Show HN 今日精选：2024-10-09最热门的开发者项目展示
探索2024-10-09 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
今日内容汇总包括多个新项目和工具，涵盖从AI文档处理、客户关系管理、到实时多人互动等各个领域。例如，一款名为QuickDessert的工具能基于用户偏好生成甜点食谱；而FinetuneDB则提供一个AI微调平台，简化LLM创建和管理。此外，GodmodeHQ利用AI代理帮助深入研究潜在客户，Screvi则是个个人知识管理平台。这些项目展示了创新的技术应用与用户需求的结合，为业内人士带来了新的灵感和解决方案。
1. Show HN: 从互联网获取反馈
作者: artistaiden
描述:
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2. 显示 HN：Letterbook – 简报策划书签工具
URL: https://letterbook.pages.dev
作者: nreece
描述:
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3. Show HN: CRMFusion – 定制化人工智能客户关系管理工具
URL: https://www.crmfusion.xyz/
作者: Bslou
描述:
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4. Show HN：一个用于 Python 的原始 HTTP 请求解析器
URL: https://github.com/ritiksahni/http-parse
作者: rtk0
描述: 我需要解析原始的 HTTP 请求字符串，但找不到合适的解决方案，于是我自己动手做了一个。
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5. Show HN: Index Wizard – 用社区增强算法提升你的日间交易体验
URL: https://www.indexwzrd.com
作者: artskyinc
描述: 你好，HN，
在SPX和SPY市场中进行交易可能会很复杂。因此，我们创建了Index Wizard，这是一个让交易者可以利用通过真实用户反馈增强的算法的平台—not just claims。
以下是我们的不同之处：
• 社区导向：我们基于用户的集体洞察不断成长和改善。 • 透明优先：提供详细的性能数据，让您确切了解策略的运作方式及原因。 • 教育与支持：我们不仅仅提供工具，更提供知识，使您成为一个更有见识的交易者。
我们希望建立一个值得信赖的交易社区，让每个人都能受益。如果您感兴趣，欢迎加入我们，让我们一起提升交易水平。
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6. Show HN: AI驱动的文档处理
URL: https://tygra.ai/
作者: tygra
描述: 大家好，
我们正在打造 Tygra，旨在释放人工智能在文档处理中的强大能力。Tygra 能够解析复杂文档，并以无与伦比的准确性和速度进行验证。
虽然光学字符识别（OCR）和更高级的机器学习方法在处理简单文本文档时效果良好，但在面对更复杂和专业的文档时，往往会遇到困难。
今天，我们专注于金融、物流和保险等领域的应用案例。
欢迎大家查看：https://tygra.ai/
期待听到你们的看法！
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7. Show HN: 能否雇佣我？891份申请没有回复
URL: #
作者: lomolo
描述: 我已经发送了891份申请，接下来不打算再发送更多了。
我一直在业余时间开发应用并上传到应用商店，尝试在线创业（可以查看我的提交）。我几乎参加了每一次“Ask HN: Who is hiring?”。
我觉得自己快撑不住了，因为自从房东把我锁在门外已经过去7个月了，而我尝试的事情都没有奏效。
我已经联系过我之前的团队，但没有任何回应。我之前的工作都是通过开源社区找到的。
我在社交媒体上几乎没有任何影响力和追随者。最近我加入了X（@gugachanzu）。 这是我的LinkedIn https://github.com/elc49 这是我的简历 https://docs.google.com/document/d/1qHsE6j820JOo_QiLf_6-aQAH…
我非常感激任何线索。
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8. Show HN: AI检测简历中的“警示信号”
URL: https://github.com/sliday/resume-job-matcher
作者: kulesh
描述:
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9. Show HN: Dust – Java 21 的演员 – 第二部分
URL: https://github.com/dust-ai-mr/dust
作者: bytebach
描述: Dust现在拥有一系列库，可以用来做有趣的事情，包括LLM / 嵌入接口、RSS订阅、网站爬虫和SearXNG接口。
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10. Show HN: 实时多人霓虹轨迹与回响
URL: https://trails.aeonax.com/
作者: xeonax
