ShowHN Today 2024-09-08 ja
1. Show HN: Velocity – 思考のスピードでの財務分析
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著者: blotterfyi
Text:
Points: 2点
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2. Show HN: 私は何歳に見えますか –– AI 顔年齢検出器
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著者: letsgocn
Text: 写真をアップロードし、AI を使用してあなたの年齢を推定します。
これは、AI の目から見てあなたの年齢を確認する楽しいツールです。
使いやすい: 登録、ログインは不要で、完全に無料です。
即時結果: AI を使用して数秒で年齢推定を取得します。
ユーザー プライバシー: あなたの写真は安全に処理され、当社のサーバーに保存されることはありません。
Points: 3点
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3. HN の表示: ブラウザベース (サーバーレス ヘッドレス ブラウザ)
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著者: yevbar
Text:
Points: 2点
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4. Show HN: Ki Editor - マルチカーソル構文エディター
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著者: hou32hou
Text: みなさん、こんにちは。私はこのエディタ Ki を 1 年以上開発しており、少なくとも 3 か月間はあらゆる種類の開発 (Ki 自体を含む) で実質的にこのエディタを使用してきました。
これはほとんど結晶化していると思います。今日はこれを皆さんと共有できることをうれしく思います。
その主な強みは、第一級のマルチカーソルと構造 (構文) 編集です。これは、エディタ (TUI または GUI 同様) の分野では珍しい組み合わせです。
楽しんでいただければ幸いです。
Points: 70点
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5. HN を表示: これで Stripe チャージバックを回避
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著者: justdev
Text:
Points: 2点
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6. Show HN: ボイラー開発者、これは冗談ですか?
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著者: newstuffalways
Text:
Points: 3点
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7. HN を表示: ニューヨーク タイムズの見出しからの AI 詩
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著者: skaplich
Text:
Points: 1点
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8. HN を表示: S3 への SFTP ブリッジ
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著者: paulhenri_l
Text: HN さん、
X でクールな個人起業家たちをすべて見た後、これが一体どういうことなのか自分の目で確かめてみることにしました。 9 か月後、私は最初のプロジェクトに取り組んでいます。
私は、単純な S3 バケットから SFTP サーバーを作成することにしました。私が望んでいたのは S3 だけだったにもかかわらず、雇用主の顧客がすべて SFTP アクセスを求めてくることにうんざりしていました。そこには、ライフサイクルルール、適切なアクセス制御、ラムダトリガーがあります。すべてのクールなもの。しかし、彼らは SFTP を要求し続けます。正直に言うと、SFTP はクールではありません。
そこで私はこのブリッジを作成しました。彼らは SFTP を取得し、私は最新のテクノロジーを取得します。このツールが、SFTP を使用する上で何かを感じるきっかけになれば幸いです。フィードバックをお待ちしております。
ポール-アンリ
Points: 7点
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9. Show HN: インタラクティブツールを使ってきちんとしたマンダラパターンを作成するウェブアプリを作りました
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著者: Amithv
Text:
Points: 1点
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10. Show HN: 開発者がポートフォリオ サイトを簡単に展開できるツールを作成しました
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著者: esaminu
Text: ポートフォリオ ページを最新の状態に保つためだけに古いコードに飛び込み、応答性のバグを修正するのにうんざりしたため、わずか数クリックで独自の個人ドメイン名に見栄えの良いポートフォリオを構築してデプロイできるツール、LeetPost を構築しました。
Points: 6点
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11. Show HN: Reviewradar – ソフトウェア レビューとのチャットを支援する AI
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著者: andreict
Text:
Points: 1点
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12. HN の表示: PowerShell で Spectre.Console ターミナル ウィジェットを使用する
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著者: BasiliusCarver
Text: 私は spectre.console が好きで、PowerShell スクリプトで使用できるようにしたかったので、このモジュールを構築しました。
Points: 3点
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13. HN を表示: LLM プロンプト用に Git リポジトリ全体を 1 つのファイルにダンプします
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著者: artkulak
Text: おい！私が取り組んでいるツールを共有したいと思いました。これはまだ初期段階であり、開発途中ですが、Claude と OpenAI のモデルを操作するときに非常に役立つことがわかりました。
