Show HN 今日精选：2024-09-22最热门的开发者项目展示
探索2024-09-22 Show HN上最热门的开发者项目，包括创新技术、AI应用等激动人心的新发明。深入了解这些引人注目的项目！
今日内容汇总
今日内容汇总包括几个新项目：MeetCaddy是一款自动保存Google Meet聊天记录的浏览器扩展，方便用户查找信息；最新KFC菜单及价格网站提供了更新的菜单信息；简易文件压缩器可快速减少文件大小，用户友好；Model2Vec提升了句子转换器在CPU上的效率；电子邮件转Webhook工具简化了邮件处理流程。此外，还有动态OG图片生成工具和Android通知管理应用Pinnit等新功能发布，吸引了用户的关注。
1. Show HN: MeetCaddy – 自动保存 Google Meet 聊天记录
URL: https://meetcaddy.online/
作者: dkraj
描述: 几天前，我在寻找一个我在Google Meet中从导师那里收到的文档链接。
找不到这个链接让我感到沮丧，因此我决定解决这个问题，开发了一个浏览器扩展，它可以自动保存Google Meet中发送的消息。
功能：
- 自动聊天捕捉
- 简单设置
- 所有数据存储在本地设备存储中
欢迎任何反馈和批评……
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2. Show HN: 最新的肯德基菜单及价格
作者: victor_cl
描述: Show HN: 最新的KFC菜单及价格！
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3. Show HN: 简易文件压缩器
URL: https://github.com/39zde/simple-file-compressor
作者: 39zde
描述: 一个工具，用于减少文件的大小。免费的在线、本地、无跟踪、无广告的文件压缩工具。简单而快速。
现在，主要浏览器厂商已经实现以下功能：
- 可调整大小的 ArrayBuffers（自 2024 年 7 月起） - 将 ArrayBuffer 转换为固定长度（自 2024 年 3 月起） - 压缩流（自 2023 年 5 月起）
现在，你可以轻松选择文件，使用 CompressionStream API 进行压缩，创建一个存档并下载它，没有任何障碍。
本身没有特别之处，但现在只需使用浏览器就可以完成这件事，这又是一项新功能。
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4. Show HN: 神秘的 Postgres 连接错误
URL: https://medium.com/@avirajkhare00/mysterious-postgres-connection-bug-052bc04999b9
作者: avirajkhare
描述:
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5. Show HN: 开源动态 og-image 适用于你的博客/网站
URL: https://ogcool.vercel.app/
作者: anduc
描述: 受到了 https://og-image-meme.vercel.app/ 和 https://github.com/steven-tey/og 的启发，我制作了这个工具，可以为网站和博客创建动态的 OG 图片，并配备一个方便嵌入的 typescript SDK。你可以在这里查看源代码：https://github.com/ducan-ne/ogcool
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6. Show HN: Formulaer – 免费、简单且干净的表单
作者: drikerf
描述:
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7. Show HN: Model2Vec：让句子转换器在CPU上速度提升500倍，体积缩小15倍
URL: https://github.com/MinishLab/model2vec
作者: stephantul
描述: 嗨，HN！
我们（托马斯和斯特凡，您好！）最近发布了 Model2Vec，这是一款用于将任何句子变换器提炼为一小组静态嵌入的 Python 库。使用这样的模型进行推理可以快达 500 倍，并且模型大小减小了 15 倍（7.5M 参数或 15/30MB，具体取决于您使用的是 float16 还是 float32）。
当然，这种减少是有代价的：提炼出来的模型性能与原模型相比要差很多。不过，它们的表现实际上比一大堆传统的静态嵌入（如 GLoVe 或基于 word2vec 的模型）要好得多，这些传统模型的体积要大得多。此外，Model2Vec 模型与句子变换器之间的性能差距最终比您预期的要小，具体结果请查看：https://github.com/MinishLab/model2vec/tree/main?tab=readme-…。拟合 Model2Vec 不需要任何数据，仅需一个句子变换器，可能还需要一个按频率排序的词汇表，这使得它在您现有的工作流程中实现起来非常简单。
