shareAI-lab/learn-claude-code

出典
GitHub
初登場日
分野
エージェント
GitHubスター数
76,981
主な言語
Python
ウェブサイト
learn.shareai.run (新しいタブで開きます)

外部のオープンソース リポジトリを紹介するページです。HDATFの製品ではありません。

shareAI-lab/learn-claude-code

何をするか

bashさえあればよいという考えに基づき、Claude Codeのような小さなagent harnessをPythonでゼロから作るチュートリアルです。agencyはモデルから生まれ、harnessはモデルが環境の中で行動できるようにするものだと説明しています。

ATFへの役立ち方

Harnessもモデルを囲む実行レイヤーであるため、参考になります。小さく段階的に作っていく構成は、新しいエンジニアにharnessの構成要素を説明する際に比較する価値があります。

ライセンス

MIT 寛容なライセンスです。著作権表示を残せば商用利用と改変ができます。

同じ分野のリポジトリ

  • code-yeongyu/oh-my-openagent
    promptにキーワードを付けると動く、AI coding agent向けのorchestrationプロジェクトで、TypeScriptで書かれています。READMEの抜粋では複数モデルによるコーディング作業とメモリシステムに触れていますが、その他の説明はわずかです。
  • x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
    多くのAI製品のシステムプロンプト、内部ツールの定義、AIモデルの情報を集めたリポジトリです。Claude Code、Cursor、Devin AI、Manus、NotionAI、Perplexity、v0などが含まれます。
  • daytonaio/daytona
    Daytonaは、AIが生成したコードとagent workflowを隔離されたsandboxで実行するランタイムで、sandboxごとにカーネル、ファイルシステム、ネットワークスタックを持ち、SDK、API、CLIで操作します。この公開リポジトリはもう保守されていません。
  • bytedance/UI-TARS-desktop
    二つのプロジェクトからなるマルチモーダルagentスタックです。Agent TARSはMCP toolとともにGUI agentとビジョンの機能をターミナル、コンピューター、ブラウザで使えるようにし、UI-TARS DesktopはUI-TARSモデルでローカルやリモートのコンピューターとブラウザを操作します。
  • MiroMindAI/MiroThinker
    MiroThinkerは複雑な調査と予測のタスク向けのディープリサーチエージェントで、モデルも公開しています。ベンチマーク評価とトレース収集を含み、オンライン版はプレビューや共有ができる調査レポートを生成します。

Trendshiftのランキングに入ったリポジトリだけを載せ、リストは候補を探すためだけに使いました。順位の数字は転載していません。説明、ライセンス、スター数は各GitHubリポジトリで確認しました。解説は私たちの判断です。これらを試験したわけではなく、上昇リストに載ったことは品質の証明ではありません。

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