Show HN 今日のトップ：2024-10-21の注目の開発者プロジェクト
2024-10-21のShow HNで最も注目を集めている開発者プロジェクトを探索。革新的な技術やAIアプリケーションなど、エキサイティングな新発明をご覧ください！
今日の内容まとめ
今日の内容では、AIを活用したさまざまなプロジェクトが紹介されました。Uberの注文をAIで行うアプリや、リアルタイムスピーカー検出機能を持つチャットツールが登場しました。また、新たに開発された検索APIや、Amazonでの不良ブランドを避ける拡張機能、データビジュアライゼーションをAIで実現するツールなど、多岐にわたる革新が報告されています。特に、ユーザーのニーズに応じたカスタムクイズ生成や、イベントループの可視化ツールも注目されています。
1. Show HN: AIを使ってUberを注文しました
著者: hackersignal
説明:
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2. Show HN: AndyNote – チャットスタイルのトランスクリプトとリアルタイムスピーカ検出
著者: thunderbird007
説明:
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3. Show HN: 自分のエージェント型検索APIを作りました
URL: https://critiquebrowser.app/en/flow-api
著者: critiquebrowser
説明: 私は、エージェント性を持った検索APIを作成しました。検索、ページの探索、結果の再ランキング、チャンク処理、すべてエージェント的に行います。
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4. Show HN: AIを使ってAmazonでの不良ブランドを避ける手助けをする拡張機能を作りました。
URL: https://chromewebstore.google.com/detail/namebrand-check-for-amazo/jacmhjjebjgliobjggngkmkmckakphel
著者: e-clinton
説明:
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5. Show HN: Duonut – リアルタイムのフォローアップ質問を使った会話型AI調査
URL: https://duonut.com/
著者: ramyaduonut
説明: Duonutは単なるアンケートではありません。お客様とのエンゲージメントを高めるために、AIをトレーニングしてURLや内部ドキュメントを指示することで、自動的にリアルタイムのフォローアップ質問を生成します。あなたのプロダクトフローやランディングページのどこにでも埋め込むことで、ユーザーが提供した回答のAI生成要約を得ることができます。
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6. Show HN: Rustで書かれたCの大規模なサブセット用の最適化コンパイラ
URL: https://github.com/xqb64/ucc
著者: xqb64
説明: こんにちは。
私はここ数ヶ月取り組んでいたプロジェクトを共有したいと思います。それは、Rustで書かれたCプログラミング言語の大部分を対象とした最適化Cコンパイラです。基本的には、Nora Sandlerの本に掲載されているCコンパイラのRust実装です。
非常に有意義な学びの経験でしたので、皆さんにも心からおすすめします。
[1]: https://nostarch.com/writing-c-compiler
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7. Show HN: ギャンブルするスタートアップ - 使いやすいゲーミフィケーションされたスタートアップアイデアジェネレーター
URL: https://gambleyourstartup.com/
著者: wiksien
説明: こんにちは！私のアイデア段階でよく行き詰まるので、アイデアを生成するアプリを作りました。
「さあ、ギャンブルを始めよう」ボタンをクリックしてスタートし、生成されたアイデアの中で気に入った部分があれば、その言葉をロックしてから再度ギャンブルをして、気に入るものを見つけることができます。
すべての3つの言葉をロックすると、スタートアップギャンブルセッションが終了します。
すべてのカテゴリーはハードコーディングされたリストなので、新しいカテゴリーの良いアイデアがあれば、ぜひ教えてください！
読んでくれてありがとう！コメントで辛口の反応をどうぞ。 :D
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8. Show HN: OpenAIのリアルタイムAPIを活用したZoomミーティングAIアシスタント
URL: https://github.com/nsaigal/zoom-sidekick
著者: nsaigal1
説明:
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9. Show HN: Reactコンポーネントのイベントキャプチャデータで動作するLLMエージェント
URL: https://github.com/shoibloya/nuggt-analytics
著者: sneakypie123
説明: 基本的に、このオープンソースプロジェクトでは、Streamlitダッシュボードを作成しました。これにより、あなたのReactコンポーネントに分析機能を統合し、全てをGPTを使ってFirestoreに接続できます。イベントとしてキャプチャされたデータがFirestoreに送られた後、そのデータを再取得し、LLMエージェントを使用して意思決定カードやビジュアライゼーションを生成することができます。
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10. Show HN: Amphi、Pythonに基づいた視覚的なデータ変換ツール
URL: https://github.com/amphi-ai/amphi-etl
著者: thibautdr
説明: 皆さん、こんにちは。
