VLM Run Hub는 이미지, 비디오, 문서와 같은 비정형 시각적 영역에서 구조화된 데이터를 추출하기 위한 사전 정의된 Pydantic 스키마의 포괄적인 저장소입니다. 비전 언어 모델(VLM)을 위해 설계되었으며 실제 사용 사례에 맞게 최적화되어 시각적 ETL을 워크플로에 통합하는 것을 간소화합니다. 청구서 메타데이터를 추출하기 위한 청구서 스키마 등 다양한 사전 정의된 스키마를 제공하며, OpenAI의 GPT-4o 및 Anthropic의 Claude Vision 등 여러 VLM을 지원합니다. Pydantic 스키마를 사용하면 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 추출이 보장되고 후속 워크플로가 간소화됩니다.
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개발자 경험과 안정적인 SQL 툴을 중시하는 Postgres용 언어 툴 및 언어 서버 프로토콜(LSP) 구현 모음입니다. 100% 구문 호환성을 위해 Postgres 자체 파서(libpg_query)를 기반으로 구축되었으며, 서버-클라이언트 아키텍처와 전송 방식에 독립적인 설계를 사용하여 LSP, CLI, HTTP API 또는 WebAssembly를 통해 액세스할 수 있습니다. 현재 자동 완성, 구문 강조 표시, 형식 검사(EXPLAIN 사용), Squawk에서 영감을 받은 린터 등의 기능을 제공하며, 이러한 핵심 기능을 개선하고 강력한 인프라를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 기여는 환영합니다!
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BloodFlowTrixi.jl은 Navier-Stokes 방정식에서 유도된 동맥 순환을 위한 1차원 및 2차원 혈류 모델을 구현하는 Julia 패키지입니다. 심혈관 질환에 대한 박사 연구를 위해 개발되었으며, 효율적인 불연속 Galerkin(DG) 시뮬레이션을 위해 Trixi.jl 프레임워크를 활용합니다. 이 패키지는 곡선 기하학과 컴플라이언트 벽 역학을 지원합니다. 향후 개발에는 3차원 유체 구조 상호 작용 및 혈관 네트워크 시뮬레이션이 포함됩니다.
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Mastra는 AI 애플리케이션과 기능을 빠르게 구축하기 위한 TypeScript 기반 프레임워크입니다. 워크플로우, 에이전트, RAG, 통합, 평가와 같은 필수적인 기본 요소를 제공합니다. 로컬 머신에서 실행하거나 서버리스 클라우드에 배포할 수 있습니다. 주요 기능으로는 LLM 모델 통합(Vercel AI SDK를 통해 OpenAI, Anthropic, Google Gemini 지원), 에이전트 시스템(LLM이 도구를 사용하고 데이터에 액세스할 수 있도록 함), 형식화된 도구 함수, 지속적인 그래프 기반 워크플로우, RAG 지식 베이스 구축, 사전 구축된 타사 API 클라이언트, 자동화된 평가 등이 있습니다. `create-mastra`를 사용하여 시작하고 `mastra dev`로 Playground를 엽니다. 기여는 환영입니다!
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Subtrace는 Docker 컨테이너를 위한 Wireshark와 같은 도구입니다. 개발자는 백엔드 서버의 모든 네트워크 요청을 확인할 수 있으므로 프로덕션 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 코드 변경 없이 바로 사용할 수 있으며, 모든 언어를 지원하고, 전체 페이로드, 헤더, 상태 코드 및 대기 시간을 표시하며, 100µs 미만의 성능 오버헤드를 제공합니다. ClickHouse 기반의 오픈 소스(하지만 현재 리소스 제약으로 인해 풀 리퀘스트는 받지 않음)이며, 기능 요청과 버그 보고를 환영합니다.
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go-msquic은 Microsoft QUIC 라이브러리의 Go 래퍼로, Go 개발자가 HTTP/3과 같은 QUIC 기반 프로토콜을 쉽게 사용할 수 있도록 간편한 인터페이스를 제공합니다. API는 quic-go에서 영감을 받았으며, 바로 대체하여 사용할 수 있습니다. C 라이브러리 사용에 익숙하지 않다면 go-msquic보다 quic-go를 권장합니다. 설치하려면 먼저 로컬 MsQuic C 라이브러리를 빌드한 다음 `go get github.com/noboruma/go-msquic` 명령어로 설치합니다. 샘플 코드는 sample/ 디렉터리에 있습니다.
