[
  {
    "title": "agent-swarm (desplega-ai)",
    "researched_date": "2026-07-31",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "agents",
    "status": "research-complete",
    "summary": "Company Agentic OS 형태의 멀티 에이전트 오케스트레이션 구조를 Hermes Kanban과 비교한 조사다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/agent-swarm-desplega-ai",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 조사 상세에 기록된 2026-07-31 확인일을 사용",
    "slug": "agent-swarm-desplega-ai",
    "source_path": "source/agents/agent-swarm-desplega-ai.md",
    "output_path": "notes/agent-swarm-desplega-ai.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/agent-swarm-desplega-ai.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/agent-swarm-desplega-ai"
    ]
  },
  {
    "title": "DeepSeek Harness (dsh) — Everything is a Plugin 에이전트 런타임",
    "researched_date": "2026-08-20",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "agents",
    "status": "research-complete",
    "summary": "plugin 조합과 세션 로그를 중심으로 에이전트 실행 환경을 분해하는 Developer Preview 런타임이다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/deepseek-harness-dsh-everything-is-a-plugin",
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    "date_basis": "원문 조사 상세에 기록된 공식 소스 확인일을 사용",
    "slug": "deepseek-harness-dsh",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/deepseek-harness-dsh-everything-is-a-plugin",
      "https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness",
      "https://www.deepseek.com/harness/en"
    ]
  },
  {
    "title": "Herdr — 에이전트 런타임/멀티플렉서 (YC F26)",
    "researched_date": "2026-08-12",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "agents",
    "status": "awaiting-test",
    "summary": "여러 AI 에이전트의 상태와 pane을 관리하는 Rust 기반 런타임으로, Hermes와 보완 관계인지 확인이 필요한 조사 후보다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/herdr-yc-f26",
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    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/herdr-yc-f26",
      "https://github.com/ogulcantuna/herdr"
    ]
  },
  {
    "title": "Oh My Hermes (OMH) — Hermes Agent 운영 레이어",
    "researched_date": "2026-08-19",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "agents",
    "status": "experiment-candidate",
    "summary": "Hermes를 대체하는 에이전트가 아니라 workflow·routing·handoff·evidence 경계를 보강하는 운영 레이어다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/oh-my-hermes-omh-hermes-agent",
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    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "oh-my-hermes-omh",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/oh-my-hermes-omh-hermes-agent",
      "https://github.com/rlaope/oh-my-hermes",
      "https://rlaope.github.io/oh-my-hermes/"
    ]
  },
  {
    "title": "TencentDB Agent Memory — 텐센트 에이전트 메모리 시스템",
    "researched_date": "2026-08-11",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "agents",
    "status": "experiment-candidate",
    "summary": "Mermaid 기반 단기 메모리 오프로딩과 L0~L3 계층 기억을 결합한 로컬 우선 에이전트 메모리 조사다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/tencentdb-agent-memory",
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    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "tencentdb-agent-memory",
    "source_path": "source/agents/tencentdb-agent-memory.md",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/tencentdb-agent-memory"
    ]
  },
  {
    "title": "ACE-Step 리페인트 (Repaint)",
    "researched_date": "2026-07-02",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "media",
    "status": "experiment-candidate",
    "summary": "기존 오디오 일부만 다시 생성하는 가이드이며, 원본 prompt·가사 재투입 조건을 실제로 검증해야 한다.",
    "direct_execution": "가이드 확인만; 실제 repaint 적용 안 함",
    "direct_measurement": "직접 음질 측정 안 함",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/ace-step-repaint",
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    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "ace-step-repaint",
    "source_path": "source/media/ace-step-repaint.md",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/ace-step-repaint"