Amphiという無料でソースが公開されているビジュアルデータ変換ツールを紹介したいと思います。
Amphiは、ファイルやデータベースにかかわらずデータの準備、操作、およびETLタスクのために設計されたローコードツールです。多様なデータ変換操作をサポートしています。
AlteryxやKnimeのようなツールとの主な違いは、AmphiがPythonを基盤としており、エクスポートしてどこでも実行できるネイティブなPythonコード（pandasとDuckDB）を生成することです。また、任意のPythonライブラリを使用したり、カスタムコードをパイプラインに直接統合する柔軟性もあります。
スタンドアロンアプリケーションまたはJupyterLabの拡張機能として利用可能です（インストール手順はGithubリポジトリを参照してください）。
興味がある方はぜひお試しください。pipを使ってインストールできます（Pythonとpipはお手元のラップトップにインストールされている必要があります）。リポジトリにスターを付けたり、何か問題があればGitHubの課題をオープンしたりすることも大歓迎です。Amphiはまだ若いプロジェクトなので、改善の余地がたくさんあります。
皆さんのフィードバックを心からお待ちしています！
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11. Show HN: SAU（スクリプタブルオーディオ）言語、saugns CLIプログラムによるスクリプトのレンダリング
著者: joelkp
説明: コマンドラインプログラムで、オーディオファイルとしてスクリプトを実行するもので、このプロジェクトは2011年から2012年、そして2018年から現在にかけて私の主な趣味のプロジェクトです。私は唯一の開発者で、この話題についてはウェブ上であまり議論されていません。
興味があればお知らせしますが、私が知っている限りでは、FMとPMを組み合わせ、様々なタイプのスムーズなノイズをキャリアとモジュレーターの両方として使用する唯一のオーディオシンセプログラムです。
2019年、ノイズオシレーターの作業の前に、このプロジェクトがHNにリンクされました（「Show HN」は除いて）。しかし、その後の議論はありませんでした。https://news.ycombinator.com/item?id=20663824
2022年には、後のノイズオシレーターの基盤となる新しいPRNGアルゴリズムに取り組んでいた時に、Show HNを投稿しました。https://news.ycombinator.com/item?id=30787317
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12. Show HN: ベストマンのスピーチ生成器
URL: https://www.howtobebestman.com
著者: ntorresdev
説明:
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13. Show HN: データフォーミュレーター – Microsoft ResearchによるAI駆動のデータビジュアライゼーション
URL: https://github.com/microsoft/data-formulator
著者: chenglong-hn
説明: 最近、データビジュアライゼーションをAIで作成するということは、チャットを繰り返すことが多く、長いプロンプトを書くのは面倒で、ビジュアライゼーションデザインを説明する最も効果的な方法とは言えません。
Data Formulatorは、UIのインタラクションと自然言語を融合させ、AIを使ってより効果的にビジュアライゼーションを作成することを可能にします！
以下のことができます：
- 初期のデータセットを超えたリッチなビジュアライゼーションを作成する際に、AIがデータの変換と可視化を手助けします。
- デザインを反復し、データスレッドを使用してより深く掘り下げることができます。これはAIとの会話を管理する新しい方法です。
デモ動画はこちらです: https://github.com/microsoft/data-formulator/releases/tag/0…
ぜひ試してみて、感想を教えてください！
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14. Show HN: 決定的なNix
URL: https://determinate.systems/posts/announcing-determinate-nix/
著者: grhmc
説明:
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15. Show HN: NanoGCG – 勾配ベースの最適化を利用した自動LLM脱獄ツール
URL: https://github.com/GraySwanAI/nanoGCG
著者: jwngx
説明:
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16. Show HN: 自動化されたSEOキーワードリサーチツールを作成しました
著者: travisjbeck
説明: AhrefsやSEMrushはキーワードリサーチの大手ですが、膨大なデータで圧倒されてしまい、次のステップを見極めるのが難しいですよね。そこで、プロセスをワンクリックで簡素化したいと考えました。私が開発したシステムは、あなたのホームページをスキャンし、キーワードリサーチを行い、ニッチな分野でのターゲットキーワードのリストを提供します。これには、ランキングが容易な（低トラフィック）ものから、やや難しい（高トラフィック）ものまで含まれています。また、業界トップクラスのヒューマンライクな出力を持つAIコンテンツライターも開発しました。AI検出アルゴリズムでの検出率が最も低いのです。この2つのツールを使うことで、スタートアップの基本的なSEOをわずか数クリックで80%処理することができます。
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17. Show HN: フロントエンドエンジニアや学習者のためのツール：イベントループビジュアライザー
URL: https://github.com/vault-developer/event-loop-explorer
