GitHub Trending 月間ランキング（2026年5月）

GitHubのトレンドは、毎日のように新しいリポジトリが入れ替わります。日々の業務に追われていると、週次でチェックするだけでも追いつくのは大変です。「気づいたらSNSで話題になっていたツールの名前だけは知っているが、結局それが何をするものなのか分からないまま」という方も多いのではないでしょうか。

特にAI・OSS領域は変化が激しく、1ヶ月もあれば技術潮流の主役が大きく入れ替わります。週単位の断片を追いかけるよりも、月に一度まとめて「先月どんなプロジェクトが伸び、どのカテゴリに勢いがあったのか」を俯瞰したほうが、業務や技術選定の判断材料としては有効です。

そこで本記事では、2026年5月の1ヶ月間で多くのスターを獲得したリポジトリを、月間スター獲得数ベースで集計した月間ランキングとして紹介します。各リポジトリが「何をするものか」「なぜ先月伸びたのか」を日本語で平易に解説するので、英語のREADMEを読み込まなくても要点を把握できます。ランキングの後には、月単位で見えてきた技術トレンドの傾向もカテゴリ横断で総括します。

なお、本ランキングは特定の編集者が恣意的にピックアップしたものではなく、機械的に集計した月間スター獲得数を根拠としています。それでは、各リポジトリの注目ポイントを順に見ていきましょう。

2026年5月のGitHub Trending月間ランキング

以下は、2026年5月の1ヶ月間で獲得したスター数（月間スター獲得数）を基準に集計した上位リポジトリです。各リポジトリの基本情報（リンク・主要言語・累計スター数・Forks数）とあわせて、概要と注目ポイントを解説します。

1位: colbymchenry/codegraph ⭐ +47,258

github.com/colbymchenry/codegraph | TypeScript | ★ 48,800 | Forks: 2,987

→ 深掘り記事: Claude Code のコード探索を加速するOSS「codegraph」の仕組みと特徴

codegraphは、コードベースを事前にインデックス化した「コードナレッジグラフ」として保持し、AIコーディングエージェントに提供するローカルファーストのツールです。tree-sitterでソースコードを解析してシンボル・呼び出し関係・ファイル構造をSQLiteに格納し、MCP（Model Context Protocol）経由でClaude Code、Codex、Gemini、Cursor、OpenCodeなど主要なエージェントから参照できるようにします（公式README）。

注目すべきは、エージェントがファイルを片端から読み込む代わりに、グラフへの1回のクエリで必要なシンボルとソースコードをまとめて取得できる点です。公開されている計測値では、複数回のgrep/Read呼び出しを1回のグラフ照会に置き換えることで、トークン消費とツール呼び出し回数を大幅に削減できるとされています。AIコーディングのコスト最適化という、先月もっとも注目されたテーマを象徴するプロジェクトです。

2位: chopratejas/headroom ⭐ +23,851

github.com/chopratejas/headroom | Python | ★ 26,893 | Forks: 1,806

→ 深掘り記事: LLMトークンを最大95%削減するOSS「Headroom」とRTK・lean-ctxの違い

headroomは、AIエージェントがLLMに渡す前のデータ（ツールの出力・ログ・ファイル・RAGのチャンクなど）を圧縮するライブラリです。「同じ回答を維持したまま、トークンを60〜95%削減する」ことを掲げており、ライブラリ・プロキシ・MCPサーバーの3形態で利用できます（公式README）。

JSONを汎用的に扱うSmartCrusher、Python・JS・Go・Rust・Java・C++に対応するAST認識型のCodeCompressor、画像圧縮など複数の圧縮アルゴリズムを備えているのが特徴です。さらにCCR（可逆圧縮）により、必要に応じてLLMが元データを取り出すこともできます。codegraphと同様、急増するLLM利用コストを抑えたいというニーズが先月の伸びを後押ししました。

3位: Egonex-AI/Understand-Anything ⭐ +44,198

github.com/Egonex-AI/Understand-Anything | TypeScript | ★ 58,922 | Forks: 4,897

Understand-Anythingは、任意のコードを「探索・検索・質問できるインタラクティブなナレッジグラフ」に変換するプロジェクトです。マルチエージェントのパイプラインがプロジェクトをスキャンし、ファイル・関数・クラス・依存関係を抽出してナレッジグラフを構築し、ビジュアルなダッシュボードで探索できるようにします。Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLIなどに対応しています（公式README）。