    ]
  },
  {
    "title": "AI Avatar / VTuber (SadTalker 등)",
    "researched_date": "2026-07-04",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "media",
    "status": "awaiting-test",
    "summary": "TTS+아바타 영상 자동화 후보를 조사했지만 ARM64 로컬 의존성과 실제 생성은 확인 전이다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 품질 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/ai-avatar-vtuber-sadtalker",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "ai-avatar-vtuber-sadtalker",
    "source_path": "source/media/ai-avatar-vtuber-sadtalker.md",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/ai-avatar-vtuber-sadtalker",
      "https://github.com/OpenTalker/SadTalker",
      "https://huggingface.co/spaces/vinthony/SadTalker",
      "https://studio.opentown.ai/"
    ]
  },
  {
    "title": "Airy Studio (에어리 스튜디오) — 무료 웹 TTS",
    "researched_date": "2026-08-18",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "media",
    "status": "research-complete",
    "summary": "무료 웹 TTS와 공개 voice 목록 API를 조사했지만 API·SDK와 음질은 확인 전이다.",
    "direct_execution": "웹/API 구조 확인만; 생성 파이프라인 실행 안 함",
    "direct_measurement": "직접 품질 측정 안 함",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/airy-studio-tts",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "airy-studio-tts",
    "source_path": "source/media/airy-studio-tts.md",
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    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/airy-studio-tts.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/airy-studio-tts",
      "https://airy.so/studio",
      "https://api.outofset.com/v1/studio/voices"
    ]
  },
  {
    "title": "DGX Spark Local TTS Status Matrix",
    "researched_date": "2026-07-27",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "media",
    "status": "awaiting-test",
    "summary": "여러 TTS 조사 페이지를 하나의 설치·실행·사양 matrix로 통합한다. 설치됨과 생성 검증됨을 구분한다.",
    "direct_execution": "일부 설치·로드 확인 기록은 있으나 matrix 전체 생성 테스트는 안 함",
    "direct_measurement": "개별 사양·일부 원문 수치는 있으나 동일 protocol 비교 측정 없음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/moss-tts-gguf",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "통합 대상 원문 페이지의 게시일 범위를 사용",
    "slug": "dgx-spark-local-tts-status-matrix",
    "source_path": "source/media/dgx-spark-local-tts-status-matrix.md",
    "output_path": "notes/dgx-spark-local-tts-status-matrix.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/dgx-spark-local-tts-status-matrix.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/moss-tts-gguf",
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/higgs-tts-3-4b",
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/nvidia-magpietts-357m",
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/omnivoice-0-6b",
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/supertone-3",
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/moss-tts-family-8b-1-7b-realtime-2b-ttsd-8b"
    ]
  },
  {
    "title": "FLUX 3 (Black Forest Labs 멀티모달)",
    "researched_date": "2026-08-12",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "media",
    "status": "research-complete",
    "summary": "이미지·비디오·오디오·액션을 통합하고 최대 20초 영상을 내세우지만, 조사 시점에는 오픈웨이트가 없어 API 보조 후보였다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음; 원문 수치는 벤더·외부 자료",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/flux-3-black-forest-labs",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 조사 상세의 2026-08-12 조사일을 사용",
    "slug": "flux-3",
    "source_path": "source/media/flux-3.md",
    "output_path": "notes/flux-3.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/flux-3.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/flux-3-black-forest-labs",
      "https://bfl.ai/blog/flux-3",
      "https://bfl.ai/models/flux-3",
      "https://bfl.ai/pricing"
    ]
  },
  {
    "title": "Media Automation Tools Comparison — HyperFrames · VoiceBox",
    "researched_date": "2026-07-05",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "media",
    "status": "research-complete",
