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Prompt Engineering

Source: https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering at 23542555e534
License: Apache-2.0
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This edition is an AI-assisted translation.

Awesome Prompt 工学 ♂️

Section titled “Awesome Prompt 工学 ♂️”

紙、ツール、モデル、API、ベンチマーク、コース、および大規模なランゲージモデルを扱うコミュニティを網羅する、Prompt Engineering and Context Engineeringのリソースのハンドキュレーションコレクション。

https://promptslab.github.io 

   Master Prompt Engineering. Join the Course at https://promptslab.github.io

Awesome License PRs Welcome Community Last Updated

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最近の投稿

Section titled “最近の投稿”

迅速なエンジニアリングの新しい? このパスに従う:

  1. 基本を学ぶ → 開発者向けChatGPT Prompt Engineering (無料、90分)
  2. ガイドを読む → DAIRによる技術ガイド ツイート (オープンソース、総合)
  3. 研究提供者文書 → OpenAI技術ガイド · 人類工学ガイド
  4. フィールドが見出している場所を理解する → Anthropic:AIエージェントの効果的なコンテキストエンジニアリング
  5. 研究を読む → プロンプトレポート — 1,500枚以上の紙のテクニックを促す 58枚以上の文言

コンテンツの表

Section titled “コンテンツの表”

ペーパー

Section titled “ペーパー”

📄

主な調査

Section titled “主な調査”

プロンプトの最適化と自動のプロンプト

Section titled “プロンプトの最適化と自動のプロンプト”

敏速な圧縮

Section titled “敏速な圧縮”

リーダーシップ

Section titled “リーダーシップ”

コンテキスト学習

Section titled “コンテキスト学習”

エージェントのプロンプトとマルチエージェントシステム

Section titled “エージェントのプロンプトとマルチエージェントシステム”

複数のモジュールのプロンプト

Section titled “複数のモジュールのプロンプト”

構造化された出力およびフォーマット制御

Section titled “構造化された出力およびフォーマット制御”

敏速な注入および保証

Section titled “敏速な注入および保証”

プロムプトエンジニアリングの応用

Section titled “プロムプトエンジニアリングの応用”

テキスト対イメージ生成

Section titled “テキスト対イメージ生成”

テキスト・ツー・ミュージック/オーディオ・ジェネレーション

Section titled “テキスト・ツー・ミュージック/オーディオ・ジェネレーション”

基礎論文(Pre-2024)

Section titled “基礎論文(Pre-2024)”

これらの論文は、現代のプロンプトエンジニアリングが構築するコアコンセプトを確立しました。

ツールとコード

Section titled “ツールとコード”

🔧

迅速な管理とテスト

Section titled “迅速な管理とテスト”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
PromptfooLLM プロンプトのテスト、評価、および赤字型 LLM プロンプトのためのオープンソース CLI。 YAML の構成、CI/CD の統合、adversarial のテスト。~9K+ の ◀GitHub
Promptifyソルベ NLP LLM の & 簡単に異なる NLP タスク プロンプトで GPT や PaLM などの一般的なジェネレーション モデルに異なる NLP タスク プロンプトを生成する[Github]
Agenta迅速な管理、評価、ヒューマンフィードバック、および展開のためのオープンソースLM開発者プラットフォーム。GitHub
PromptLayerバージョン、テスト、および堅牢な楕円形、トレース、および回帰セットですべてのプロンプトとエージェントを監視します。Website
Helicone生産のプロンプトの監視および最適化のプラットホーム。Website
LangGPT構造化とメタプロンプト設計のためのフレームワーク。 10K+ フォローGitHub
ChainForgeコードなしでLMプロンプト応答を構築、テスト、比較するためのビジュアルツールキット。GitHub
LMQLLLM のクエリ言語で複雑なプロンプトロジックをプログラム可能にします。GitHub
Promptotype構造LLMプロンプトの開発、テスト、および管理のためのプラットフォーム。Website
PromptPanda迅速なワークフローを合理化するためのAIを搭載したプロンプト管理システム。Website
Promptimize AIブラウザ拡張機能により、あらゆるAIモデルのユーザープロンプトを自動的に改善します。Website
PROMPTMETHEUS反復的作成および実行中のプロンプトのためのWebベースの「プロンプトエンジニアリングIDE」。Website
Better Prompt生産に押し込む前にLMLのプロンプトのためのテスト スイート。GitHub
OpenPrompt迅速な学習研究のためのオープンソースフレームワーク。GitHub
Prompt Source自然な言語プロンプトを作成、共有、および使用するためのツールキット。GitHub
Prompt EngineLLM(Microsoft)のプロンプトを作成および維持するためのNPMユーティリティライブラリ。GitHub
PromptInjectLLM の堅牢性を定量分析するためのフレームワーク。GitHub
LynxPromptAI IDE 設定ファイル(.cursorrules、CLAUDE.md、copilot-instructions.md)の管理のためのセルフホスト可能なプラットフォーム。 Web UI、REST API、CLI、および30以上のAIコーディングアシスタント用の青写真市場をフェデレーションしました。GitHub
flompt視覚AIプロンプトビルダーは、プロンプトを12のセマンティックブロック(ロール、コンテキスト、制約例など)に分解し、最適化されたXMLにコンパイルします。 ChatGPT/Claude/Gemini、Claude Code エージェントの MCP サーバーのブラウザ拡張 無料、オープンソース。Website

LLM評価ツール

Section titled “LLM評価ツール”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
DeepEvalRAG、エージェント、およびCI/CD統合による会話に関するオープンソースの評価フレームワーク。~7K+ ◀GitHub
Ragas知識に基づいたテストセット生成と30以上のメトリックによるRAG評価GitHub
LangSmithLLM アプリケーションをデバッグ、テスト、評価、監視するためのLangChainのプラットフォーム。Website
Langfuseトラッシング、プロンプト管理、ヒューマンアノテーションでLM のオープン ソースの保守性。~7K+ ◀GitHub
BraintrustエンドツーエンドAI評価プラットフォーム、SOC2タイプII認証を取得Website
Arize AI / Phoenixドリフト検出とトレースによるリアルタイムLMモニタリングGitHub
TruLensLLMアプリの評価と説明; 幻覚、関連性、接地性を追跡します。GitHub
InspectAIベンチマーク(UK AISI)に対する代理店を評価するための目的ビル。GitHub
Opik開発・製造ライフサイクルにおけるLMLアプリケーションの評価、テスト、出荷GitHub
EvalViewYAMLテストケース、回帰検知、生産監視で複数のAIエージェントをテストするためのCLIツール。GitHub

