neuron-explorer
Qwen3.5‑4B 전용 조향형 뉴런 탐색기, 모든 MLP 뉴런을 밀어 결과를 보관·탐색
Loom은 Go 기반 AI 친화형 데이터 처리 프레임워크
Loom is an AI-native data processing framework in Go: MapReduce rethought for pipelines whose operators are model calls, with least-privilege task envelopes, budget-aware scheduling, automatic escalat
개발 도구Go · HTMLGitHub @zionrubin온라인운영자 미확인
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개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
1분 만에 확인하기Large-scale Orchestration Of Models — an AI-native data processing framework in Go.
저장소 README에서 가져옴
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README 전문 보기 ↗Large-scale Orchestration Of Models — a Go framework for data pipelines powered by AI models.
Define how records are classified, filtered, and summarized. Loom handles concurrency, provider rate limits, retries, model escalation, and caching, with explicit budgets and permissions for each task.
Use it for workflows such as triaging support tickets, summarizing document collections, or running several agents that share model capacity and results.
Website · Watch the demo · Documentation
You'll need Go 1.24 or later and Git.
git clone https://github.com/zionrubin/loom.git
cd loom
go run ./examples/triage
This example uses a deterministic mock model: no API key or paid model calls. Go may download dependencies on the first run; the example itself runs offline.
It classifies five support tickets, keeps the three urgent ones, and produces a briefing. The terminal shows model-call events, the briefing, and a per-stage report of tasks, tokens, cost, and cache hits.
To see completed work reused, run it twice with the same state directory:
LOOM_STATE=./state go run ./examples/triage
LOOM_STATE=./state go run ./examples/triage
The second run replays cached results with zero model calls. Read the complete example to see the pipeline and model setup.
A pipeline starts with records and connects stages such as Infer,
Filter, and ReduceAI. Loom turns those stages into tasks, schedules their
execution, and returns the output with a run report.
Loom is a Go library. The default executor runs locally; an envelope is an access declaration, not an OS sandbox. See the architecture and isolation model for execution boundaries.
| I want to… | Start here |
|---|---|
| Try another workflow or a real model | Runnable examples |
| Watch tasks execute in a browser | Live visualization |
| Build a pipeline visually | Loom Studio |
| Find a specific capability | Documentation guide |
| Understand or contribute to the internals | Architecture · Development reference |