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2024-10-27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!
今日の内容は、さまざまな新しいプロジェクトやツールの紹介が中心です。スタートアップ向けのデザイナー・ディレクトリや、コンテナ化されたVM用のSupraVM、インディハッカー向けの無料リソースリストが登場。AI機能を持つ水質モニタリングツールや、フリーランス向けの時間追跡ツール、ブラックジャック戦略シミュレーターなどが提案されており、効率的な作業や分析をサポートします。各プロジェクトについてのリンクも提供されています。
URL: https://thedesigner.directory/
著者: shav7
説明: こんにちは、HN!
クラフトに投資し、ブランドを構築することは、優秀な人材を雇い、自分たちが顧客を大切に思っていることを示すために重要です。
初期段階のスタートアップは、契約またはフルタイムの仕事で優れたデザイナーを採用するのに苦労することがよくあります。いくつかのスタートアップで働いたりコンサルティングを行った後、私は自分が個人的に推薦できるデザイナーのディレクトリを作成しました。彼らはクラフトを重んじ、スタートアップの成長を助けてきたプロフェッショナルです。
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URL: https://github.com/SupraAXES/SupraVM
著者: yy8402
説明: コンテナ化されたVMは、コンテナの軽量でポータブルな特性とVMの強力な分離機能と完全な仮想化能力を組み合わせています。SupraVMを使用したシンプルなデスクトップ・アズ・ア・サービスソリューションは、こちらをご覧ください:https://github.com/SupraAXES/SupraDaaS。
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URL: https://www.indieresources.dev/
著者: 0xcoder_cn
説明: 現在、データインポートの期間です。もしインディハッカー向けのツールをお持ちでしたら、ぜひご提出ください。
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URL: https://github.com/suitedaces/computer-agent
著者: ishannagpal
説明:
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著者: randomcatuser
説明:
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URL: https://github.com/timf34/JSONDetective
著者: timf34
説明: これは、非常に興味深いJSONファイルを見つけた際に作成しましたが、そのファイルは1.9百万行もあり、公共のドキュメントがなかったんです!あなたのJSONファイルを指定するだけで、パターンを特定し、実際の構造を示してくれるので、簡単に理解できます。
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URL: https://gamedevtools.pro/
著者: benithemaker
説明:
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URL: #
著者: magnum_nz
説明: こんにちは、HNコミュニティの皆さん。
この11ヶ月間、私は「colab.ing」というサイドプロジェクトに取り組んできました。これは、組織がチームメンバーからのアイデアやフィードバックを収集、整理、行動に移せるようにするためのツールです。
問題提起:
多くの企業では、従業員からの貴重なアイデアが日々の業務の中で埋もれてしまうことがよくあります。プロセス改善、顧客の洞察、または革新的なコンセプトなど、これらのアイデアは時には適切な人に届かなかったり、他の優先事項の中で忘れ去られてしまったりします。
colab.ingは、チームメンバーがアイデアやフィードバックを提出できるシンプルで効果的なプラットフォームを提供することを目的としています。提出されたアイデアは整理され、意思決定者が確認し行動に移せるようにアクセス可能になります。
主な機能
簡単な提出方法:従業員が考えを共有するための直感的な方法。 整理されたダッシュボード:アイデアがカテゴリ分けされ、簡単にナビゲート可能。 フィードバックの所有権:特定のアイデアを実行する責任をチーム内に割り当てる。 Slack統合:Slackワークスペースを接続し、ユーザーがSlack内から直接フィードバックを提出可能! ダッシュボード:フィードバックの出所や、誰が関与しているかの分析を取得。
今後の強化: 組織のニーズに合わせたカスタマイズ可能なタグやカテゴリ。 実装されたアイデアの影響を測るためのROIトラッキング。 プレミアムプランにおける高度なカスタマイズオプション。
なぜこれを作ったのか
私は、組織内で働く人々が成長と改善を促進する貴重な洞察を持っていると信じています。この集合知を活用するためのプラットフォームを提供することで、企業は革新を促し、より情報に基づいた意思決定ができるようになります。実際、研究もこれを裏付けています!
フィードバックと早期ユーザーを探しています
colab.ingを改善するために、HNコミュニティからのフィードバックを得られることを楽しみにしています。興味のある方は:
お試しください:colab.ingを訪れてプラットフォームを探索。
アーリーアダプターズプログラム:密接にコラボレーションしたい組織の方は、アーリーアダプターズプログラムに参加できます:アーリーアダプターズサインアップ:https://www.colab.ing/#early-adopters
フィードバックをいただきたい点
ユーザビリティ:プラットフォームは直感的ですか?
価値提案:これは、組織で観察したニーズに対応していますか?
機能の提案:このツールをより便利にするための機能は何ですか?
ご連絡
コメントでご意見を共有したり、直接[email protected]までご連絡いただければ嬉しいです。
お読みいただき、ありがとうございます。皆さんからのフィードバックを楽しみにしています!
