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2025/7/9
AIコードヘルパーは、Spring Boot 3.5、Java 21、LangChain4jを基盤としたAIプログラミング学習・就職支援ロボットの実践プロジェクトです。大規模AIモデルの統合、LangChain4jのコア機能、流式対話、Promptエンジニアリング、RAG（Retrieval Augmented Generation）による検索強化、ベクトルデータベース、ツール呼び出し、MCP（モデルコンテキストプロトコル）、Webスクレイピング、安全対策、Vue.jsフロントエンド、SSE（サーバー送信イベント）などの企業レベルAI技術を幅広くカバーし、AI時代の開発者に必要なスキルを提供します。
2025/7/9
「AICode」は、AI技術の活用を支援するために作成された実用的なシェルスクリプトをまとめたリポジトリです。主にClaude AIのコードプロキシを自動化するスクリプトが含まれており、手軽にAIサービスの連携や運用を行うことが可能です。シンプルながら拡張性のある構成で、AI関連の開発や運用に便利なツール群を提供します。
2025/7/9
「bery」はRust言語で開発された、シンプルで使いやすいデータ駆動型ゲームエンジンです。軽量かつモジュール化された設計により、初心者から中級者まで幅広く使いやすく、効率的なゲーム開発を支援します。高速な性能と拡張性を両立し、Rustの安全性を活かしたモダンなゲームエンジンとして注目されています。
2025/7/9
ContextASR-Benchは、コンテキスト情報を活用した自動音声認識（ASR）の性能評価に特化した大規模ベンチマークです。多様なコンテキストシナリオを含む複数のデータセットを統合し、現代のASRシステムのコンテキスト理解能力を総合的に評価できます。これにより、ユーザーの意図を的確に反映した認識精度向上を目指す研究開発に貢献します。
2025/7/9
CoreInjectはiOSプラットフォーム向けのコード注入・改変ツールを集めたリポジトリです。主に脱獄環境で動作し、アプリの内部動作をハック・改変するためのスクリプトやライブラリを提供します。開発者やリバースエンジニアリング愛好者に向けて、各種ミラーサーバー経由で安全にソースコードを入手できるよう配慮されており、使い方やダウンロード方法も詳細に記載されています。
2025/7/9
本リポジトリは、Intel Core i5-10400FのCPU上で200FPSのリアルタイムバレーボール検出および追跡を実現する高速な推論システムを提供します。最適化されたONNXモデルを用い、ボールの座標をCSV形式で出力可能。ビデオの可視化もオプションで対応し、スポーツ分析やコンピュータビジョン研究に適した環境を整えています。
2025/7/9
FoundationModelsToolsは、AppleのFoundation Modelsフレームワークを活用し、カレンダー管理、連絡先操作、HealthKitデータ取得、位置情報アクセス、音楽再生制御などの機能を提供するSwift製のツール集です。これにより、アプリ開発者はAIモデルとiOSのシステムフレームワークや外部サービスを簡単に連携させ、より高度なユーザー体験を実現できます。
2025/7/9
Goat'S Game Helperは、Gemini AIを活用したゲーム攻略支援ウェブアプリです。Valorant、Counter-Strike 2（CS2）、League of Legends（LoL）の3大人気タイトルに対応し、戦略やビルド、プレイのコツを瞬時に提供します。ユーザーが気軽に質問できるシンプルなインターフェースで、初心者から上級者まで幅広く活用可能なサポートツールです。
2025/7/9
Redisの創成期である2009年の非常に初期のバージョンを収めたリポジトリです。Redisの開発者が当時のソースコードを保存しており、設計の原点や機能の進化過程を知ることができます。コードはC言語で書かれており、当時の簡素な構造や機能が垣間見え、Redisの歴史的背景の理解に役立ちます。
2025/7/9
「Kawaii」は、YveltalGriffin、Wesk、Dingの協力により開発された、美しく機能的な金属製のNintendo Wiiキーチェーンプロジェクトです。実用性よりもデザイン性を重視し、OMEGAトリムを活用した高度な技術的工夫が施されています。Wiiの携帯化を芸術の域にまで高めた意欲作で、コンパクトかつスタイリッシュな形状でありながら、Wiiの機能をしっかりと保持しています。
2025/7/9
Next.jsとTypeScriptを用いて開発された個人ポートフォリオサイトのリポジトリです。プロジェクト、スキル、ブログ、メディア情報を包括的に紹介しており、モダンなWeb技術を活用した実践的な構成が特徴です。Docker対応や環境変数管理も備え、拡張性とメンテナンス性に優れた設計がなされています。
2025/7/9
本リポジトリはPythonとYOLOを活用した人工知能搭載のベビーモニターシステムを提供します。YOLOによる映像認識で赤ちゃんがベッド内外にいるかを検出し、危険を察知すると音声や視覚によるアラートを発信。OpenCVで映像処理し、TkinterとPygameでユーザーインターフェースと通知機能を実装しています。低コストかつリアルタイム監視可能なスマート育児支援ツールです。