이번 주 GitHub에서 가장 뜬 저장소 TOP 10 - 2026년 11월 2주차

매주 GitHub에서 가장 주목받은 저장소 10곳을 정리하는 시리즈다. 기준은 GitHub Trending 주간 순위이며, 누적 별 수가 아니라 최근 7일 동안 새로 받은 별 수 상위 10곳을 소개한다.

집계 시점은 2026년 11월 14일 오전이다. 이후에도 별 수는 계속 늘어났을 수 있다. 11월 7일 주는 글을 올리지 못해 건너뛰었다.

한눈에 보는 이번 주 TOP 10

1. sherlock (+13,364) — 사용자 이름 하나로 400개 넘는 소셜 네트워크에서 계정을 찾아주는 도구
2. security-audit-skill (+8,829) — 코딩 에이전트를 보안 감사관으로 바꾸는 Cloudflare의 스킬
3. OpenMausBot (+7,763) — 채팅 앱처럼 AI 봇 팀을 꾸리는 오픈소스 데스크톱 앱
4. skills (Skills For Real Engineers) (+7,599) — "바이브 코딩이 아닌 진짜 엔지니어링"을 위한 작고 조합 가능한 스킬 모음
5. skills (Anthropic) (+6,169) — Anthropic이 공개한 Claude용 Agent Skills 공식 예제 저장소
6. elephant-goldfish-model (EGM) (+5,560) — 코끼리처럼 맥락을 쥐고 설계하고, 금붕어처럼 새 눈으로 검토하는 플러그인
7. agent-desktop (+5,408) — 스크린샷 없이 접근성 트리로 데스크톱 앱을 조작하는 에이전트용 CLI
8. agent-browser (+4,360) — 에이전트가 셸 명령 한 줄씩으로 브라우저를 조작하게 하는 Rust CLI
9. auto-ontology (+4,108) — 기업 메타데이터에서 에이전트용 '의미 계층'을 만드는 NVIDIA의 라이브러리
10. daily_stock_analysis (+3,778) — AI로 주식을 매일 분석해 메신저로 보내 주는 중국어권 오픈소스 프로젝트

이번 주 키워드: 에이전트 스킬, 컴퓨터 조작, 의외의 고전

10곳 중 7곳이 코딩 에이전트와 관련된 도구다. 스킬·플러그인 계열이 4곳(security-audit-skill, mattpocock/skills, anthropics/skills, EGM)이고, agent-desktop과 agent-browser처럼 에이전트에게 데스크톱과 브라우저를 조작하게 해 주는 도구가 나란히 올라온 점이 눈에 띈다. 1위 sherlock은 2018년에 만들어진 보안 도구라 최근 스킬 열풍과 무관한 예외다. 이 저장소가 갑자기 늘어난 이유는 README만으로는 알 수 없었다. 10위 daily_stock_analysis는 AI 주식 분석 도구다.

저장소별 소개

1위. sherlock

사용자 이름 하나로 400개 넘는 소셜 네트워크에서 계정을 찾아주는 도구

⭐ 이번 주 +13,364 · 누적 111,131 · Python · 라이선스 MIT

Sherlock은 사용자 이름(username)을 넣으면 400개 이상의 소셜 네트워크에 그 이름의 계정이 있는지 확인해 주는 명령줄 도구다. 2018년에 만들어진 오래된 저장소인데도 이번 주 증가폭이 가장 컸다. 보안·OSINT(공개정보 조사) 분야의 대표 도구로 알려져 있다.

• sherlock user123처럼 이름을 넣으면 찾은 계정이 user123.txt로 저장되고, 여러 이름을 한 번에 넣을 수도 있다
• CSV·XLSX 출력, 특정 사이트만 검사(--site), 프록시(--proxy) 같은 옵션이 있다
• 설치는 pipx install sherlock-project, Docker, dnf 등을 지원한다. README는 서드파티가 관리하는 일부 배포판 패키지가 깨져 있을 수 있어 pipx·uv·pip·Docker를 권장한다

👉 이런 분께 추천: 내 계정 이름이 여러 사이트에서 얼마나 노출되는지 점검해 보고 싶은 사람, 보안 입문자

저장소: github.com/sherlock-project/sherlock

2위. security-audit-skill

코딩 에이전트를 보안 감사관으로 바꾸는 Cloudflare의 스킬

⭐ 이번 주 +8,829 · 누적 71,924 · JavaScript · 라이선스 MIT

10/31 글에서도 1위로 소개한 저장소다. Cloudflare가 공개한 코딩 에이전트용 보안 감사 스킬로, 격리된 여러 에이전트가 정찰, 탐색, 검증, 보고까지 단계별로 코드를 감사한다. README에 따르면 Cloudflare의 취약점 발굴 하네스(harness)가 이 스킬에서 출발했다.