機能: Git リポジトリ全体を 1 つのファイルにダンプする Python スクリプトを作成しました。これにより、Large Language Model (LLM) および Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムでの使用がはるかに簡単になります。
主な機能: - .gitignore パターンを尊重します - ツリー状のディレクトリ構造を生成します - 除外されていないすべてのファイルのファイル内容が含まれます - カスタマイズ可能なファイル タイプ フィルタリング
LLM/RAG に便利な理由: - 完全なコンテキスト: LLM にプロジェクトの構造と実装の詳細の全体像を提供します。 - RAG-Ready: ダンプされたコンテンツは、検索拡張生成のための優れた知識ベースとして機能します。 - より良いコードの提案: LLM は私のプロジェクトをよりよく理解し、より正確な提案を提供してくれるようです。 - デバッグ支援: バグについて助けを求めるとき、完全なコンテキストを簡単に提供できます。
使用方法: 例: python dump.py /path/to/your/repo Output.txt .gitignore py js tsx
繰り返しますが、これはまだ進行中の作業ですが、AI コーディング アシスタントを使用したワークフローでは非常に役立つことがわかりました (クロード/オープナイ）。ご意見、ご提案、またはこれが役立つと思われる方がいらっしゃいましたら、ぜひお聞かせください。
https://github.com/artkulak/ repo2file
追記貢献したい人、または改善のためのアイデアがある人は、大歓迎です。
Points: 17点
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14. HN を表示: インディーズ起業家が公の場で共有できるトラクション ダッシュボード
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著者: Bluemahogony
Text: こんにちは、私は Techstars の卒業生で複数の創設者である Denis です。
自分たちの進捗状況を公に共有する独立系起業家たちに触発されて、私はスタートアップ向けのトラクション ダッシュボードを構築し、彼らの歩みをバックアップすることで「公の場での構築」を容易にしました。
他の多くの人と同様に、私も、より有意義な製品を出荷し、透明性とコミュニティの関与を促進するという独自の旅を続けています。
Stripe や Google Analytics とシームレスに統合され、収益と成長指標を自動的に表示します。リアルタイム。
GitHub リポジトリのクローンを作成することで、5 分以内にセットアップできます。すべての認証情報は安全にローカルに保存されるため、データを完全に管理できます。
肯定的でも否定的でも、特に個人事業主にとってどの機能が最も役立つかについて、フィードバックをお待ちしています。
Points: 1点
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15. Show HN:友達と決めるアプリを作りました
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著者: algorr
Text: 私は、あなたの意思決定を楽しくソーシャルなものにするモバイルアプリを作成して公開しました。また、自分の決定を念頭に置き、それを確認することもできます。 Playストアにもあります。 App Store : https://apps.apple.com/tr/app/ピックメイク決定/id6475396… Play ストア : https://play.google.com/store/apps /details?id=com.appoint.co…
Points: 1点
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16. Show HN: 簡単な BYOK とサーバーレス推論を備えた最適化モデルルーター
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著者: CuriouslyC
Text: HN さん、
私は AI の統合を簡素化するために Key Trustee を構築しています。 Key Trustee は、統合された「Bring Your Own Key」機能を提供する最適化モデル ルーター (RouteLLM に基づく) であるため、ユーザーはすべての有効なアプリケーションに対してキーを 1 回入力するだけで済みます。 Key Trustee は OAuth ベースであるため、アプリケーションの既存の認証トークンを再利用できます。また、OpenAI 互換 API を使用しているため、既存の AI コードと簡単に統合できます。
Key Trustee を使用すると、安全な「サーバーレス」 AI アプリケーションを構築することもできます。 。 OAuth フローが機能している限り、アプリケーションはクライアント内で完全に構築できます。
Stripe と統合するプッシュベースの支払いシステムを追加する予定で、ユーザーはマイクロペイメントのサポートで直接支払いを承認または拒否できるようになります。 API クレジットを使用するため、別のアプリ内通貨は必要ありません。まだ開発中ですが、公開されたらお知らせします。
ローカル LLM へのパススルー推論もサポートする予定なので、Ollama/Llama.cpp サーバーが実行されている場合は、これをすべての Key Trustee 対応アプリケーションで使用できます。
Key Trustee に関する私の目標は、中小規模のアプリケーション開発者の作業を楽にすることです。 そのために、あなたのアイデア、考え、フィードバックをお待ちしています。 私のメールアドレスはプロフィールにあります。チャットしたい場合は、Discord にアクセスしてください:https://discord。 com/channels/1282344086430421060/12823440864…
Points: 1点
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17. Show HN: Dot IX: ダイアグラム ジェネレーター (2024)
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著者: azriel91
Text: 皆さん、私は作図ツールに関するよくある不満を解決するために図ジェネレーターを作成しました。
これは、GraphViz ドット + Tailwind + 簡単なマークアップと考えることができます。
私が対応した懸念事項:
1.無料、広告なし、ベンダーロックインなし。
2.オフライン (クライアント側) 図の生成。
3.リンクまたはクリップボードにコピーされた SVG を介して、図を簡単に共有できます。
4. URL フラグメントを使用することで IP 漏洩はありません。
5.複数のノード/エッジを簡単に更新するためのテキスト入力。
6. YAML / 構造化入力なので、データ構造を生成する場合にカスタム SDK / パーサーは必要ありません。
7.インタラクティブ性は 100% CSS を使用して行われます — スクリプトや外部要素は使用しないため、SVG を受け入れる場所でレンダリングする必要があります。
およびいくつかのリンク:
