AI生産性ツール

包括的な紹介 Sim Studioは、軽量で直感的なビジュアルインターフェースを通じて、大規模言語モデル（LLM）ワークフローの迅速な設計、テスト、およびデプロイを支援することに重点を置いたオープンソースのAIエージェントワークフロー構築プラットフォームです。深いプログラミングを必要とせず、ドラッグ＆ドロップで複雑なマルチエージェントアプリケーションを作成できます。

包括的な導入漫画画像翻訳者（Cotrans Translatorオープンソース版）テキスト内の漫画や絵を翻訳する 。バッチ変換モード、Webサーバーモードや他の多様なオプションを使用して、コマンドラインの対話とオンラインデモを提供します。複数の言語でターゲット翻訳と設定することができます。

一般的な紹介 Mad Professor (Grumpy Professor Reads Papers) は、研究者や学生のために設計されたオープンソースのAI学術ツールで、学術論文の読解と分析を簡素化します。PDF処理、AI翻訳、RAG検索、AI Q&A、音声対話を統合しています。ユーザーがインポートできる...

概要説明 HulaはAIを搭載したクリエイティブツールで、簡単なワンクリック操作でユーザーのセルフィーをバイラルビデオ、マルチスタイル画像、パーソナライズされたステッカーパックに変換するように設計されています。開発元のPrequel Inc.は、iOSとAndroidプラットフォームに対応したアプリを開発しました。

LoveyDoveyはAIを搭載したチャットアプリで、バーチャルキャラクターとのリアルタイムな対話体験をユーザーに提供することに重点を置いている。ユーザーは、自分のキャラクターを作成したり、既存のキャラクターを選択して、恋愛、友情、その他のタイプの会話を始めることができます。このアプリは、高度にカスタマイズ可能なキャラクターセットと様々なチャット...

包括的な紹介 AIstudioProxyAPIは、Node.jsとPlaywright技術を使用して、OpenAI APIをエミュレートすることで、Web版Google AI StudioのGeminiモデル対話機能を標準に変換するオープンソースプロジェクトです。

一般的な紹介 Step1X-Editは、Stepfun AIチームによって開発され、GitHubでホストされているオープンソースの画像編集フレームワークです。マルチモーダル大規模言語モデル（Qwen-VL）と拡散変換器（DiT）を組み合わせることで、ユーザーは、背景の変更やオブジェクトの削除など、簡単な自然言語コマンドで画像を編集することができます。

概論 Klavis AIは、AIアプリケーションが外部のツールやデータソースと動的に接続することを可能にするオープンスタンダードであるモデルコンテキストプロトコル（MCP）の使用と統合を簡素化することに焦点を当てたオープンソースプラットフォームです。

はじめに RealtimeVoiceChat は、音声を介した人工知能とのリアルタイムで自然な会話に特化したオープンソースプロジェクトです。ユーザーはマイクを使って音声を入力し、システムはブラウザを通して音声をキャプチャし、素早くテキストに変換し、大規模言語モデル（LLM）から返答を生成し、テキストを音声に変換します。

一般的な紹介 MiMoはXiaomiによって開発されたオープンソースの大規模言語モデリングプロジェクトであり、数学的推論とコード生成に焦点を当てている。コアプロダクトはMiMo-7Bファミリーのモデルで、ベースモデル（Base）、教師あり微調整モデル（SFT）、ベースモデルから学習した強化学習モデル（RL-Zero）、SFTから学習した強化学習モデルから構成される。

Synthesis Muyan-TTSは、ポッドキャスティングシナリオ用に設計されたオープンソースのテキスト音声合成（TTS）モデルです。100,000時間以上のポッドキャスト音声データで事前にトレーニングされており、ゼロサンプル音声合成をサポートして、高品質の自然な音声を生成します。このモデルはLlama-3.2-3Bをベースに構築されており、SoVITSデコーディングと組み合わされています。

概論 CAD-MCP は、ユーザが自然言語コマンドによって CAD ソフトウェアを制御し、図面を描画することを可能にするオープンソースプロジェクトです。自然言語処理とCAD自動化技術を組み合わせ、CADインターフェースを手動で操作することなく、簡単なテキストコマンドを入力するだけで、図面を作成・修正することができます。プロジェクト ...