• 정찰 → 커버리지 기반 탐색 → 후보 검증 → 구조화된 결과 → 독립 검증 → 보고서의 6단계로 진행된다
• 결과는 confirmed / needs_validation / rejected로 나뉘어 findings.json에 기록되고 스키마 검증을 거친다
• 같은 저장소에 여러 번 돌리면 이전 결과를 이어받아 빈 곳을 보완한다. 여러 에이전트를 돌리는 만큼 토큰 비용은 감안해야 한다

👉 이런 분께 추천: 자기 코드베이스를 에이전트로 점검해 보고 싶은 개발자

저장소: github.com/cloudflare/security-audit-skill

3위. OpenMausBot

채팅 앱처럼 AI 봇 팀을 꾸리는 오픈소스 데스크톱 앱

⭐ 이번 주 +7,763 · 누적 22,182 · TypeScript · 라이선스 Apache-2.0

OpenMausBot은 AI 에이전트를 메신저의 연락처처럼 쓰는 오픈소스 앱이다. 사이드바에 봇 목록이 있고, 각 봇은 자기만의 성격, 모델, 앱 연결을 가진다. README는 Grok Bot에서 영감을 받은 독립 프로젝트이고 xAI·Meta·OpenAI·Manus와 무관하다고 밝힌다.

• 내 컴퓨터에 설치된 claude, codex, grok CLI를 그대로 쓴다. 새 계정을 만들거나 중간 프록시를 거치지 않는다
• 하네스 서버가 127.0.0.1에서 에이전트를 관리하고, 대화 기록과 키는 ~/.openmausbot에 저장된다
• 봇은 클라우드 리눅스 데스크톱, 로컬 VM, (명시적으로 허용한 경우) 내 컴퓨터를 조작할 수 있고, Composio로 500개 이상의 앱과 연결된다. macOS, Windows, Ubuntu 24.04용 설치 파일이 있다
• README에 이 프로젝트는 암호화폐 토큰과 무관하다는 경고가 따로 있다. 비슷한 이름의 코인을 조심하자

👉 이런 분께 추천: 여러 에이전트를 메신저처럼 한곳에서 부리고 싶은 사람

저장소: github.com/milind-soni/OpenMausBot

4위. skills (Skills For Real Engineers)

"바이브 코딩이 아닌 진짜 엔지니어링"을 위한 작고 조합 가능한 스킬 모음

⭐ 이번 주 +7,599 · 누적 323,819 · Shell · 라이선스 MIT

개발자 Matt Pocock이 매일 쓰는 에이전트 스킬을 공개한 저장소다. 지난 TOP10 글에도 여러 번 올라온 단골이다. 프로세스 전체를 대신 쥐는 프레임워크 대신, 작고 고치기 쉬운 스킬을 조합해 쓰도록 설계했다는 점을 내세운다.

• Claude Code는 claude plugin install mattpocock-skills@claude-plugins-official로 설치하며 플러그인은 자동 업데이트된다. Codex, GitHub Copilot, Gemini CLI용 설치법도 있다
• 그 외 에이전트는 npx skills@latest add mattpocock/skills로 편집 가능한 파일을 복사해 쓰고, 업데이트는 직접 한다
• 설치 후 저장소마다 한 번 /setup-matt-pocock-skills를 실행해 이슈 트래커, 라벨, 문서 위치를 정한다

👉 이런 분께 추천: 에이전트 스킬을 처음 모아 보려는 개발자, 직접 고쳐 쓰는 걸 선호하는 사람

저장소: github.com/mattpocock/skills

5위. skills (Anthropic)

Anthropic이 공개한 Claude용 Agent Skills 공식 예제 저장소

⭐ 이번 주 +6,169 · 누적 194,139 · Python · 라이선스 표기 없음

스킬은 지침, 스크립트, 리소스를 담은 폴더로, Claude가 특정 작업을 반복 가능하게 수행하도록 필요할 때 불러온다. 이 저장소는 Anthropic이 만든 스킬 구현 예제를 모아 두었다. 창작·디자인부터 웹앱 테스트, MCP 서버 생성, 기업 커뮤니케이션까지 폭넓다.