著者: vault-developer
説明: 皆さん、こんにちは！
私はシニアソフトウェアエンジニアとして、ジュニア開発者のプロフェッショナルな成長をサポートしています。
イベントループの概念は、学習者や初心者にとって難しい場合もありますが、フロントエンド開発の基本中の基本です。このテーマは、いくつかのカンファレンスで説明され、インタラクティブなプレイグラウンドもいくつか作られています（私がインスパイアを受けたのはアンドリュー・ディロンのシミュレーターです）。
しかし、私のアイデアは、もっとダイナミックにして、重要なセクションをすべて網羅することでした：
- コールスタック
- リクエストアニメーションフレーム
- マイクロタスク
- マクロタスク
- Web API
そこで、楽しみながら小さなペットプロジェクトを作成しました。このプロジェクトは、ブラウザ環境でイベントループのステップを視覚化することを目的としています。エディタでコードを変更したり、既存の例から選択したりすることができます。
役に立てていただければ嬉しいです！楽しんでください！
https://vault-developer.github.io/event-loop-explorer/
P.S. これは実際の環境の挙動をシミュレーションしたものなので、いくつかの制限があります。詳細はGitHubのREADMEをご覧ください；プロジェクトはMITライセンスのもとオープンソースとして公開されています。
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18. Show HN: Redditのレビューに基づいて訓練されたAIショッピングアシスタント
URL: https://yfind.co/
著者: fredmarc
説明: 昨年の6月、私は新しいゲーミングマウスを探していて、約10件のレビューやブログを読み、YouTubeの動画も見て決めることにしました。その間に費やした時間を考えて、yfind.coを作り始めました。まだ進行中ですが、ショッピングしている商品の検索ができ、Redditのスレッドに基づいて提案をしてくれます。
次のステップとして、結果を改善するためにReddit以外のレビューソースを追加する予定です。
yfind.coを試してもらえると嬉しいですし、フィードバックも大歓迎です！
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19. Show HN: スクリーンショット・ホームズ – スクリーンショットを便利な名前にリネームするツール
URL: https://github.com/topherjaynes/Screenshot-Holmes
著者: topherjaynes
説明: 私の最初の公共リポジトリです。他の人に使ってもらうことを目的としています。皆さんがどのように使うのか興味津々ですが、コードや設定、Pythonとしての性質についてのフィードバックをいただけると嬉しいです。私はキャリアの休憩中で、特に日常生活に役立つAIの方法を試すことに熱中しています。この6週間で、過去6年間よりも多くのコーディングをしており、Pythonの開発者をあまり知りません。以前の会社ではPythonがあまり普及していませんでしたが、大学でコンパイラのプロジェクトを手掛ける際にツールとしてよく使っていました。古い習慣はなかなか抜けませんね。
このスクリーンショットのようなことをするツールはありますか？多分…私には過去の数年間で約10,000枚のスクリーンショットがありますが、それらをコンテキストのあるファイル名で振り返るのは楽しいです。4o mini visionを使うのは良いユースケースだと思ったので、結果に驚きました。
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20. Show HN: Xcode用の無料AIコード補完、モデル選択とコードベースのコンテキストに対応
URL: https://www.cgft.io/xcode
著者: kumama
説明: ダウンロードリンク: https://www.cgft.io/xcode
他の選択肢（例えばAppleのSwift予測）と比較して、これを試してみる理由がいくつかあります:
モデルの選択 Ollamaを通じてお好みのローカルモデルを使用するか、RAMが不足している場合は、長いコンテキストウィンドウのためにクラウドホスト型モデルを選択できます（コードは当社のサーバーには保存されません）。
ローカルコードコンテキスト あなたのコードベースはローカルにインデックス化され、関連するスニペットがモデルのプロンプトに提供され、より関連性の高いコードの提案が行われます。
インラインサジェスト 提案は、別のモーダルではなく、コードと一緒にうまく表示されます。
ぜひ試してみてください—役に立つことを願っています！
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21. Show HN: 100万と1つのチェックボックス。ElixirとMithril.jsで動作しています。
URL: https://onemillionandonecheckboxes.com/
著者: gandreani
説明: こんにちは！
eieioのhttps://onemillioncheckboxes.com/を見た瞬間、Elixirを使って試してみたいと思いました。元々はPythonとRedis（後にGoとRedis）で作られたものですが、今回は一つのElixirサーバーとHAProxyを使ってSSLターミネーションを行っています。また、すべてのチェックボックスが1000x1000のキャンバスに描画される概要ページを表示するためにS3も使用しています。
サイト全体は4コア8GBのHetzner VPSで運営しているので、どれくらいのパフォーマンスを発揮するのか興味があります。
これを完成させるのに思った以上に時間がかかってしまいました（最初のコミットは7月23日でした）。でもこれは私にとってElixirで何か重要なものをコーディングする初めての本当の挑戦でした。
最初はLiveViewを使おうとしたのですが、2000のチェックボックスを画面に描画するだけでもパフォーマンスの問題がありました。また、“レンダリングできるデータ量を超えた”シナリオを助けるはずの新しいStreamsコンセプトをLiveViewで使おうとしたのですが、うまくいきませんでした。