我们编写这个库是因为我们对在需要极快的 CPU 推理但又能够良好工作的选项上感到有些失望。如果 MiniLM 的速度不够快，而您又没有GPU的使用权限，您通常只能依赖 BPemb，这并不灵活，或者只能训练自己的 GLoVe/word2vec 模型，这需要大量的数据。Model2Vec 解决了所有这些问题，并且效果优于在大量语料库上训练的专用静态嵌入。
我们花了很多时间思考如何让这个库易于使用，并能够融入到常见的工作流程中。这是一件小事：我们宁愿做几个通用的函数来取得良好的效果，而不是有一堆的集成。
请告诉我们您的看法。我们非常希望得到您的反馈。我们已经在自己的项目中使用这个库，并最终创建了这个库，因为我们确实有这个需求，但如果您有有趣的使用案例或问题，我们很乐意听听您的想法。
最后，如果您觉得这听起来很像上周提到的 WordLlama，那确实如此！我们从 5 月起就在“隐秘模式”下进行这项工作，所以我想我们和 WordLlama 的作者大约在同一时间想出了同样的主意。在我们的实验中，我们直接比较了我们的模型与 WordLlama。简而言之：WordLlama 的表现略逊一筹，并且不支持无监督或多语言，因此比起 Model2Vec，它更难以适应新的领域。
祝您有美好的一天！
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8. Show HN: 电子邮件（SMTP）转 Webhook
URL: https://github.com/sendbetter/inbound-email
作者: martinkrivosija
描述: 这是我的第一个（希望不是最后一个）开源发布。一个简单的脚本，用于通过SMTP接收电子邮件，解析内容（包括标题），将附件存储在Amazon S3，并将电子邮件内容转发到一个Webhook。
我用它来处理DMARC报告存储和电子邮件内容测试。
一些大型电子邮件API提供商有入站API，但如果你大规模使用，费用会迅速累积。这就是我构建这个工具的原因。
https://github.com/sendbetter/inbound-email
功能
- 同时接收电子邮件的SMTP服务器
- 使用mailparser解析来件电子邮件
- 将附件上传至Amazon S3
- 将解析后的电子邮件内容转发至指定的Webhook
- 可以通过环境变量进行配置
- 优雅地处理大附件
- 处理多个电子邮件和Webhook请求的队列系统
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9. Show HN: 我制作的网站
作者: atulseth22
描述: 我花了一周时间研究如何与Open AI集成，最终创建了一个网站，用于分析大型法律文件和研究论文。
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10. Show HN: 用Golang实现的快速前缀搜索服务器
URL: https://treds.io/
作者: absolute7
描述:
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11. Show HN: Pinnit – 在 Android 通知面板中固定笔记和通知
URL: https://play.google.com/store/apps/details?id=dev.sasikanth.pinnit2&hl=en_US
作者: its_sasikanth
描述: Pinnit是一款免费增值的应用（无广告，一次性付款，提供14天试用），允许您记录通知，并将其固定或安排作为Android上的提醒。它采用了优雅的Material 3设计，界面之间和状态之间的过渡十分流畅。应用还提供可定制的调色板，用于生成Material 3动态主题。
功能
- 创建并固定您自己的通知 - 通过历史记录日志、搜索和过滤选项管理您的通知 - 安排通知并添加提醒 - 为第三方通知添加备注
在处理通知时，隐私十分重要，这里是应用的隐私政策（https://sasikanth.dev/privacy-policy-pinnit/）。
总结：所有通知都保存在设备本地，除了崩溃报告和账单信息外，没有任何信息会与后台或第三方服务同步。
我们还有更多功能正在规划中，期待将来的发展。快来试试Pinnit，并告诉我们您的想法。谢谢 :D
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总结
今天的Show HN汇总展示了一系列多样化的创新项目。从AI驱动的工具到创意编码解决方案，这些项目反映了我们技术社区的动态特性。哪个项目最吸引你的注意力？请在评论中告诉我们！
Tags: #ShowHN #科技创新 #开发者项目 #AI应用程序 #开源软件