GitHub急成長リポ

GitHub Trendingは「エージェントに専門領域を与える」リポジトリが上位を占めた。163スキルを束ねるscientific-agent-skillsがClaude限定から標準対応へ改称し、清華大のOpenMAICはv1.0.0でAgent Workbenchを追加。公開OSINTを3D地球儀で見せるgods-eye-viewは実使用報告が最も多い。

注目度

公式アップデート

tt-a1i/archify

コードベースやシステム記述から、検証可能なアーキテクチャ図・ワークフロー図・シーケンス図・データフロー図・ライフサイクル図を生成するエージェントスキル。Cursor / Claude Code / Codex CLI / OpenCode 向けの Node.js 製レンダリング・検証システムで、エージェントが typed JSON IR を生成し、Archify がそれを決定論的に HTML/SVG へコンパイルする。MIT。

開発版は v2.16.0-dev.0。導入は npx skills add tt-a1i/archify -g、試用のみなら npx skills use tt-a1i/archify@archify --agent codex
5つの図種別: Architecture（構成要素・サービス・ストレージ・境界）、Workflow（CI/CD・承認・ツール呼び出し）、Sequence（API呼び出し・キャッシュフォールバック・認証）、Data Flow（パイプライン・リネージ・PII）、Lifecycle（状態・リトライ・待機・終端）
Architecture Delta: 検証済みの Before / Delta / After スナップショットを比較し、追加・削除・変更・移動・経路変更を機械可読なレシートとして出す。node archify/bin/archify.mjs compare architecture base.json head.json architecture-delta.html --json。影響やリスク、マージ安全性の推論は行わないと明記
配信前のアトミック検証: スキーマ、レイアウト、HTML/SVG、ルート、ラベル-ルート間クリアランスの全チェックを通過しないと、直前の正常出力を置き換えない。失敗時は validate --json / deliver --json が安定したルールコード・対象・実測値・サポートされた修正手段だけを返す
deployment-ownership プロファイル: 作成者・リージョン配置・プライベートDBスコープ・境界越えの記載が欠けると fail closed。暗黙適用はせず、稼働中インフラも参照しない
Evidence-backed ノード: 要求時のみ SRC n を付与し、単一の公開コミットに固定された Git 検証済みファイル・行範囲を開く。通常の成果物はソース非参照
出力は自己完結の HTML 1ファイル + PNG / SVG / WebM / 1200×630 シェアカード。ルート追跡後の Route Share Card、上流・下流リーチの Reach Share Card もエクスポート可能
更新チェック: 固定の安定版マニフェストを GET するのみでダウンロード・インストールは行わない。バージョン・エージェント・プロジェクトデータ・プロンプト・アカウント/デバイスIDは送信しない。ARCHIFY_UPDATE_CHECK_DISABLED=1 で無効化
Mermaid の自動パース、汎用オートレイアウト、ホスト型共有、WYSIWYG 編集は意図的にスコープ外

ソース

bilawalsidhu/gods-eye-view

ブラウザ上で動く「スパイ衛星シミュレータ」。フォトリアルな3D地球儀に、航空機・船舶・衛星・地震・交通・公開カメラのライブデータを重ねる。YouTube で 500万回超再生された God’s Eye View シリーズ（旧 WorldView）発の OSS 化。

データはすべて公開ソース: 航空機のトランスポンダ、船舶ビーコン、軌道要素、地震計、公開カメラ。ライブ供給がない箇所は「モデル化されたビュー」として明示ラベルを付ける。キーなしの交通表示はシミュレーションと表示、カメラ姿勢は較正前は推定値、打ち上げ上昇の再生は RECONSTRUCTED ESTIMATE と表記
主な機能: コックピットビュー（追跡中の機体に搭乗）、Contacts（半径250kmの一覧から任意のコックピットへ移動）、クリック追跡、音声ホワイトボード（境界ポリゴン・マーク・ルートを音声で描画）、3Dハンガー（787 / ATR-72 / Citation / Bell 206 / MQ-9 の機種別モデル）、GLSL センサールック（CRT / NVG / FLIR / Noir / Snow）、検出オーバーレイ、軍用HUD、シーンディレクター、共有リンク
CCTV レイヤーは webcam の埋め込みではなく3D都市空間へ投影する方式で、VIEWSHED に切り替えると各カメラの推定カバー範囲（届く範囲と死角）を描画
必要なキーは Google Maps API キー1つ。README は 🟢 不要 / 🟡 無料キー / 🔴 従量課金で色分けされ、🔴 は Google Maps のみ。3Dタイルは月1,000セッション無料（1セッションあたり最大3時間のレンダリング）、音声は $5 のセッション上限が組み込み
Node.js 24.14.x または 26.x が必要。npm run dev -- --host localhost --port 4173 で起動し、dev サーバは localhost バインドのためキーはローカルに留まる。コールドスタートは M5/Chrome の実測中央値 1.86秒（ハードウェア要件ではなく比較用ベースライン）
非開発者向けに、コーディングエージェントへ貼り付けるセットアップ用プロンプト（課金アラートと使用量クォータの設定まで含む）を README に同梱

