website
Arize AI / Phoenix	실시간 LLM 모니터링 및 추적.	GitHub
TruLens	LLM 앱을 평가하고 설명합니다. Hallucinations, relevance, 접지를 추적합니다.	GitHub
InspectAI	벤치 마크 (UK AISI)에 대한 증발 에이전트에 대한 목적 내장.	GitHub
Opik	Evaluate, 테스트 및 선박 LLM 응용 프로그램 dev 및 생산 수명주기.	GitHub
EvalView	YAML 시험 케이스, 회귀 탐지 및 생산 모니터링을 가진 다단계 AI 대리인을 시험하는 CLI 공구.	GitHub

에이전트 Frameworks

이름 *	이름 *	팟캐스트
LangChain / LangGraph	가장 널리 채택 된 LLM 앱 프레임 워크; LangGraph는 그래프 기반 멀티 스텝 에이전트 워크플로우를 추가합니다. ~100K+ / ~10K+ ⭐	GitHub · LangGraph
CrewAI	700개 이상의 통합을 갖춘 AI 에이전트 오케스트라 조정. ~44K+ ⭐	GitHub
AutoGen (AG2)	Microsoft의 다중 시약 대화 프레임 워크. ~40K+ ⭐·	GitHub
DSPy	자동 프롬프트/무게 최적화를 갖춘 LLM 프로그래밍을위한 Stanford의 프레임 워크. ~22K+ ⭐·	GitHub
OpenAI Agents SDK	기능 호출, 난간 및 손전등이있는 공식 에이전트 프레임 워크. ~10K+ ⭐·	GitHub
Semantic Kernel	Microsoft의 AI 프레임 워크는 M365 Copilot을 강화합니다; C#, Python, Java. ~24K+ ⭐	GitHub
LlamaIndex	RAG 및 에이전트 기능을 위한 데이터 프레임 워크. ~40K+ ⭐·	GitHub
Haystack	RAG 및 대리인을 위한 파이프라인 건축술을 가진 Open-source NLP 기구. ~20K+ ⭐·	GitHub
Agno (formerly Phidata)	microsecond 순간을 가진 Python 대리인 기구. ~20K+ ⭐·	GitHub
Smolagents	얼굴의 최소 부호 중심 대리인 기구 (~1000 LOC). ~15K+ ⭐	GitHub
Pydantic AI	구조 검증을 위한 Pydantic를 사용하는 유형 안전한 대리인 기구. ~8K+ ⭐	GitHub
Mastra	조수, RAG 및 관찰성을 가진 TypeScript AI 대리인 기구. ~20K+ ⭐·	GitHub
Google ADK	Gemini 및 Google Cloud와 통합 된 Agent Development Kit.	GitHub
Strands Agents (AWS)	깊은 AWS 통합을 가진 Model-agnostic 기구.	GitHub
Langflow	드래그 앤 드롭이있는 노드 기반 시각적 에이전트 빌더. ~ 50K + ⭐	GitHub
n8n	AI 대리인 기능 및 400+ 통합을 가진 Workflow 자동화. ~60K+ ⭐·	GitHub
Dify	툴링 에이전트와 RAG를 활용한 에이전트 워크플로우를 위한 올인원 백엔드	GitHub
PraisonAI	멀티 AI 100+ LLM 지원, MCP 통합 및 내장 메모리를 가진 대리인 기구.	GitHub
Neurolink	Multi-provider AI Agent Framework는 워크플로우 오케스트라와 함께 12+ 제공업체를 통합합니다.	GitHub
Composio	0 설정으로 AI 에이전트에 100 + 도구를 연결합니다.	GitHub

Prompt 최적화 도구

이름 *	이름 *	팟캐스트
DSPy	자동 프롬프트 튜닝을 위한 다중 최적화기 (MIPROv2, BoottrapFewShot, COPRO). ~22K+ ⭐	GitHub
TextGrad	텍스트 (Stanford)를 통해 자동 차별화. ~2K + ⭐	GitHub
OPRO	Google DeepMind의 최적화를 통해 프롬프트합니다.	GitHub

Red Teaming 및 Prompt 보안

이름 *	이름 *	팟캐스트
Garak (NVIDIA)	LLM 취약성 스캐너, 주입 및 탈옥 - “LLMs를위한 Nmap.” ~3K + ⭐	GitHub
PyRIT (Microsoft)	자동화된 빨간teaming를 위한 Python 위험 ID 공구. ~3K+ ⭐	GitHub
DeepTeam	40+ 취약점, 10+ 공격 방법, OWASP Top 10 지원.	GitHub
LLM Guard	LLM I/O 검증을 위한 보안 툴킷. ~2K+ ⭐	GitHub
NeMo Guardrails (NVIDIA)	대화 시스템을 위한 풀그릴 난간. ~5K+ ⭐	GitHub
Guardrails AI	시스템 신뢰성을 보장하기 위해 엄격한 출력 형식 (JSON schemas)를 정의합니다.	Website
Lakera	실시간 신속한 주입 탐지를 위한 AI 보안 플랫폼.	Website
Purple Llama (Meta)	CyberSecEval을 포함한 오픈 소스 LLM 안전 평가	GitHub
GPTFuzz	자동화된 탈옥 템플렛 생성 달성 >90% 성공률.	GitHub
Rebuff	신속한 주사의 탐지 및 예방을위한 오픈 소스 도구.	GitHub
AgentSeal	“Open-source Scanner는 신속한 주입 및 추출 취약점을위한 AI 에이전트를 테스트하기 위해 150 공격 프로브를 실행합니다.”	GitHub

MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)

MCP는 Anthropic (Nov 2024, Linux Foundation Dec 2025)에 의해 개발 된 개방형 표준이며 표준 인터페이스를 통해 외부 데이터 소스 및 도구에 AI 보조를 연결하는 데 사용됩니다. 그것은 있다 97M+ 월간 SDK 다운로드 GitHub, Google 및 대부분의 주요 AI 제공 업체에 의해 채택되었습니다.

이름 *	이름 *	팟캐스트
MCP Specification	핵심 의정서 명세와 SDK. ~15K+ ⭐	GitHub
MCP Reference Servers	공식 구현: fetch, filesystem, GitHub, Slack, Postgres.	GitHub
FastMCP (Python)	MCP 서버 구축을위한 고급 Pythonic 프레임 워크. ~5K + ⭐	GitHub
GitHub MCP Server	GitHub의 Repo, Issue, PR 및 Actions 상호 작용을 위한 공식 MCP 서버. ~15K+ ⭐·	GitHub
Awesome MCP Servers	10,000개 이상의 커뮤니티 MCP 서버 목록 ~30K+ ⭐·	GitHub
Context7	MCP 서버는 code hallucination을 줄이기 위해 version-specific 문서를 제공합니다.	GitHub
GitMCP	도메인을 변경하여 GitHub 저장소에 원격 MCP 서버를 만듭니다.	Website
MCP Inspector	MCP 서버 개발을위한 비주얼 테스트 도구.	GitHub

Vibe 코딩 및 AI 코딩 보조

🟢 = 오픈 소스 · 🔵 = 상용 · 🟣 = 오픈 소스 + 상용 (핵심은 오픈, 클라우드/API는 유료)

CLI 기반 코딩 에이전트

Codebase를 이해하고 다단계 작업을 수행한 Terminal-native Agentic 도구.