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OpenArc는 OpenVINO 런타임과 OpenCL 드라이버를 활용하여 Intel CPU, GPU, NPU에서 Transformers 모델의 추론을 가속화하는 경량 추론 API 백엔드입니다. 에이전트 사용 사례를 위해 설계되었으며, 강력한 형식의 FastAPI 구현을 갖추고 모델 로드, 언로드, 텍스트 생성, 상태 쿼리 등의 엔드포인트를 제공합니다. OpenArc는 머신러닝 코드와 애플리케이션 로직의 분리를 간소화하고 Ollama, LM-Studio, OpenRouter와 유사한 워크플로우를 제공합니다. 사용자 정의 모델과 역할을 지원하며, OpenAI 프록시, 비전 모델 지원 등의 기능 확장이 계획되어 있습니다.
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Augment는 코드베이스에 맞게 조정된 인라인 코드 완성 및 멀티턴 채팅 대화를 제공하는 Vim/Neovim 플러그인을 출시했습니다. 설치 후(Node.js 22.0.0+ 및 호환되는 Vim/Neovim 버전 필요), 작업 공간 폴더를 추가하고 Augment 서비스에 로그인합니다. 입력하면 컨텍스트 인식 코드 완성이 표시됩니다. `:Augment chat` 명령어를 사용하여 AI 기반 코드 토론을 진행합니다. 이 플러그인은 상태 관리, 로그인/로그아웃, 제안 활성화/비활성화, 로그 보기, 새 채팅 대화 시작 등의 명령어를 제공합니다. `.augmentignore`는 대규모 프로젝트 관리에 도움이 됩니다. 제안 수락에 대한 키 바인딩을 쉽게 사용자 지정할 수 있습니다.
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대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 카드 게임 Set에서 테스트하는 실험이 진행되었습니다. Set은 12장의 카드에서 모양, 색깔, 숫자, 음영에 대한 특정 규칙에 따라 3장의 카드 세트를 식별하는 게임입니다. GPT-4o, Sonnet-3.5, Mistral 등의 LLM은 일관되게 정확한 세트를 식별하지 못하고, 종종 잘못된 조합을 제안하거나 세트가 없다고 주장했습니다. 그러나 DeepThink-R1, o3-mini 등의 새로운 추론 모델은 문제를 성공적으로 해결하여 뛰어난 논리적 추론 능력을 보여주었습니다. 이는 LLM이 자연어 처리에서는 뛰어나지만 복잡한 논리적 과제에는 한계가 있음을 보여주는 반면, 전문적인 추론 모델이 명확한 이점을 가짐을 시사합니다.
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RustOwl은 Rust 코드에서 변수의 소유권과 수명 주기를 시각화하는 강력한 도구입니다. 색상으로 구분된 밑줄을 사용하여 변수의 수명 주기, 불변 대여, 가변 대여, 값 이동 등을 직관적으로 표시하여 디버깅 및 최적화를 지원합니다. VSCode, Neovim, Emacs 등의 편집기를 지원하며, 명령줄을 통한 간편한 설치와 소스 코드에서의 수동 설치 등 다양한 설치 방법을 제공합니다. 가끔 사소한 표시 문제가 발생할 수 있지만, RustOwl은 Rust 개발 효율 향상에 큰 가능성을 보여주고 있습니다.
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롤랜드 MT-32 오디오 모듈을 에뮬레이트하는 라즈베리 파이용 베어메탈 MIDI 신디사이저인 mt32-pi의 개발자가 지속적인 온라인 괴롭힘으로 인해 프로젝트 종료를 발표했습니다. 여기에는 개인적인 공격, 코드 도용, 3D 프린트 디자인 도난 등이 포함됩니다. 개발자는 정신 건강에 미치는 부정적인 영향을 이유로 개발을 중단한다고 밝히며 커뮤니티의 감사와 격려 부족을 호소했습니다.
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NES86 프로젝트는 놀라운 엔지니어링 성과입니다. NES에서 실행되는 IBM PC 에뮬레이터입니다! Intel 8086 프로세서와 호환되는 PC 하드웨어를 에뮬레이트하여 쉘과 유틸리티를 포함한 ELKS(Embeddable Linux Kernel Subset)를 성공적으로 실행합니다. 즉, 오래된 NES에서 일부 x86 소프트웨어를 실행할 수 있습니다(단, 간단한 시리얼 터미널로 제한됩니다). 이 프로젝트는 오픈 소스이며 ELKS 이미지 컴파일 및 NES86 ROM 생성을 포함한 자세한 빌드 지침을 제공합니다. 레트로 하드웨어에서 최신 OS를 실행하는 도전에 대비하세요!
