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2025/7/27
GmailWebClientは、Google Apps Scriptを活用してGmailの受信トレイやスパムメールをウェブインターフェースやAPIを通じて閲覧・管理できるアプリケーションです。メールの件名や送信者によるフィルタリング機能や、PINコードによる認証を備えており、シンプルながら実用的なGmailクライアントとして利用可能です。HTMLベースのUIとGoogle Apps Scriptのバックエンドロジックを組み合わせた構成で、拡張やカスタマイズも容易です。
2025/7/27
Doctor Agentは、Google Programmable Search APIを活用し、最新の医療情報検索、薬剤情報の提供、症状解析、緊急時のアドバイスなどを行う医療支援エージェントです。Pythonで実装され、医療現場や一般ユーザーが効率的かつ安全に医療情報へアクセスできるよう設計されています。
2025/7/27
「Heroes of Might and Magic III」は、1999年にリリースされた戦略シミュレーションゲームの名作です。本リポジトリは、そのクラシックなゲームプレイを再現しつつ、コミュニティ主導で開発されたオープンソースのゲームエンジンです。ゲームのダウンロードおよびインストールガイドを提供し、ユーザーがより良い環境でプレイできるよう支援します。ゲーム体験の向上と利便性を追求したプロジェクトです。
2025/7/27
本リポジトリは、Pythonで開発されたターミナルベースのインテリジェントアシスタントです。LangChainフレームワークと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせ、自然言語での対話や情報検索、文書要約、ツール連携を実現。コンテキストを保持しながらユーザーの質問に応答することで、コマンドライン上でスマートなAI体験を提供します。開発のシンプルさと拡張性も特徴です。
2025/7/27
Kali For WiFiは、WiFiセキュリティテストに必要なツールを厳選し、Kali Linuxをベースにカスタマイズ・最適化したライブISOイメージです。中国語での漢化も施されており、WiFiペネトレーションテスト初心者から中級者まで使いやすい環境を提供します。ドライバの統合や操作性の向上により、学習や実践に最適な環境を手軽に構築可能です。
2025/7/27
long_link_genは、従来の短縮URLとは逆に「超長いURL」を生成するユニークなツールです。独自の二進法エンコード方式（'i'を0、'I'を1とする）を用い、リンク情報を直接URL内に埋め込みます。サーバー不要でURLがそのままデータとなるため、永続的かつ安全に利用可能。モバイルにも対応したレスポンシブ設計で、URLの生成と復元（デコード）をブラウザ上で完結させる画期的なWebアプリケーションです。
2025/7/27
「macos-local-voice-agents」は、macOS上で動作するローカル音声AIエージェントのサンプル実装を提供するリポジトリです。オープンソースのPipecatフレームワークを活用し、MシリーズMacで音声認識から応答までの低遅延（約800ms以下）を実現。Silero VADやスマートターン検出などのローカルモデルを組み合わせ、高精度かつリアルタイムな音声対話体験を実現しています。
2025/7/27
TradeRiserは、EthereumやBinance Smart Chain、Polygonなど主要10のブロックチェーンネットワークに対応した高度でカスタマイズ可能なトレーディングボットです。多彩な設定オプションと最新アルゴリズムを備え、ユーザーの取引戦略に柔軟に対応。複数チェーンをまたがる取引を自動化し、効率的かつ安全に資産運用を行えます。
2025/7/27
「n8n-Cold_Email_System」は、AIと自動化ツールを活用したエンドツーエンドのコールドアウトリーチシステムです。サービス提供者が潜在顧客に対してパーソナライズされたコールドメールを自動生成・送信することを目的とし、リード獲得の効率化を実現します。完全統合かつスケーラブルな設計で、リアルエステートエージェントなど多様な業種での活用が想定されています。
2025/7/27
本リポジトリはGo言語で書かれたR1CS（Rank-1 Constraint System）形式のゼロ知識証明の簡易実装例です。ECC（楕円曲線暗号）ポイントとペアリングを用い、特定の多項式方程式の解を知っていることを証明します。具体的には、$x^3 + 5x + 5 = 155$の解となる数値xを知っていることをゼロ知識で示すコードが含まれており、R1CS形式の算術回路構築と証明生成の流れを学べます。
2025/7/27
Rust言語の初心者による学習用リポジトリです。Rustの基礎から実践までを自分なりに学びながら記録しており、サンプルコードや簡単なプロジェクトが含まれています。Rustの習得過程を共有することで、他の学習者の参考にもなる内容となっています。
2025/7/27
本リポジトリは、IMDB映画レビューのオープンデータを対象に、LSTM（Long Short Term Memory）を活用した感情分析モデルの実装を行っています。Jupyter Notebook形式で、テキストの前処理からモデル構築、学習、評価までを丁寧に解説しており、自然言語処理や深層学習を学ぶ入門者に適した内容です。実践的なコード例を通じて、RNNの拡張モデルであるLSTMの特徴や効果的な活用方法が理解できます。