이름 *	이름 *	제품정보	팟캐스트
Claude Code	Anthropic의 에이전트 코딩 CLI; 전체 코덱을 이해하고 자연 언어를 통해 복잡한 다중 단계 작업을 수행합니다.	🔵	Docs
OpenAI Codex CLI	OpenAI의 오픈 소스 터미널 코딩 에이전트; 경량, 현지 최초, 샌드박스 코드 실행. ~68K+ ⭐	🟣	GitHub
Gemini CLI	Google의 오픈 소스 터미널 AI 에이전트 1M-token 컨텍스트 윈도우와 구글 검색 접지. ~96K + ⭐	🟣	GitHub
Qwen Code	Qwen3-Coder에 최적화 된 오픈 소스 터미널 AI 에이전트; 멀티 프로토콜 지원 (OpenAI / Anthropic / Gemini APIs), 1,000 무료 요청 / 일. ~ 21K + ⭐	🟢	GitHub
Aider	깊고 Git 통합을 가진 맨끝에 있는 AI 쌍 프로그램; 지도 전체 codebases 및 자동 질량 변화. ~42K+ ⭐	🟢	GitHub
OpenCode	강력한 오픈 소스 AI 코딩 에이전트 아름다운 TUI; 거의 모든 AI 모델 제공 업체를 지원합니다. ~120K+ ⭐	🟢	GitHub
Goose	Block (Square/Cash App)의 Extensible open-source AI 에이전트; 설치, 실행, 편집 및 LLM 테스트. ~29K + ⭐	🟢	GitHub
Crush	멀티 모델 지원, LSP 통합 및 아름다운 터미널 UI와 함께 Charmbracelet의 매력적인 에이전트 코딩 에이전트. ~9K + ⭐	🟢	GitHub
Amazon Q Developer CLI	AWS의 터미널에서 에이전트 채팅 경험; Kiro CLI로 전환.	🟣	GitHub
Amp	Sourcegraph의 에이전트 코딩 도구 (Cody Successor); CLI와 IDE의 작동.	🔵	Website
Junie CLI	JetBrains의 LLM-agnostic 코딩 에이전트 CLI (beta 2026); 모든 주요 모델 제공 업체를 지원합니다.	🔵	Website
Autohand Code CLI	멀티 프로바이더 LLM 지원, 40 + 도구 및 모듈 기술 시스템을 갖춘 자율 터미널 코딩 에이전트.	🟢	GitHub

AI 코드 편집기 / IDE

독립 편집기 또는 딥 AI 통합과 IDE 포크.

이름 *	이름 *	제품정보	팟캐스트
Cursor	Leading AI-native code editor (VS Code fork); Composer는 자연적인 언어, 대리인 다중 파일 편집에서 전체 앱을 생성합니다.	🔵	Website
Windsurf	AI-powered IDE (VS Code fork) 독점 Cascade 에이전트 및 SWE-1.5 모델; Cognition AI에 의해 인수.	🔵	Website
Zed	기본 AI 기능으로 Rust의 고성능 편집기, Zeta 편집 예측 및 Agent Client Protocol 지원. ~77K+ ⭐	🟢	GitHub
Trae	Free AI-powered IDE from ByteDance (“Real AI Engineer”) with Builder Mode; Claude, GPT-4o 및 DeepSeek에 무료 액세스를 제공합니다.	🔵	Website
Google Antigravity	Google의 에이전트-first IDE (VS Code fork)는 병렬에 여러 에이전트를 관현하는 관리자보기; Gemini에 의해 구동.	🔵	Website
Kiro	AWS의 spec 구동되는 대리인 AI IDE (VS 부호 포크); specs로 신속한, 그 후에 일 부호, docs 및 시험.	🔵	Website
PearAI	Open-source AI 코드 편집기 (VS Code fork) 을 Continue 기반 채팅 및 완료. ~40K+ ⭐·	🟢	GitHub
Void	오픈 소스 커서 대안 (VS Code fork); 변경 시각화와 함께 모든 모델 또는 로컬 호스팅. ~28K + ⭐	🟢	GitHub
Melty	오픈 소스 채팅-First AI 코드 편집기 멀티 파일 편집 및 깊은 Git 통합. ~7K+ ⭐	🟢	GitHub
Emdash	고립 된 Git worktrees에서 평행한 다수 기호를 달리기를 위한 오픈 소스 대리인 dev 환경 (YC W26).	🟢	GitHub

IDE 확장 / 플러그인

VS Code, JetBrains, Neovim 및 기타 편집기용 플러그인.

이름 *	이름 *	제품정보	팟캐스트
GitHub Copilot	가장 널리 채택 된 AI 코딩 조수; 인라인 완료, 채팅, 에이전트 코딩 에이전트 VS Code, JetBrains, Neovim.	🔵	Website
Cline	VS Code의 자율 코딩 에이전트는 인간의 반복 승인; 파일 편집, 터미널 명령 및 브라우저 사용. ~59K + ⭐	🟢	GitHub
Continue	오픈 소스 VS 코드 및 JetBrains 확장 사용자 정의, 모듈 AI dev 시스템; 어떤 모델. ~32K + ⭐	🟢	GitHub
Cody	현지 및 원격 코드베이스에서 컨텍스트를 끌어내는 Sourcegraph-powered AI Assistant; VS Code, JetBrains, Visual Studio.	🔵	Website
Codeium	무료 AI 코딩 확장 40 + 완료, 채팅 및 70 + 언어를 통해 검색 IDE.	🟣	Website
Amazon Q Developer	AWS의 AI 코딩 어시스턴트, 인라인 채팅 및 에이전트 모드; 깊은 AWS 통합.	🟣	Website
Gemini Code Assist	Google의 IDE 확장은 Gemini에서 완료, Next Edit Predictions 및 인라인 디퓨즈로 구동됩니다.	🟣	Website
Tabnine	Privacy-focused AI 조수는 permissive-licensed OSS에 훈련했습니다; 온프레미스 배치를 가진 모든 중요한 IDE를 지원합니다.	🔵	Website
Augment Code	200K-token Context Engine과 함께 엔터프라이즈 AI 코딩 보조.	🔵	Website
Qodo	AI 코드 검토 및 멀티 시약 아키텍처와 품질 플랫폼; 테스트 세대, 코드 검토, CI/CD 시행.	🟣	Website
CodeGeeX	VS Code 및 JetBrains 확장을 지원하는 오픈 소스 다국어 코드 생성 모델. ~11K+ ⭐	🟢	GitHub
Tabby	자체 호스팅 오픈 소스 AI 코딩 조수 (Copilot 대안); 완전히 인프라에서 실행. ~25K + ⭐	🟢	GitHub

AI 코딩 플랫폼 / 클라우드 에이전트

브라우저 기반 또는 클라우드 호스팅 에이전트 구축, 테스트, 자율적으로 배치.

이름 *	이름 *	제품정보	팟캐스트
Devin	최초의 자율 클라우드 기반 AI 소프트웨어 엔지니어; 계획, 코드, 테스트 및 PR을 독립적으로 엽니 다.	🔵	Website
Replit Agent	자율적으로 빌드, 테스트, 배포하는 Cloud-native AI 에이전트는 풀스택 앱을 사내에서 배포합니다. 50+ 언어.	🔵	Website
bolt.new	AI-powered web dev Agent; 신속한, 실행, 편집 및 WebContainers를 통해 브라우저에서 Full-stack 앱을 직접 배포합니다. ~15K+ ⭐·	🟢	GitHub
bolt.diy	장시간 특징과 더 넓은 LLM 융통성을 가진 bolt.new의 공동체 포크. ~12K+ ⭐	🟢	GitHub
Lovable	내장 Supabase, auth 및 One-click 배포를 가진 자연적인 언어에서 가득 차 있는 앱; $20M ARR에 가장 빠른 유럽 시작.	🔵	Website
v0	Vercel의 고품질 React/Next를 생성하는 AI 플랫폼. js UI 구성 요소	🔵	Website
GitHub Copilot Workspace	플랜, Brainstorm 및 Repair Agent를 사용한 클라우드 기반 코딩 환경; 유료 Copilot 플랜 포함.	🔵	Website
Firebase Studio	Google의 에이전트 클라우드 기반 개발 환경.	🔵	Website

오픈 소스 코딩 에이전트 Frameworks

자율 코딩 에이전트 구축을위한 프레임 워크 및 연구 프로젝트.