描述: 我想做点有趣的东西。创建了一个实时的多人鼠标/触控轨迹画布，使用了 Three.js 和 SignalR（.NET Core）。部署在 OCI 上，使用了 1 OCPU-2GB 的 Ampere 实例。得到了来自 Threejs Mentor 的帮助，真的很有用。
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11. Show HN: 根据提示生成音效
URL: https://toucanfx.com
作者: leonagano
描述:
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12. Show HN: 关于字符计数行限制的看法
URL: https://blog.lohr.dev/character-line-limits
作者: michidk
描述:
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13. 展示HN：为自己生成定制化课程，涵盖任何主题（Apple TestFlight）
URL: https://testflight.apple.com/join/YRjVP8jc
作者: odinize
描述: 大家好，
我们正在寻找测试者，以便为我们的应用想法提供诚实的反馈。
这个应用允许用户根据他们想学习的任何主题，生成全面的课程，并可以选择他们喜欢的学习风格。它还将设有一个社区，用户可以浏览和分享课程以及与他们感兴趣的任何主题相关的小知识。此外，课程中还会有聊天机器人帮助解答问题。
这个版本（实际上是α版本）仅提供课程生成的核心功能，完整版本将包含上述所有功能。在这个有限的范围内，您可以通过在主题字段输入“Prev”并点击“Continue”来返回到之前生成的课程（如果有的话）。
我们非常鼓励您通过这个讨论串或其他任何沟通渠道提供反馈。您也可以访问我们的网站https://odinize.app，以获取更多信息。
感谢您的支持，祝学习愉快！
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14. Show HN: GodmodeHQ – 使用AI代理查找任何公司的公开信息
作者: mafiaboi
描述: 嗨，黑客们，我是来自 GodmodeHQ 的 Mert（https://godmodehq.com/）
我们正在建立一个用于深度研究的潜在客户挖掘平台，帮助每个人深入了解他们的潜在客户，从而发送更具针对性的外联信息，而不是随意发送一条通用信息。
销售市场竞争非常激烈。大多数解决方案专注于向成千上万的人发送相同的电子邮件或 LinkedIn 消息。
这种方法在 2010 到 2020 年之间有效，但由于这个习惯太普遍，大家都开始这么做。当你收到一封外联邮件，内容只是讲述他们提供的解决方案，而没有说明该解决方案如何解决你的问题时，你自然会将其标记为垃圾邮件。
如今，随着 AI 的发展，人们开始进行个性化处理。然而，这种个性化往往仅限于某人的毕业院校或他们在 Instagram 上分享的吃冰淇淋的照片。这使得外联信息虽然显得个人化，但仍然毫无用处。
在 GodmodeHQ，我们将 AI 代理嵌入到了电子表格中的列，这就像将 Perplexity 集成到电子表格中一样。
这些代理能够识别你的网站，并嵌入你的理想客户画像（ICP）和上下文。你只需要问以下问题：
“我们能为这家公司解决哪些痛点？”
“这家公司有 SOC Type 2 认证吗？”
“他们最近推出了哪些新功能？”
等等。
代理会自动为你填充信息。然后，你可以利用这些信息深入了解能够为客户解决哪些问题。
最后一步就是通过电子邮件和 LinkedIn 联系客户。你也可以在 GodmodeHQ 中自动化这部分流程，但我们不涉及域名升温或类似的做法，旨在让你一天发出 10,000 封电子邮件。
我们鼓励用户深入了解信息代理所挖掘的资料。
我们的信念是每个人都是销售员。无论是你的代码还是简单的电子商务产品，你都是一个销售者。你需要明白你如何能够进行销售。
我们的愿景是利用 AI 的帮助将非销售人员培养成成功的销售人员。
我们希望你和我们一样喜欢 GodmodeHQ。
我非常期待听到你的反馈。
祝好，
Mert
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15. Show HN: 用于从视频生成多任务视觉模型训练的VRE数据集
URL: https://gitlab.com/meehai/video-representations-extractor
作者: meehai
描述: 我在攻读博士学位期间开发了这个工具，旨在通过使用各种预训练模型作为输入或伪标签，训练多任务视觉模型，以提高模型的泛化能力。我主要处理无人机数据集，但它在室内场景或自动驾驶方面也应该能正常工作（至少在Marigold和Mask2Former的情况下是这样）。
例如，这个数据集就是使用这个工具生成的：https://huggingface.co/datasets/Meehai/dronescapes。
我正在积极尝试从其他研究者在其过于复杂的框架中发布的公共仓库中“直接获取 nn.Module”。简单的 forward(rgb_input: torch.Tensor) -> torch.Tensor 很不错，但如果有 100 个来自于通用框架的导入，而这些框架和其他东西之间存在版本不兼容的情况，那就糟糕了。
附注：大多数主程序也可以独立运行，例如：
- https://gitlab.com/meehai/video-representations-extractor/-/… 或者
