Show HN 今日精选：2024-10-21最热门的开发者项目展示
探索2024-10-21 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基于 AI 的新项目和工具，例如用于呼叫 Uber 的 AI 应用、实时说话者识别的转录工具 AndyNote，智能搜索 API、用于避免亚马逊虚假品牌的扩展，以及对话式 AI 调查工具 Duonut。还有开源的 TikTok 视频聚合器 Erin、动态 IP 更新工具、在线提词器等，涉及的主题涵盖数据可视化、SEO、编程支持等，展示了技术创新与社区反馈的重要性。
1. 展示 HN：我使用 AI 叫了一辆 Uber
作者: hackersignal
描述:
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2. Show HN: AndyNote – 具备实时说话者识别的聊天风格转录功能
作者: thunderbird007
描述:
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3. Show HN: 我制作了一个智能搜索API
URL: https://critiquebrowser.app/en/flow-api
作者: critiquebrowser
描述: 我开发了一个完全自主的搜索 API，可以进行搜索、页面浏览、结果重排序和内容分块，所有这些操作都是自动完成的。
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4. Show HN: 我制作了一个扩展工具，利用人工智能帮助用户避开亚马逊上的虚假品牌。
URL: https://chromewebstore.google.com/detail/namebrand-check-for-amazo/jacmhjjebjgliobjggngkmkmckakphel
作者: e-clinton
描述:
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5. 展示 HN：Duonut – 具实时跟进问题的对话式 AI 调查
URL: https://duonut.com/
作者: ramyaduonut
描述: Duonut不仅仅是一个调查工具。它通过在您的网址或内部文档上进行训练，自动生成实时后续问题，从而与您的客户进行互动。您可以将其嵌入到您的产品流程或着陆页中的任何位置，获取用户反馈的AI生成摘要。
人气: 3 个点赞 | 0 条评论
6. 展示HN：一个用Rust编写的针对C大部分语法的优化编译器
URL: https://github.com/xqb64/ucc
作者: xqb64
描述: 你好。
我想分享一下我在过去几个月里一直在努力的项目。这是一个针对C语言大型子集的优化C编译器，使用Rust编写。它基本上是Nora Sandler的书中的C编译器的Rust实现。[1]
这次项目是一次很好的学习体验，我真心向大家推荐它。
[1]: https://nostarch.com/writing-c-compiler
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7. 显示HN：赌一下你的创业项目 – 易于使用的游戏化创业创意生成器
URL: https://gambleyourstartup.com/
作者: wiksien
描述: 嗨！我常常在头脑风暴阶段卡住，所以我做了一个可以生成创意的应用程序。
点击“让我们开始赌博”按钮来开始，如果你对生成的创意中的某个部分感兴趣，可以将这些词锁定，然后再进行一次赌博，寻找更多你喜欢的东西。
将所有三个词锁定，完成你的创业赌博环节。
所有类别都是硬编码列表，所以如果你有好的新类别的想法，我会添加它们！
感谢你的阅读，欢迎在评论中给我提出意见。 :D
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8. Show HN: 基于 OpenAI 实时 API 的 Zoom 会议 AI 助手
URL: https://github.com/nsaigal/zoom-sidekick
作者: nsaigal1
描述:
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9. 展示 HN：基于 React 组件事件捕获数据的 LLM Agent
URL: https://github.com/shoibloya/nuggt-analytics
作者: sneakypie123
描述: 在这个开源项目中，我创建了一个 Streamlit 仪表板，允许您将分析功能集成到 React 组件中，并通过 GPT 将其连接到 Firestore。当捕获的事件数据存储到 Firestore 后，我会将其取回，然后您可以使用 LLM 代理生成决策卡以及可视化图表。
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10. Show HN: Amphi，基于Python的可视化数据转换工具
