✷ AI Open-Source Radar
storytold 물결은 지나가고, 9월의 단골 셋이 돌아왔다
지난 호에서 우리는 storytold 물결이 잦아들고 있다고 썼다. 이번 호에서는 아예 사라졌다. Photoshop, Word, Premiere 등을 클린룸으로 다시 만든 프로젝트는 어느 보드에도 하나도 오르지 못했다. 빈자리는 9월 목록에 있던 세 이름이 채웠다. Orca, Ponytail, DeepSeek Harness로, 셋 다 8월 말부터 10월까지 단골이었다가 재구현 물결에 밀려났다. 돌아온 것은 문턱이 낮아져서가 아니다. 10위에 드는 데 필요한 증가량은 지난주와 거의 같았고, 세 프로젝트 모두 빠져 있던 두 주의 어느 쪽보다 더 많은 스타를 얻어 그 선을 넘었다. 또 하나의 이야기는 맨 위에 있다. Rea는 여전히 1위지만, 지난 호에서 설명한 가속은 끊겼다. 그리고 Breaking out 보드에서는 skill 파일 하나가 rea의 접근 방식 전체가 필요 이상으로 무겁다고 주장하고 있다. 한편 DeepSeek은 자사 모델을 서비스하는 추론 엔진을 오픈소스로 공개했고, 일주일이 안 되어 메인 보드에 올랐다.
#1 morluto/rea —— 소스 코드 없이 AI 에이전트가 바이너리와 애플리케이션을 깊이 리버스 엔지니어링할 수 있게 해 주는 MCP 기반 툴킷
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2026-W41: +1,553 · 2026-W42: +101,495 · 2026-W43: +218,506 · 네 호에 걸쳐 위아래로 흔들림 · 이전: 2026-09-27 기준 415 스타
지난 호에서 우리는 rea의 흐름을 가속이라고 불렀다. 매주 앞 주보다 더 많이 늘었고, 10월 19일까지의 한 주에는 나머지 아홉 개를 합친 것보다 더 많이 늘었다. 이번 주에는 그 두 가지가 모두 무너졌다. 여전히 여유 있게 1위지만, 증가량은 상위 10개 중 나머지를 합친 것보다 적었고, 일일 증가량은 주말에 잠깐 꺾인 것이 아니라 거의 한 주 내내 줄었다. 출시 열기가 소진되는 모양이지, 프로젝트가 하룻밤 새 인기를 잃은 모양이 아니다. 그 열기가 얼마나 컸는지는 보도가 말해 준다. 공개 며칠 만에 여러 언어의 글이 이것을 코딩 에이전트를 리버스 엔지니어로 바꾸는 MCP 서버로 소개했다. 백엔드는 Ghidra, Hopper, IDA이고, 정적 분석은 네이티브 바이너리와 Electron 앱부터 .NET 어셈블리, Android 패키지, EVM 바이트코드, 펌웨어까지 다룬다. 한 미러 사이트는 벌써 README를 빌려 쓴 비슷한 이름의 가짜 저장소가 돌고 있다고 경고했는데, 이런 속도로 인기를 얻으면 따라오기 마련인 일이다. 지금 곡선이 말하는 것은, 그런 보도를 통해 이것을 찾을 사람들은 대부분 이미 찾았다는 것이다. 이번 주 rea가 받는 압력 중 더 흥미로운 것은 속도가 아니라 반대 논리다. Breaking out 보드의 leanrea가 내세우는 그 논리는, rea가 하는 일의 상당 부분에는 서버가 전혀 필요 없다는 것이다.