「見栄えのするグラフより、学べるグラフを」という思想を掲げ、コードの理解・学習を支援する点が特徴です。日本語を含む多言語での出力にも対応しています。1位のcodegraphと同じく「コードをグラフ化してAIに理解させる」という潮流に位置づけられ、先月この分野への関心が一気に高まったことがうかがえます。

4位: harry0703/MoneyPrinterTurbo ⭐ +30,463

github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo | Python | ★ 87,537 | Forks: 12,546

→ 深掘り記事: MoneyPrinterTurboの仕組みと使い方—AI動画自動生成OSSを解説

MoneyPrinterTurboは、トピックやキーワードを入力するだけで、AIが台本・映像素材・字幕・BGMを自動生成し、高解像度のショート動画を1クリックで合成するツールです。OpenAI、Moonshot、Qwen、Google Gemini、Ollama、DeepSeekなど多数のモデルに対応しています（公式README）。

累計スター数が87,000を超える成熟したプロジェクトでありながら、先月も多くのスターを獲得しました。ショート動画コンテンツ制作の需要が高まるなか、コンテンツ生成を自動化したいというニーズが継続的に流入を生んでいます。Windows向けのワンクリック起動パッケージやDockerデプロイにも対応しており、導入のしやすさも人気の一因です。

5位: tinyhumansai/openhuman ⭐ +28,395

github.com/tinyhumansai/openhuman | Rust | ★ 32,017 | Forks: 3,100

→ 深掘り記事: デスクトップ型AIエージェントOSS「OpenHuman」の仕組みと採用判断

openhumanは、「自分専用のパーソナルAI」を掲げるオープンソースのデスクトップAIエージェントです。Gmail、Notion、GitHub、Slackなど118以上の外部サービスとワンクリックのOAuthで連携し、ローカルに知識を蓄積する「メモリーツリー」をSQLiteとObsidian互換のvaultに保存します（公式README）。

音声対応のデスクトップマスコット、モデルルーティング、Ollamaによるローカルモデル実行など多彩な機能を備えており、Node.js・Rust・Tauriで構築されています。「企業向けエージェントでもクラウド制御基盤でもなく、個人が端から端まで所有できるプライベートでシンプルなシェル」という方向性が、ローカルファースト志向のユーザーから支持を集めました。

6位: rohitg00/ai-engineering-from-scratch ⭐ +24,444

github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch | Python | ★ 32,144 | Forks: 5,273

→ 深掘り記事: AIエンジニアリングを基礎から学ぶOSS「ai-engineering-from-scratch」の特徴

ai-engineering-from-scratchは、「Learn it. Build it. Ship it（学び、作り、世に出す）」を掲げる、AI開発のライフサイクルを体系的に学べる学習リポジトリです。20フェーズにわたる500以上のレッスンで構成され、バックプロパゲーション・トークナイザー・アテンション機構・エージェントループなどをフレームワークに頼らず手書きで実装することから始めます（公式README）。

各レッスンはPython・TypeScript・Rust・Juliaのいずれかで動くコードを伴い、エージェント・スキル・MCPまで網羅しています。ペイウォールや登録が不要で、クローンやフォークして自分のペースで学べる点も魅力です。AIエンジニアリングを基礎から体系立てて学びたいという需要が、先月の伸びにつながりました。

7位: Imbad0202/academic-research-skills ⭐ +24,457

github.com/Imbad0202/academic-research-skills | Python | ★ 31,211 | Forks: 2,568

→ 深掘り記事: 論文執筆にacademic-research-skillsが選ばれる理由

academic-research-skillsは、学術研究のワークフローをClaude Code上で支援するスキル集です。「research → write → review → revise → finalize（調査→執筆→査読→修正→確定）」という研究のパイプライン全体をカバーします（公式README）。