    "summary": "HTML→MP4와 로컬 AI 음성 스튜디오를 비교했지만, 대규모 자동화 사례와 즉시 도입 근거는 부족하다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음; 품질 분석·비교만",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/hyperframes-voicebox",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 조사 상세의 2026-07-05 조사일을 사용",
    "slug": "media-automation-tools-comparison",
    "source_path": "source/media/media-automation-tools-comparison.md",
    "output_path": "notes/media-automation-tools-comparison.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/media-automation-tools-comparison.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/hyperframes-voicebox"
    ]
  },
  {
    "title": "MiniMax H3 Turbo LoRA — 4-Step 가속 3종 비교 + 2-Stage 샘플링",
    "researched_date": "2026-08-13",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "media",
    "status": "experiment-candidate",
    "summary": "구세대 4-step 실패 기록과 새 LoRA·2-stage 조합을 분리해, GB10 재테스트 후보로 남긴다.",
    "direct_execution": "기존·구세대 결과 일부만 존재; 권장 조합은 실행하지 않음",
    "direct_measurement": "기존 기록은 있으나 새 조합 직접 측정 없음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/minimax-h3-turbo-lora-4-step-3-2-stage",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "minimax-h3-turbo-lora-4-step-3-2-stage",
    "source_path": "source/media/minimax-h3-turbo-lora-4-step-3-2-stage.md",
    "output_path": "notes/minimax-h3-turbo-lora-4-step-3-2-stage.html",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/minimax-h3-turbo-lora-4-step-3-2-stage"
    ]
  },
  {
    "title": "PixelGPT 24×24 픽셀아트 LoRA 학습",
    "researched_date": "2026-07-31",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "media",
    "status": "awaiting-test",
    "summary": "픽셀아트 데이터 전처리와 학습 준비는 끝났지만 학습 실행 승인을 기다리는 상태다.",
    "direct_execution": "데이터 전처리·설정 준비만 실행; 학습은 보류",
    "direct_measurement": "데이터 검사 일부만 존재; 학습 품질 측정 없음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/pixelgpt-24-24-lora",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "pixelgpt-24-24-lora",
    "source_path": "source/media/pixelgpt-24-24-lora.md",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/pixelgpt-24-24-lora"
    ]
  },
  {
    "title": "Wan-Dancer-14B (Music-to-Dance)",
    "researched_date": "2026-08-07",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "media",
    "status": "awaiting-test",
    "summary": "사진과 음악으로 댄스 영상을 만드는 워크플로우는 준비됐지만 서브그래프 flatten 문제로 실행 대기 중이다.",
    "direct_execution": "파일·워크플로우 준비만 완료; 웹 UI 실행 대기",
    "direct_measurement": "직접 생성 측정 없음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/wan-dancer-14b-music-to-dance",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 조사 상세의 2026-08-07 조사일을 사용",
    "slug": "wan-dancer-14b-music-to-dance",
    "source_path": "source/media/wan-dancer-14b-music-to-dance.md",
    "output_path": "notes/wan-dancer-14b-music-to-dance.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/wan-dancer-14b-music-to-dance.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/wan-dancer-14b-music-to-dance"
    ]
  },
  {
    "title": "DeepSeek V4 Pro 0813 (1.6T 플래그십 GA)",
    "researched_date": "2026-08-12",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "models",
    "status": "research-complete",
    "summary": "API 중심의 플래그십 GA와 비용·컨텍스트 조사를 정리했으며 0813 오픈웨이트의 GB10 실행은 대상이 아니다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/deepseek-v4-pro-0813-1-6t-ga",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "deepseek-v4-pro-0813-1-6t-ga",
    "source_path": "source/models/deepseek-v4-pro-0813-1-6t-ga.md",
    "output_path": "notes/deepseek-v4-pro-0813-1-6t-ga.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/deepseek-v4-pro-0813-1-6t-ga.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/deepseek-v4-pro-0813-1-6t-ga"
    ]
  },
  {
    "title": "DFlash 2 + Qwen3.8-27B — 블록 디퓨전 병렬 드래프팅 vs MTP 비교",
    "researched_date": "2026-08-18",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "models",
    "status": "experiment-candidate",
    "summary": "DFlash 2가 MTP 대비 높은 수락률·처리량을 보인다는 원문을 바탕으로, GB10 로컬과 H200 서버 후속 비교가 필요한 후보로 남긴다.",