ソース

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

科学研究向けエージェントスキル集。Claude Scientific Skills から Scientific Agent Skills へ改称し、Claude 限定ではなく Agent Skills 標準に対応する任意のエージェントで動作するようになった。v2.65.0、MIT。

規模: 163スキル、100以上の科学・金融データベース。README は「19万人以上の科学者が利用」と記載
内訳: 統一 database-lookup スキルが78の公開DB（PubChem、ChEMBL、UniProt、COSMIC、ClinicalTrials.gov、FRED、USPTO 等）へ来歴付きでアクセス。加えて DepMap、Imaging Data Commons、PrimeKG、NCATS ARAX、U.S. Treasury Fiscal Data、Hugging Science、OneKGPd、Genomic Intelligence の専用スキル。70以上の Python パッケージスキル（RDKit、Scanpy、PyTorch Lightning、scikit-learn、PyTDC、PathML、pydicom、NeuroKit2、PufferLib、QuTiP、GeoPandas、pymatgen、Qiskit、OpenMM/MDAnalysis 等）、9つの外部プラットフォーム連携（Benchling、DNAnexus、LatchBio、OMERO、Protocols.io、Ginkgo Cloud Lab、LabArchives、Opentrons 等）
リポジトリ自体が Agent Plugins 1.0.0 パッケージ（ルート plugin.json + skills/）。Cursor はローカルプラグインディレクトリへの symlink、Codex は codex plugins install .
導入経路: npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills、GitHub CLI v2.90.0+ の gh skill install（--pin v2.65.0 でタグ/SHA固定、gh skill update --all で一括更新）、~/.agents/skills/ への直接 clone、Hermes の skill tap
セキュリティ: 全スキルを Cisco AI Defense Skill Scanner で毎週スキャン（変更のないスキルは前回結果を引き継ぐ増分方式、最低30日ごとと scanner/model 更新時に全体再スキャン）、結果は docs/security-report.md に公開。README は「全部まとめて入れるな、必要なスキルだけ入れろ」「163スキルは常駐コンテキストとして重い」と明記し、コミュニティ寄稿分のレビュー深度には限界があると認めている
docx / pdf / pptx / xlsx の4スキルは Anthropic 製を anthropics/skills から vendor したもの
リポジトリツーリングは Python 3.13+、依存管理は uv。scripts/ を同梱するスキルには必ずテストスイートが必要で、無い PR は CI がブロックする

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K-Dense-AI/k-dense-byok

デスクトップで動作する無料・OSS の AI 共同研究者。上記 Scientific Agent Skills を土台とし、BYOK（Bring Your Own Key）方式で自前の API キーを使う。

40以上のモデルから選択可能。Web検索、ファイル操作、100以上の科学データベース、163スキル全てにアクセスできる研究ワークスペースを提供
データは自分のマシンに留まる。重い処理は Modal 経由でクラウド計算へスケールさせるオプションあり
導入ウォークスルーの録画ウェビナー「Getting Started with K-Dense BYOK」が公開されており、技術的な前提知識は不要とされている

ソース

THU-MAIC/OpenMAIC

清華大学のマルチエージェント対話型教室（Open Multi-Agent Interactive Classroom）。任意のトピックや資料から、スライド・クイズ・インタラクティブシミュレーション・PBL を含む授業を生成し、AI教師とAIクラスメイトが音声・ホワイトボード・リアルタイム議論で進行する。2026-08-27 に v1.0.0 を公開。Next.js 16 / React 19 / LangGraph 1.1、MIT。論文は JCST’26。

