GitHub トレンド
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2025.12.05 02:00
:0% :0% （40代／男性）
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「正直、AIツールが多すぎてわからん...」
「これだけ触っておけ、というの教えろ💢」
という声を非常によく聞くので、3段階のレベルに分けて2025年に使っておきたいAIツールまとめてみた。
※（）内に触って欲しい理由と機能書いてます
＝＝正直忙しい人はこれだけでOK＝＝
・ChatGPT（基礎のAI操作、音声、詳細検索、動画）
・Copilot（Microsoft製品との連携）
・Gemini（Google製品との連携、文字込み画像生成）
多くの人はこの3つで良し。変にXの最新情報とか、長文プロンプト追う必要なし。
＝＝AIに興味がある人が使っておきたい＝＝
・Claude（Opus 4.5の賢さ）
・Perplexity(AI検索体験)
・Genspark（電話代行、資料作成、AIシート）
・NotebookLM（スライド作成、ポッドキャスト）
・Canva（AI編集周り）
・CapCut（AI自動字幕、AIエフェクト）
・Suno（シンプルな音楽生成）
・Midjourney（画像生成プロンプトの練習）
・Grok（高速な回答、X上の調査、動画化）
・Manus（ブラウザ操作、スライド生成、並列処理）
これ全部触れてると、AIのトレンドはざっくり追えてる。何個か課金して使ってみると尚良し。
＝＝本格的に自動化・開発デビュー向け＝＝
・Dify（AIワークフローの構築）
・N8n(AIワークフローの構築)
・Zapier（オートメーション）
・Replit（ブラウザ完結のAI開発）
・Cursor（テキストエディタでのAI開発）
・Google AI Studio（Google環境でのAI開発）
・Claude Code（CLI上でのAI開発）
・Comet（AIネイティブブラウザ）
・LM Studio（ローカルLLM）
・GitHub（バージョン管理、大人数開発）
非エンジニアでも開発デビュー可能、習得難易度は結構高め。
さて...
こういうのとりあえずブックマークするけど、結局触らなくないですか？そんな人のために↓ December 12, 2025
2RP
学习 Linux 命令行，网上教程要么只讲理论概念，要么直接扔一堆命令让你背，缺少实际应用场景的讲解。
最近在 GitHub 上发现 101 Linux Commands 这份开源电子书，通过 101 个实用命令带你系统掌握 Linux 命令行操作。
每个命令都配有详细说明、实际使用示例和应用场景，从基础的文件操作到高级的系统管理，循序渐进地展开。
GitHub：https://t.co/Hj1cFOH5iB
内容涵盖文件管理、文本处理、进程控制、网络诊断、系统监控等实用场景，每个命令都有真实案例演示。
提供多种格式阅读，包括在线网页版、PDF 和 ePub 电子书，还支持通过 Docker 在本地运行。
无论是 Linux 新手还是想系统梳理命令的经验丰富开发者，这份指南值得收藏学习。 December 12, 2025
2RP
GitHub のシニアエンジニアが語っているポッドキャストからメモ。動画と順番は前後している。
・スタートアップが「クラウドネイティブ」や「Kubernetesを触りたい」という理由だけで移行すると、コスト増と開発速度低下で死にかけることがある
・人は「かっこいいアーキテクチャ」や「モダン技術のステータス」を追いがちであり、「本当にその問題に必要か」という観点が抜け落ちやすい
・どの規模でどの設計に進化させるべきかという明確な境界値は存在せず、「1000リクエスト/秒だからもう分散システムだ」とは必ずしも言えない
・GitHubのような巨大サービスですら、数百万リクエスト/秒を小さなKubernetesクラスタと数コンテナでさばくことができており、シンプルでも意外といける
・GitHubでは、まず既存アーキテクチャで出せる限界まで使い切ってから、データや需要の伸びを見て「次の段階への書き換え」を判断している
・スタートアップのCTOであれば、いきなり100倍スケールを想定した設計をするのではなく、まずは100〜1000ユーザーを単一VMで捌くくらいのシンプル構成で十分だろう
・スケールアップは過小評価されがちだが、CPU数百コア、TBクラスメモリのVMが普通に買える現代は、これで十分に戦える
・水平分散やシャーディングに飛びつく前に、「まずは限界までマシンを強くする」だけで多くの問題は解決できる
・ソフトウェアは「一度作って終わり」ではなく「進化させ続けるもの」であり、保守と改修というランニングコストが常に発生する資産
