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claudeAnon — Claude Codeでメールを隠すローカルプロキシ
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claudeAnon — Claude Codeでメールを隠すローカルプロキシ

2026/1/2

Anthropic公式APIを使ってClaude Codeを操作する際に、セッションヘッダーに含まれるメールアドレスをクライアント側で隠すことに特化した軽量ツールです。ローカルで動作するプロキシ(email-hiding-proxy.js)を経由してAnthropicのレスポンスからメール情報を削除しつつ、公式モデルや機能へのアクセスは維持します。セットアップ用のシェルスクリプトや簡易起動スクリプトが用意されており、手元の環境で手早くプライバシー保護を導入できます。(約300字)

プライバシープロキシAnthropic
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CodeDevs — AIで自動生成する開発者ポートフォリオ
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CodeDevs — AIで自動生成する開発者ポートフォリオ

2026/1/2

CodeDevsはGitHubプロフィールからデータを取得し、AIを使ってプロフェッショナルな要約やハイライトを自動生成、モダンでレスポンシブなポートフォリオサイトを作成するTypeScript製のツールです。GitHub APIによるリポジトリ・活動の収集、AIによる文章生成、テンプレートを用いたサイト出力を組み合わせ、短時間で見栄えの良い自己紹介ページを作れます。開発者やフリーランスが手早くポートフォリオを整備するのに適しています。

WebAIPortfolio
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FACEIT BIOS チェッカー
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FACEIT BIOS チェッカー

2026/1/2

FACEIT-BIOS-CHECKER は、Faceit などのアンチチートが要求する BIOS(UEFI)設定の状態を迅速に解析し、問題があれば修正(設定案内)を行うためのリポジトリです。主にプレイヤー向けに BIOS 設定の確認項目をまとめ、どの設定が原因でアンチチートが正しく動作しないかを特定する補助を行います。README によれば BIOS を“直す(fix)”用途で有用で、作者は Telegram(https://t.me/dwtweaking)で連絡を受け付けています。配布物は軽量でファイルは README のみ、コードや自動インストーラは含まれていない点に注意が必要です。

ツールBIOSアンチチート
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FaceWinUnlock-Tauri — TauriベースのWindows顔認証ログイン拡張
Security

FaceWinUnlock-Tauri — TauriベースのWindows顔認証ログイン拡張

2026/1/2

本リポジトリは、Tauriフレームワークを用いて構築されたWindows向けの顔認証ログイン拡張ツールです。カスタムCredential Provider(DLL)の注入によってWindowsログイン画面と統合し、フロントエンドにVue 3(Element Plus)を、バックエンドにRustとOpenCVベースの顔認識を組み合わせることで、Windows Helloに似たモダンな認証体験を提供します。ローカルのSQLiteに顔特徴と資格情報を保存し、クラウドへのアップロードを行わない点を重視しています(開発中・配布予定)。

顔認証WindowsTauri
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Fully Unlocked — Private Unleashed 2.0(Flipper Zero用ファームウェア)
Security

Fully Unlocked — Private Unleashed 2.0(Flipper Zero用ファームウェア)

2026/1/2

Flipper Zero向けの非公式パッケージ「fully-unlocked Private-Unleashed-2.0」は、デバイスの機能ロックを解除することを目的としたファームウェア配布物と研究資料を含むリポジトリです。配布物はZIP形式のバイナリ(ファームウェア)と、それに関連するリサーチペーパーを同梱しており、脆弱性の検証や学術的検討を目的としたアーカイブ性が高い一方、実機での適用は法的・安全面で重大なリスクを伴います。公開者は合法かつ責任ある利用を強調しています(教育・研究目的のみ)。

FirmwareFlipperZeroSecurity
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Gastown Viewer Intent — ローカルファーストのミッションコントロール
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Gastown Viewer Intent — ローカルファーストのミッションコントロール

2026/1/2

Local-first設計の「Gastown Viewer Intent」は、Gastownスタイルのマルチエージェントワークスペースを可視化するミッションコントロールダッシュボードです。エージェント(Mayor, Deacon, Witnessなど)のライブステータス、プロジェクトごとのリグとヘルス、バッチ処理(Convoy)の追跡、そしてBeadsとの統合によるカンバン的な作業可視化を提供します。Goで実装された軽量な監視・管理ツールとしてローカル環境でのオフライン運用とリアルタイム性を重視しています。