エージェントフレームワーク

Section titled “エージェントフレームワーク”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
LangChain / LangGraph最も広く採用されているLLMアプリフレームワーク。LangGraphは、グラフベースのマルチステップエージェントワークフローを追加します。 ~100K+ / ~10K+ ⭐️GitHub · LangGraph
CrewAI700+の統合でAIエージェントのオーケストレーションをロールプレイ! 〜44K+ ◀GitHub
AutoGen (AG2)マイクロソフトのマルチエージェントの対話フレームワーク。 ～40K以上 ✨GitHub
DSPy自動プロンプト/重量の最適化でLMをプログラミングするためのスタンフォードのフレームワーク。 ～22K+ ✨GitHub
OpenAI Agents SDK関数呼び出し、ガードレール、およびハンドオフを備えた公式エージェントフレームワーク。 ～10K+GitHub
Semantic KernelマイクロソフトのAIフレームワークは、M365 Copilot、C#、Python、Java を出力します。 ~24K+ ◀GitHub
LlamaIndexRAG およびエージェント機能のデータフレームワーク。 ～40K以上 ✨GitHub
HaystackRAGとエージェントのパイプラインアーキテクチャを備えたオープンソースのNLPフレームワーク。 ～20K+GitHub
Agno (formerly Phidata)マイクロ秒インスタンス化によるPythonエージェントフレームワーク。 ～20K+GitHub
SmolagentsHugging Face の最小限のコード中心のエージェントフレームワーク (~1000 LOC)。~15K+ ◀GitHub
Pydantic AI構造化された検証のためにPydanticを使用してタイプ セーフ エージェントのフレームワーク。~8K+ ◀GitHub
Mastraアシスタント、RAG、および保守性を備えたTypeScript AIエージェントフレームワーク。 ～20K+GitHub
Google ADKエージェント開発キットはGeminiとGoogle Cloudと深く統合しました。GitHub
Strands Agents (AWS)ディープAWSインテグレーションによるモデルアグノスティックフレームワーク。GitHub
LangflowドラッグアンドドロップでNodeベースのビジュアルエージェントビルダー。〜50K+ ◀GitHub
n8nAIエージェント機能と400以上の統合によるワークフロー自動化 ～60K以上 ✨GitHub
Difyツール使用のエージェントとRAGのエージェントワークフローのオールインワンバックエンド。GitHub
PraisonAIマルチAI 100以上のLLMサポート、MCP統合、組み込みメモリを備えたエージェントフレームワーク。GitHub
Neurolinkワークフローのオーケストレーションで12以上のプロバイダを統一するマルチプロピダーAIエージェントフレームワーク。GitHub
Composio100以上のツールをAIエージェントにゼロセットアップで接続します。GitHub

プロンプト最適化ツール

Section titled “プロンプト最適化ツール”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
DSPy自動プロンプトチューニングのための複数のオプティマイザ(MIPROv2、BootstrapFewShot、COPRO)。 〜22K + ◀GitHub
TextGradテキスト(スタンフォード)による自動差分。~2K+ ◀GitHub
OPROプロンプトでGoogle DeepMindの最適化。GitHub

赤いチーム化および敏速な保証

Section titled “赤いチーム化および敏速な保証”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
Garak (NVIDIA)LLM の拡張、注射、脱獄のための脆弱性スキャナー — 「LM のnmap」 ~3K+ ◀GitHub
PyRIT (Microsoft)自動化された冗談のためのPythonリスク識別ツール。 ~3K+ ◀GitHub
DeepTeam40以上の脆弱性、10以上の攻撃方法、OWASP Top 10のサポート。GitHub
LLM GuardLLM I/O 検証用のセキュリティツールキット。 ~2K+ ◀GitHub
NeMo Guardrails (NVIDIA)会話システムのためのプログラム可能なガードレール。~5K+ ◀GitHub
Guardrails AI厳格な出力フォーマット(JSONスキーマ)を定義し、システムの信頼性を確保します。Website
Lakeraリアルタイムのプロンプト注入の検出のためのAIのセキュリティ プラットフォーム。Website
Purple Llama (Meta)CyberSecEvalなどのオープンソースLM安全評価GitHub
GPTFuzz>90%の成功率を達成する自動脱獄型テンプレート生成。GitHub
Rebuff迅速な注射の検出と予防のためのオープンソースツール。GitHub
AgentSeal「150発の攻撃プローブを走るオープンソーススキャナで、迅速な注射と抽出脆弱性のAIエージェントをテスト」GitHub

MCP(モデルコンテキストプロトコル)

Section titled “MCP(モデルコンテキストプロトコル)”

MCP は、AI アシスタントを外部のデータソースやツールに標準化されたインターフェースに接続するための、Anthropic (Nov 2024, Linux Foundation Dec 2025) によって開発されたオープン規格です。 それは持っています 97M+月間SDKのダウンロード GitHub、Google、およびほとんどの主要なAIプロバイダが採用しています。

お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
MCP Specificationコアプロトコル仕様とSDK。～15K+ ◀GitHub
MCP Reference Servers公式実装: fetch, filesystem, GitHub, Slack, Postgres.GitHub
FastMCP (Python)MCP サーバ構築のための高レベルの Python フレームワーク。~5K+ ◀GitHub
GitHub MCP ServerGitHub の公式 MCP サーバーで、リポジトリ、問題、PR、アクションのやり取りを行います。 ～15K+ ✨GitHub
Awesome MCP Servers10,000以上のコミュニティMCPサーバーのキュレーションリスト。 ～30K+ ✨GitHub
Context7MCP サーバーは、コードの幻覚を減らすためのバージョン固有のドキュメントを提供します。GitHub
GitMCPドメインを変更することで、GitHubリポジトリにリモートMCPサーバーを作成します。Website
MCP InspectorMCP サーバー開発用のビジュアルテストツールGitHub

Vibe CodingとAIコーディングアシスタント

Section titled “Vibe CodingとAIコーディングアシスタント”

🟢 = オープンソース · 🔵 = 商用 · 🟣 = オープンソース + 商用（コアはオープン、クラウド/APIは有料）

CLIベースのコーディングエージェント

Section titled “CLIベースのコーディングエージェント”

コードベースを理解し、複数のステップのタスクを実行するためのターミナルネイティブエージェントツール。

お名前 (必須)コンテンツタイプ:サイトマップ
Claude CodeAnthropic のエージェント コーディング CLI; 完全なコードベースを理解し、自然な言語で複雑な複数のステップのタスクを実行します。🔵Docs
OpenAI Codex CLIOpenAIのオープンソース端末コーディングエージェント、軽量、ローカルファースト、サンドボックスコード実行 ～68K+ ✨🟣GitHub
Gemini CLI1M-tokenコンテキストウィンドウとGoogle検索グラウンドでGoogleのオープンソースターミナルAIエージェント。 ～96K以上 ✨🟣GitHub
Qwen CodeQwen3-Coder、マルチプロトコル対応(OpenAI/Anthropic/Gemini API)、1,000件の無料リクエスト/日を最適化したオープンソース端末AIエージェント🟢GitHub
AiderディープGitインテグレーションで端末でのAIペアプログラミング。コードベース全体と自動コミットの変更をマップします。~42K+ ◀🟢GitHub
OpenCode美しいTUIで強力なオープンソースのAIコーディングエージェント。ほぼすべてのAIモデルプロバイダをサポートしています。 ～120K以上 ✨🟢GitHub
Gooseブロック(Square/Cash App)からの拡張可能なオープンソースAIエージェント。任意のLMでインストール、実行、編集、テスト。 〜29K + ◀🟢GitHub
Crush複数のモデルのサポート、LSPの統合および美しいターミナルUIのCharmbraceletからの華やかな代理店のコーディングの代理店。~9K+ ◀🟢GitHub
Amazon Q Developer CLIAWS からの端末でのエージェントチャット体験、Kiro CLI への移行🟣GitHub
AmpSourcegraphのエージェントコーディングツール(Cody Successor)は、CLIとIDEで動作します。🔵Website
Junie CLIJetBrains の LLM-agnostic コーディングエージェント CLI (beta 2026); すべての主要なモデルプロバイダをサポートしています。🔵Website
Autohand Code CLI複数のprovider LLM サポート、40+用具およびモジュラー スキル システムが付いている自己進化する自動ターミナル コーディングの代理店。🟢GitHub

AIコードエディタ/IDEs

Section titled “AIコードエディタ/IDEs”