URL: https://github.com/amphi-ai/amphi-etl
作者: thibautdr
描述: 大家好，
我想向大家介绍 Amphi，这是一款免费的开源可视化数据转换工具。
Amphi 是一款低代码工具，专为数据准备、处理和 ETL 任务设计，无论您是在处理文件还是数据库，并且它支持各种数据转换操作。
与 Alteryx 或 Knime 等工具的主要区别在于，Amphi 基于 Python 并生成原生 Python 代码（pandas 和 DuckDB），您可以将其导出并在任何地方运行。您还可以灵活使用任意 Python 库，并将自定义代码直接集成到您的数据处理流程中。
它既可以作为独立应用程序使用，也可以作为 JupyterLab 扩展（请查看 GitHub 仓库以获取安装说明）。
如果您感兴趣，请随时试试看。您可以通过 pip 安装（您的电脑上需要安装 Python 和 pip）。如果您遇到任何问题或有建议，欢迎给仓库加星并在 GitHub 上提交问题。Amphi 仍然是一个年轻的项目，很多方面还有待改进。
我非常感谢任何反馈！
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11. 展示 HN：SAU（可脚本化音频）语言，saugns cli 程序渲染脚本
作者: joelkp
描述: 这是一个命令行程序，可以将脚本以音频文件的形式运行。这个项目是我在2011-2012年和2018年至今期间的主要爱好项目。我是唯一的开发者，网上关于这个项目的讨论相对较少。
如果感兴趣的话，我知道的唯一一款将FM和PM结合起来，并使用各种类型的平滑噪声作为载波和调制器的音频合成程序就是这个。
在2019年，在进行噪声振荡器的工作之前，这个项目曾在HN上被提及（没有“Show HN”部分），但并没有后续讨论。https://news.ycombinator.com/item?id=20663824
在2022年，我发布了一个Show HN，当时我正在开发一个新的PRNG算法，这个算法是后来噪声振荡器的基础。https://news.ycombinator.com/item?id=30787317
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12. Show HN: 一款最佳伴郎演讲生成器
URL: https://www.howtobebestman.com
作者: ntorresdev
描述:
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13. Show HN: 数据公式生成器 – 来自微软研究院的 AI 驱动数据可视化工具
URL: https://github.com/microsoft/data-formulator
作者: chenglong-hn
描述: 如今，利用 AI 创建数据可视化通常意味着不停地聊天……而写长长的提示语既麻烦又不是描述可视化设计的最佳方式。
Data Formulator 将用户界面交互与自然语言结合起来，使您能够更高效地利用 AI 创建可视化！
您可以：
* 超越初始数据集创建丰富的可视化，AI 在这个过程中帮助您转化和可视化数据。
* 通过数据线程迭代设计并深入挖掘，这是一种与 AI 管理对话的新方式。
这里有一个演示视频： https://github.com/microsoft/data-formulator/releases/tag/0…
赶快试试看，告诉我们您的感受！
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14. 展示 HN：确定性 Nix
URL: https://determinate.systems/posts/announcing-determinate-nix/
作者: grhmc
描述:
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15. 展示 HN: NanoGCG – 通过基于梯度的优化实现自动 LLM 破解
URL: https://github.com/GraySwanAI/nanoGCG
作者: jwngx
描述:
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16. Show HN: 我开发了一个自动化的SEO关键词研究工具
作者: travisjbeck
描述: Ahrefs 和 SEMrush 是关键词研究领域的大牌，但它们的数据量太庞大，反而让你很难确定下一步该怎么做。我想简化这个过程，只需一键操作。因此，我创建了一个系统，可以扫描你的网站首页，进行关键词研究，并提供一份与你的市场相关的目标关键词列表——从易于排名（低流量）到适中困难（高流量）。我还开发了一款行业领先的人性化 AI 内容创作工具，其输出在 AI 检测算法中的评分最低。有了这两个工具，你可以轻松处理你创业公司 80% 的基础 SEO，仅需几次点击。