- 前のスレッド: https://news.ycombinator.com/item?id=36825069
- リポジトリ: https://github.com/azriel91/dot_ix
- ミートアップで行ったプレゼンテーション: https://youtu.be/JpoG_O3hJss
- スライド: https: //peace.mk/book/learning_material/dot_ix_diagram_gener…
一部の人が気にする可能性のあるその他の事項:
1.ブラウザに VS Code (monaco) が埋め込まれ、SVG がレンダリングされるため、テキスト エディタとブラウザの間でコピーと貼り付けを繰り返す必要はありません。
2.図の関連部分をインタラクティブに強調表示できるため、視覚的に煩雑になりません。 「前の部分に戻る」必要があるホワイトボード図作成セッションを思い出してください。
3.スタイリングは、アニメーションを含む Tailwind クラスを介して行われます。
4.これは、図をリアルタイムで生成できるようにプログラム API を持たせることを目的として Rust で書かれています。ただし、これは別のプロジェクトの長期的な目標です。
5.入力モデルはある程度安定していますが、これを図に使用する場合は、リンク (将来の編集用) と出力 SVG (入力モデルを変更した場合に備えて) の両方を保存することをお勧めします。圧縮は lz-string ですが、圧縮を削除する必要があるかどうかは半分疑問です (他のツールからリンクを生成するのが簡単です)
Points: 1点
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18. Show HN: Nexa SDK – エッジ デバイス上で強力かつ効率的な AI アプリを構築する
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著者: frednoodle
Text: おい、HN！ Nexa AI のアレックスとザックです。私たちがこれまで取り組んできたことを共有できることを嬉しく思います。
私たちの旅は、モバイル AI エージェントのアクション モデルである Octopus シリーズから始まりました (https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopus-v2)。私たちは、10 億未満のパラメーター モデルを関数呼び出しに優れたものにし、モバイル デバイスやエッジ デバイス上で高精度かつ高速な関数呼び出しを可能にすることに重点を置きました。しかし、本格的なオンデバイス アプリケーションの開発を進めていくうちに、障害に突き当たりました。
関数呼び出し (ツールの使用) だけを最適化するだけでは十分ではないことに気付きました。強力なオンデバイス AI アプリを構築するには、専門知識を備えた言語モデル、音声処理、画像生成、埋め込みモデルなど、さまざまなツールのセットが必要です。そこで私たちは Nexa SDK を作成することにしました。これは、開発者が完全にデバイス上で実行される強力で効率的な AI アプリケーションを構築するために必要なものをすべてまとめた包括的なツールキットです。
Nexa SDK が提供するものは次のとおりです。
< code> - ONNX モデルと GGML モデルの両方をサポートします。 - さまざまなデバイスのハードウェア要件に合わせてカスタム GGML 量子化モデルを作成するための統合変換エンジン。 - 言語モデル、画像生成モデル、TTS、音声生成モデル、および視覚言語モデルをサポートする推論エンジン。 - 関数呼び出しの最適化を備えた OpenAI 互換 API サーバー。 - ラピッドプロトタイピングのための Streamlit UI。 - モデル管理を容易にする直感的な CLI。 - エッジ デバイスのレイテンシと電力消費に関するバックエンドの最適化。Nexa SDK は、オンデバイス AI アプリケーションとエッジデバイス上の AI で可能なことの限界を押し広げる開発者にとって頼りになるソリューションとなるように設計されました。
その機能を紹介するために、完全に実行されるデモ アプリをいくつか構築しました。デバイス上 (https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/tree/main/examples< /a>):
- 無修正モデルとオーディオ入力/オーディオ出力インタラクションを備えた AI ソウルメイト。 - 個人財務書類などの PDF をアップロードしてチャットするための迅速なインターフェイス。 - 多言語とリアルタイム翻訳をサポートする会議文字起こしアプリ。 しかし、まだ始まったばかりです。私たちのパイプラインにはたくさんのエキサイティングな開発があり、すぐに皆さんと共有できるのが待ちきれません!
ぜひチェックしてください: (https://github.com/NexaAI/nexa-sdk)
ドキュメント: (https:/ /docs.nexaai.com/)
オンデバイス AI の将来に興奮しているのであれば、サポートをよろしくお願いします。 GitHub リポジトリのスターは、より多くの開発者にリーチするのに大いに役立ちます!
乾杯、
Alex & Zack
Points: 25点
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19. Show HN: 長年にわたる「雇用している人」と「雇用されたい人」の進化
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著者: Raed667
Text:
Points: 1点
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20. HN を表示: Jsonb_apply: Lisp のように関数を Postgres JSON に適用します
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著者: fforflo
Text: こんにちは、HN さん。
これは私が取り組んでいる小さな Postgres 拡張機能、jsonb_apply です。
この拡張機能を使用すると、再帰的およびオプションの引数を使用して関数を jsonb オブジェクトに動的に適用できます。
一般的なシグネチャは次のようになります。 this:
select jsonb_apply(doc jsonb, func text[, variadic “any” args1_n])
引数の型を指定する必要はありませんが、引数はパーサー ヒントの代わりに使用されます。呼び出す適切な関数を見つけます。
次のようなことができます。
select jsonb_apply(’{ 「id」: 1、 “名前”: “ジョン”, 「メッセージ」: [ “こんにちは” 】 }’, ‘replace’, ‘hello’, ‘bye’);
{“id”: 1, “name”: “John”, “messages”: [“bye”]}
便利でした
今のところは主にテキスト指向ですが、他の誰かが Postgres でもっと LISP っぽいものを望んでいる場合に備えて、公開しておきます。
Points: 3点
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21. HN を表示: ターミナル CLI AI オートコンプリート無料
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著者: faangguyindia