• 스킬마다 폴더가 따로 있고 SKILL.md에 Claude가 읽는 지침과 메타데이터가 들어 있다
• Claude의 문서 기능에 쓰이는 docx, pdf, pptx, xlsx 스킬도 참고용으로 들어 있다. README는 이 저장소의 많은 스킬이 Apache 2.0 오픈소스라고 안내한다
• README는 이 스킬들이 시연과 교육 목적이며 실제 Claude의 동작과 다를 수 있으니 중요한 작업에 쓰기 전 직접 테스트하라고 안내한다. GitHub 라이선스 표기는 '없음'으로 잡힌다

👉 이런 분께 추천: 나만의 스킬을 만들 때 참고할 모범 사례가 필요한 사람

저장소: github.com/anthropics/skills

6위. elephant-goldfish-model (EGM)

코끼리처럼 맥락을 쥐고 설계하고, 금붕어처럼 새 눈으로 검토하는 플러그인

⭐ 이번 주 +5,560 · 누적 18,618 · Python · 라이선스 Apache-2.0

EGM은 AI 비서용 오픈소스 플러그인이다. Elephant가 프로젝트 맥락을 들고 명세를 쓰면, Goldfish 검토자들이 이전 대화 없이 초안과 참조한 소스만 보고 숨은 가정과 사각지대를 찾아낸다. 아키텍처 선택과 최종 승인은 사람이 한다.

• 기존 설계 문서를 코드와 대조하는 검토는 /egm:egm-review docs/designs/webhooks.md처럼 쓴다
• /egm:egm-drift-report docs/designs/는 폴더의 문서와 실제 소스가 어디서 어긋나는지 보고한다
• Claude Code, Codex CLI, Antigravity CLI용 설치법이 있다. 설치 후에는 새 세션을 시작해야 한다

👉 이런 분께 추천: 에이전트가 쓴 설계가 허술하지 않은지 걸러내고 싶은 개발자

저장소: github.com/google/elephant-goldfish-model

7위. agent-desktop

스크린샷 없이 접근성 트리로 데스크톱 앱을 조작하는 에이전트용 CLI

⭐ 이번 주 +5,408 · 누적 23,288 · Rust · 라이선스 Apache-2.0

agent-desktop은 AI 에이전트가 macOS, Windows, Linux 데스크톱 앱을 보고 조작하게 해 주는 도구다. 화면 캡처와 픽셀 매칭 대신 OS의 접근성 트리를 JSON으로 읽고, 요소마다 붙은 ref로 클릭·입력한다. 도구 안에는 모델이 없고, 반복 루프는 에이전트 쪽이 돈다.

• npm install -g agent-desktop으로 설치하고 agent-desktop status로 권한 상태를 확인한다. macOS는 접근성 권한을 허용해야 한다
• agent-desktop snapshot --app Finder -i로 요소 목록을 받고 click @ref로 동작한 뒤 다시 snapshot으로 확인한다
• 스냅샷, 클립보드, 스크린샷에 개인 화면 내용이 담길 수 있으니 공개 로그나 업로드에 넣지 말라고 README가 경고한다

👉 이런 분께 추천: 에이전트에게 데스크톱 앱 조작을 맡겨 보고 싶은 개발자

저장소: github.com/vercel-labs/agent-desktop

8위. agent-browser

에이전트가 셸 명령 한 줄씩으로 브라우저를 조작하게 하는 Rust CLI

⭐ 이번 주 +4,360 · 누적 50,718 · Rust · 라이선스 Apache-2.0

7위 agent-desktop의 브라우저 버전이다. 페이지를 접근성 트리 텍스트로 보여 주고, 에이전트가 @e1 같은 ref로 클릭·입력한 뒤 다시 읽어 확인하는 흐름이다. 브라우저는 명령 사이에 열린 채로 유지된다.

