RAE FAANG은 메타, 아마존, 애플, 넷플릭스, 구글의 제품 77개를 정리한 카탈로그와 명령줄 인터페이스(CLI)다. 각 제품의 배경 정보와 조사 자료, 후보 오픈소스 프로젝트, 제품별 제작 지침을 코딩 에이전트에 제공해 사용자가 자신의 프로젝트에 맞는 구현을 시작하도록 돕는다.
RAE FAANG 자체를 내려받지 않아도 npm 패키지에 카탈로그와 조사 자료, 오픈소스 현황이 포함돼 있어 이용할 수 있다. 라이브 카탈로그에서 제품을 고르거나 저장소의 catalog/skills/ 색인을 확인한 뒤, 해당 제품의 마크다운 지침을 작업할 프로젝트에서 코딩 에이전트에 제공하면 된다. 에이전트는 조사 자료와 후보 프로젝트를 검토하고, 범위를 정해 구현과 테스트를 진행한다. 사용자는 계획과 선택, 테스트 결과를 검토한다.
다음은 카탈로그에서 google-search 지침을 활용해 검색 제품을 만들도록 요청하는 예시다.
Build a search product for my project. Start from the google-search skill in the RAE FAANG catalog. Assess open-source candidates such as SearXNG first, then scope, build, and verify what fits my users.
카탈로그의 조사 결과는 시작점이지 구현 범위를 제한하는 기준은 아니다. 기존 오픈소스 대안에 대한 조사 범위 표시도 사용자가 직접 구현할 수 있는지를 판정하지 않는다.
설치 없이 제품 지침 사용하기
한 번 실행하는 명령은 npx rae-faang을 사용한다. npm 전역 설치 후에는 rae 또는 rae-faang 실행 파일을 쓸 수 있다. 패키지는 두 실행 파일 이름을 모두 제공한다.
npx rae-faang products list # every catalogued product
npx rae-faang research coverage # how researched is the catalog?
npx rae-faang gaps all # what is missing?
제품 ID를 지정해 단일 마크다운 지침 파일을 만들 수도 있다.
npx rae-faang google-search --out ./google-search.md
이 명령은 --out으로 지정한 경로에 파일을 쓴다. 경로를 지정하지 않으면 기본값은 ./<product-id>.md다. 생성한 파일을 제품을 만들 프로젝트에서 코딩 에이전트에 제공하면 된다. 반복해서 사용하려면 npm install -g rae-faang으로 전역 설치한 다음 다음과 같이 실행한다.
rae google-search --out ./google-search.md
여러 제품을 처리하거나 JSON 보고서를 만들 때는 skills generate <product-id> 형식을 사용할 수 있다. skills validate는 패키지에 포함된 기준 스킬을 검사한다. 소스 저장소에서는 npm run validate로 저장소 출력물의 차이를 검사한다. skill.md와 mcp.json을 함께 담은 디렉터리가 필요하면 다음 명령을 쓴다.
npx rae-faang build agent-kit gmail --out ./gmail-agent
카탈로그 범위와 조사 표시
카탈로그에는 총 77개 제품이 있다. 이 가운데 40개는 성숙한 후보 프로젝트가 등록돼 있고, 29개는 부분적으로 다뤄지며, 8개는 확인된 대안이 없다. 이 표시는 제품과 기존 오픈소스 프로젝트에 대한 카탈로그 조사를 요약한 것이며, 제품과의 기능 동등성을 뜻하지 않는다. 현재 수치는 catalog/products.jsonl과 라이브 카탈로그에서 확인할 수 있다.
| 회사 | 카탈로그에 포함된 제품군 |
|---|---|
| Meta | 소셜 네트워킹, 메시징, 커뮤니티, 미디어 공유, 협업, VR 소프트웨어 |
| Amazon | 전자상거래, 마켓플레이스, 클라우드 인프라, 개발자 서비스, 스트리밍, 디지털 비서 |
| Apple | 데스크톱·모바일 경험, 생산성, 창작 애플리케이션, 미디어 서비스, 기기 생태계 |
| Netflix | 동영상 스트리밍, 콘텐츠 탐색, 추천 시스템, 미디어 전송, 창작자 도구 |
| 검색, 지도, 이메일, 동영상, 사무 생산성, 클라우드 인프라, 개발자 도구, AI 서비스 |
저장소에는 제품별 JSON 스키마와 조사 목록, REA로 수집한 웹 표면 보고서가 들어 있다. REA 관련 자료와 함께, 제품마다 하나씩 제공하는 마크다운 제작 지침은 catalog/skills/에 있다. research/companies/에는 인용 자료와 미확인 사항을 담은 제품별 조사 문서가 있다. src/cli.js는 조사 자료를 검증하고 대안 범위와 공백을 보고하는 결정적 CLI이며, minimist와 js-yaml 외에는 SDK 의존성이 없다. tools/에는 카탈로그와 사이트 생성기가, site/에는 GitHub Pages에 배포되는 랜딩 페이지와 카탈로그가 포함된다. 제품별 작업 공간에서 에이전트를 조율하는 ACE(ace-proagents)는 선택 사항이다.