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연구자들은 대규모 언어 모델 R1의 '사고 과정'을 시각화하기 위해 사고의 연쇄를 텍스트로 저장하고 OpenAI API를 사용하여 임베딩으로 변환한 후 t-SNE를 사용하여 시계열적으로 플롯했습니다. 연속적인 단계 간의 코사인 유사도를 계산함으로써 '검색', '사고', '결론'의 세 단계로 이루어진 프로세스가 시사되었습니다. 자전거 작동 원리 설명부터 새로운 교통 수단 설계까지 다양한 10개의 프롬프트가 사용되었습니다. 연구자들은 사고 연쇄 데이터와 코드에 접근하는 방법을 제공합니다.
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Bag of Words는 사용자가 단일 프롬프트만으로 포괄적인 대시보드를 생성하고 반복적으로 개선할 수 있도록 하는 강력한 도구입니다. 데이터베이스, API, 비즈니스 시스템 등 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합되어 효율적인 데이터 활용을 가능하게 합니다. 주요 기능으로는 자연어 쿼리, 대시보드 관리, 여러 LLM(OpenAI, Anthropic 등)과의 호환성 등이 있습니다. 이 프로젝트는 Docker 배포 및 Python과 Node.js 환경에 대한 자세한 설정 지침을 제공하며 AGPL-3.0 라이선스를 사용합니다.
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Umami는 간단하고 빠르며 개인 정보 보호에 중점을 둔 Google Analytics의 대안입니다. MariaDB, MySQL, PostgreSQL 데이터베이스를 지원합니다. 설치는 간단하며 GitHub 저장소를 복제하고, 종속성을 설치하고, 데이터베이스 연결을 구성하기만 하면 됩니다. 기본적으로 http://localhost:3000에서 실행됩니다. Docker 이미지도 사용할 수 있습니다. 자세한 시작 가이드도 제공됩니다.
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쉘 기록에서 명령어를 자주 찾고 다시 실행하시나요? 저자는 똑똑한 방법을 공유합니다. 명령어 앞에 아이콘이나 텍스트 식별자를 추가하는 것입니다(예: ✅; ./utils/check.sh). 이 식별자는 명령어 실행에는 영향을 미치지 않지만 시각적 인식을 크게 향상시켜 원하는 명령어를 빠르게 찾을 수 있고 기록을 반복적으로 스크롤하는 스트레스를 줄여줍니다. 쉘 효율성을 높이는 간단하면서도 효과적인 방법입니다.
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Remco는 confd에서 영감을 받은 경량 구성 관리 도구입니다. etcd나 Consul과 같은 키-값 저장소의 데이터를 사용하여 로컬 구성 파일을 최신 상태로 유지하고, 템플릿 리소스를 처리하며, 애플리케이션을 자동으로 다시 로드합니다. confd와 달리 Remco는 템플릿 리소스당 여러 소스/대상 쌍과 백엔드를 지원하며, Pongo2 템플릿 엔진을 사용하고, 좀비 프로세스 처리, 추가 백엔드를 위한 플러그인 지원, JavaScript를 사용한 간편한 사용자 정의 템플릿 필터 생성 등의 기능이 포함되어 있습니다. 설치는 간단하며, 소스 코드에서 빌드하거나 미리 빌드된 바이너리를 다운로드할 수 있습니다.
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Gixy는 Nginx 설정을 분석하여 보안 오류 구성을 방지하고 결함 감지를 자동화하는 도구입니다. Python 3.6~3.13을 지원하며 주로 GNU/Linux 시스템에서 테스트되었습니다. Gixy는 HTTP 분할 취약성과 같은 다양한 Nginx 설정 문제를 감지합니다. 설치는 유연하며 pip, yum, Docker를 지원합니다. 사용자는 설정 파일 경로를 지정하거나 파이프 입력을 사용하거나 테스트를 건너뛸 수 있습니다. Gixy는 적극적으로 유지 관리되고 있으며 코드 기여와 문서 개선을 환영합니다.
