GitHubトレンドまとめ

注目のオープンソースプロジェクトを毎日お届けします。 GitHubトレンド から厳選したリポジトリを紹介します。

最新記事

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academic-skills — 学術研究支援スキル集
AI/ML

academic-skills — 学術研究支援スキル集

2026/3/19

Claude(Anthropic)のCodeスキル形式で整理された、学術研究ワークフロー向けスキル集です。実在する論文を追跡可能にする「real-literature-trace」や、論文図表生成のためのプロンプト設計など、LLMを研究支援に安全かつ実用的に組み込むためのテンプレートとワークフローが含まれます。出力の信頼性を重視し、架空情報の生成を抑える設計思想が特徴です。(約300字)

学術文献探索LLMスキル
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Agent Engineer — ソフトウェアエンジニア向けAIエージェント講座
AI/ML

Agent Engineer — ソフトウェアエンジニア向けAIエージェント講座

2026/3/19

Agent Engineer は、ソフトウェアエンジニアを対象にした実践的なAIエージェント講座リポジトリです。AIエージェントの基礎概念から設計パターン、ツール連携、ハンズオン実装まで段階的に学べる教材を提供します。Google Cloud AI を利用した実例や Python をベースにしたサンプルコードを通じて、エージェントの思考・ツール利用・オーケストレーションといった実装上の課題を扱います。AI/ML の事前知識は不要で、実務に直結する設計の考え方と実装手順を学びたいエンジニアに最適です(約300字)。

AIエージェント教材
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agent-swarm-skill — OpenClaw向けマルチエージェント編成スキル
Tool

agent-swarm-skill — OpenClaw向けマルチエージェント編成スキル

2026/3/19

OpenClawプラットフォーム向けの「agent-swarm-skill」は、複数のコード生成エージェント(Codex、Claude Code等)を同一リポジトリ上で協調的に動かすための実用的なオーケストレーションスキルです。tmuxによるセッション分離、gitフックによるイベント駆動、自動トークン追跡、ステータス更新、Telegram通知といった仕組みで、手作業の調整を最小化しつつ安全に並列作業を進められるよう設計されています。導入はシェルスクリプト中心で軽量に行えます(約300字)。

OpenClawmulti-agentautomation
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AI-Adventure(AIアドベンチャー) — 初心者向けAI/ML学習プログラム
AI/ML

AI-Adventure(AIアドベンチャー) — 初心者向けAI/ML学習プログラム

2026/3/19

AI-Adventureは、IIIT Basarの160名以上の学生向けに設計されたハンズオン中心のAI/ML入門教材リポジトリです。プログラミング未経験者でもステップバイステップで学べる構成になっており、Jupyter Notebookを中心としたノート、学習ノート、課題の提出フォルダ、貢献ガイドが含まれています。授業やワークショップで使える演習問題や解説を通して、実践的なスキル習得を目指します(約300字)。

AI機械学習教育
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AISkills(AIスキル集)
AI/ML

AISkills(AIスキル集)

2026/3/19

本リポジトリ「AISkills」は、ローカル/リポジトリ単位で使えるシンプルな「AI向けスキル(プロンプトや設定)」を集めたコレクションです。主にClaude用のコマンド定義や、GitHub Copilot向けの指示(.github/copilot-instructions.mdへ貼り付ける想定)、および「trae」フォルダに格納する補助ファイルを含み、日常的なAI開発・プロンプト運用を手早く始められるように設計されています。使い方や導入手順がREADMEにまとめられており、軽量で拡張しやすい構成が特徴です。(300字程度)

AICopilotClaude
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ApkClaw — Android向けAI自動操作エージェント
Mobile

ApkClaw — Android向けAI自動操作エージェント

2026/3/19

ApkClawは、自然言語で指示を受け取ってAndroid端末の操作を自動化するAI駆動のアプリケーションです。Kotlinで実装されたAndroidアプリとして設計され、LLM(大規模言語モデル)エージェントがユーザの指示を解析して端末上の操作を実行します。DingTalk、Feishu、QQ、Discord、Telegramなど複数のメッセージングチャネルと連携し、遠隔からの命令受信→解析→実行→結果報告までを自律的に行える点が特徴です。権限管理や設定画面のスクリーンショットが含まれ、運用面の配慮も見られます。