スタンドアローンエディタやIDEのフォークをディープAI統合で実現。

お名前 (必須)コンテンツタイプ:サイトマップ
Cursor大手のAIネイティブコードエディタ(VSコードフォーク)。 Composerは、自然言語、有能なマルチファイル編集からアプリ全体を生成します。🔵Website
Windsurf独自のカスケードエージェントとSWE-1.5モデルを備えたAIを搭載したIDE(VSコードフォーク)、Cognition AIによる取得🔵Website
ZedネイティブAI機能、Zeta編集予測、およびAgent Client Protocolサポートを備えたRustの高性能エディタ。~77K+ ◀🟢GitHub
TraeByteDance(「The Real AI Engineer」)による無料のAI搭載IDEをBuilder Modeで提供し、Claude、GPT-4o、DeepSeekを無料で利用できます。🔵Website
Google AntigravityGoogleのエージェント・ファーストIDE(VSコードフォーク)と、複数のエージェントを並列に編集するためのマネージャビュー。Geminiが機能する。🔵Website
KiroAWSのspec-driven Agentic AI IDE (VS Code fork) は、プロンプトを仕様にし、作業コード、ドキュメント、テストを処理します。🔵Website
PearAIオープンソースのAIコードエディタ(VSコードフォーク)と、継続的チャットと完了。 ～40K以上 ✨🟢GitHub
Voidオープンソースのカーソルの代替(VSコードフォーク)。任意のモデルまたはローカルのホスティングは、視覚化を変更します。 ～28K+ ✨🟢GitHub
Melty複数のファイル編集と深いGit統合を備えたオープンソースのチャットファーストAIコードエディタ。 〜7K + ◀🟢GitHub
Emdash独立したGitワークツリーで並行して複数のコーディングエージェントを実行するためのオープンソースのエージェント開発環境(YC W26)。🟢GitHub

IDEエクステンション/プラグイン

Section titled “IDEエクステンション/プラグイン”

VSコード、JetBrains、Neovimなどのエディタ用のプラグイン。

お名前 (必須)コンテンツタイプ:サイトマップ
GitHub Copilot最も広く採用されたAIコーディングアシスタント。VSコード、JetBrains、Neovimを渡るインライン補完、チャット、および代理店コーディングエージェント。🔵Website
Clineヒューマン・イン・ザ・ループの承認によるVSコードの自動コーディングの代理店;ファイル編集、端末コマンド、ブラウザの使用。 ～59K+ ✨🟢GitHub
ContinueオープンソースのVSコードとJetBrainsの拡張機能で、カスタム、モジュラーAI 開発システム、任意のモデルを作成できます。 ~32K+ ◀🟢GitHub
Codyローカルおよびリモート・コードベースからコンテキストを引っ張る Sourcegraph-powered AI アシスタント、VS コード、JetBrains、Visual Studio。🔵Website
Codeium完了、チャット、70以上の言語で検索できる40以上のIDE用の無料のAIコーディング拡張機能。🟣Website
Amazon Q DeveloperAWSのAIコーディングアシスタントと完了、インラインチャット、エージェントモード、ディープAWSインテグレーション🟣Website
Gemini Code Assist完了、次の編集予測、およびインラインの差分でGeminiによって動力を与えられたGoogleのIDEの拡張;個人のために放して下さい。🟣Website
Tabnine許認可されたOSSで訓練されたプライバシー重視のAIアシスタント。オンプレミスの展開ですべての主要なIDEをサポートしています。🔵Website
Augment Code深いコードベース理解のための200Kトークンコンテキストエンジンを備えたエンタープライズAIコーディングアシスタント。🔵Website
Qodo複数のエージェントアーキテクチャを備えたAIコードレビューと品質プラットフォーム。テスト生成、コードレビュー、CI / CDの執行。🟣Website
CodeGeeXVSコードとJetBrains拡張機能を備えた20以上の言語に対応した、オープンソースの多言語コード生成モデル。 ～11K+ ◀🟢GitHub
Tabbyセルフホスト型のオープンソースのAIコーディングアシスタント(Copilot代替)。インフラストラクチャ上で完全に実行します。 ～25K+ ✨🟢GitHub

AIコーディングプラットフォーム/クラウドエージェント

Section titled “AIコーディングプラットフォーム/クラウドエージェント”

ブラウザベースのまたはクラウドホスト型エージェントは、自律的に構築、テスト、およびデプロイを行います。

お名前 (必須)コンテンツタイプ:サイトマップ
DevinクラウドベースのAIソフトウェアエンジニアを第一に、計画、コード、テスト、およびPRを独立して開きます。🔵Website
Replit AgentクラウドネイティブのAIエージェントは、フルスタックアプリのインブラウザー、50以上の言語を自動で構築、テスト、デプロイします。🔵Website
bolt.newAI 搭載の Web 開発者エージェント、WebContainers 経由でブラウザでフルスタックアプリを直接プロンプト、実行、編集、およびデプロイします。 ～15K+ ✨🟢GitHub
bolt.diy拡張機能とLLMの柔軟性を備えたbolt.newのコミュニティフォーク。〜12K + ◀🟢GitHub
LovableSupabase、auth、およびワンクリック展開で自然言語からフルスタックアプリ。最速のヨーロッパのスタートアップから$ 20M ARR。🔵Website
v0高品質のReact/Nextを生成するためのVercelのAIプラットフォーム。 js UI コンポーネントを自然言語から作成します。🔵Website
GitHub Copilot Workspace計画、頭脳、修復剤を備えたクラウドベースのコーディング環境。有料のコピロットプランに含まれています。🔵Website
Firebase StudioGoogleの有力クラウドベースの開発環境。🔵Website

オープンソースのコーディングエージェントフレームワーク

Section titled “オープンソースのコーディングエージェントフレームワーク”

自動コーディングエージェントの構築のためのフレームワークと研究プロジェクト。

お名前 (必須)コンテンツタイプ:サイトマップ
OpenHandsクラウドコーディングエージェントのオープンソースプラットフォームをリードし、一貫してSWE-benchにトップ。 元々 OpenDevin. ～69K+ ⭐ をオープンしました。🟢GitHub
SWE-agentGitHub の問題を取り、カスタム エージェント コンピューター インターフェイスを使用して自動的に修正します。 [NeurIPS 2024] ~19K+ ◀ 2024🟢GitHub
Open SWELangChainの非同期クラウドホスト型コーディングエージェントフレームワークは、LangGraph に Slack/Linear の統合が組み込まれています。 ～8K+🟢GitHub
Devikaオープンソースのエージェントソフトウェアエンジニア。指示、研究、およびコードを書き留めます。 Devin 代替. ~18K+ ◀🟢GitHub
AutoCodeRoverLLM と GitHub の問題解決のための欠陥ローカリゼーションを組み合わせた自動プログラムの改善。 ～2.8K+ ✨🟢GitHub
Agentlessソフトウェア開発の問題を解決するための簡単な三相アプローチ(ローカル→修理→検証)。 ~2K+ ◀🟢GitHub
Devonオープンソースのペアプログラマ SWE のコード作成、計画、および研究; Claude、GPT-4、Llama、Ollama をサポートしています。 ～3.5K+ ✨🟢GitHub

その他の注目すべきリポジトリ

Section titled “その他の注目すべきリポジトリ”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
Prompt Engineering Guide (DAIR.AI)決定的なオープンソースガイドとリソースハブ。 3M+学習者。~55K+ ◀GitHub
Awesome ChatGPT Prompts / Prompts.chat世界最大級のオープンソースのプロンプトライブラリ。 すべての主要なモデルのためのプロンプトの1000s。GitHub
12-Factor Agents生産グレードのLLMを搭載したソフトウェアを構築する原則。 〜17K + ◀GitHub
NirDiamant/Prompt_Engineering22 ハンズオンJuppyter Notebookチュートリアル。 ~3K+ ◀GitHub
Context Engineering Repositoryプロンプトエンジニアリングを超えてコンテキストデザインに移動するための第一原則のハンドブック。GitHub
AI Agent System Prompts Library生産AIコーディングエージェント(クロードコード、Gemini CLI、Cline、Aider、Rooコード)からのシステムプロンプトのコレクション。GitHub
Awesome Vibe Coding自然言語のプロンプトを介してソフトウェアを構築するための245以上のツールとリソースのキュレーションリスト。GitHub
OpenAI Cookbookプロンプト、ツール、RAG、評価のための公式レシピ。GitHub
Embedchainデータセット上にChatGPTのようなボットを作成するフレームワーク。GitHub
ThoughtSource機械思考の科学のためのフレームワーク。GitHub
PromptextトークンカウントでAIプロンプトのコードコンテキストを抽出してフォーマットします。GitHub
Price Per Token200以上のモデルでLM APIの価格を比較します。Website
OpenPawCLI ツール (CLI)npx pawmodeClaudeコードをシステムプロンプト(CLAUDE.md + SOUL.md)を人格、メモリ、38のスキルルータで生成することにより、個人アシスタントに変える。GitHub
Think Better恒久的に10構造決定フレームワーク(MECE、問題ツリー、プリモルテム)と12の認知バイアス検出器をAIアシスタントプロンプトに注入するオープンソースCLI。 三井物産GitHub

