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公開データ+オープンソースAIギャップマップの背後にあるスコアリング。

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オープンソースのAIスタックは既に強くなっていますが、断片的、複製的、困難です。 全体を見る オープンソースのAIギャップマップは、それが合法になります: スタック全体に存在するものの生きているマップ、各作品の開き方、それがどのように広く使われているのか、 ギャップがある場所 — コミュニティは、どこに投資するか、どこに投資するのか、そしてどこまでも見られます。 物事を開く.

地図の背後にあるデータです。 [[sources/] で YAML を硬化させます。 決定的なパイプラインはそれを検証し、それをbuild/notebook_data.jsonにシリアライズし、レンダリングします 公開されたマップ。

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地図は公正で反復的な努力であり、コミュニティのキュレーションはポイントです。 2つの方法があります。

1.問題のファイル(コードは必要ありません): プロダクトを提案して下さい、 エラーを報告するか、または カテゴリを提案する。

2.プルリクエストを開く編集[sources/]。 製品の追加は、小さな YAML ファイルの便利です。 製品の記録、引用符付きのスコア、および1カテゴリのロスターと1のエントリ 組織ロースター。 CONTRIBUTING.md は、完全なレシピとスコーリングの rubric を持っています。

いくつかのグラウンドルール:

• **すべてのスコアは、プライマリソースを引用します.

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The open source AI stack is already strong, but it’s fragmented, duplicative, and hard to see as a whole. The Open Source AI Gap Map makes it legible: a living map of what exists across the stack, how open each piece is, how widely it’s used, and where the gaps are — so the community can see where to build, where to invest, and where to open things up.

This repo is the data behind that map. Everything is curated YAML in sources/; a deterministic pipeline validates it, serializes it to build/notebook_data.json, and renders the published map.

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Contribute

The map is a public, iterative effort, and community curation is the point. There are two ways in:

1. File an issue (no code needed): suggest a product, report an error, or propose a category.

2. Open a pull request editing sources/. Adding a product is a handful of small YAML files: a product record, a score with citations, and an entry in one category roster and one organization roster. CONTRIBUTING.md has the full recipe and the scoring rubric.

A few ground rules:

• Every score cites a primary source. The map excludes anything it can’t verify against one.
• Don’t hand-edit generated files. build/notebook_data.json and notebooks/ai-stack-map.py are regenerated by a bot on merge; PRs that touch them are blocked.
• CI runs on every PR (build.validate + pytest), so you’ll know quickly if something is off.

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How scoring works

Each product is graded on three independent, multi-source axes:

• Openness — a 0–5 grade against openness frameworks (the Model Openness Framework