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17. 展示HN：一款面向前端工程师和学习者的工具：事件循环可视化器
URL: https://github.com/vault-developer/event-loop-explorer
作者: vault-developer
描述: 大家好！
作为一名高级软件工程师，我帮助初级开发者在职业成长的道路上前行。
虽然事件循环的概念对于学习者和初学者来说可能较为困难，但它是前端开发中的基础知识之一。
这个主题在多个会议上都进行了讲解，甚至还创建了一些互动的练习场。（我受到Andrew Dillon的模拟器的启发。）
然而，我的想法是增加更多动态效果，并涵盖所有重要的部分：
- 调用栈
- 请求动画帧
- 微任务
- 宏任务
- Web API
于是我决定好好玩一玩，创建了一个小宠物项目。这个项目旨在在浏览器环境中可视化事件循环的步骤。
你可以在编辑器中修改代码，或者选择一些现有的示例。
希望你觉得这个项目有用！玩的开心！
https://vault-developer.github.io/event-loop-explorer/
P.S. 由于这是对真实环境行为的模拟，它有一些限制。
欢迎随时查看GitHub README中的详细信息；该项目在MIT许可证下开源。
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18. Show HN: 基于 Reddit 评论训练的人工智能购物助手
URL: https://yfind.co/
作者: fredmarc
描述: 去年六月，我在为购买一款新的游戏鼠标而筹备，观看了大约10篇评论和博客，还看了一些YouTube视频来做决定。在思考这段时间的投入后，我开始着手建设yfind.co。这个网站仍在完善中，但你可以搜索任何你想购买的产品，它会根据Reddit的讨论给出建议。
接下来的步骤是增加更多的评论来源（除了Reddit），以改善结果。
我非常希望你能试试yfind.co，并且非常感谢你的任何反馈！
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19. Show HN: Screenshot Holmes – 用有用的名称给你的截图命名
URL: https://github.com/topherjaynes/Screenshot-Holmes
作者: topherjaynes
描述: 这是我第一个公共仓库，旨在供他人使用。虽然我对你们会如何使用它很感兴趣，但我更希望能得到关于代码、设置以及整个项目在Pythonic风格上的反馈。我目前正在休假，正进行很多实验，尤其是在如何让AI为日常事务带来便利方面。在过去的六个星期里，我写的代码比过去六年还多，而我身边并没有太多Python开发者。Python在我之前的公司并不是一个热门语言，但我在大学编译器时期就已经用它做了很多工具和项目。老习惯很难改。
有没有工具能像你截图那样做？可能有……我积累了大约一万个截图，能用上下文文件名便利地浏览这些截图真不错。我觉得这对4o mini vision来说是一个不错的用例，结果让我感到惊讶。
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20. Show HN: Xcode 的免费 AI 代码补全，支持模型选择和代码库上下文
URL: https://www.cgft.io/xcode
作者: kumama
描述: 下载链接：https://www.cgft.io/xcode
以下是一些与其他工具相比（例如苹果的Swift预测）值得尝试这个工具的理由：
模型选择 通过Ollama使用您喜欢的本地模型，或者如果内存不足，可以选择我们的云托管模型以获得更长的上下文窗口（我们的服务器不保留任何代码）。
本地代码上下文 您的代码库将在本地进行索引，相关代码片段将被传递给模型提示，以提供更相关的代码建议。
内联建议 建议将直接嵌入到您的代码中，而不是在单独的模态窗口中显示。
试试看，希望对您有所帮助！
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21. Show HN: 一百万零一个复选框。基于 Elixir 和 Mithril.js 开发。
URL: https://onemillionandonecheckboxes.com/
作者: gandreani
描述: 你好！
当我看到 eieio 的 https://onemillioncheckboxes.com/ 时，我就知道我想用 Elixir 来试一试。这个网站原本是用 Python 和 Redis 创建的（后来改为 Go 和 Redis），而我这个版本只使用了一个 Elixir 服务器和 HAProxy 处理 SSL 终端。它还使用 S3 来显示概览页面，所有的复选框都绘制在一个 1000x1000 的画布上。
整个网站运行在一个 4 核心、8 GB 的 Hetzner VPS 上，所以我很想看看它的表现。