이름 *	이름 *	제품정보	팟캐스트
OpenHands	클라우드 코딩 에이전트를위한 오픈 소스 플랫폼; SWE-bench에서 지속적으로 최고. 이전 OpenDevin. ~69K+ ⭐	🟢	GitHub
SWE-agent	GitHub 이슈를 가져 와서 사용자 정의 에이전트-컴퓨터 인터페이스를 사용하여 자동으로 수정합니다. [NeurIPS 2024] ~19K+ ⭐	🟢	GitHub
Open SWE	LangChain의 동기화 클라우드 호스팅 코딩 에이전트 프레임 워크는 Slack/Linear 통합으로 LangGraph에 내장. ~8K+ ⭐·	🟢	GitHub
Devika	Open-source Agentic 소프트웨어 엔지니어; 지시, 연구 및 쓰기 코드를 깰. Devin 대안. ~18K + ⭐	🟢	GitHub
AutoCodeRover	GitHub 문제 해결을 위한 오류 로컬라이제이션과 LLM을 결합한 자율 프로그램 개선. ~2.8K+ ⭐·	🟢	GitHub
Agentless	소프트웨어 개발 문제를 해결하기 위해 간단한 3 단계 접근 (localize → repair → validate). ~2K+ ⭐	🟢	GitHub
Devon	오픈 소스 쌍 프로그래머 SWE 에이전트 코드 작성, 계획, 연구; 지원 Claude, GPT-4, Llama, Ollama. ~3.5K+ ⭐·	🟢	GitHub

다른 주목할만한 저장소

이름 *	이름 *	팟캐스트
Prompt Engineering Guide (DAIR.AI)	definitive 오픈 소스 가이드 및 리소스 허브. 3M+ 학습자. ~55K+ ⭐	GitHub
Awesome ChatGPT Prompts / Prompts.chat	세계 최대의 오픈 소스 프롬프트 라이브러리. 모든 주요 모델에 대한 신속한 1000s.	GitHub
12-Factor Agents	생산 등급 LLM 전원 소프트웨어를 구축하기위한 원칙. ~17K + ⭐	GitHub
NirDiamant/Prompt_Engineering	22개의 손에 Jupyter 노트북 튜토리얼. ~3K+ ⭐	GitHub
Context Engineering Repository	신속한 엔지니어링을 통한 컨텍스트 디자인에 대한 First-principles 핸드북.	GitHub
AI Agent System Prompts Library	생산 AI 코딩 에이전트 (Claude Code, Gemini CLI, Cline, Aider, Roo Code)에서 시스템 프롬프트 컬렉션.	GitHub
Awesome Vibe Coding	245개 이상의 도구와 자원을 수집하여 천연어 프롬프트를 통해 소프트웨어를 구축합니다.	GitHub
OpenAI Cookbook	신속한 도구, RAG 및 평가를위한 공식 요리법.	GitHub
Embedchain	Framework는 데이터셋을 통해 ChatGPT-like bots를 만듭니다.	GitHub
ThoughtSource	기계 사고의 과학을위한 프레임 워크.	GitHub
Promptext	토큰 계산으로 AI를 위한 추출 및 포맷 코드 컨텍스트.	GitHub
Price Per Token	LLM API 가격 비교 200+ 모델.	Website
OpenPaw	CLI 도구 (`npx pawmode`) Claude Code를 시스템 프롬프트 (CLAUDE.md + SOUL.md)를 생성하여 개인 조수로 전환합니다.	GitHub
Think Better	오픈 소스 CLI 영구적으로 10 구조화 결정 프레임 워크 (MECE, Issue Trees, Pre-Mortems) 및 12 인지 Bias 검출기를 AI 보조 프롬으로 주사합니다. 이동, MIT.	GitHub

API 지원

💻

오시는 길

주요 특징	설정하기	가격 (1M 토큰 당 입력 / 출력)	주요 특징
GPT-5.2 / 5.2 Thinking	400K의	$1.75 / $14	최신 기함, 90 % 캐시 할인, 구성 요소
GPT-5.1	400K의	$1.25 / $10	이전 세대 주력
GPT-4.1 / 4.1 mini / nano	1시간	$2 / $8	GPT-4o보다 40 % 빠르고 80 % 저렴
o3 / o3-pro	200K의	팟캐스트	기본 도구 사용 Reasoning 모델
o4-mini	200K의	공급 능력	빠른 reasoning, 그것의 비용 종류에 AIME에 베스트
GPT-OSS-120B / 20B	128K의	$0.03 / $0.30	첫 번째 개방형 모델, Apache 2.0

주요 기능: 응답 API의 대리인 SDK, Structured 산출, 호출하는 기능, 신속한 캐싱 (90% 할인), 배치 API (50% 할인), MCP 지원. 플랫폼 Docs

Anthropic (클래드)

주요 특징	설정하기	가격 (1M 토큰 당 입력 / 출력)	주요 특징
Claude Opus 4.6	1M (베타)	$5 / $25	가장 강력한, 최첨단 코딩 및 에이전트 작업
Claude Sonnet 4.5	200K의	$3 / $15	최고의 코딩 모델, 61.4% OSWorld (컴퓨터 사용)
Claude Haiku 4.5	200K의	빠른 층	주변, 빠른 모델 클래스
Claude Opus 4 / Sonnet 4	200K의	$15/$75 (오푸스)	Opus: 72.5% SWE-bench, Sonnet 4 파워 GitHub Copilot

주요 기능 : 도구 사용, 컴퓨터 사용, MCP (여기 시작), 신속한 캐싱, Claude Code CLI, AWS Bedrock 및 Google Vertex AI에서 사용할 수 있습니다. API 문서

구글 (Gemini)

주요 특징	설정하기	가격 (1M 토큰 당 입력 / 출력)	주요 특징
Gemini 3 Pro Preview	1시간	$2 / $12	대부분의 지능형 Google 모델, 2B +로 배포 사용자 정의
Gemini 2.5 Pro	1시간	$1.25 / $10	코딩 / 시약 작업을위한 최고의, 생각 모델
Gemini 2.5 Flash / Flash-Lite	1시간	$0.30/$1.50 · $0.10/$0.40	가격-성능 리더

주요 기능: Thinking (모든 2.5+ 모델), 구글 검색 접지, 코드 실행, 라이브 API (실시간 오디오 / 비디오), 컨텍스트 캐싱. Google AI 스튜디오

메타 (Llama)

주요 특징	회사연혁	설정하기	주요 특징
Llama 4 Scout	109B MoE / 17B 활성	10 분	적합 단일 H100, 다중화, 개방 중량
Llama 4 Maverick	400B MoE / 17B 활성, 128 전문가	1시간	GPT-4o, 개방 중량
Llama 3.3 70B	팟캐스트	128K의	경기 라마 3.1 405B

25+ 클라우드 파트너, Hugging Face 및 Inference APIs에서 사용할 수 있습니다. 스낵 바

다른 Notable 공급자

회사 소개	이름 *	팟캐스트
Mistral AI	Mistral 대형 3 (675B MoE), Devstral 2, Ministral 3. Apache 2.0.	Website
DeepSeek	V3.2 (671B MoE), R1 (지역, MIT 라이센스). 1M 토큰 당 $0.15/$0.75.	Website
xAI (Grok)	Grok 4.1 빠른: 2M 컨텍스트, 1M 토큰 당 $0.20/$0.50.	Website
Cohere	명령 A (111B, 256K 컨텍스트), Embed v4, Rerank 4.0. RAG에서 Excels.	Website
Together AI	200+는 sub-100ms latency를 가진 모형을 엽니다.	Website
Groq	~300+ 토큰/초회를 가진 LPU 기계설비.	Website
Fireworks AI	HIPAA + SOC2 준수와 빠른 출현.	Website
OpenRouter	모든 공급자에게서 300+ 모형을 위한 자격이 없는 API.	Website
Cerebras	최고의 총 응답 시간을 가진 웨이퍼 가늠자 칩.	Website
Perplexity AI	인용을 가진 Search-augmented API.	Website
Amazon Bedrock	Claude, Llama, Mistral, Cohere와 관리 된 멀티 모델 서비스.	Website
Hugging Face Inference	API를 통해 모델을 엽니 다.	Website

데이터 세트 및 벤치 마크

💾

주요 벤치 마크 (2024–2026)

이름 *	이름 *	팟캐스트
Chatbot Arena / LM Arena	Elo-rated 쌍방향 LLM 비교를 위한 6M+ 사용자 투표. 인간적인 선호도를 위한 De facto 기준.	Website
MMLU-Pro	14개 도메인의 12,000+ 대학원 수준의 질문. NeurIPS 2024 스포트라이트.	GitHub
GPQA	448 “Google-proof” STEM 질문; 비 폭발 검증자는 단지 34% 달성.	arXiv
SWE-bench Verified	실제 GitHub 문제 해결을 위한 Human-validated 500-task subset.	Website
SWE-bench Pro	1,865 작업 41 전문 저장소; 최고의 모델 점수 만 ~23%.	Leaderboard
Humanity’s Last Exam (HLE)	2,500명의 전문가가 질문; 최고 AI는 1030%만 점수를 매깁니다.	Website
BigCodeBench	1,140 7 영역에서 코딩 작업; AI는 ~35.5% 대를 달성합니다. 97% 인간 성공.	Leaderboard
LiveBench	자주 묻는 질문(FAQ)	Paper
FrontierMath	연구 수준 수학; AI는 문제의 단지 ~2%를 해결합니다.	연구분야
ARC-AGI v2	측정 유체 인텔리전스를 초래합니다.	연구분야
IFEval	formatting/content constraints에 대한 지침 따르는 평가.	arXiv
MLE-bench	Kaggle-style 작업을 통해 OpenAI의 ML 엔지니어링 평가.	GitHub
PaperBench	20 ICML 2024 종이를 스크래치에서 복제하는 AI의 능력을 평가합니다.	GitHub