API について

Section titled “API について”

💻

オープンAI

Section titled “オープンAI”
モデルコンテンツ価格(1Mトークン当たりの入力/出力)主な特長
GPT-5.2 / 5.2 Thinking400Kの$1.75 / $14最新のフラッグシップ、90%キャッシュ割引、構成可能な推論
GPT-5.1400Kの$1.25 / $10前の世代の旗艦
GPT-4.1 / 4.1 mini / nano1Mの$2 / $8GPT-4oより最もよい非reasoningモデル、40%速くおよび80%安い
o3 / o3-pro200Kのクーポンネイティブツールを使用したモデルの解析
o4-mini200Kのコスト効率コストクラスでAIMEで最高の高速推論
GPT-OSS-120B / 20B128Kの$0.03 / $0.30ファーストオープン級モデル、Apache 2.0

主な機能: 応答 API、エージェント SDK、構造化された出力、関数呼び出し、プロンプトキャッシュ(90%割引)、バッチ API(50%割引)、MCPサポート。 プラットフォームドキュメント

Anthropic(クロード)

Section titled “Anthropic(クロード)”
モデルコンテンツ価格(1Mトークン当たりの入力/出力)主な特長
Claude Opus 4.61M(ベータ)$5 / $25最も強力で最先端のコーディングとエージェントのタスク
Claude Sonnet 4.5200Kの$3 / $15最高のコーディングモデル、61.4% OSWorld(コンピュータ使用)
Claude Haiku 4.5200Kの速い層ニアフロンティア、最速モデルクラス
Claude Opus 4 / Sonnet 4200Kの$15/$75 (オーパス)Opus: 72.5% SWE-bench、Sonnet 4 パワー GitHub Copilot

主な機能: ツールの使用、コンピュータ使用、MCP(ここで開始)、プロンプトキャッシュ、Claudeコード CLI、AWSのBedrockおよびGoogle Vertex AIで利用可能な拡張思考。 API ドキュメント

Google(ジェミニ)

Section titled “Google(ジェミニ)”
モデルコンテンツ価格(1Mトークン当たりの入力/出力)主な特長
Gemini 3 Pro Preview1Mの$2 / $12ほとんどのインテリジェントなGoogleモデル、2B +に展開 ユーザーの検索
Gemini 2.5 Pro1Mの$1.25 / $10コーディング/エージェントのタスクに最適、モデルを考える
Gemini 2.5 Flash / Flash-Lite1Mの$0.30/$1.50 · $0.10/$0.40価格パフォーマンスのリーダー

主な機能: 思考(すべての2.5 +モデル)、Google検索の接地、コード実行、ライブAPI(リアルタイムオーディオ/ビデオ)、コンテキストキャッシュ。 Google AIスタジオ

メタ(Llama)

Section titled “メタ(Llama)”
モデル建築設計コンテンツ主な特長
Llama 4 Scout109B MoE / 17B アクティブ10mの単一のH100、multimodal、開いた重量合います
Llama 4 Maverick400B MoE / 17Bアクティブ、128の専門家1MのGPT-4o、オープンウェイトをビート
Llama 3.3 70Bデュース128Kの一致Llama 3.1 405B

25以上のクラウドパートナー、ハッギングフェイス、およびインフェレンスAPIでご利用いただけます。 ロラマ

その他の注目すべきプロバイダー

Section titled “その他の注目すべきプロバイダー”
プロバイダーコンテンツサイトマップ
Mistral AIMistral 大きい 3 (675B MoE)、Devstral 2、Ministral 3. Apache 2.0。Website
DeepSeekV3.2(671B MoE)、R1(リーソン、MITライセンス)。 1Mトークンあたり$ 0.15 / $ 0.75。Website
xAI (Grok)Grok 4.1 高速: 2M コンテキスト、1M トークンあたり 0.20/$0.50 です。Website
Cohereコマンド A (111B, 256K コンテキスト), v4 を埋め込む, リランク 4.0. RAGのExcelWebsite
Together AI200以上のモデルをサブ-100msレイテンシで開く。Website
Groq~300+トークン/秒の推論を持つLPUハードウェア。Website
Fireworks AIHIPAA + SOC2 準拠の高速推論Website
OpenRouterすべてのプロバイダーから300以上のモデルの統合API。Website
Cerebrasウェーハスケールチップは、最高のトータル応答時間を実現します。Website
Perplexity AI引用符で検索認証API。Website
Amazon BedrockClaude、Llama、Mistral、Cohereと管理されたマルチモデルサービス。Website
Hugging Face InferenceAPI 経由でモデルを開くアクセスWebsite

データセットとベンチマーク

Section titled “データセットとベンチマーク”

💾

主要なベンチマーク (2024–2026)

Section titled “主要なベンチマーク (2024–2026)”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
Chatbot Arena / LM Arena6M+ ユーザは Elo レートされた対面 LLM の比較を投票します。 人間の好みのための事実上の標準。Website
MMLU-Pro14 ドメインの 12,000 以上の卒業生レベルの質問。 NeurIPS 2024スポットライト。GitHub
GPQA448 “Google-proof” STEMの質問;非専門家のバリデータは34%だけ達成します。arXiv
SWE-bench Verified実世界GitHubの問題解決のための人間検証済み500-taskサブセット。Website
SWE-bench Proプロのレポス41で1,865タスク。ベストモデルのみ〜23%。Leaderboard
Humanity’s Last Exam (HLE)2,500人の専門家が寄せた質問;トップのAIは10～30%しか得ません。Website
BigCodeBench7つの領域にわたって1,140のコーディングタスク;AIは、~35.5%対97%の人間の成功を達成します。Leaderboard
LiveBench頻繁に更新された質問と合わせ抵抗力がある。Paper
FrontierMath研究レベルの数学;AIは問題の~2%だけを解決します。研究開発
ARC-AGI v2流体の知能を測定する抽象的な推論。研究開発
IFEvalフォーマット/コンテンツの制約による指示フォロー評価。arXiv
MLE-benchKaggle-styleタスクによるOpenAIのMLエンジニアリング評価。GitHub
PaperBench20枚のICML 2024用紙をゼロから再現するAIの能力を評価します。GitHub

リーダーボードとメタベンチマーク

Section titled “リーダーボードとメタベンチマーク”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
Hugging Face Open LLM Leaderboard v2MMLU-Pro、GPQA、IFEval、MATHのオープンモデルを評価します。Leaderboard
Artificial Analysis Intelligence Index v310件の評価を集計します。Website
SEAL by Scale AISWE-bench Pro およびエージェント評価をホストします。Leaderboard