    "direct_execution": "DFlash 2는 실행하지 않음; MTP 참고 기록만 존재",
    "direct_measurement": "DFlash 2 직접 측정 없음; 원문 외부·기존 MTP 수치만 기록",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/dflash-2-qwen3-8-27b-vs-mtp",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "dflash-2-qwen3-8-27b",
    "source_path": "source/models/dflash-2-qwen3-8-27b.md",
    "output_path": "notes/dflash-2-qwen3-8-27b.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/dflash-2-qwen3-8-27b.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/dflash-2-qwen3-8-27b-vs-mtp",
      "https://inco.ai/blog/dflash2/",
      "https://huggingface.co/incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2",
      "https://arxiv.org/abs/2602.06036"
    ]
  },
  {
    "title": "Download-only Models Triage — Ternary-Bonsai-27B · Qwopus 3.6-27B",
    "researched_date": "2026-07-30",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "models",
    "status": "archived",
    "summary": "다운로드·백업 보관은 확인됐지만 benchmark·실사용 결과가 없어 개별 Note 대신 triage로 통합 보존한다.",
    "direct_execution": "다운로드·백업 보관 기록만; 실제 모델 실행 안 함",
    "direct_measurement": "직접 benchmark·실측 없음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/ternary-bonsai-27b",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "통합 대상 원문 중 최신 게시일을 사용",
    "slug": "download-only-models-triage",
    "source_path": "source/models/download-only-models-triage.md",
    "output_path": "notes/download-only-models-triage.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/download-only-models-triage.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/ternary-bonsai-27b",
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/qwopus-3-6-27b"
    ]
  },
  {
    "title": "Kanana-2-30B Abliteration + 파인튜닝",
    "researched_date": "2026-07-24",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "models",
    "status": "experiment-candidate",
    "summary": "Kanana-2-30B에 OBLITERATUS와 Unsloth LoRA를 적용하는 가이드 조사이며 실제 실행은 아직 없다.",
    "direct_execution": "가이드만 확인; 실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/kanana-2-30b-abliteration",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "kanana-2-30b-abliteration",
    "source_path": "source/models/kanana-2-30b-abliteration.md",
    "output_path": "notes/kanana-2-30b-abliteration.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/kanana-2-30b-abliteration.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/kanana-2-30b-abliteration"
    ]
  },
  {
    "title": "Muse Glimmer 30B (Meta 오픈 에이전트 모델)",
    "researched_date": "2026-08-12",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "models",
    "status": "experiment-candidate",
    "summary": "툴콜링·비전 보조 모델 후보로 GB10 fit 가능성이 조사됐지만, 직접 실행과 주력 모델 비교는 남아 있다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음; 외부·커뮤니티 수치만 기록",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/muse-glimmer-30b-meta",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "muse-glimmer-30b-meta",
    "source_path": "source/models/muse-glimmer-30b-meta.md",
    "output_path": "notes/muse-glimmer-30b-meta.html",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/muse-glimmer-30b-meta"
    ]
  },
  {
    "title": "Qwen3.8-2.4T-A95B (Qwen3.8-Max 오픈웨이트)",
    "researched_date": "2026-08-12",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "models",
    "status": "research-complete",
    "summary": "대규모 Qwen3.8 오픈웨이트와 클라우드 Max를 구분한 조사이며 GB10 로컬 실행 후보는 아니다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/qwen3-8-2-4t-a95b-qwen3-8-max",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "qwen3-8-2-4t-a95b-qwen3-8-max",
    "source_path": "source/models/qwen3-8-2-4t-a95b-qwen3-8-max.md",
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    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/qwen3-8-2-4t-a95b-qwen3-8-max"
    ]
  },
  {
    "title": "Karakeep — 북마크-에브리씽 셀프호스팅 앱 (구 Hoarder)",
    "researched_date": "2026-08-13",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "tools",
    "status": "experiment-candidate",