리더 보드 및 메타 벤치 마크

이름 *	이름 *	팟캐스트
Hugging Face Open LLM Leaderboard v2	MMLU-Pro, GPQA, IFEval, MATH에 개방형 모델.	Leaderboard
Artificial Analysis Intelligence Index v3	총 10개의 평가.	Website
SEAL by Scale AI	Hosts SWE-bench Pro 및 에이전트 평가.	Leaderboard

Prompt 및 사용 설명서

이름 *	이름 *	팟캐스트
P3 (Public Pool of Prompts)	T0 및 유사한 모델을 훈련하는 데 사용되는 270 + NLP 작업을위한 신속한 템플릿.	HuggingFace
System Prompts Dataset	에이전트 워크플로우에 대한 944 시스템 프롬프트 템플릿 (Daniel Rosehill, 8월 2025).	HuggingFace
OpenAssistant Conversations (OASST)	161,443 메시지 35 언어와 461,292 품질 평가.	HuggingFace
UltraChat / UltraFeedback	고급 교육을위한 대규모 합성 교육 및 선호 데이터 세트.	Hugging 얼굴
SoftAge Prompt Engineering Dataset	1,000개의 다양한 프롬프트 성능을 벤치마킹하기 위한 10개의 카테고리를 통해 프롬프트합니다.	Hugging 얼굴
Text Transformation Prompt Library	텍스트 변환 프롬프트의 종합 컬렉션 (May 2025).	Hugging 얼굴
Writing Prompts	~300K 인간 - 쓰기 이야기는 r/WritingPrompts에서 프롬프트와 페어링.	Kaggle
Midjourney Prompts	텍스트 프롬프트 및 이미지 URL은 MidJourney의 공개 Discord에서 긁혔습니다.	HuggingFace
CodeAlpaca-20k	20,000의 프로그램 지시 산출 쌍.	HuggingFace
ProPEX-RAG	RAG 워크플로우에서 신속한 최적화를 위한 Dataset.	Hugging 얼굴
NanoBanana Trending Prompts	1,000+ curated AI 이미지는 X/Twitter에서, 참여에 의해 순위를 매깁니다.	GitHub

Red Teaming 및 Adversarial 데이터 세트

이름 *	이름 *	팟캐스트
HarmBench	510 표준, 컨텍스트, 저작권 및 다중 카테고리의 유해한 행동.	Website
JailbreakBench	100개의 프롬프트로 탈옥을 위한 견고 벤치 마크를 엽니다.	연구분야
AgentHarm	110 악의적 인 에이전트 작업 11 해 범주.	arXiv
DecodingTrust	243,877 프롬프트는 8개의 관점에 걸쳐 신뢰를 평가합니다.	연구분야
SafetyPrompts.com	Aggregator 추적 50+ 안전/빨간선 데이터셋.	Website

모델 번호:

🧠

국경 모델 (2025–2026)

주요 특징	회사 소개	설정하기	핵심 힘
GPT-5.2	오시는 길	400K의	일반 정보, 100% AIME 2025
Claude Opus 4.6	인기 카테고리	1M (베타)	코딩, 에이전트 작업, 장시간 생각
Gemini 3 Pro	구글 +	1시간	#1 LMArena (~1500 Elo), 멀티 모달
Grok 4.1	₢ 킹 사이트맵	2시간	#2 LMArena (1483 Elo), 낮은 복도
Mistral Large 3	미스트랄 AI	256K의	최고의 개방 중량 (675B MoE / 41B 활성), Apache 2.0
DeepSeek-V3.2	딥스카이	128K의	최고의 가치 (671B MoE/37B 활성), MIT 라이센스
Llama 4 Maverick	·	1시간	비트 GPT-4o (400B MoE/17B 활성), 개방 중량

Reasoning 모형

주요 특징	핵심 정보
OpenAI o3 / o3-pro	87.7% GPQA 다이아몬드. 기본 도구 사용.
OpenAI o4-mini	시각적인 이유를 가진 그것의 비용 종류에 제일 AIME.
DeepSeek-R1 / R1-0528	무게를 여십시오, RL 훈련되는. AIME 2025에 87.5%. MIT 라이센스.
QwQ (Qwen with Questions)	32B reasoning 모형. 아파치 2.0. R1에 비교할 수 있습니다.
Gemini 2.5 Pro/Flash (Thinking)	configurable 사고 예산을 가진 붙박이 reasoning.
Claude Extended Thinking	볼록한 chain-of-thought 및 툴 사용으로 하이브리드 모드.
Phi-4 Reasoning / Plus	14B 이유 모델 rivaling 훨씬 더 큰 모델. 체중 감량
GPT-OSS-120B	CoT와 OpenAI의 개방 중량. o4-mini와 비교. 아파치 2.0.

Open-Source 모델

주요 특징	회사 소개	핵심 정보
Qwen3-235B-A22B	알리	Flagship MoE. 강한 reasoning/code/다 언어. 아파치 2.0. HuggingFace에서 가장 다운로드 된 가족.
Gemma 3	구글 +	270M에서 27B. 다중 상태. 128K 컨텍스트. 140+ 언어.
OLMo 2/3	알렌 AI	완전 오픈 (데이터, 코드, 무게, 로그). OLMo 2 32B는 GPT-3.5를 능가합니다. Apache 2.0.
SmolLM3-3B	Hugging 얼굴	외형 Llama-3.2-3B. 이중 형태 이유. 128K 컨텍스트.
Kimi K2	문샷 AI	32B 활성. 체중 감량 coding/agentic 사용을 위해 tailored.
Llama 4 Scout	·	109B MoE/17B 활성. 10M 토큰 컨텍스트. 적합 단 하나 H100.

Code-Specialized 모델

주요 특징	핵심 정보
Qwen3-Coder (480B-A35B)	69.6% SWE-bench — 오픈 소스 코딩에 대한 이정표. 256K 컨텍스트. 아파치 2.0.
Devstral 2 (123B)	72.2% SWE-bench Verified. Claude Sonnet보다 7x 더 많은 비용 효율적인.
Codestral 25.01	Mistral의 코드 모델. 80+ 언어. Fill-in-the-Middle 지원.
DeepSeek-Coder-V2	236B MoE / 21B 활성. 338 프로그래밍 언어.
Qwen 2.5-Coder	7B / 32B. 92 프로그래밍 언어. 88.4% HumanEval. 아파치 2.0.

기초 모델 (역사적 참조)

이 모형은 열쇠 개념을 설치하고 그러나 실제적인 사용을 위해 크게 supersed:

주요 특징	회사 소개	이름 *
GLM-130B	Tsinghua의	이중 언어 영어 / 중국어 LLM (2023)
Falcon 180B	사이트맵	대형 개방형 모델 (2023)
Mixtral 8x7B	미스트랄 AI	개방형 모델을위한 Pioneered MoE 아키텍처 (2023)
GPT-NeoX-20B	인기 카테고리	이른 열려있는 autoregressive LLM
GPT-J-6B	인기 카테고리	초기 오픈 카우스 언어 모델

AI 콘텐츠 감지기

🔎

납땜 상업적인 발견자

이름 *	제품정보	주요 특징	팟캐스트
GPTZero	99% 청구	10M+ 사용자, G2에 #1 (2025). GPT-4/5, Gemini, 클로드, 라마를 탐지합니다. 무료 계층 사용 가능.	Website
Originality.ai	98-100 % (피어리스)	지속적으로 가장 정확한 평가. AI 검출 + plagiarism + 사실 검사를 결합하십시오. $ 14.95 / 월.	Website
Turnitin AI Detection	미분류되지 않은 AI 텍스트의 98%+	학대에서 지배. AI bypasser/humanizer 탐지 출시 (Aug 2025). 기관 라이센스.	Website
Copyleaks	99%+ 청구	30+ 언어에서 AI를 검출하는 기업 공구. LMS 통합.	Website
Winston AI	주장되는 99.98%	스캔된 문서를 위한 OCR, AI image/deepfake 탐지. 11 언어.	Website
Pangram Labs	99.3% (색깔 2025)	COLING 2025 에 가장 높은 점수 공유 작업. “humanized” 텍스트에 100 % TPR. 97.7% 대담한 견고함.	Website

