로컬 채팅, 이미지·동영상 생성, 코딩 에이전트를 하나로 결합한 Windows 및 Linux용 무료 오픈소스 데스크톱 AI 스튜디오입니다.
dwim-sh/dwim
API 키 없이 데이터를 머신 밖으로 내보내지 않고, 로컬 GPU에서 27B 모델을 실행하는 코딩 에이전트입니다.
- 스타
- 23
- 포크
- 0
- 열린 이슈
- 12
- 마지막 커밋
- 4시간 전
어떤 프로젝트인가요?
dwim은 에이전트, 모델, 추론 엔진을 하나의 프로그램에 담은 Rust 기반 코딩 에이전트입니다. 기본 모델은 Qwen 기반 모델인 Bonsai 2 27B로, ternary weight를 사용해 약 6 GB로 압축되어 있으며 처음 사용할 때 다운로드됩니다. 설치 후에는 API 키나 외부 서버가 필요 없고, 코드는 로컬 머신에 그대로 남습니다.
dwim을 프로젝트 디렉터리에서 실행하면 대화형 셸이 열립니다. 요청을 입력하면 모델이 파일을 읽고, 셸 명령을 실행하고, 그 출력을 읽으며 답변을 내놓을 때까지 작업을 이어 갑니다. 간단한 질문을 한 번만 하려면 프롬프트를 명령줄에 직접 전달할 수도 있습니다. 추론에는 macOS에서 Metal을, Linux에서 Vulkan을 사용합니다.
dwim은 실험 단계입니다. 확인을 요청하거나 시간 제한을 두지 않고 셸 명령을 실행하므로 컨테이너나 가상 머신 안에서 실행하도록 설계되었습니다. 프로젝트에서는 커밋했거나 백업한 코드에만 사용할 것을 권장합니다.
핵심 기능
- 01명령을 실행하고 그 출력을 읽는 로컬 코딩 에이전트를 실행합니다.
- 02ternary weight를 사용해 약 6 GB로 압축한 Bonsai 2 27B 모델을 포함합니다.
- 03로컬 추론에 macOS에서는 Metal을, Linux에서는 Vulkan을 사용합니다.
- 04대화형 셸과 명령줄에서 한 번만 실행하는 프롬프트를 제공합니다.
- 05API 키나 외부 서버가 필요하지 않습니다.
활용 사례
- 코드를 제3자에게 보내지 않고 익숙하지 않은 코드베이스를 살펴보고 설명을 확인합니다.
- GPU 성능이 충분한 오프라인 또는 에어갭 머신에서 코딩 어시스턴트를 실행합니다.
- 삭제 가능한 컨테이너나 VM 안에서 로컬 코딩 에이전트를 시험합니다.
빠른 시작
- 1
README의 공식 설치 스크립트를 실행하세요
- 2
또는 Cargo로 개발 버전을 설치하세요
cargo install --git https://github.com/dwim-sh/dwim - 3
프로젝트 디렉터리에서 dwim을 실행하세요. 모델(약 6GB)은 처음 사용할 때 다운로드됩니다
dwim
사용 전 알아둘 점
- 프로젝트는 실험 단계이므로 버그가 있거나 커밋 간 호환성이 깨지는 변경 사항이 발생할 수 있습니다.
- 모델은 먼저 확인을 요청하지 않고 셸 명령을 실행하므로, 커밋했거나 백업한 코드를 사용해 샌드박스에서 실행해야 합니다.
- 로컬 GPU가 필요하며, 처음 사용할 때 약 6GB의 모델을 다운로드해야 합니다.
포함된 컬렉션
토픽
자주 묻는 질문
- dwim은(는) 무엇인가요?
- API 키 없이 데이터를 머신 밖으로 내보내지 않고, 로컬 GPU에서 27B 모델을 실행하는 코딩 에이전트입니다. dwim은 에이전트, 모델, 추론 엔진을 하나의 프로그램에 담은 Rust 기반 코딩 에이전트입니다. 기본 모델은 Qwen 기반 모델인 Bonsai 2 27B로, ternary weight를 사용해 약 6 GB로 압축되어 있으며 처음 사용할 때 다운로드됩니다. 설치 후에는 API 키나 외부 서버가 필요 없고, 코드는 로컬 머신에 그대로 남습니다.
- dwim은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- dwim은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- dwim은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. dwim의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.
- dwim은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 코드를 제3자에게 보내지 않고 익숙하지 않은 코드베이스를 살펴보고 설명을 확인합니다. GPU 성능이 충분한 오프라인 또는 에어갭 머신에서 코딩 어시스턴트를 실행합니다. 삭제 가능한 컨테이너나 VM 안에서 로컬 코딩 에이전트를 시험합니다.
- dwim는 어떻게 설치하나요?
- README의 공식 설치 스크립트를 실행하세요 또는 Cargo로 개발 버전을 설치하세요: cargo install --git https://github.com/dwim-sh/dwim 프로젝트 디렉터리에서 dwim을 실행하세요. 모델(약 6GB)은 처음 사용할 때 다운로드됩니다: dwim
- dwim은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/dwim-sh/dwim
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
관련 프로젝트
기존 AI 구독이나 로컬 모델로 실행하고, 코드 검색과 검증 기능을 내장한 데스크톱 코딩 에이전트(Tauri 앱 및 CLI)입니다.
llama-cpp-2 crate를 통해 Rust 프로그램에서 GGUF 언어 모델을 로컬로 불러와 실행할 수 있도록 llama.cpp 바인딩을 제공합니다.
Gemma, Qwen, DeepSeek, gpt-oss 등 오픈 모델을 CLI, REST API, Python/JavaScript 라이브러리로 로컬 또는 클라우드에서 실행
다양한 하드웨어 백엔드에서 대규모 언어·비전 언어 모델을 로컬이나 클라우드에서 실행하는 순수 C/C++ LLM 추론 엔진입니다.
소비자용 GPU와 CPU에서 DeepSeek-V4, Qwen3.6 같은 대형 오픈 웨이트 모델을 실행하는 엣지 네이티브 MoE 서빙 엔진입니다.