- https://gitlab.com/meehai/video-representations-extractor/-/…
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16. Show HN: Persys – 基于树莓派的本地AI云服务
URL: https://persys.ai/
作者: ata_aman
描述:
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17. Show HN: 通过 Slack 轻松查询您的 Google Drive
URL: https://outscale.ai
作者: curiousbear
描述: 我一直面临一个问题，就是人们总是问我某个特定文件或幻灯片在哪里。于是我决定用 RAG 来解决这个问题。欢迎反馈！
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18. Show HN: 我制作了一个Chrome扩展，旨在防止开发者的职业倦怠。
URL: https://www.deskbreak.app
作者: miguelfernandez
描述: 我制作了一个Chrome扩展，旨在帮助开发者和其他办公室工作人员预防疲劳过度。作为一名前端开发者，我发现自己在长时间的编码过程中忽视了健康。这个扩展提供了可自定义的休息提醒和指导活动，帮助你保持高效和健康。
如果你对此感兴趣，可以在这里尝试一下：https://chromewebstore.google.com/detail/deskbreak/fcmmkgomk…
我为什么要制作这个：
在经历了疲劳过度后，我意识到长时间编码而没有适当的休息影响了我的工作效率和身心健康。这个扩展是我帮助大家避免同样问题的解决方案。它被设计为不打扰用户，同时确保定期进行健康的休息，以防止疲劳过度。
设置后你可以做什么：
- 根据工作安排设定你喜欢的休息间隔
- 接收可自定义的休息提醒
- 尝试指导活动，如拉伸和眼部练习
- 跟踪你的进展
- 将休息与工作流无缝结合
技术栈：
- 使用React构建用户界面
- 使用JavaScript实现核心功能
- 使用Chrome扩展API进行浏览器集成
- 使用Tailwind CSS进行样式设计
- 使用Vite进行构建过程
我遇到的挑战：
- 在开发者工作流中平衡不打扰用户与有效性
- 在存储偏好的同时确保用户隐私
- 在Chrome扩展限制内优化性能
反馈：
我非常希望听到你对这个扩展如何融入你的工作流的看法。还有哪些附加功能能让它变得更加实用？在尝试时，你遇到了哪些问题吗？
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19. 展示 HN：Donobu – Mac 平台的网页自动化和测试应用程序
作者: wewtyflakes
描述: 我正在开发一款适用于Mac的桌面应用，让你可以创建网页流程并重新运行它们（https://www.donobu.com/）。
你可以选择使用AI（BYOK：自带密钥）来为你创建流程，或者做其他有趣的事情，比如进行基于视觉的语义断言。此外，你的数据保存在你自己的文件系统中，我们不会看到任何数据（而且完全没有回拨功能）。作为一款桌面应用程序，而非SAAS产品，它的一个好处是，如果你正在本地开发或迭代网页，这里没有任何问题可以与之连接。
这款应用适合用于：
- 测试网页，尤其是在本地。
- 以明确目标探索随机网页。
- 自动化繁琐的流程。重新运行一个流程不会因为使用单个选择器而卡住（例如，许多网站会随机化元素的ID），而是会智能地进行故障转移，使用优先级列表中的选择器。
- 快速草拟一份JavaScript的端到端测试。
这款应用不适合：
- 大规模网页抓取（速度太慢）。
- 对抗性网站。
我们仍在完善的功能：
- 拖放操作。
- 主要通过canvas控制的网站。
- 平滑化用户界面和用户体验（我们是两个后端工程师，尽力而为，但面对真正的前端工程师时，我们显得力不从心）。
有趣的尝试：
- 询问它是否能断言某个网页具有特定主题。
- 询问它为某个页面生成可访问性报告（使用https://github.com/dequelabs/axe-core）。
- 询问它为某个页面生成cookie报告。
技术栈：
- Java 21作为主要业务逻辑。
- Javalin 6作为网络框架（https://javalin.io/）。
- Playwright控制浏览器（https://playwright.dev/java/）。
- Axe用于生成可访问性报告（https://github.com/dequelabs/axe-core）。
欢迎提供中肯的反馈，非常感谢你试用它！
祝好，
- Justin和Vaz
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20. Show HN: Crisp的AI插件，将您的聊天转变为自动化支持系统
URL: https://enumhq.com
作者: KRains
描述:
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21. Show HN: 一个无废话的政府薪资数据查看网站
作者: rogutkuba
描述: 我建立了一个简单的网站，利用美国劳工统计局的公开数据，更好地可视化薪资信息。唯一的问题是某些州对特定职业没有数据，而且有些薪资数据仅标记为大于$229,000，而没有给出具体数字。
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22. Show HN：FinetuneDB – 人工智能微调平台，用于创建自定义大型语言模型
