GitHub에서 인기 있는 상위 17개 Python 프로젝트

2026년 1월 인기 Python 저장소

이번 달의 Python 생태계는 Claude Skills과 AI 에이전트 도구로 주도되고 있습니다.
이 개요는 GitHub에서 인기 있는 Python 저장소에 대한 분석입니다.

Anthropic의 Agent Skills 발표는 커뮤니티 프로젝트의 폭발적인 성장으로 이어졌으며, 상위 10개 저장소 중 7개는 Claude Code 또는 AI 에이전트 기능과 직접적으로 관련되어 있습니다.

Python을 시작하는 경우, 언어의 기본 사항을 배우기 위해 Python Cheatsheet를 확인해 보세요.

Python 패키지 저장소

개요

GitHub의 트렌딩 페이지에서 제공한 데이터에 따르면, 이 달에는 가장 활발하게 성장한 Python 프로젝트 17개가 있습니다. Claude Skills 현상과 RAG 프레임워크 혁신은 이 달의 트렌드를 정의하고 있습니다.

1. Anthropic Skills — 이 달 29,129 ⭐

지표 값
저장소 anthropics/skills
총 별표 58,665
라이선스 Apache-2.0
카테고리 AI 에이전트 기술

Anthropic의 공식 Agent Skills 발표는 Claude 생태계 전체를 활성화시키며, 수십 개의 커뮤니티 프로젝트가 탄생할 수 있는 기반을 제공했습니다.

Anthropic Skills는 Claude가 특화된 작업에서 성능을 향상시키기 위해 동적으로 로드하는 지시문, 스크립트, 자원을 포함한 예제 Agent Skills를 담은 공식 공개 저장소입니다.

주요 기능:

  • 창의적 & 디자인 기술 (알고리즘 예술, 캔버스 디자인)
  • 개발 & 기술 기술 (웹 아티팩트 빌더, MCP 빌더)
  • 기업 & 커뮤니케이션 기술 (브랜드 가이드라인, 내부 커뮤니케이션)
  • 메타 기술 (기술 생성자, 템플릿)
  • SKILL.md 파일이 포함된 자체 포함 디렉토리

2. awesome-claude-skills — 이 달 15,383 ⭐

지표 값
저장소 ComposioHQ/awesome-claude-skills
총 별표 28,178
라이선스 MIT
카테고리 정리된 목록

커뮤니티는 Claude Skills을 발견하고 공유할 수 있는 중심적인 장소가 필요했습니다. ComposioHQ는 이를 빠르게 채웠습니다.

awesome-claude-skills는 Composio의 플러그인 아키텍처를 통해 500개 이상의 애플리케이션과 통합된 32개 이상의 Claude Skills을 담은 정리된 목록입니다.

주요 기능:

  • 콘텐츠 연구 및 글쓰기 지원
  • 파일 정리 및 유튜브 다운로드
  • 이력서 생성 및 코드 개발 도구
  • 소셜 미디어 최적화 (트위터 알고리즘 최적화)
  • 리드 연구 및 경쟁 분석
  • Composio API를 통한 3단계 설정

3. PageIndex — 이 달 6,153 ⭐

지표 값
저장소 VectifyAI/PageIndex
총 별표 10,728
라이선스 MIT
카테고리 RAG 프레임워크

전통적인 RAG는 벡터 데이터베이스, 임베딩, 청킹이 필요합니다. PageIndex는 이 모든 것을 추론 기반 검색으로 제거합니다.

PageIndex는 문서를 트리 구조 인덱스로 변환하여 에이전트 LLM 검색을 가능하게 하는 벡터 없는, 추론 기반 RAG 프레임워크입니다.

주요 기능:

  • 벡터 데이터베이스 또는 임베딩이 필요하지 않음
  • 청킹 없음 — 전체 문서 계층 구조 보존
  • 페이지/섹션 참조를 통해 추적 가능 및 설명 가능
  • 임의의 상위-K 임계값 없음
  • 복잡한 문서(법적, 재무, 의료)에 최적화됨

4. claude-code-templates — 이 달 4,867 ⭐

지표 값
저장소 davila7/claude-code-templates
총 별표 18,926
라이선스 MIT
카테고리 CLI 도구

Claude Code 프로젝트를 수동으로 설정하는 것은 번거롭습니다. 이 CLI는 설정을 자동화하고 모니터링 기능을 추가합니다.

claude-code-templates는 스마트한 프로젝트 설정과 실시간 분석을 제공하는 Claude Code 설정 및 모니터링을 위한 CLI 도구입니다. 이러한 프로젝트와 함께 Python 환경 관리를 위해 uv 또는 Anaconda vs Miniconda vs Mamba 가이드에서 옵션을 비교해 보세요.