Pro Agent Workbench: 従来のワンクリック生成に加え、チャットでカリキュラムを設計し全ページを構築・改訂するエージェント作業台を追加。ホーム画面の Pro コントロールから開き、折りたたみ可能なフォルダ/会話レール + チャットペイン + タブ式の教室ペインで構成される
永続セッション: サーバーバックのセッションが再起動を跨いで生存し、実行中のキャンセル・再開・追加指示による軌道修正が可能。DB管理のリビジョンカウンタにより、変更のあったシーンだけを再取得する
セッション素材: 文書・音声・動画のアップロード、または Web 検索からの取り込みに対応し、エージェントがそれを元に構築する。ローカル ffmpeg/ffprobe による抽出と、クラウド経路の AliDocMind を選択可能
20の内蔵スキル: カリキュラム設計、ディープリサーチ、インタラクティブ／講義／ワークショップ／職業訓練などの授業スタイル、スライド・ステージ制作、.pptx インポート、編集、スタイル再利用。ユーザー作成スキルもオーナー単位で保存・編集できる
有効化はオプトイン: NEXT_PUBLIC_PRO_WORKBENCH_ENABLED=true と OPENMAIC_AGENT_RUNTIME_ENABLED=true、および PostgreSQL の DATABASE_URL が必要。MODEL_ROUTES で maic-agent-driver を openai-completions / openai-responses 系のモデルへ明示的にルーティングする必要があり、フォールバックは意図的に用意されていない。フラグがオフの間 /api/agent/* は 404 を返す
プロバイダ中立: OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Amazon Bedrock、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax、Grok、OpenRouter、Doubao、Tencent Hunyuan、Xiaomi MiMo、GLM、Ollama、Lemonade（ローカル LLM/画像/TTS/ASR）、FunASR（ローカル ASR）に対応。認証情報はブラウザに渡らず、<CAP>_<PREFIX>_ENABLED=false で任意の機能を強制停止できる
永続化スタックは差し替え可能: 既定ではDB不要でブラウザストレージ動作。server-persistence プロファイルはアプリ + PostgreSQL の2コンテナのみ（永続化サーバはアプリ内の /api/persistence に組み込み）
セキュリティ上の重要な注記: NEXT_PUBLIC_PERSISTENCE_TOKEN は公開JSバンドルにコンパイルされるため機密性もユーザー分離も一切なく、ページを開ける者は誰でも x-learner-key を選んで全学習者パーティションと全ドキュメントを読み書きできる。localhost または信頼済みネットワークの単一ユーザー環境専用で、本番前に lib/persistence/server-auth.ts を実セッション検証へ差し替えるよう明記
アセット回収: 削除されたバイトは既定で有効なオフラインコレクタが回収する。ASSET_COLLECTION_INTERVAL_MS（既定15分）ごとに、ASSET_COLLECTION_GRACE_MS（既定1時間）以上参照されていないバイトを対象とする。この猶予期間が実質的な保持期間になるため引き上げは慎重に
OpenClaw 連携: clawhub install openmaic で Feishu / Slack / Discord / Telegram など20以上のメッセージングアプリから教室を生成できる。ホスト版（open.maic.chat のアクセスコード）とセルフホストの2モード

ソース

コミュニティの反応

上位5件のうち、X 上で実使用報告が確認できたのは gods-eye-view と k-dense-byok の2件のみ。残りはトレンドまとめアカウントによる紹介投稿が大半を占め、体験談はほぼ見当たらなかった。gods-eye-view は「公開データを繋いだだけ」という点への驚きが反応の中心にある。

bilawalsidhu/gods-eye-view

ポジティブ

GitHub Trending で急上昇し、Product Hunt 上位入賞も話題に。公開OSINTデータの3D地球儀可視化＋音声AI操作という完成度が評価されている。 — @bilawalsidhu 出典

月間ベストGitHubプロジェクトとして複数ツールと並んで紹介され、ライブデータ可視化のインパクトが共有されている。 — @vibelancer 出典

実際の使用例

公開データだけでここまでリアルタイムの「スパイ衛星ビュー」が作れることに驚き、AI音声操作のデモ動画を添えて「週末プロジェクトに最適」と評価。 — @KanikaBK 出典

「すでに公開されているデータを繋げただけなのに完成度が高い」と指摘し、具体的な音声コマンド例を挙げて実用性を解説。 — @chaemh7 出典

ネガティブ

該当なし（直近1週間で懸念・限界を指摘する投稿は確認されず）。

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

ポジティブ

がんゲノミクス、創薬、臨床研究向けの163ワークフローを揃えたオープンソースの科学エージェントスキルライブラリ。 — @tom_doerr 出典

任意のAIエージェントを AI Scientist に変える、科学分野で No.1 の Agent Skills ライブラリ。 — @Dinosn 出典

163の即用スキルと100以上のデータベースで、どのAIにも無料の博士課程アシスタントが付くようなもの。 — @dogquie 出典

実際の使用例

RDKit / Scanpy / BioPython 等との連携を含む163スキルでAIエージェントを研究アシスタント化でき、Claude Code・Cursor・Gemini CLI などで動く、という紹介（個人の試用体験談としての言及はなし）。 — @DivyanshT91162 出典

ネガティブ

該当なし。

K-Dense-AI/k-dense-byok

実際の使用例

k-dense BYOK を実際に試したところ、ログインやファイル連携に改善要望はあるものの「かなりよく動く」。 — @MayoLior 出典

ネガティブ

スキル数の表記が README と食い違っている（163 vs 161 など）点と検証不足を指摘し、必要なスキルだけを選んで使うべきと慎重論。 — @connect24h 出典

tt-a1i/archify

該当なし（直近1週間の X 投稿は GitHub Trending 関連の紹介・宣伝が中心で、実ユーザーによる使用感想・評価はほぼ確認できなかった）。

THU-MAIC/OpenMAIC

該当なし（2026-08-23〜30 の X 投稿は Trending まとめアカウントによる星数・機能紹介が大半で、実際に使った感想・評価、および批評・懸念の指摘はいずれも確認されなかった）。