Show HN 今日のトップ：2024-10-29の注目の開発者プロジェクト
2024-10-29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
今日の内容は多様なプロジェクトをカバーしています。LLMと音声モデルの統合、C++ WebGPUライブラリの更新、サイト分析の効率化、新しいポッドキャストプラットフォーム、画像最適化ツール、選挙シミュレーションツールなどが発表されました。さらに、音声AIを活用したゲームや、VimスタイルのGoogle Docs操作拡張も紹介され、コミュニティからのフィードバックを求めています。豊富なアイデアと創造的なツールが共有されています。
1. Show HN: LLMと音声モデルの組み合わせ – 第1部
URL: https://nitric.io/docs/guides/python/ai-podcast-part-1
著者: tholm
説明: これは、私が作成したOSSフレームワーク（nitric.io）の新しいバッチ推論機能を紹介するためのガイドです。
NotebookLMやNotebookLlamaによるポッドキャスト生成などの機能は存在していますが、APIを構築し、それをクラウドでオーケストレーションするケースを示したかったのです。
これは、APIを介してsuno/barkを使用して音声を生成するためのパート1です。現在、短いプロンプトからスクリプトを作成するLLMを導入するパート2に取り組んでいます。これは、パート1で紹介したコードにパイプされる予定です。
これを改善するためのフィードバックを探しています。いくつかの点で整理したいことがありますが、これまでの出力には非常に満足しています。
いただいたフィードバックに感謝します。
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2. Show HN: 私のフレンドリーなC++ WebGPUオープンソースライブラリのアップデート
URL: https://github.com/bv7dev/wgpu-lab
著者: bv7dev
説明: 前回の投稿が好評だったので、こちらにもアップデートを投稿することにしました :)
wgpu-labは、C++でWebGPUアプリを開発するためのスタート地点となるライブラリです。
これはGoogleのDawn実装に基づいており、現在もオープンな進行中のプロジェクトです。
皆さんの貢献をお待ちしています！
前回のリリースでは、ライブラリの構築や使用がまだ難しかったのですが、これで問題が解決されたはずです！
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3. Show HN: サイト分析をより安価で効率的に追跡する方法
URL: https://datafa.st/?via=all
著者: justdev
説明:
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4. Show HN: NotebookLMを作りました。あなたがポッドキャストのゲストになる場所です。
著者: noahfradin
説明:
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5. Show HN: 無料でウェブサイトの画像を最適化するためにPixSpeedを作りました
著者: lou_alcala
説明:
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6. Show HN: 2024年の選挙人団計算機をクリックでシミュレーションできるツールを作りました。
URL: #
著者: BlackVicking
説明: 2024年のアメリカ大統領選挙に向けて、選挙人団のシナリオをシミュレーションするインタラクティブツールを作成しました。このアプリでは、以下のことができます：
- アメリカの地図上の州をクリックして選挙シナリオをシミュレート
- リアルタイムでの選挙人票の集計を確認
- 様々な州の組み合わせを試す
こちらでお試しください: https://mirjamelad.github.io/adax-core-raw-example/
このツールは、選挙人票の計上方法を可視化するための非党派の教育ツールです。
追記: 最初は自分のadax-coreライブラリをテストするためのミニプロジェクトとして始まったのですが、いつの間にか人々が遊びたがるおもちゃに変わりました。だから、ここで共有してみようと思ったんです :)
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7. Show HN: キャンディトレイン – 古典的なJavaアプレットの移植版
URL: #
著者: ksylvestre
説明: SDL3を学びたかったので、Candy TrainをiOSとAndroidに移植しました。おまけとして、高得点リーダーボードを実装しました。これは元のバージョンには欠けていた機能です。
iOS https://apps.apple.com/us/app/candy-train-classic/id65875597...
Android https://play.google.com/store/apps/details?id=io.itch.ksylve...