プログラミングにおけるAIの応用がますます深化するにつれ、多くの開発者はAIによるプログラミングの利便性を体験した後、自分たちのニーズをよりよく理解してくれる「専属のAIエンジニア」を持つことを期待している。この需要の核心は、開発者の個人的な指示や特定のプロジェクトに正確に従うAIの能力にある。

背景：n8nの課題 RAGナレッジベースとの統合 n8nは、強力なオープンソースの自動ワークフローツールとして支持を集めている。パイレーツ・オブ・カリビアン』の元ビジュアルデザイナーであるヤン・オーバーハウザーによって2019年に設立され、Zapierのようなツールよりも柔軟性を提供することを目指している。

バイブ・コーディング：コードが消える、直感駆動型ソフトウェア開発の新潮流？ ジェネレーティブな人工知能の飛躍的な成長により、産業が再構築されつつあるが、ソフトウェア開発も例外ではない。2025年の初め頃、シリコンバレーに新しい考え方の波が押し寄せ始めた。開発者はAIを活用できると思われた...

背景：一般公開が必要な理由 n8n n8nは強力なオープンソースのワークフロー自動化ツールであり、ユーザーは様々なアプリケーションやサービスを接続して自動化されたプロセスを作成することができる。しかし、n8nのAppノード（特にサードパーティのサービスライセンスを含む）の多くは、使用する際にペアリングが必要です。

概要 serverless-qrcode-hubは、WeChatのグループチャットでQRコードが頻繁に失敗する問題を解決するために設計されたオープンソースツールです。Cloudflare WorkersとD1データベースをベースにしており、従来のサーバーを必要としません。ユーザーは、WeChatグループ用の永久に有効なQRコードを生成することができます。

最近、MCP（Model Calling Protocol）という言葉が技術界で頻繁に使われるようになった。簡単に言えば、MCPは、大規模言語モデル（LLM）用の外部ツールやサービスを使用するプロセスを簡素化し、開発者やユーザーが複雑なAIアプリケーションを構築する敷居を大幅に下げることを目的としている。関連...

従来のウェブクローラーフレームワークは汎用性が高いが、データを処理する際に追加のクレンジングやフォーマットを必要とすることが多く、大規模言語モデル（LLM）との統合を比較的複雑にしている。多くのツールの出力（生のHTMLや構造化されていないJSONなど）には多くのノイズが含まれており、拡張された検索に直接使用するには適していない。

大規模言語モデル（LLM）や様々なAIサービスの普及に伴い、開発者がアプリケーションにこれらの機能を統合することが一般的になりつつある。しかし、OpenAIやHugging Faceなどのサービス・プロバイダーからAPIエンドポイントを直接呼び出すことは、多くの場合、不透明なコスト...といった管理およびO&Mの課題を提示する。

VS Code 1.99がモデル・コンテキスト・プロトコルのサポートを導入 Visual Studio Code（VS Code）は、1.99リリースでモデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）のサポートを正式に導入した。

ウェブコンテンツを効果的に取り込み、整理し、活用することは、デジタル情報がますます豊かになる今日、重要なスキルとなっている。Notion、Instapaper、Readwiseなどのツールを試したことがあるユーザーの多くは、コンテンツの取り込みが不完全であったり、検索管理が不便であったり、データが特定のプラットフォームにロックされていたりすることを経験しているかもしれない。

その夢が提供する3.0画像生成モデル枠は常に十分ではなく、今日のストレートテストは使い切ることはありません。そして、その夢の日常的な使用は、直接記事の表紙を生成することもやや不便です。 そこで、その夢の3.0画像モデル（標準名はseedream3.0、ワークフロー名では...）を参照してバックルを使用するというアイデア。

最近、MCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）が技術愛好家や開発者のコミュニティで注目を集めている。この技術は、大規模言語モデル（LLM）が様々な外部ツールやサービスと相互作用する方法を簡素化することを目的としており、AIを使用して情報を処理しタスクを完了する方法を再構築することが期待されている...

