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- 근거: AI/LLM 관심 분야 중 추론 최적화 및 AI 도구 영역 — CPU 기반 경량 OCR 라이브러리로 실용성 있음
- 액션: pip install indra-ocr 후 로컬 이미지로 OCR 파이프라인(라인 감지→텍스트 인식→마크다운 출력) 5분 PoC 실행
- 근거: MCP(Model Context Protocol) 서버 구현 예시로 AI/LLM 관심 분야에 해당하지만, 맥도날드 쿠폰 최적화라는 특수 도메인이라 즉시 활용 가능성은 낮음
- 액션: MCP 서버 구조 참고용으로 저장소 훑어보기 — MCP_INTEGRATION.md, src/ 구조 확인하여 MCP Skill 구현 패턴 파악
- 근거: FFmpeg 기능을 AI 에이전트에 연결하는 MCP 서버로, AI/LLM → MCP 서버 관심 분야에 직접 해당하며 스타 725개·실제 소스 구조(bin, mcp, evals, scripts, tests) 모두 확인됨
- 액션: git clone https://github.com/kajisho5/ffmpeg-skill 후 mcp/ 디렉터리 확인 및 Claude Desktop 또는 MCP 호환 클라이언트에 연결해 FFmpeg 도구 호출 동작 확인
- 근거: Chrome 확장 기반 LLM 웹 에이전트로 AI/LLM 에이전트 및 개발자 도구 분야에 해당
- 액션: git clone https://github.com/Player-YN/PawWork_ZhuaZhua 후 Chrome 확장으로 로드해 BYOK 설정으로 웹 페이지 선택→오피스 파일 출력 흐름 직접 시도
- 근거: AI/LLM 도구 — 로컬 ASR 기반 크롬 확장으로 드라마 타임스탬프 전사 및 분석, AI 코딩/에이전트 인접 영역
- 액션: git clone https://github.com/dengzi008/DramaLens && requirements-local-asr.txt 설치 후 로컬 ASR 파이프라인 동작 확인
- 근거: AI 네이티브 오피스 스위트 — AI/LLM 도구 및 프론트엔드 영역에 해당하며, TypeScript 기반 실제 소스코드가 있는 완성도 있는 저장소
- 액션: git clone https://github.com/genspark-ai/genoffice && cd genoffice && npm install && 앱 실행 후 AI 문서 편집 기능 직접 체험