#2 Ebony-Vinyl/dsh-our-free-model —— DSH에서 쓰는 무료 LLM, API 키도 사용 한도도 없음
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2026-W42: +7,140 · 2026-W43: +15,852 · 세 호에 걸쳐 위아래로 흔들림 · 이전: 2026-10-06 기준 1,735 스타
지난 호에서 우리는 이 플러그인이 내세우는 것은 무료와 무제한이 전부이고, 그 뒤의 추론 비용을 누가 내는지는 우리 데이터 어디에도 없다고 썼다. 한 주가 지나고 검색까지 해 봤지만 여전히 그렇다. 로그인이 필요 없는 프런티어 모델들을 DeepSeek Harness의 모델 선택기에 넣고 뒤에 로컬 OpenAI 호환 엔드포인트를 두기 때문에, 유료 API용으로 만든 도구를 그대로 연결할 수 있다. 이것이 매력적으로 보이는 배경은 DeepSeek 자체의 가격이다. 8월에 DeepSeek은 V4 계열 모델의 호스팅 API 요금을 올렸고, 피크 시간대에는 몇 배로 뛰었다. 반면 모델 가중치와 하네스 자체는 여전히 무료다. 계량기를 우회하는 플러그인은 그에 대한 가장 자연스러운 반응이다. 우리가 찾지 못한 것은 이를 설명하는 사람이다. 기사도 없고, 밝혀진 후원자도 없고, 어느 업스트림 공급자가 부하를 떠안는지에 대한 설명도 없다. 곡선의 모양도 바뀌었다. 급등은 지난 호에 있었고, 이번 주는 그 위에 조금 더 얹었을 뿐이며, 일일 증가량도 주가 흐를수록 둔해졌다. 비즈니스 모델이 보이지 않는 게이트웨이는 나타날 때만큼 빠르게 사라질 수 있다. 실험용 편의 도구로 쓰고, 그 위에 무언가를 쌓을 기반으로 여기지는 말자.
#3 cloudflare/security-audit-skill —— 코딩 에이전트를 적대적 취약점 사냥꾼으로 바꾸는 구조화된 보안 감사 프레임워크
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이것은 Cloudflare가 코딩 에이전트로 취약점을 찾는 자체 절차를 skill로 공개한 것으로, 회사는 이를 지금 자사 코드 전반에서 돌리는 하네스의 출발점이라고 설명한다. 단계는 정찰, 탐색, 검증, 보고, 구조화된 출력, 독립 검증의 여섯 가지이고, 이렇게 나누는 이유는 어떤 발견을 보고한 에이전트가 그것을 확인하는 쪽이 되는 일이 결코 없게 하려는 것이다. 별도의 에이전트 집합이 각 후보가 보고서에 오르기 전에 그것을 반증하라는 지시를 받는다. 모델에게 “이 파일에 버그가 있는지 봐 줘”라고 했다가 있지도 않은 문제를 자신만만하게 늘어놓은 목록을 받는, 익숙한 실패에 대한 답이다. Cloudflare는 한계에 대해서도 솔직하다. 자체 측정에 따르면 한 번 실행으로 찾는 것은 여러 번 실행해 찾은 전체의 절반 정도에 불과하므로, 이 skill은 여러 번 돌리도록 만들어졌다. 또 병렬 하위 에이전트를 띄울 수 있는 에이전트가 필요하고, 대상 코드를 빌드하거나 실행하려면 샌드박스도 필요하다. 9월에 한 번 우리 목록에 올랐다가 빠졌다. 이번 주에는 일일 증가량이 기간 전반부 내내 올랐고 그 뒤로도 그 수준 근처를 지켰다. 그래서 또 하나의 복귀 프로젝트가 아니라 메인 보드에서 가장 꾸준히 오른 프로젝트가 되었다.
#4 debpalash/VoiceStudio —— 646개 언어를 지원하는 음성 복제·더빙·전사용 로컬 우선 데스크톱 제품군
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2026-W43: +16,589 · 지난 호보다 적음, 한 주 공백 후 · 이전: 2026-09-27 기준 36,814 스타
#5 stablyai/orca —— 여러 AI 코딩 에이전트를 나란히 실행하는 데스크톱 오케스트레이터
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이전: 2026-09-27 기준 78,909 스타
Orca, Ponytail, DeepSeek Harness는 9월 목록의 고정 멤버였다. Orca와 하네스는 8월 말부터 10월 중순까지 매 호에 올랐다. 그런데 storytold 재구현들이 휩쓴 두 호 동안 셋 다 사라졌다. 그 공백을 가로지르는 일별 추이를 보면 당연한 질문에 답이 나온다. 경쟁자가 떠나서 돌아온 것이 아니다. 10위에 드는 데 필요한 증가량은 지난주와 거의 같다. 셋 모두 빠져 있던 두 주에는 그 선보다 적게, 이번 주에는 더 많이 얻었다. 셋 중 가장 급하게 방향을 튼 것은 Orca로, 우리 기록상 최고의 한 주가 목록에서 빠져 있던 두 주 바로 다음에 왔다. 이 끈기의 일부는 제품으로 설명된다. Orca는 Y Combinator 출신 회사 Stably AI가 만든 데스크톱 작업 공간으로, 프롬프트 하나를 여러 명령줄 에이전트(Claude Code, Codex, OpenCode 등)에 보내고 각각을 자기 git worktree에서 돌린다. 그래서 결과를 비교해 가장 좋은 것을 병합할 수 있고, GitHub와 Linear 보드, 브라우저 디자인 모드도 같은 창에 들어 있다. 무료이고 자체 모델은 없다. 에이전트 구독은 사용자가 가져온다. 즉 여러 에이전트를 동시에 돌리는 습관에 건 제품이고, 이번 주는 그 습관이 아직 퍼지고 있음을 보여 준다.
