概要

DeepFishは、視覚的にAIワークフローを組み立てられるノードベースのエディタです。ノード(データソース、前処理、モデル呼び出し、後処理)をキャンバス上で接続してグラフを作成し、Fal.aiやReplicateのような外部AIサービスに対するリクエストをノードとして組み込めます。TypeScriptで実装され、軽量なコードベースにワークフローの保存・読み込み、共有、実行機能を備え、開発者や研究者が複雑なAIパイプラインを視覚的に設計してプロトタイピングするのに適しています。

リポジトリの統計情報

スター数: 6
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 6
コミット数: 5
ファイル数: 26
メインの言語: TypeScript

主な特徴

ノードベースのビジュアルエディタで直感的にワークフローを構築可能
Fal.ai / Replicateなど外部モデルへの簡易な統合（APIアダプター）
ワークフローのシリアライズ・共有・実行管理機能
TypeScriptによる型安全な実装と軽量なリポジトリ構成

技術的なポイント

DeepFishはフロントエンド中心のTypeScriptプロジェクトとして設計されており、ノードベースのUIと実行エンジンの二つの主要コンポーネントが鍵になります。UI側ではキャンバス（ドラッグ&ドロップ、ピン接続、ズーム/パンなど）を用いたノード編集が主なUXで、各ノードは入力/出力ポートを持ち、ポート間の接続でデータフローを定義します。ワークフローは内部的にはグラフとして表現され、JSONなどでシリアライズして保存・共有できる構造になっている想定です。

実行時はグラフトラバーサルにより依存関係を解決し、並列実行可能なノードは並列処理、外部モデル呼び出し（Fal.ai/Replicate）はAPIアダプター層でラップして非同期リクエストとして扱います。TypeScriptを用いることでノードの入力・出力型を明確にし、エディタ側で型チェックや自動補完のような支援ができる点も利点です。

プロジェクト構成からは開発ワークフローの整備（.huskyによるGitフック、.prettierignoreなどの整形設定）が見られ、品質管理が意識されています。セキュリティ面では外部APIキーの管理と実行環境の分離が重要で、クライアントサイドでの直接保管を避ける設計やサーバー経由のプロキシ実行、レート制限やタイムアウト管理などの考慮が望ましいです。

拡張性としては、カスタムノードのプラグイン化（新しいノードタイプを容易に追加できる設計）、ワークフローのバージョン管理、エラー伝播とリトライ戦略、実行ログの可視化などを備えると実用性が高まります。軽量なリポジトリはプロトタイプやデモ用途に適しており、将来的にはサーバーサイド実行やコラボレーション機能の追加で成熟させていけます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.cursor: dir
.gitignore: file
.husky: dir
.node-version: file
.prettierignore: file

…他 21 ファイル

（注：リポジトリ全体は26ファイルで、TypeScriptソース、設定ファイル、ドキュメントやアセット類で構成されています）

まとめ

視覚的にAIパイプラインを設計して外部モデルと繋げられる軽量なTypeScriptベースのプロトタイプツールです。

リポジトリ情報：

名前: deepfish
説明: A visual node-based editor for building, sharing, and executing complex AI workflows with Fal.ai and Replicate.
スター数: 6
言語: TypeScript
URL: https://github.com/noahgsolomon/deepfish
オーナー: noahgsolomon
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/111200060?v=4

READMEの抜粋：

DeepFish

DeepFish is a visual AI workflo…

DeepFish — ノードベースのAIワークフローエディタ