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ipstresser-ipbooter-2026(IPストレッサー/ブーター)
Security

ipstresser-ipbooter-2026(IPストレッサー/ブーター)

2025/12/30

本リポジトリは「BEST L4/L7 https://cnc-stress.com 2026」と自称するシンプルな公開リポジトリで、L4(トランスポート層)/L7(アプリケーション層)攻撃を想起させる文言と外部リンクを含むREADMEのみが確認できます。コミット数やファイル数が非常に少なく、実行可能なソースコードや詳細な実装は含まれていないため、実体は広告あるいは誘導用のプレースホルダである可能性が高い一方、悪用を意図したコンテンツであるリスクもあるため慎重な扱いが必要です。(約300字)

DDoSBooterThreatAnalysis
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LangChat Slides — 次世代AIスライドジェネレータ
AI/ML

LangChat Slides — 次世代AIスライドジェネレータ

2025/12/30

LangChat Slidesは、生成系AIを活用してプレゼンテーションスライドを自動生成するフロントエンド中心のプロジェクトです。VueベースのUIとテンプレート/データ入力を組み合わせ、短時間で構成案からビジュアルスライドを作成できることを目指しています。設定は.envで管理し、Dockerfileやドキュメントが同梱されているためローカルやコンテナ環境での試運転が容易です。プロジェクトはApache 2.0でライセンスされ、LangChatエコシステムの一部として公開されています。(約300字)

AISlidesVue
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LaTeX Resume CI — LaTeXレジュメの自動ビルドCIパイプライン
DevOps

LaTeX Resume CI — LaTeXレジュメの自動ビルドCIパイプライン

2025/12/30

DockerとGitHub Actionsを使ってLaTeXで書かれた履歴書(resume)を自動的にコンパイルし、PDFを成果物として出力・配布するためのリポジトリです。リポジトリは複数のレジュメ(例:Fullstack Resume)をソースとして管理し、GitHub Actionsでビルド→リリース作成を自動化。コンテナ内でTeX環境を用いることで環境差異を排除し、再現性の高いビルドを実現しています。CI/CDのサンプルとしても学びやすい構成です。

LaTeXCI/CDDocker
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LMR(Latent Motion Reasoning)コード集 — テキストからモーション生成する実装
AI/ML

LMR(Latent Motion Reasoning)コード集 — テキストからモーション生成する実装

2025/12/30

本リポジトリは「Think Before You Move: Latent Motion Reasoning for Text-to-Motion Generation」に基づく実験コードをまとめた実装リポジトリです。テキストから3Dモーションを生成するための潜在空間における動作推論(Latent Motion Reasoning:LMR)を扱い、データ準備、モデル定義、学習・推論スクリプト、チェックポイントなどの最小限の実験環境を提供します。研究論文の再現や改良実験の出発点として利用できます。(約300字)

[テキストtoモーション動作生成深層学習]
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MochiGame-(もちキャッチゲーム)
Web

MochiGame-(もちキャッチゲーム)

2025/12/30

TypeScriptとReact(TSX)で作られた小規模なブラウザゲームのプロトタイプです。落ちてくる餅をキャッチするシンプルなゲームロジックを1つのTSXファイルに実装しており、ゲームループ、プレイヤー操作、衝突判定とスコア管理が含まれます。学習用やスターターキットとして使いやすく、UIやアセットを追加して拡張するベースにも適しています。READMEには「Claudeと一緒に作った」との一言があり、個人開発の初期段階のリポジトリです。

TypeScriptReactGame
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MysticalAgriculture-1.21-Flight-Toggle の日本語タイトル
Other

MysticalAgriculture-1.21-Flight-Toggle の日本語タイトル

2025/12/30

MysticalAgriculture向けの小規模なバイナリ拡張で、クリエイティブ飛行(Creative Flight)をサーバー側で切り替え可能にするモジュールを追加します。新たに /mysticalagriculture flight true|false およびデバッグ用コマンド /mysticalagriculture flightdebug(infoオプションあり)を提供。Mayflyとの同期処理を改善し、サーバー側で飛行が無効化された際のクライアント側の飛行状態を再同期して安定性を保ちます。Modpack(Create Ultimate Selection 2)向けの機能として配布されており、リポジトリ自体は配布用のJARとREADMEのみのシンプルな構成です(約300字)。