Text: 多くの人が GitHub コパイロットにお金を払っています。 ここでは、支払いなしで、高精度かつ超高速な独自のオートコンプリートを取得する方法を紹介します。
概念実証。
Points: 2点
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22. Show HN: Web アプリ開発を簡単にする Next 15 SaaS ボイラープレートを構築しました
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著者: mjomaa
Text: こんにちは、皆さん、
調子はどうですか？夏の天気も楽しんでください :)
ほとんどの SaaS スターター キットとボイラープレートは、Web アプリの機能に関してはあまり提供しません。
このアイデアは、Web アプリの部分のみに焦点を当て、高品質で最新の機能を提供することです。そして柔軟なソリューション。常に最善を尽くし、決して近道をしないでください。
ウェブサイト: https://achromatic.dev
デモ: https://demo.achromatic.dev
技術スタックは次のとおりです
- Next.js 15 、React 19
- Auth.js v5
- Prisma
- shadcn/ui
- nuqs、next-safe-action、nice-modal
- TypeScript
- Tailwind
すべては RSC とサーバーアクションを使用して実装されます。
Points: 3点
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23. HN を表示: 自然言語を使用してサンフランシスコの衛星画像を検索
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著者: furiousteabag
Text: おい、HN！私たちは Bluesight (https://bluesight.ai/) の Alex と Szymon です。私たちはそこで基盤を開発しています。衛星データのモデル。最先端のモデルの現在の機能を紹介し、改善の余地がある領域を特定するためのデモを作成しました。
このデモでは、自然言語を使用してサンフランシスコ内のオブジェクトを検索できます。テスラ車、ドライ パッチ、ボートなどを検索できます。
主な機能:
- テキストを使用するか、ソースとして画像からオブジェクトを選択して検索します (「照準」アイコン)
- オブジェクト検索 (デフォルト) とタイル検索を切り替えます (「大きな」トグル。テニス コートなど、コンテキスト情報が重要な場合に便利です)
- 反対投票で結果を調整します (結果が水の画像の場合に便利です)
- タイルをクリックします地図上でタイルを見つける
- スライダーで取得したタイルの数を制御
OpenAI の CLIP モデルを使用します (https://openai.com/index/clip/) を使用して、テキストと画像を同じ埋め込みスペースに配置します。テキスト クエリまたはソース画像を使用して、この空間内で類似性検索を実行します。衛星画像と OpenStreetMap (https://www.openstreetmap.org/) のペアで微調整された CLIP を使用しています。これは、バニラ クリップが衛星データに対してパフォーマンスが悪いためです。 Meta の Segment Anything モデル (https://segment-anything.com/) を使用してオブジェクトを事前にセグメント化します。 - 各オブジェクトの CLIP エンベディングを計算します。
ご意見をお待ちしています。何がうまくいきましたか?どこで失敗したのでしょうか？どのような機能があればいいと思いますか?これが解決できると思われる現実の問題はありますか?
Points: 4点
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24. HN を表示: Google フライトのマイルとポイント
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著者: jackculpan
Text:
Points: 2点
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25. Show HN: ImmiGreat – カナダ移民の信用カルマ
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著者: bentice
Text: HN 様、
ImmiGreat (immigreat.io) は、プロセスをより明確に理解したい DIY ユーザー向けに、カナダの移民プロセスを簡素化するように設計されたモバイル アプリです。
移民は一か八かのストレスがかかるものです。政府の公式 UI は状況を悪化させることが多く、人々は自分自身に自信を持てなくなります。多くの人は、システムを操作するために高価なコンサルタントや弁護士を雇うことに頼っています。 ImmiGreat は、ユーザーが自信を持って自分でプロセスを管理できる直感的で使いやすいプラットフォームを提供することで、この問題を解決することを目指しています。
ImmiGreat アプリと Web ツールは次のことを行います:
- CRS スコアを計算します。これにより、カナダのエクスプレス エントリー移民プログラムであるエクスプレス エントリーの資格が決まります。
- エクスプレス エントリーの抽選を追跡して、最新の CRS カットオフを確認してください。また、通知も提供します。
- PNP (Provincial Nominee Program) のスコアを監視および計算します。これは、永住権をより早く取得するのに役立つミニ州ポイント システムです。
ImmiGreat は現在自社で運営しており、提携することで収益を生み出すことを期待しています。銀行、通信会社、その他カナダの新規参入者に関連するサービスを提供します。多くのカナダ企業にとって、新規参入者は巨大な成長市場です。この計画は、Credit Karma や ClearScore for Immigration のようなものになる予定です。 ImmiGreat は、初心者向けに製品やサービスをカスタマイズした推奨事項を提供します。
HN コミュニティでぜひ試して、フィードバックを共有してください。ログインは必要ありません。
immigreat.io でチェックしてください。または、アプリ ストアで「ImmiGreat」を検索してください。
Points: 3点
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26. Show HN: ユーザーが (本当に) 望んでいる機能、FeatureFlow を作りました
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著者: moviesofmood
Text: こんにちは、HN
私は Canny が好きですが、正直に言うと、あまりにも高価 (月額 99 ドル) で、ほとんどのユーザーにとって機能が多すぎます。
そこで、FeatureFlow を作成しました。
FeatureFlow は、ユーザーからのフィードバックを収集するのに役立ちます。顧客に合わせて機能を優先し、ユーザーが実際に気に入る製品を構築します。ユーザーの 1% だけが使用する機能の構築に時間を無駄にしないでください。
さらに、最も支持された機能リクエストを活用して製品ロードマップをガイドできます!