• npm install -g agent-browser 후 agent-browser install로 Chrome for Testing를 받는다. npx agent-browser open example.com으로 설치 없이 맛볼 수도 있다
• open → snapshot -i → click @e1 → get url → close 순서가 기본 흐름이다
• 구조는 백그라운드 데몬이 Chrome DevTools Protocol로 브라우저를 제어하는 방식이며, 실행 중인 Chrome에 --cdp로 붙거나 Browserbase 같은 클라우드 브라우저도 쓸 수 있다

👉 이런 분께 추천: 에이전트에 웹 자동화를 맡기려는 개발자

저장소: github.com/vercel-labs/agent-browser

9위. auto-ontology

기업 메타데이터에서 에이전트용 '의미 계층'을 만드는 NVIDIA의 라이브러리

⭐ 이번 주 +4,108 · 누적 12,553 · Python · 라이선스 Apache-2.0

에이전트가 데이터베이스를 조회할 때 "매출"이 어느 테이블의 어떤 뜻인지 모르면 틀린 숫자를 빠르게 내놓는다. Auto Ontology는 기업 메타데이터에서 온톨로지(의미 체계)를 만들고, 시스템마다 다른 정의를 맞춰 MCP, CLI, API로 에이전트에 제공하는 오픈 라이브러리다.

• 발견·근거 제공·검증·노출·학습의 다섯 기능을 내세운다. 생성한 쿼리를 인증된 정의와 계보(lineage)에 비춰 검증하고 출처를 함께 돌려준다
• 구성은 Next.js 프런트엔드, FastAPI 백엔드, 수집 워커이며 Postgres에 카탈로그를 저장한다. Kubernetes용 Helm 차트나 Docker Compose로 띄운다
• 자연어 질의는 NVIDIA NIM을 사용한다. README는 현재 외부 기여를 받지 않는다고 밝힌다

👉 이런 분께 추천: 사내 데이터에 에이전트를 붙이려는 데이터·플랫폼 엔지니어

저장소: github.com/NVIDIA/auto-ontology

10위. daily_stock_analysis

AI로 주식을 매일 분석해 메신저로 보내 주는 중국어권 오픈소스 프로젝트

⭐ 이번 주 +3,778 · 누적 71,583 · Python · 라이선스 MIT

README가 중국어로 된 프로젝트로, A주·홍콩·미국·일본·한국·대만 시장의 관심 종목을 LLM으로 분석해 "결정 대시보드"를 만들고 기업 위챗, 페이슈, Telegram, Discord, Slack, 이메일로 매일 보낸다.

• 보고서에는 핵심 결론, 점수, 추세, 매수·매도 구간, 리스크 경고, 체크리스트가 담긴다
• GitHub Actions에 포크해서 Secrets만 채우면 서버 없이 돌릴 수 있다고 안내한다("5분 배포"). Docker와 로컬 실행도 지원한다
• 무료 시세 소스(AkShare, Baostock, YFinance 등)는 호출 제한과 변동으로 안정성을 보장하지 않는다고 README가 밝힌다. 매수·매도 제안은 참고용이며 실제 투자 판단은 본인 책임이다

👉 이런 분께 추천: AI 주식 분석 자동화의 구조가 궁금한 개발자

저장소: github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis

써보기 전에 알아둘 점

1. 사람 정보를 다루는 도구 — sherlock은 남의 계정을 찾는 용도로도 쓸 수 있다. 본인 계정 점검이나 허가된 조사에만 쓰고, 지역의 법과 각 사이트 약관을 지키자.
2. 권한이 큰 에이전트 — OpenMausBot, agent-desktop, agent-browser는 내 컴퓨터나 브라우저를 직접 조작한다. 접근성 권한을 주기 전에 어떤 화면이 로그에 남는지 확인하고, 중요한 계정이 열린 상태에서는 쓰지 말자.
3. 토큰 비용과 시간 — security-audit-skill처럼 여러 에이전트를 오래 돌리는 스킬은 구독 한도나 API 비용을 소모한다.
4. 라이선스 확인 — anthropics/skills는 저장소 전체 라이선스가 GitHub에서 '없음'으로 잡힌다. 가져다 쓰기 전에 해당 폴더의 라이선스 표기를 확인하자.
5. 투자 도구 — daily_stock_analysis의 분석 결과는 참고용이다. 실제 투자 판단의 근거로 삼지 말자.

마무리

"이번 주 GitHub의 관심은 에이전트에 얹는 스킬에서, 에이전트가 직접 화면을 조작하게 하는 도구로 넓어졌다."

이 시리즈는 GitHub 주간 트렌딩을 기준으로 이어진다. 별 수, 기능, 라이선스는 모두 수집 시점(2026년 11월 14일) 기준이며 이후 바뀔 수 있다. 설명은 각 저장소의 README를 바탕으로 정리했으니, 사용 전 최신 README를 꼭 확인하자.

참고: GitHub Trending (weekly)