Hebbian-Robotics/hflow

ロボティクスと Physical AI 向けの開源 SDK で、マルチモーダルデータパイプラインを構築します

インストール型ツール自由に使える · Apache-2.0データ・クローリングPython難易度
136+0今週0
70フォーク9Issue
デモ・公式サイトをひらくhebbianrobotics.com

中辛 の解説

MCAP 形式のマルチモーダルエピソード(ビデオ、ステート、アクションのストリーム)を入力として、Python の変換・品質チェック・ラベル付け・補強処理を組み合わせ、開発時は in-process で、本番運用時は Airflow 3 DAG として実行できます。DuckDB と Parquet を用いた SQL ベースのキュレーション機能で、メディアを読み込まずにメタデータ・品質指標・バージョン情報から大規模コーパスを検索・フィルタリングできます。難易度は中程度で、Python 3.11 以上と (オプション)があれば、既存のデータ処理コードをそのまま組み込めます。

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • ロボット操作記録や egoecentric ビデオなど、複数センサーのマルチモーダルデータを品質チェック・ラベル付けして、機械学習用にキュレーションしたい場合
  • データ処理パイプラインの全段階で provenance と version 管理を実装し、品質問題の原因追跡を効率化したい場合
  • SQL ベースのメタデータ検索で、大規模データセットを映像ファイル読み込みなしにフィルタリングし、配信用マニフェストを生成したい場合

핵심 기능

MCAP 形式の統一的なマルチモーダルエピソード管理と、topic-group chunking による効率的な読み書きPython の既存変換・品質チェック・ラベル付けコードを無改造で組み込める小型アダプタDuckDB による Parquet カタログの SQL クエリで、provenance・版・品質指標を記録・追跡・キュレーションする

대안 대비 차별점

ロボティクス・Physical AI 向けの MCAP 最適化(GOP マッチング、topic-group chunking)と、既存 Python コードの再利用を重視し、測定値ベースの品質チェック・遅延閾値による柔軟なフィルタリング・バージョン固定マニフェストにより、Airflow や DuckDB といった汎用ツールでは実現しにくい provenance 追跡と大規模コーパス管理を実現します

食べた人たち

実際に使ってみた人の記録です — 一言も完走の記録も、確認のうえで公開しています。

試食評 · 使った人のひとこと

まだ試食評がありません。使ってみたら、最初のひとことをどうぞ。

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このリポジトリの作り方

はじめてですか? むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。

준비물

  • Python ≥ 3.11
  • Docker (パイプラインランタイム用、app.test() は不要)
  • uv パッケージマネージャ

すぐ動かしてみるPython (uv)

ギット飯がリポジトリの構成を確認して組み立てた実行コマンドです。ターミナルに貼り付ければ、取得から実行までまとめて進みます。

git clone --depth 1 https://github.com/Hebbian-Robotics/hflow.git &&
cd hflow &&
uv sync

uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.

コードは自分の環境で動きます — はじめて見るリポジトリなら、中身にひととおり目を通してから実行するのがおすすめです。

README가 안내하는 자세한 단계 보기
  1. 依存関係管理ツール uv で HFlow SDK をインストールしてください
uv add hflow
  1. リポジトリをクローンして同期します
git clone https://github.com/Hebbian-Robotics/hflow.git
cd hflow
uv sync --locked --all-extras
  1. クイックスタートスクリプトを実行します(入力ファイル指定なしの場合、合成エピソードを生成して in-process 実行します)
uv run python examples/quickstart.py
  1. 自分の MCAP ファイルを処理する場合は、ファイルパスを指定して実行します
uv run python examples/quickstart.py path/to/episode.mcap
  1. CLI ヘルプを表示して利用可能なコマンドを確認します
uv run hflow --help
  1. 本番運用に向けて、ランタイムガイド(docs/RUNTIME.md)を参照して Airflow によるスケジューリング環境を構築します

ギット飯トライで味見

入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。

ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。

npx gitbap-try Hebbian-Robotics/hflow

Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは? →

これを仕事に活かす

味見がすんだら次は応用です — 仕事やビジネスに活かす方法をまとめました。

レシピ — AI にこのまま頼んでみてください

レシピを読み込んでいます…

スター推移 · 7日

136+0 / 7일

使いやすさ · まねしやすいか

ベストサンプルサンプル評点 80/100
  • ゆるいライセンス
  • テストあり
  • サンプル集
  • 最近の更新
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • テンプレート

最近の更新あり · 2026 年に作成

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[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/Hebbian-Robotics/hflow.svg)](https://www.gitbap.com/r/Hebbian-Robotics/hflow)
Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方

ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。

方法 ① コネクタ URL

Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。

https://www.gitbap.com/api/mcp
方法 ② プラグイン(試用まで)

プラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
つなぎ方をくわしく →

AI が README をもとに要約しました · 原文を見る