[GitHub 레포 평가 ②] RVS 개념 소개 — Fork·Issue·Momentum으로 보는 진짜 지표
📋핵심 요약 RVS(Repo Vitality Score)는 Star 하나의 한계를 넘어, Momentum(30%)·Freshness(20%)·Health(25%)·Engagement(15%)·Contemporary(10%) 5가지 축으로 레포의 진짜 활력도를 측정한다. Momentum은 하루 평균 Star 증가량으로 현재 인기도를,
📋핵심 요약 RVS(Repo Vitality Score)는 Star 하나의 한계를 넘어, Momentum(30%)·Freshness(20%)·Health(25%)·Engagement(15%)·Contemporary(10%) 5가지 축으로 레포의 진짜 활력도를 측정한다. Momentum은 하루 평균 Star 증가량으로 현재 인기도를,
📋핵심 요약 ERP 시장에서 AI는 더 이상 실험실 이야기가 아니다 — Reddit r/AI_Agents 사용자는 멀티 에이전트 파이프라인으로 리서치 요약을 자동화해 28 upvote를 받았고, 실제 업무 생산성을 3배 이상 높인 사례로 소개됐다. 2026년 1월
📋핵심 요약 ChatGPT·Claude·Copilot 같은 범용 AI는 "이 전표 좀 입력해줘"라고 말할 수 없다 — 맞춤형 AI 에이전트는 당신의 업무 프로세스와 ERP, 데이터에 특화된 AI를 만드는 것이다. 업무 분석(1~3일)
📋핵심 요약 2023년부터 등장한 "매뉴얼 챗봇"형 ERP+AI 연동은 질문에 답만 해줄 뿐, 전표 조회·승인·결산 분석 같은 실제 업무는 처리하지 못했다. MCP는 ERP 시스템이 먼저 AI에게 자신이 할 수
📋핵심 요약 AlignsDot 블로그는 AI 에이전트와 ERP 자동화를 중심으로, 중소·중견기업이 실제로 적용할 수 있는 인사이트를 전합니다. AI 에이전트를 ERP·MCP와 연결해 반복 업무를 자동화하는 방법과, 비용 단계별 도입 전략을 다룹니다. 거버넌스·조직문화처럼 기술만으로는
📋핵심 요약 AI 에이전트를 ERP에 붙이는 과정은 진단(1~2주) → 설계(1~2주) → 구축(2~4주) → 적용(1~2주) → 개선(지속적)의 5단계로 진행한다. 예산과 규모에 따라 Lv.1 DeepSeek API 연동(월 3만원,
📋핵심 요약 종이 거래명세표를 사진 찍어 업로드하면 AI가 품목·거래처·금액을 자동 인식해 ERP로 전송하는 OCR 기능이 이미 국내 중소기업 현장에서 쓰이고 있다(얼마에요 ERP). SAP는 AI 어시스턴트 'Joule'을, 오라클은 AI
📋핵심 요약 GitHub Star는 "북마크"에 가까워 실제 사용·포크·이슈 활동을 반영하지 못한다. 10년 된 프로젝트의 10만 Star와 6개월 된 프로젝트의 10만 Star는 완전히 다른 의미이지만, Star 수는 이 시간차를 반영하지
📋핵심 요약 20인 규모 제조업체도 SAP·Oracle 없이 AI 에이전트를 ERP에 붙일 수 있고, 생각보다 비용이 저렴하다. Level 1: DeepSeek API 연동(무료, 토큰 비용 월 1~3만원), Level 2: 로컬 sLLM 구축(200~
📋핵심 요약 재고 정확도가 98%여도 창고에서 물건을 못 찾는 이유는, 현재고만 보고 생산 중·검수 중 물량을 반영하는 '가용재고(Available Inventory)' 개념이 없기 때문이다. 가용재고는 생산 중인 WIP, 조립 중인 반제품,