#6 DietrichGebert/ponytail —— AI 코딩 에이전트가 작고 안전한 코드를 쓰고 변경을 스스로 리뷰하게 하는 프롬프트
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#7 deepseek-ai/deepseek-harness —— 모든 것을 플러그인으로 만드는 구조의 오픈소스 에이전트 하네스
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#8 deepseek-ai/DeepInfer —— DeepSeek LLM을 위한 확장 가능한 저지연 추론
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DeepInfer는 DeepSeek이 V4.1-Flash의 자체 프로덕션 트래픽을 처리한다고 밝힌 추론 엔진으로, 10월 20일 Apache 2.0 라이선스로 공개되었다. 그래서 측정 기간이 다른 모든 프로젝트보다 짧고, 그런데도 메인 보드에 오른 것이 의미가 있다. 커널, 추측 디코딩, 비동기 스케줄링, 결정적 샘플링, 구조화된 출력을 갖췄고, Nvidia의 최신 데이터센터 GPU와 Huawei의 Ascend 가속기를 모두 겨냥한다. 대부분의 보도가 앞세운 것은 두 번째 대상이었다. 실제 트래픽을 그 위에서 처리하는 연구소가 공개한, Huawei 하드웨어로 가는 프로덕션급 경로라는 점이다. 다만 이를 전제로 계획을 세우기 전에 릴리스 노트를 읽어 두자. 완전한 서빙 스택이 아니다. KV 캐시 시스템도, prefill/decode 분리도, 복제본 간 부하 분산도 없고, 빌드에는 최신 Linux 툴체인과 CUDA 또는 Huawei의 CANN이 필요하다. DeepSeek은 요청 변환을 맡는 recipe 저장소도 함께 공개했는데, 빠진 부분이 바로 이 회사가 여전히 자기 사업으로 여기는 부분임을 시사한다. 일일 증가량은 공개 당일 정점을 찍고 이후 매일 줄었다. 릴리스 발표의 평범한 감쇠다. 목록에 남을지는 DeepSeek 바깥의 누군가가 이를 중심으로 서버를 만드느냐에 달렸다.
#9 xerj-org/xerj —— 폴더를 자동으로 색인하고 정확한 검색으로 에이전트의 토큰 소모를 줄이는 로컬 AI 검색 엔진
이번 주 +7,186 스타 → 15,562 · xerj 스타 추이
이전: 2026-09-28 기준 2,520 스타
#10 mattpocock/skills —— AI 코딩 에이전트를 위한 플러그인형 스킬 라이브러리
이번 주 +7,041 스타 → 303,228 · skills 스타 추이
2026-W41: +5,478 · 2026-W42: +10,019 · 2026-W43: +10,006 · 네 호에 걸쳐 위아래로 흔들림, 한 주 공백 후 · 이전: 2026-09-27 기준 270,262 스타
Breaking out
추가된 스타 수가 아니라 자기 규모 대비 증가율로 정렬했다. 한 주 만에 몇 배가 될 만큼 작고, 당신 눈에 띄지 않을 만큼 작다.
