name	github-expert-search
description	GitHub 전문 검색 & 오픈소스 분석 - 개발 즉시 활용 가능

GitHub Expert Search - 오픈소스 전문 검색 & GitHub 관리

개요

GitHub Expert Search는 오픈소스 검색부터 GitHub 저장소 관리까지 모든 것을 통합한 전문 스킬입니다. 단순히 저장소를 찾는 것이 아니라, 개발에 바로 사용할 수 있는 형태로 분석하고 제공합니다.

핵심 특징:

🔍 목적 기반 오픈소스 검색: "비동기 웹 프레임워크" → FastAPI 추천 + 즉시 사용
🟢🟡🟠🔴 신뢰도 라벨: 저장소 품질 자동 평가
📊 활성도 분석: 유지보수 상태, 커밋 빈도, 커뮤니티 활성도
⚡ 즉시 사용: 설치 명령어, 코드 예제, 설정 파일
🔄 비교 분석: 여러 오픈소스 후보 비교표
🛠️ GitHub 관리: Repository, PR, Issue, Actions

핵심 기능

1. 오픈소스 전문 검색

목적 기반 검색:

Input: "Python 비동기 웹 프레임워크 추천"

Output:
🟢 **확인됨 (Production-Ready)** | 검증 시간: 8분

## 추천: FastAPI

### 핵심 정보
- **Stars**: 68,523 (Python 웹 프레임워크 상위 0.5%)
- **활성도**: 매우 높음 (주간 커밋 50+)
- **유지보수**: 활발 (마지막 커밋: 2일 전)
- **성숙도**: Production-ready (v0.109.0)
- **커뮤니티**: Discord 8k+, GitHub Discussions 활발

