bim-clash-detection
Detect and analyze geometric clashes in BIM models. Identify MEP, structural, and architectural conflicts before construction.
供給アセットの概要
データ・BI・分析
CSV, SQL, notebooks, dashboards, data pipelines, BI, ETL, and spreadsheet analysis.
シナリオ
データ分析
I need my agent to analyze CSV data, produce insights, and explain trends.
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection
メンテナンス
新しい
本日プッシュ
リスク
要レビュー
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GitHub 品質
282
71/100 品質 · 72/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository. · SKILL.md lacks explicit setup instructions and a clear step-by-step workflow for using the provided classes, relying on the agent to implement the detection logic.
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
強い本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 282
リポジトリ活動
スター 282、フォーク 74
メンテナンス
本日プッシュ
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
公開メタデータに高リスクな権限範囲はありません
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
Usable metadata, review docs
リスク概要
本番前にレビュー
- The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
- Quality score needs review
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- Browser automation ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Navigate pages
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 64/100
- 監査
- 80/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
- SKILL.md lacks explicit setup instructions and a clear step-by-step workflow for using the provided classes, relying on the agent to implement the detection logic.
Agent セーフティ v2
68/100 · インストール前にレビュー
利用可能な候補ですが、Agent はインストール前に権限と監査メモを提示する必要があります。
実際のワークスペースへインストールする前に人の承認が必要です。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
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インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install datadrivenconstruction-bim-clash-detectionAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20bim-clash-detection%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20bim-clash-detection%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use bim-clash-detection in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20bim-clash-detection%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install
Install command: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detection
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install
LLM テキスト形式
/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=bim-clash-detection&limit=3
Agent プロンプト
Use bim-clash-detection for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/install, then install with: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --skill bim-clash-detectionRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-bim-clash-detection
LLM テキスト
/api/registry/manifest/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?format=text
インストール別名
/api/registry/install/datadrivenconstruction-bim-clash-detection
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20bim-clash-detection%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
Browser automation
プラットフォーム
Claude Code
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Browser automation
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
Browser automation
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- Browser automation ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 71/100
先にレビュー
- The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、Browser automation タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
情報GitHub スター 282
スター/フォーク活動
情報スター 282、フォーク 74; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格本日プッシュ
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- The provided SKILL.md excerpt is truncated, but the full file is expected to be complete in the repository.
- Quality score needs review
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
強い Agent ワークフロー向けの候補
本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Create assets
Design and creative
I need my agent to produce design assets, UI directions, presentations, or creative media workflows.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
代替候補
インストール前に比較
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概要
--- name: "bim-clash-detection" description: "Detect and analyze geometric clashes in BIM models. Identify MEP, structural, and architectural conflicts before construction." homepage: "https://datadrivenconstruction.io" metadata: {"openclaw": {"emoji": "🔍", "os": ["darwin", "linux", "win32"], "homepage": "https://datadrivenconstruction.io", "requires": {"bins": ["python3"]}}} --- # BIM Clash Detection
## Business Case
### Problem Statement Coordination issues cause significant rework: - MEP vs structural conflicts discovered on site - Late design changes increase costs - Manual clash review is time-consuming - No standardized clash categorization
### Solution Automated clash detection and analysis system that identifies conflicts between building systems and provides prioritized resolution recommendations.