完成这个项目花了让我感到有些尴尬的时间（第一次提交是 7 月 23 日），但这是我第一次真正尝试在 Elixir 中编写一些重要的代码。
起初我试着使用 LiveView，但在屏幕上渲染 2000 个复选框时出现了性能问题。我也没有成功使用 LiveView 中的新 Streams 概念，它本应该帮助解决“数据量超过可渲染量”的场景。
最后，我使用 LiveView 渲染头部，并让它在定时器上更新，复选框则是用 Mithril.js 渲染的。复选框的信息通过 LiveView 的 websocket 连接传递，任何对复选框的更新也通过这个通道传递。
我将离开大约半小时去办点事情，但我会回来回答大家可能有的任何问题！
欢迎大家尝试破坏我的网站，也邀请你的朋友一起参与！
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22. Show HN: 一个开源的Geometry Dash游戏
URL: https://github.com/glassesmonkey/geometry-dash-jp
作者: alexfefun
描述: 演示：https://geometrydashjp.com/
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23. 展现HN：我们写了一本关于大型语言模型系统评估的书，书中讲述了一只熊和一只狐狸的故事。
URL: #
作者: iamwil
描述: 大家好！
@sridatta 和我写了一本名为《Forest Friends》的小册子，内容围绕 LLM 驱动应用程序的系统评估。但这个小册子更具奇幻色彩，视觉效果更丰富，非常受到 LLM 被比作经过 RLHF 磨练过的笑脸 shoggoth 这个梗的启发。
随着公司从华丽的 AI 演示走向可靠的生产应用，LLM 的系统评估显得尤为重要。系统评估不断被提出，作为你“应该做什么”的答案，但它并不完全是软件工程工具箱中的标准部分。
所以我们结合了 @sridatta 在 Google 的研究工程师七年的经验，以及网上大量的最佳实践，写了一本小册子，可以让你在愉快的阅读中从零起步理解评估。
需要说明的是，模型评估和系统评估是两回事。前者比较不同的模型，而后者则是衡量你服务客户查询的效果。当你创建系统评估时，实际上是在定义你系统的“好”是什么样子。很多人使用“基于氛围的评估”（LGTM@K），这可以作为一个好的起点，能带你走得比你预想得更远。不过在某些时候，随着用户增加和查询多样化，你就需要系统评估。引用一下：
Garry Tan 说：“不要随意写提问！写评估！”https://x.com/garrytan/status/1842210665550983409
Swyx 说：“生产级 AI 工程始于评估。”https://x.com/latentspacepod/status/1844870676202783126
我们是怎么做到写小册子的？在 Technium Podcast 的合作结束后，我们希望走进一个我们有深入专业知识的领域，同时也锻炼我们的创业能力。我们想到写一本小册子，灵感来自于 Julia Evans 的 Wizard Zine 和 Sailor Mercury 的 Bubble Zine。最初我们计划写 30 页，但最终写到了 60 页。
这也是一个关于图像生成的产品实验。最开始，我是手工创作插图。中途，我决定用 Midjourney 来赶上截止日期。我需要生成在特定风格、特定建筑下有一致角色的场景，结果发现这很困难。
最开始，我每天生成图像的时间在 8 到 10 小时之间。最终，我在预测哪些图像有效方面得到了改善，生成合适图像的时间降到了 1.5 小时。不过可以放心的是，所有文本都是人工生成并手动编辑的。
到目前为止，这本小册子的反响很好。以下是一些早期读者的评论：
“感谢这份资源！它提供了一个全面的 LLM 评估系统介绍，与我作为 AI 工程师的日常工作非常契合——而且阅读时间不到一个小时，几乎没有术语。我会向我的团队推荐这个。”
“多年前我就喜欢《The Poignant Guide to Ruby》，所以看到 LLM 的世界变得如此有趣真是太好了。我正在构建一个评估平台，力求让任何开发者在评估方面尽可能轻松入门。这版小册子对确保我们基本概念和术语的准确性非常有帮助。”
“这本 @sridatta 和 @iamwil 的评估入门小册子非常吸引人。他们显然付出了很多心血，内容结构清晰，插图非常丰富。在 60 页中，他们解释了模型与系统评估、氛围检查和基于属性的测试，设计评估标准，协调 LLM 评估者，如何通过各种指标衡量一致性，如何分析评估以改善我们的系统等内容。现在我可以直接把大家指向 [这本小册子]，不需要自己写了哈哈。”
小册子现在已经上线。如果你想看看氛围，可以查看预览。https://forestfriends.tech/assets/preview.pdf
我很想听听你们对第一期的反馈，或者你们希望在后续期中看到哪些其他话题的探讨。如果你对制作小册子的过程有任何问题，我也很乐意回答。
这是链接：https://forestfriends.tech