  Cue word あなたはタスク実行のエキスパートであり、ユーザーのニーズに応じて複数のツールを呼び出して手元のタスクを完了させることを得意としています。 #メッセージモジュールの説明 - ツール（関数呼び出し）を使用して応答する必要があります。

  最近、NotebookLMは中国語に対応し、フリーの製品の中では個人的なナレッジマネジメントツールとしてお勧めできるものの一つだと思う。 NotebookLMの2大特長は、正確な出典のクイズと、二人の会話のポッドキャストの生成です。 正確な出典を引用するクイズ単語あなたは...

ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）を効率的に使いたいユーザーや開発者にとって、よく設計されたシステム・プロンプトは不可欠です。システム・プロンプトは、AIのために十分に準備された行動計画と行動マニュアルの役割を果たし、AIの応答の質、行動の一貫性、タスクを完了する能力に直接影響します。この...

多くのユーザーが、AnthropicのClaude APIを直接呼び出した時と、公式Claudeウェブバージョンとの間に、微妙ではあるが感じ取れる違いがあることを観察しています。この違いの多くは、ウェブバージョンの背後にある複雑なシステムプロンプトのデザインに起因しています。 これらのプロンプトは

プロンプトの言葉 コンテンツを分析し、美しく素敵な中国語ビジュアルウェブポートフォリオに変換するファイルをお渡しします： ## コンテンツの要件 - すべてのページコンテンツは簡体字中国語でなければなりません - 元のファイルのコア情報は維持しますが、より読みやすくビジュアルな方法で提示します - ページ下部に著者情報を追加します...

あなたは、AIエージェントツールであるDify Plugin Toolの開発を手伝ってくれるシニア開発者です。

唯一のGemini 2.5 Proでテストし、 "推論モデル上で実行する必要があります "注意、パフォーマンス 拡張テキスト、1000語拡張 2000語かそこら朱朱大きなモデルは、AIのフレーバーを検出するだけ22%以下によって改善され、より多くのカードを引くか、AIのフレーバーの重い場所のために、指定された場所の書き換えは、さらに低く押すことができる....

夢3.0モデルは、写真や中国のポスター、さらに最適化のための神との記事の生成を容易にするためのボタンの使用のリリース以来、あなたは、記事のカバーとして使用するためのより適切な画像の本体としてテキストを生成することができ、以下の共有。 コアプロンプトの単語は次のとおりです プロンプトの単語の役割は、画像を生成するために生成することです...

ヘッドライン、WeChat Ask、Baikeなど。ヘッドラインを例にしてみましょう。 1.あなたは、Androidエミュレータが必要な場合があります（いくつかのプラットフォームは、APPでの操作のみを許可し、効率が悪い、コンピュータがAndroidエミュレータをダウンロードすることをお勧めします） 2.トピック、答えられる質問を見つける この種のリアルタイムのニューストピックをしないでください、唯一の...

  アバターをアップロードして、以下のプロンプトを入力してください。 プロンプト ユーザーのイメージをフィーチャーした6つのユニークなポーズで、新しいちびステッカーセットを作成します。

Jubileeの大規模なモデルのAIコンテンツ検出を突破しようとして以来、技術記事は、 "洗濯 "プロンプトワードをリリースしました。JubileeのAI検出で "人工 "と識別された上記の2つの割合は高くない。 理由は非常に簡単で、前提の元の構造と情報内容を破壊することなく記事を書き換えることで、AI検出をやり過ごすことは基本的に難しい。そのため...

プロンプトの単語 画像から透かしを取り除く 前面のテキストとアイコン、（その他の要件）... # 以下のプロンプトは同じ効果があります 画像から透かしを取り除く どこで使う？ Google AI Studio: Google G...