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URL: https://github.com/PxyUp/fitter
著者: pyxde
説明:
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URL: https://github.com/SuvarnaNarayanan/migrator
著者: Antitoxic6185
説明: データベースのマイグレーションを簡単に扱うためだけにORMを設定したくはありませんでした。Golangのマルチプラットフォームサポートが大好きなので、約800行のコードで構成された小さなSQLマイグレーションツールを作りました。このツールは、アプリケーションが複雑さを増すにつれて、データベースの変更を追跡し、マイグレーションを行います。
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URL: https://github.com/AttackingOrDefending/Blackjack-Strategy-Simulator
著者: born-programmer
説明: こんにちは、HNの皆さん!
ブラックジャック戦略シミュレーターを皆さんにご紹介できることをとても嬉しく思います。これは、最適な動きを見つけ出すためにあらゆるブラックジャックのシナリオをシミュレートし、カスタム基本戦略表を生成し、任意の戦略の期待値を計算できるオープンソースプロジェクトです—すべて、あなたの独自のルールセットに合わせて調整されています。
特徴:
- カスタム基本戦略生成:特定のブラックジャックのルールに基づいた戦略表を作成し、カードカウンティング用の真のカウントの偏差を考慮します。
- 最適な動きの分析:スプリットを含むあらゆるシナリオをシミュレートし、どのハンドに対しても最適な行動を見つけます。
- 期待値(EV)計算:基本、カードカウンティング、最適戦略など、さまざまな戦略の利益性を評価します。
完全にカスタマイズ可能:
- 様々なルールに対応:デッキの枚数、ディーラーの行動(ソフト17でヒット/スタンド)、スプリット後のダブル、覗き見、サレンダー。
- シミュレーションを高速化するためのマルチスレッド対応。
ぜひお試しください:
- GitHubリポジトリ(https://github.com/AttackingOrDefending/Blackjack-Strategy-S…)– セットアップ手順はREADMEを確認してください。
- ドキュメント(https://Blackjack-Strategy-Simulator.readthedocs.io/en/lates…)– 詳細な使用説明を取得できます。
- ご意見やフィードバックも大歓迎です!
ぜひ試してみて、感想を教えてください。
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著者: kesslermatics
説明: こんにちは、HN!
私はAquawareを紹介できることにワクワクしています。Aquawareは、水質のリアルタイムモニタリングとAI駆動のインサイトを提供するために設計されたプラットフォームです。Aquawareは学士課題として始まり、現在では個人の水槽から公共の水域まで、さまざまな環境での水質監視を簡素化し、重要なデータを提供するための大規模なツールへと進化しました。
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URL: https://boilerplatehub.com/tech-stack-recommender
著者: JanuElefant
説明: どのテックスタックを勧めてくれましたか?
どう思いますか?
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URL: https://github.com/Dyslex7c/Decentralized-Twitter
著者: grobat79
説明:
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著者: shovonnn
説明: アップロードした履歴書に基づいた自動スクリーニング質問を使用して、労力の低い応募者を求人投稿から排除しましょう。
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URL: https://github.com/lambda-m/UTMultiply
著者: mvdwoord
説明: ノートパソコンでラボ環境を構築するために、自分のニーズに応えようとしています。これをもう少し堅牢にして、さまざまなディストリビューションに対応させたり、整理したりするアイデアもあるのですが、今のところは他のソフトウェアをテストするためにいくつかのマシンをすぐに立ち上げるのに役立っています。
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著者: csonic235
説明: 友人と私は、既存の選択肢が悪いユーザーインターフェースと遅い応答性にうんざりしていたので、このダッシュボードとそれに合った自分たちのVSCode拡張を作りました。
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著者: Alan_Swift
説明: 元不動産エージェントとして、私は2023年初頭に重大な問題に気づきました。毎日、Zillowからリードの電話番号、メールアドレス、物件詳細を手作業でコピーするのに3〜4時間を費やしていました。この面倒な作業は、クライアントとの貴重な時間を奪っていました。
これは私だけの問題ではないと気付きました。何千人ものエージェントが、リードを1件ずつ手動で集めるという同じ時間のかかるルーチンに悩まされていたのです。もっと良い方法があるはずだと感じました。
その後数ヶ月間、私はEstateLead AIを構築する際に多数の課題に直面しました:
50人以上のベータテスターからの数え切れないほどの反復やフィードバックを受けて、私はEstateLead AIを次の重要な機能とともに発表できることを嬉しく思います。
主な機能:
このツールは既に600人以上のエージェントに、リード生成で週に40時間以上の時間を節約させてきました。初期のユーザーからは、見込み客探索の効率が10倍向上したとの報告もあります。
HNコミュニティの皆さんにもぜひ試していただき、ご意見をお聞かせいただきたいです。不動産プロフェッショナルにとって、どのような機能がさらに価値を高めるでしょうか?
