agentpit-io/hunter-community

자신의 머신에서 돌아가는 개인투자자용 금융 AI Agent 플랫폼 · 5분 설치 · 23개 투자분석 SKILL · 1개 API key

완성 앱맘대로 써도 됨 · Apache-2.0투자·금융Python난이도
246+184이번 주0
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데모·홈페이지 열기hunter.agentpit.io

중간맛 분석

스택: FastAPI(백엔드) + Next.js 15(프론트) + OpenCode(대화엔진) + PostgreSQL + Redis · 설치: Compose 한 줄로 5분 안에 시작 가능 · 바로 쓸 수 있음: 예제 코드 없음(설치 후 브라우저에서 즉시 사용) · 데이터 소스: 32개 금융 데이터원(실시간 주가·K선·재무제표·뉴스·龍虎榜 등) · AI 능력: 23개 정제된 투자분석 SKILL(DCF·동종사 비교·포트폴리오 재조정 등) + 청화대학 Kronos 시계열 예측 모델 · 다중모델 지원: DeepSeek v4 pro(기본) + Claude + Qwen + GPT 플러그인 가능

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 개인투자자가 종목 선정 및 포트폴리오 재조정 의사결정을 AI가 지원한 보고서로 자동화하기
  • DCF·동종사비교·LBO 같은 기관수준 추정 모델을 직접 빠르게 돌려보기
  • 자신의 자체 데이터(거래 기록·위험선호도)를 로컬에만 보관하며 금융 AI 활용하기

핵심 기능

23개 정제된 투자분석 SKILL (DCF·포트폴리오 재조정·실사보고서 등)32개 금융 데이터원 통합 (실시간 주가·K선·재무제표·뉴스·龍虎榜 북향자금 등)청화대학 Kronos 시계열 예측 모델로 향후 N일 주가 및 볼리닝저밴드 생성

대안 대비 차별점

FinGPT·OpenBB는 도구부터 직접 조립해야 하고 2-3일 학습곡선이 필요하지만, Hunter는 23개 투자방법론을 이미 탑재해 설치 5분 후 기관 수준 보고서를 즉시 생성할 수 있습니다.

먹어본 사람들

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

시식평 · 먹어본 사람 한마디

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다른 레포 시식평 구경하기 →

이 레포로 만든 것들

🖋 완주 인증하기

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이 레포, 해먹는 법

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

준비물

  • Docker Desktop 또는 Docker Engine + Compose v2
  • 디스크 20GB (opencode 이미지 약 7.5GB)
  • 메모리 4GB
  • ghcr.io 접근 가능
  • 대형언어모델 API key (DeepSeek 권장 · 500만 토큰 무료)

바로 차려먹기Docker Compose

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

git clone --depth 1 https://github.com/agentpit-io/hunter-community.git &&
cd hunter-community &&
docker compose up

Docker가 필요해요 — 맥이라면 OrbStack(brew install --cask orbstack)을 추천해요.

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

README가 안내하는 자세한 단계 보기
  1. 저장소 복제 및 설정 파일 복사
git clone https://github.com/agentpit-io/hunter-community
cd hunter-community
cp .env.example .env
  1. 환경변수 설정 (JWT_SECRET 자동생성 + LLM 설정 수동입력)
# Linux/macOS
echo "JWT_SECRET=$(openssl rand -base64 48)" >> .env

그 다음 텍스트 편집기로 .env를 열어 다음 3곳을 수정하세요:

LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
LLM_DEFAULT_MODEL=deepseek-v4-pro
LLM_API_KEY=sk-xxxxx
LLM_SCHEMA_SANITIZE=1
HUNTER_API_KEY=hunt_tools_xxxxx
  1. 서비스 시작 (처음에는 10분, 이후 30초)
docker compose up -d
  1. 브라우저 접속
open http://localhost:3100
  1. 첫 테스트 실행
  • "601899 현재 가격은"이라고 물어보기 → 실시간 가격 카드 보기
  • "茅台 주가 예측해줘" → Kronos GPU 추론으로 10일 선물 K선 받기
  • 좌측 사이드바에서 "깊이있는 분석" 클릭 후 종목코드 입력 → 22차원 분석 보고서 받기

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 agentpit-io/hunter-community

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

별 추이 · 7일

246+184 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

샘플 점수 34/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

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내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/agentpit-io/hunter-community.svg)](https://www.gitbap.com/r/agentpit-io/hunter-community)
🔌 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