### 즉시 사용

#### 설치
```bash
pip install fastapi[all]

기본 예제 (복사 가능)

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

실행

uvicorn main:app --reload
# http://127.0.0.1:8000 에서 확인
# http://127.0.0.1:8000/docs 에서 자동 문서 확인

비교 분석

항목	FastAPI	Django	Flask
Stars	68k	75k	65k
비동기	✅ 네이티브	⚠️ 부분	⚠️ 확장 필요
속도	빠름	중간	중간
학습 곡선	쉬움	어려움	매우 쉬움
자동 문서	✅	❌	❌
타입 힌트	✅	⚠️	❌

선택 가이드

✅ FastAPI 추천 조건:

비동기 처리 필요
자동 문서 생성 원함
타입 안정성 중요
빠른 API 개발

⚠️ 대안 고려:

대규모 monolithic: Django
극단적 단순함: Flask

추가 리소스

공식 문서: https://fastapi.tiangolo.com
GitHub: https://github.com/tiangolo/fastapi
튜토리얼: https://fastapi.tiangolo.com/tutorial
Discord: https://discord.gg/VQjSZaeJmf


**기술스택 기반 검색**:

Input: "Rust로 된 고성능 HTTP 클라이언트"

Output: 🟢 확인됨 | 검증 시간: 6분

추천: reqwest

[저장소 분석 + 즉시 사용 + 비교]


### 2. 저장소 품질 평가

**신뢰도 라벨 기준**:

🟢 **Production-Ready** (3개 이상 만족):
- Stars 10k+ 또는 해당 카테고리 상위 5%
- 주간 커밋 3+ (최근 1개월)
- 마지막 릴리즈 3개월 이내
- Issues 응답률 80%+ (1주일 이내)
- Documentation 완비 (README + Wiki/Docs)
- CI/CD 설정됨
- License 명시

🟡 **Stable** (2-3개 만족):
- Stars 1k+ 또는 해당 카테고리 상위 20%
- 월간 커밋 3+
- 마지막 릴리즈 6개월 이내
- Issues 응답률 50%+

🟠 **Early Stage** (1-2개 만족):
- Stars 100+ 또는 활발한 개발 중
- 분기별 커밋 있음
- 기본 문서 있음

🔴 **Not Recommended**:
- 1년 이상 방치
- 심각한 보안 이슈 미해결
- 문서 부재

### 3. 활성도 분석

**자동 분석 항목**:

활성도 분석

커밋 활동

주간 평균 커밋: 52회
기여자 수: 238명
마지막 커밋: 2일 전
평가: ✅ 매우 활발

이슈/PR 관리

열린 이슈: 120개
평균 응답 시간: 1.2일
PR 병합률: 87%
평가: ✅ 적극적 관리

커뮤니티

GitHub Discussions: 활발
Discord: 8,523명
Stack Overflow: 1,200+ 질문
평가: ✅ 강력한 커뮤니티

릴리즈 주기

최신 버전: v0.109.0 (2025-10-20)
릴리즈 빈도: 월 2-3회
SemVer 준수: ✅
평가: ✅ 안정적 릴리즈

종합 평가

🟢 Production-Ready

활발한 개발
신속한 이슈 대응
강력한 커뮤니티
정기적 릴리즈


### 4. 즉시 사용 패키지

**표준 출력 형식**:

즉시 사용

설치

[언어별 패키지 관리자 명령어]

기본 설정

[config 파일 또는 초기화 코드]

Minimal 예제 (복사 가능)

[5-10줄 동작 코드]

실전 예제 (복사 가능)

[실무에서 바로 쓸 수 있는 20-30줄 코드]

자주 쓰는 패턴

[Best practices 3-5개]

문제 해결

[흔한 오류 3-5개 + 해결법]


### 5. 비교 분석

**여러 후보 비교**:

Input: "Python 웹 크롤링 라이브러리 비교"

Output: 🟢 확인됨 | 검증 시간: 10분

비교: Scrapy vs BeautifulSoup vs Selenium

비교표

항목	Scrapy	BeautifulSoup	Selenium
Stars	51k	59k	29k
속도	매우 빠름	빠름	느림
학습 곡선	중간	쉬움	중간
JS 렌더링	❌	❌	✅
비동기	✅	❌	❌
사용 사례	대규모 크롤링	단순 파싱	JS 사이트

조합 추천

# 대부분: BeautifulSoup
# JS 페이지만: Selenium
# 대규모 + JS: Scrapy + Splash

각각 설치 및 기본 예제

[3개 라이브러리 모두 제공]


### 6. GitHub Repository 관리

**Repository 작업**:

저장소 생성 가이드

Input: "Python 프로젝트 저장소 생성"

Output:

저장소 생성

GitHub CLI

gh repo create my-project --public --source=. --remote=origin

권장 구조

my-project/
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── ci.yml
├── src/
├── tests/
├── .gitignore
├── README.md
├── LICENSE