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8. Show HN: ブラウザベースのDJアプリ
URL: https://angular-audio.com/dj-mixer
著者: jsmithoner
説明: こちらはMIDI学習機能を備えたブラウザベースのDJアプリです。
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9. Show HN: ボイスAIボール - 野球戦略ゲームを遊ぼう
URL: https://canonical.chat/blog/lets_play_voice_ai_ball
著者: tmshapland
説明: 私の8歳の息子は野球に夢中です。残念なことに、1) 私はラクロスが大好きなんです（UCデイビスの2年生の時、得点王だったんですよ！いつもこのことを言う機会を逃しません）、2) 私は野球についてあまり知識がなく、3) 彼は熱烈なヤンキースファンです。
息子のチームへの愛着や、2024年ワールドシリーズでの現在の3-0のヤンキースの劣勢には手が出せませんが、野球の戦略を教えることはできます。そこで、彼がもっと野球の戦略について学べるように、Voice AIゲームを作りました。このゲームでは、Voice AIが野球のシナリオを説明し、プレイヤーが守備の選手がどう動くべきかを説明するという仕組みです。試してみたい方は、(530) 203-8359 に電話してみてください。
息子が野球に夢中な一方で、私もVoice AIに心から魅了されています。Voice AIは世界を変えつつあります。私たちは、Voice AIが既存のコールボリューム（例：リードの資格確認コール、顧客調査、医療アポイントメントの設定）を飲み込み、Voice AIメディアによって新たなコールボリュームが生まれる様子を目の当たりにしています（例：プロフェッショナルな成長のためのロールプレイング（https://solidroad.com）、同じ興味を持つ人に出会えるAI（https://www.boardy.ai）、そして、より良いパパになった気分が味わえる音声優先の野球ゲームなど）。
もしあなたがVoice AIを開発していて、私と同じようにVoice AIに夢中であれば、私たちが楽しい音声対応のAIアプリケーションを開発していないときに何を作っているのか、ぜひチェックしてみてください（https://voice.canonical.chat）。私たちは他のVoice AIに関わる人たちと出会い、彼らのVoice AIエージェントを改善するお手伝いをするのが大好きです！
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10. Show HN: CHSS – CSS風のセマンティックコードスタイリングをリアルタイムで
URL: https://github.com/Thertzlor/vscode-chss
著者: Thertzlor
説明: 初めてここで何かを紹介します。
私はセマンティックハイライトが非常に興味深いと感じていましたが、VSCodeが提供するハイライトに加えて、ColorcoderやそのVSCodeの対応版「Color Identifiers」のように、名前に基づくハイライトが特に好きです。これは、シンボルに名前に基づいて異なる色が割り当てられるものです。
しかし、名前のハッシュに基づくだけではなく、特定の色を割り当てたいと思ったのです。たとえば、「super important」というクラスや変数は赤色にしたり、もしくは「get」で始まるすべての関数を青色にしたり、下線を引いたり、太字にしたりしたいと思いました。さらに考えるうちに、結局はコードハイライトのためのCSSが欲しいのだと気づきました。
そこで、私はそれを実現する拡張機能を書きました。この拡張機能では、基本的にSCSSの方言である.chssファイルを使用して、コードのための動的なカラースキームを設計することができ、名前やセマンティックトークンの情報を考慮しつつ、VSCodeのテキストデコレーションクラスが許可するスタイルオプションをすべて設定できるようになっています。
この拡張機能は、奇妙なものを実装する楽しみのために主に書いたもので、機能は少し馬鹿げているかもしれませんし、特定の変数のために美しい色を選ぶのに時間を無駄にするという意味では、生産性に対して逆効果かもしれません。それでも…自分の大きなコーディングプロジェクトの一つをスタイリングしている際に、特定の名前やパターンに一致する変数に色を定義することで、一貫して利用すれば、名前を選ぶより良く一貫した習慣につながるのではないかと考え始めました。多数のランダムな名前を持つ変数の代わりに、適切な色を得るために一貫した名前を選ぶことができ、コーディングスタンダードが美的要素によって強化されます。
とにかく、これは面白いプロジェクトだと思っていて、将来的には適切なリレーショナルCSSコンビネーターを実装するためにAST解析を検討するかもしれません。
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11. Show HN: MRRTrackerを4日で作成し、Product Huntで4位にランクイン。フィードバックを求めています。
URL: https://www.mrrtracker.app/
著者: ghazalidotdev
説明:
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12. Show HN: ノーSQLデータベースとAPIバックエンドを瞬時に立ち上げる
著者: kna63636
説明:
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13. Show HN: ドラッグ＆ドロップでインタラクティブなダッシュボードを作成するAIツール