参考文献の収集、引用の整形、データの検証、論理的整合性のチェックといった「面倒な作業」をAIに任せ、研究者は問いの設定・手法の選択・データの解釈・論証といった本質に集中できるという思想が特徴です。Claude Code CLIやVS Code、JetBrainsのプラグインマーケットプレイスから短時間で導入できます。後述する複数のスキル系プロジェクトと同じく、「AIエージェント向けスキル」という形態が先月の主役のひとつでした。

8位: can1357/oh-my-pi ⭐ +7,896

github.com/can1357/oh-my-pi | TypeScript | ★ 12,332 | Forks: 1,043

→ 深掘り記事: ターミナルAIコーディングOSS「oh-my-pi」の仕組みと特徴

oh-my-piは、ターミナル向けのAIコーディングエージェントです。ハッシュアンカーによる編集、最適化されたツールハーネス、LSP・Python・ブラウザ操作・サブエージェントなどを標準で備えており、Rustで書かれたコアは約5.5万行に及びます（公式README）。

セッションをまたいでコードベースを記憶し、実行中に得た事実を保存して次のセッションの冒頭で読み込む「メンタルモデル」の仕組みを持つのが特徴です。Zedエディタ内でも動作し、ターミナルと同等の機能を提供します。macOS/Linuxではcurl、Homebrew、Bunなど多様な方法でインストールできます。

9位: apple/container ⭐ +9,422

github.com/apple/container | Swift | ★ 36,680 | Forks: 1,046

→ 深掘り記事: Mac上で軽量VMとしてLinuxコンテナを動かすOSS「container」の仕組み

apple/containerは、Mac上でLinuxコンテナを軽量な仮想マシンとして作成・実行するためのApple製ツールです。Swiftで書かれ、Apple siliconに最適化されています。OCI互換のコンテナイメージを扱えるため、標準的なコンテナレジストリからイメージを取得して実行できます（公式README）。

低レベルのコンテナ・イメージ・プロセス管理にはAppleの「Containerization」Swiftパッケージを利用しています。利用にはApple silicon搭載のMacとmacOS 26が必要で、仮想化・ネットワーキングの新機能を活用しています。大手ベンダーがOSSとして開発ツールを公開する流れの一例であり、Macでの開発環境を整えたい開発者から注目を集めました。

10位: ruvnet/RuView ⭐ +20,986

github.com/ruvnet/RuView | Rust | ★ 73,744 | Forks: 9,842

→ 深掘り記事: WiFiとESP32でカメラなし人物検知「RuView」の仕組みと使い方

RuViewは、市販のWiFi信号をリアルタイムの空間認識・バイタルサインモニタリング・在室検知に変換するプロジェクトです。カメラやウェアラブルを一切使わずに実現する点が大きな特徴です（公式README）。

安価なESP32ボードが室内の人による電波の反射を読み取り、Hugging Faceで公開されている小型の学習済みモデルが在室・呼吸・心拍の傾向を推定します。Home Assistant、Apple Home、Google Home、Amazon Alexaといった主要なスマートホームエコシステムに対応しており、壁越しや暗所でも動作します。AIコーディング系が上位を占めるなかで、ハードウェアとセンシングを組み合わせたユニークな着想が支持を集めました。

11位: hardikpandya/stop-slop ⭐ +6,822

github.com/hardikpandya/stop-slop | ★ 10,381 | Forks: 735

→ 深掘り記事: AIっぽい文章を消すOSS「stop-slop」の仕組みと特徴

stop-slopは、文章から「AIっぽさ（AI tells）」を取り除くためのスキルファイルです。AIが書く文章には予測可能な定型句・構造・リズムがあり、このスキルはそれらをClaude（や他のLLM）が検出して取り除けるよう指南します（公式README）。

具体的には、埋め草のフレーズや前置きの常套句を削り、二項対立や劇的な断片化といった定型的な構造を避け、能動態で具体的に書くことを促します。SKILL.mdとビフォー/アフターの事例集で構成され、Claude Codeのスキルとして追加したり、APIのシステムプロンプトに含めたりして使えます。生成AIが書いた文章の品質をどう高めるか、という関心の高まりを反映したプロジェクトです。

