GitHubで人気のトップ17のPythonプロジェクト

2026年1月の人気Pythonリポジトリ

この月のPythonエコシステムは、Claude SkillsとAIエージェントツールの台頭によって主導されています。
この概要では、GitHub上位のPythonリポジトリの分析を行います。

AnthropicによるAgent Skillsのリリースは、コミュニティプロジェクトの爆発的な増加をもたらし、上位10のトレンドリポジトリのうち7つがClaude CodeまたはAIエージェントの能力と直接関係しています。

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Pythonパッケージのリポジトリ

概要

GitHubのトレンドページ（https://github.com/trending/python?since=monthly）のデータに基づき、今月最も活発に成長しているPythonプロジェクト17つを紹介します。Claude Skillsの現象とRAGフレームワークの革新が今月のトレンドを定義しています。

1. Anthropic Skills — 今月29,129 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ anthropics/skills
総スター数 58,665
ライセンス Apache-2.0
カテゴリ AIエージェントスキル

Anthropicによる公式なAgent Skillsリリースは、Claudeエコシステム全体に火をつけて、数十のコミュニティプロジェクトの基盤を提供しました。

Anthropic Skills は、公式な公開リポジトリで、Claudeが動的に読み込むための指示、スクリプト、リソースを含むフォルダの例が含まれています。

主な特徴:

  • 創造的およびデザインスキル（アルゴリズムアート、キャンバスデザイン）
  • 開発および技術スキル（ウェブアーテファクトビルダー、MCPビルダー）
  • 企業およびコミュニケーションスキル（ブランドガイドライン、内部コミュニケーション）
  • メタスキル（スキル作成者、テンプレート）
  • SKILL.mdファイルを含む自己完結型のディレクトリ

2. awesome-claude-skills — 今月15,383 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ ComposioHQ/awesome-claude-skills
総スター数 28,178
ライセンス MIT
カテゴリ カリキュレートされたリスト

コミュニティは、Claude Skillsを発見し共有するための中央的な場所が必要でした。ComposioHQはそのギャップを迅速に埋めました。

awesome-claude-skills は、Composioのプラグインアーキテクチャを通じて500以上のアプリケーションと統合されている32以上のClaude Skillsを収録したカリキュレートされたリストです。

主な特徴:

  • コンテンツリサーチおよびライティング支援
  • ファイル整理およびYouTubeダウンロード
  • リジュメ生成およびコード開発ツール
  • SNS最適化（ツイッターのアルゴリズム最適化）
  • リードリサーチおよび競合分析
  • Composio APIを使用した3ステップのセットアップ

3. PageIndex — 今月6,153 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ VectifyAI/PageIndex
総スター数 10,728
ライセンス MIT
カテゴリ RAGフレームワーク

伝統的なRAGはベクトルデータベース、埋め込み、チャンク化を必要とします。PageIndexは、それらすべてを論理に基づいた検索によって排除します。

PageIndex は、ベクトルなしの論理ベースのRAGフレームワークで、ドキュメントをツリー構造のインデックスに変換し、エージェントLLMの検索に使用します。

主な特徴:

  • ベクトルデータベースまたは埋め込みは不要
  • チャンク化不要 — フルドキュメント階層を保持
  • ページ/セクション参照によりトレーサブルかつ説明可能
  • 任意の上位Kのしきい値は不要
  • 複雑なドキュメント（法的、財務、医療）向けに最適化

4. claude-code-templates — 今月4,867 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ davila7/claude-code-templates
総スター数 18,926
ライセンス MIT
カテゴリ CLIツール

Claude Codeプロジェクトを手動で設定することは面倒です。このCLIは設定を自動化し、監視機能を追加します。

claude-code-templates は、スマートなプロジェクト設定とリアルタイム分析機能を持つClaude Codeの設定および監視用CLIツールです。Python環境管理については、uvや、Anaconda vs Miniconda vs Mambaガイドでオプションを比較してください。

主な特徴:

  • スマートな自動検出とフレームワーク固有の設定
  • パフォーマンスメトリクス付きのリアルタイム分析ダッシュボード
  • アクション可能な推奨付きのヘルスチェック
  • カスタムスラッシュコマンド（/generate-tests, /optimize-bundle）
  • モジュラなエージェント、MCP、スキルのインストール
  • JavaScript/TypeScript、Python（Go/Rustも近日公開予定）

5. langextract — 今月4,115 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ google/langextract
総スター数 23,774
ライセンス Apache-2.0
カテゴリ 情報抽出

LLMは情報抽出を行うことができますが、その抽出をソーステキストに接地させるのは困難です。Googleのlangextractはこの問題をエレガントに解決します。

langextract は、LLMを使用して非構造化テキストから構造化情報を抽出するPythonライブラリで、正確なソース接地を提供します。構造化LLM出力の代替アプローチについては、BAML vs Instructorガイドを参照してください。

主な特徴:

  • ソース接地 — 各エンティティを正確な文字オフセットにマッピング
  • スキーマガイド付き抽出とファイブショット例
  • 長文コンテキスト処理とスマートなチャンク化
  • 検証用のインタラクティブHTML可視化
  • Gemini、Ollama、OpenAIのサポート
  • 放射線報告用のRadExtract専門機能

6. learn-claude-code — 今月4,053 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ shareAI-lab/learn-claude-code
総スター数 15,862
ライセンス MIT
カテゴリ 教育用

「Bashだけが必要！」 — このプロジェクトは、AIコーディングエージェントが驚くほどシンプルであることを示しています。

learn-claude-code は、わずか16行のbashでClaude Codeのようなエージェントを書く方法を示し、技術を解明します。

主な特徴:

  • 核心概念を示す最小限の実装
  • AIエージェントの理解のための教育リソース
  • 機能拡張のためのコミュニティ貢献

7. OpenBB — 今月3,877 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ OpenBB-finance/OpenBB
総スター数 59,635
ライセンス AGPL-3.0
カテゴリ 財務データ

財務アナリストは、数十のベンダーからのデータに統一されたアクセスが必要です。OpenBBはAIエージェント機能を内蔵してそれを提供します。

OpenBB は、アナリスト、クアンツ、AIエージェント向けの財務データプラットフォームで、AIワークスペースを提供します。“Bring Your Own AI Agent"機能は、OpenAI、Anthropic、Azureを含むCloud LLMプロバイダと連携して動作します。

主な特徴:

  • 数十のデータベンダーとの統合
  • PythonおよびCLIインターフェース
  • OpenAIで動くOpenBB Copilot AIエージェント
  • Bring Your Own AI Agentサポート
  • SOC2 II準拠でデータリークなし
  • オンプレミスデプロイオプション
  • 数十億ドルを管理する投資会社で使用されている

8. awesome-claude-code — 今月3,468 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ hesreallyhim/awesome-claude-code
総スター数 22,331
ライセンス CC0-1.0
カテゴリ カリキュレートされたリスト

Claude Code拡張および統合に特化したもう一つの必須カリキュレートされたリストです。

awesome-claude-code は、Claude Code向けのスキル、フック、スラッシュコマンド、エージェントオーケストレータ、アプリケーション、プラグインを収録しています。

主な特徴:

  • カテゴリごとに整理（スキル、フック、コマンド）
  • エージェントオーケストレータの推奨
  • プラグインエコシステムのドキュメント
  • コミュニティ管理および定期的な更新

9. Deep-Live-Cam — 今月2,819 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ hacksider/Deep-Live-Cam
総スター数 79,139
ライセンス AGPL-3.0
カテゴリ ディープフェイク/動画

伝統的なディープフェイクは数時間のトレーニングが必要ですが、Deep-Live-Camは1枚の画像でリアルタイムで動作します。

Deep-Live-Cam は、単一のソース画像を使用してリアルタイムの顔交換とワンクリックの動画ディープフェイクを可能にします。

主な特徴:

  • リアルタイム顔交換と即時プレビュー
  • トレーニング不要 — 事前トレーニング済みのinswapper_128モデルを使用
  • GFPGAN v1.4による顔復元後処理
  • マルチプラットフォーム: CPU、NVIDIA CUDA、Apple Silicon
  • 内蔵の倫理的セーフガード

10. UltraRAG — 今月2,357 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ OpenBMB/UltraRAG
総スター数 4,827
ライセンス Apache-2.0
カテゴリ RAGフレームワーク

複雑なRAGパイプラインの構築には数千行のコードが必要ですが、UltraRAGはYAML宣言でそれを簡略化します。

UltraRAG v3 は、最小限のコードで複雑なRAGパイプラインを構築するための低コードMCPフレームワークです。

主な特徴:

  • YAMLベースのパイプライン宣言
  • 50行のIRCoTアルゴリズム（公式の900+行より）
  • MCPサーバーアーキテクチャ
  • マルチターンの推論と動的検索
  • シリアル、ループ、ブランチ制御構造
  • コンバーシェイショナルデモインターフェース

11. blender-mcp — 今月2,063 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ ahujasid/blender-mcp
総スター数 16,711
ライセンス MIT
カテゴリ MCP/3Dグラフィックス

自然言語で3Dソフトウェアを制御することは未来の技術に思えたが、blender-mcpは今日それが現実になりました。

blender-mcp は、Blender 3DをClaude AIに接続するためのMCPサーバーで、AIによる3D作成を可能にします。独自のMCP統合を作成するには、PythonでMCPサーバーを作成するを参照してください。

主な特徴:

  • ClaudeとBlender間の双方向通信
  • オブジェクトの作成、変更、削除
  • 材質および色の適用
  • シーンの検査およびビューポートスクリーンショット
  • SketchfabおよびPoly Havenアセットの統合
  • Hyper3D Rodinテキストから3D生成
  • Blender内で任意のPythonコードの実行

12. OpenHands — 今月1,437 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ OpenHands/OpenHands
総スター数 67,296
ライセンス MIT
カテゴリ AI開発

ソフトウェアエンジニアリングエージェントには堅牢なプラットフォームが必要です。OpenHandsは、それらの構築に企業向けのインフラを提供します。

OpenHands は、スケールしてAIソフトウェアエンジニアリングエージェントを構築およびデプロイするためのオープンソースプラットフォームです。ローカルLLM統合については、OllamaチートシートおよびローカルOllama LLM用のオープンソースチャットUIを参照してください。

主な特徴:

  • モデル非依存のエージェントフレームワーク
  • カスタムエージェント用のソフトウェアエージェントSDK
  • CLI、Web UI、クラウドデプロイ
  • GitHubアクションによる自動化されたIssue解決
  • TikTok、VMware、Roche、Amazonに信頼されている

13. Pixelle-Video — 今月1,212 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ AIDC-AI/Pixelle-Video
総スター数 2,109
ライセンス Apache-2.0
カテゴリ 動画生成

短い動画を手動で作成するには時間がかかりますが、Pixelle-Videoは3分で全体のパイプラインを自動化します。

Pixelle-Video は、フルプロダクションパイプラインを処理するAI駆動の自動短動画エンジンです。

主な特徴:

  • 入力トピックからのスクリプト作成
  • 文ごとにAI画像生成
  • ボイス合成（Edge-TTS、Index-TTS）
  • 自動背景音楽
  • フレキシブルな動画サイズ
  • GPT、Qianwen、DeepSeek、Ollamaをサポート
  • ComfyUIベースのカスタマイズ可能なワークフロー
  • Qianwenを使用した動画あたりのコストは約$0.01-0.05

14. OpenAI Skills — 今月1,166 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ openai/skills
総スター数 2,204
ライセンス Apache-2.0
カテゴリ AIエージェントスキル

AnthropicのSkillsへのOpenAIの応答として、Codex向けの公式なSkillsカタログを提供します。

OpenAI Skills は、Codex向けの公式なSkillsカタログで、OpenAIのコーディングエージェント向けの拡張可能な能力を提供します。

主な特徴:

  • 公式なOpenAIリポジトリ
  • Codex統合
  • 拡張可能なスキルフレームワーク

15. claude-skills — 今月1,020 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ alirezarezvani/claude-skills
総スター数 1,473
ライセンス MIT
カテゴリ AIエージェントスキル

現実世界のClaudeスキル実装に焦点を当てたコミュニティコレクションです。

claude-skills は、現実世界での使用に向けたClaude CodeおよびClaude AI向けのスキルのコレクションで、サブエージェントおよびコマンドを含みます。

主な特徴:

  • 現実世界に焦点を当てたスキル
  • Claude Codeサブエージェント
  • Claude Codeコマンド
  • 実用的な実装

16. alpamayo — 今月981 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ NVlabs/alpamayo
総スター数 1,280
ライセンス NVIDIAソースコードライセンス
カテゴリ NVIDIA研究

NVIDIAの研究プロジェクトがPythonコミュニティで注目を集めています。

alpamayo は、NVIDIA Labsの研究プロジェクトです。

17. MiroFlow — 今月697 ⭐

メトリクス 値
リポジトリ MiroMindAI/MiroFlow
総スター数 2,363
ライセンス Apache-2.0
カテゴリ エージェントフレームワーク

高いGAIAスコアを達成するには高度なエージェントアーキテクチャが必要です。MiroFlowは82.4%を達成し、再現可能なオープンソーススコアの最高値です。

MiroFlow は、ツール使用タスク向けのエージェントフレームワークで、最先端のベンチマーク性能を提供します。

主な特徴:

  • 82.4%のGAIAスコア（再現可能なオープンソースの最高スコア）
  • HLE: 27.2%、xBench: 72.0%、BrowseComp-ZH: 47.1%
  • MiroThinkerエージェントモデル（4B/7B/14B/32B）
  • MiroVerseカーリキュレートされたデータセット（147kのトレーニングデータ）
  • 完全に再現可能なベンチマーク

まとめ表

ランク プロジェクト 月間スター数 総スター数 カテゴリ
1 Anthropic Skills 29,129 58,665 AIエージェントスキル
2 awesome-claude-skills 15,383 28,178 カリキュレートされたリスト
3 PageIndex 6,153 10,728 RAGフレームワーク
4 claude-code-templates 4,867 18,926 CLIツール
5 langextract 4,115 23,774 情報抽出
6 learn-claude-code 4,053 15,862 教育用
7 OpenBB 3,877 59,635 財務データ
8 awesome-claude-code 3,468 22,331 カリキュレートされたリスト
9 Deep-Live-Cam 2,819 79,139 ディープフェイク/動画
10 UltraRAG 2,357 4,827 RAGフレームワーク
11 blender-mcp 2,063 16,711 MCP/3Dグラフィックス
12 OpenHands 1,437 67,296 AI開発
13 Pixelle-Video 1,212 2,109 動画生成
14 OpenAI Skills 1,166 2,204 AIエージェントスキル
15 claude-skills 1,020 1,473 AIエージェントスキル
16 alpamayo 981 1,280 NVIDIA研究
17 MiroFlow 697 2,363 エージェントフレームワーク

主なトレンド

Claude Skillsの急増: 上位10のプロジェクトのうち7つがClaude CodeまたはAgent Skillsと直接関係しています。Anthropicのリリースは、記憶に残るエコシステムへの反応を引き起こしました。

RAGの革新: PageIndexとUltraRAGは、ベクトルなしの論理ベースの検索と低コードMCPフレームワークという2つの異なるアプローチでRAGを改善しています。

MCPエコシステムの成長: Model Context Protocolは複数のトレンドプロジェクト（UltraRAG、blender-mcp）に登場し、AIツール統合の標準として確立されています。

AI動画生成: Deep-Live-CamとPixelle-Videoは、AIによる動画作成および操作への関心が継続していることを示しています。

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出典