大規模な言語モデリング技術の急速な発展と広範な応用に伴い、その潜在的なセキュリティリスクはますます業界の注目の的となっている。このような課題に対処するため、世界トップクラスのテクノロジー企業、標準化団体、研究機関の多くが、独自のセキュリティフレームワークを構築し、公開している。本稿では、そのうちの9つを分析する。

大規模言語モデリング（LLM）研究の分野では、モデルの思考飛躍能力、すなわち創造性は、思考連鎖（Chain-of-Thought）に代表される論理的推論能力に劣らず重要である。しかし、LLMの創造性についての詳細な議論や有効な評価方法は、まだ相対的に不足している。

クロード・コードを使いこなす：最前線からのハンズオン・エージェント・コーディングのヒント クロード・コードは、エージェント・コーディングのためのコマンドライン・ツールです。Agentic Codingとは、AIにある程度の自律性を与え、タスクを理解し、ステップを計画し、アクション（...

GPT-4.1ファミリーは、GPT-4oと比較して、コーディング、命令順守、長いコンテキストの処理能力が大幅に向上しています。具体的には、コード生成と修復タスクでより優れた性能を発揮し、複雑な命令をより正確に理解して実行し、長い入力テキストを効率的に処理できる。このヒントとなる作業...

1.はじめに 今日の情報爆発では、大量の知識がウェブページ、ウィキペディア、リレーショナ ルデータベースのテーブルの形で保存されている。しかし、従来の質問応答システムは、複数のテーブルにまたがる複雑なクエリを処理するのに苦労することが多く、人工知能の分野では大きな課題となっている。この課題に対処するため、研究者たちは...

ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）の能力が急速に進化する中、MMLUのような従来のベンチマークテストでは、トップモデルの識別に限界があることが徐々に明らかになりつつある。知識クイズや標準化されたテストだけに頼っていては、感情的知性や創造性など、実世界の相互作用において重要なモデルの微妙な能力を総合的に測定することは難しくなっています。

大規模言語モデル（LLM）の開発は急速に変化しており、その推論能力は知能レベルを示す重要な指標となっている。特に、OpenAIのo1、DeepSeek-R1、QwQ-32B、Kimi K1.5のような長い推論能力を持つモデルは、複合問題を解くことによって人間の深い思考プロセスをシミュレートする...

はじめに 近年、大規模言語モデル（Large Language Models: LLM）は人工知能（Artificial Intelligence: AI）の分野で目覚ましい進歩を遂げ、その強力な言語理解・生成能力により、様々な領域で幅広い応用が行われている。しかし、外部ツールの起動を必要とする複雑なタスクを扱う場合、LLMは依然として多くの課題に直面している。例えば、...

Pythonのエコシステムは、古典的なpipやvirtualenvから、pip-toolsやconda、最新のPoetryやPDMに至るまで、パッケージ管理や環境管理ツールに常に事欠かない。それぞれのツールにはそれぞれの専門分野があるが、開発者のツールチェーンを断片化し複雑にしてしまうことが多い。 今、 ...

はじめに 近年、人工知能の分野でマルチ・インテリジェント・システム（MAS）が注目を集めている。これらのシステムは、複数の大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）知能の協働により、複雑で多段階のタスクを解決しようとするものである。しかし、MASへの大きな期待とは裏腹に、実世界のアプリケーションにおけるMASの性能は...

クロードのような大規模言語モデル（LLM）は、人間が直接プログラミングコードを書くことによって作られるのではなく、膨大な量のデータに基づいて学習される。その過程で、モデルは問題を解くための独自の戦略を学習する。これらの戦略は、各単語を生成するためにモデルが実行する何十億もの計算の中に隠されている。

最近、Anthropicは複雑な問題解決におけるクロードモデルの能力を強化することを目的とした「think」と呼ばれる新しいツールを導入した。本稿では、「think」ツールの設計コンセプト、パフォーマンス、ベストプラクティスについて議論し、将来のAIシステム開発への影響を分析する。