주요 기능:

  • 스마트 자동 감지 및 프레임워크별 설정
  • 성능 지표를 포함한 실시간 분석 대시보드
  • 실행 가능한 권장 사항을 포함한 건강 검사
  • 커스텀 슬래시 명령 (/generate-tests, /optimize-bundle)
  • 모듈형 에이전트, MCP 및 기술 설치
  • JavaScript/TypeScript, Python 지원 (Go/Rust 곧 출시)

5. langextract — 이 달 4,115 ⭐

지표 값
저장소 google/langextract
총 별표 23,774
라이선스 Apache-2.0
카테고리 정보 추출

LLMs는 정보를 추출할 수 있지만, 추출을 원본 텍스트에 연결하는 것은 어렵습니다. Google의 langextract는 이 문제를 우아하게 해결합니다.

langextract는 LLM을 사용하여 구조화된 정보를 비구조화된 텍스트에서 추출하는 Python 라이브러리입니다. 구조화된 LLM 출력에 대한 대안 접근법을 보려면 BAML vs Instructor를 참조하세요.

주요 기능:

  • 원본 연결 — 모든 엔티티를 정확한 문자 오프셋에 매핑
  • 스키마 기반 추출 및 몇 번의 예시로
  • 긴 맥락 처리 및 지능적인 청킹
  • 검증을 위한 상호작용형 HTML 시각화
  • Gemini, Ollama, OpenAI 지원
  • 방사선 보고서를 위한 RadExtract 전문성

6. learn-claude-code — 이 달 4,053 ⭐

지표 값
저장소 shareAI-lab/learn-claude-code
총 별표 15,862
라이선스 MIT
카테고리 교육

“bash만 필요하다!” — 이 프로젝트는 AI 코딩 에이전트가 핵심적으로 매우 간단할 수 있음을 보여줍니다.

learn-claude-code는 단지 16줄의 bash로 Claude Code와 유사한 에이전트를 작성하는 방법을 보여주며, 기술을 단순화합니다.

주요 기능:

  • 핵심 개념을 보여주는 최소한의 구현
  • AI 에이전트를 이해하는 교육 자료
  • 기능을 확장하는 커뮤니티 기여

7. OpenBB — 이 달 3,877 ⭐

지표 값
저장소 OpenBB-finance/OpenBB
총 별표 59,635
라이선스 AGPL-3.0
카테고리 금융 데이터

재무 분석가들은 수십 개의 공급업체에서 데이터에 대한 통합 접근이 필요합니다. OpenBB는 AI 에이전트 기능을 내장하여 이를 제공합니다.

OpenBB는 분석가, 퀀츠 및 AI 에이전트를 위한 금융 데이터 플랫폼이며, 금융을 위한 AI 워크스페이스를 제공합니다. “자신의 AI 에이전트를 가져오세요” 기능은 OpenAI, Anthropic 및 Azure를 포함한 다양한 클라우드 LLM 공급업체와 호환됩니다.

주요 기능:

  • 수십 개의 데이터 공급업체와 통합
  • Python 및 CLI 인터페이스
  • OpenAI 기반의 OpenBB Copilot AI 에이전트
  • “자신의 AI 에이전트를 가져오세요” 지원
  • 데이터 누출 없이 SOC2 II 준수
  • 온프레미스 배포 옵션
  • 수십억 달러를 관리하는 투자 회사 사용

8. awesome-claude-code — 이 달 3,468 ⭐

지표 값
저장소 hesreallyhim/awesome-claude-code
총 별표 22,331
라이선스 CC0-1.0
카테고리 정리된 목록

Claude Code 확장 및 통합에 특화된 또 다른 필수 정리 목록입니다.

awesome-claude-code는 Claude Code를 위한 기술, 훅, 슬래시 명령, 에이전트 오케스트레이터, 애플리케이션 및 플러그인을 정리합니다.

주요 기능:

  • 카테고리별 정리 (기술, 훅, 명령)
  • 에이전트 오케스트레이터 추천
  • 플러그인 생태계 문서
  • 커뮤니티 유지 및 정기적으로 업데이트됨

9. Deep-Live-Cam — 이 달 2,819 ⭐

지표 값
저장소 hacksider/Deep-Live-Cam
총 별표 79,139
라이선스 AGPL-3.0
카테고리 딥페이크/비디오

전통적인 딥페이크는 수시간의 훈련이 필요합니다. Deep-Live-Cam은 단일 이미지로 실시간 작동합니다.