기여와 검증
저장소를 복제해 설치하고 테스트하거나 사이트를 다시 만들 수 있다.
git clone https://github.com/EnzoVezzaro/rea-faang.git rae-faang
cd rae-faang
npm install
npm test # CLI + schema test suite
npm run validate # research + alternatives + skills + site build check
npm run site:build # regenerate the landing/catalog site
ace status # the agent environment
기여를 시작할 때는 설정과 검토 절차를 설명하는 CONTRIBUTING.md를 읽는다. AI 에이전트와 함께 작업한다면 역할, 작업 임대, 인계 방법을 다루는 AGENTS.md도 참고한다. npx rae-faang gaps all은 범위 유형별로 큰 공백을 출력한다. 조사 문서 하나, 대안 항목 하나, 테스트 하나를 개선하는 식으로 작은 변경부터 제안할 수 있다.
조사에서 중요한 주장은 evidence[]에 공개 출처를 인용하고, 출처가 없거나 불명확할 때는 불확실성을 기록해야 한다. 기여 지침은 비공개 소스의 역공학, 독점 소스 코드 사용, 보호된 자산 이용, 접근 제어 우회를 금지한다. 병합하려면 npm run validate와 npm test를 통과해야 하며, 검사를 통과시키려고 검증 기준을 약화하지 말고 원인을 고쳐야 한다. 기준 문서는 docs/에 있고 .docs/는 과거 자료다. npm run validate는 커밋 전에 통과해야 하는 CI 관문이다.
릴리스는 시맨틱 버저닝을 따르고 CHANGELOG.md에 기록한다. 카탈로그 개선은 패치 또는 마이너 버전을 올리며, 관리자는 CI가 통과한 뒤 npm에 배포한다. 각 릴리스에는 저장소 태그가 붙는다.
에이전트가 제품을 만드는 과정
제품별 지침은 출발점이며, 구현 범위를 정하고 작업을 검토하는 주체는 사용자다.
| 단계 | 진행 내용 | 사용자가 결정하거나 확인할 점 |
|---|---|---|
| 조사 | 공개 제품 정보, 공식 문서, 공개된 프로토콜 검토 | 중요한 사용자 작업 흐름 확인 |
| 계획 | 조사 결과를 선택한 범위의 기능, 구조, 점검 항목으로 정리 | 계획 승인 또는 조정 |
| 구현 | 합의한 기능을 적절한 기술과 독립적으로 작성한 코드로 구현 | 기술 구성 선택과 변경 사항 검토 |
| 테스트 | 오류 상황과 보안을 포함해 요구 사항에 맞는지 확인 | 테스트 실행 또는 결과 검토 |
| 배포 또는 계속 작업 | 문서를 갱신하고 배포, 추가 작업, 중단 여부 결정 | 다음에 할 일 결정 |
available, partial, no verified alternative 표시는 기존 오픈소스 프로젝트를 조사한 결과를 설명한다. 자체 구현의 실현 가능성을 나타내지는 않는다. no verified alternative는 조사 공백이지, 구현이 불가능하다는 증거가 아니다.
에이전트와 역공학에 관한 안내
ACE(ace-proagents) 에이전트 환경은 여러 에이전트를 조율하고 싶은 사람을 위한 선택 기능이다. 제품 지침 하나를 읽는 코딩 에이전트만으로도 제작을 시작할 수 있다. 지침은 제품 배경, 후보 프로젝트, 구현·검증 방법을 담은 일반 마크다운 파일이므로, 마크다운을 읽을 수 있는 에이전트라면 사용할 수 있다. MCP 서버나 별도 런타임은 필요하지 않다.
77개 제품을 모두 만들 필요는 없다. 필요한 제품 하나를 골라 자신의 요구에 맞는 범위를 정하면 된다. 제품 이름은 기능을 참고할 소프트웨어를 가리킬 뿐, 해당 회사의 승인·제휴·허가를 뜻하지 않는다. 구현은 관련 법률과 라이선스, 제3자의 권리를 지켜야 하며, 각 프로젝트는 출처, 의존성, 한계, 라이선스를 문서화해야 한다.
프로젝트는 클린룸 방식의 구현, 공개 문서, 합법적인 관찰, 독립적으로 개발한 코드를 우선한다. 역공학은 독점 소스 코드 복사, 비공개 데이터 추출, 접근 제어 우회, 보호 자산 재배포, 기밀 정보의 오용을 허용하지 않는다. RAE FAANG은 MIT 라이선스로 배포되지만, 구현물과 그 의존성, 제3자 자산 및 참조 프로젝트에는 각각 별도의 라이선스가 적용된다. 저장소에는 AI 학습 관련 고지인 NOTICE와 기계 판독형 정책인 AI_TRAINING_POLICY.md도 포함돼 있다.
문제 신고나 제품 추가 요청은 이슈로 제출한다. 대안이 빠졌다면 npx rae-faang gaps all의 출력으로 정확한 공백을 가리킬 수 있다. 새 제품을 추가하는 방법은 CONTRIBUTING.md의 카탈로그 항목을 참고하면 된다. 제품 지침에서 확인할 수 없는 주장을 발견하면 research/companies/의 조사 문서와 인용 자료를 확인하고, 근거가 없거나 오래됐다면 이를 수정하는 이슈나 PR을 제출할 수 있다.
문서는 CLI 설치와 제품 지침 사용법을 다루는 시작 안내, 모든 CLI 명령 예시를 담은 CLI 참조, 제품 레코드·조사 문서·범위 표시·검증 방법을 설명하는 카탈로그와 스키마 안내에서 볼 수 있다. 에이전트 지침과 ACE의 팀 조율 방식은 에이전트 작업 흐름에, 전체 문서 색인은 docs/README.md에 있다. 그 밖에 README의 시각 디자인 체계를 설명하는 DESIGN.md와 현재 개발 로드맵인 PLAN.md도 제공한다.
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