12位: anthropics/knowledge-work-plugins ⭐ +8,504

github.com/anthropics/knowledge-work-plugins | Python | ★ 20,598 | Forks: 2,436

→ 深掘り記事: 職種別Claude Coworkプラグインにknowledge-work-pluginsが選ばれる理由

knowledge-work-pluginsは、Anthropic公式が提供する、ナレッジワーカー向けのプラグイン集です。Claude Cowork上で利用することを主な目的としており、エンジニアリング・オペレーション・デザイン・マーケティング・人事・データ・営業など、職種ごとのプラグインが揃っています（公式README）。

たとえばエンジニアリング向けにはスタンドアップ・コードレビュー・アーキテクチャ判断・インシデント対応・デバッグなどのプラグインが、データ向けにはSQLクエリ・データ探索・可視化・ダッシュボード作成などが含まれます。会社固有のコンテキストを追加したり、チームのプロセスに合わせてワークフローを調整したりできます。ベンダー公式のスキル/プラグイン提供という形態が、先月の「スキル」トレンドを後押ししました。

13位: microsoft/markitdown ⭐ +30,054

github.com/microsoft/markitdown | Python | ★ 153,014 | Forks: 10,582

markitdownは、各種ファイルやOfficeドキュメントをMarkdownに変換するMicrosoft製のPythonツール兼コマンドラインユーティリティです。インデックス作成やテキスト解析の前処理などを想定して設計されています（公式README）。

累計スター数が15万を超える定番ツールですが、先月も大きくスターを伸ばしました。背景には、LLMアプリケーションとの連携に向けたMCPサーバーの提供があります。pip install 'markitdown[all]'で導入でき、Python 3.10以上が必要です。ドキュメントをLLMが扱いやすいMarkdownに変換する需要は、RAGやエージェント活用の広がりとともに高まり続けています。

14位: Leonxlnx/taste-skill ⭐ +25,847

github.com/Leonxlnx/taste-skill | Shell | ★ 43,357 | Forks: 3,031

→ 深掘り記事: AI生成UIの量産化を防ぐ「Taste Skill」が選ばれる理由

taste-skillは、AIに「良いセンス（taste）」を与え、退屈で画一的な出力を防ぐためのスキルです。プレミアムなレイアウト・タイポグラフィ・モーション・余白によって、AIが作るインターフェースの品質を引き上げることを狙っています（公式README）。

業界・対象ユーザー・ムード・モーションの深さ・レイアウトの系統を読み取ってから生成する点が特徴で、「AIっぽい紫のグラデーション」や汎用的なグラスモーフィズムといったLLMのデフォルト的な表現を意図的に避けるよう設計されています。ChatGPT Imagesなどで画面を生成し、Codex・Cursor・Claude Codeに渡して実装させる、といった使い方も想定されています。11位のstop-slopと同様、「AIの出力品質・美意識をどう底上げするか」という関心が先月際立ちました。

15位: rohitg00/agentmemory ⭐ +16,136

github.com/rohitg00/agentmemory | TypeScript | ★ 22,745 | Forks: 1,870

→ 深掘り記事: AIエージェントの永続メモリ基盤にagentmemoryが選ばれる理由

agentmemoryは、AIコーディングエージェント向けの永続メモリシステムです。「実世界のベンチマークに基づく第一の永続メモリ」を掲げ、remember・recall・recap・handoffなど複数の操作スキルを備えています（公式README）。

Claude Code、Cursor、Cline、ContinueなどClaude系・各種エージェント50以上に自動でインストールでき、1つのローカルメモリサーバーを複数のエージェントで共有できる設計です。公開されているベンチマークでは、検索精度やヒット率の高さが示されています。エージェントがセッションをまたいで文脈を保持する「メモリ」は、先月のもうひとつの主要テーマでした。

16位: HKUDS/ViMax ⭐ +6,107

github.com/HKUDS/ViMax | Python | ★ 9,989 | Forks: 1,473

→ 深掘り記事: マルチエージェントで長尺AI動画を生成するOSS「ViMax」が選ばれる理由

ViMaxは、香港大学のData Intelligence Labによる、エージェント型の動画生成フレームワークです。「監督・脚本家・プロデューサー・動画生成」を1つにまとめたと表現され、脚本作成・絵コンテ・キャラクター生成・最終的な動画生成までをエンドツーエンドで自動化します（公式README）。