Deep-Live-Cam은 단일 원본 이미지만 사용하여 실시간 얼굴 교체 및 클릭 한 번으로 비디오 딥페이크를 가능하게 합니다.

주요 기능:

  • 즉시 미리보기와 함께 실시간 얼굴 교체
  • 훈련 필요 없음 — 미리 훈련된 inswapper_128 모델 사용
  • GFPGAN v1.4 얼굴 복구 후처리
  • 멀티 플랫폼: CPU, NVIDIA CUDA, Apple Silicon
  • 내장 윤리 보호 장치

10. UltraRAG — 이 달 2,357 ⭐

지표 값
저장소 OpenBMB/UltraRAG
총 별표 4,827
라이선스 Apache-2.0
카테고리 RAG 프레임워크

복잡한 RAG 파이프라인을 구축하는 데는 수천 줄의 코드가 필요합니다. UltraRAG은 이를 YAML 선언으로 줄입니다.

UltraRAG v3은 복잡한 RAG 파이프라인을 최소한의 코드로 구축하는 저코드 MCP 프레임워크입니다.

주요 기능:

  • YAML 기반 파이프라인 선언
  • 50줄의 IRCoT 알고리즘 (공식 900+ 대비)
  • 구성 요소를 위한 MCP 서버 아키텍처
  • 다중 회합 추론 및 동적 검색
  • 직렬, 루프 및 분기 제어 구조
  • 대화형 시연 인터페이스

11. blender-mcp — 이 달 2,063 ⭐

지표 값
저장소 ahujasid/blender-mcp
총 별표 16,711
라이선스 MIT
카테고리 MCP/3D 그래픽스

자연어로 3D 소프트웨어를 제어하는 것은 미래처럼 보였습니다. blender-mcp는 오늘날 현실로 만들어 줍니다.

blender-mcp는 Blender 3D를 Claude AI에 연결하는 MCP 서버이며, 자신의 MCP 통합을 구축하려면 Python에서 MCP 서버 구축를 참조하세요.

주요 기능:

  • Claude와 Blender 간의 양방향 통신
  • 객체 생성, 수정 및 삭제
  • 재질 및 색상 적용
  • 시나리오 검사 및 뷰포트 스크린샷
  • Sketchfab 및 Poly Haven 자산 통합
  • Hyper3D Rodin 텍스트-3D 생성
  • Blender에서 임의의 Python 코드 실행

12. OpenHands — 이 달 1,437 ⭐

지표 값
저장소 OpenHands/OpenHands
총 별표 67,296
라이선스 MIT
카테고리 AI 개발

소프트웨어 공학 에이전트는 견고한 플랫폼이 필요합니다. OpenHands는 이를 위한 기업용 인프라를 제공합니다.

OpenHands는 대규모 AI 소프트웨어 공학 에이전트를 구축 및 배포하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 로컬 LLM 통합을 위해 Ollama Cheatsheet 및 로컬 Ollama LLM용 오픈소스 채팅 UI를 참조하세요.

주요 기능:

  • 모델 무관 에이전트 프레임워크
  • 커스텀 에이전트를 위한 소프트웨어 에이전트 SDK
  • CLI, 웹 UI 및 클라우드 배포
  • 자동화된 이슈 해결을 위한 GitHub 액션
  • TikTok, VMware, Roche, Amazon에 의해 신뢰됨

13. Pixelle-Video — 이 달 1,212 ⭐

지표 값
저장소 AIDC-AI/Pixelle-Video
총 별표 2,109
라이선스 Apache-2.0
카테고리 비디오 생성

짧은 비디오를 수동으로 생성하는 것은 몇 시간이 걸립니다. Pixelle-Video는 3분 안에 전체 파이프라인을 자동화합니다.

Pixelle-Video는 전체 제작 파이프라인을 처리하는 AI 기반 자동화된 짧은 비디오 엔진입니다.

주요 기능:

  • 입력 주제로부터 스크립트 작성
  • 문장당 AI 이미지 생성
  • 음성 합성 (Edge-TTS, Index-TTS)
  • 자동 배경 음악
  • 유연한 비디오 차원
  • GPT, Qianwen, DeepSeek, Ollama 지원
  • ComfyUI 기반의 맞춤형 워크플로우
  • Qianwen 사용 시 비디오당 약 $0.01-0.05

14. OpenAI Skills — 이 달 1,166 ⭐

지표 값
저장소 openai/skills
총 별표 2,204
라이선스 Apache-2.0
카테고리 AI 에이전트 기술

Anthropic의 Skills에 대한 OpenAI의 대응으로, Codex용 공식 Skills 카탈로그를 제공합니다.