### Business Value - **Cost savings** - Detect issues before construction - **Time reduction** - Automated clash identification - **Better coordination** - Systematic conflict resolution - **Quality improvement** - Fewer field issues
## Technical Implementation
```python import pandas as pd from datetime import datetime from typing import Dict, Any, List, Optional, Tuple from dataclasses import dataclass, field from enum import Enum import math
class ClashType(Enum): """Types of clashes.""" HARD = "hard" # Physical intersection SOFT = "soft" # Clearance violation WORKFLOW = "workflow" # Sequencing conflict DUPLICATE = "duplicate" # Duplicated elements
class ClashStatus(Enum): """Clash resolution status.""" NEW = "new" ACTIVE = "active" RESOLVED = "resolved" APPROVED = "approved" IGNORED = "ignored"
class ClashSeverity(Enum): """Clash severity level.""" CRITICAL = "critical" MAJOR = "major" MINOR = "minor" INFO = "info"
class Discipline(Enum): """BIM disciplines.""" ARCHITECTURAL = "architectural" STRUCTURAL = "structural" MECHANICAL = "mechanical" ELECTRICAL = "electrical" PLUMBING = "plumbing" FIRE_PROTECTION = "fire_protection" CIVIL = "civil"
@dataclass class BoundingBox: """3D bounding box.""" min_x: float min_y: float min_z: float max_x: float max_y: float max_z: float
def intersects(self, other: 'BoundingBox') -> bool: """Check if boxes intersect.""" return (self.min_x <= other.max_x and self.max_x >= other.min_x and self.min_y <= other.max_y and self.max_y >= other.min_y and self.min_z <= other.max_z and self.max_z >= other.min_z)
def volume(self) -> float: """Calculate bounding box volume.""" return ((self.max_x - self.min_x) * (self.max_y - self.min_y) * (self.max_z - self.min_z))
def center(self) -> Tuple[float, float, float]: """Get center point.""" return ( (self.min_x + self.max_x) / 2, (self.min_y + self.max_y) / 2, (self.min_z + self.max_z) / 2 )
@dataclass class BIMElement: """BIM element representation.""" element_id: str name: str discipline: Discipline category: str # e.g., "Duct", "Beam", "Pipe" level: str bounding_box: BoundingBox properties: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
def distance_to(self, other: 'BIMElement') -> float: """Calculate distance between element centers.""" c1 = self.bounding_box.center() c2 = other.bounding_box.center() return math.sqrt( (c2[0] - c1[0])**2 + (c2[1] - c1[1])**2 + (c2[2] - c1[2])**2 )
@dataclass class Clash: """Clash between two elements.""" clash_id: str element_a: BIMElement element_b: BIMElement clash_type: ClashType severity: ClashSeverity status: ClashStatus distance: float # Penetration depth (negative) or clearance gap location: Tuple[float, float, float] detected_at: datetime resolved_at: Optional[datetime] = None assigned_to: Optional[str] = None notes: str = ""
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]: return { 'clash_id': self.clash_id, 'element_a_id': self.element_a.element_id, 'element_a_name': self.element_a.name, 'element_a_discipline': self.element_a.discipline.value, 'element_b_id': self.element_b.element_id, 'element_b_name': self.element_b.name, 'element_b_discipline': self.element_b.discipline.value, 'clash_type': self.clash_type.value, 'severity': self.severity.value, 'status': self.status.value, 'distance': round(self.distance, 3), 'location_x': self.location[0], 'location_y': self.location[1], 'location_z': self.location[2], 'level': self.element_a.level, 'detected_at': self.detected_at.isoformat(), 'assigned_to': self.assigned_to, 'notes': self.notes }
@dataclass class ClashTest: """Clash test configuration.""" name: str discipline_a: Discipline discipline_b: Discipline clash_type: ClashType tolerance: float = 0.0 # Clearance tolerance in meters enabled: bool = True
class BIMClashDetector: """Detect and manage BIM clashes."""
def __init__(self): self.elements: List[BIMElement] = [] self.clashes: List[Clash] = [] self.clash_tests: List[ClashTest] = [] self._clash_counter = 0
def load_elements(self, elements_df: pd.DataFrame) -> int: """Load BIM elements from DataFrame.""" loaded = 0 for _, row in elements_df.iterrows(): element = BIMElement( element_id=str(row.get('element_id', '')), name=str(row.get('name', '')), discipline=Discipline(row.get('discipline', 'architectural')), category=str(row.get('category', '')), level=str(row.get('level', '')), bounding_box=BoundingBox( min_x=float(row.get('min_x', 0)), min_y=float(row.get('min_y', 0)), min_z=float(row.get('min_z', 0)), max_x=float(row.get('max_x', 0)), max_y=float(row.get('max_y', 0)), max_z=float(row.get('max_z', 0)) ) ) self.elements.append(element) loaded += 1 return loaded
def add_clash_test(self, test: ClashTest): """Add clash test configuration.""" self.clash_tests.append(test)
def setup_standard_tests(self): """Setup standard MEP coordination tests.""" standard_tests = [ ClashTest("MEP vs Structure", Discipline.MECHANICAL, Discipline.STRUCTURAL, ClashType.HARD), ClashTest("Electrical vs Structure", Discipline.ELECTRICAL, Discipline.STRUCTURAL, ClashType.HARD), ClashTest("Plumbing vs Structure", Discipline.PLUMBING, Discipline.STRUCTURAL, ClashType.HARD), ClashTest("MEP vs MEP", Discipline.MECHANICAL, Discipline.ELECTRICAL, ClashType.HARD), ClashTest("Duct Clearance", Discipline.MECHANICAL, Discipline.MECHANICAL, ClashType.SOFT, tolerance=0.05), ClashTest("Fire Protection", Discipline.FIRE_PROTECTION, Discipline.STRUCTURAL, ClashType.HARD), ] for test in standard_tests: self.add_clash_test(test)
def run_clash_detection(self) -> List[Clash]: """Run all clash tests.""" new_clashes = []
for test in self.clash_tests: if not test.enabled: continue
# Filter elements by discipline elements_a = [e for e in self.elements if e.discipline == test.discipline_a] elements_b = [e for e in self.elements if e.discipline == test.discipline_b]
# Check all pairs for elem_a in elements_a: for elem_b in elements_b: if elem_a.element_id == elem_b.element_id: continue
clash = self._check_clash(elem_a, elem_b, test) if clash: new_clashes.append(clash)
self.clashes.extend(new_clashes) return new_clashes
def _check_clash(self, elem_a: BIMElement, elem_b: BIMElement, test: ClashTest) -> Optional[Clash]: """Check if two elements clash."""
