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AmxSec — JavaScript学習向け静的解析&攻撃シミュレーション
Security

AmxSec — JavaScript学習向け静的解析&攻撃シミュレーション

2026/3/25

AmxSecは、JavaScriptコードの実際の脆弱性を検出し、攻撃者がどのようにそれを悪用するかをシミュレートし、さらに安全でないプルリクエストを自動的にブロックする学習向けの静的解析ツールです。ターゲットとして用意された500行程度の意図的に脆弱なeコマースAPIは、実運用に見えるコードの中に脆弱性を埋め込むことで、実践的な発見・修正訓練を可能にします。GitHub統合によるPRブロック機能や攻撃シミュレーションにより、コードレビューと教育を橋渡しします(約300字)。

静的解析JavaScriptセキュリティ教育
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Blueprint3D Modern — モダンな3Dフロアプランナー
Library

Blueprint3D Modern — モダンな3Dフロアプランナー

2026/3/25

TypeScript と Three.js で一から書き直されたオープンソースの 3D フロアプランナー。従来の blueprint3d を ES モジュール化してクリーンに再構築し、Next.js 15 ベースのデモアプリを備え、IndexedDB によるローカル保存でバックエンド不要のローカルファースト動作を実現します。リアルタイムのコンテキストメニューや高速なレンダリングを重視した設計で、カスタマイズや組み込みが容易です。(約300字)

TypeScriptThree.jsNext.js
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Cloudflare Workers ブラウザレンダリング実験 (cf-browser-rendering-experiment)
Web

Cloudflare Workers ブラウザレンダリング実験 (cf-browser-rendering-experiment)

2026/3/25

Cloudflare Workers の「Browser Rendering」機能を試すための実験リポジトリ。TanStack Start をベースにした TypeScript のフロントエンドテンプレートに、エッジでのブラウザレンダリング(サーバ側でのクライアントレンダリング実行)を組み合わせることで、プリレンダリングやSEO対策、スナップショット生成などを検証します。pnpm / Tailwind / Vitest といったモダンな開発ツールチェーンが含まれ、ローカルでの開発・ビルド・テスト手順もREADMEに記されています(pnpm install / pnpm dev / pnpm build / pnpm test)。

CloudflareWorkersTypeScript
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ClawUI — OpenClaw クロスプラットフォームデスクトップクライアント
Tool

ClawUI — OpenClaw クロスプラットフォームデスクトップクライアント

2026/3/25

ClawUI は OpenClaw のクロスプラットフォーム向けデスクトップクライアント実装です。Electron(v40)と React(v19)、TypeScript(v5.9)で構築され、Gateway 管理、導入ウィザード、チャット対話、管理パネルなどの機能を備えています。マック、Windows、Linux に対応し、ローカルでのゲートウェイ運用やクライアント側での会話管理を目的としたフル機能の UI を提供することを狙いとしています。開発中の初期バージョン(0.0.5)で、コードベースは TypeScript による堅牢な型付けと整形設定を備えています。

ElectronReactTypeScript
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Data-Fusion-public-solution- の公開ソリューション(CyberShelf 2026)
AI/ML

Data-Fusion-public-solution- の公開ソリューション(CyberShelf 2026)

2026/3/25

Data-Fusion Contest 2026 / CyberShelf の公開ソリューションリポジトリ。Kaggle ノートブック、Web アプリ(Vercel)、およびコンパクトなデータセットビルダーを中心に、データ前処理から解析用プロット、ログを含むパイプラインを提示します。再現可能なパイプライン設計と可視化資産を公開し、コンテスト参加者や研究者が取り組みを追試・拡張できるように構成されています。(約300字)

DataFusionCyberShelfKaggle
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DOTGEARS — ミニゲームとAI駆動のゲーム制作
Mobile