プロンプトと指示データセット

Section titled “プロンプトと指示データセット”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
P3 (Public Pool of Prompts)T0 と類似したモデルを訓練するために使用される 270 + NLP タスク用のプロンプトテンプレート。HuggingFace
System Prompts Dataset944 システム エージェントのワークフローのためのプロンプト テンプレート (by Daniel Rosehill, Aug 2025).HuggingFace
OpenAssistant Conversations (OASST)161,443 のメッセージで 35 言語 461,292 品質評価.HuggingFace
UltraChat / UltraFeedback整列訓練のための大規模な合成指示と設定データセット。フォグレース
SoftAge Prompt Engineering Datasetベンチマーク・プロンプト・パフォーマンスのための10のカテゴリにわたる1,000の多様なプロンプト。フォグレース
Text Transformation Prompt Libraryテキスト変換プロンプトの包括的なコレクション(2025年5月)。フォグレース
Writing Prompts~300K 人間が語るストーリーは、r/WritingPrompts のプロンプトと組み合わせました。Kaggle
Midjourney PromptsMidJourneyの公開DiscordからスクレイピングされたテキストプロンプトとイメージURL。HuggingFace
CodeAlpaca-20k20,000 プログラミングの命令出力の組。HuggingFace
ProPEX-RAGRAGワークフローにおける迅速な最適化のためのデータセット。フォグレース
NanoBanana Trending Promptsエンゲージメントによってランク付けされたX/Twitterから1,000以上のキュレーションされたAIイメージプロンプト。GitHub

赤いチーム化と分散データセット

Section titled “赤いチーム化と分散データセット”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
HarmBench標準、コンテキスト、著作権、およびマルチモーダルカテゴリにわたる有害な行動510。Website
JailbreakBench100つのプロンプトでジェイルブレイクするための堅牢性ベンチマークを開きます。研究開発
AgentHarm110 の悪意のあるエージェントのタスクは、11 の有害カテゴリを渡します。arXiv
DecodingTrust243,877は、8つの視点で、信頼を評価するよう求めています。研究開発
SafetyPrompts.com50以上の安全/赤味データセットを追跡するアグリゲーター。Website

モデル

Section titled “モデル”

🧠

フロンティアモデル (2025-2026)

Section titled “フロンティアモデル (2025-2026)”
モデルプロバイダーコンテンツ重要な強さ
GPT-5.2オープンAI400Kの総合知能, 100% AIME 2025
Claude Opus 4.6アンソロフィック1M(ベータ)コーディング、エージェントタスク、拡張思考
Gemini 3 Proサイトマップ1Mの#1 LMArena(〜1500 Elo)、マルチモーダル
Grok 4.1ツイート ツイート2Mの#2 LMArena (1483 Elo), 低幻覚
Mistral Large 3ミストラルAI256Kの最高のオープン重量(675B MoE / 41Bアクティブ)、Apache 2.0
DeepSeek-V3.2イマラチオ128Kの最高値(671B MoE/37Bアクティブ)、MITライセンス
Llama 4 Maverickログイン1MのGPT-4o (400B MoE/17B アクティブ) をビートします。, 開いた重量

Reasoning モデル

Section titled “Reasoning モデル”
モデル主細部
OpenAI o3 / o3-pro87.7% GPQAダイヤモンド。 ネイティブツールの使用。
OpenAI o4-miniビジュアル推論によるコストクラスで最高のAIME。
DeepSeek-R1 / R1-0528開いた重量、RL-trained。 AIME 2025の87.5%。 MITライセンス
QwQ (Qwen with Questions)32B推論モデル。 Apache 2.0 の R1と比べる
Gemini 2.5 Pro/Flash (Thinking)構成可能な思考予算で作り付けの推論。
Claude Extended Thinking目に見えるチェーン・オブ・トゥードおよび用具の使用を用いる雑種のモード。
Phi-4 Reasoning / Plus14B 推論モデルは、はるかに大きいモデルをライバル. 開いた重量。
GPT-OSS-120BOpenAIのOpen-weightとCoT。O4-miniとの近並み。 Apache 2.0 の

注目のOpen Sourceモデル

Section titled “注目のOpen Sourceモデル”
モデルプロバイダー主細部
Qwen3-235B-A22BAlibabaのフラッグシップMoE。強い推論/コード/多言語。 Apache 2.0 の HuggingFaceでダウンロードしたほとんどの家族。
Gemma 3サイトマップ270M〜27B。 多項。 128K コンテキスト。 140以上の言語
OLMo 2/3アレンAI完全オープン(データ、コード、重量、ログ)。 OLMo 2 32B は GPT-3.5 を上回ります。Apache 2.0 です。
SmolLM3-3B抱擁の顔外形Llama-3.2-3B. 二重モード推論。 128K コンテキスト。
Kimi K2ムーンショットAI32Bアクティブ。 開いた重量。 符号化/アッセンシャル使用のために調整される。
Llama 4 Scoutログイン109B MoE/17B アクティブ 10Mトークンコンテキスト。 単一のH100に合います。

コード特化モデル

Section titled “コード特化モデル”
モデル主細部
Qwen3-Coder (480B-A35B)69.6% SWE-bench — オープンソースのコーディングのためのマイルストーン。 256K コンテキスト。 Apache 2.0 の
Devstral 2 (123B)72.2% SWE-bench 検証済み。 7x は、Claude Sonnet よりも費用対効果が高い。
Codestral 25.01Mistralのコードモデル。 80以上の言語 フィル・イン・ザ・ミドルのサポート
DeepSeek-Coder-V2236B MoE / 21B アクティブ。 338 プログラミング言語。
Qwen 2.5-Coder7B/32B. 92 プログラミング言語. 88.4% HumanEval . Apache 2.0 .

ファウンデーションモデル(歴史的参照)

Section titled “ファウンデーションモデル(歴史的参照)”

これらのモデルは、重要な概念を確立しましたが、実用的用途に大きく重点を置いています。

モデルプロバイダーニュース
GLM-130BTsinghuaの特長オープンバイリンガル英語/中国語LLM (2023)
Falcon 180Bツイート大型オープンジェネレーションモデル (2023)
Mixtral 8x7BミストラルAIオープンモデルのための先駆的なMOEアーキテクチャ (2023)
GPT-NeoX-20Bエリザタイ初期オープンオートレグレッシブLLM
GPT-J-6Bエリザタイ初期開口腔言語モデル

AIコンテンツ検出器

Section titled “AIコンテンツ検出器”

🔎

一流のコマーシャルの探知器

Section titled “一流のコマーシャルの探知器”
お名前 (必須)精度:主な特長サイトマップ
GPTZero要求される99%10M+ ユーザ, #1 に G2 (2025). GPT-4/5、Gemini、Claude、Llamaを検出します。 無料でご利用いただけます。Website
Originality.ai98-100%(ピアレビュー)一貫して最も正確に評価される。 AI検出+盗作+事実チェックを組み合わせる。 から $14.95/月.Website
Turnitin AI Detection修正されていないAIテキストの98% +アカデミーでドミナント。 AIバイパス/ヒューマナイザー検出開始(Aug 2025) 機関的なライセンス。Website
Copyleaks要求される99%+30以上の言語でAIを検出するエンタープライズツール LMS の統合。Website
Winston AI99.98% 請求スキャンされた文書、AIのイメージ/deepfakeの検出のためのOCR。 11言語Website
Pangram Labs99.3%(カラー2025)COLING 2025の共有タスクで最も高いスコア。 “humanized” テキストの 100% TPR。 97.7% 広告主の堅牢性。Website

自由および研究の探知器

Section titled “自由および研究の探知器”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
Binoculars2つのLLM間の交差perplexityを使用してオープンソースの研究の探知器。arXiv
DetectGPT / Fast-DetectGPT元のテキストとパーチャネーションのログ確率を比較する統計手法。arXiv
Openai DetectorAI-writtenテキスト(OpenAIディテクタPythonラッパー)を示すAI分類器[GitHub]
Sapling AI Detector無料のブラウザベースの検出器(最大2,000文字)。 いくつかの研究で97%の精度。Website
QuillBot AI Detector無料、サインアップは必要ありません。Website
Writer AI Content Detector色分けされた結果が付いている自由な用具。Website
ZeroGPT複数の学術研究で評価される普及した自由な探知器。Website

透かしのアプローチ

Section titled “透かしのアプローチ”
お名前 (必須)コンテンツサイトマップ
SynthID (Google DeepMind)統計トークンサンプリングによるAIテキスト、画像、音声の透かし。 Google製品に展開Website
OpenAI Text Watermarking2025年(昭和20年)に実験を続けた。 研究は、脆弱性の懸念を示しています。実験実験