こちらでお試しください: https://estateleadai.com
P.S. 最初の100ユーザーには40%割引(残り19枠)を提供しており、60日間の返金保証もあります。
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URL: https://payvoice.app
著者: hustler94
説明: 皆さん、こんにちは!私はPayVoiceを作りました。これにより、企業がStripeの0.4%の請求手数料を回避し、請求プロセスを簡素化できるようにしたいと思っています。多くの企業がStripeの請求書で余計な費用をかけ、手作業に追われています。そこで、よりコスト効率が高く、自動化されたソリューションを提供したいと考えました。
PayVoiceを使えば、顧客自身で請求書を生成、編集、ダウンロードできるため、時間を節約し、顧客サポートの負担を減らすことができます。PayVoiceの特徴は、競争力のある価格設定とAPIを使用して請求を自動化できる点です。
主な機能は以下の通りです:
PayVoiceは制限付きAPIキーを使用してStripeに安全に接続し、請求書の処理を効率化しつつ、データを保護します。
皆さんの考えやフィードバック、PayVoiceをさらに良くするための提案をお聞かせいただければ嬉しいです!
ありがとうございます!
— Khushhal
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URL: https://www.mahjongdarkdimensions.org/
著者: starboat
説明: Mahjong Dark Dimensionsは、神秘的で暗い次元に設定された魅力的な麻雀パズルゲームです。パズルを解きながら、その次元の秘密を明らかにしていきましょう。
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URL: https://github.com/leopiney/neuralnoise
著者: leopiney
説明: NotebookLMをいじってみて、このようなプロジェクトに対する注目が高まっているのを見て、数回の週末でこのプロジェクトを作りました。感想を聞かせてください!
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URL: https://github.com/mzguntalan/zephyr
著者: imaginepandas
説明: こんにちは、HN!私は、JAXの上に構築された初期段階のニューラルネットワークフレームワークを開発しています。
シンプル | 宣言的 | 重複したJAX変換や特別な操作関数を学ぶ必要なし
ニューラルネットワークを構築するには?
f(params, x, hyperparameters)
を作成params = trace(f, key, x, *hyperparameters)
f
を使用: f(params, x, hyperparameters)
model = f(_,_, hyperparameters)
; _
の意味はREADMEで説明します。また、partial
を使うこともできます。他のJAXフレームワークとの大きな違いは、そのシンプルさと分かりやすさです。他のフレームワークでは、ネットワークが(init, apply)に変換され、これらは純粋な関数であり、実際に書いたコードをほとんど使用せず、これを使うことになります。一方、zephyrでは、ニューラルネットワークはニューラルネットワークのように見えます: パラメータ、入力データ、ハイパーパラメータの関数です。また、関数型プログラミング(FP)使用向けに設計されているため、部分適用がオブジェクト指向(OO)の状態の良い代替手段となります。
最後に、これは宣言的でシンプルなものを意図しています。ニューラルネットワークは単なる関数であり、インスタンス化を必要とするオブジェクトではありません。このため、宣言と使用/計算が同じ場所で行われるため、コードは通常短くなります。これにより、それらの要素が密接に結びついているため、一緒に配置することで認知負荷が軽減されます(MLP(x)の出力次元ごとの層が何であるかを考える必要がなくなります、すべてが一体化されているので)。
まだ初期段階で、コアネットワークは少なくて未整備ですが、まずコアに集中し、すべてのコアネットワークの実装に進む前に、ここに焦点を当てたいと思います。どの部分についてもフィードバックを歓迎します!
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URL: #
著者: vednig
説明: 私はデスクに座って、LinearとPowerToysの間を何度も切り替えていて、本当にイライラしていました。ツールを変更するたびに、頭の中がごちゃごちゃになって、Linearの読み込みを待っている間に、問題に使いたい正確な言葉を忘れてしまうことがよくありました。そこで、ひらめきました—macOSのThingsやOmniFocusのように、PowerToys Runを使って新しい課題を作成することはできないか?
私は、PowerToys Runから直接Linearにすばやくアクセスできるように設定することを考えました。「新しい課題」という特定のコマンドを入力し、その後に詳細を続けることで、アプリケーションを切り替えることなく作業ができるのです。これを実行してみた後、すべてが明確になりました。
私はようやくよりコントロールできていると感じ、効率的にタスクを作成しながら集中でき、移行の中で迷子になることなく一日を乗り越えることができました。
こちらでプロジェクトをチェックして、実際に動作しているデモを見ることができます。
リポジトリへのリンク: https://github.com/vednig/powertoys-linear
注意: これは私にとってソフトウェア用の最初のプラグインであり、C#での最初のコード作品ですので、いくつかの不一致があるかもしれません。フィードバックにはオープンですし、コードへの貢献も大歓迎です。
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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