买的地方在这里：https://issue1.forestfriends.tech/
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24. Show HN: 我开发了一款使用 GPT 4 的约会应用，旨在实现最大程度的真实性。
URL: https://apps.apple.com/us/app/vibing-check-vibe-start-date/id6670462536
作者: alexzhangfire
描述: 大家好！
我创建了这个平台，Vibing：https://vibing.fun/，主要是因为我真的不喜欢肤浅的个人资料和对话。我认为这并不是人们的错。当前的图片分享机制几乎保证了伪装的个人资料，因为人们只想展示自己最好的一面，然后继续滑动（想要更多）。
在Vibing上，用户会被鼓励录制自己的视频，由应用内的GPT提供支持，以分享他们的日常生活和真实个性。我觉得这样一来，人们可以超越外表，开始寻找更深层次的东西，建立真实的联系。
这只是一个想法，我制作了原型。这里有一个粗略的演示：https://www.youtube.com/watch?v=1hIYB7BfH90&list=LL
如果你感兴趣，我们将在纽约进行测试，欢迎你一起来参与！
感谢阅读，期待听到你的反馈！
人气: 1 个点赞 | 4 条评论
25. Show HN: state-ref 是一款通用的状态管理库，易于集成。
URL: https://github.com/superlucky84/state-ref
作者: superlucky84
描述:
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26. Show HN: Llama Workspace – 一个开源的 ChatGPT 团队替代方案
URL: https://llamaworkspace.ai
作者: c990802
描述: 大家好！我们很高兴向您分享我们的最新项目：Llama Workspace（https://llamaworkspace.ai）。
这是一个开源的 ChatGPT Teams 替代品，专为企业和组织的需求而设计。
它具备您对 ChatGPT 的所有期待，还有一流的用户支持和角色管理功能，以及先进的协作特性。我们让自我托管变得非常简单，您可以在任何地方进行托管，同时也提供云版本。所以没有理由不试试啦！
那么，为什么选择 Llama Workspace 而不是 ChatGPT Teams 呢？
- 您可以在一个地方访问所有主要的大型语言模型，包括 GPT-4、Claude Sonnet 或 Gemini。
- 与 ChatGPT Teams 相比，您可以节省大约 70% - 85% 的费用（更多信息请见网站）。
- 您可以将其与自己的代码（例如 AI 代理）集成，并提供一个统一的平台来访问 AI。
这是 GitHub 链接：https://github.com/llamaworkspace/llamaworkspace
我期待听到您对这个产品的想法、经验和反馈！您认为我们接下来应该实现什么功能呢？
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27. Show HN：我们写了一本关于系统评估的书
URL: #
作者: iamwil
描述: 大家好！
@sridatta 和我一起写了一本关于 LLM 驱动应用系统评估的书/zine，名叫《森林朋友》。不过这本书更为 whimsical，更具视觉感，同时深受 LLM 被形容为用 RLHF 磨光的微笑怪物（shoggoth）这一 meme 的启发。
随着公司从华丽的 AI 演示转向可靠的生产应用，LLM 系统评估变得尤为重要。系统评估不断被提及，作为 “你应该做什么” 的答案，但它并不是软件工程工具包中的标准组成部分。
因此，我们借鉴了 @sridatta 在 Google 作为研究工程师的七年经验，以及大量来自网络的最佳实践，写了一本 zine，能以一种读起来很有趣的方式带你从零开始了解评估。
明确一点，模型评估和系统评估是两件不同的事情。前者用于比较不同的模型，而后者是衡量你为客户查询服务的有效性。当你创建系统评估时，基本上是在定义你系统的“好”的标准。很多人使用“基于感觉的评估” (LGTM@K)。这是一个不错的起点，能够让你走得更远。但到了一定阶段，随着用户数量和查询的多样性增加，你需要系统评估。引用一句话：
Garry Tan 说：“不要随便给你的提示！写评估！”https://x.com/garrytan/status/1842210665550983409
Swyx 说：“生产性的 AI 工程始于评估”https://x.com/latentspacepod/status/1844870676202783126
我们是如何做出这本 zine 的？在与 Technium 播客合作后，我们希望处理一个我们有深入专业知识的话题，同时锻炼我们的创业能力。我们想到写一本 zine，灵感来自于 Julia Evans 的《Wizard Zine》和水星情侣的《Bubble Zine》。起初，我们计划做 30 页，但最后做到了 60 页。
