Hebbian-Robotics/hflow

로봇과 Physical AI 데이터를 위한 오픈소스 파이프라인 오케스트레이션 SDK

설치형 도구맘대로 써도 됨 · Apache-2.0데이터·크롤링Python난이도
136+0이번 주0
70포크9이슈
데모·홈페이지 열기hebbianrobotics.com

중간맛 분석

Python 기반이며, 개발 중에는 단일 프로세스로 테스트하고 배포 시에는 Airflow DAG으로 자동 생성되어 스케줄 실행됩니다. MCAP(로스2 표준 녹화 형식) 입력·출력, DuckDB 기반 SQL 큐레이션, Parquet 카탈로그 출력을 특징으로 합니다. 예시 코드는 6줄로 시작할 수 있으며, Compose 런타임 또는 기존 Airflow 배포에 연동 가능합니다. 난이도는 중상(3)이며, 데모·튜토리얼·실행 가능한 예제 카탈로그가 준비되어 있습니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 로봇 원격 조종 또는 자율 정책의 멀티모달 데이터(카메라·상태·행동)를 수집하고 품질 필터링 후 훈련용 매니페스트 생성
  • 인간 착용 카메라나 자아중심 비디오에서 프레임 통계·이상 탐지 등 품질 측정값을 기록하고 동적 임계값으로 에피소드 선별
  • 기존 Python 품질 검증·변환 함수를 그대로 사용하며 Airflow로 자동 스케줄 및 재처리, 버전 추적

핵심 기능

MCAP 입출력과 Airflow DAG 자동 생성으로 개발에서 배포까지 일관된 인터페이스품질 측정값·출처·파이프라인·도구 버전을 파일 및 Parquet 카탈로그에 기록하여 추적 가능DuckDB SQL로 MCAP 파일을 열지 않고도 카탈로그 전체를 쿼리하여 매니페스트 생성

대안 대비 차별점

기존 Python 코드 재작성 없이 작은 어댑터만으로 플러그인되며, 품질 증거를 수치 측정값으로 남겨서 정책을 소비자에게 위임하고, 표준 형식(MCAP·Parquet·Airflow)을 모든 경계에서 사용하는 유일한 Physical AI 파이프라인 도구입니다.

먹어본 사람들

실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.

시식평 · 먹어본 사람 한마디

아직 시식평이 없어요. 먹어보셨다면 첫 한마디를 남겨주세요.

다른 레포 시식평 구경하기 →

이 레포로 만든 것들

🖋 완주 인증하기

아직 이 레포로 만든 완주 인증이 없어요. 첫 밥도장을 찍어보세요!

이 레포, 해먹는 법

처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.

준비물

  • Python 3.11 이상
  • Docker (파이프라인 런타임용; app.test()는 불필요)

바로 차려먹기Python (uv)

깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.

git clone --depth 1 https://github.com/Hebbian-Robotics/hflow.git &&
cd hflow &&
uv sync

uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.

코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.

README가 안내하는 자세한 단계 보기
  1. uv를 사용하여 PyPI에서 SDK 설치하기
uv add hflow
  1. 저장소 클론 후 의존성 설치
git clone https://github.com/Hebbian-Robotics/hflow.git
cd hflow
uv sync --locked --all-extras
  1. 데이터 없이 빠른 시작 예제 실행 (합성 멀티모달 에피소드 자동 생성)
uv run python examples/quickstart.py
  1. (선택) 자신의 MCAP 녹화 파일로 실행
uv run python examples/quickstart.py path/to/episode.mcap
  1. CLI 도움말 확인
uv run hflow --help
  1. 스케줄 파이프라인으로 전환할 준비가 되면 런타임 가이드 참고 (docs/RUNTIME.md)

깃밥트라이로 맛보기

받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.

터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.

npx gitbap-try Hebbian-Robotics/hflow

Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →

이걸로 써먹는 법

맛봤다면 이제 써먹을 차례 — 이 레포를 내 일과 사업에 응용하는 방법을 모아뒀어요.

🍳 레시피 — AI에게 이대로 시켜보세요

레시피 불러오는 중…

별 추이 · 7일

136+0 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

베스트 샘플샘플 점수 80/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

「데이터·크롤링」 이런 레포, 매주 받아보실래요?

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내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/Hebbian-Robotics/hflow.svg)](https://www.gitbap.com/r/Hebbian-Robotics/hflow)
🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법

깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.

방법 ① 커넥터 URL

클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.

https://www.gitbap.com/api/mcp
방법 ② 플러그인 (체험까지)

플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
연결 방법 자세히 →

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기