最終的には、LiveViewを使ってヘッダーをレンダリングし、タイマーで更新するようにし、チェックボックスはMithril.jsでレンダリングしました。チェックボックスの情報はLiveViewのWebSocket接続を通じて送信され、チェックボックスの更新もそのチャンネルを通じて行われます。
今から30分ほど用事に出かけるので離れますが、戻ったらみなさんの質問にお答えします！
ぜひ私のサイトを壊してみてください、友達も招待して同じことをしてみてください。
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22. Show HN: オープンソースのジオメトリーダッシュ
URL: https://github.com/glassesmonkey/geometry-dash-jp
著者: alexfefun
説明: デモ：https://geometrydashjp.com/
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23. Show HN: 私たちはクマとキツネをテーマにしたLLMシステム評価に関する本を書きました。
URL: #
著者: iamwil
説明: みんなこんにちは！
私たち、@sridatta と私は、「Forest Friends」というLLM駆動アプリのシステム評価に関する本／ジンを執筆しました。でも、少しだじゃれっぽくて、ビジュアル重視で、RLHFによって微笑む顔に polish されたショゴスのミームに大いに触発されています。
LLMのシステム評価は、企業が派手なAIデモを超えて信頼できるプロダクションアプリに移行する際に重要です。システム評価は「何をすべきか」という答えとしてよく取り上げられますが、実際にはソフトウェアエンジニアリングのツールキットの標準的な部分ではありません。
そこで、私たちは、@sridattaがGoogleで7年間研究エンジニアとして培った経験や、ウェブ上のベストプラクティスをたくさん集めて、楽しく読める方法で「ゼロから評価まで」をお届けするジンを書きました。
ここで明確にしておくと、モデル評価とシステム評価は異なるものです。前者は異なるモデルを比較し、後者は顧客の問い合わせに対してどれだけうまく対応できているかを測る指標です。システム評価を作るときは、基本的に「良い」という状態をあなたのシステムのために定義しているのです。「雰囲気に基づく評価」（LGTM@K）を使う人も多いですが、それはスタート地点として良い選択で、思ったよりも先に進む助けになります。ただし、ユーザーが増え、問い合わせが多様化していくと、システム評価が必要になる時期が来ます。引用すると:
ガリー・タンは「プロンプトを生で使うな！評価を書け！」と言っています。https://x.com/garrytan/status/1842210665550983409
スワイは「プロダクションAIエンジニアリングは評価から始まる」と言っています。https://x.com/latentspacepod/status/1844870676202783126
どうしてジンを作ることになったかというと、Techniumポッドキャストでのコラボレーションから、私たちが深くエキスパートのあるトピックを取り上げたいと思い、同時に起業家精神を活かす活動をしたくなったからです。ジュリア・エヴァンズのウィザードジンやセーラーマーキュリーのバブルジンに触発されて、ジンを書くことを思いつきました。最初は30ページを目指していましたが、結局60ページになりました。
これはまた、製品のための画像生成の実験でもありました。最初は手描きでイラストを作成していましたが、途中で締切に間に合わせるためにMidjourneyに切り替えることにしました。特定のスタイルで特定のアーキテクチャに設定された、キャラクターが一貫したシーンを生成する必要があり、それが難しいことが判明しました。
最初は8〜10時間毎日画像を生成していましたが、次第にどれがうまくいくかを予測するのが上手くなり、適切な画像を生成するのに1.5時間まで短縮されました。ただし、テキストはすべて人間が生成し、手動で編集していることを保証します。
この号はこれまでのところ好評を得ています。以下は、早期の読者からのいくつかのコメントです：
「このリソースありがとう！LLM評価システムについての包括的な紹介を提供していて、私のAIエンジニアとしての毎日の仕事に本当に合っています—1時間未満の読書で、専門用語も最小限です。チームにも薦めます。」
「多年前に『The Poignant Guide to Ruby』のファンだったので、LLMの世界に遊び心が加わるのを見るのは素晴らしいです。私は評価プラットフォームを構築しており、どの開発者でも評価を始めやすくしたいと考えています。この版は、基本や用語を正しく理解するためにとても役立っています。」
「@sridatta と @iamwilによる評価の魅力的な入門編です。彼らは明らかに多くの手間と配慮を込めており、コンテンツはよく整理されていて、挿絵もたくさんあります。60ページにわたり、モデル評価とシステム評価の違い、雰囲気チェックや特性ベースのテスト、評価基準の設計、LLMの評価者の整合、さまざまな指標を用いた整合性の測定、評価を分析してシステムを改善する方法などを説明しています。これで、私も自分で書かなくても[そのジン]に人々を指示できます、ハハ。」
ジンは現在入手可能です。雰囲気を確認したい方にはプレビューがあります。https://forestfriends.tech/assets/preview.pdf
初版に関するフィードバックや、今後取り上げてほしいトピックについて聞かせていただければ嬉しいです。ジン作成のプロセスについて質問があれば、それについても喜んでお答えします。
こちらがリンクです：https://forestfriends.tech
購入はこちらから：https://issue1.forestfriends.tech/
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24. Show HN: GPT 4を使って、真の出会いを追求したデーティングアプリを作りました。
URL: https://apps.apple.com/us/app/vibing-check-vibe-start-date/id6670462536
著者: alexzhangfire