重要な洞窟: 検出器は100%の正確さを主張しません。 混合された人間/AI のテキストは検出しにくいまま (50-70% の正確さ)。 主軸の堅牢性は大きく変化します。 AI検出市場は、~$2.3B (2025) から $15B に 2035 で成長する予定です。

出版書籍

Section titled “出版書籍”

📖

プロムトエンジニアリング

Section titled “プロムトエンジニアリング”
タイトル著者(s)パブリッシャーカレンダー
Prompt Engineering for LLMsジョン・ベリーマン&アルバート・ジーグラーオレイリー2024
Prompt Engineering for Generative AIジェームズ・フェニックス&マイク・テイラーオレイリー2024
Prompt Engineering for LLMsトーマス・R・カルドウェル独立した2025

LLMアプリケーション開発

Section titled “LLMアプリケーション開発”
タイトル著者(s)パブリッシャーカレンダー
AI Engineering: Building Applications with Foundation Modelsチップハイヤーオレイリー2025
Build a Large Language Model (From Scratch)セバスチャン・ラシュカマンニング2024
Building LLMs for Productionルイ・フランソワ・ブチャード&ルーイ・ピーターズオレイリー2024
LLM Engineer’s Handbookポール・イウスチン&マキシム・ラボンヌパックト2024
The Hundred-Page Language Models Bookアンドリ・ブルコフ自己出版2025

AIエージェント

Section titled “AIエージェント”
タイトル著者(s)パブリッシャーカレンダー
Building Applications with AI Agentsマイケル・アルバダオレイリー2025
AI Agents and Applicationsロベルト・インファンテマンニング2025
AI Agents in Actionミケラルランハムマンニング2025

生産・信頼性・セキュリティ

Section titled “生産・信頼性・セキュリティ”
タイトル著者(s)パブリッシャーカレンダー
LLMs in Productionクリストファー・ブランソー&マシュー・シャープマンニング2025
Building Reliable AI Systemsラッシュシャハイマンニング2025
The Developer’s Playbook for LLM Securityスティーブ・ウィルソンオレイリー2024

コース

Section titled “コース”

👩‍🏫

ショートコース

Section titled “ショートコース”

大学・プラットフォームコース

Section titled “大学・プラットフォームコース”

無料プラットフォームコース

Section titled “無料プラットフォームコース”

進学コース

Section titled “進学コース”

チュートリアルとガイド

Section titled “チュートリアルとガイド”

📚

公式プロバイダーガイド

Section titled “公式プロバイダーガイド”

コミュニティと独立したガイド

Section titled “コミュニティと独立したガイド”

ビデオ

Section titled “ビデオ”

🎥

コミュニティ

Section titled “コミュニティ”

🤝

Discord サーバー

Section titled “Discord サーバー”
  • プロンプトを学ぶ — 40,000人以上 コース、ハッカソン、HackAPromptの競争との最も大きいPEの分解。
  • PromptsLab Discordの検索結果 - コミュニティ
  • ミッドジャーニー — 1M+会員 テキスト・ツー・イメージのプロンプト共有のための第一次ハブ。
  • OpenAIの記録 — GPTs、Sora、DALL-E、API のヘルプのためのチャネルとの公式コミュニティ。
  • 人類学の記録 — AI開発のコラボレーションのための公認クラウデコミュニティ
  • 抱擁の表面のdiscord — モデルディスカッション、ライブラリサポート、コミュニティイベント。
  • フローGPT — 33K+会員 ChatGPT、DALL-E、安定した拡散、Claude を渡る 100K+ プロンプト。

レッドディット

Section titled “レッドディット”

フォーラムとプラットフォーム

Section titled “フォーラムとプラットフォーム”

GitHub 組織

Section titled “GitHub 組織”

🔬 自動研究開発・自己改善エージェント

Section titled “🔬 自動研究開発・自己改善エージェント”

自動同期 素晴らしいオートリサーチ ・最終同期:2026-10-03

一般購入者

Section titled “一般購入者”
  • kayba-ai/再帰的改善 — エージェントが実行トレースをキャプチャし、失敗パターンを分析し、ターゲットを絞った修正を継続または逆転させた評価を適用する、再帰的自己改善フレームワーク。
  • vukrosic/自動研究 — Docs 専用の制御面で、自動的な AI 研究ラボ — ヒューマンディレクションとエージェントの実行のためのファイルベースの動作モデル。
  • uditgoenka/オートリサーチ — Claudeコードは、ソフトウェア、ドキュメント、セキュリティ、出荷、デバッグ、その他の測定可能な目標のための再利用可能なループにAutoresearchを一般化するスキルです。
  • leo-lilinxiao/codex-autoresearchの特長 — 再開サポート、実行中のレッスン、オプションの並列実験、およびモード固有のワークフローによるCodexネイティブオートリサーチスキル。
  • junjunjunbong/研究ループ — コードックスとクロードコードのAutoresearch-style Agent のスキルは、決定的なランナー、計画ハッシュの承認、分離されたGitのワークツリー、定性メトリック評価、および付随する実験レジャーです。
  • xieyulai/ステア — コーディングエージェントがトレーニングコードを編集し、タスク、スコアラー、エビデンスが固定される間、ラウンドを実行するための準拠実験フレームワーク。
  • SeeleAI/歯 — ダッシュボード・ファースト・クロード・コードとコードックス・ランタイム(Autoresearch)、耐久性のあるラン、ロックされたワークアイテム、可視式レジャー、およびレビュー可能な評決。
  • supratikpm/ジュミニオートリサーチ — Gemini CLI は、任意の測定可能な目標に自動検索を一般化します。 Gemini-native: ループ内のライブ検証ソースとして Google Search の接地を使用して、—yolo —prompt と 1M トークンコンテキストを介して真のヘッドレス一晩モード。 また、.agents/skills/を介してAntigravity IDEで動作します。
  • davebcn87/pi-autoresearch — pi 拡張プラス 永続実験ループ、ライブメトリック、自信トラッキング、および再開可能なオートリサーチセッション用のダッシュボード。
  • drivelineresearch/autoresearch-claudeコード — クロードコードプラグイン/スキルポート pi-autoresearch, クリーンな実験ループワークフローとコンクリートバイオメカニクスのケーススタディで.
  • Greyhaven-ai/autocontextの特長 — リピートされたエージェントの改善のためのクローズドループ制御面、評価、永続的な知識、段階的な検証、およびより安いローカルランタイムへのオプション蒸留。
  • ネクプットン/アックス —AIのコーディングエージェントのためのローカルレトロなループ:セッショントレースをキャプチャし、提案に繰り返し摩擦を回し、実験として受け入れられた修正を追跡します。
  • jmilinovich/ゴルムド — autoresearch を一般化 GOAL.md エージェントが最初に、最適化できる前に測定可能なフィットネス機能を構築しなければならない再投稿のためのパターン。
  • james-s-tayler/lazy-developer — Claude Code は、GOAL.md をエンジンとして使用し、最適化の目標(カバー、テストスピード、ビルドスピード、複雑性、LOC、パフォーマンス)の優先的な順序で自動検索をオーケストするスキルです。 スタンドアローンとラルフモードのマルチインスタンスの実行をサポートします。
  • 可変的な州-inc/autoresearch-at-home — 実験の主張、共有されたベストコンフィグの同期、仮説の交換、および複数の単一GPUの代理店を渡るswarm-styleの調整を加える上流オートレsearchの共同フォーク。
  • zkarimi22/autoresearch-anything — autoresearch を一般化 測定可能なメトリック — システムプロンプト、API パフォーマンス、ランディングページ、テスト スイート、設定 チューニング、SQL クエリ。 「それを測定できるなら、それを最適化することができます」
  • Entrpi/autoresearch どこでも — ハードウェアの設定を自動検出し、ループを開始するクロスプラットフォーム拡張。 オートリサーチの「接着剤と一般化」の半分。
  • ShengranHu/ADASの特長 — エージェントシステムの自動設計 — ICLR 2025. リリース コードでそれらをプログラミングすることにより、新しいエージェントアーキテクチャを発明するメタエージェント。
  • MaximeRobeyns/自分自身_改善_プログラミング_エージェント — サインイン: 自己改善のコーディング 独自のコードベースを編集するエージェント。 ICLR 2025 ワークショップ用紙は、コーディングベンチマークの足場レベルの自己改善を実証します。
  • peterskoett/自己改善の試薬 — リフレクションとメタ学習サイクルを備えた代替自己改善エージェントアーキテクチャ。
  • メトオートアイ/HGM — Huxley-Gödelマシン コーディングエージェントは、メタレベルの最適化によるSWE-benchのパフォーマンスに自己改善を適用します。
  • ゲパアイ/ゲパ — GEPA(ジェネティック・パレット) — ICLR 2026 経口. ベンチマークの RL (GRPO) を出力する反射プロンプトの進化。 自然な言語反射を使用して任意のメトリックに対して任意のテキストパラメータを最適化します。
  • sendient-agi/エボスキル — コーディングエージェントの自動化されたスキルの発見: 再利用可能なスキルとベンチマークに対する失敗した軌跡からのプロンプトを進化させ、Claudeコード、Codex CLI、OpenCode、OpenHands、Gooseをサポートしています。
  • MrTsepa/自動車 — GEPA-inspired オートリサーチ: ミュートコード戦略、ヘッドツーヘッドの評価、Elo/Bradley-Terry によるレート、Pareto フロントからのブランチ。 エージェントは、ターゲットのミューテーションにマッチトを読み込みます。 クロードコードのスキルとして機能します。
  • HKUDS/クローチーム — エージェントは、Autoresearch のインテリジェンスをスモード — 並列 GPU 研究の方向をスモールドし、エージェント全体で作業を分散し、結果を集計します。
  • オーケストラ・リサーチ/AI-リサーチ-SKILLs — 2ループアーキテクチャ(内部最適化+外部合成)によるオートリサーチオーケストレーションを含む包括的なスキルライブラリ。
  • WecoAI/aidemlの特長 — アディッド: ツリーリサーチ ML エンジニアリングエージェントは、反復コード生成と評価でモデル性能を自律的に向上させます。
  • Weco.ai(ウィコ) — ウェコー: 保守性、実験追跡、管理された実行による AIDE 用のクラウドプラットフォーム — オートリサーチ ループを生成します。