作者: felix089
描述: 大家好，HN！我们正在构建 FinetuneDB（https://finetunedb.com/），这是一个 LLM 微调平台。它使团队能够轻松创建和管理高质量的数据集，并简化了从微调到模型服务和评估的整个工作流程，与领域专家紧密合作。您可以在这里查看我们的文档：（https://docs.finetunedb.com/）
FinetuneDB 的出现是因为创建和管理高质量的数据集在 LLM 微调时确实是一个瓶颈。数据的质量直接影响微调模型的性能，而现有的工具并没有为团队提供一个简单的方法来构建、组织和迭代数据集。我们与我们的试点客户紧密合作，包括 AI 创业公司和一些较为传统的企业，比如一家大型报纸，正在对其文章进行模型微调，以便用他们的语调自动生成内容。
该平台的设计考虑了端到端的工作流程，从数据集构建、微调、服务再到输出评估。其核心是一个版本控制的无代码数据集管理器，您可以在这里上传现有的 JSONL 格式数据集，使用生产数据，或与领域专家协作创建高质量的自定义数据集。我们还提供评估工作流程，允许非技术贡献者对数据进行标注，审查模型输出以及优化响应（LLM 作为评审者也可用）。
我们提供：
- 一种免费的套餐，供开发者和爱好者优化数据集管理。
- 一种商业套餐，供团队使用，提供完整功能访问，按照席位收费。
- 一种自定义套餐，适用于模型托管、自定义集成和自托管。
大多数用户仍在使用 OpenAI 模型，但如果您正在使用开源 LLM，我们提供按需计费的无服务器推理服务，支持 Llama 和 Mistral 模型，初始可获得高达 €100 的免费积分。
我们现在正处于公测阶段，因此任何反馈——无论是关于功能、可用性，还是其他任何方面——都将非常有价值。
如果您之前从事过模型微调，或者对自定义 LLM 感到好奇，我们非常希望能听到您的声音。我们的目标是使微调过程变得更加易于访问，并帮助更多公司利用他们的数据和领域专家来创建自定义 LLM。
感谢您的关注！
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23. Show HN: 一个用于比较不同用例下Postgres数据类型的工具
URL: https://masteringpostgres.com/types
作者: aarondf
描述:
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24. Show HN: 我让市场分析变得快速且人人可及
URL: https://www.mavesflow.com/
作者: AdamKib
描述: 实时市场数据的移动平均技术分析工具。
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25. 展示HN：可持续且可修复的电动自行车电池（同时具备防火功能）
URL: https://www.indiegogo.com/projects/infinite-the-repairable-universal-ebike-battery
作者: oulipo
描述:
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26. Show HN: Dock-Boy – 一款为使用 Docker Swarm 和 Caddy 的小团队量身定制的轻量部署工具
URL: https://github.com/d3witt/dockboy
作者: d3witt
描述:
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27. Show HN：创建 AI 对话播客
URL: https://newspodcastdone.com
作者: leonagano
描述:
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28. Show HN：QuickDessert – 快速生成甜点食谱，并调整食材。
URL: https://quickdessert.recipes
作者: ailibrarian
描述: 这并不是一个普通的食谱网站——他们有一个基于人工智能的功能，可以根据你的偏好或可用的食材生成定制的甜点食谱！
如果你时间紧迫或缺少材料，网站允许你随时调整食谱。你可以根据你的储藏室、饮食偏好或时间限制来修改食材，人工智能会立即为你生成一个新的甜点创意。这在你想吃甜点但厨房里没什么材料的时刻格外方便！
例如，我试了一个布朗尼食谱，把糖换成了蜂蜜——效果棒极了！这种灵活性和便利性让人可以轻松地尝试甜点，而不必花几个小时搜索灵感或犹豫替换食材的选择。
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29. Show HN: Itineraries.io – 我在手术间隙做了一个联合旅行规划工具
作者: samaralihussain
描述: 嘿 HN，
在过去的几周里，我一直在睡觉、吃饭、运营并开发 itineraries.io。循环往复。
我在英国是一名外科医生。我的其他主要兴趣是旅行和编程。最近，当我没有在给人缝合的时候，我就在忙着我的项目。
从小我就梦想着探索世界，当我找到一个与我有同样冒险精神的妻子时，我感觉自己找到了宝藏。我们在大学相遇时，负担不起太多旅行。过去的两年里，自从我们都进入职场后，我们开始实现一些梦想，这真是太美好了。现在我们将迎来一个小宝宝，我迫不及待想和家人一起去冒险。