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DreamBerd는 멕시코만으로 이름이 바뀌었으며, 독특하고 기발한 프로그래밍 언어입니다. 문장은 느낌표로 끝나고, 세미콜론은 'not' 연산자이며, 네 가지 선언 유형(const const, const var, var const, var var)이 있으며, 배열은 인덱스 -1부터 시작하고, 부동 소수점 인덱스도 지원하며, `when` 키워드로 변수의 변화를 확인하고, 가비지 컬렉터가 있으며, 변수의 수명 주기는 사용자 정의할 수 있습니다(호이스팅을 위한 음수 수명 주기 포함). 루프는 없습니다. 설치는 복잡하고, 불리언 값은 true, false, maybe 세 가지이며, 공백은 산술 연산의 우선 순위를 결정하고, 분수와 숫자 이름을 지원하며, 들여쓰기는 엄격하게 3칸이며, 여러 비교 연산자가 있으며, 함수 선언은 유연하고, 0으로 나누면 undefined를 반환하며, 문자열 선언 방법이 여러 가지이며, 지역 통화 보간을 지원하고, 형식 주석은 선택 사항이며, 정규 표현식 형식을 지원하고, `previous`, `next`, `current` 키워드로 변수의 내역에 접근할 수 있습니다. 코드는 5개 이상의 등호로 여러 파일에 분할할 수 있으며, 코드 반전, 전역 변수, 느낌표, 괄호, 따옴표의 자동 삽입을 지원합니다. 멕시코만은 리치 텍스트와 비동기 함수의 턴 기반 실행 메커니즘도 지원합니다.
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OmniParser는 사용자 인터페이스 스크린샷을 구조화되고 이해하기 쉬운 요소로 파싱하는 포괄적인 방법으로, GPT-4V가 인터페이스의 해당 영역에 정확하게 근거한 동작을 생성하는 기능을 크게 향상시킵니다. 최근에 출시된 OmniParser V2는 Screen Spot Pro 벤치마크에서 최첨단 결과(39.5%)를 달성했으며, OmniTool을 도입하여 선택한 비전 모델을 사용하여 Windows 11 가상 머신을 제어할 수 있습니다. 자세한 설치 지침과 데모가 제공되며, 모델 가중치는 Hugging Face에서 이용할 수 있습니다.
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Schemesh는 Lisp으로 스크립팅이 가능한 대화형 쉘로, bash, zsh 등 기존 Unix 쉘의 사용자 친화적인 대안으로 설계되었습니다. 대화형 라인 편집, 자동 완성, 히스토리를 제공하며, 복잡한 작업을 위해 Chez Scheme 기반의 완벽한 Lisp REPL을 원활하게 통합합니다. 사용자는 쉘 구문과 Lisp 구문을 손쉽게 전환할 수 있으며, Unix 프로세스 관리를 위한 다양한 함수가 제공됩니다. 스크립팅 및 본격적인 프로그래밍의 경우 Schemesh는 느리고 오류가 발생하기 쉬운 기존 쉘 스크립팅을 강력한 Lisp REPL로 대체하여 효율성과 안정성을 향상시킵니다.
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Jill은 원래 Jack 고급 언어의 대안으로 Nand2Tetris 플랫폼용으로 구축된 함수형 프로그래밍 언어입니다. Jack과 동일한 VM 명령어 세트와 기본 HACK 아키텍처를 사용하며, 더욱 우아하고 함수적인 스타일을 제공합니다. 주요 기능으로는 일급 함수, 최적화된 꼬리 재귀, 패턴 매칭을 사용한 대수적 데이터 형식, 그리고 3가지 핵심 개념만으로 구성된 최소한의 디자인이 있습니다. 컴파일된 프로젝트는 /bin 디렉토리에 .vm 파일을 출력합니다. Jill은 `cargo run -- path_to_jill_project_root` 또는 `jillc [path_to_jill_project_root]`를 사용하여 컴파일할 수 있습니다.
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Synergetica는 강력한 유전자 회로 설계 데스크톱 애플리케이션입니다. 단일 플랫폼에서 회로 설계, 시뮬레이션, DNA 시퀀스 생성에 이르는 엔드투엔드 워크플로우를 제공합니다. 노드 기반 또는 코드 기반 인터페이스를 사용하여 유전자 회로를 설계하고, 단백질 발현 수준을 대화형으로 시뮬레이션하고, 시뮬레이션을 통해 결정된 매개변수를 기반으로 DNA 시퀀스를 생성할 수 있습니다. 필요에 맞는 유전자 부품을 추가하여 회로를 사용자 지정하고, 완전히 오프라인으로 작업하여 완벽한 제어 및 개인 정보 보호를 보장할 수 있습니다.
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Kreuzberg는 다양한 문서에서 텍스트를 추출하는 강력한 Python 라이브러리입니다. PDF, 이미지, 오피스 문서 등 다양한 형식을 지원하는 통합 비동기 인터페이스를 제공합니다. 이 라이브러리는 로컬 처리에 중점을 두고 있으며, 외부 API나 클라우드 서비스에 의존하지 않습니다. 리소스 효율이 높고, 종속성이 적으며, 배치 처리도 지원합니다. Kreuzberg는 PDF 텍스트 추출에 대해 스마트한 접근 방식을 채택하여, 먼저 직접 텍스트 추출을 시도하고, 실패하면 OCR로 자동으로 대체합니다. 비동기/동기 API, 메타데이터 추출, 병렬 처리 등의 포괄적인 기능과 오류 처리를 제공합니다.