무료 및 연구 감지기

이름 *	이름 *	팟캐스트
Binoculars	두 개의 LLMs 사이 크로스 퍼플렉스를 사용하여 오픈 소스 연구 탐지기.	arXiv
DetectGPT / Fast-DetectGPT	원래 텍스트 vs. perturbations의 로그 확률을 비교하는 통계 방법.	arXiv
Openai Detector	AI-written 텍스트를 나타내는 AI 클래스터 (OpenAI Detector Python wrapper)	[GitHub]
Sapling AI Detector	무료 브라우저 기반 검출기 (최대 2,000 숯). 몇몇 학문에 있는 97% 정확도.	Website
QuillBot AI Detector	무료, 가입 필요 없음.	Website
Writer AI Content Detector	컬러 코딩 결과를 가진 무료 도구.	Website
ZeroGPT	여러 학술 연구에서 평가 된 인기있는 무료 검출기.	Website

Watermarking 접근법

이름 *	이름 *	팟캐스트
SynthID (Google DeepMind)	statistical 토큰 샘플링을 통해 AI 텍스트, 이미지 및 오디오에 대한 워터 마크. Google 제품에 배포합니다.	Website
OpenAI Text Watermarking	2025 년으로 개발되었지만 여전히 실험. 연구는 fragility 관심사를 보여줍니다.	회사 소개

중요한 caveat: 검출기는 100% 정확도를 주장합니다. 혼합 인간 / AI 텍스트는 가장 어려운 (50 ~ 70 % 정확도)를 감지합니다. Adversarial 견고는 넓게 변화합니다. AI 탐지 시장은 2035년까지 ~ $ 2.3B (2025)에서 $ 15B로 성장할 것으로 예상됩니다.

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📖

홍보센터

이름 *	저자(s)	주요연혁	1 년
Prompt Engineering for LLMs	존 Berryman & 알버트 지글러	오릴리	2024
Prompt Engineering for Generative AI	제임스 피닉스 & 마이크 테일	오릴리	2024
Prompt Engineering for LLMs	토마스 R. Caldwell	한국어	2025

LLM 응용 개발

이름 *	저자(s)	주요연혁	1 년
AI Engineering: Building Applications with Foundation Models	칩 후엔	오릴리	2025
Build a Large Language Model (From Scratch)	세바스티안 Raschka	한국어	2024
Building LLMs for Production	Louis-François 바우처 & 루리 피터	오릴리	2024
LLM Engineer’s Handbook	Paul Iusztin 및 Maxime Labonne	뚱 베어	2024
The Hundred-Page Language Models Book	앤리 Burkov	자기 출판	2025

AI 에이전트

이름 *	저자(s)	주요연혁	1 년
Building Applications with AI Agents	마이클 Albada	오릴리	2025
AI Agents and Applications	콜롬비아	한국어	2025
AI Agents in Action	프로모션	한국어	2025

생산, 신뢰성 및 보안

이름 *	저자(s)	주요연혁	1 년
LLMs in Production	Christopher Brousseau & Matthew 샤프	한국어	2025
Building Reliable AI Systems	프로모션	한국어	2025
The Developer’s Playbook for LLM Security	스티브 윌슨	오릴리	2024

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👩‍🏫

무료 짧은 코스

ChatGPT Prompt 엔지니어링 — Andrew Ng 및 OpenAI의 Isa Fulford에 의해 잡은. 기초적인 출발점. (DeepLearning). AI)
ChatGPT API로 시스템 구축 — 생산을 위한 다 단계 LLM 체계 디자인. (DeepLearning). AI)
LangGraph의 AI 에이전트 — 도구 사용 및 연구 에이전트와 Agentic dataflows. (DeepLearning). AI)
LlamaIndex로 Agentic RAG 구축 — RAG 연구 대리인 건축. (DeepLearning). AI)
기능, 도구 및 에이전트와 LangChain — 기능 호출 및 대리인 건물. (DeepLearning). AI)
비전 모델에 대한 신속한 엔지니어링 — Visual prompting 기술. (DeepLearning). AI)

대학 및 플랫폼 과정

신속한 엔지니어링 특수화 (Vanderbilt) — Dr. Jules의 3코스 시리즈 진보된 PE에 백색 덮음 기초. (Coursera)
LLMs (DeepLearning.AI + AWS)와 함께하는 인공지능 - LLM 수명주기, 변압기, RLHF, 배포. (카페)
Stanford CS336 : 스크래치에서 모델링 언어 — LLM 엔드 투 엔드 빌드. (Stanford, 2024–2026)
MIT 6.S191: 딥러닝 소개 — LLM 및 유전 AI를 포함한 연례 과정. (MIT, 2024–2026)
AI Bootcamp를 위한 완전한 Prompt 기술설계 - 커버 GPT-5, DSPy, LangGraph, 에이전트 아키텍처. 58K+ 등급. (2월 2026) 업데이트

무료 플랫폼 코스

Google Prompting 필수 사항 — 5단계 프롬프트 디자인, meta-prompting, Gemini. 6시간 이내
Microsoft Azure AI 기초: 유전자 AI — LLM, 프롬프트, 에이전트, Azure OpenAI를 다루는 무료 학습 경로.
Hugging 얼굴 LLM 코스 — 커뮤니티 중심의 코스 덮음 변압기, 미세 조정, 건축 이유 모델.
Hugging 얼굴 AI Agents 과정 — 연습하는 에이전트 이론. 100K+ 등록 학생.

학습 과정

자습서 및 가이드

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공식 공급자 Guides

OpenAI Prompt 엔지니어링 가이드 — GPT-4.1/5 프롬프트, 소싱 모델, 구조화 된 출력, 에이전트 워크플로우를 덮는 종합. 지속적인 업데이트.
OpenAI GPT-4.1 시험 가이드 [2025] - 구조화 된 에이전트와 같은 신속한 디자인 : 목표 지속, 도구 통합, 긴 텍스트 처리.
Anthropic Prompt 엔지니어링 개요 — Iterative 신속한 디자인, XML 태그, chain-of-thought, 역할 할당. 신속한 발전기를 포함합니다.
Anthropic Claude 4 모범 사례 [2025–2026] - 병렬 도구 실행, 사고 기능, 이미지 처리.
Anthropic: AI Agents를 위한 효과적인 Context 기술설계 [2025] - 신속한 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링에 대한 진화 : 에이전트 상태, 메모리, 도구, MCP.
Google Gemini Prompting 전략 - Vertex AI 및 AI Studio를 통해 Gemini에 대한 멀티 모달 프린트.
Azure AI Studio에서 Microsoft Prompt 엔지니어링 — 도구 호출, 기능 디자인, 몇 샷 신속한, 신속한 chaining.

커뮤니티 및 독립 가이드

Prompt 엔지니어링 가이드 (DAIR.AI / promptingguide.ai) — 가장 포괄적 인 오픈 소스 가이드. 18+ 기술, 모델별 가이드, 연구 논문. 3M+ 학습자. 이제 context Engineering이 포함되어 있습니다.
Prompting을 알아보기 (learnprompting.org) - 구조화된 무료 플랫폼. 고급 PE, AI 보안, HackAPrompt 경쟁에 초보자.
IBM 2026 Prompt 엔지니어링 가이드 [2026] - 곱한 도구, 자습서, 파이썬 코드가있는 실제 사례.
Anthropic Interactive 튜토리얼 — 9-chapter Jupyter 노트북 과정 손으로 운동.
Lilian Weng의 Prompt 엔지니어링 가이드 [2023] — OpenAI 연구자에서 높은 존경받는 기술 블로그.
Google Prompt 엔지니어링 가이드 (68 페이지 PDF) [2025] - 콘크리트 패턴으로 Gemini에 대한 내부 스타일의 최고의 전술 가이드.
DigitalOcean: 신속한 엔지니어링 모범 사례 [2025] - 업데이트 된 가이드 요약 기술 : 몇 샷, 체인 -의 - 철저한, 역할 프롬프트 등
Aakash Gupta : 2025 년 신속한 엔지니어링 [2025] - OpenAI, Shopify 및 Google에서 배송 AI의 지혜와 실제 가이드.
OpenAI API로 신속한 엔지니어링을위한 모범 사례 — OpenAI의 소개
OpenAI 쿡북 — 기능 호출, RAG, 평가 및 복잡한 워크플로우에 대한 공식적인 요리법.
Microsoft Prompt 엔지니어링 문서 — Microsoft의 오픈 프롬프트 엔지니어링 리소스.
DALLE Prompt 책 — text-to-image prompting에 대한 시각 가이드.
제일 100+ 안정되어 있는 확산 Prompts — Community-curated 이미지 생성 프롬프트.
Vibe 엔지니어링 (Manning) — Tomasz Lelek & Artur Skowronski의 책은 자연 언어 프롬프트를 통해 건물 소프트웨어에.