DOTGEARS — ミニゲームとAI駆動のゲーム制作

2026/3/25

DOTGEARS(dotgears)は、Flappy Birdの作者が立ち上げたミニゲーム開発チームのリポジトリです。軽量で子ども向けにも楽しめる短時間プレイのモバイルゲームを作りつつ、現在は「AIでゲーム制作を加速する」ことを目指した取り組みを進めています。本リポジトリはPythonを主とした小規模なコードベースで、ドキュメント設定やCI構成、テストカバレッジ設定など開発・公開に必要なインフラが含まれており、プロトタイピングやツール作成に適した構成になっています。

ゲームAIモバイル
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Good Pay - クレジットをキャッシュバックへ変換する教育用プラットフォーム
Web

Good Pay - クレジットをキャッシュバックへ変換する教育用プラットフォーム

2026/3/25

Good Payは、ESGクレジットの概念を学び実践するために作られた教育用ウェブアプリケーションのプロトタイプです。HTML/CSS/JavaScriptを用いたフロントエンドに加え、Firebase Hostingでのデプロイ、Firebase Authenticationによる認証、Firestoreを用いたデータ永続化を学ぶことを目的としています。小規模な構成ながら、認証からデータベース連携、ホスティングまで一通りのワークフローを体験できる教材的リポジトリです。

HTMLFirebase教育
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Google ADK エージェント例集
AI/ML

Google ADK エージェント例集

2026/3/25

Google Agent Development Kit (ADK) と Gemini(gemini-2.5-flash)を使った小さなサンプル集です。単一ツールのシンプルなエージェントから、天気・時刻の複数ツールを持つデモ的エージェントまでを含み、学習や拡張のベースとして使いやすい構成になっています。コードはPythonで最小限にまとめられており、実際のタイムゾーンデータやNYのデモデータを通してツール連携の基本を示します(約300字)。

AIエージェントGoogle-ADK
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LiteReader(轻阅读)
Web

LiteReader(轻阅读)

2026/3/25

LiteReader は「轻阅读」を掲げた軽量なリーダーアプリ/プロジェクトです。リポジトリは JavaScript をメインに、Android 用のディレクトリや古い API ドキュメント(中国語)を含んでおり、モバイルでの軽快な記事閲覧を想定した設計がうかがえます。ファイル数・コミット数は少なく初期開発段階ですが、シンプルな構成で利用方法(USAGE.md)やライセンス情報(LICENSE)も含まれているため、フォークや拡張を行いやすい土台となっています。(約300字)

AndroidJavaScriptリーダー
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Live To 100 — 長寿実行システム
Tool

Live To 100 — 長寿実行システム

2026/3/25

OpenClaw向けの「長寿実行システム」。基線データ収集から12週間プランの作成、複雑なリマインダー設定、日々の食事記録、栄養ギャップ解析、週報/月報生成までを一貫して支援するツール。チャット形式でもスクリプト形式でも利用でき、JSON入力を受けてMarkdown出力を行うことで自動化やレポーティングに適した設計になっています。(約300字)

長寿ヘルスケアOpenClaw
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maps-core — Geolonia Mapsのコアライブラリ
Library

maps-core — Geolonia Mapsのコアライブラリ

2026/3/25

Geoloniaが公開する「maps-core」は、MapLibre GL JSを拡張してGeoloniaプラットフォームと連携するためのコアライブラリです。DOMに依存せず副作用を避ける設計により、maps-embedやmaps-reactといった上位パッケージの共通基盤として機能します。TypeScriptで型安全に実装され、maplibre-glをピア依存として利用することで柔軟かつ軽量に組み込めることが特徴です。(約300字)

地理空間MapLibreTypeScript
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OPFV — 非定常下における将来オフポリシー評価と学習
AI/ML

OPFV — 非定常下における将来オフポリシー評価と学習

2026/3/25

非定常(時間変化する環境)を想定した「将来のオフポリシー評価と学習(Future off-policy evaluation & learning)」を扱うPythonライブラリ/研究実装です。Open Bandit Pipeline(OBP)との連携をうたっており、オフラインデータから将来のポリシー性能を推定・学習するための手法や評価パイプラインを提供することを目的としています。再現性を考慮したDockerやMITライセンスで公開されています(約300字)。

オフポリシー評価バンディット非定常性
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