我创建 itineraries.io 是因为我和我妻子通常依赖制作 Excel 表格来规划旅行。这些表格最后会变得相当详细。我认为可以设计一个更好的用户体验，并围绕冒险建立一个社区。
以下是我设想使用 itineraries.io 的主要好处：
- 所有旅行所需的信息都存储在一个地方（机票、行驶路线、旅行文件等）
- 共同规划：通过发送加入链接给同伴来共同规划旅行
- 社区：保存你最喜欢的其他人制作的行程，一键克隆并将其变为自己的
我很乐意听听你们的想法和反馈 :)
Samar
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30. Show HN：打造了一款SaaS创意生成器，帮助寻找独特且未饱和的创业点子
URL: https://maze.do/saas-ideas
作者: ericssonrd
描述: 我制作了一个工具，可以帮助你根据自己的技能、知识、兴趣和希望探索的关键词/主题生成独特的SaaS和创业想法。
使用方法很简单：你只需输入你的专业领域、热爱的事物以及任何特定的探索领域。生成器会分析你的输入，并结合相关的市场问题和需求，给出量身定制的创意建议。
每个创意都附有一个需要解决的问题描述、使用案例和市场角度，这些都可以帮助你验证和完善概念。
我之所以开发这个工具，是因为我对现有生成真正独特且可行的SaaS想法的工具感到非常沮丧。现有资源往往显得很普通，无法考虑我的优势和兴趣。
请告诉我你对想法质量的看法，是否觉得生成的想法真的独特且有潜在价值，以及哪些额外功能会对验证和发展这些SaaS概念有所帮助等。
试试看，告诉我你的想法： https://maze.do/saas-ideas
谢谢，
埃里克
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31. Show HN: Pipe – 基于SSH的认证发布订阅系统
作者: qudat
描述: 您好！
我们很高兴地宣布推出 pipe：我们的 SSH 管理发布/订阅服务。
目前我们希望收集一些反馈，以了解该服务是否与 HN 群体产生共鸣。使用 pipe 只需要一个 pico 账号，您可以通过 SSH 创建：
ssh pico.sh
我们已经在内部使用它几个星期了，并不断寻找新的应用场景。例如，我们正在使用 pipe 为我们所有的服务创建日志排水，并且甚至可以与用户共享日志。您可以在我们的博文中了解更多内容：https://blog.pico.sh/pubsub
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32. Show HN: 通过夜间处理大幅降低你的 LLM 推理成本
URL: #
作者: Blue_Cosma
描述: 嘿，HN，
如果你尝试过运行开源模型，比如 Llama 3.1 70B 或 405B，可能会发现这成本非常高。问题看起来很明显，以至于你可能在尝试之前就已经放弃了！
- GPU 购买或租赁非常昂贵
- 运行性能最好的 LLM 需要 4、8 或甚至 16 块顶级的 Nvidia GPU
- 而且这还远不足以满足批处理所需的 VRAM，以实现合理的吞吐量和效率
有人甚至质疑开源 LLM 提供商是否在做一些手脚，以提供他们现在的价格。风险投资支持的诱饵和转换？不清晰的量化？即使是资金实力最雄厚的 LLM 推理初创公司，也因这一点陷入了争议。
在 EXXA，我们希望让最好的开源 LLM 在 FP16 风采下变得更实惠。
我不知道其他团队，但我们是一个仅有 3 人的自筹资金团队，所以补贴并不是一个选项 :D
我不会说我们找到了适用于所有用例的魔法解决方案……但我们找到了适合夜间批处理工作的解决方案，用于生成合成数据或其他一些工作，比如：
- 数据预处理（例如，用于 RAG 增强的上下文检索，知识图谱）
- LLM 作为评审的评估
为什么选择夜间？因为这给我们留下时间来：
- 以大幅折扣（30-70%）获取 GPU，否则它们将在云服务提供商的数据中心闲置
- 对推理过程进行深度优化，以实现最大吞吐量，而不是最低延迟
今天，我们的批量推理 API 已经上线，支持 Llama 3.1 8B 和 70B FP16，输出时间在 24 小时内。
我们提供市场上每个 token 的最低价格！比 fireworks 便宜 60%，比 deepinfra 便宜 40%。没有任何严格的费率限制，并且支持提示缓存。
现在就试试吧，访问 withexxa.com
————— 如果你有任何问题，可以通过 [email protected] 联系我们。
如果你想用自定义 LLM 模型生成大量 tokens，我们可以为你托管，并提供与 Llama 3.1 8B 和 70B 相同的价格区间。
你对于我们的方法怎么看？你愿意等待超级便宜的 AI 推理价格吗？
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33. Show HN: Screvi – 你的个人知识信息流
URL: https://screvi.com
作者: pedrospective
描述:
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34. Show HN: 我创建了一个WHOIS API服务
URL: https://whs.is
作者: adrobushevskiy
描述:
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35. Show HN：AsoLift – 提升应用商店和Google Play排名的ASO工具
URL: https://asolift.com/
作者: krisozy
描述: 大家好！
