올해 생긴 AI 저장소 스타 10만, 이슈는 1건

AI 라이브러리를 고를 때 스타 개수를 먼저 봅니다. 그런데 스타는 "많은 사람이 눌렀다"는 것 말고는 알려주는 게 없죠. 그래서 이번엔 미해결 이슈 수를 같이 세어봤습니다. 올해 만들어진 AI 저장소를 스타순으로 뽑고, 스타 대비 이슈 비율을 계산했더니 상위 20개 안에서 0건부터 430건까지 벌어졌습니다. 그리고 세다 보니 다른 게 눈에 띄었습니다 — 상위 25개 중 5개가 이름에 같은 단어를 달고 있었습니다.

📌 30초 요약

• 1위는 6월에 만들어졌는데 벌써 10만 스타를 넘겼습니다. 두 달 남짓입니다.
• 만 스타당 미해결 이슈가 0건인 곳과 430건인 곳이 같은 목록에 있습니다.
• 이슈가 적은 게 좋은 신호는 아닙니다. 애초에 고장 날 게 없는 저장소일 수 있습니다.
• 상위 25개 중 5개가 이름에 "skill"이 붙어 있었고, 전부 올해 1~2월에 만들어졌습니다.
• 그 다섯의 이슈 비율이 유독 낮습니다 — 코드가 아니라 지시문 묶음이라서요.
• 언어 분포는 파이썬 9, 자바스크립트 5, 러스트 3. 러스트가 상위권에 올라온 게 눈에 띕니다.

두 달 만에 10만 스타

조건은 올해 1월 1일 이후에 만들어진 AI 에이전트 관련 저장소, 스타 3천 이상입니다. 해당하는 게 172개였고, 그중 상위권 숫자가 이렇습니다.

만든 날	스타	언어	미해결 이슈
6월 12일	107,126	자바스크립트	155
3월 6일	94,346	파이썬	196
2월 15일	88,893	자바스크립트	109
1월 8일	83,613	타입스크립트	362
2월 19일	78,839	자바스크립트	56

1위가 6월 12일 생성입니다. 조회 시점 기준으로 두 달 조금 넘은 저장소가 10만 스타를 모았다는 뜻이죠. 예전에 전체 스타 순위를 세어봤을 때는 오래된 대형 프로젝트들이 상단을 지키고 있었는데, 올해 생긴 것만 따로 보면 판이 완전히 다릅니다.

이슈 비율이 0건과 430건으로 갈립니다

스타 수가 비슷해도 쌓여 있는 미해결 이슈는 전혀 다릅니다. 비교하기 쉽게 만 스타당 몇 건인지로 환산했습니다.

저장소 성격	스타	이슈	만 스타당
템플릿 모음	32,580	1	0건
스킬 묶음 (2월)	78,839	56	7건
스킬 묶음 (2월)	88,893	109	12건
브라우저 도구 (러스트)	41,071	660	161건
추론 엔진 (고)	34,991	1,506	430건

이슈가 적으면 좋은 걸까

아닙니다. 위 표를 보면 이슈가 적은 쪽은 템플릿과 지시문 묶음이고, 많은 쪽은 실제로 돌아가는 엔진입니다.

고장 날 것이 있어야 이슈가 쌓입니다. 텍스트 파일 모음은 애초에 크래시가 안 나죠. 즉 이 숫자는 관리 품질이 아니라 "그 저장소가 무엇인지"를 말해줍니다.

상위 25개 중 5개가 "skill"

목록을 훑다가 눈에 띈 겁니다. 이름에 skill이 들어간 저장소가 다섯 개였고, 스타가 3만에서 8만8천까지 걸쳐 있습니다. 더 특이한 건 만들어진 시기입니다 — 다섯 개 전부 올해 1~2월입니다.

내용물도 성격이 비슷합니다. 하나는 범용 에이전트 지시문 모음, 하나는 마케팅 업무용, 하나는 보안 업무용, 이런 식으로 분야별 사용법을 정리한 문서 묶음입니다. 코드가 없는 건 아니지만 중심은 "AI에게 어떻게 시킬지" 쪽이죠.

📚 라이브러리가 아니라 사용법이 인기입니다

이게 흐름을 보여주는 대목이라고 봅니다. 예전 오픈소스 인기 순위는 프레임워크와 라이브러리가 차지했는데, 올해 만들어진 것만 보면 "이걸 이렇게 쓰세요"라는 문서가 상위권에 여럿 올라옵니다. 뒤집어 보면 도구는 이미 충분하고 쓰는 법이 부족했다는 신호일 수 있습니다. 마침 이 방식은 스킬과 MCP의 차이에서 정리한 "MCP는 도구, 스킬은 플레이북" 구분과 정확히 겹칩니다 — 지금 별을 받는 건 플레이북 쪽이라는 얘기죠.

