トップ10のGitHubプロジェクトをまとめました。 これは普通のお気に入りではなく、「個別戦闘」の武器セットです。

基本的な論理は非常に粗雑です:機械の計算能力を使って人員を置き換える。 ほとんどの人はおもちゃとしてしか使っていませんが、賢い人は自動組立ラインを作るために使っています。

具体的なリストと使用例

1. インフラストラクチャ層:局所大規模モデル

1. 計算能力の自律性:Ollama + Open WebUI

AIを使いたいけれど、OpenAIにデータを渡したくないですか?
• Ollama:Llama3やQwenなどのモデルをローカルで運用するミニマリストな方法です。
• Open WebUI:ローカルモデル向けのChatGPT風インターフェースを提供し、マルチモデルスイッチングをサポートします。

この組み合わせが、地域の知識基盤を築く基盤となります。 コストゼロで、絶対に安全なデータです。
オラマ:
Open WebUI:

2. 材料層:激しい抽出

2. オリジナルコンテンツクレンジング:Whisper + PaddleOCR

コンテンツ作成で最も時間がかかるのは、資料を整理することです。
・Whisper:OpenAIのオープンソース音声テキスト変換機能。 動画を加えると、字幕とタイムラインが出てきます。 非常に正確です。
• PaddleOCR:画像テキスト抽出。 PDFでも動画のハードキャプションでも、力任せの認識も可能です。

これら二つが結びついていれば、情報入力の効率は少なくとも10倍に向上します。

ささやき:
PaddleOCR:

3. 中央層:自動化

3. プロセス自動化:n8n

これはZapierのオープンソース版であり、高額なサブスクリプション料金はありません。 その価値は「つながり」にあります。 Twitterを監視 -Whisperの書き起こし> -Ollamaの要約> -Notionに送信> この一連のプロセスは通過し、睡眠中に機能します。

N8N:

4. 開発層:補助プログラミング

4. 非常に迅速な開発:Aider + Fabric

• 補助:端末内のAIペアプログラミング。 リクエストすると、コードファイルが直接変更され、gitにコミットされます。
・ファブリック:ここでの焦点はコードではなく、プロンプトにあります。 トップ専門家の考え方をパターンとしてまとめています。

アイデアを最適化するにはFabricを使い、コードを実装するにはAiderを使ってください。

補助者:
生地:

5. 検索と地図作成

5. ディープサーチ&デザイン:Perplexica + ComfyUI

• パープレキシカ:パープレクシティのローカル版。 ディープネットワーク検索、広告干渉なし、非常に高い信号対雑音比。
• ComfyUI:単純なテキストグラフィックにとらわれないでください。 ノードワークフローは産業用製品の標準です。 始めるのは難しいものの、現在AI描画の上限となっています。

ペプレキシカ:
ComfyUI:

6. ビジネス層:カスタマーサービスとナレッジベース

6. オフラインビジネス:GPT4All

ビジネスがネットワークレス環境で運営する必要がある場合や、極めてプライバシーを守るカスタマーサービスシステムが必要な場合。 GPT4Allは通常のCPUで大規模モデルを実行でき、RAG(検索拡張生成)をサポートしています。 製品ドキュメントを渡せば、24時間対応のカスタマーサービスで支払い不要です。

GPT4All: