기존 Markdown·Obsidian 폴더를 바꾸지 않고 CLI·HTTP·MCP로 인용 가능한 문맥을 조회하는 로컬 지식 소스입니다.
- 기존 Markdown·Obsidian 위키를 변경하거나 업로드하지 않고 에이전트용 읽기 전용 문맥 소스로 제공합니다.
- CLI, HTTP API, MCP Streamable HTTP에서 동일한 인용·경로·관계 정보를 조회할 수 있습니다.
- 기본 검색은 로컬 lexical 방식이며 모델이나 임베딩 없이 실행할 수 있습니다.
- 2026년 9월 확인 버전은 0.2.14이며, Python 3.11 이상을 요구하는 public-preview 도구입니다.
RSS·웹·API 등 여러 신호원을 모으고, 업종별 선별 기준으로 브리핑·웹 피드·Agent 인터페이스를 만드는 AIHOT의 사용 흐름과 운영 주의점을 정리합니다.
- RSS·웹 목록·JSON·X·위챗 공식 계정·외부 스크립트 등 여섯 종류의 신호원을 한 뉴스룸으로 모읍니다.
- 중복 제거와 업종 사전 필터 뒤 같은 기준으로 두 번 독립 채점하고, 출처 등급별 문턱으로 선별합니다.
- 프롬프트·신호원·분류·선별 기준을 industry/ 아래에서 바꾸고, 직접 라벨링한 자료로 기준을 재조정할 수 있습니다.
- Docker Compose로 자체 호스팅하며 웹·RSS·공개 API·MCP로 결과를 읽습니다.
- MIT 라이선스는 코드에 적용되지만 AIHOT 이름과 로고는 별도 사용 허가 대상입니다.
Experimental
Commercial / experiment repo unlicensedLangChain의 Jev-as-a-Judge 실험은 고정한 agent trace를 반복 평가해, typed decision model이 LLM judge의 비용·지연·반복성 문제에 어떤 선택지를 주는지 보여 주는 재현용...
- 고정한 agent trace를 반복 평가해 judge 분산을 따로 측정
- Jev의 typed Noul·Choice·Score 신호를 evaluator로 연결
- 작은 5-case 실험이라 production 일반화 전 인간 검증이 필수
Early access
Commercial / terms applyTypeSafe의 Use Case Map을 바탕으로, 자동화에 AI 판단을 넣을 때 어떤 문제부터 작게 모델링하고 어떻게 사람 검토 경로를 남길지 정리합니다.
- 분류·탐지·점수·라우팅으로 문제를 잘게 나누기
- 확신도에 따라 자동 처리와 검토를 분기
- 질문과 임계값을 코드에서 함께 리뷰