GoGastownObservability
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Hypermind — デプロイメント数を数える分散型カウンター
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Hypermind — デプロイメント数を数える分散型カウンター

2026/1/2

Hypermindは「存在しない問題」に対する高可用性ソリューションを自称する、完全分散型のPeer-to-Peerデプロイカウンターです。コンテナを起動している参加ノード同士が直接やり取りして、現在同じコンテナを実行しているノード数を推定・共有します。Docker化され、JavaScriptで実装された軽量ツールで、監視やデバッグ用のユーモラスな用途に向いています(概略)。

P2PDockerMonitoring
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Linux.do クレジットVPSショップ
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Linux.do クレジットVPSショップ

2026/1/2

Linux DO Credit のポイント決済APIを中心に設計されたオープンソースのVPS販売プラットフォームです。商品管理、注文処理、ポイント決済(Linux DO Credit互換)、工単(チケット)システム、公告掲載、OAuth2によるログイン連携など、VPS販売に必要な基本機能を備え、PHP / MySQL 環境で動作します。拡張や運用を想定した設計とドキュメントも用意されています。(約300字)

VPSPHPOpenSource
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littleLBook — LinuxDoを小紅書風に変えるユーザースクリプト
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littleLBook — LinuxDoを小紅書風に変えるユーザースクリプト

2026/1/2

Linux.doフォーラムを小紅書(Xiaohongshu)風の瀑布流(マasonry)レイアウトに変換するTampermonkey用ユーザースクリプト。掲示板上のスレッドや投稿をカード化して画像中心のグリッド表示に再配置し、見た目を大きく刷新します。MITライセンス、v2.1相当で導入が簡単、軽量なJavaScriptベースの改変テーマです。

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Mediarr — Sonarr/Radarr/Prowlarr/Bazarr をまとめる Docker Compose 構成
DevOps

Mediarr — Sonarr/Radarr/Prowlarr/Bazarr をまとめる Docker Compose 構成

2026/1/2

Sonarr、Radarr、Prowlarr、Bazarr を単一の Docker Compose 構成でまとめたリポジトリです。家庭用メディア管理(テレビ番組・映画の取得と管理、インデクサ管理、字幕取得)に必要な主要サービスをコンテナで立ち上げ、ボリュームやポートを使った永続化と連携を想定したシンプルなセットアップを提供します。家庭用サーバー/ホームラボで手軽にメディア環境を構築したいユーザー向けの素材リポジトリです。(約300字)

DockerMediaHomeLab
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mixed-signals — 信号・イージング・ランダム化のRustクレート
Library

mixed-signals — 信号・イージング・ランダム化のRustクレート

2026/1/2

mixed-signalsは、TUIやゲーム、クリエイティブツール向けに設計されたRustクレートで、信号(シグナル)生成、波形、ノイズ、イージング、擬似乱数生成(RNG)、シャッフルなどの数学的プリミティブを提供します。シネマティックなターミナルインターフェイスや軽量な動き表現に適した「魔法の数値」を排した設計で、オーディオDSPのオーバーヘッドなく自然で有機的なモーションを実現します。導入はCargo依存に追加するだけで、アニメーションやゲームロジックにすぐ使えます。(約300字)

RustTUIanimation
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ModernBERT(モダンBERT)PyTorch 実装
AI/ML

ModernBERT(モダンBERT)PyTorch 実装

2026/1/2

ModernBERT の論文「ModernBERT: A Modernized Transformer for Efficient Long-Context Modeling」を目指して、ゼロからモジュール化されたPyTorch実装を行ったリポジトリです。アーキテクチャの忠実さ、数値的正確性、コードの可読性を重視し、PyTorch 2.9.1/Python 3.13 環境で動作することを想定しています。公開済みの事前学習モデルとロジットレベルでの等価性(parity)を達成することを目標にしており、研究再現や拡張・検証用途に適しています(約300字)。

[PyTorchTransformerModernBERT]
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