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Open sourceApache-2.0

llmwiki-serve: 로컬 Markdown·Obsidian 지식을 에이전트에 연결하는 읽기 전용 서버

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.

macOS / Linux WinOS

#Knowledge Base #Markdown #Obsidian #MCP

knowledge-bridge-labs/llmwiki-serveSource ↗

Open sourceMIT

AIHOT: 업종별 뉴스룸을 만드는 자체 호스팅 프레임워크

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.

#Self-hosted #News Aggregation #AI Agents #MCP

KKKKhazix/AIHOTSource ↗

ExperimentalCommercial / experiment repo unlicensed

Jev-as-a-Judge: LangSmith에서 agent eval 비용·분산을 분리해 보는 작은 실험

LangChain의 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 예제입니다.

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

macOS / Linux WinOS

#Agent Evals #LangSmith #Jev #LLM-as-a-Judge

danielgshea/jev-as-a-judgeSource ↗

Early accessCommercial / terms apply

TypeSafe Use Case Map: AI를 ‘답변기’보다 판단 라우터로 쓰는 법

TypeSafe의 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

macOS / Linux WinOS

#typesafe #decision-api #ai-automation

TypeSafe AI / JevSource ↗