숫자 세 개로 성격을 가릅니다

이번에 쓴 방법을 그대로 옮기면 이렇습니다. 로그인 없이 되고 1분이면 끝납니다.

# 저장소 하나의 숫자를 그대로 받아오기
https://api.github.com/repos/<계정>/<저장소>

# 응답에서 볼 항목 네 개
"created_at"          → 언제 생겼나 (신생인가 오래됐나)
"pushed_at"           → 마지막으로 손댄 날 (멈춰 있나)
"open_issues_count"   → 미해결 이슈 (성격 + 부담)
"language"            → null이면 코드가 거의 없다는 뜻

# 조건을 걸어 목록으로 뽑기
https://api.github.com/search/repositories
  ?q=ai+agent+stars:>3000+created:>2026-01-01
  &sort=stars&order=desc

읽는 요령은 숫자 하나만 보지 않는 것입니다. 조합해서 봐야 성격이 나옵니다.

조합	읽는 법
스타 높음 + 이슈 거의 0	돌아가는 물건이 아닐 가능성. 문서·템플릿 모음인지 먼저 확인하세요.
스타 높음 + 이슈 폭증	실제로 많이 쓰이고 있다는 뜻이기도 합니다. 다만 내 문제가 묻힐 확률도 같이 올라갑니다.
최근 생성 + 스타 급증	화제성은 확실합니다. 대신 깨지는 변경이 잦을 시기라 버전을 고정해두는 게 좋습니다.
언어가 비어 있음	코드가 거의 없다는 표시입니다. 설치해서 돌릴 물건을 찾는 중이라면 대상이 아닙니다.

자주 묻는 질문

Q. 그래서 뭘 골라야 하나요?

목적부터 갈라야 합니다. 설치해서 돌릴 도구를 찾는다면 언어가 붙어 있고 최근에 손댄 저장소를, AI를 더 잘 쓰는 법을 찾는다면 지시문 묶음 쪽을 보세요. 둘은 아예 다른 물건인데 같은 순위표에 섞여 있어서 헷갈립니다.

Q. 스타 10만이면 믿을 만한 거 아닌가요?

화제가 됐다는 증거일 뿐입니다. 스타는 나중에 볼 것을 표시해두는 북마크로도 쓰입니다 — 실제로 쓰는 사람 수와는 다릅니다. 게다가 두 달 된 저장소는 아직 검증 기간을 안 거쳤습니다. 인기 있는 도구에도 써보기 전엔 안 보이는 대가가 있다는 건 확장 도구를 균형 있게 뜯어본 글에서 다룬 적이 있습니다. 회사 프로젝트에 넣을 거라면 라이선스와 관리 상태를 따로 보셔야 합니다.

Q. 이슈가 1,500건이면 피해야 하나요?

단정하기 어렵습니다. 그만큼 사람들이 실제로 돌려보고 있다는 뜻이기도 하니까요. 대신 내가 문제를 만났을 때 답을 받기까지 오래 걸릴 것은 각오해야 합니다. 확인하실 거면 최근 닫힌 이슈가 있는지를 보세요 — 숫자가 크더라도 계속 닫히고 있으면 굴러가는 프로젝트입니다.

🧭 정직하게 덧붙이면

①숫자는 2026년 8월 19일 조회 시점이고 스타는 매일 바뀝니다. ②검색 조건이 "ai agent" 키워드 + 스타 3천 이상 + 올해 생성이라, 키워드가 안 맞는 좋은 저장소는 빠졌습니다. 전수 조사가 아닙니다. ③미해결 이슈 수에는 버그가 아닌 것도 섞입니다 — 질문·기능 요청·중복이 다 포함된 값입니다. ④저장소 이름을 본문에 쓰지 않았습니다 — 특정 프로젝트를 추천하거나 깎으려는 글이 아니라 세는 방법에 대한 글이라서요. 목록은 위 검색 조건으로 직접 뽑아보실 수 있습니다. ⑤저는 이 저장소들을 설치해 돌려보지 않았습니다.

✨ 이슈가 없는 게 아니라, 고장 날 것이 없는 겁니다

AI 도구를 항목별로 뜯어본 글들은 AI 지출 정리 허브에 모아두고 있습니다. 오픈소스 쪽은 "스타 말고 무엇을 볼까"를 두 번째로 세어본 셈인데, 이번에도 순위표 자체보다 그 옆 칸이 더 말이 많았습니다.

출처: GitHub 공개 검색 API(2026-08-19 직접 조회). 조건 = 키워드 "ai agent", 스타 3,000 이상, 2026년 1월 1일 이후 생성, 스타 내림차순. 해당 저장소 172개 중 상위 25개를 대상으로 스타·생성일·언어·미해결 이슈 수를 집계했고, 만 스타당 이슈 비율은 필자가 계산한 값입니다. 수치는 조회 시점 기준이며 계속 변동합니다.