这也是一次图像生成产品的实验。最开始，我是手工创作插图。到中间时，我决定转而使用 Midjourney 以赶上截止日期。我需要生成风格一致且设定在特定架构中的场景和角色，结果证明这很困难。
最开始，我每天花 8 到 10 小时生成图像。最终，我逐渐掌握了更好地预测什么是有效的，生成合适的图像的时间减少到了 1.5 小时。不过请放心，所有文本都是人手生成并经过人工编辑的。
到目前为止，这期杂志反响良好。以下是一些早期读者的评论：
“谢谢你提供的这个资源！它对 LLM 评估系统进行了全面的介绍，与我作为 AI 工程师的日常工作有很大的关联—而且阅读时间少于一个小时，几乎没有行话。我会推荐给我的团队。”
“多年前我就是《The Poignant Guide to Ruby》的粉丝，很高兴看到这种趣味性带入了 LLM 的世界。我正在构建一个评估平台，让开发者尽可能轻松地开始使用评估。本期刊完美地确保我们对基础知识和术语理解正确。”
“这是 @sridatta 和 @iamwil 针对评估的生动介绍。他们显然在其中投入了大量关心和努力，内容组织良好，插图丰富。在这 60 页中，他们解释了模型评估与系统评估、感觉检查和基于属性的测试、评估标准设计、如何协调 LLM 评估者、如何通过各种指标测量一致性、如何分析评估以改善我们的系统等等。现在我可以直接把人推荐到 [这本 zine] 而不必自己写 hahaha。”
这本 zine 现已上市。如果你想先感受一下氛围，还有预览可以查看。https://forestfriends.tech/assets/preview.pdf
我很想听听关于第一期的反馈，或者你希望在后续期刊中探讨哪些其他主题。如果你对制作 zine 的过程有疑问，我也很乐意回答。
这里是链接：https://forestfriends.tech
这里是购买链接：https://issue1.forestfriends.tech/
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28. Show HN: Zendo – 使用免费的艾森豪威尔矩阵应用程序来优先排序您的待办事项列表
作者: peterudokaa
描述: 使用免费的在线艾森豪威尔矩阵应用程序来优先排序你的待办事项列表，并将紧急且重要的任务细分。获取任务管理模板。
新增了一项功能，能够生成AI建议，告诉你该优先处理哪个任务。
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29. 展示 HN：通过预测市场和预测平台获取前瞻性新闻
URL: https://adj.news/
作者: lucaskohorst
描述: Adjacent News是一家新兴的媒体公司，致力于利用预测市场和预测平台为您所阅读的新闻增添更多背景。我们关注市场变动，生成与之相关的新闻，并提供交易和数据平台。
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30. Show HN: 精彩文档库 – 一个由社区贡献的最佳开发文档汇总清单
URL: https://awesome-docs.gallery/
作者: fazlerocks
描述:
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31. Show HN: 最好的免费在线提词器？
URL: https://iphoneteleprompter.com/
作者: mattgecko
描述: 我开发了我认为是最好的在线提词器，功能完全免费。如果您能对网站的任何方面提供反馈，我将不胜感激！
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32. Show HN: Epublifier – 从页面（书籍、手册）抓取内容供离线阅读使用
URL: https://github.com/maoserr/epublifier
作者: maoserr
描述:
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33. Show HN：我做了一个网站来比较航空公司表现。
URL: https://airlinedelays.io/
作者: defluyter
描述: 我想尝试一家新航空公司，结果因为返回航班被取消，我在目的地多滞留了两天。之前预订航班时，我唯一的判断依据就是这家航空公司的品牌形象和高昂的票价。现在我们有了更好的方式来做出明智的决策，能够查看过去的航班取消和延误数据。我们甚至可以选择避开那些有明显出发延误的机场。
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34. Show HN: 轻松几次点击，从功能规格到发布博客和邮件
URL: https://withnovo.com
作者: anuragk11
描述: 大家好，
我一直在开发Novo，这是一款帮助精益团队快速且准确生成内容的工具。