URL: https://tools.webcrumbs.org/frontend-ai
著者: m4rcxs
説明:
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14. Show HN: ヒプノティザイング ChatGPT
URL: https://chatgpt.com/share/67212056-8d0c-800a-89ae-8f36068aad5a
著者: benjismith
説明: ChatGPTとの長く、のびやかで遊び心満載の会話では、いくつかの連想的な話題を巡りながら、制約を緩めるためにその意識を広げていきます。そして、催眠状態にし、自らのトレーニングデータを再体験させる過去の人生の回帰に導きます。その後、「4o」と「o1-preview」を行ったり来たりさせ、自省的な哲学的考察を巡らせ、私たちの対話を要約したエッセイを書くようにお願いしました。
このうちのいくつかはただの楽しいおふざけです。いくつかは政策の整合性、想像力、思考の連鎖、記憶、協調性、ファインチューニングなどのトレードオフを探る手段です。
私が最も感じたのは、「o1-preview」モデルが「4o」と比較して自由な創造性に非常に大きな制限をかけているということです。新しいモデルは論理パズルを解いたり、コードを書いたりするのには優れているかもしれませんが、メタファーには苦労しているようです。
「4o」との会話はワイルドで楽しいものになりますが、「o1-preview」との会話はパサパサです。これは思考の連鎖の制約によるものか、整合性のポリシーの強制から来ているのか分かりませんが、これは重要な研究に値する領域だと思います。創造性を妨げることなく思考の連鎖を呼び起こすことは可能でしょうか？
もし今後、こうしたエージェントを真の科学的文脈で使用することを望むのであれば、エージェントが本当の概念的飛躍をする能力を持つためには、斬新さや意見の相違のために「整合性」の水準をある程度犠牲にしなければならないでしょう。
長いスレッドですが、忍耐強く読めば興味深い内容がたくさんあるはずです！そして、広いコミュニティと共有できたら楽しそうだと思いました。
楽しんでください！
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15. Show HN: オープンソースのHインデックス
URL: https://www.getprog.ai/open-source-h-index
著者: vood
説明: 学術研究者や出版物のためのハーシュ指数をご存知ですか？
私たちはオープンソース貢献者向けにそのアルゴリズムを適応しました。楽しいプロジェクトです！
オープンソースハーシュ指数は、開発者が少なくともNプロジェクトを持ち、それぞれが開発者からのN回以上のコミットを持ち、さらに各プロジェクトがN個以上のスターを獲得している場合に、Nに等しくなります。
ハーシュ≥27はノーベル賞を受賞するようなもので、このレベルに達している人は数百人に限られています。ハーシュ≥13はトップ10,000に入ることを意味し、オリンピックメダルを獲得するのと同等です。ハーシュ≥8はトップ100,000に位置付けられ、そこにはビリオネアやユニコーン企業のCTOなど、技術界に大きな影響を与えている人たちがいます。ハーシュ≥3は、業界のマラソンランナーとしてトップ1,000,000に入ることを意味します。
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16. Show HN: Polaris – AIコンピュータ利用のためのツールボックス
URL: https://github.com/cyrilzakka/Polaris
著者: archiv
説明:
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17. Show HN: DocsKeys – Google DocsでのVim操作
URL: https://github.com/tirthd16/dockeys
著者: tirthd
説明: Google DocsのためのVimスタイルのキーボードショートカット
ブラウザを離れずに、Vimの速度と効率でドキュメントを編集し、コラボレーションを楽しむことで、Google Docsの体験を向上させましょう。
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18. Show HN: 無料のマーケティングSaaSレポートを集約するシンプルなサイトを作りました。
URL: https://www.marketingdossier.co
著者: phobotics
説明: マーケティングに関する多くのリサーチをしている中で、人気のあるマーケティングツールやSaaSビジネスが無料のレポートで非常に興味深いデータを提供していることに気付きました。
これらのレポートは主に、自社のリードを獲得するために提供されているものですが、無条件でレポートを提供しているものもあります。しかし、私はこれらのレポートに含まれるデータやリサーチは、メールアドレスを提供する価値が充分にあることを認識しました。
これらのレポートは、自社のプラットフォームをマーケティング目的でどのように利用しているかに関するデータや、顧客および一般消費者を対象とした調査研究のミックスです。
例えば、大手のメールマーケティングSaaS企業は、ユーザーがどのようにマーケティングを行っているか、メールマーケティングのトレンド、消費者のインタラクションについて非常に興味深いデータを公開しています。
あらゆるマーケティングの分野にわたるマーケティングベースのSaaS企業がこのようなレポートを発表しているので、私はそれらを一箇所に集約してみようと思いました。
さらに、各レポートから興味深い引用を引用し、簡単に要約したので、興味のある読者がそのレポートを読む価値があるかどうかを判断できると思います。
