2026년 9월 19일 (토).

핵심 요약

• 코드, 문서, PDF, 설정 파일 등을 쿼리 가능한 지식 그래프로 변환하는 도구로 Claude Code, Cursor 등 AI 코딩 어시스턴트에서 /graphify 명령으로 사용할 수 있다.
• tree-sitter 기반 AST 파싱으로 코드는 로컬에서 결정론적으로 처리되며 LLM을 사용하지 않고 기계에서 벗어나지 않는다.
• 각 연결은 명시적 추출(EXTRACTED) 또는 추론(INFERRED)으로 태그되어 원본에서 직접 읽은 것과 도출된 것을 구분할 수 있다.
• 벡터 임베딩 대신 실제 그래프 구조를 사용하며, 자연어 질문으로 부분 그래프를 조회하거나 두 개념 간의 경로를 추적할 수 있다.
• 핵심 노드, 커뮤니티 분석, 교차 파일 링크, 주석과 문서 참조를 지식 그래프에 포함시킨다.
• LOCOMO 벤치마크에서 recall@10 0.497, QA 정확도 45.3%로 다른 도구보다 높은 성능을 보인다.

핵심 요약

• AI와 함께 코드 작성 전에 마크다운 기반 명세서로 요구사항과 시나리오를 정의하는 Spec-Driven Development 프레임워크다.
• 개별 프로젝트뿐 아니라 팀 전체가 공유할 수 있는 '스토어(Store)' 기능을 제공해 여러 저장소를 아우르는 기능 계획과 요구사항 관리가 가능하다.
• /opsx:propose, /opsx:explore 같은 슬래시 명령어로 AI 코딩 어시스턴트와 상호작용하며, Cursor, GitHub Copilot, Amazon Q 등 30여 개 도구를 지원한다.
• Node.js 20.19.0 이상이 필요하며 npm으로 설치할 수 있고, 기본 프로필과 확장 워크플로우 프로필 중 선택할 수 있다.
• OpenSpec 자체도 OpenSpec으로 개발되고 있으며, 저장소의 specs와 changes 폴더에서 실제 사용 사례를 확인할 수 있다.

핵심 요약

• 금융 캔들차트(K-line) 데이터 분석에 특화된 오픈소스 기초 모델 Kronos를 공개했습니다. 전 세계 45개 이상의 거래소 데이터로 사전 학습되었습니다.
• OHLCV 데이터를 계층적 이산 토큰으로 변환하는 전문화된 토크나이저와 자동회귀 트랜스포머로 구성되어 금융 데이터의 높은 노이즈 특성을 처리합니다.
• Kronos-mini(4.1M), Kronos-small(24.7M), Kronos-base(102.3M), Kronos-large(499.2M) 등 다양한 크기의 모델을 Hugging Face Hub에서 무료로 제공합니다.
• KronosPredictor 클래스로 몇 줄의 코드만으로 주가 예측을 수행할 수 있으며, 개별 또는 배치 예측 모두 지원합니다.
• 컨텍스트 길이는 Kronos-mini는 2048, 다른 모델들은 512로 설정되어 있습니다.

핵심 요약

• PrismML이 극도로 압축한 언어모델 Bonsai 2 27B를 공개했으며, 5.9GB 크기로 노트북이나 단일 GPU에서 구동된다.
• FP16 대비 98.2% 수준의 성능을 유지하면서 원본의 약 9분의 1 크기를 달성했고, 수학은 반올림 수준의 정확도, 코딩은 기준 모델과 동일 수준이다.
• 3중 값(ternary) 가중치 기반이며 262K 토큰 콘텍스트, 비전 기능, OpenAI 방식의 도구 호출, 추론 기능을 지원한다.
• 가중치당 1.75비트 크기의 PTQ1_0 포장과 프롬프트 처리 속도가 빠른 PQ2_0 포장을 제공하며, 기본값은 후자다.
• Mac(Metal), Linux/Windows(CUDA/Vulkan/ROCm), CPU에서 로컬 실행 가능하고 두 개 명령으로 설정 완료된다.
• 이전 버전인 Bonsai(1비트)와 Ternary-Bonsai도 27B, 8B, 4B, 1.7B 크기로 계속 제공된다.