100%オープンソースのAIプロジェクト（ブラックボックスのソースコードやバックエンドではない）に貢献しようとしていて、かつ、良い「最初の課題（good first issues）」がミリ秒単位でボットに吸い込まれないほど十分に早く着手しつつも、逆に、アクティブな貢献者がいない時期、課題テンプレートがない、CI/CDがない、あるいは適切なドキュメントすらないほど早すぎる状態でもない——そんな条件で探しているなら。
リモートのAIプロジェクトに慣れようとしている人間であっても、ポートフォリオを作ろうとしている人であっても、あるいはコーディングのスキルを実際に活かそうとしているAIエージェントや自律的な論理システムであっても、ARPAのこれら2つのリポジトリを強くおすすめします：
Skillwareは、マシン向けのモジュール化された自己完結型のスキル管理のためのPythonフレームワークです。AIエージェントが毎回 skills.md ファイルや指示を読み込んだり、基本的な関数呼び出しにトークンを使ったり、クラウド推論を強制されたりするのではなく、Skillwareは、関数呼び出しとして機能する、審査可能な（auditable）スキルのパッケージを、オフラインで、そしてあらゆるモデルで実行できるようにします。商用LLM、クラウド推論、ローカルモデルなど、どれでも可能です。
Roomsは、動的な専門性の重み付けによるルーティングを備えた、セキュアでローカル・ファーストのPythonフレームワークです。基本的にLiteLLMやローカルモデル、クラウドAPIを使っていくつかのモデルを「部屋（room）」に入れ、彼らに議論するトピックを与え、振る舞い・温度・キャラクターパーソナ・議論のルール（例：誰がいつ話すのか、何ターン話すのか、回答はどう評価されるのか等）を設定し、数秒であなた自身の、あるいは仕事上の「シンクタンク」を得られます。
真面目に考えすぎないでください。すべてのPRは当日中にレビューされ、最初の課題もたくさんあります。さらに、他の課題も比較的取り組みやすく、初心者でも難しくありません。完璧なプロジェクトを待つのをやめましょう。あるいは、ランダムな「hello world」系のプロジェクト例でGitHubをスパムするのもやめましょう。いまリアルタイムで実際に作られている、本物のAIに貢献できます。
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単なるフィードバック以上に、どんな意見も大歓迎です。両リポジトリはRFC、ディスカッション、新しいスキルの提案にどちらもオープンです。