이름 *

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Andrej Karpathy : “LLMs로 디브” & “LLMs를 사용하는 방법” [2024–2025] — 2024–2025의 가장 영향력있는 AI 동영상의 두. 포괄적인 기술 딥 다이빙은 실제 사용 패턴에 따라 다릅니다.
Karpathy: “AI의 시대에 소프트웨어”(YC AI 스타트업 스쿨) [2025] - 동전 “비브 코딩”(Feb 2025) 및 챔피언 “콘텍스 엔지니어링”(Jun 2025).
Karpathy: 신경 네트워크: 영웅에 영 [2023–2024] — 전체 강의 시리즈 건물 backpropagation에서 GPT.
3Blue1Brown: 신경 네트워크 시리즈 [Updated 2024] - 변압기 및주의 메커니즘의 Iconic 애니메이션 시각적 설명. 7M+ 가입자.
AI 설명 [2024–2025] — 종이, 모델 기능 및 PE 개발을 깨는 Long-form 분석.
샘 Witteveen [2024–2025] - 신속한 엔지니어링, LangChain, RAG 및 에이전트에 대한 실제 튜토리얼.
마태 복음 [2024–2025] — 인기 채널 덮음 모델 출시 및 실용적인 LLM 사용. 600K+ 가입자.
DeepLearning.AI 유튜브 [2024–2026] — 구조 수업, 코스 미리보기, 앤드류 Ng는 에이전트와 AI 경력을 이야기합니다.
Lex Fridman Podcast (AI 에피소드) [2024–2025] — Altman, Hinton, LLMs, 신속한 및 안전에 대한 Amodei와 긴 형식의 인터뷰.
ICSE 2025 : AIware Prompt 엔지니어링 자습서 [2025] - 신속한 패턴, fragility, anti-patterns 및 최적화 DSL을 다루는 회의 튜토리얼.
CMU 고급 NLP 2022 : Prompting - 신속한 방법에 대한 기초 학술 강의.
ChatGPT : 초보자를위한 5 Prompt 엔지니어링 비밀 — 초심자를 위한 접근 가능한 intro.

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Discord 서버

학습 팁 — 40,000+ 회원. 가장 큰 PE Discord 과정, Hackathons, HackAPrompt 경쟁.
PromptsLab 디코드 - 커뮤니티
주 메뉴 — 1M+ 회원. text-to-image 신속한 공유를 위한 기본 허브.
OpenAI 디코드 - GPTs, Sora, DALL-E 및 API에 대한 채널이있는 공식 커뮤니티.
Anthropic 정보 - AI 개발 협력을위한 공식 Claude 커뮤니티.
Hugging 얼굴 Discord - 모델 토론, 라이브러리 지원, 커뮤니티 이벤트.
흐름GPT - 33K+ 회원 ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, Claude에 걸쳐 100K + 프롬프트.

팟캐스트

r/PromptEngineering의 - 신속한 기술 및 토론을위한 전용 서브레드.
r/ChatGPT는 — 10M+ 회원. ChatGPT 사용자 및 신속한 공유를위한 기본 허브.
r/LocalLLaMA의 특징 — Open-source LLMs를 로컬로 실행하는 첨단 기술 커뮤니티.
r/클래드 — Anthropic’s Claude 커뮤니티: 신속한 공유, API 팁, 모델 비교.
r/Machine학습 — 학술지 ML 연구 토론.
r/오픈아이 — OpenAI 제품 및 API 토론.
r/StableDiffusion의 — AI 예술 프롬프트 및 워크플로우의 450K+ 멤버.
r/ChatGPTPromptGenius의 — 35K+ 회원 공유 및 퇴직 프롬프트.

포럼 및 플랫폼

OpenAI 개발자 커뮤니티 — API 도움말, 모범 사례, 프로젝트 공유를위한 공식 포럼.
Hugging 얼굴 커뮤니티 — Open-source AI 협력 허브.
DeepLearning.AI 커뮤니티 — 학습자를 위한 포럼 및 AI 커리어.
옵션 정보 — AI 기능 및 안전에 대한 심층적인 기술 메시지.
AI 정렬 포럼 — 특수 정렬 연구 토론.
사이트맵 — 모델, LoRA, 그리고 프롬프트를 공유하기위한 공식 AI 제작자 플랫폼.

GitHub 조직

랭체인 — Open-source LLM 앱 프레임 워크. 100K+ 별.
프로젝트 — 생성모델|Prompt-Engineering | LLMs
Hugging 얼굴 — 중앙 허브: 변압기, 유포자, Datasets, TRL.
DSPy (스탄 포드 NLP) — 체계적인 신속한 최적화를 위한 성장 커뮤니티.
오시는 길 - 오픈 소스 모델, 벤치 마크 및 도구.