├── setup.py
└── requirements.txt

.gitignore 템플릿

[Python .gitignore]

README 템플릿

[표준 README 구조]


**Branch 전략**:

Input: "Git Flow 설정"

Output:

Git Flow 설정

Branch 구조

main: Production
develop: 개발 통합
feature/*: 기능 개발
release/*: 릴리즈 준비
hotfix/*: 긴급 수정

명령어

# Git Flow 초기화
git flow init

# Feature 시작
git flow feature start new-feature

# Feature 완료
git flow feature finish new-feature

# Release 시작
git flow release start 1.0.0

# Release 완료
git flow release finish 1.0.0

GitHub 설정

[Branch protection rules]


### 7. Pull Request 관리

**PR 템플릿**:

Input: "PR 템플릿 생성"

Output:

Pull Request 템플릿

파일: .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md

## 변경 사항
<!-- 이 PR에서 변경한 내용을 간단히 설명 -->

## 변경 이유
<!-- 왜 이 변경이 필요한지 -->

## 테스트
- [ ] 단위 테스트 추가/수정
- [ ] 통합 테스트 확인
- [ ] 수동 테스트 완료

## 체크리스트
- [ ] 코드 리뷰 요청
- [ ] 문서 업데이트
- [ ] CHANGELOG 업데이트
- [ ] Breaking changes 확인

## 스크린샷 (UI 변경 시)

## 관련 이슈
Closes #123

생성 명령어

mkdir -p .github
cat > .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md << 'EOF'
[템플릿 내용]
EOF


**PR 리뷰 체크리스트**:

PR 리뷰 체크리스트

코드 품질

네이밍이 명확한가?
함수가 단일 책임을 가지는가?
중복 코드가 없는가?
에러 처리가 적절한가?

테스트

테스트가 추가되었는가?
모든 테스트가 통과하는가?
커버리지가 충분한가? (80%+)

문서

README가 업데이트되었는가?
코드 주석이 필요한 곳에 있는가?
API 문서가 업데이트되었는가?

보안

민감 정보가 포함되지 않았는가?
입력 검증이 적절한가?
보안 취약점이 없는가?

성능

병목 구간이 없는가?
불필요한 API 호출이 없는가?
메모리 누수 가능성이 없는가?


### 8. Issue 관리

**Issue 템플릿**:

Input: "Issue 템플릿 생성"

Output:

Issue 템플릿

Bug Report (.github/ISSUE_TEMPLATE/bug_report.md)

---
name: Bug Report
about: 버그 제보
title: '[BUG] '
labels: bug
assignees: ''
---

## 버그 설명
<!-- 버그에 대한 명확한 설명 -->

## 재현 방법
1. ...
2. ...
3. ...

## 예상 동작
<!-- 어떻게 동작해야 하는지 -->

## 실제 동작
<!-- 실제로 어떻게 동작하는지 -->

## 환경
- OS: [e.g. Ubuntu 22.04]
- 버전: [e.g. 1.2.3]
- Python: [e.g. 3.11]

## 추가 정보
<!-- 스크린샷, 로그 등 -->

Feature Request (.github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md)

---
name: Feature Request
about: 새로운 기능 제안
title: '[FEATURE] '
labels: enhancement
assignees: ''
---

## 제안 배경
<!-- 이 기능이 왜 필요한지 -->

## 제안 내용
<!-- 어떤 기능을 원하는지 -->

## 대안
<!-- 고려한 다른 방법들 -->

## 추가 정보
<!-- 관련 자료, 레퍼런스 등 -->

생성 스크립트

mkdir -p .github/ISSUE_TEMPLATE
# 템플릿 파일 생성


### 9. GitHub Actions

**CI/CD 워크플로우**:

Input: "Python 프로젝트 CI/CD 설정"

Output:

GitHub Actions 워크플로우

파일: .github/workflows/ci.yml

name: CI

on:
  push:
    branches: [ main, develop ]
  pull_request:
    branches: [ main, develop ]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      matrix:
        python-version: [3.9, 3.10, 3.11]

    steps:
    - uses: actions/checkout@v3