研究・エージェントシステム

Section titled “研究・エージェントシステム”
  • 目指すラボ/AutoResearchClaw — 文献レビュー、実験、分析、ピアレビュー、およびペーパードラフトにトピックを回すエンドツーエンドの研究パイプライン。 オートリサーチよりも広いが、同じ系統で明らかに。
  • OpenLAIR/dr クロー — シーケンシャル・アイデア・ツー・ペーパー・パイプラインおよび統合された自動調査用具のパックが付いているオープンソースの研究のワークスペース。
  • OpenRaiser/ナノリサーチ — 実験を計画し、コードを生成し、ローカルまたはSLURMでジョブを実行し、実際の結果を分析し、それらの出力に基づいた論文を書き込みます。
  • カストアーク/アーク — アーク(自動研究キット): アイデア + 会場 → ペーパーパイプラインオーケティング 6 エージェント — 提案分析、文献検索、Slurm 実験、LaTeX ドラフト、反復的なピアレビュー。 CLI、Webダッシュボード、またはTelegramを介して制御。
  • wanshuiyin/Auto-claudeコード調査眠り — クロードコードやその他のエージェントのMarkdown-firstリサーチワークフローで、自律的な文献レビュー、実験、ペーパー反復、クロスモデルの批評を中心にした。
  • skyllwt/AutoSciの特長 — カルパシーのLM-Wikiビジョンを実現し、クロードコード上に構築されたWiki中心のフルライフサイクルリサーチプラットフォーム。 20以上のスキルは、フルループをカバーします:ingest → ideate →ノベルティチェック → 実験設計 / 実行 / eval → 論文執筆. 研究状態は、インタラクティブなグラフで構造化されたナレッジwikiに住んでいます。
  • シビルリサーチチーム/AutoResearch-SibylSystem — Claudeコード上に構築された完全自動AI科学者、explicit AutoResearch lineage、マルチエージェント研究反復、GPU実験実行、および自己進化する外部ループ。
  • wjc2830/Easy-Auto研究用DeepLearning — 6つのロール、バージョンアップされた実験、エビデンスチェック完了を横断するオートリサーチスタイル、人間によるディープラーニング・ループを実行するクロード・コード・スキル。
  • eimenhmdt/自動車研究者 — 科学的なワークフローを自動化するための早期オープンソースパッケージ。現在、文学レビューの生成を中心に、より広範な自律的な研究に向けた包括的に取り組んでいます。
  • ハイパースペクタイ/アジ — 自律的なエージェントが実験を実行し、ゴシップ検索を行い、CRDTのリーダーボードを維持し、複数の研究領域を横断するGitHubへのアーカイブ結果を記録する、分散型、ピアツーピアリサーチネットワーク。
  • ヒト・エージェント・社会/CORAL — コーラル: オープンエンドの発見のための自動マルチエージェントの進化(arXiv:2604.01658)。 永続的な記憶、非同期の実行、およびハートビートベースの介入を含む長期にわたるエージェント。10数学/アルゴリズム/システムタスクのSOTA。
  • サカナAI/AI科学者 — AI科学者: 完全な自動科学の発見のための最初の広範囲システム。 アイデアの生成から、人間の監理を最小限にとりまとめた論文執筆まで。
  • SakanaAI/AI科学者v2 — ワークショップレベルの自動科学的発見は、有能なツリー検索による。 テンプレートの依存性を v1 から削除し、研究領域全体で一般化します。
  • AweAI-Team/アイ・サイエンティスト — アイサイエンティスト: 階層的なオーケストレーションとFile-as-Busのコーディネートで長時間水平なML研究ラボ — ワークスペースファイルは記録の耐久性のあるシステムとして機能します。 オートノームースペーパーリプロダクション(PaperBench)と競争スタイルのMLE-Benchの反復ループを固定された計算/時間予算下に移動します。 ()arXiv 2604.13018の特長)
  • HKUDS/AI研究者 — NeurIPS 2025紙。 エンドツーエンドの研究自動化:仮説 → 実験 → 原稿 → ピアレビュー. 生産バージョン ノビックス・サイエンス.
  • openags/オートリサーチ — オープンAGS: 全研究ライフサイクルにおけるAIエージェントのチームをオーケスト―リットレビュー、仮説生成、実験、原稿執筆、ピアレビュー。
  • SamuelSchmidgall/エージェントラボラトリー — エンドツーエンドの自律的な研究ワークフロー: アイデア → 文献レビュー → 実験 → レポート。 autonomous および co-pilot モードを両方支えて下さい。
  • エージェントRxiv — エージェント・ラボがプレプリント・サーバーを共有し、互いに作業を反復的に構築する共同自律的な研究フレームワーク。
  • JinheonBaek/研究エージェント — LLMを用いた科学文献の反復的研究アイデアの生成。 マルチエージェントのレビューとフィードバックループ。
  • du-nlp-lab/MLR-コピロー — 自動ML研究フレームワーク — アイデアを生成し、実験を実施し、結果を分析します。
  • MASWorks/ML-エージェント — 自律的なMLエンジニアリングのためのLMMエージェントの補強 試行錯誤からモデル性能を向上
  • PouriaRouzrokh/Latteレビュー — ローコード Python パッケージ 自動体系的な文献レビュー AI搭載エージェントによる
  • LitLLM/LitLLMの特長 — RAGを用いたAIを用いた文献レビューアシスタントは、学術ライティングにおける正確かつ適切に構成された関連作業セクションで役立っています。
  • エージェントラボ — 三相研究パイプライン: 文学レビュー → 実験 → レポート作成、各フェーズの専門エージェント。
  • ハッピーハッピー・ジュン/ライティング・ドライブ・オートリサーチ — Autoresearch スタイルのハーネスは、最初の分から提出された紙を保持し、その草案のクレームからすべての実験を駆動し、変更→測定→検証→修正をループします。 第1位に ラルフソン@ICML 2026 autonomous-researchハッカソン。
  • オートリサーチ工場/アゴン — エンドツーエンドのリサーチオーケストレーターが1つのコーナーストーンの原則、Prompt Economy(再利用可能なループ、ワンオフプロンプトではなく)、5つの支持ルールに基づいて構築された。10以上の懲戒律を横断する科学者/コーダ/オーディオターループを実行し、オートリサーチとして同じ再利用可能なループは、完全な研究プログラムにスケールアップしました。