・ビジネス側は一括投資して10年もちそうなシステムを欲しがるが、技術もトレンドも変化が激しい現代では、それは非現実的な期待
・現実的なやり方は「今の1桁上のオーダーに耐えられる設計をする」「そこに達したらまた次のオーダーのために再投資する」という階段方式
・キャッシュやNoSQLや分散データストアなどは、「直面している具体的なボトルネック」が見えたときに初めて導入を検討すれば良い
・シンプルな設計や実装はスケールすればするほど価値が高まり、愚直・素直なコードの方が、大規模運用では安全で扱いやすい、という逆説が成立する
・大企業のシステムデザイン面接はスケールの話が多いが、実務経験がなくても理論とパターンを学ぶことで「ゲームとして攻略する」ことが実は可能
・入社後すぐにゼロから巨大システムを1人で設計することはほぼなく、既存システムに入り、より経験豊富なメンバーからレビューを受けながら成長していくのが普通
・AIエージェントがコードの9割を書く時代になりつつあり、優れたエンジニアの仕事の重心は実装から、運用・品質・リスク・パフォーマンス・設計判断へ移りつつある
・AIがコードを書くとしても、「何を作るべきか」「どの設計を選ぶべきか」「どのようにテスト・計測・ロールアウトするか」を決めるのは依然として人間の役割
・プロとしてのソフトウェアエンジニアは、事業への数値的インパクトで評価される
・事業側の意思決定者は技術的な詳細や難しさを完全には理解できないため、エンジニア側に「ビジネスの言葉（売上・コスト・リスク・遅延による損失）」で語れる人が必要
・そのためには、自分の作るシステムが現場のオペレーションやお金の流れにどう影響するかを、現場に足を運んで観察し学ぶ姿勢が重要
・これからのエンジニアには、1つの分野を掘るだけでなく、広い分野を高速で学び、短期間で実務レベルに到達できる「学習スピード」と「学習の幅」が求められる
・すべての分野で達人になる必要はなく、「一部の領域で深い専門性を持ちつつ、他の領域もそこそこ分かるT字型のスキル構成」が強みに
・好奇心を鍛え、新しい分野に飛び込むことへの「居心地の悪さ」に慣れ、それを楽しめるようになることが、これからの時代のエンジニアの大きな武器だろう
https://t.co/gr2WQiFuNX December 12, 2025
1RP
.env 共有は dotenvx が最強
.env を暗号化したまま Git にコミットできるツール
便利さそのまま＋漏洩リスクほぼゼロ
・平文 .env を配らなくていい
・GitHub に上げても解読されない
・チーム開発で共有がラク
https://t.co/HTofGPn46c December 12, 2025
gitやGitHub分からん人は必読レベルで分かりやすい
さりげなくコミットログの重要性まで説いてるのはポイント高い
IT技術者としても、よくわからん人向けとしてお勧めできるレベル https://t.co/mfPltx43Ye December 12, 2025
なぜAIは記号を多用するの？
AIがアスタリスクや記号を多用する理由は、ひと言でいえば**「Markdownという書き方で、見出しや強調を表現しているから」**です。
1. Markdown形式とは？
文章を、ちょっとした記号だけで整形できる書き方です。
例：
# 見出し → 見出し
## 小見出し → 小見出し
**重要** → 重要
*ちょっと強調* → ちょっと強調
- 箇条書き → 箇条書きの点
2. なぜMarkdownを使うの？
1. どこでも表示しやすい
Wordみたいなリッチテキストより、プレーンテキストなのでWebサービス・アプリ間で扱いやすい。
2. 人間にも機械にも読みやすい
記号を外しても文章として読めるし、記号を見ればここが見出し・強調だなと機械もすぐ分かる。
3. AIの学習データに大量に含まれている
GitHub・Qiita・ブログ・ドキュメントなど、
技術系コンテンツはだいたいMarkdown。
そのせいで、AIは「説明＝Markdownで書く」と学習しがち。 December 12, 2025
なぜAIは記号を多用するのか？
わかりやすく解説します↓
AIがアスタリスクや記号を多用する理由は、ひと言でいえば**「Markdownという書き方で、見出しや強調を表現しているから」**です。
1. Markdown形式とは？
文章を、ちょっとした記号だけで整形できる書き方です。
例：
# 見出し → 見出し
## 小見出し → 小見出し
**重要** → 重要
*ちょっと強調* → ちょっと強調
- 箇条書き → 箇条書きの点
2. なぜMarkdownを使うの？
1. どこでも表示しやすい
Wordみたいなリッチテキストより、プレーンテキストなのでWebサービス・アプリ間で扱いやすい。