我开发了几款移动应用，认识到为新应用创建标题、副标题、关键词、描述和本地化内容是多么耗时且具有挑战性。为了简化这个过程，我创建了一个易于使用的工具包，只需输入关于您的应用的简短描述，就能生成标题、描述、副标题和关键词。
此外，我还添加了一些更高级的工具：
关键词排名追踪器 - 追踪和监控您及竞争对手应用的关键词排名。
关键词研究 - 通过识别搜索量、排名和难度之间的最佳平衡，找到最佳关键词。
AI 应用列表优化器 - 利用 AI 的力量，仅需几次点击优化您的应用的元数据。
为了让每位开发者和应用发布者都能使用这个工具包，我的定价远低于竞争对手。
期待您的反馈！您希望看到哪些 ASO 工具被添加？
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36. Show HN：一个开源聊天机器人，可以与您的 Postgres 数据库进行对话
URL: https://chat-with-your-database.vercel.app/
作者: nicolasmontone
描述: 我厌倦了弄清楚查询计划器，理解为什么查询速度慢，或者询问 GPT 一个稍微复杂一点的查询却得不到正确的结果。因此，我创建了这个工具——让你可以安全、轻松地在更有背景信息的情况下对数据库进行查询，而不至于失去理智。
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37. 展示 HN：笔记本电脑价格
URL: https://comparelaptopprices.com/
作者: mjcurl
描述: 在对低成本迷你PC的回应中（https://news.ycombinator.com/item?id=41389931），我看到有些人请求类似的网站，但专门针对笔记本电脑。
为了对现有工具如https://pcpartpicker.com/products/laptop/进行改进，我添加了PassMark评分（用了很多正则表达式！）和来自亚马逊的实时价格。我还增加了面板类型和刷新率，并根据加权评分对结果进行了排序，考虑了评论数量的因素。
如果你有任何建议，请告诉我，谢谢！
附注：你可以使用ctrl+点击按多个列进行排序（感谢https://news.ycombinator.com/user?id=winrid的灵感）。
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38. Show HN: PolyTrack – 一款免费的在线低多边形赛车游戏，融入了放松元素。
作者: BabyJordan
描述:
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39. Show HN: Traibe – 你的终极 AI 合伙人
作者: mykurdyna
描述: 验证创意。构建原型。发布。从创意到市场仅需几分钟。
嗨，我是迈克。如果你厌倦了花费数月时间来验证创意、构建最小可行产品，并尝试吸引你的第一批用户，那就来看看 traibe——你终极的 AI 联合创始人。
AI 驱动的创意验证，不到 1 分钟： 分析 Reddit、Hacker News 和 ProductHunt，以评估市场兴趣，识别竞争对手，并为你的创意发现独特机会。
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没有创意？去寻找一些吧！这很有趣也很自由：https://www.traibe.xyz
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40. Show HN: 我制作了一个免费的（开源）扩展，可以在 Google 表格中使用任何 LLM。
URL: https://www.aisheeter.com/
作者: tuantruong
描述: 大家好，
上周六，我决定在Cursor上进行购买，因为听说它在使用Composer功能实时生成代码方面非常出色，特别是在Claude Sonnet上（我并不是这些产品的推广者，只是出于好奇！）。
为了让这次购买物有所值，我给自己定了一个挑战：在24小时内构建一个Google Sheets扩展，让用户能够与任何语言模型（LLM）连接——无论是ChatGPT、Claude、Groq还是Gemini。
创意 这个想法很简单：一个像=Claude(prompt, model)这样的公式，允许用户在他们的表格中随处整合AI。 最令人印象深刻的部分？80%的过程只是输入提示和与AI交互，真正的编码仅占20%。
技术堆栈 前端：使用Next.js的React 后端：使用Next.js API路由的Node.js 数据库：Supabase AI集成：OpenAI API、Anthropic API、Groq API和Google AI API 开发辅助工具：Cursor和Claude Sonnet 3-5
旅程 规划（2小时）：我开始使用Claude Sonnet 3-5进行头脑风暴和项目大纲。它在功能构思和技术建议方面承担了大量工作。
前端开发（8小时）：在Cursor的帮助下，我几乎是在逐步选择建议，这更像是在提示AI获取正确的代码，而不是自己编写代码。
后端开发（6小时）：这里的模式也是如此：我大部分时间都是在浏览Cursor的建议和调整AI提示，这帮助我设置了安全的API端点和高效的数据库模式。
AI集成（4小时）：这是核心部分。我集成了多个AI模型以提供多种选项。Claude帮助精炼提示并轻松处理API响应。
测试与调试（3小时）：Cursor和Claude再次让我感觉自己是在导航整个过程，而不是从零开始编写测试。他们的工具迅速标记出问题，将调试时间缩短了一半。
