Transforms noisy depth sensor data into high-quality 3D measurements

https://github.com/Robbyant/lingbot-depth https://x.com/tom_doerr/status/2071473275205476578/photo/1

AI Engineer Jobs Surge 143% in 2026.

These are some of the best books you can start with (FREE):

The Windows Terminal repo contains the source code for the modern Windows command-line experience, including the Terminal app, the console host, and shared components.

- Microsoft Store recommended for automatic updates
- Supports manual install via GitHub Releases or winget
- Requires Windows 10 2004 (build 19041) or later
- Includes ColorTool and sample projects for Console API

Explore it here:
https://www.opensourceprojects.dev/post/terminal

OpenAIの新モデル「GPT-5.6」が、CodexとCursorのモデル選択画面にいよいよ並び始めた。

6/26に発表されたばかりの3兄弟。用途できれいに住み分けされてる。
・Sol（太陽）＝最上位。難問やコーディングに最強
・Terra（地球）＝標準。前世代5.5並みの性能を約半額で
・Luna（月）＝最速・最安。軽くて量の多い処理向け

実際に使えるツールに降りてきた👇

どんなWebサイトのデータも自動で引き出せるGitHubリポジトリ10選：

1. Firecrawl
URLを渡すだけでサイト全体を自動巡回し、AIがすぐ使えるクリーンなデータに変換する。JavaScriptで描画されるページも対応、GitHubトップ100入りの14万★。
https://github.com/firecrawl/firecrawl

2. Crawl4AI
どんなサイトもLLMがそのまま読み込めるテキストに整える。APIキー・課金不要、16ドル（約2,400円）を請求する有料サービスに嫌気がさした開発者が数日で作り、7万★を獲得した。
https://github.com/unclecode/crawl4ai

3. browser-use
クリック・ログイン・フォーム入力まで人間のようにブラウザを操作するAIエージェント。スイスの名門工科大学ETH Zurich発（同大の学生が創業）のスタートアップが開発し、10万★を獲得。
https://github.com/browser-use/browser-use

4. Crawlee
接続元の自動切替・再試行・ブラウザ識別情報偽装・待機列管理をすべて搭載したデータ収集基盤。アクセスブロック回避の仕組みが一式揃っている。
https://github.com/apify/crawlee

5. Scrapy
10年以上使われてきた本格的なデータ収集ツール。数百万ページを安定処理でき、大規模収集の実績も豊富で、ずっと無料。
https://github.com/scrapy/scrapy

6. MarkItDown
PDF・Office文書・HTML・画像などをまとめてテキスト化するMicrosoft製ツール。ソースコード公開で無料。
https://github.com/microsoft/markitdown

7. Scrapling
サイトのデザイン変更に自動で適応し、ブロック検知を回避し続けるデータ収集ツール。有料のブロック回避サービス並みの機能を無料で使える。
https://github.com/D4Vinci/Scrapling

8. scrcpy
PCからAndroid端末をリモート操作・自動化でき、Web版のないモバイル専用アプリへの足がかりになる14万★ツール。
https://github.com/Genymobile/scrcpy

9. AutoScraper
収集したいデータの例を1つ渡すだけでパターンを自動学習し、残りを一括取得する。取得対象の指定コードが不要で、数行のPythonで動く。
https://github.com/alirezamika/autoscraper

10. curl-impersonate
本物のChromeのブラウザ識別情報を模倣するHTTP通信ツール。リクエストが実在の人間からのものに見えるため、高額なアンチボット対策をかいくぐれる。
https://github.com/lwthiker/curl-impersonate

The harness is what matters now. The model is just a commodity.

A model on its own returns text. Nothing it produces becomes working code until something around it reads the repo, applies the edits, runs the tests, and reacts to what breaks.

That something is the harness, and it decides how much of a model's ability actually ships.

Cline ran a clean test of this. Same model, GLM 5.2, on the same set of coding tasks, driven two ways by their harness.

- 57.3% with reasoning turned off.
- 68.5% with reasoning turned on.

The weights never changed. The only difference was how the harness drove the model.

Reasoning budget is one knob. The harness also decides what context the model carries across steps, which tools it can reach, how edits get applied, and whether the work gets checked before it moves on.

This is why the model is becoming the swappable part. The open ones are strong enough now, so what separates a good run from a wasted one is the environment they run inside.

Cline is an open-source harness built for exactly this. The model is a slot you fill, and the loop around it stays the same whether you run GLM 5.2, Kimi K2.7, or DeepSeek V4.

ClinePass is the clean version of that idea. One subscription to bring those open models into the harness, without assembling the stack yourself.

A few things follow from the design.

→ It curates the field. The set is narrowed to open models tested for coding-agent use, so you skip finding out the hard way which ones hold up across long tasks.

→ It drops the provider sprawl. One subscription covers them, with no separate accounts, keys, or billing to track across labs.

→ It runs longer. The quota gives 2 to 5x the standard API rate limits, so long agent runs don't stall mid-task.

→ It stays open. Custom keys and local models keep working alongside it, so it adds an option instead of replacing what you have.

The point is not which open model wins. It is that the harness that decides the outcome now, and the model is just the part you swap in.

The video below shows the setup in action. I worked with the team to put it together.