説明: こんにちは、HNの皆さん！
私は「Vibing」というアプリを作りました。https://vibing.fun/ ショallowプロファイルや浅い会話があまり好きではないからです。これは人々のせいではないと思っています。現在の画像共有メカニズムは、人々が自分の一番良い部分だけを共有したいと考え、次々にスワイプするため、 stagedなプロフィールをほぼ保証してしまいます。
Vibingでは、ユーザーが自分で動画を撮影するように促され、アプリ内のGPTによって日常生活やフィルターなしの個性を共有できます。こうすることで、人々は見た目を越え、より深いものを探し、本物のつながりを持つことができると感じています。
ただの考えからプロトタイプを作成しました。こちらが粗いデモです： https://www.youtube.com/watch?v=1hIYB7BfH90&list=LL
興味がある方は、ニューヨークでベータテストを行う予定なので、ぜひ一緒に参加してください！
お読みいただきありがとうございます。皆さんのフィードバックを聞けるのを楽しみにしています！
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25. Show HN: ユニバーサルステート管理ライブラリ、簡単に統合可能です。
URL: https://github.com/superlucky84/state-ref
著者: superlucky84
説明:
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26. Show HN: Llama Workspace – オープンソースのChatGPTチーム向け代替ツールです。
URL: https://llamaworkspace.ai
著者: c990802
説明: こんにちは、HN！私たちは最新のプロジェクト「Llama Workspace」を皆さんと共有できることを嬉しく思っています。（https://llamaworkspace.ai）
これは、ビジネスや組織のニーズを考慮して作られた、オープンソースのChatGPT Teamsの代替品です。
ChatGPTから期待できるすべての機能に加えて、ユーザーや役割の管理、さらには高度なコラボレーション機能を備えています。どこにでも簡単にセルフホスティングできるようにし、クラウド版も提供しています。だから、試してみる理由は十分にあります！
Llama WorkspaceをChatGPT Teamsの代わりに使う理由は？
- 主要な大規模言語モデルにすべてアクセスできる場所があり、GPT-4、Claude Sonnet、またはGeminiなどが含まれています。
- ChatGPT Teamsと比較して、約70％〜85％のコスト削減が可能です（詳細はウェブサイトをご覧ください）。
- 自分のコード、AIエージェントなどと統合し、AIにアクセスするための統一されたプラットフォームを提供できます。
こちらがGithubのリンクです：https://github.com/llamaworkspace/llamaworkspace
製品に関するアイデアや経験、フィードバックをぜひお聞かせください！次に何を実装すべきでしょうか？
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27. Show HN: システム評価に関する本を書きました
URL: #
著者: iamwil
説明: みなさん、こんにちは！
@sridattaと私が書いた本＆ZINE『Forest Friends』では、LLM駆動アプリのシステム評価について取り上げています。しかし、少しユーモラスで視覚的であり、LLMがRLHFで笑顔の顔に磨かれたショゴスのミームにインスパイアを受けています。
LLMのシステム評価は、企業が派手なAIデモから信頼性の高いプロダクションアプリに移行する際に重要です。システム評価は「何をするべきか」という答えとしてよく登場しますが、ソフトウェア工学のツールキットの標準的な部分ではないのが現状です。
そこで私たちは、@sridattaのGoogleでの7年間の研究エンジニアとしての経験と、インターネット上の多くのベストプラクティスを参考にして、楽しんで読める形でゼロから評価までのノウハウを提供するZINEを書きました。
ここで明確にしておきたいのは、モデル評価とシステム評価は異なるものだということです。前者は異なるモデルを比較するもので、後者は顧客の問い合わせをどれだけよく処理できているかの指標です。システム評価を作成する際は、自分のシステムにおける「良い」がどのようなものかを定義していることになります。「バイブベースの評価」（LGTM@K）を使う人も多いです。これが出発点として良い場所で、思った以上に進むことができます。しかし、ユーザーが増え、問い合わせの多様性が広がるにつれて、システム評価が必要になります。ここで引用を紹介します：
Garry Tanは「プロンプトを生で使わないで！評価を書こう！」と言っています。https://x.com/garrytan/status/1842210665550983409
Swyxは「プロダクションAIエンジニアリングは評価から始まる」と言っています。https://x.com/latentspacepod/status/1844870676202783126
どうしてZINEを書くことになったのでしょうか？Technium Podcastでのコラボレーションを経て、私たちは深い専門知識を持ちながらも、起業家的な力を発揮できるテーマに取り組みたかったのです。Julia EvansのWizard ZineやSailor MercuryのBubble Zineに影響を受け、ZINEを書くことを思いつきました。当初は30ページを目指していましたが、最終的には60ページになりました。
これは同時に、製品のための画像生成の実験でもありました。最初は手描きでイラストを作成していましたが、途中でMidjourneyに切り替えて締切に間に合わせることにしました。特定のスタイルで、特定の建築に設定された一貫したキャラクターを持つシーンを生成する必要があり、この作業は難しいことが分かりました。
最初は1日に8時間から10時間、画像を生成していました。徐々にどの方法がうまくいくかを予測できるようになり、適切な画像を生成するのにかかる時間は1.5時間にまで短縮されました。ただし、すべてのテキストは人間によって生成され、手作業で編集されていますのでご安心ください。