今後の機能: GitHub の問題リクエストなどとの統合近日公開予定です!
お楽しみください!
Points: 3点
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27. Show HN: HTML を PDF に変換するための製品を構築しています (バッテリー付属)
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著者: thomas-cogez
Text: Printerz は、HTML ドキュメントを動的な PDF に変換できる強力な API で、あらゆる Web テクノロジーに簡単に適応するテンプレート システムを備えています。開発者であろうとビジネスであろうと、当社のソリューションは、請求書、契約書、レポートなどの PDF の生成を簡単に自動化するのに役立ちます。
Printerz を選ぶ理由
- 高速でシンプルな API: あらゆる HTML を PDF に変換優れた柔軟性を備えています。 動的変数: ユーザーのデータに基づいてパーソナライズされたドキュメントを生成します。 - HTML テンプレート ホスティング: 独自のテンプレート ストレージおよび管理システムで時間を節約します。 - 簡単な統合: 一般的な言語およびフレームワークと互換性があり、わずか数分で統合できます。 以下に最適:
PDF 生成の自動化を検討している開発者。 ドキュメント ワークフローの統合と自動化を目指す企業。 マーケットプレイス、請求サービス、または動的な PDF を必要とするプラットフォーム。 今すぐ Printerz を始めましょう!今すぐ API を無料でテストして、PDF ドキュメントの管理方法に革命を起こしてください。
Points: 3点
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28. HN を表示: Graphtracks ベータ版
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著者: zft
Text: Graphtracks は個人的なニーズから生まれました。Bluesky Social のような分散型ソーシャル ネットワークを調査しているときに、パフォーマンスを長期的に追跡する分析ツールがないことに気づきました。ソーシャル メディア データに飛び込むのが好きな人間として、私はもっと良い方法があるはずだと思っていました。
Graphtracks はその問題を解決するためにここにあり、分散型ソーシャル メディアの強力なパフォーマンス トラッキングを提供します。 Graphtracks を使用すると、「いいね！」、フォロー、再投稿、返信を、4 つすべての合計である「総エンゲージメント」と呼ばれる単純な指標とともに監視できます。
再投稿と返信には、bluesky 自体の指標がありません。これは、bluesky 独自の指標です。
ベータ版では、当社のサービスは完全に無料で誰でも利用できます!
Graphtracks でできることは次のとおりです:
- Bluesky アカウントのトップ 100: 過去のエンゲージメントで上位のアカウントを確認してください。時間、日、週、または月。 - エンゲージメント指標: 単一ページの「いいね！」、フォロー、再投稿、返信の合計数を確認します。 - 詳細なエンゲージメント分析: 上位 100 位のアカウントの詳細なエンゲージメント グラフを詳しく調べます。 - 検索機能: 公開されている Bluesky アカウントを検索し、そのエンゲージメント データを調べます。
チェックしてグラフトラックを試してみてください。 Bluesky でアクティブに活動している場合は、時間の経過とともにパフォーマンスがどのように向上するかを確認し、私たちと一緒に成長してください。
フィードバックをお待ちしています。ご意見をお聞かせください。
Points: 1点
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29. HN を表示: 講義ノートを個人的な YouTube ビデオに変換するコース
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著者: MO-379
Text: こんにちは。
主な学習領域に多くの変更を加えようとしていますが、愚かな決定をしたくないので、最初にここからアイデアを得ようと考えました。
約 5 日前、私のアプリの最初のバージョンを示す投稿を作成しました。そのアイデアは、ユーザーが独自のアウトラインを作成し、システムに YouTube プレイリストを作成できるようにすることです。
その後、多くの変更を加えたので、次に知りたいと思います。ユーザーの学習エクスペリエンスを向上させるにはどうすればよいか、UI は魅力的で使い心地は良いか、何を変更する必要があるか。何を残すべきですか？どう思いますか ？。
Points: 5点
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30. HN を表示: Vomitorium – すべてのプロジェクトを 1 つのテキスト ファイルにまとめます
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著者: jwally
Text: プロジェクトのすべてのファイルを 1 に入れるための、きちんとした小さな Nodejs/cli ツールです。私は、小規模なプロジェクトでの LLM 支援のためにこれを構築しました。
Points: 6点
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31. Show HN: サブスクリプションなしで AI 採用ツールキットを構築しました
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著者: kranzelbart
Text: Hacker News コミュニティの皆さん、
私は Leon です。私たちは共同創設者の Arun とともに、採用プロセスをよりスマートかつ効率的にすることに注力してきました。本日、私たちは新しい Hiringtools AI をリリースします。これは、採用の基本を習得できるように設計された 1 回限りの支払い製品です。
私たちはクレジットベースの SaaS モデルから移行し、より実用的なもの、つまり生涯にわたるアクセスを提供します。採用を簡素化する包括的なツールとリソースのセット。 Hiringtools AI で得られる機能は次のとおりです。
- AI を活用した採用ツール: AI を使用して、職務記述書の作成、候補者のフィルタリング、求人情報の改善などの主要なタスクを自動化します。
- プロンプト ライブラリ: 幅広いサービスにアクセス採用シナリオに合わせて特別に調整された、慎重に作成された AI プロンプト。
- 求人掲示板ライブラリ: 厳選された求人掲示板を探索し、あらゆる役割に最適なプラットフォームを見つけるのに役立ちます。