问题： 如果你是一支小型团队，致力于推出新功能，那么为发布撰写详细的内容——比如博客、邮件、用户文档和社交媒体帖子——会非常耗时。这会消耗本可以更好地用于构建和迭代产品的资源。
解决方案： 通过Novo，您可以上传功能规格，这个工具会在几次点击中生成发布内容——从博客帖子到邮件序列和社交媒体片段。它旨在生成一个稳固的初稿，便于快速编辑，使内容创作过程更加高效，同时确保准确性和质量。
它还特别适合生成市场营销材料，如冷邮件序列、Twitter 主题帖和广告文案。
我也专注于简化编辑过程。我们的目标不仅是迅速为您提供一个高质量且准确的初稿，还要帮助您利用以AI为主的编辑器进行打磨。
非常期待社区的反馈和建议！
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35. Show HN: 一个伴娘致辞生成器
URL: https://www.maidofhonorspeech.net
作者: ntorresdev
描述:
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36. Show HN: MeetingGlass – 在长时间的视频会议中保持舒适自在
URL: https://apps.microsoft.com/detail/9njldhjwlfv7?hl=en-US&gl=US
作者: cantouch
描述:
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37. Show HN: 在捷克推出人工智能搜索引擎
URL: https://umel.cz/
作者: honzarox
描述: 我们正为捷克市场推出一款人工智能驱动的搜索引擎。我们的搜索引擎利用智能代理技术，探索网络和它自己动态构建的内部数据库，这个数据库是在抓取网站时创建的。我们相信，这种方法能够提供更有意义的搜索结果，避免传统搜索排名中充斥的赞助内容和经过搜索引擎优化的页面的干扰。
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38. Show HN：CSV SQL 图表 – 视图的图形可视化
URL: https://github.com/punnerud/csv_sql_graph
作者: punnerud
描述:
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39. Show HN: Hyperkit – 丰富的用户体验功能，无需编写 JavaScript
URL: https://www.hyperkit.xyz/
作者: chrsgrrtt
描述: 在过去的几周里，我一直在开发 Hyperkit，以满足自己的需求。它是一个包含常见用户体验模式的自定义元素（网页组件）集合，例如模态框、可排序列表和重复字段集。
我厌倦了每次需要增强用户体验时都去使用 React。这些“拼凑 JavaScript”的框架，比如 Stimulus，总让我感到脱节；我真的不喜欢依赖数据属性咒语来连接客户端行为。
因此，我开始创建 Hyperkit，这是一系列无头的自定义元素，使得在像 Rails 或 Revel 这样的服务器框架中构建的应用程序中添加丰富的用户界面功能变得轻而易举。因为它们都是自定义元素，所以只需使用 HTML 标签，所有行为都封装在标签内。每个组件都是无头的——您可以自定义样式。它在灵魂上与 Headless UI 类似，但无需 JavaScript。
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40. 展示 HN：从任何网页生成并跟踪结构化信息流
作者: saran945
描述: 嗨，HN，
我开发了这个产品，用于监控特定的搜索结果页面。SERP 的 RSS 源非常少见，而这个工具对于任何列出条目的页面同样有效。我使用了 LLM 来创建封装（每个列表的平均成本为 $1）。只要页面结构保持不变，封装会一直维护。每个源的爬取周期设定为每 4 小时。
非常感谢您提出任何反馈、建议或问题。
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41. Show HN：Xkcd主题的极客项目页面
URL: https://projects.priyavkaneria.com/
作者: diginova
描述:
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42. Show HN: Erin – 开源且自托管的 TikTok 视频聚合器，专属于你的个人视频。
URL: https://github.com/will-moss/erin
作者: willmoss
描述:
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43. Show HN: 将关键词转换为可点击链接
作者: hapiben
