GitHub - kyegomez/OpenMythos: A theoretical reconstruction of the Claude Mythos architecture, built from first principles using the available research literature.
Disclaimer: OpenMythos is an independent, community-driven theoretical reconstruction based solely on publicly available research and speculation. It is not affiliated with, endorsed by, or connected to Anthropic or any of their proprietary systems. OpenMythos is an open-source, theoretical implementation of the Claude Mythos model. It implements a Recurrent-Depth Transformer (RDT) with three stag
GitHub - OWASP/secure-agent-playbook: OWASP Secure Agent Playbook Project
Without a playbook, asking an AI agent to "review my code for security" gives you a surface-level checklist. With these plays, the agent follows a structured OWASP-grounded procedure — systematically testing every vulnerability class, producing findings with CWE mappings, OpenCRE cross-references, evidence snippets, and specific remediation code. Consistent methodology — Every assessment follows a
オレオレ Neovim 環境構築 with LazyVim - Qiita
はじめに こちらは自分の Neovim 環境構築の備忘録として使用予定。 書きなぐりつつたまに整理するくらいの感じで運用する。 インストール Windows Terminal 選び Windows の場合は、現状は Windows Terminal + PowerShell で使用している。 最近の PowerShell は、相変わらずコマンドの独特さにはストレスを強いられるが、表示機能としてはコマンドプロンプトよりも軍配が上がりつつ、標準機能として使えるのでよい。 ちなみに、WSL で NeoVim を使用するという手もあるが、まだまだ Windows と WSL の繋がりは甘いものがあるので、おとなしく PowerShell を使うというのがまだまだ自然という感想。 Neovim インストール 最近の Windows 10 や Windows 11 の環境は最初から winget が入
uv + Ruff + mypyで構築する超軽量Python開発環境 – イメージサイズ削減・型安全性確保を実現
はじめにども！前回「DevContainer と uv で構築する爆速 Python 開発環境」という記事を書いた龍ちゃんです。 この記事を社内で報告したところ、上司から「リンターとフォーマッターは何を使っているの？」という質問をいただきました。確かに、せっかくパッケージマネージャーに uv を採用しているなら、同じ Astral 社が開発している Ruff で統一した方が良いですよね！ ということで今回は、uv + Ruff で統一した Python 開発環境を構築してみました。さらに、ベースイメージも見直すことで、イメージサイズを 83%削減（1.63GB → 273MB）することに成功しています。 Streamlit を使ったデータ分析アプリをサンプルとして作成していますが、もちろん Streamlit 以外のプロジェクトでも利用可能です。リポジトリは公開しているので、必要な方はクロ
プログラムテスト用の組み合わせパターンデータをササッと作るためのテンプレ【Python/Clojure】 - ほんじゃーねっと
他の誰かが作成した検索プログラムやストアドファンクションを 修正させられる時に、 検索対象のテストデータとか プログラムに渡す検索パラメータのテスト用データを 必要なパターン分作成してテストするのだけど、 抜け漏れのないテストデータを簡単に生成できないものかと調べていたら、 PythonにもClojureにも組み合わせリストを作成してくれるライブラリがあった。 組み合わせデータを作成する 必要なパターンの組み合わせデータを自前で作成するのはなかなかめんどくさい。 例えば商品検索機能のテストデータを作成する際、 「商品データ」が 属性として「有効区分(0:無効、1:有効)」と「表示区分(0:非表示、1:表示)」を 持っていて、「有効」で「表示」の商品のみ検索結果に含まれる、 ということを確認したい場合に テストデータとしては「有効区分」2パターンと「表示区分」2パターンの 組み合わせで下記の
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GitHub - brevityinmotion/brevityrecon
GitHub - jonaslejon/ct-monitor: Certificate Transparency Log Monitor
GitHub - yourlin/eol-check
GitHub - danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure: Agentic AI Infrastructure for magnifying HUMAN capabilities.
GitHub - Hannes221/rq-dashboard-fast: Redis Queue Dashboard based on FastAPI
Why pipes sometimes get "stuck": buffering · Issue #958 · irthomasthomas/undecidability
GitHub - JLospinoso/unfurl: An Entropy-Based Link Vulnerability Tool
GitHub - SirCryptic/cwv-scanner: This is a simple web application vulnerability scanner that checks if a given URL or IP address is vulnerable to 36 common web application security vulnerabilities. The tool is designed to help website owners and security
GitHub - DarkWebInformer/TLDSweep: TLDSweep is a domain intelligence OSINT tool that sweeps 800+ TLDs to find registered variants of a domain, flag newly registered lookalikes, and alert via Telegram and Discord.
GitHub - BehiSecc/bugSkills: Convert your HackerOne reports into reusable AI skills.
GitHub - lsmithg12/ai-detection-engineering
GitHub - osintph/darkweb-scanner: Keyword monitoring tool for .onion sites — threat intelligence & brand monitoring
PythonとClojureのよく使う使う処理の対比表 - Qiita
GitHub - D4Vinci/Scrapling: 🕷️ An undetectable, powerful, flexible, high-performance Python library to make Web Scraping Easy and Effortless as it should be!
GitHub - Talyx66/WEBFANG: WEBFANG, is my first CLI, a modular OSINT & Reconnaissance toolkit curated for Ethical Hackers and Red-Teamers. Sink fangs into web targets using a passive intel gathering approach, active Spidering, DNS/WHOIS lookups & Shodan, A