この号は今のところ好評を得ています。初期の読者の感想をいくつか紹介します：
「このリソースに感謝します！AIエンジニアとしての私の日常業務にとても関連性のある、LLM評価システムの包括的な紹介があり、読むのに1時間もかからず、専門用語も最小限です。チームに推薦します。」
「何年も前に『The Poignant Guide to Ruby』のファンでしたので、LLMの世界に遊び心がもたらされるのは素晴らしいことです。私は、できるだけ簡単に開発者が評価を始められるプラットフォームを構築しています。この版は基本や専門用語をきちんと理解するためにとても役立ちました。」
「@sridattaと@iamwilによる評価の魅力的な導入です。彼らは内容に多くの配慮と努力を注いでおり、情報がよく整理され、たくさんのイラストが使われています。60ページにわたり、モデル評価とシステム評価、バイブチェックやプロパティベースのテスト、評価基準の設計、LLM評価者の整合性、さまざまな指標を用いた整合性の測定、システムを改善するための評価の分析などを説明しています。今では、自分で書くのではなく、[このZINE]を指示するだけで済むようになりました、ハハ。」
ZINEは現在入手可能です。雰囲気をチェックしたい方はこちらにプレビューがあります。https://forestfriends.tech/assets/preview.pdf
第1号のフィードバックや、今後の号で取り上げてほしいテーマについてご意見をいただければ嬉しいです。ZINE作成プロセスについて質問があれば、それについてもお答えします。
こちらがリンクです：https://forestfriends.tech
こちらから購入できます：https://issue1.forestfriends.tech/
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28. Show HN: Zendo – 無料のアイゼンハワーマトリックスアプリでやるべきリストを優先順位付けしよう
著者: peterudokaa
説明: 無料のオンラインアイゼンハワーマトリックスアプリを使ってやることリストを優先順位付けし、緊急かつ重要なタスクを分解しましょう。タスク管理のためのテンプレートも取得できます。
タスクの優先順位を決めるためのAI提案を生成する機能を追加しました。
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29. Show HN: 予測市場と予測プラットフォームを利用した未来志向のニュース
URL: https://adj.news/
著者: lucaskohorst
説明: Adjacent Newsは、予測市場やフォーキャスティングプラットフォームを活用して、あなたがすでに読んでいるニュースに文脈を加えることに焦点を当てた新時代のメディアベンチャーです。市場の変化に基づいたニュースを生成し、取引やデータプラットフォームを提供します。
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30. Show HN: すばらしいドキュメントギャラリー – 最高の開発者向けドキュメントのクラウドソースリスト
URL: https://awesome-docs.gallery/
著者: fazlerocks
説明:
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31. Show HN: 最高の無料オンラインテレプロンプターは？
URL: https://iphoneteleprompter.com/
著者: mattgecko
説明: 私が考える最高の無料オンラインテレプロンプターを作りましたので、サイトのあらゆる面についてフィードバックをいただけると嬉しいです！
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32. Show HN: Epublifier – オフラインで読むためにページ（書籍、マニュアル）をスクレイピングするツール
URL: https://github.com/maoserr/epublifier
著者: maoserr
説明:
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33. Show HN: 航空会社のパフォーマンスを比較するウェブサイトを作りました
URL: https://airlinedelays.io/
著者: defluyter
説明: 新しい航空会社を試してみたかったのですが、帰りのフライトがキャンセルされてしまったため、目的地で2日間も足止めされてしまいました。フライトを予約する前にその新しい航空会社を判断するための唯一の基準は、ブランドの魅力とプレミアムなチケット価格でした。しかし、今ではキャンセルや遅延に関する過去のデータを参考にして、より良い判断を下す方法があります。また、出発の遅延が多い空港を避けることも可能です。
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34. Show HN: 機能仕様からローンチブログやメールまで、数クリックで作成できます
URL: https://withnovo.com
著者: anuragk11
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私は、Novoというツールに取り組んでいます。これは、少人数のチームが迅速かつ正確にコンテンツを生成するという課題に取り組むためのものです。
問題：
新しい機能をリリースするために小さなチームで働いているとき、ブログ、メール、ユーザー向けドキュメント、ソーシャルメディアの投稿など、詳細なコンテンツを書くのは時間がかかります。これは、製品の開発や改善にもっと有効に使えるリソースを消耗します。解決策：
Novoを使用すると、機能の仕様をアップロードするだけで、ツールがブログ投稿からメールシーケンス、ソーシャルメディアのスニペットまで、数回のクリックでローンチコンテンツを生成します。初稿を迅速に作成できるように設計されており、編集がしやすく、正確さや品質を損なうことなくコンテンツ制作のプロセスをより効率的にします。また、コールドメールシーケンスやTwitterのスレッド、広告コピーなどのマーケティング資料の生成にも非常に効果的です。