AhmadHassan-BTed/NaSuno · 7.7일 동안 +818.0% → 4,186 스타 · NaSuno 스타 추이
이전: 2026-10-18 기준 456 스타
NaSuno는 AI 생성 오디오에서 포렌식 워터마크, 초음파 반송파, 출처 메타데이터를 벗겨 내는 신호 처리 툴킷으로, 생성된 스템을 그것을 만든 플랫폼까지 추적당하지 않고 재사용할 수 있게 한다. 그것이 프라이버시 보호인지 세탁인지는 누구의 오디오냐에 달렸다.
kuafuai/andee · 7.7일 동안 +711.1% → 2,912 스타 · andee 스타 추이
이전: 2026-10-18 기준 359 스타
andee는 휴대폰 자체에서 도는 Android 에이전트로, 접근성 서비스를 통해 어떤 앱이든 보고 조작하며, 자체 로컬 메모리를 유지하고, 지정한 아무 OpenAI 호환 엔드포인트에나 연결된다.
aicodeking/leanrea · 이번 주 +303.8% → 2,580 스타 · leanrea 스타 추이
이전: 2026-10-18 기준 495 스타
leanrea는 메인 보드 1위에 대한 반론이고, 그 반론을 작은 skill 파일 하나로 해낸다. rea가 도구로 가득 찬 서버를 통째로 등록한다면, leanrea는 에이전트가 Mac이나 Linux 머신에 원래 있는 명령줄 유틸리티(otool, nm, asar, jadx, sqlite3)로 정찰하도록 가르친다. 더 무거운 것에 손대기 전에 Electron 번들, Mach-O 바이너리, Android 패키지마다 가장 빠른 네이티브 경로를 고른다. 주장의 핵심은 컨텍스트 윈도다. MCP 서버가 등록하는 도구 하나하나는 모델이 매 턴 짊어지고 다니는 텍스트이고, 리버스 엔지니어링의 대부분을 차지하는 정찰에서는 방법을 적은 몇 단락이 도구 카탈로그보다 더 값질 수 있다. 작성자는 비슷한 정확도로 더 빠르고 싸게 돈다는 벤치마크를 공개했고, 적어도 한 편의 독립적인 글이 이미 둘을 나란히 비교했다. 다만 그 벤치마크는 작성자 자신의 것이고 다룬 작업 범위도 좁으니, 결론이 아니라 검증해 볼 만한 주장이다. 출처도 다소 혼란스럽다. 한 설치 가이드는 다른 저장소 이름을 가리키므로, 여기 링크한 저장소에서 설치하자. rea와 함께 읽으면 이번 주 목록의 축소판이다. 같은 일을 하나는 인프라로, 하나는 규율로 풀었다.
Leonxlnx/earshot · 이번 주 +249.1% → 2,786 스타 · earshot 스타 추이
이전: 2026-10-17 기준 422 스타
earshot은 에이전트에게 귀를 달아 준다. CPU만으로 도는 Python 툴킷으로, 소리를 묘사하고, 녹음에서 이벤트를 찾고, 진짜인지 합성인지 판정하며, 녹음을 재사용 가능한 합성 레시피로 바꿀 수도 있다. CLI, Python API, MCP 서버로 제공된다.
Ephemeral-AI-Lab/layerfs · 이번 주 +198.6% → 2,072 스타 · layerfs 스타 추이
이전: 2026-10-04 기준 337 스타
LayerFS는 Rust와 SQLite 기반의 저장소로, 에이전트의 작업 공간에 값싼 스냅샷을 제공한다. 콘텐츠 주소 방식이고 파일을 복사하지 않고 포크할 수 있어서, 병렬 실행들이 이력을 공유할 수 있다. 증가는 하루에 몰렸다. 경사가 아니라 계단이고, 바깥에서 보는 우리로서는 첫 페이지에 오른 하루인지 사들인 스타인지 구별할 수 없다.
지난 호는 ‘인터페이스’로 끝맺었다. 오른 프로젝트들은 손과 눈을 위해 만든 소프트웨어를 에이전트가 호출할 수 있는 명령으로 바꾸는 것들이었다. 이번 주 목록은 그보다 에이전트 자신의 작업 조건에 관한 이야기다. 어떻게 감사하는지, 여러 개를 어떻게 동시에 돌리는지, 호출하는 데 얼마가 들고 서비스하는 데 무엇이 필요한지. 지난 호의 주장 중 두 가지는 한 주를 버티지 못했다. rea의 가속도, storytold 물결도 끝났다. 다음 호에서는 이번 호의 주장 세 가지를 확인하겠다. 돌아온 단골들이 선 위에 머무는지, leanrea가 계속 rea를 따라잡는지, 그리고 dsh-our-free-model의 무료 모델 비용을 누가 내는지 누군가 밝히는지.