AndroidAutomationAI
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App Store Preflight(アプリ審査事前チェック)スキル
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App Store Preflight(アプリ審査事前チェック)スキル

2026/3/19

本リポジトリは、iOS/macOSアプリの提出前にApp Store審査で問題になりやすい箇所を自動で検出する「Preflight」AIエージェントスキルです。Xcodeプロジェクト、Info.plist、権限設定、メタデータ、ソースコード、設定ファイルなどを走査し、ガイドライン違反や審査拒否に繋がる典型的な問題点を指摘します。asc CLIとの統合を通じて、CIやローカルワークフローに組み込みやすく、提出前の手戻りを減らす目的で設計されています。

App StoreiOSAI
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aurl — APIをCLIコマンドに変換するツール
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aurl — APIをCLIコマンドに変換するツール

2026/3/19

aurlは任意のAPI仕様(OpenAPI 3.0/3.1、Swagger 2.0、GraphQL)から自動的にCLIコマンドを生成するGo製コマンドラインツールです。認証方式を自動検出し、リクエストを仕様に対してバリデート、ドキュメントやリクエスト例を生成します。AIエージェント(例えばClaude CodeやCodex)と連携して、エージェントがエンドポイントを発見・理解・実行できるように設計されています。goreleaserやMakefileを備え、バイナリ配布とビルドが容易です。(約300字)

CLIAPIOpenAPI
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AvaotaF2 — V861ベースの小型 RISC-V Linux SBC
Other

AvaotaF2 — V861ベースの小型 RISC-V Linux SBC

2026/3/19

AvaotaF2は、Allwinner V861をベースにした超小型のRISC‑V Linuxシングルボードコンピュータ(SBC)プロジェクトです。Picoサイズの開発キットとして設計され、標準2.54mmピッチのヘッダでブレッドボード接続が可能。超薄型の両面実装により1元硬貨程度の小型化を実現しつつ、RVV1.0(RISC‑Vベクター拡張)対応を見据えたハードウェア構成で、組み込みLinuxやRVVを活用したエッジ推論・並列演算の試作に適しています。ドキュメントとハードウェアファイルが含まれ、手軽に試作を開始できます。

RISC-VSBC組み込みLinux
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ClawLess — ブラウザ上で動作するサーバーレスなClawエージェント実行環境
AI/ML

ClawLess — ブラウザ上で動作するサーバーレスなClawエージェント実行環境

2026/3/19

ClawLessは、WebContainers(WASMベース)を用いてブラウザ内だけでClaw AIエージェントを動かすことを目指したランタイムです。サーバーを用意せずにエージェントを実行でき、クライアント側で完結するためプライバシーやレスポンスの観点で利点があります。TypeScriptで実装された軽量なコードベースを持ち、開発者がブラウザ上で試験・デプロイできる環境を提供します。(約300字)

AIWebContainersTypeScript
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DingTalk Wukong Skills(DingTalk用Agentスキル集)
AI/ML

DingTalk Wukong Skills(DingTalk用Agentスキル集)

2026/3/19

DingTalkエコシステムと専門文書処理のためにキュレーションされたAgentスキル集。Wukong v0.9.2(arm64)から抽出・最適化されたスキルを収録し、cli-gemini、claude-code、codexといったAgent環境での利用を想定しています。12306(鉄道)、携程(航空)、大衆点評(飲食情報)などの実用スキルを含み、ドキュメント処理や外部APIクエリを自動化するためのテンプレートと実装例を提供します(300字程度)。

DingTalkエージェント文書処理
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DROID-W: 野外向け DROID-SLAM
AI/ML

DROID-W: 野外向け DROID-SLAM

2026/3/19

CVPR 2026 論文に対応したリポジトリ「DROID-W」は、既存の DROID-SLAM を「in the Wild(野外/現実世界)」条件で動作させるために設計された実装とツール群を提供します。屋外での照明変動、動的物体、広域シーン、低テクスチャ領域などに対して堅牢性を高めるモジュール、データローダー、評価スクリプト、可視化ツールや設定ファイルが含まれており、研究実験や再現性の確保、追加改良のためのベースとして利用できます(300字程度)。

[SLAMComputer VisionPython]
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