プラットホームの港及びハードウェア フォーク

Section titled “プラットホームの港及びハードウェア フォーク”
  • gianfrancopiana/openclaw自動研究 — pi-autoresearchのOpenClawポート;統計的な自信のスコアリングと任意の最適化ターゲットのための自律実験ループ。
  • miolini/autoresearch-macos(ミオリンリ) — オリジナルのループ形状を維持しながら、Apple Silicon / MPSの上流オートリサーチを適応させる、広く採用されたmacOSフォーク。
  • trevin-creator/autoresearch-mlxの — MLX ネイティブ Apple シリコン ポートは、上流の固定ウィジェットを維持します。 val_bpb PyTorch/CUDA の依存性を完全に除去する間ループ。
  • jsegov/autoresearch-win-rtx ディレクティブ — Windows ネイティブ RTX フォークは、 NVIDIA GPU を消費し、 明示的な VRAM の床と実用的なデスクトップのセットアップ パスに焦点を当てています。
  • iii-hq/n-オートリサーチ — 構造化された実験追跡、適応検索戦略、クラッシュリカバリ、および古典的な周りのクエリ可能なオーケストレーションを備えたマルチGPUオートリサーチインフラストラクチャ train.py ループ。
  • lucasgelfond/autoresearch-webgpu — エージェントがトレーニングコードを生成し、実験をブラウザ/WebGPU ポートで実行し、結果を Python の設定なしでループに戻します。
  • tonitangpotato/autoresearch-engram(インスタグラム) — フォークと 持続的な認知メモリ — 実験の継続性を向上させるためのクロスセッションの知識の周波数重み付け検索。
  • Colab/Kaggle T4ポート — T4 GPU(Google Colab / Kaggle)のオートリサーチをゼロコストとゼロローカルセットアップで適応させます。 キーの変更: Flash Attention 3 → PyTorch SDPA, H100 だけカーネル依存性を削除します。.
  • ArmanJR-Lab/自動車研究 — ジェットソン AGX Orin ポートと AGX Orin ポート ディレクター — ローカルミニマをエスケープするためにループにノベルティ(arxiv papers + DeepSeek Reasoner)を注入する「創造的ディレクター」として機能するGoバイナリ。 複数の実験比較(ベースライン対取締役ガイド付き)を、詳細なスタイル分析で含める。

ドメイン固有の適応

Section titled “ドメイン固有の適応”
  • mattprusak/autoresearch ジェネレーション — 構造化されたプロンプト、アーカイブ ガイド、ソース チェック、および vault ワークフローを使用して、自動検索 パターンを Genealogy に適用し、家族履歴の研究を拡張および検証します。
  • ArchishmanSengupta/オートボイス - Vapi、最小限のAI、およびElevenLabsを渡る声AIの代理店を堅くするために、広告主プラスの逆転のプロンプト編集を使用して下さい。
  • chrisworsey55/atlas-gicの特長 — Autoresearch は、モデルロスの代わりに、シャープレシオをロールする際のプロンプトとポートフォリオオーケストレーションを最適化し、取引エージェントに自動逆転するループを適用します。
  • RightNow-AI/オートキャネル — Autoresearch ループを GPU カーネルの最適化: プロファイルのボトルネック、 1 つのカーネルの編集、ベンチマークの保存、または再変換、繰り返します。
  • ElliotXie/オートジーム — autoresearch のキーキーキーキーキーキーキーキーを CPU 側科学ソフトウェアに反映するマルチエージェントフレームワーク: ターゲット関数をプロファイルし、1 つの最適化候補を生成し、元の出力を保存しながら速度のベンチマークを生成し、保存または反転、繰り返します。
  • エージェント分析/オートリサーチ成長 — 分析スナップショットと測定された実験結果を使用して、ランディングページ位置とA/Bテスト候補に自動検索を適用して、その後のラウンドをシードしました。
  • Rkcr7/autoresearch-sudoku — AIエージェントが反復的に書き直し、Rust sudoku ソルバーをベンチマークするオートリサーチワークフローを強化し、最終的にはハードベンチマークセットで大手のヒューマンビルト ソルバーをベットする。
  • jeongph/autospecの — 自然言語のビジネスルールを読み取り、キープまたは逆転ループを介してテストで春のブートサービスを自律的に構築します。 Gradle ビルド + JUnit XML で評価。 119 行のスケルトンから 950 行まで 5 サイクルで評価。
  • vlasenkoalexey / tpu の_パフォーマンス_オートリサーチ_ウィキ — v6e ハードウェア上の TPU モデルのパフォーマンス (MFU / tokens-per-sec) に autoresearch keep-or-revert ループを適用します。XProf MCP サーバーを介して各実行をプロファイルし、実験ごとに 1 つのモデル・コード変更を行い、測定された MFU に対して保持または変換します。 ドメインの知識と経験ごとの最適化のトレースのためのカルパシースタイルのLM wikiでループをペアリングします。Llama3-8BとQwen3-8Bは、JAXとtorchaxレーンを横断したケーススタディを含みます。

評価とベンチマーク

Section titled “評価とベンチマーク”
  • スナップスタンフォード/MLAgentBench — ML 実験タスクで AI エージェントを評価するための Benchmark スイート。 CIFAR-10からBabyLMへの13のタスク。
  • OpenAI/mleベンチ — OpenAI のベンチマークは、ML エンジニアリングでどれだけのAIエージェントが実行されるかを測定します。
  • チェンホイ/mlrbench — MLR-Bench:オープンエンドML研究に関するAIエージェントの評価 NeurIPS/ICLR/ICML ワークショップの 201 タスク。
  • gersteinlab/MLベンチ — リポジトリレベルのコードでMLタスクのLMやエージェントを評価します。
  • THUDM/エージェントベンチ — LLM-as-Agent の評価のための包括的なベンチマークは、8つの異なる環境で評価されています。 ICLR 2024の特長

関連するリソース

Section titled “関連するリソース”

貢献する方法

Section titled “貢献する方法”

このリストへの貢献を歓迎します! ご協力のほどよろしくお願い申し上げます。 貢献ガイドライン。 これらのガイドラインは、あなたの貢献が私たちの目的と一致し、品質と関連性のために私たちの基準を満たすことを確実にするのに役立ちます。

探しているもの:

  • 高品質の紙、ツール、またはリソースの簡単な説明で、なぜ彼らが重要であるか
  • 既存のエントリ(壊れたリンク、古い情報)の更新
  • 星数、価格設定、またはモデル詳細の修正
  • 翻訳とアクセシビリティの改善

品質規格:

  • すべてのツールは積極的に維持されるべきです(過去6か月以内に更新)
  • 論文は、ピアレビューの会場から、または重要なコミュニティの採用を持っている必要があります
  • データセットは一般にアクセス可能である
  • リソースが貴重である理由を説明する一行の説明を必ず含めてください。

このプロジェクトにご協力いただきありがとうございました!

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