編集プロセスを簡素化することにも注力しています。迅速に高品質で正確なドラフトを提供するだけでなく、AIファーストのエディターを使用して仕上げる手助けも目指しています。コミュニティの皆さんからのフィードバックや考えをぜひお聞きしたいです！
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35. Show HN: メイド・オブ・オナーのスピーチジェネレーター
URL: https://www.maidofhonorspeech.net
著者: ntorresdev
説明:
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36. Show HN: MeetingGlass – 長時間のビデオ会議も快適に過ごせるツール
URL: https://apps.microsoft.com/detail/9njldhjwlfv7?hl=en-US&gl=US
著者: cantouch
説明:
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37. Show HN: チェコ向けのAI検索エンジンを立ち上げます
URL: https://umel.cz/
著者: honzarox
説明: チェコ市場向けにAI搭載の検索エンジンを立ち上げます。私たちの検索エンジンは、ウェブを探索するインテリジェントエージェントと、自動的に構築された内部データベースを活用しています。このデータベースはサイトをクロールする際に生成されます。このアプローチにより、従来の検索ランキングを支配するスポンサーコンテンツやSEO対策で飾られたページを回避し、より意味のある結果を提供できると信じています。
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38. Show HN: CSV SQL Graph – ビューのグラフ可視化
URL: https://github.com/punnerud/csv_sql_graph
著者: punnerud
説明:
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39. Show HN: Hyperkit – JavaScriptを書かずにリッチなUX機能を実現
URL: https://www.hyperkit.xyz/
著者: chrsgrrtt
説明: ここ数週間、Hyperkitに取り組んでいます。これは、モーダル、ソート可能なリスト、繰り返しフィールドセットといった一般的なUXパターンのためのカスタムエレメント（ウェブコンポーネント）のコレクションです。
アクセシビリティの向上が必要なときに、毎回Reactに手を伸ばすのにはうんざりしています。「JavaScriptをちょっと加える」フレームワークのようなStimulusは、どうもバラバラな感じがします。クライアントサイドの挙動をデータ属性の呪文で結びつけるのは、本当に好きではありません。
そこで、Hyperkitを始めました。これは、RailsやRevelのようなサーバーサイドフレームワークで構築されたアプリにリッチなUI機能を簡単に追加できる、ヘッドレスなカスタムエレメントのコレクションです。すべてカスタムエレメントなので、単なるHTMLタグであり、すべての挙動はタグ内にカプセル化されています。各コンポーネントはヘッドレスであり、自分自身のスタイリングが可能です。JavaScriptを必要とせず、Headless UIに精神的に似ています。
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40. Show HN: どのウェブページからでも構造化フィードを生成し、フォローする
著者: saran945
説明: こんにちは、HNの皆さん。
特定の検索結果ページを監視するためのこのツールを作成しました。SERPのRSSフィードは見つけるのが難しいですが、このツールはアイテムをリストアップしているページにも効果的です。ラッパーの作成にはLLMを使用しており、リストごとに平均1ドルのコストがかかります。ページ構造が変更されない限り、ラッパーは維持されます。各フィードは4時間ごとにクローリングされる予定です。
皆さんのフィードバック、提案、質問をお待ちしています。
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41. Show HN: Xkcdテーマのオタクプロジェクトページ
URL: https://projects.priyavkaneria.com/
著者: diginova
説明:
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42. Show HN: Erin – オープンソースの自己ホスティング型TikTokフィード、自分の動画のために
URL: https://github.com/will-moss/erin
著者: willmoss
説明:
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43. Show HN: キーワードをクリック可能なリンクに変換する
著者: hapiben
説明: LazyLinkというツールを作りました。これは私が繰り返し抱えていた問題を解決するためのものです。ブログ記事やアフィリエイトコンテンツを書くとき、あるいはウェブサイトを更新するときに、特定のキーワードにリンクを何度も追加しなければならないこと、ありませんか？本当に時間が無駄になってしまいますよね。
そこでLazyLinkを作りました。これは、自分で定義したキーワードを自動でクリック可能なリンクに変換するシンプルなツールです。リンクを付けたい単語（たとえば「Google」をgoogle.comにリンクするなど）を指定し、その後にコンテンツを貼り付けるだけ。Rich Text、Markdown、またはHTMLでリンク付きのバージョンを出力してくれるので、そのまま使える状態になります！もう手動でリンクを付ける必要はありません。
もしこのツールが役立ちそうだと思ったら、ぜひチェックしてみてください！皆さんの意見や改善点の提案をお待ちしています。
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44. Show HN: Cloudflare用の動的IPv4/6レコード