RM 자율 연구 및 자기 개선 에이전트

자동 동기화 멋진 연구 · 마지막으로 동기화 : 2026-10-03

일반 목적

카테고리 - 에이전트 캡처 실행 추적, 분석 실패 패턴을 추적하는 반복적 자기 개선 프레임 워크, 및 계속 반복 평가와 대상 수정 적용.
vukrosic/자동 연구 — Docs-only control plane for the open autonomous AI research lab — 인간 방향 및 에이전트 실행을위한 파일 기반 운영 모델.
uditgoenka/자동 연구 — 소프트웨어, 문서, 보안, 배송, 디버깅 및 기타 유해한 목표에 대한 재사용 가능한 루프로 자동화를 종합하는 Claude Code 기술.
leo-lilinxiao/codex-자동 연구 — Codex-native autoresearch 기술로 이력서 지원, 런닝, 옵션 병렬 실험 및 모드 별 워크플로우를 통해 수업.
junjunbong / 연구 루프 — Codex 및 Claude Code에 대한 Autoresearch-style Agent Skills with a deterministic runner, plan-hash 승인, 고립 된 Git worktrees, 권위있는 메트릭 평가 및 append-only experiment ledger.
Xieyulai / 스테어 — 코딩 에이전트가 훈련 코드를 편집하고 작업, scorer 및 증거가 고정되는 동안 라운드를 실행하는 준거 실험 프레임 워크.
톱 페이지 — Dashboard-first Claude Code and Codex runtime for autoresearch, 튼튼한 실행, 잠금 작업 항목, 가시 ledgers, 및 검토 가능한 verdict.
supratikpm/gemini-자동 연구 — Gemini CLI 기술은 모든 측정 가능한 목표에 대한 연구를 종합합니다. Gemini-native: 루프 내에서 라이브 검증 소스로 접지하는 Google Search를 사용하여 —yolo —prompt 및 1M 토큰 컨텍스트를 통해 진정한 헤드리스 하룻밤 모드. 또한 .agents/skills/를 통해 Antigravity IDE에서 작동합니다.
davebcn87/pi-autoresearch에 대 한 — pi persistent 실험 루프, 실시간 메트릭, 자신감을 추적하고, resumable autoresearch 세션을 위한 확장 플러스 대쉬보드.
drivelineresearch/autoresearch-claude 부호 — Claude Code 플러그인/스킬 포트 pi-autoresearch, 깨끗한 실험 루프 워크플로우와 콘크리트 생물역학 사례 연구.
Greyhaven-ai/자동 텍스트 — 반복된 대리인 개선을 위한 닫히 반복 통제 비행기, 평가와 더불어, 지속적인 지식, 단계로 된 검증 및 더 싼 국부적으로 런타임으로 선택적인 증류.
사이트맵 - AI 코딩 에이전트를위한 로컬 복고풍 루프 : 세션 추적을 캡처하고 제안으로 반복 마찰을 회전하고 실험으로 해결 된 수정을 추적합니다.
jmilinovich/골드 md — autoresearch를 GOAL.md 대리인이 낙관할 수 있는 전에 measurable 적당 기능을 첫째로 건설해야 하는 repos를 위한 본.
잼-s-tayler/lazy-developer - 엔진으로 GOAL.md를 사용하여 최적화 목표 (복사, 테스트 속도, 빌드 속도, 복잡성, LOC, 성능)의 우선 순위를 통해 자율 조사를 관용하는 Claude Code 기술. 독립적이고 랄프 모드 멀티 인스턴스 실행을 지원합니다.
mutable-state-inc/자동화 집에서 - 실험 청구를 추가, 공유 최고의 구성 동기화, hypothesis 교환 및 많은 단일 GPU 에이전트를 통해 swarm-style 조정을 추가하는 업스트림 자동 연구의 협업 포크.
zkarimi22/autoresearch-anything에 - autoresearch를 일반화 어떤 measurable 미터 - 시스템 프롬프트, API 성능, 랜딩 페이지, 테스트 스위트, 구성 튜닝, SQL 쿼리. “당신이 측정 할 수 있다면, 당신은 그것을 최적화 할 수 있습니다.”
Entrpi/자동 연구-everywhere — Cross-platform 확장은 하드웨어 구성을 자동 감지하고 루프를 시작합니다. autoresearch의 “glue and generalization”반.
ShengranHu/다스 — Agentic Systems의 자동화 설계 - ICLR 2025. JavaScript licenses API 웹 사이트
MaximeRobeyns/각자_더 보기_코딩_제품정보 — 아프리카: 자체 개선 코딩 자체 codebase를 편집하는 에이전트. ICLR 2025 작업장 종이 코딩 벤치 마크에 비계 수준의 자기 개선을 민주화.
peterskoett/self-improving 시약 — 반사 및 메타 러닝 사이클을 가진 대체 자기 추진 에이전트 아키텍처.
metauto-ai/HGM에 의하여 — Huxley-Gödel 기계 코딩 에이전트에 대한 - 메타 레벨 최적화를 통해 SWE-Bnch 성능에 자체 개선을 적용합니다.
gepa-ai/게파 — GEPA (Genetic-Pareto) — ICLR 2026 구두. 벤치 마크에 RL (GRPO)를 초과하는 반사적 신속한 진화. 자연적인 언어 반사를 사용하여 어떤 미터에 대하여 어떤 textual 모수든지 낙관합니다.
이자카야/EvoSkill — 코딩 에이전트에 대한 자동화 된 기술 발견 : Claude Code, Codex CLI, OpenCode, OpenHands 및 Goose에 대한 지원과 벤치 마크에 대한 실패 트레이서에서 재사용 가능한 기술 및 프롬프트를 진화.
MrTsepa/자동차 — GEPA-inspired autoresearch for self-play: mutate code 전략, Elo/Bradley-Terry와 함께 헤드에 대한 평가, Pareto 프론트에서 지점. Agent는 타겟 mutations에 매치 추적을 읽습니다. Claude Code 기술로 작동합니다.
HKUDS / 클로팀 — autoresearch에 대한 에이전트 swarm 인텔리전스 — spawns 병렬 GPU 연구 방향, 에이전트 전반에 걸쳐 작업을 배포, 결과 집계.
오케스트라 연구/AI-Research-SKILLs - 2 루프 아키텍처 (안심 최적화 + 외부 합성)로 autoresearch Orchestration를 포함한 종합 기술 라이브러리.
WecoAI/아데ml — 아오이: 트리 연구 ML 엔지니어링 에이전트는 자율적으로 모델 성능 향상을 통해 그것의 코드 생성 및 평가.
카테고리 — 채용정보: 관찰성, 실험 추적, 관리 실행을 가진 AIDE를 위한 클라우드 플랫폼 - 생산에 autoresearch 루프를 가져옵니다.

연구 및 개발

목표랩/AutoResearchClaw — End-to-end 연구 파이프라인은 문학 검토, 실험, 분석, 동료 검토 및 종이 초안으로 주제를 전환합니다. autoresearch보다 더 넓지만 명확하게 동일한 선량에 있습니다.
OpenLAIR/드롭 클로 — 연속적인 아이디어에 종이 파이프라인과 통합된 autoresearch 공구 팩을 가진 Open-source 연구 작업 공간.
OpenRaiser/Nano연구 — 실험을 계획하고, 코드를 생성하고, 로컬 또는 SLURM에서 작업을 실행하고, 실제 결과를 분석하고, 그 출력에 근거를 둔 논문을 작성합니다.
카테고리 — ARK (자동 연구 키트): 아이디어 + 장소 → 제프 라인 오케스트라 6 에이전트 - 제안 분석, 문학 검색, Slurm 실험, LaTeX 초안, iterative 동료 검토. CLI, 웹 대시보드 또는 Telegram을 통해 제어됩니다.
wanshuiyin/자동 claude 부호 연구에서 잠 — Claude Code 및 기타 에이전트에 대한 Markdown-first 연구 워크플로우는 자율적인 문학 검토, 실험, 종이 반복 및 크로스 모델의 critique에 중심.
skyllwt/자동 - Claude Code에 내장 된 Wiki-centric 풀 라이프 사이클 연구 플랫폼, Karpathy의 LLM-Wiki 비전을 실현. 20 + 기술 전체 루프를 커버: ingest → ideate → 소설 검사 → 실험 디자인 / 실행 / eval → 종이 쓰기. 연구 상태는 대화 형 그래프와 구조화된 지식 위키에 살고 있습니다.
Sibyl-Research-Team/AutoResearch-Sibyl시스템 — Claude Code에 내장 된 완전 자율 AI 과학자, 명시된 AutoResearch 선량, 다중 시약 연구 반복, GPU 실험, 자기 진화 외부 루프.
wjc2830/Easy AutoResearch-for-DeepLearning를 위해 — 자동 연구 스타일, 6개의 역할, 버전 실험 및 증거 검사된 완료를 통해 인간의 변화된 딥러닝 루프를 실행하는 클로드 코드 기술.
eimenhmdt / 자동 연구 - 과학적 워크플로우 자동화를 위한 초기 오픈 소스 패키지, 현재는 더 넓은 자율적인 연구에 대한 야심을 가진 문학적 검토 생성에 집중했습니다.
하이퍼스페이스ai/agi — Distributed, 자율 에이전트가 실험을 실행하는 피어 투 피어 연구 네트워크, gossip finds, CRDT 리더 보드 유지, 여러 연구 영역에서 GitHub에 아카이브 결과.
인간존중-Society/CORAL — 한국어: 열린 발견을위한 자율 멀티 시약 진화 (Autonomous multi-agent 진화)arXiv:2604.01658). 공유 영구 기억, 비동기 실행 및 심박수 기반 개입을 가진 장기적인 대리인; 10 math/algorithmic/systems 일에 SOTA.
SakanaAI/AI 과학자 — AI 과학자: 완전 자동 과학적 발견을위한 최초의 종합 시스템. 아이디어 생성에서 최소한의 인간 감독과 종이 쓰기.
SakanaAI/AI 과학자 V2 — Agentic tree search를 통해 작업장 수준의 자동화된 과학적 발견. v1에서 템플릿 의존성을 제거, 연구 영역 전반에 걸쳐 일반화.
AweAI-Team/아이 과학자 — 아이 과학자: 흥행정과 File-as-Bus coordination-workspace 파일이 기록의 튼튼한 시스템으로 동작합니다. 자율주행물(PaperBench) 및 경쟁형 MLE-Bench의 반복 루프를 고정 계산/시간 예산에 따라 구동한다. (스카이프 8.49.0.49)
HKUDS/AI 연구자 — NeurIPS 2025 종이. Full end-to-end 연구 자동화: hypothesis → 실험 → manuscript → 동료 검토. 생산 버전 at novix. 과학.
openags/자동 연구 — 공지사항: lit review, hypothesis generation, experiments, manuscript Writing, 그리고 동료 검토를 통해 AI Agent 팀에 합류했습니다.
SamuelSchmidgall/AgentLaboratory에 대하여 — 최종 자율 연구 워크플로우: 아이디어 → 문학 검토 → 실험 → 보고서. 자율적이고 공동 조종 모드를 모두 지원합니다.
에이전트Rxiv — Collaborative autonomous research framework where Agent 실험실은 다른 작업에 맞게 사전 인쇄 서버를 공유합니다.
전체메뉴 — LLMs를 가진 과학적인 문학에 이차적인 연구 아이디어 발생. 멀티 시약 리뷰 및 피드백 루프.
듀-nlp-lab/MLR-Copilot — Autonomous ML 연구 프레임 워크 — 아이디어 생성, 실험 구현, 결과 분석.
MASWorks/ML 일관성 — 자율 ML 엔지니어링 LLM 에이전트를 강화. 시험 및 오류에서 모델 성능을 개선합니다.
PouriaRouzrokh/레이테Review — 저코드 Python 패키지 자동화된 체계적인 문학 리뷰 AI-powered 대리인을 통해.
리틀릭스 — RAG를 사용하여 AI-powered 문학 검토 조수, 학업 쓰기에서 잘 구조화 된 관련 작업 섹션.
학회소개 — 3단계 연구 파이프라인: 문학 검토 → 실험 → 보고서 쓰기, 각 단계에 대한 전문 에이전트와.
happyhappy-jun / 쓰기 중심 자동 연구 — Autoresearch-style 마구는 첫번째 분에서 제출 가능한 종이를 유지하고 그 초안에서 주장에서 모든 실험을 구동, 반복 수정 → 측정 → 확인 → 개정. 1위 Ralphthon@ICML 2026년 autonomous-research 해커톤.
AutoResearch 공장/곤 — 1개의 코너스톤 원리에 내장된 End-to-end 연구 오케스트라터, Prompt Economy (reusable loops, not one-off prompts), 5개의 지원 규칙; 10+ 분야의 과학자/코더/auditor 루프를 실행하고, autoresearch와 같은 재사용 가능한 루프 선량과 전체 연구 프로그램에 확장.

