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- 근거: AI/LLM 도구 생태계 — DeepSeek 기반 플러그인 마켓플레이스로 AI 에이전트/도구 관심 분야에 해당
- 액션: https://github.com/dsh-market/dsh-market 저장소 클론 후 README 읽고 플러그인 구조 파악하기
- 근거: AI/LLM 관심 분야의 MCP 도구이자 CLI 개발자 도구 — MCP 서버와 상호작용하는 토큰 절약형 CLI 클라이언트
- 액션: git clone https://github.com/activeing123/mcptoon 후 로컬 MCP 서버 연결 테스트 및 토큰 사용량 비교 확인
- 근거: AI/LLM 평가(eval) 프레임워크 — 여러 모델/프롬프트/하네스를 YAML 기반 챌린지로 비교 측정하는 도구로 AI·LLM 관심 분야에 직접 해당
- 액션: uvx smevals docs 실행해 README 파악 후, 간단한 YAML eval 하나 작성해 claude-opus-5 vs claude-haiku-4-5 비교 실험
- 근거: AI 에이전트/LLM 도구 선택 트렌드를 다루는 의견 기사 — 특정 오픈소스 저장소 없음
- 액션: Ethan Mollick의 최신 AI 가이드 원문 읽고, ChatGPT Work vs Claude Cowork 차이점 메모 정리
- 근거: AI/LLM 도구 — Simon Willison의 LLM CLI 플러그인으로 Meta AI(Muse Spark 1.1) 모델을 로컬에서 바로 호출 가능
- 액션: pip install llm llm-meta-ai 후 llm -m muse-spark-1.1 ‘테스트 프롬프트’로 모델 응답 품질 확인