OpenAI Skills는 Codex용 공식 Skills 카탈로그로, OpenAI의 코딩 에이전트를 위한 확장 가능한 기능을 제공합니다.

주요 기능:

  • 공식 OpenAI 저장소
  • Codex 통합
  • 확장 가능한 기술 프레임워크

15. claude-skills — 이 달 1,020 ⭐

지표 값
저장소 alirezarezvani/claude-skills
총 별표 1,473
라이선스 MIT
카테고리 AI 에이전트 기술

실생활 Claude 기술 구현에 초점을 맞춘 커뮤니티 수집입니다.

claude-skills는 실생활 사용을 위한 Claude Code 및 Claude AI를 위한 기술의 모음으로, 서브에이전트 및 명령을 포함합니다.

주요 기능:

  • 실생활 중심 기술
  • Claude Code 서브에이전트
  • Claude Code 명령
  • 실용적인 구현

16. alpamayo — 이 달 981 ⭐

지표 값
저장소 NVlabs/alpamayo
총 별표 1,280
라이선스 NVIDIA Source Code License
카테고리 NVIDIA 연구

NVIDIA의 연구 프로젝트가 Python 커뮤니티에서 주목을 받고 있습니다.

alpamayo는 NVIDIA Labs의 연구 프로젝트입니다.

17. MiroFlow — 이 달 697 ⭐

지표 값
저장소 MiroMindAI/MiroFlow
총 별표 2,363
라이선스 Apache-2.0
카테고리 에이전트 프레임워크

높은 GAIA 점수를 달성하려면 복잡한 에이전트 아키텍처가 필요합니다. MiroFlow는 82.4% — 재현 가능한 오픈소스 점수 중 최고입니다.

MiroFlow는 도구 사용 작업을 위한 최첨단 벤치마크 성능을 제공하는 에이전트 프레임워크입니다.

주요 기능:

  • 82.4% GAIA 점수 (재현 가능한 오픈소스 중 최고)
  • HLE: 27.2%, xBench: 72.0%, BrowseComp-ZH: 47.1%
  • MiroThinker 에이전트 모델 (4B/7B/14B/32B)
  • MiroVerse 정리된 데이터세트 (147k 훈련 데이터)
  • 완전히 재현 가능한 벤치마크

요약 표

순위 프로젝트 월별 별표 총 별표 카테고리
1 Anthropic Skills 29,129 58,665 AI 에이전트 기술
2 awesome-claude-skills 15,383 28,178 정리된 목록
3 PageIndex 6,153 10,728 RAG 프레임워크
4 claude-code-templates 4,867 18,926 CLI 도구
5 langextract 4,115 23,774 정보 추출
6 learn-claude-code 4,053 15,862 교육
7 OpenBB 3,877 59,635 금융 데이터
8 awesome-claude-code 3,468 22,331 정리된 목록
9 Deep-Live-Cam 2,819 79,139 딥페이크/비디오
10 UltraRAG 2,357 4,827 RAG 프레임워크
11 blender-mcp 2,063 16,711 MCP/3D 그래픽스
12 OpenHands 1,437 67,296 AI 개발
13 Pixelle-Video 1,212 2,109 비디오 생성
14 OpenAI Skills 1,166 2,204 AI 에이전트 기술
15 claude-skills 1,020 1,473 AI 에이전트 기술
16 alpamayo 981 1,280 NVIDIA 연구
17 MiroFlow 697 2,363 에이전트 프레임워크

주요 트렌드

Claude Skills 폭발: 상위 10개 프로젝트 중 7개는 Claude Code 또는 Agent Skills와 직접적으로 관련되어 있습니다. Anthropic의 발표는 최근 기억에 남는 생태계 반응을 일으켰습니다.

RAG 혁신: PageIndex 및 UltraRAG는 RAG 개선을 위한 두 가지 다른 접근 방식을 나타냅니다 — 벡터 없는 추론 기반 검색 대신 저코드 MCP 프레임워크.

MCP 생태계 성장: MCP(Model Context Protocol)는 여러 트렌딩 프로젝트(UltraRAG, blender-mcp)에서 나타나며, AI 도구 통합의 표준으로 자리 잡고 있습니다.

AI 비디오 생성: Deep-Live-Cam 및 Pixelle-Video는 AI 기반 비디오 생성 및 조작에 대한 지속적인 관심을 보여줍니다.

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출처