currentai-org/os-ai-map

** 공공 데이터 + 오픈 소스 AI Gap 지도 뒤에 득점. **

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오픈 소스 AI 스택은 이미 강력하지만, 파편, 복제, 하드 전체보기. Open Source AI Gap Map 을 사용할 수 있습니다. 더미의 맞은편에 존재하는 어떤 존재의 살아있는 지도는, 어떻게 각 조각이, 어떻게 널리 이용되고, 틈이 어디에 있는지 - 그래서 커뮤니티가 구축 할 곳을 볼 수 있습니다, 어디 투자, 어디로 자주 묻는 질문

이 repo는 그 지도 뒤에 자료입니다. 모든 것은 sources/에 YAML을 curated; a deterministic 파이프라인은 그것을 검증하고, build/notebook_data.json에 serializes, 및 렌더링 출판된 지도.

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기여

지도는 대중, 이력적인 노력이고, 지역 사회 포화는 점입니다. 두 가지 방법이 있습니다:

1. 파일 문제 (필요한 코드 없음): 제품 제안, 오류를 보고, 또는 카테고리를 제안합니다.

2. ** 풀 요청 열기 ** 편집 sources/. 제품 추가는 작은 YAML 파일의 핸디입니다: 제품 레코드, 인용 점수, 하나의 범주 로스터에 항목 조직 roster. CONTRIBUTING.md는 전체 조리법과 scoring 윤활유를 가지고 있습니다.

몇 가지 지상 규칙:

• **모든 점수는 1 차 소스를 인용합니다.

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The open source AI stack is already strong, but it’s fragmented, duplicative, and hard to see as a whole. The Open Source AI Gap Map makes it legible: a living map of what exists across the stack, how open each piece is, how widely it’s used, and where the gaps are — so the community can see where to build, where to invest, and where to open things up.

This repo is the data behind that map. Everything is curated YAML in sources/; a deterministic pipeline validates it, serializes it to build/notebook_data.json, and renders the published map.

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Contribute

The map is a public, iterative effort, and community curation is the point. There are two ways in:

1. File an issue (no code needed): suggest a product, report an error, or propose a category.

2. Open a pull request editing sources/. Adding a product is a handful of small YAML files: a product record, a score with citations, and an entry in one category roster and one organization roster. CONTRIBUTING.md has the full recipe and the scoring rubric.

A few ground rules:

• Every score cites a primary source. The map excludes anything it can’t verify against one.
• Don’t hand-edit generated files. build/notebook_data.json and notebooks/ai-stack-map.py are regenerated by a bot on merge; PRs that touch them are blocked.
• CI runs on every PR (build.validate + pytest), so you’ll know quickly if something is off.

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How scoring works

Each product is graded on three independent, multi-source axes:

• Openness — a 0–5 grade against openness frameworks (the Model Openness Framework