# Expand bounding box by tolerance for soft clashes box_a = elem_a.bounding_box box_b = elem_b.bounding_box
if test.clash_type == ClashType.SOFT: # Add clearance tolerance expanded_a = BoundingBox( box_a.min_x - test.tolerance, box_a.min_y - test.tolerance, box_a.min_z - test.tolerance, box_a.max_x + test.tolerance, box_a.max_y + test.tolerance, box_a.max_z + test.tolerance ) intersects = expanded_a.intersects(box_b) else: intersects = box_a.intersects(box_b)
if not intersects: return None
# Calculate clash point and severity self._clash_counter += 1 clash_id = f"CLH-{self._clash_counter:05d}"
# Clash location (center of intersection) location = ( (max(box_a.min_x, box_b.min_x) + min(box_a.max_x, box_b.max_x)) / 2, (max(box_a.min_y, box_b.min_y) + min(box_a.max_y, box_b.max_y)) / 2, (max(box_a.min_z, box_b.min_z) + min(box_a.max_z, box_b.max_z)) / 2 )
# Calculate penetration depth distance = elem_a.distance_to(elem_b)
# Determine severity if test.clash_type == ClashType.HARD: severity = ClashSeverity.CRITICAL if distance < 0.1 else ClashSeverity.MAJOR else: severity = ClashSeverity.MINOR if distance > test.tolerance else ClashSeverity.MAJOR
return Clash( clash_id=clash_id, element_a=elem_a, element_b=elem_b, clash_type=test.clash_type, severity=severity, status=ClashStatus.NEW, distance=distance, location=location, detected_at=datetime.now() )
def get_summary(self) -> Dict[str, Any]: """Get clash detection summary.""" by_severity = {} by_discipline = {} by_status = {}
for clash in self.clashes: # By severity sev = clash.severity.value by_severity[sev] = by_severity.get(sev, 0) + 1
# By discipline pair pair = f"{clash.element_a.discipline.value} vs {clash.element_b.discipline.value}" by_discipline[pair] = by_discipline.get(pair, 0) + 1
# By status stat = clash.status.value by_status[stat] = by_status.get(stat, 0) + 1
return { 'total_clashes': len(self.clashes), 'by_severity': by_severity, 'by_discipline': by_discipline, 'by_status': by_status, 'elements_checked': len(self.elements), 'tests_run': len([t for t in self.clash_tests if t.enabled]) }
def export_to_dataframe(self) -> pd.DataFrame: """Export clashes to DataFrame.""" return pd.DataFrame([c.to_dict() for c in self.clashes])
def resolve_clash(self, clash_id: str, resolution_note: str): """Mark clash as resolved.""" for clash in self.clashes: if clash.clash_id == clash_id: clash.status = ClashStatus.RESOLVED clash.resolved_at = datetime.now() clash.notes = resolution_note break
def assign_clash(self, clash_id: str, assignee: str): """Assign clash to team member.""" for clash in self.clashes: if clash.clash_id ==
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月22日
- 公開日
- 2026年8月22日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
bim-clash-detection 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
bim-clash-detection: Detect and analyze geometric clashes in BIM models. Identify MEP, structural, and architectur... 282 stars https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for bim-clash-detection: https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection?ref=x Install: npx skills add datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction --...
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は datadrivenconstruction に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datadrivenconstruction-bim-clash-detection)作者
datadrivenconstruction
@datadrivenconstruction
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 282
- 品質スコア
- 40/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月22日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 0
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
このスキルが Agent ワークフローに役立つかを共有してください。集約されたフィードバックがランキングを改善します。
信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 282情報
- スター/フォーク活動スター 282、フォーク 74; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません情報
- 最近のメンテナンス本日プッシュ合格
- ライセンスの明確さMIT合格
- README/SKILL.md の完全性公開メタデータにはより十分な README/SKILL.md の文脈が必要です情報
- 依存関係/ランタイムのリスク公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません合格
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