2. 人間にも機械にも読みやすい
記号を外しても文章として読めるし、記号を見ればここが見出し・強調だなと機械もすぐ分かる。
3. AIの学習データに大量に含まれている
GitHub・Qiita・ブログ・ドキュメントなど、
技術系コンテンツはだいたいMarkdown。
そのせいで、AIは「説明＝Markdownで書く」と学習しがち。 December 12, 2025
なぜAIは記号を多用するのか？
わかりやすく解説します↓
AIがアスタリスクや記号を多用する理由は、ひと言でいえば**「Markdownという書き方で、見出しや強調を表現しているから」**です。
1. Markdown形式とは？
文章を、ちょっとした記号だけで整形できる書き方です。
例：
# 見出し → 見出し
## 小見出し → 小見出し
**重要** → 重要
*ちょっと強調* → ちょっと強調
- 箇条書き → 箇条書きの点
2. なぜMarkdownを使うの？
1.どこでも表示しやすい
Wordみたいなリッチテキストより、プレーンテキストなのでWebサービス・アプリ間で扱いやすい。
2.人間にも機械にも読みやすい
記号を外しても文章として読めるし、記号を見ればここが見出し・強調だなと機械もすぐ分かる。
https://t.co/TQYoWw0ZXlの学習データに大量に含まれている
GitHub・Qiita・ブログ・ドキュメントなど、
技術系コンテンツはだいたいMarkdown。
そのせいで、AIは「説明＝Markdownで書く」と学習しがち。 December 12, 2025
can call all no do it 法
※これIT関係者読めば速攻理解
コーイットゥ
CAN CAN CAN ALL
ALL ALL DO DO
can can… CAN CAN ALL
ALL ALL DO DO
CAN CAN CAN OH no CAN
ALL ALL ALL ALL
can CAN can ALL
ALL all all No all do it
can call all NO do IT!
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
倭国人病は、本当の治療をせず嘘の治療をする地獄の国。これを暗唱すると、自身の適切な治療を自ら臨むようになり、医師は初めて医師となるかも〜
(開発経緯)
半分ASD
半分ADHD
反応性低血糖(事実)
軽度過活動膀胱
しかし、英語の発音は無理する必要がない。ボーイジョージのKarma Cama Camereonをスローで聴いてその呼吸を意識することでできるようになる。そしてそれを、電車でもトイレでも隙間時間で暗唱すると、治っていくかも…あるいは防御も可能。最強！これをGitHubで守ってもらう！そう。オープンソースこそ倭国人をレジスタンス？バカじゃない。内声などどうでもよく、みんな幸せライフ。てか、もう、Karma Cama Camereon歌いながら作業したらいいんじゃない？しかも流れに乗って自由に歌う
終 December 12, 2025
can call all no do it 法
※これIT関係者読めば速攻理解
コーイットゥ
CAN CAN CAN ALL
ALL ALL DO DO
can can… CAN CAN ALL
ALL ALL DO DO
CAN CAN CAN OH no CAN
ALL ALL ALL ALL
can CAN can ALL
ALL all all all do IT
can call all no do IT
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
これを繰り返すと、倭国人病は、本当の治療をせず嘘の治療をする地獄の国。これを暗唱すると、自身の適切な治療を自ら臨むようになり、医師は初めて医師となる。
(開発経緯)
半分ASD
半分ADHD
反応性低血糖(事実)
軽度過活動膀胱
また地獄のフーリエ攻撃も防御できる。しかし、英語の発音は無理する必要がない。ボーイジョージのKarma Cama Camereonをスローで聴いてその呼吸を意識することでできるようになる。そしてそれを、電車でもトイレでも隙間時間で暗唱すると、治っていくかも…あるいは防御も可能。最強！これをGitHubで守ってもらう！そう。オープンソースこそ倭国人をレジスタンス？バカじゃない。内声などどうでもよく、みんな幸せライフ。てか、もう、Karma Cama Camereon歌いながら作業したらいいんじゃない？しかも流れに乗って自由に歌う
終 December 12, 2025
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