    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: ${{ matrix.python-version }}

    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
        pip install pytest pytest-cov

    - name: Run tests
      run: |
        pytest --cov=src tests/

    - name: Upload coverage
      uses: codecov/codecov-action@v3
      with:
        file: ./coverage.xml

  lint:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3

    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: 3.11

    - name: Install linters
      run: |
        pip install black flake8 mypy

    - name: Run black
      run: black --check src/

    - name: Run flake8
      run: flake8 src/

    - name: Run mypy
      run: mypy src/

생성 명령어

mkdir -p .github/workflows
# 워크플로우 파일 생성

추가 워크플로우

자동 릴리즈: 태그 푸시 시 자동 릴리즈
의존성 업데이트: Dependabot 설정
자동 배포: main 머지 시 배포


## 사용 패턴

### 패턴 1: 오픈소스 찾기

Input: "TypeScript React 상태 관리 라이브러리 추천"

Output: 🟢 확인됨 | 검증 시간: 8분

추천: Zustand

[활성도 분석 + 즉시 사용 + 비교]

설치

npm install zustand

기본 예제

[복사 가능한 코드]

비교

	Zustand	Redux	Recoil
[비교표]


### 패턴 2: 여러 후보 비교

Input: "Python 테스트 프레임워크 비교: pytest vs unittest vs nose"

Output: 🟢 확인됨 | 검증 시간: 10분

[3개 프레임워크 상세 비교 + 각각 예제]


### 패턴 3: 특정 기술스택

Input: "Rust로 된 CLI 도구 프레임워크"

Output: 🟢 확인됨 | 검증 시간: 6분

추천: clap

[Rust 설치 + Cargo.toml + 예제 코드]


### 패턴 4: 카테고리별 검색

Input: "머신러닝 데이터 전처리 라이브러리 top 3"

Output: 🟢 확인됨 | 검증 시간: 12분

Top 3: pandas, polars, dask

[각각 분석 + 사용 사례 + 성능 비교]


### 패턴 5: Repository 관리

Input: "Python 프로젝트 저장소 초기 설정"

Output:

저장소 초기 설정

[.gitignore + README + CI/CD + 브랜치 전략]


### 패턴 6: GitHub Actions 설정

Input: "Node.js 프로젝트 CI/CD"

Output: [테스트 + 린트 + 빌드 + 배포 워크플로우]


## 검증 프로토콜

### 출처 우선순위

1. 🥇 **GitHub 공식 데이터**: Stars, 커밋, PR/Issue
2. 🥈 **공식 문서**: README, Wiki, 공식 사이트
3. 🥉 **커뮤니티**: Reddit, HN, Dev.to
4. **벤치마크**: 독립 성능 테스트
5. **사용 사례**: 실제 프로덕션 사용 기업

### 검증 기준

**저장소 신뢰도**:
- Stars 수 (절대값 + 카테고리 내 상대값)
- 커밋 빈도 (최근 1개월, 3개월, 1년)
- Issue 응답률 (열린 이슈 수 / 응답 시간)
- PR 병합률 (병합 PR / 전체 PR)
- 릴리즈 주기 (최신 릴리즈 날짜 / 빈도)
- 문서 완성도 (README + Wiki + 공식 문서)

**활성도 분석**:
- 주간/월간 커밋 수
- 기여자 수 및 분포
- 커뮤니티 크기 (Discord, Slack, Forum)
- 외부 참조 (Stack Overflow 질문 수)

## 출력 구조

### 오픈소스 검색 출력

🟢 Production-Ready | 검증 시간: 8분

추천: [프로젝트명]

핵심 정보

Stars / 활성도 / 성숙도 / 커뮤니티

즉시 사용

설치

[명령어]

기본 예제

[5-10줄 코드]

실전 예제

[20-30줄 코드]

활성도 분석

[커밋 / 이슈 / 커뮤니티 / 릴리즈]

비교 분석

[비교표]

선택 가이드

[사용 조건 + 대안]

추가 리소스

[공식 문서 / GitHub / 튜토리얼]


### GitHub 관리 출력

[작업명]

개요

[목적 및 배경]

설정 파일

[파일 경로 + 내용]

명령어

[실행 명령어]

검증

[설정 확인 방법]

추가 설정

[선택적 고급 설정]


## 고급 기능

### 1. 트렌드 분석

Input: "2024년 떠오르는 Python 웹 프레임워크"

