5,777 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Search personal knowledge bases, notes, docs, and meeting transcripts locally using qmd — a hybrid retrieval engine with BM25, vector search, and LLM reranking. Supports CLI and MCP integration.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Configure and use Honcho memory with Hermes -- cross-session user modeling, multi-profile peer isolation, observation config, dialectic reasoning, session summaries, and context budget enforcement. Use when setting up Honcho, troubleshooting memory, managing profiles with Honcho peers, or tuning observation, recall, and dialectic settings.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Delegate coding to OpenHands CLI (model-agnostic, LiteLLM).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Migrate a user's OpenClaw customization footprint into Hermes Agent. Imports Hermes-compatible memories, SOUL.md, command allowlists, user skills, and selected workspace assets from ~/.openclaw, then reports exactly what could not be migrated and why.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Fast tokenizers optimized for research and production. Rust-based implementation tokenizes 1GB in <20 seconds. Supports BPE, WordPiece, and Unigram algorithms. Train custom vocabularies, track alignments, handle padding/truncation. Integrates seamlessly with transformers. Use when you need high-performance tokenization or custom tokenizer training.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Build leveraged buyout models in Excel — sources & uses, debt schedule, cash sweep, exit multiple, IRR/MOIC sensitivity. Pairs with excel-author. Use for PE screening, sponsor-case valuation, or illustrative LBO in a pitch.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Hyperliquid market data, account history, trade review.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Debug REST/GraphQL APIs: status codes, auth, schemas, repro.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Free meta-search via SearXNG — aggregates results from 70+ search engines. Self-hosted or use a public instance. No API key needed. Falls back automatically when the web search toolset is unavailable.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Pixel art w/ era palettes (NES, Game Boy, PICO-8).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
>
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
High-level PyTorch framework with Trainer class, automatic distributed training (DDP/FSDP/DeepSpeed), callbacks system, and minimal boilerplate. Scales from laptop to supercomputer with same code. Use when you want clean training loops with built-in best practices.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Large Language and Vision Assistant. Enables visual instruction tuning and image-based conversations. Combines CLIP vision encoder with Vicuna/LLaMA language models. Supports multi-turn image chat, visual question answering, and instruction following. Use for vision-language chatbots or image understanding tasks. Best for conversational image analysis.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Managed vector database for production AI applications. Fully managed, auto-scaling, with hybrid search (dense + sparse), metadata filtering, and namespaces. Low latency (<100ms p95). Use for production RAG, recommendation systems, or semantic search at scale. Best for serverless, managed infrastructure.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Generate real meme images by picking a template and overlaying text with Pillow. Produces actual .png meme files.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Optimizes transformer attention with Flash Attention for 2-4x speedup and 10-20x memory reduction. Use when training/running transformers with long sequences (>512 tokens), encountering GPU memory issues with attention, or need faster inference. Supports PyTorch native SDPA, flash-attn library, H100 FP8, and sliding window attention.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Shop.app: product search, order tracking, returns, reorder.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Expert guidance for Fully Sharded Data Parallel training with PyTorch FSDP - parameter sharding, mixed precision, CPU offloading, FSDP2
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Zero-install localhost tunnels over SSH via Pinggy.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
OSINT username search across 400+ social networks. Hunt down social media accounts by username.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Shopify Admin & Storefront GraphQL APIs via curl. Products, orders, customers, inventory, metafields.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use the mcporter CLI to list, configure, auth, and call MCP servers/tools directly (HTTP or stdio), including ad-hoc servers, config edits, and CLI/type generation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。