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📊 벤치마크 · 도구 카테고리 — 4건

개요 Canvas bitmap과 HTML DOM overlay를 분리해 구성하는 패턴, html2canvas 기반 DOM→Canvas 변환, OffscreenCanvas와 접근성 기준 조사 메모 일반 HTML은 canvas 내부 DOM처럼 렌더링되지 않음. UI는 DOM overlay, 그래픽은 Canvas로 분리하고, 이미지 출력이 필요할 때만 DOM→Canvas snapshot을 수행하는 결론. 데모: https://devsnac

2026. 08. 12.✅ 적용 완료

Wiki Embedding Search — 위키 임베딩 검색 시스템 (로컬 하이브리드 설계)

개요 위키 의미 검색 시스템. sqlite-vec + BGE-M3 + bge-reranker-v2-m3 완전 로컬 (Hindsight/TencentDB 하이브리드+RRF 패턴) 메모 적용 완료 (2026-08-13) — ① wiki-embed-search 스킬 등록 ② wiki-sync.sh 자동 인덱싱 통합 (09/21시: 서버 자동 기동 → 재인덱싱, 위키 추가 시 검색 자동 반영) ③ PoC 실측: 58문서→512청크

2026. 08. 10.✅ 적용 완료

Hindsight (Vectorize) — 에이전트 메모리 시스템

개요 "기억하는 게 아니라 배우는" 에이전트 메모리. retain·recall·reflect + fact-belief 분리 4개 네트워크 메모 LongMemEval 91.4% (독립 재현), BEAM 10M 64.1% (2위 대비 58% 마진). MIT, ARM64 지원, 임베디드 pg0 → GB10 로컬 LLM과 완전 로컬 PoC 가능. Hermes 자체 메모리 설계와 개념 유사 — 참고 가치 높음. 적용 완료

2026. 07. 30.🔍 조사 완료

llama-throughput-lab / draftbench

개요 스루풋 테스트 / 스펙큘레이티브 디코딩 최적화 메모 "적용 검토 가능"까지 확인, 미적용 조사 상세 alexziskind1 LLM 벤치마크 툴셋 개요 GitHub 사용자 alexziskind1 이 운영하는 LLM 벤치마크/로컬 AI 툴 모음. llama.cpp 기반 로컬 추론 벤치마크에 특화되어 있으며, 같은 로컬 하드웨어에서 바로 활용 가능한 도구가 많음. 주요 벤치마크 툴 llama-

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HTML in Canvas — DOM Overlay & Rasterization

Wiki Embedding Search — 위키 임베딩 검색 시스템 (로컬 하이브리드 설계)

Hindsight (Vectorize) — 에이전트 메모리 시스템

llama-throughput-lab / draftbench