MinecraftModMysticalAgriculture
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オンライン答題システム(online_test)
Web

オンライン答題システム(online_test)

2025/12/30

Word文書の取り込みとAI解析を組み合わせたオンライン答題システムのリポジトリ。.docxやJSONによる問題インポート、正規表現/AI(硅基流动)による自動解析、MySQL保存、オンライン解答インターフェースなど教育用途に必要な基本機能を実装・想定した構成を提供します。フロントはHTML中心、package.jsonを持つためビルドやサーバサイドの連携を想定した構成になっています。

WebAIEducation
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パース郊外の投資ホットスポット分析
Data

パース郊外の投資ホットスポット分析

2025/12/30

本リポジトリは、西オーストラリア州パースの郊外における不動産投資機会をビジネスインテリジェンスの手法で分析するプロジェクトです。SQLite(SQL)やPythonでデータ処理・集計を行い、Tableauで可視化したダッシュボードを通じて「高成長」「高利回り」といった投資指標を抽出します。使用データは郊外別の統計とメトリクスをまとめたCSVで、データ辞書やTableauワークブックも含まれます。投資判断支援やエリア選定に役立つ実践的な分析が特徴です。

ビジネスインテリジェンスTableauPython
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PolyVoice — Home Assistant向けマルチプロバイダ音声アシスタント
Tool

PolyVoice — Home Assistant向けマルチプロバイダ音声アシスタント

2025/12/30

PolyVoiceはHome Assistant用のマルチプロバイダ音声アシスタント統合です。15以上の組み込み機能を備え、6つのLLMプロバイダに対応。ローカルファーストを志向し、HACS経由で導入できるカスタムコンポーネント構成でプライバシー重視の音声制御や自動化応答を実現します。MITライセンスで無償利用可能、Home Assistant 2024.1+をターゲットに設計されています。

Home AssistantVoice AssistantPython
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Sessy — AWS SES向けオープンソースのメール可観測性
Web

Sessy — AWS SES向けオープンソースのメール可観測性

2025/12/30

Sessyは、Amazon SESで送信されるメールの配信状況やイベントを可視化するためのオープンソースツールです。送信・配信・バウンス・拒否などのイベントを収集してタイムライン表示やメトリクスを提供し、トラブルシューティングや配信改善に役立ちます。BetaListで本番稼働している実績があり、データベースマイグレーションやAPIの変更があるため運用時は注意が必要ですが、SESを利用するチームにとって価値ある観測基盤を素早く導入できます。

AWSEmailObservability
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SkillCreator — Claude Code向けメタスキル生成ツール
AI/ML

SkillCreator — Claude Code向けメタスキル生成ツール

2025/12/30

SkillCreatorは、Claude Code用の「メタスキル」を生成するためのフレームワークです。4段階の厳密なプロセス(分析→仕様化→生成→承認)とマルチエージェント合成パネルにより、高品質で実運用可能なスキル(Skill)を自動生成します。SKILL.mdによる仕様テンプレートやアセット管理を備え、カスタムスキルの設計・検証・出力までをワークフローとして提供します。

AIClaudeスキル生成
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Spring AI と MCP を組み合わせたチャットデモ
AI/ML

Spring AI と MCP を組み合わせたチャットデモ

2025/12/30

Spring Boot ベースのシンプルなデモプロジェクトで、MCP(サーバ/クライアント)と大規模モデル API(智谱 AI 等)、そして飛書(Feishu / Lark)ボットを組み合わせて、チャット機能を実現するサンプル実装です。MCP サーバをビルドして起動し、MCP クライアント側に外部 API キーや飛書のアプリ情報を設定するだけで、飛書上のイベントを受け取って AI 応答を返す一連のフローを体験できます(実装は Java / Maven)。開発・学習用に最小構成で設計されており、他のモデルやメッセンジャーへの拡張も容易です。

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