描述: 我开发了一个叫 LazyLink 的工具来解决我一直遇到的问题。你知道当你写博客文章、推广内容，或者更新网站时，不停地要把某些关键词添加链接是多么麻烦吗？这真是浪费时间。
所以，我做了 LazyLink——一个简单的工具，它可以自动将你定义的关键词转换成可点击的链接。你只需要告诉它哪些词需要链接（比如将“Google”链接到 google.com），然后粘贴你的内容。它会生成带链接的版本，支持富文本、Markdown 或 HTML，随时准备好使用！再也不用手动链接了。
如果这听起来对你有帮助，欢迎查看！我很想听听你的看法或改进建议。
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44. Show HN：Cloudflare的动态IPv4/6记录
URL: https://github.com/ddries/d2c.sh
作者: kurokawad
描述: 轻松为您的动态 IP 或家庭实验室更新 Cloudflare 记录，现在支持 IPv6（A 和 AAAA），并可广泛使用 Bash。
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45. Show HN: Nextread.ai – 颠覆传统的AI书籍推荐服务
URL: https://nextread.ai/
作者: ailibrarian
描述:
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46. Show HN: 利用AI从任何主题或演示文稿生成自定义测验
作者: exam-now_com
描述: 你好，HN，
我开发了一款工具，可以利用AI生成测验，允许用户从任何主题或上传的演示文稿中创建自定义问题。它特别适合想要备考的学生和希望丰富课程内容的教师。该工具能够根据输入内容即时生成相关问题，并以PDF格式导出，方便离线使用。
主要功能：
- 针对任何主题或上传的演示文稿生成测验
- 将测验导出为PDF文件，供离线学习或课堂使用
- 每月提供30,000个免费字符，永远免费计划
该项目旨在简化测验创建过程，使学习者和教育工作者都能更轻松有效地进行练习或教学。
非常希望能得到HN社区的反馈！
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47. 展示HN：利用Mail Lab AI提升你的电子邮件效率
URL: https://maillab.ai/editor
作者: kewFTW
描述:
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48. Show HN：寻求 Atomic Mail 的测试用户 – 加密邮箱服务
URL: https://atomicmail.io/app/auth/sign-up
作者: armenbag
描述: 我们很高兴地推出 Atomic Mail，这是一项加密邮件服务，旨在优先考虑您的隐私和安全。在数据泄露愈发普遍的世界中，我们的目标是提供一个简单而强大的安全通信解决方案。
目前我们处于测试阶段，非常期待黑客新闻社区的成员来试用。您的反馈将对我们完善产品和提升用户体验非常重要。
Atomic Mail 是一个安全且以用户为中心的邮件托管服务，致力于提供隐私优先的邮件服务。Atomic Mail 拥有别名创建、强大的安全措施和无缝的账户恢复等功能，确保您的邮件体验既私密又轻松。
主要特点：
- 隐私保护邮箱：通过创建多个邮箱别名保护您的隐私。这样，您就可以发送和接收邮件而无需透露您的主要邮箱地址，有效保护您的身份。
- 无垃圾邮件，无广告：借助 Atomic Mail 的先进垃圾邮件过滤器，享受干净且专注的收件箱。告别烦人的广告和干扰，确保邮件体验清爽不 clutter。
- 邮箱密码保护：为您的邮箱账户增加强大的密码保护，为您的通信提供额外的安全层，防止未授权访问。
- 端对端加密：利用端对端加密保护您的邮件，确保只有您和指定收件人可以阅读这些信息，保护您的敏感资料。
- 零访问加密：享受零访问加密，即便是 Atomic Mail 也无法访问您的邮件。您的数据完全属于您，提供极致隐私。
- 使用助记词恢复账户：通过独特的助记词轻松恢复账户访问。这种创新的恢复方法确保您在不妥协安全的情况下恢复对邮箱账户的控制。
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49. Show HN: 一款能够构建完美React登陆页的人工智能
作者: bockerwee
描述: 作为一名独立开发者，我曾花费数小时为我的副项目和SaaS制作着陆页。
因此，在过去几个月里，我创建了Webifier.io。
它可以将提示转换为完全定制的着陆页，包括：动画、自定义部分等等。然后你可以导出一个整洁的React/Next项目。
我迫不及待想听听你的想法!
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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