    "summary": "링크·노트·이미지·PDF를 저장하고 로컬 LLM으로 태깅·검색하는 셀프호스팅 수집 도구 후보다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/karakeep-hoarder",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "karakeep-hoarder",
    "source_path": "source/tools/karakeep-hoarder.md",
    "output_path": "notes/karakeep-hoarder.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/karakeep-hoarder.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/karakeep-hoarder",
      "https://karakeep.app",
      "https://docs.karakeep.app/integrations/agentic-skills"
    ]
  },
  {
    "title": "TokenChaser Lab Note 패턴",
    "researched_date": "2026-07-30",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "tools",
    "status": "research-complete",
    "summary": "프롬프트 원문·산출물·검증 결과를 함께 공개하는 Lab Note 패턴을 DevSnack 참고 자료로 분석했다.",
    "direct_execution": "실행하지 않음; 공개 패턴 분석만",
    "direct_measurement": "직접 측정하지 않음",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/tokenchaser-lab-note",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "tokenchaser-lab-note",
    "source_path": "source/tools/tokenchaser-lab-note.md",
    "output_path": "notes/tokenchaser-lab-note.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/tokenchaser-lab-note.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/tokenchaser-lab-note"
    ]
  },
  {
    "title": "TokenChaser 벤치마크 프롬프트 팩 + 자체 설계 Self Bench Pack — GB10 로컬 LLM 테스트",
    "researched_date": "2026-08-18",
    "published_date": "2026-08-30",
    "category": "tools",
    "status": "experiment-candidate",
    "summary": "외부 84개 프롬프트를 참고해 자체 24개 팩과 실행·검증기를 준비했지만 전체 실행은 남아 있다.",
    "direct_execution": "실행기 구축과 베타 일부 실행은 있음; 전체 팩 실행 안 함",
    "direct_measurement": "베타 관찰은 있으나 전체 비교 측정 안 함",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/tokenchaser-self-bench-pack-gb10-llm",
    "promoted_asset_url": null,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "tokenchaser-self-bench-pack-gb10-llm",
    "source_path": "source/tools/tokenchaser-self-bench-pack-gb10-llm.md",
    "output_path": "notes/tokenchaser-self-bench-pack-gb10-llm.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/tokenchaser-self-bench-pack-gb10-llm.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/tokenchaser-self-bench-pack-gb10-llm"
    ]
  },
  {
    "title": "tool-eval-bench (툴콜링 평가)",
    "researched_date": "2026-07-05",
    "published_date": "2026-08-30",
    "updated_date": "2026-09-16",
    "category": "tools",
    "status": "research-complete",
    "summary": "LLM이 도구를 고르고, 인자를 채우고, 여러 호출을 이어가는 능력을 재현 가능한 방식으로 확인하는 외부 tool-eval-bench를 GB10에서 8개 N2/N2.5 Mini variant에 실제 실행했다.",
    "direct_execution": "DGX Spark GB10의 llama.cpp OpenAI 호환 endpoint에서 N2/N2.5 Mini 8개 variant에 표준 69개 시나리오를 실제 실행했다.",
    "direct_measurement": "각 variant 69개 시도, 4개 공통 grammar 오류 제외, 65개 채점분; 최고 점수는 N2.5 Mini Q6_K 91/100이다.",
    "original_devsnack_url": "https://devsnack-blog.vercel.app/research/tool-eval-bench",
    "promoted_asset_url": null,
    "show_promotion": false,
    "date_basis": "원문 게시일을 researched_date로 사용",
    "slug": "tool-eval-bench",
    "source_path": "source/tools/tool-eval-bench.md",
    "output_path": "notes/tool-eval-bench.html",
    "external_url": "https://gdevsnack-ai-labs.github.io/devsnack-research-notes/notes/tool-eval-bench.html",
    "sources": [
      "https://devsnack-blog.vercel.app/research/tool-eval-bench",
      "https://github.com/SeraphimSerapis/tool-eval-bench",
      "https://github.com/SeraphimSerapis/tool-eval-bench/blob/main/docs/methodology.md",
      "https://github.com/SeraphimSerapis/tool-eval-bench/blob/main/docs/backends.md",
      "https://github.com/SeraphimSerapis/tool-eval-bench/blob/main/docs/cli-reference.md",
      "https://github.com/SeraphimSerapis/tool-eval-bench/blob/main/docs/artifacts.md",
      "https://github.com/SeraphimSerapis/tool-eval-bench/blob/main/docs/related-work.md",
      "https://devsnack-blog.vercel.app/benchmarks",
      "https://devsnack-blog.vercel.app/benchmarks/models/n2-5-mini",
      "https://github.com/gdevsnack-ai-labs/gb10-local-llm-benchmark"
    ]
  }
]