文档与部署（1小时）：在Claude的帮助下起草了清晰的文档，Cursor的部署功能使得上线变得轻而易举。
主要功能 直接在Google Sheets中使用AI：借助简单公式直接使用AI。 多种AI模型支持：支持ChatGPT、Claude、Groq、Gemini等。
- 成本跟踪：自动计算令牌以跟踪使用成本。
- 安全性：加密储存API密钥，安心无忧。
应用演示： https://www.youtube.com/watch?v=HczW0F_tmvo
挑战与解决方案 最大的挑战是无缝整合多个AI模型。但在Claude Sonnet 3-5对架构的指导和Cursor的解决方案建议下，整合主要就是输入提示和交互。现在的架构轻松适应不同的AI服务。
扩展完全免费，链接在此：https://workspace.google.com/marketplace/app/aisheeter_smart…
接下来要做什么 我将这个项目命名为AISheeter.com - 让表格更聪明，不再费力
我将其免费发布并开源代码[在这里](https://github.com/Ai-Quill/ai-sheet-frontend.git)。
这仅仅是个开始——让我们看看接下来会发生什么！ 网站链接在此：https://www.aisheeter.com/
收获 在这个项目中，最让我印象深刻的是AI能够接管编码过程的程度。80%的时间都是在浏览建议和精炼提示，只有20%是传统编码。在合适的工具和心态下，短时间内可能实现的边界似乎正在扩大。
期待着与AI共同创造的激动时刻！
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41. 展示HN：地理游戏
作者: anloan
描述: 我开发了一个地理游戏，你可以轮流说出世界各地的城市。每当选择一个城市后，能够选择的城市范围就会变得更窄。快来试试吧！
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42. Show HN: 我13岁，构建了一个类似OpenAI o1的AI模型 – 希望得到你们的反馈
URL: https://ai.pixelverse.tech/app/cortexchat
作者: hayden_k
描述: 大家好，我是海登，一名来自澳大利亚的 13 岁开发者。最近我开发了一个类似于 OpenAI o1 的连贯性逻辑思维与推理的人工智能模型。 这个模型是由开源的小型模型（如 Llama 3.1 和 3.2）驱动的，我非常希望你们能试试，并给我分享一下你们的反馈。
你可以在这里试用：https://ai.pixelverse.tech/app/cortexchat
我做这个是纯粹出于兴趣，并在 o1 发布后的第二天就上线了。虽然它还不完美，但看到细致的提示对大型语言模型的回复质量产生如此显著的影响，真是令人惊喜！
如果您有任何反馈或建议，请随时告诉我！谢谢！
（更多信息请查阅：https://ai.pixelverse.tech/t1）
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43. Show HN: 我开发了一个文档转换API以降低成本
URL: https://doxswap.com
作者: deemonic
描述: 嘿 HN！
我创建 Doxswap 是因为我每个月要花几百英镑来进行文档转换，这让我感到很沮丧。因此，我制作了自己的工具，以固定的月费处理无限量的转换。这正是我希望拥有的服务——一个可靠的 API，可以以极低的成本进行无限转换。
注册时，你还可以获得一个免费的 API 密钥，包含 50 次转换。期待你们的反馈！请查看 doxswap.com。
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44. 展示HN：一种更好的方式来浏览arXiv上的AI研究论文
URL: https://thelatestinai.com
作者: fl0under
描述: 嗨 HN， 我建立了一个网站，帮助用户通过将AI研究论文分类为不同的研究主题来发现这些论文。
跟上最新的研究确实很难，特别是对于那些比较小众的研究，这些研究往往不会出现在HN的首页或在推特上流行。为了能让自己更方便地探索我感兴趣的话题，我做了这个网站。之前在HN上看到过一些基于arXiv的工具，当然也有像arxiv-sanity这样知名的工具，但没有一个能真正满足我所想要的基于主题/时间线的布局（我发现我开始我的项目后，Semantic Scholar的主题测试版是最接近的）。
这些论文来自与AI/ML最相关的arXiv分类，收录的论文回溯了几年的时间，目前每天更新一次。
在后台，它使用嵌入模型对每篇论文的关键短语进行聚类，然后用于生成主题。生成的主题名称还不是完全完美，我还有改进的空间，但我一直专注于构建前端，以便能尽快推出一些东西。
现在你可以注册并保存论文，未来我希望增加关注主题的功能，以便获得个性化的更新，当然还有很多其他功能。
我很想知道有没有人觉得这个网站有用！
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45. 展示HN：增强ChatGPT：改进的文档问答和学术阅读
URL: https://chromewebstore.google.com/detail/doc-insight/pfkgmepjhjjijjkbkoehbfioolmaecjc
作者: Shawn1991
描述: 我一直在大量使用ChatGPT来阅读和分析文档，比如研究论文、技术文档和代码片段。但是我遇到了一些问题：
-
功能不足：ChatGPT内置的文档阅读功能不够顺畅，也不够用户友好。
