PDF Math Translate 및 Vibe-Trading 등 깃허브 AI 오픈소스 4개

2026-06-05

오늘 볼 깃허브 AI 오픈소스는 네 개입니다. 첫 번째는 수식이 섞인 PDF를 형태를 최대한 유지한 채 번역하는 PDFMathTranslate, 두 번째는 다양한 증권사 API와 연결해 자율 거래를 돌리는 Vibe-Trading, 세 번째는 코파일럿의 맞춤형 설정 리소스인 awesome-copilot, 네 번째는 에이전트 제어와 검증 가이드인 learn-harness-engineering입니다.

1. PDFMathTranslate/PDFMathTranslate

⭐ 34548개 · Python · 발견: github

PDFMathTranslate는 논문처럼 복잡한 수식과 표가 많은 PDF 문서를 레이아웃을 크게 깨뜨리지 않고 번역하는 오픈소스입니다. 일반 번역기에 넣으면 서식이 어긋나기 쉬운데, 이 도구는 문서 구조를 인식해 원문 서식을 최대한 보존하면서 내용만 바꿔줍니다. 사용자는 OpenAI(대화형 AI를 만드는 회사)의 API를 연동하거나 Ollama(개인 PC에서 AI 모델을 구동하는 도구)를 통해 번역을 처리할 수 있습니다.

개발자는 CLI(터미널에 명령어를 입력해 조작하는 방식) 창에 직접 명령어를 입력해 손쉽게 작업을 실행할 수 있습니다. 최근 업데이트로 GUI(그래픽으로 마우스 클릭하며 쓰는 화면) 앱도 지원되어 사용 편의성이 더 좋아졌습니다.

영어 전공 서적이나 학술 논문을 원래 구조 그대로 보면서 한국어로 빠르게 훑어보고 싶은 대학원생들이 쓰기 편하겠습니다.

링크: github.com/PDFMathTranslate/PDFMathTranslate

2. HKUDS/Vibe-Trading

⭐ 10861개 · Python · 발견: github

Vibe-Trading은 LLM(대형 언어 모델)을 접목해 자율 주식 거래를 대행하는 인공지능 에이전트 시스템입니다. 실시간 시장 데이터 분석부터 주문 전송까지 에이전트가 단계를 나눠 혼자 실행합니다. 이 시스템은 거래소 연동 커넥터를 갖춰 다양한 증권사 계정을 지원하며, 안전 가드레일이 약한 계정은 페이퍼 트레이딩(가상 모의 거래)만 가동되도록 안전하게 통제합니다.

이 에이전트는 증권사 API(서로 다른 프로그램이 정보를 나누는 규격)를 활용해 자동으로 작동합니다. 최근 개발진은 Gemini 3.5(구글이 만든 최신 인공지능 모델) 생각 모델의 도구 호출을 중단 없이 수행하도록 설계에 반영했습니다.

이 프로그램은 개인 PC에서 요금 부담을 체크하며 모의 주식 자동매매 봇을 돌려보고 싶은 개발자에게 알맞은 선택이 될 수 있습니다.

링크: github.com/HKUDS/Vibe-Trading

3. github/awesome-copilot

⭐ 34531개 · Python · 발견: github

awesome-copilot은 깃허브 코파일럿의 작업 효율을 올리기 위해 배포된 설정 규칙 및 스킬 모음집입니다. 이 모음집은 일반적인 코딩 추천 도구에 나만의 프로젝트 규격과 검증 형식을 입력해 맞춤형 자동화 도구로 바꾸는 템플릿 역할을 해줍니다. 저장소에 올라온 규칙 설정 예제들을 복사해 본인의 프로젝트 디렉토리에 넣어두기만 해도 코파일럿 활용 방식이 달라집니다.

개발자는 코드의 일관성을 돕는 시스템 파일을 생성해 연동할 수 있습니다. 이 저장소는 MCP(AI가 외부 도구와 대화하게 해주는 규격) 연동 예문도 구체적으로 담고 있어 다른 도구와의 연동 흐름을 이해하기 좋습니다.

이 패키지는 코파일럿 유료 구독료를 내고 있는 실무 개발자나 팀 내 코딩 방침을 자동으로 적용하고 싶은 관리자에게 권장됩니다.

링크: github.com/github/awesome-copilot

4. walkinglabs/learn-harness-engineering

⭐ 7787개 · TypeScript · 발견: github

learn-harness-engineering은 인공지능 코딩 에이전트가 코드를 파괴하지 않고 정상 작동하게 만드는 테스트 가이드 저장소입니다. 이 교재는 코딩 에이전트가 파일을 임의로 고치는 과정에서 생기는 오류를 줄이기 위한 통제 프레임워크 설계를 담고 있습니다. 개발자는 가상 샌드박스 내부에서 안전하게 실행 테스트를 수행하고 그 결과를 피드백하는 전 과정을 차례대로 배울 수 있습니다.

강의에 수록된 예시 스크립트를 빌드하면 자율 제어 루프가 만들어집니다. 이 강좌는 실제 production(상용 배포 제품) 수준의 제품을 설계할 때 필요한 명세서 예제와 도구 템플릿도 함께 담고 있습니다.

이 교육과정은 자체 빌드 자동화에 코딩 AI를 본격적으로 활용하고 싶거나, 예상치 못한 루프 에러로 신뢰성이 떨어져 골치 아픈 시스템 엔지니어에게 적합합니다.

링크: github.com/walkinglabs/learn-harness-engineering

독자 여러분은 소개한 네 가지 오픈소스 모두 직접 방문해 스타를 누르고, 설명서 역할을 하는 README 파일부터 읽어보시면 도움이 됩니다.