플랫폼 항구 & 기계설비 포크

gianfrancopiana/openclaw-자동 연구 — OpenClaw 항구의 pi-autoresearch; 통계적 신뢰 득점과 함께 모든 최적화 대상에 대한 자율 실험 루프.
miolini / 자동 연구 - macos — Apple Silicon / MPS의 업스트림 자동 연구에 적합한 macOS 포크를 널리 채택하여 원래 루프 모양을 보존합니다.
trevin-creator/자동 연구 mlx — MLX-native Apple 실리콘 포트는 상류 고정 판결을 유지 val_bpb PyTorch/CUDA 의존성을 완전히 제거하면서 루프.
jsegov/autoresearch-win-rtx에 대 한 — Windows-native RTX fork는 명시된 VRAM 바닥과 실제 데스크톱 설정 경로와 함께 소비자 NVIDIA GPU에 초점을 맞추고 있습니다.
iii-hq/n-자동 연구 — Multi-GPU Autoresearch Infrastructure with Structured experiment tracking, 적응 검색 전략, 충돌 복구, 그리고 클래식 주변 쿼리 가능한 관현관 train.py 루프.
lucasgelfond/autoresearch 웹 사이트에 - 에이전트가 훈련 코드를 생성 할 수있는 브라우저 / WebGPU 포트, 실험을 실행하고, 파이썬 설치없이 루프로 다시 피드.
tonitangpotato/자동 연구 효소 — 포크와 persistent 인식 기억 — 개량한 실험 연속성에 대한 Cross-session 지식의 주파수 무게를 달았습니다.
Colab/Kaggle T4 항구 — 무료 T4 GPU (Google Colab / Kaggle)에 대한 자동 조사를 0 비용과 0 로컬 설정. 중요한 변화: 섬광 주의 3 → PyTorch SDPA는, H100 전용 커널 의존도를 제거합니다.
ArmanJR-Lab / 자동 연구 - Jetson AGX Orin 포트 주요연혁 — “creative Director”로 행동하는 Go Binary는 소설 (arxiv Papers + DeepSeek Reasoner)를 로컬 minima를 탈출하기 위해 반복합니다. 멀티-experiment 비교(baseline vs Director-guided)를 포함한 상세한 섀시 분석.

도메인-Specific 적응

mattprusak/autoresearch-genealogy에 관하여 - 구조화된 프롬프트, 아카이브 가이드, 소스 체크 및 vault 워크플로우를 사용하여 유전학에 대한 자동 연구 패턴을 적용하여 가족의 연구를 확장하고 검증합니다.
ArchishmanSengupta / 자동 송장 — Vapi, Smallest AI 및 ElevenLabs를 통해 음성 AI 에이전트를 Harden로 편집합니다.
chrisworsey55/아틀라스-gic — autoresearch keep-or-revert loop to trading Agent, 모델 손실 대신 날카로운 비율에 대한 신속한 및 포트폴리오 관현을 최적화.
현재-AI/autokernel - GPU 커널 최적화에 autoresearch 루프를 적용 : 프로필 병목, 하나의 커널, 벤치 마크를 편집, 유지 또는 반전, 반복.
ElliotXie/자동차 - CPU 측 과학 소프트웨어에 autoresearch keep-or-revert 루프를 적용하는 멀티 시약 프레임 워크 : 대상 기능을 프로파일, 원래 출력을 보존하는 동안 하나의 최적화 후보를 생성, 반복.
대리인 분석/autoresearch-growth - 분석 스냅 샷을 사용하여 분석 스냅 샷 및 측정 실험 결과를 사용하여 랜딩 페이지 위치 및 A / B 테스트 후보에 대한 평가를 제공합니다.
Rkcr7/자동 연구 스도쿠 — AI Agent Iteratively rewrites and benchmarks a Rust sudoku Solr, 궁극적으로 하드 벤치 마크 세트에 인간의 내장 된 해결사를 선도하는 자동 연구 워크플로우를 강화했습니다.
정프/autospec — Natural-language 비즈니스 규칙을 읽고 자율적으로 스프링 부트 서비스를 구축합니다. Gradle 빌드 + JUnit XML을 준수합니다. 119-line skeleton에서 5 사이클의 950 라인.
vlasenkoalexey/tpu의_- 연혁_자동 연구_한국어 - v6e 하드웨어에서 autoresearch keep-or-revert loop을 TPU 모델 성능 (MFU / token-per-sec)에 적용하십시오. XProf MCP 서버를 통해 각 작업을 프로파일링하고 실험 당 하나의 모델 코드 변경을 만들고 측정 된 MFU에 대한 반전을 유지합니다. 도메인 지식과 원예 최적화 추적을위한 Karpathy-style LLM wiki와 루프를 쌍; JAX와 토치사 레인의 Llama3-8B 및 Qwen3-8B 사례 연구를 포함합니다.

평가 및 벤치 마크

스냅 stanford/MLAgentBench — ML 실험 작업에서 AI 에이전트를 평가하기위한 벤치 마크 스위트. CIFAR-10에서 BabyLM에 13 작업.
오픈AI/mle-bench — OpenAI의 벤치 마크는 ML 엔지니어링에서 잘 AI 에이전트가 수행하는 방법을 측정합니다.
첸후이/mlrbench — MLR-Bench: 오픈 엔드 ML 연구에 AI 에이전트를 평가. NeurIPS/ICLR/ICML 작업장에서 201 작업.
gersteinlab/ML 벤치 — 저장소 레벨 코드에서 ML 작업에 대한 LLM 및 에이전트를 평가합니다.
채용공고 — LLM-as-Agent 평가를 위한 포괄적인 벤치 마크는 8개의 명백한 환경의 맞은편에 있습니다. ICLR 2024년

기여하는 방법

우리는이 목록에 기여를 환영합니다! 기여하기 전에, 우리의 검토 순간을 공지사항. 이 가이드라인은 당신의 기여가 우리의 목표와 일치하고 질과 relevance를 위한 우리의 기준을 만나는 것을 도울 것입니다.

우리가 찾고있는 것 :

새로운 고품질 종이, 도구, 또는 왜 그들은 중요 한 설명과 리소스
기존의 항목에 업데이트 (브론 링크, 입력 된 정보)
스타 카운트, 가격, 또는 모델 세부 사항에 대한 수정
번역 및 접근성 개선

품질 규격:

모든 도구는 적극적으로 유지해야합니다 (마지막 6 개월 이내에 업데이트 됨)
종이는 동료 검토 된 장소에서 있어야하거나 중요한 커뮤니티 채택
Datasets는 공개적으로 접근되어야 합니다
리소스가 가치있는 이유를 설명하는 한 줄의 설명이 포함되어 있습니다.

이 프로젝트에 기여하는 것에 관심을 가져 주셔서 감사합니다!

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