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ByteDance와 홍콩대학교 공동 연구팀이 수정된 플로우 트랜스포머 기반의 이미지 및 비디오 생성 모델 패밀리인 Goku를 발표했습니다. Goku는 정교한 데이터 큐레이션, 고급 모델 설계, 플로우 공식화를 통해 업계 최고 수준의 시각적 생성 성능을 달성합니다. 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 텍스트-이미지 생성을 지원하며, GenEval, DPG-Bench, VBench와 같은 주요 벤치마크에서 최고 점수를 기록했습니다. 특히 Goku-T2V는 VBench에서 84.85점을 받아 2024년 10월 7일 기준 2위를 차지했으며, 여러 주요 상용 텍스트-비디오 모델을 능가했습니다.
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LLM Debugger는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 활성 디버깅을 수행하는 VS Code 확장 프로그램입니다. 정적 소스 코드만 분석하는 기존 LLM 기반 디버깅 방식과 달리, LLM Debugger는 변수 값, 함수 동작, 분기 결정 등 실시간 런타임 컨텍스트를 제공하여 LLM이 버그를 더 빠르고 정확하게 진단할 수 있도록 합니다. 이 확장 프로그램은 실행 세부 정보를 캡처하여 합성 데이터를 생성하여 프로그램 동작에 대한 고유한 통찰력을 제공합니다. 라이브 디버깅 정보, 자동 중단점 관리, 런타임 검사, 일반적인 디버깅 작업을 갖추고 있으며, 모두 사이드바 패널에서 액세스할 수 있습니다. 실험적인 연구 프로젝트이지만, LLM Debugger는 라이브 디버깅 데이터와 LLM 기능을 결합하여 기존 디버깅 방식에 혁신을 가져올 가능성을 보여줍니다.
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Rust로 작성된 강력한 Ping 도구인 Nping은 여러 주소에 대한 동시 Ping, 실시간 데이터 시각화, 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 최대, 최소, 평균 지연 시간, 패킷 손실률과 같은 주요 지표를 표시하며 IPv4와 IPv6을 모두 지원합니다. Nping에는 도메인 이름에 해당하는 IP 주소 세부 정보를 표시하는 호스트 하위 명령도 있으며, Ping 횟수와 간격을 사용자 지정할 수 있습니다. 직관적인 디자인으로 네트워크 관리자와 개발자 모두에게 유용한 도구입니다.
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VimLM은 GitHub Copilot에서 영감을 받은 Vim용 로컬 LLM 기반 코딩 어시스턴트입니다. 컨텍스트를 이해하는 코드 이해, 요약 및 AI 지원을 Vim 워크플로에 직접 통합합니다. MLX 호환 모델을 사용하며, Vim 네이티브 UX와 완벽한 오프라인 작동으로 향상된 보안을 제공합니다. 직관적인 키 바인딩을 통해 코드 변환, 생성, 요약 등의 작업을 수행하며, 현재 파일, 선택 영역, 참조 파일, 프로젝트 구조 등 심층적인 컨텍스트를 이해합니다.
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Yash는 C99로 작성된 POSIX 준수 명령줄 쉘로, 궁극적인 POSIX 준수를 목표로 합니다. 전역 별칭, 배열, 다양한 리다이렉션 방법, 중괄호 확장, 확장된 글로빙, 분수 연산, 명령어 자동 완성, 명령어 예측 등의 기능을 제공합니다. GitHub에서 유지 관리되며, POSIX.1-2008의 대부분 요구 사항을 충족하며 정기적인 유지 관리 업데이트가 출시됩니다. 다양한 POSIX 환경에서 빌드 및 실행할 수 있으며, 현재 Fedora, macOS, Cygwin에서 주로 테스트되고 있습니다. 설치 후 설정 파일을 통해 환경 변수, 별칭, 프롬프트 등을 사용자 지정할 수 있습니다.
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"Marsha P Johnson"이라는 브라우저 확장 프로그램은 "LGB"를 "LGBTQ+🧱"로 바꿈으로써 트랜스젠더 지우기에 맞섭니다. 개발자는 미국 정부가 정부 웹사이트에서 트랜스젠더에 대한 언급을 적극적으로 삭제하고 있으며, 스톤월 국립 기념물 웹사이트에서도 "TQ+"가 삭제되었다는 점을 강조합니다. 이러한 노골적인 지우기 행위는 이 확장 프로그램을 통해 적극적으로 대응하며, 사용자는 검열을 인지하고 항의할 수 있습니다.
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