マルチエージェントのワークフローにより、キャラクターやシーンの一貫性を保ちながら複数ショットの動画を自動生成できる点が特徴です。小説を分割してエピソード型の動画コンテンツに変換することもできます。チャットにGoogle GeminiやMiniMax、画像生成・動画生成にGoogleのAPIを利用し、MITライセンスで公開されています。

17位: CloakHQ/CloakBrowser ⭐ +17,153

github.com/CloakHQ/CloakBrowser | Python | ★ 25,987 | Forks: 2,060

→ 深掘り記事: ボット検出回避にCloakBrowserが選ばれる理由と類似OSS比較

CloakBrowserは、あらゆるボット検知テストを通過することを掲げたステルスChromiumです。Playwright/Puppeteerのドロップイン代替として使え、ソースレベルのフィンガープリント修正により30/30のテストに合格したとされています（公式README）。

Canvas・WebGL・オーディオ・フォント・GPU・WebRTCなどをカバーする58のソースレベルパッチがChromiumバイナリにコンパイルされており、JavaScriptでの注入やフラグ設定に依存しない点が特徴です。CAPTCHAを解くのではなく、そもそも表示させないというアプローチを取ります。AIエージェントによるブラウザ操作・スクレイピングの需要が高まるなか、自動化検知を回避したいというニーズが先月の伸びを生みました。

18位: mattpocock/skills ⭐ +50,355

github.com/mattpocock/skills | Shell | ★ 128,248 | Forks: 11,207

→ 深掘り記事: Claude Codeスキル集にmattpocock/skillsを選ぶ理由と16スキルの活用法

mattpocock/skillsは、TypeScript界隈で著名なMatt Pocock氏が、自身の.claudeディレクトリから公開した「現役エンジニアのためのスキル集」です。「バイブコーディングではなく、本物のエンジニアリングのために日々使っているスキル」とされ、小さく適応しやすく、組み合わせ可能で、どのモデルでも動くよう設計されています（公式README）。

デバッグのベストプラクティスをループにまとめた/diagnoseや、混沌としたコードベースの立て直しを支援する/improve-codebase-architectureなどが含まれます。npx skills@latest add mattpocock/skillsで導入できます。月間スター獲得数では今回のランキングで最多であり、「AIエージェント向けスキル」を実務に根ざした形で提供したことが大きな反響を呼びました。

19位: supertone-inc/supertonic ⭐ +7,866

github.com/supertone-inc/supertonic | Swift | ★ 11,995 | Forks: 1,237

→ 深掘り記事: 31言語対応オンデバイス TTS「supertonic」の仕組みと特徴

supertonicは、ONNX Runtimeでネイティブに動作する、高速・オンデバイス・多言語対応のテキスト読み上げ（TTS）システムです。クラウドやAPI呼び出しを使わず、端末上で完結するため、プライバシー面でも安心して使えます（公式README）。

公開されているONNXアセットは約99Mパラメータと、0.7B〜2BクラスのオープンなTTSと比べて小型で、ダウンロードサイズ・起動時間・オンデバイス推論の面で実用的な利点があります。M1 Macで1,000文字/秒以上の処理速度を達成し、多言語に対応しています。Python・C++・Java・Go・C#・Web・iOS・Androidなど幅広いプラットフォーム向けの実装例が用意されています。

20位: fathah/hermes-desktop ⭐ +7,670

github.com/fathah/hermes-desktop | TypeScript | ★ 12,071 | Forks: 1,364

hermes-desktopは、自己改善型のAIアシスタント「Hermes Agent」を、インストール・設定・対話するためのネイティブデスクトップアプリです。CLIを手作業で管理する代わりに、インストール・プロバイダー設定・日常の利用を1か所で完結できます（公式README）。

React 19、TypeScript、Tailwind CSS 4、Vite 7、better-sqlite3で構築され、macOS・Linux・Windowsで動作します。OpenRouter、Anthropic、OpenAI、Gemini、Ollama、LM Studioなど11のLLMプロバイダーに対応しています。チャット・セッション管理・メモリ・スキル・スケジューリングなど、エージェント運用に必要な機能をGUIで扱える点が支持されました。