Output:

트렌드 분석 (2024)

성장률 기준

FastAPI: +45% (작년 대비)
Litestar: +120% (신규)
Robyn: +80% (신규)

GitHub Trending

[최근 3개월 데이터]

커뮤니티 관심도

[Reddit, HN mentions 증가율]


### 2. 보안 분석

Input: "[저장소] 보안 취약점 확인"

Output:

보안 분석

Dependabot 알림

심각: 0개
높음: 2개
중간: 5개

마지막 보안 패치

날짜: 2025-10-15
버전: v1.2.3
내용: XSS 취약점 수정

권장 조치

[업데이트 권장 사항]


### 3. 라이선스 분석

Input: "상업적 사용 가능한 [카테고리] 라이브러리"

Output:

라이선스 필터링

상업적 사용 가능

✅ MIT: FastAPI, Flask ✅ Apache 2.0: Django ✅ BSD: Pyramid

주의 필요

⚠️ GPL: [목록] ❌ AGPL: [목록]

라이선스별 제약사항

[상세 설명]


## 실전 시나리오

### 시나리오 1: 새 프로젝트 시작

Step 1: "Python 비동기 웹 프레임워크" → FastAPI 추천 + 설치 + 예제

Step 2: "FastAPI 프로젝트 저장소 설정" → .gitignore + README + CI/CD

Step 3: "FastAPI 프로덕션 배포 체크리스트" → 배포 가이드 + 모니터링


### 시나리오 2: 라이브러리 교체

Step 1: "현재: Flask, 대안: FastAPI 비교" → 마이그레이션 가이드

Step 2: "Flask to FastAPI 마이그레이션 체크리스트" → 단계별 마이그레이션

Step 3: "FastAPI 성능 테스트" → 벤치마크 + 최적화


### 시나리오 3: GitHub 워크플로우 개선

Step 1: "현재 CI/CD 분석" → 개선점 도출

Step 2: "고급 GitHub Actions 설정" → 캐싱 + 병렬 실행

Step 3: "자동 배포 파이프라인" → Staging + Production


## 체크리스트

오픈소스 검색 답변 필수 항목:
- [ ] 신뢰도 라벨 (🟢🟡🟠🔴)
- [ ] 검증 시간 명시
- [ ] Stars + 활성도 분석
- [ ] 설치 명령어
- [ ] 기본 예제 (복사 가능)
- [ ] 실전 예제 (복사 가능)
- [ ] 비교 분석 (관련 라이브러리)
- [ ] 선택 가이드
- [ ] 추가 리소스 링크

GitHub 관리 답변 필수 항목:
- [ ] 설정 파일 경로 및 내용
- [ ] 실행 명령어
- [ ] 검증 방법
- [ ] Best practices
- [ ] 흔한 오류 해결

---

## 버전 정보

- **Version**: 1.0.0
- **Created**: 2025-10-26
- **Integrates**: research-verified 검증 프로토콜
- **Optimized for**: 개발 즉시 활용

---

**이 스킬은 오픈소스 검색부터 GitHub 관리까지 모든 것을 통합하여, 개발자가 바로 사용할 수 있는 형태로 정보를 제공합니다.**

Install Skill

SKILL.md

GitHub Expert Search - 오픈소스 전문 검색 & GitHub 관리

개요

핵심 기능

1. 오픈소스 전문 검색

기본 예제 (복사 가능)

실행

비교 분석

선택 가이드

추가 리소스

추천: reqwest

활성도 분석

커밋 활동

이슈/PR 관리

커뮤니티

릴리즈 주기

종합 평가

즉시 사용

설치

기본 설정

Minimal 예제 (복사 가능)

실전 예제 (복사 가능)

자주 쓰는 패턴

문제 해결

비교: Scrapy vs BeautifulSoup vs Selenium

비교표

추천 시나리오

조합 추천

각각 설치 및 기본 예제

저장소 생성 가이드

저장소 생성

GitHub CLI

권장 구조

.gitignore 템플릿

README 템플릿

Git Flow 설정

Branch 구조

명령어

GitHub 설정

Pull Request 템플릿

파일: .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md

생성 명령어

PR 리뷰 체크리스트

코드 품질

테스트

문서

보안

성능

Issue 템플릿

Bug Report (.github/ISSUE_TEMPLATE/bug_report.md)

Feature Request (.github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md)

생성 스크립트

GitHub Actions 워크플로우

파일: .github/workflows/ci.yml

생성 명령어

추가 워크플로우

추천: Zustand

설치

기본 예제

비교

추천: clap

Top 3: pandas, polars, dask

저장소 초기 설정

추천: [프로젝트명]

핵심 정보

즉시 사용

설치

기본 예제

실전 예제

활성도 분석

비교 분석

선택 가이드

추가 리소스

[작업명]

개요

설정 파일

명령어

검증

추가 설정