- 採用サービス ライブラリ: 精査された採用ツールとサービスを発見します。採用ワークフローを最適化します。
- ボーナス: より強力な求人情報を作成し、雇用主としてのブランドを強化するのに役立つ、雇用主のブランディングに関する Power-Prompt 電子ブックも完全に無料で含まれています。
は、人事専門家、スタートアップの創業者、または単に採用プロセスの最適化を検討しているだけでなく、採用において優位を保ちたい人々のために Hiringtools AI を構築しました。私たちの目的は、すべてを 1 か所で提供することで、本当に重要なこと、つまり適切な人材を見つけることに集中できるようにすることです。
チェックしてください: https://hiringtools.org
いつものように、製品をさらに改善する方法についてのフィードバックや提案をお待ちしています。
Points: 2点
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32. HN を表示: Respeakable.com – 優れた AI 言語講師
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著者: nicowaltz
Text: こんにちは、HN さん。
AI で強化された語学講師である Respeakable の v1 をリリースしました。私たちの語学教師の友人が企画した 2 つのドイツ語レッスン (レベル A2、初級者から完全な初級者まで) があります。お気軽に試してみて、フィードバックをお寄せください。
私たち (lschneider と私) は言語学習を実験してきました。 （特にフランス語）さまざまな語彙アプリやツールを使用します。問題は、Duolingo のようなアプリは言語を教えるのではなく、ユーザーの注意を引くことを目的としており (そのモットーは「すべてをテストする」ことです)、そのため非常にゲーム化されており、あまりにも簡単すぎて、ドーパミン システムを乗っ取ることを目的としているということです。唯一の実行可能な解決策は、実際のコースに参加することのようです。
私たちは言語学習が LLM にとって最適なユースケースであると常々考えていましたが、世の中の AI 言語講師がどれもあまりにもひどいことに驚いています。実際に使用できる、より良いレッスンを作成することにしました。
Respeakable では、実際のレッスンによく似た構造化されたレッスンを使用し、特定の演習でのみ LLM を使用します。また、フラッシュカードで語彙を効率的に練習するために、FSRS (フリースペース反復スケジューラー) と単語頻度リストも使用します。 FSRS は暗記速度を最大 30% 向上させることが示されています。追記: FSRS は、ご存知の方向けに Anki にも展開されているところです。
今後数日以内にさらにレッスンや機能を追加する予定ですので、楽しみにしていてください。
楽しい一日をお過ごしください。 !
[1] FSRS: https://github.com/open-spaced -repetition/fsrs4anki/wiki/ABC…
Points: 4点
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33. Show HN: Subtle.sh – OpenPGP と Soketi を使用したゼロセットアップ E2E 暗号化メッセージング
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著者: ivstiv
Text: HN さん、
私は最近 OpenPGP.js と Soketi をいじっていて、シンプルな E2E 暗号化メッセージング アプリを構築することにしました。それは、微妙な.shと呼ばれます。 アイデアは非常に単純です。誰かに秘密を送信する必要がありますが、Slack、電子メール、その他のプレーン テキスト メディアは使用したくありません。 simple.sh は一時的なキーを使用して新しいセッションを生成し、リンクを共有します。タブを閉じると、すべてが消えます。
いくつかの重要なポイント:
- セットアップは不要 (アカウントもインストールも不要)
- OpenPGP.js を使用した E2E 暗号化
- Soketi (オープンソースの Pusher 代替品) によるリアルタイム メッセージング
- Next.js、React、Tailwind で構築
- 自己ホスト可能なバックエンド
必要なだけスタックを制御できます。
1.迅速かつ一時的な共有には、公式デプロイメントをそのまま使用します
2.完全な制御のためにスタック全体を自己ホストします
3.バックエンドのみをホストし、公式フロントエンドに接続します
パスワード マネージャーを置き換えることを目的としたものではありませんが、共有コンテナーを持っていない人と認証情報をすぐに共有する必要がある場合に便利です。 全体はオープンソースであり、セルフホスティングに関する詳細なドキュメントが含まれているため、経験豊富なシステム管理者でなくてもアクセスできるようになっています。
ご意見、フィードバック、セキュリティに関する考慮事項をぜひお聞かせください。見落としている可能性があります。
Web サイト: https://subtle.sh
GitHub: https://github.com/ivstiv/subtle.sh
Pusher のエンドツーエンド機能だけを使用しなかった理由は主に次のとおりです。なぜなら、私は OpenPGP.js で遊びたかったのですが、将来的に唯一の通信メカニズムとして Pusher を使用する予定もありませんでした。
P.S.はい、伝書鳩が実行可能な代替手段であることは知っていますが、まったく設定不要でユーザーフレンドリーというわけではありません。
Points: 4点
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34. HN を表示: SCIM v2 用のノード scim / OpenAPI
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著者: mnahkies
Text: 私は通常、開発のこのような未加工の初期段階での作業を共有することはありませんが、これを次のように共有したいと思いました:
- 驚いたことに、SCIM v2 用の適切な openapi 仕様が見つかりませんでした
-また、SCIM を Firebase Auth / GCP ID プラットフォームと組み合わせて使用している人に関する情報は見つかりませんでした。
先ほども言ったように、これは信じられないほど未熟で初期のものであり、あまりサポートされておらず、openapi 仕様はまだ非常に不正確ですが、他の誰かが SCIM クライアントの例を探している場合に備えて、私が共有したいと思います。
これは、私の他のプロジェクトの 1 つも利用しています <a href=“https://openapi-code-generator.nahkies.co.nz” 「 rel=“nofollow”>https://openapi-code-generator.nahkies.co.nz 」を使用して、openapi 仕様から定型文の大部分を生成します。これが、効果的に活用する方法の良い例になることが期待されます。それ。