21位: TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory ⭐ +5,388

github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory | TypeScript | ★ 5,598 | Forks: 480

TencentDB-Agent-Memoryは、4階層の段階的パイプラインによって、AIエージェント向けの完全ローカルな長期メモリを提供するTencent製のOSSです。外部API依存がゼロである点を特徴としています（公式README）。

記号的な短期メモリが重いツールログをコンパクトな記号に凝縮してトークン消費を削減し、階層的な長期メモリが断片的な会話を構造化されたペルソナやシーンへと蒸留します。デフォルトのバックエンドはsqlite-vec拡張を備えたローカルSQLiteで、外部APIは不要です。15位のagentmemoryや21位の本プロジェクトのように、エージェントのメモリ分野では大手・個人を問わず複数のアプローチが先月のトレンドに並びました。

2026年5月のトレンド傾向

個別のリポジトリから一歩引いて、2026年5月の月間トレンドをカテゴリ横断で総括します。先月のランキングを俯瞰すると、いくつかの明確な潮流が浮かび上がります。

第一に、最も顕著だったのは「AIコーディングエージェント向けスキル・プラグイン」の急増です。mattpocock/skills（18位）、academic-research-skills（7位）、anthropics/knowledge-work-plugins（12位）、stop-slop（11位）、taste-skill（14位）、pm-skillsなど、Claude CodeやClaude Cowork向けにスキルやプラグインをパッケージ化したプロジェクトが上位に多数並びました。AIエージェントを「素のまま」使うのではなく、専門領域のノウハウをスキルとして与えて使いこなす、という段階に関心が移ってきたことがうかがえます。

第二に、「コードのコンテキスト最適化・トークン削減」が大きなテーマでした。1位のcodegraph、3位のUnderstand-Anythingは、いずれもコードベースをナレッジグラフ化してエージェントに渡すアプローチであり、2位のheadroomはLLMに渡すデータそのものを圧縮します。これらに共通するのは「LLMの利用コストとトークン消費をいかに抑えるか」という課題意識です。AIコーディングが日常的になり、コストとレスポンス速度が実務上の関心事になってきた表れといえます。

第三に、「エージェントのメモリ」も独立した潮流として目立ちました。agentmemory（15位）、TencentDB-Agent-Memory（21位）、openhuman（5位）はいずれも、エージェントがセッションをまたいで文脈を保持する仕組みを提供します。大手のTencentから個人開発者まで、複数のアプローチが並走している点も先月の特徴です。

第四に、「ローカル・オンデバイス志向」が複数カテゴリを横断していました。openhuman、supertonic（19位）、apple/container（9位）、RuView（10位）、各種メモリシステムは、いずれもクラウドや外部APIに依存せず端末上で完結することを売りにしています。プライバシー・コスト・レイテンシへの意識の高まりが、この方向性を後押ししています。

このほか、MoneyPrinterTurbo（4位）やViMax（16位）といったAIメディア生成、CloakBrowser（17位）のような自動化向けインフラも顔を出しており、AIの活用領域が幅広く広がっていることが分かります。なお、今回は月間ランキングの初回集計のため、前月との順位比較（新規ランクイン・順位変動）のマーカーは付与していません。

まとめ

2026年5月のGitHub Trendingを月間スター獲得数で振り返ると、主役は明確に「AIコーディングエージェントをどう使いこなすか」という領域でした。エージェントに専門知識を与える「スキル・プラグイン」、コードベースをグラフ化したりデータを圧縮したりする「コンテキスト最適化」、セッションをまたいで文脈を保つ「メモリ」という3つの軸が、上位の大半を占めています。

これらに共通するのは、生成AIを単に呼び出すフェーズから、トークンコスト・出力品質・文脈の継続性といった「実運用での課題」を解決するフェーズへと、コミュニティの関心が移ってきているという点です。あわせて、ローカル・オンデバイスで完結させる志向が複数カテゴリを横断していたことも、先月の大きな特徴でした。

気になったプロジェクトがあれば、ぜひ各リポジトリのURLから詳細を確認してみてください。来月も引き続き、月単位でOSS・AI領域の大きな流れを追っていきます。