URL: https://github.com/ddries/d2c.sh
著者: kurokawad
説明: 動的IPや自宅ラボのために、Cloudflareレコードを簡単に更新できます。今やIPv6（AおよびAAAA）をサポートし、Bashの普及によりさらに便利になります。
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45. Show HN: Nextread.ai – ひとひねり加えたAIによる書籍推薦サービス
URL: https://nextread.ai/
著者: ailibrarian
説明:
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46. Show HN: AIを使って任意のトピックやプレゼンテーションからカスタムクイズを生成する
著者: exam-now_com
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私はAIを使ってクイズを生成するツールを作りました。このツールでは、ユーザーが任意のトピックやアップロードしたプレゼンテーションからカスタム質問を作成できます。特に、試験対策をしたい学生や、授業を充実させたい教育者にとって非常に便利です。このツールは、入力に基づいて即座に関連する質問を生成し、それをPDFとしてエクスポートすることでオフラインでも利用できるようにします。
主な特徴：
- 任意のトピックやアップロードしたプレゼンテーションからのクイズ生成
- オフライン学習や教室での使用のためにクイズをPDFとしてエクスポート
- 永久に無料のプランで月30,000文字まで使用可能
このプロジェクトは、クイズ作成を簡素化し、学習者と教育者の両方が効果的に練習や指導を行えるようにすることを目指しています。
HNコミュニティの皆さんからのフィードバックをいただけると嬉しいです！
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47. Show HN: Mail Lab AIを使ってメールの生産性を向上させよう
URL: https://maillab.ai/editor
著者: kewFTW
説明:
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48. Show HN: Atomic Mailのベータテスターを募集中 – 暗号化されたメールサービス
URL: https://atomicmail.io/app/auth/sign-up
著者: armenbag
説明: 私たちは、プライバシーとセキュリティを最優先に考えた暗号化メールサービス「Atomic Mail」をご紹介できることに興奮しています。データ漏洩がますます一般的になっている世界の中で、私たちの目標は、安全なコミュニケーションのためのシンプルでありながら強力なソリューションを提供することです。
現在、私たちはベータ版を実施中で、Hacker Newsコミュニティの皆様にぜひテストしていただきたいと考えています。皆様からのフィードバックは、製品を改善し、全体的なユーザー体験を向上させるために非常に貴重です。
Atomic Mailは、安全でユーザー中心のメールホスティングプロバイダーとして、プライバシーを最重視したメールサービスの提供に尽力しています。エイリアス作成、堅牢なセキュリティ対策、シームレスなアカウント回復などの機能を備えたAtomic Mailは、あなたのメール体験がプライベートで煩わしさのないものになるようにしています。
主な特徴：
- Hide-my-email：複数のメールエイリアスを作成することでプライバシーを守ります。これにより、メインのメールアドレスを明かすことなく、メールの送受信が可能となり、あなたのアイデンティティを効果的に保護します。
- スパムなし、広告なし：Atomic Mailの高度なスパムフィルターにより、クリーンで集中できる受信トレイをお楽しみいただけます。不要な広告や気を散らすものにさよならを告げ、すっきりとしたメール体験を実現します。
- メールパスワード保護：堅牢なパスワード保護を使用して、メールアカウントを安全に保ち、不正アクセスからコミュニケーションを守るための追加のセキュリティ層を提供します。
- エンドツーエンド暗号化：エンドツーエンドの暗号化により、あなたと意図した受取人だけがメッセージを読むことができ、センシティブな情報を守ります。
- ゼロアクセス暗号化：Atomic Mailであってもあなたのメールにアクセスできないゼロアクセス暗号化の恩恵を受けられます。あなたのデータは完全にあなたのものであり、最高のプライバシーを提供します。
- シードフレーズによるアカウント回復：ユニークなシードフレーズを使って、簡単にアカウントへのアクセスを回復できます。この革新的な回復方法により、セキュリティを妥協することなく、メールアカウントのコントロールを取り戻すことができます。
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49. Show HN: 完璧なReactランディングページを作成するAI
著者: bockerwee
説明: インディハッカーとして、以前は自分のサイドプロジェクトやSaaSのためにランディングページを作成するのに何時間も費やしていました。
そこで、ここ数ヶ月間でWebifier.ioを構築しました。
このツールは、プロンプトをあなた専用のフルバージョンのランディングページに変換します。アニメーションやカスタムセクションなどを含んでいます。そして、クリーンなReact/Nextプロジェクトとしてエクスポートすることもできます。
あなたの感想を聞くのが待ちきれません！
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結論
今日のShow HNのまとめでは、多様な革新的プロジェクトを紹介しました。AIを活用したツールから創造的なコーディングソリューションまで、これらのプロジェクトは私たちの技術コミュニティの動的な性質を反映しています。どのプロジェクトが最も印象に残りましたか？コメントで教えてください！
Tags: #ShowHN #テクイノベーション #デベロッパープロジェクト #AIアプリケーション #オープンソースソフトウェア