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| 1 | +# Awesome Physical AI — Roadmap & Progress |
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| 3 | +> 최종 업데이트: 2026-04-19 |
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| 7 | +## ✅ 완료된 항목 |
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| 9 | +### 데이터 |
| 10 | +- [x] 모델 시드 데이터 14개 (`data/models.yaml`) |
| 11 | +- [x] 데이터셋 시드 데이터 10개 (`data/datasets.yaml`) |
| 12 | +- [x] 분류 체계 정의 (categories / hardware / learning / source / modality) |
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| 14 | +### 자동화 |
| 15 | +- [x] 주간 GitHub 스타수·포크수 자동 갱신 (`weekly-update.yml` — 매주 일요일 02:00 UTC) |
| 16 | +- [x] 주간 HuggingFace 다운로드수 자동 갱신 |
| 17 | +- [x] `data/` 변경 시 사이트 즉시 자동 재빌드 (`build-site.yml`) |
| 18 | +- [x] PR 생성 시 YAML 스키마 자동 검증 (`validate-pr.yml`) |
| 19 | +- [x] 이슈 등록 시 PR 자동 생성 (`process-issue.yml`) |
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| 21 | +### 대시보드 (GitHub Pages) |
| 22 | +- [x] 모델·데이터셋 카드 그리드 |
| 23 | +- [x] 연도 / 카테고리 / 하드웨어 / 학습방식 / 데이터출처 필터 |
| 24 | +- [x] 텍스트 검색 |
| 25 | +- [x] 스타수·최신순·이름순 정렬 |
| 26 | +- [x] 연도별 막대 차트 + 카테고리 도넛 차트 |
| 27 | +- [x] 한/영 언어 전환 |
| 28 | +- [x] 다크/라이트 모드 |
| 29 | +- [x] 데이터 HTML 직접 embed (파일 프로토콜에서도 동작) |
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| 31 | +### 기여 워크플로우 |
| 32 | +- [x] "Add Model" GitHub 이슈 템플릿 |
| 33 | +- [x] "Add Dataset" GitHub 이슈 템플릿 |
| 34 | +- [x] `.gitignore` |
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| 36 | +--- |
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| 38 | +## 🔧 알려진 이슈 / 즉시 해결 필요 |
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| 40 | +- [ ] `process-issue.yml` 동작을 위해 GitHub 레포에 라벨 `add-model`, `add-dataset` 수동 생성 필요 |
| 41 | +- [ ] 차트 렌더링 수정 후 실제 GitHub Pages에서 동작 확인 필요 |
| 42 | +- [ ] `process_issue.py`의 체크박스 파싱 로직 실제 이슈 폼으로 테스트 필요 |
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| 46 | +## 📋 TODO — 데이터 확충 |
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| 48 | +- [ ] 모델 추가 (우선순위 높음) |
| 49 | + - [ ] RoboVLMs, CogACT, RoboMamba 등 2025년 신규 모델 |
| 50 | + - [ ] Unitree / Fourier / Agility 등 하드웨어 업체 오픈소스 |
| 51 | + - [ ] IsaacGym / MuJoCo Playground 등 시뮬레이터 |
| 52 | +- [ ] 데이터셋 추가 |
| 53 | + - [ ] AgiBot World (2025) |
| 54 | + - [ ] π-data (Physical Intelligence) |
| 55 | + - [ ] BEHAVIOR-1K |
| 56 | +- [ ] 각 항목에 라이선스 정보 필드 추가 (`license: MIT / Apache-2.0 / CC-BY`) |
| 57 | +- [ ] 모델 파라미터 수 필드 추가 (`params: "7B"`) |
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| 61 | +## 📋 TODO — 고도화 |
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| 63 | +### A. 데이터 자동 수집 (난이도: 중) |
| 64 | +- [ ] `scripts/discover_new.py` 추가 |
| 65 | +- [ ] arXiv `cs.RO` 카테고리 주간 신규 논문 감지 |
| 66 | +- [ ] HuggingFace `robotics` 태그 신규 모델 감지 |
| 67 | +- [ ] 후보 목록을 GitHub Issue로 자동 등록 |
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| 69 | +### B. 모델 비교 기능 (난이도: 중) |
| 70 | +- [ ] 대시보드에서 모델 2~3개 선택 → 스펙 나란히 비교하는 뷰 |
| 71 | +- [ ] GitHub 스타, 하드웨어 타겟, 학습 방식 등 비교 테이블 |
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| 73 | +### C. 필터 URL 파라미터화 (난이도: 하) |
| 74 | +- [ ] 필터 상태를 URL 쿼리스트링에 반영 |
| 75 | +- [ ] 예: `?tab=models&category=manipulation&hardware=humanoid` |
| 76 | +- [ ] SNS·슬랙에서 특정 필터 결과를 바로 공유 가능 |
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| 78 | +### D. 월간 뉴스레터 자동 생성 (난이도: 중) |
| 79 | +- [ ] 매월 1일 GitHub Actions 실행 |
| 80 | +- [ ] 지난 한 달간 신규 항목 + 스타수 급상승 모델 정리 |
| 81 | +- [ ] GitHub Discussions에 자동 포스팅 |
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| 83 | +### E. 벤치마크 성능 테이블 (난이도: 상) |
| 84 | +- [ ] `data/benchmarks.yaml` 추가 (CALVIN, MetaWorld, LIBERO 등 수치 수동 입력) |
| 85 | +- [ ] 대시보드에 레이더 차트로 다차원 비교 시각화 |
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| 89 | +## 🗓️ 우선순위 |
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| 91 | +| 항목 | 예상 임팩트 | 난이도 | 추천 시기 | |
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| 93 | +| C. URL 파라미터화 | ⭐⭐⭐ | 낮음 | 지금 바로 | |
| 94 | +| A. 자동 신규 감지 | ⭐⭐⭐⭐ | 중간 | 데이터 어느정도 쌓인 후 | |
| 95 | +| B. 모델 비교 | ⭐⭐⭐ | 중간 | 모델 20개 이상 됐을 때 | |
| 96 | +| D. 월간 뉴스레터 | ⭐⭐ | 중간 | 커뮤니티 생긴 후 | |
| 97 | +| E. 벤치마크 테이블 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 높음 | 장기 과제 | |
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