(また、誰かがこれを見て、SCIM v2 の正確/完全な openapi 仕様を教えてくれると、非常に役立ちます)
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35. Show HN: 記録と再生による API テストの自動化
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著者: shailendraht
Text: こちらはシャイレンドラです。 HyperTest の創設者 - hypertest.co
私たちは、開発者にとって統合テストを簡単にできるように努めています。他の多くのチームやツールがこの問題に取り組んでおり、それらを見て、開発者が最小限の労力と労力でこの問題を達成できるように、即席のアプローチを考案したと信じています。
仕組み: 開発者は、ソース コード内で (バックエンド) サービスの SDK (2 行) をセットアップし、あらゆる環境からのトラフィックを記録するように設定します。 HyperTest が RECORD モードで動作する場合、すべての受信リクエスト (リクエスト、レスポンス、アウトバウンド コールなど) のエンドツーエンド トレースを収集します。
これらのリクエスト (テスト) は、後で (プリプッシュまたは CI で) 新しいビルドで再生して、 API 応答とアウトバウンド呼び出しの回帰をチェックします。 REPLAY モードでは、HyperTest はすべての依存システムの模擬応答を使用して、テストを不安定にせず、結果を決定的で一貫性のあるものに保ちます。 3 分間のデモ - https://www.youtube.com/watch?v=x6hmDUNFGW4
何をするのか: HyperTest SDK は、アウトバウンド呼び出しを行うために使用するすべてのライブラリのすべての主要な関数とメソッドを自動計測します。これにより、HyperTest は、開発者にソース コードの変更を求めることなく、REPLAY でこれらの呼び出しを模擬することができます。
これはどのように優れていますか: 1. セットアップは APM のセットアップ方法と同じです。つまり、SDK の 2 行を追加するのに 5 分かかります。
2. http、graphQL、gRPC、Kafka、AMQP などのすべてのプロトコルをサポートし、より多くのユースケースに対応します。話しながらさらに追加します
3.テストは任意の環境から生成でき、ローカルでもどこでも実行できます。
4.アクティブな重複排除により、REPLAY で実行されるリクエストの数が削減されます。コード カバレッジを最適化し、追加のコード行をカバーしないリクエストをフィルタリングします
5.開発者が根本原因を迅速にデバッグできるようにする分散トレース
6.依存関係の変更に応じてモックを自動更新し、テスト結果の信頼性を維持します。
HyperTest は現在、ノード プロジェクトでのみ使用できます。 現在、チームは 5 つ以上のサービスを使用しており、50 を超えるチームがこのサービスを積極的に使用しています。
これが価値があると思われる場合は、簡単な紹介を設定し、ここで開始方法を説明できます -https://calendly.com/shailendra-hypertest/30min
フィードバックをお待ちしています。
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36. HN を表示: eBPF を利用した Goroutine モニター
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著者: keisku
Text:
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37. Show HN: インジェストからプレーヤーまでのオープンソース ストリーミング API
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著者: matvp
Text: こんにちは、HN!
私は Matthias です。かなり前からビデオ ストリーミングに興味を持っています。長年にわたり、私はストリーミングビデオをテストおよびデバッグするための CLI ツールなど、小さなセットアップを数多く構築してきました。約 1 か月前の年次休暇中に、私は CLI ツール上で単純な API の開発を開始しました。複数の ffmpeg ジョブを作成して実行し、GOP / キーフレームを適切に取得し、プレイリストをマージし、HLS にパッケージ化するなど、時間がかかります。あることが別のことにつながり、最終的には HLS インタースティシャル、VMAP / VAST、動的広告挿入、MSE / を検討し始めました。プレーヤー UI としての EME (HLS.js 一般)、React (perf) (ただし、過去にある程度の経験はあります)。
トランスコードまたはパッケージ ジョブが完了すると、S3 (またはS3 準拠のストレージ サービス）。
最初から、以下を含むパブリックで構築しました。
1.複数のマシン上でトランスコード (ffmpeg) ジョブをスケールし、複数のビデオ レンディション、オーディオ、テキスト トラックを作成します。このジョブを開始する API エンドポイントはかなり単純で、ソース ファイル (たとえば、ビデオとしての mp4、言語「eng」のオーディオとしての mp4 など) とその出力 (ストリーム) を定義します。希望するもの (例: H264 ビデオ 1080p、720p、言語「eng」の aac オーディオなど)。
2.すべてのトランスコード ストリームを HLS プレイリストにパッケージ化し、内部で shaka-packager を使用します。すべてのプレイリストとセグメントを S3 に公開してアップロードします。この時点でアセットは再生可能になります。
3.最大数を制限できるオンザフライのプレイリストマニピュレーター。品質を向上させるには、広告またはバンパー挿入用の HLS インタースティシャルを追加するか、VMAP / VAST を使用してストリームに広告を挿入します。 VAST がまだトランスコードおよびパッケージ化されていない場合、スティッチャーはそのジョブを開始します。特定の広告のプレイリストが見つかると、スティッチャーはプレイリストにインタースティシャルを追加します。 HLS インタースティシャルをサポートするプレーヤーは、VMAP で定義された指定時間に広告を再生できるようになります。
4. HLS.js 上のファサードにより、インタースティシャルの操作が少し簡単になります。 HLS.js でのインタースティシャルのサポートは現在進行中であることをご了承ください (https://github.com/video-dev/) hls.js/issues/5730).
