5 つの素晴らしいオープンソースプロジェクトで新年を始めましょう。

皆さん、仕事復帰おめでとうございます！休暇モードから戻ったばかりで、すっかり調子がおかしくなってしまいました。パスワードを何度も間違えてしまったりもしました😅。さて、春節期間中にGitHubに登場した、興味深くて楽しいオープンソースプロジェクトをいくつか見ていきましょう。

今年は衝撃的な幕開けとなりました。1週間で6,000ものスターを獲得したGitクライアントです。このプロジェクトの作者はGitHubの「第一社員」であり、その斬新なブランチ管理方法はきっと驚くことでしょう。AIウェアラブルデバイスはオープンソース化によって価格が下がり、開発コストはわずか100ドル、近い将来にはさらに下がるかもしれません。費用対効果といえば、この低遅延JavaScriptランタイム（LLRT）は、サーバーレスアプリケーションへの高まる需要に応えるために設計されています。

最後に、C で書かれた最小限のニューラルネットワークライブラリとミニ Python プロジェクトのコレクションもあり、初心者が探索できるオープンソースプロジェクトを提供します。

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1. GitHubのトレンドプロジェクト

1.1 新しいGitクライアント: gitbutler

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メイン言語: TypeScript、スター: 6.9k、週次成長: 6.3k

これは、GitHubの共同創設者であり、*Pro Git*の作者でもあるScott Chacon氏によって開発されたオープンソースのGitクライアントです。Tauri/Rust/Svelteをベースに構築されており、視覚的に魅力的なインターフェースを備えています。ユーザーはドラッグ＆ドロップで複数のブランチの変更を単一の独立したブランチに素早く集約できるため、柔軟なブランチ間操作が可能になります。現在、macOSとLinuxプラットフォームのみをサポートしており、Windows版は現在開発中です。

GitHubアドレス→https://github.com/gitbutlerapp/gitbutler

1.2 オープンソースAIウェアラブルデバイス：ADeus

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メイン言語: TypeScript、スター: 1.8k、週次成長: 1k

これはオープンソースのAIウェアラブルデバイスで、基本的にはポータブルAIアシスタントです。現在の製造コストはわずか100ドルですが、将来的にはさらに下がる可能性があります。個人データの記録と処理をサポートし、いつでもどこでも音声でパーソナルAIとチャットしたり質問したりできます。まさにパーソナライズされたAIです。

GitHubアドレス → https://github.com/adamcohenhillel/ADeus

1.3 JavaScript 低レイテンシランタイム: llrt

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メイン言語: JavaScript、スター: 6.5k、週次成長: 3.3k

これはAmazonがオープンソース化した軽量JavaScriptランタイムで、QuickJSとRustをベースに構築されており、メモリ節約と起動速度に優れています。AWS Lambdaで実行される他のJavaScriptランタイムと比較して、LLRTは起動速度が10倍以上高速で、コストは2分の1です。

GitHub アドレス → https://github.com/awslabs/llrt

1.4 ミニ Python プロジェクトのコレクション: python-mini-project

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メイン言語: Python、スター: 1.6k、週次成長: 500

このプロジェクトには、一連のミニ Python プロジェクトが含まれており、初心者が最初の Python プログラムを開発するのに役立つシンプルな Python プロジェクトテンプレートが提供されます。

GitHubアドレス → https://github.com/ndleah/python-mini-project

1.5 オープンソースAIプログラミングアシスタント：続き

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メイン言語: TypeScript、スター: 7.4k、週次成長: 500

これは、VSCode と JetBrains をサポートし、OpenAI、GPT-4、Gemini、CodeLlama などのさまざまな大規模言語モデルにアクセスできるオープンソースの AI プログラミングアシスタントです。

GitHubアドレス → https://github.com/continuedev/continue

2. HelloGitHub ホットコメント

このセクションでは、今週HelloGitHubで最も人気のあるオープンソースプロジェクトをいくつかご紹介します。これらのオープンソースプロジェクトの使用経験について、ぜひお聞かせください。

2.1 オープンソースのメールリストとマーケティングプラットフォーム：Listmonk

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主な言語: 囲碁

これは、メール購読者の管理、メールの作成と送信、マーケティングデータの分析に役立つ、すぐに使えるメールマーケティングプラットフォームです。メールの既読率やリンクのクリックスルー率などを確認でき、個人および企業向けのセルフホスティングをサポートしています。

プロジェクトの詳細 → https://hellogithub.com/repository/8c2b582b4ad44c1d9d140c63e33f32b3

2.2 C言語で書かれた最小限のニューラルネットワークライブラリ: genann

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主な言語: C

これは軽量で依存性のない、単一ファイルのC言語ニューラルネットワークライブラリで、豊富なサンプルとテストが含まれています。コードは簡潔で読みやすいため、ニューラルネットワークを学習する初心者にとって入門プロジェクトとして最適です。

 #include "genann.h" /* Not shown, loading your training and test data. */ double **training_data_input, **training_data_output, **test_data_input; /* New network with 2 inputs, * 1 hidden layer of 3 neurons each, * and 2 outputs. */ genann *ann = genann_init(2, 1, 3, 2); /* Learn on the training set. */ for (i = 0; i < 300; ++i) { for (j = 0; j < 100; ++j) genann_train(ann, training_data_input[j], training_data_output[j], 0.1); } /* Run the network and see what it predicts. */ double const *prediction = genann_run(ann, test_data_input[0]); printf("Output for the first test data point is: %f, %f\n", prediction[0], prediction[1]); genann_free(ann);

プロジェクトの詳細 → https://hellogithub.com/repository/f9cdb751f3e54970ab060b347dfd7da4

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