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成本问题：其他昂贵的服务虽然提供了更好的功能，但要价更高，虽然它们在后台使用的是ChatGPT API。当我已经是ChatGPT的订阅用户时，支付额外费用总让人觉得不太合理。
因此，我创建了这个Chrome扩展程序Doc Insight，它直接在ChatGPT中工作，并提供以下功能：
- 即时文档预览：直接在ChatGPT中上传和查看文档——不再需要切换标签或应用。
- 自动生成的目录：通过可点击的目录轻松浏览长文档。
- 实时图表渲染：在聊天中直接查看图表和图形，简化复杂的思路。
- 智能提示：提高你的理解能力，生成和完善多种编程语言的代码，并通过自定义问题测试自己。
我正在不断改进Doc Insight，并计划将其扩展到支持Claude、Gemini和Poe等其他平台。
试试看吧！ 欢迎告诉我你的想法！你的反馈对我来说非常重要，也将帮助我让它变得更好。
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46. Show HN: 阅读顶尖研究文章中的前沿见解
URL: https://outread.ai
作者: drytinall
描述:
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47. Show HN: 伦敦的免费公共学术讲座
作者: pingid
描述: 伦敦及周边地区面向公众的讲座目录。
https://github.com/Pingid/lectures.london
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48. Show HN: RepoGPT – 开源AI助手，助力您的GitHub仓库
URL: https://github.com/mbarinov/repogpt
作者: mbarinov
描述: 嘿，HN，
我创建了 RepoGPT，一个开源 AI 工具，可以让你使用自然语言与 GitHub 仓库进行互动。
你可以问它一些问题，比如：
- 如何实现身份验证？
- 列出 API 端点。
- 主要依赖项有哪些？
RepoGPT 的目标是通过 AI 简化大型代码库的导航。
来看看吧： https://github.com/mbarinov/repogpt
你需要安装 Node.js、pnpm、Docker（PostgreSQL）和 OpenAI API 密钥。完整的设置请参考 README。
欢迎提供反馈和贡献！
另外，我正在寻找在欧洲时区的远程职位。
谢谢！
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49. Show HN：我制作了一个免费的工具，为您的网站生成美观的 OG 图像。
URL: https://osig.app/
作者: rasulkireev
描述:
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50. Show HN: 我第一个 VSCode 扩展 – 语法错误汇总
URL: https://github.com/0xJensMalm/syntax_summary
作者: kromokromo
描述: 在VSCode扩展市场发布的“语法错误汇总”。
简单地将当前文件中的所有语法错误导出到侧边面板。包含复制到剪贴板的按钮。
这是我“与LLMs编码”调试工作流程的一部分。
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51. Show HN: 我做了一个 SSH 隧道管理器，目的是学习 Go 语言。
URL: https://github.com/alebeck/boring
作者: 0x12A
描述:
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52. Show HN: 浏览器上的 Cowsay
URL: https://cowsay-svelte.vercel.app
作者: sh4jid
描述:
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53. 展示 HN：LLM 提示模板
URL: https://github.com/romansky/copa
作者: leroman
描述:
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54. Show HN: Zeli – 为非母语用户提供人工智能摘要的HN阅读器
URL: https://zeli.app/en
作者: mazzystar
描述: 我每天都会阅读 Hacker News，但作为一名非英语母语者，我通常需要花一些时间才能找到我感兴趣的帖子。因此，我创建了这个工具——它利用大型语言模型（LLM）从文章中提取摘要和关键要点，帮助我快速找到想要深入阅读的内容。
如果你是英语母语者，这个工具同样会对你有帮助。除了 HN 标题外，它还能让你快速了解一篇文章的主要观点，从而决定是否点击查看。
有趣的是，对于 “Ask HN” 的帖子，我还添加了一个功能，自动精选出原帖中最具洞见性的三个回复。这让你在打开帖子之前，先预览评论区是否值得深入探索。
祝你浏览愉快！
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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