5.いろいろいじっていると、プレーヤーと対話するエクスペリエンスを見逃しているように感じました (ビデオ ストリーミングにおいてエンド ユーザーが対話するのはそこだけです。また、デフォルトの HTML5 プレーヤー UI は、品質の選択などのより高度なユースケースには適合しません)。シークバーに広告ポイントを表示します…) このようにして、以前に作成したファサードの上にプレーヤー UI として機能する小さな React コンポーネントを作成しました。
今のところとても楽しいです。一部の人に価値を提供できることを願っています。フィードバックは大歓迎です!
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38. Show HN: ウェブサイト デザイン代理店を設立しました
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著者: alexander2002
Text: こんにちは、お気軽に批評して貴重なアドバイスをください。
Points: 4点
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39. HN を表示: My Book DNA – (AI ではなく) 実際の人間関係に基づいた書籍のレクチャー
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著者: bwb
Text: こんにちは、クリエイターです :)
私はよく本を読みます。好きな本、著者、ジャンルに基づいて、他の人から個人的なおすすめの本をもらいたいと思っています。そこで、Shepherd.com (3 年前に HN で開始されました) で過去 3 年間収集してきたデータを使用してこのツールを作成しました。
このツールは、お気に入りの本/著者 3 冊と、あなたのお気に入りの本/著者 3 冊を取り込みます。
次に、お気に入りに基づいて 9 冊の本のリストが表示され、共感できるものがあるかどうかを確認できます。ウェブサイト上のすべての書籍リストは著者または専門家によって作成されているため、情熱や専門知識 (フィクションまたはノンフィクション) を持っています。
また、これに基づいた新しい本のアイデアが記載された毎週のメールに登録できます。電子メール システムは 100% パーソナライズされているため、すべての人が毎週 100% カスタマイズされた電子メールを受け取ります。リストが重複することはありません。
お気に入りを使用した例を次に示します。
https://shepherd.com/ my-book-dna?r=books%3A34472&r=books%3A7…
ここではまだやるべきことがあります。
- ジャンル/トピックの精度を向上させます。私はこの冬、それに取り組んでいます。
- 私は、あなたがその本を愛した理由を解読し、似たような読者に基づいた本とよりよく一致させることを試みるために、Book DNA フォーマットの立ち上げに取り組んでいます。
- そして、このメールの全般的な改善に取り組んでいます。フィードバックを受け取ると :)
Shepherd はブートストラップされています。ビルドと新機能への早期アクセスに関するニュースレターをここに掲載しています: https://build.shepherd.com/
これを構築するには何を使用しますか? Python、Django、Heraku、Postgre、Cloudflare、電子メールの消印、Wikifier 経由の Wikipedia トピック ID の NLP/ML (https://wikifier.org) )、ニールセンの書籍 API データベース (出版社データ + 米国議会図書館データ + BISAC)、Cloudinary。
アイデアや提案を共有したい場合は、私のメールアドレスは [email protected] です :)
よろしくお願いします、ベン
Points: 3点
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40. Show HN: ブロックチェーン使用状況データ アグリゲーターの新しいランディング ページをリリースしました
URL: 立即访问
著者: jakemanger
Text: それについてどう思うか、また、見たいデータがあるかどうかを知りたいと思っています。
Points: 4点
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41. HN を表示: NODEFit – 神経微分方程式を使用した時系列の適合
URL: 立即访问
著者: gpavanb
Text: みなさん、こんにちは。
時系列データは主に周囲の観察に基づいており、多くの物理モデルは微分方程式に基づいています。
ただし、非理想的な動作を説明するのは難しく、回帰などのアプローチを使用しても、理想的な動作を把握することはできません。
神経微分方程式は、時系列を全体として捉えるのではなく、基礎となるダイナミクスを「当てはめる」ことで、予測を強化できる次期クラスのツールです。
確率微分方程式モデルも含まれています。また、ノイズの多い状況でダイナミクスをキャプチャすることもできます。
NODEFit.jl は、コンパイル時間に余裕がある場合に利用できる、より高速な Julia ベースのいとこです。
GPU サポートは、PyTorch ルーチン自体の一部です。
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