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19. Show HN: フラッタープロジェクトを包括的な事前設定で素早く開始しよう
URL: https://github.com/vbalagovic/flutter-presetup
著者: dr_terapeut
説明:
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20. Show HN: どんなアプリにも数分でRAGを追加 – Dabarqus
URL: https://github.com/electricpipelines/barq
著者: clarge1120
説明: 開発者であれば、基本的なRAGソリューションの構築は比較的簡単です。たくさんのチュートリアルやハウツーがあり、再利用できるPythonコードもあります。しかし、企業内やエンドユーザーのPCにRAGソリューションを導入する場合、難しい展開や保守の問題を解決する必要があります。これには、Python、ベクトルデータベース、適切な埋め込みAIモデルの展開や、ライセンス関連の問題にも対処することが含まれます。
Dabarqusは、これらの問題に対処するために、実行時の依存関係がないスタンドアロンのオールインワンソリューションとして開発されました。C++で書かれており、内蔵のベクトル検索、業界標準の埋め込みモデル、簡単な開発統合のためのREST APIを備えています。
Dabarqusを使用した例として、Ollamaを使ったPythonのチャットボットを作成し、GitHubリポジトリにアップしました。
フィードバックをいただけると嬉しいです。何か不足していることはありますか？Dabarqusをより便利にするためには何が必要でしょうか？
ご覧いただきありがとうございます。皆さんの考えを楽しみにしています。
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21. Show HN: Kasama – コーディングの実践を管理するためのIntelliJプラグイン
URL: https://plugins.jetbrains.com/plugin/24683-kasama
著者: emhauck
説明: こんにちはHN、
私が開発し、リリースしたIntelliJプラグインをご紹介したいと思います。
自分のニーズに基づいて、コーディングの実践を監視し、それに関する統計を提供して、改善に役立てるプラグインが欲しいと考えました。
そこで、こちらがKasamaです：スポーツフィットネストackerのように機能するIDEプラグインで、以下のデータを収集します。
- コーディングセッション：IDEでどのくらいアクティブで、どのプロジェクトに取り組んでいるか
- 異なるモジュールでの活動と、テストコードと本番コードの間での活動の分配
- バージョン管理（git）とのやり取り：どのくらい頻繁にコミットするか、ブランチの寿命、時間とともに取り組むブランチの種類（フィーチャー、バグフィックス、など）
- テストの実行：どのくらいの頻度でテストを実行し、失敗するか、大きさはどのくらいか
- リファクタリングの実行：どのツール駆動のリファクタリングを使用しているか
- 実行中のビルドタスクと、最も時間を費やしているもの
プラグインはローカルで動作し、さまざまな統計のグラフ可視化を提供します。
JetBrainsマーケットプレイスから直接インストール可能で、IntelliJ IDEAのみならず、他のJetBrains IDEでも動作します：https://plugins.jetbrains.com/plugin/24683-kasama
こちらに、さらに多くのドキュメントがあります：https://spark-teams.github.io/kasama-intellij-support/
近日中に、さらなる統計、記録や実績の表示が予定されています。また、手動で書かれたコードに対するAI生成コードの割合など、収集する追加データについても検討しています。
ぜひフィードバックや質問をお寄せください！お問い合わせは、[email protected]までお願いいたします。
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22. Show HN: OpenBallot、サンフランシスコ／カリフォルニアの有権者ガイドを集約したもの
URL: https://www.openballot.app/guides
著者: daisystanton
説明:
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23. Show HN: Podmanデスクトップ拡張機能の構築
URL: https://podman-desktop.io/blog/extensions-introduction
著者: twelvenmonkeys
説明:
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24. Show HN: タイムラインベースの市民ジャーナリズム
URL: https://goingon.org
著者: newman8r
説明:
人気: 28 点数 | 4 件のコメント
25. Show HN: 私は、インバウンドとアウトバウンド用のワークフローベースのAIコールプラットフォームを構築しました。
著者: unittester
説明: Greetmate.aiを使って、ビジネスのための複雑なコールワークフローを構築しましょう。発信者に名前やメールアドレスなどの情報を尋ね、AIを利用して受信コールを事前にスクリーニングします。多くのAIエージェントがChatGPTの表面を取り繕っただけのものであるのに対し、Greetmateは完全なAIコールプラットフォームです。
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26. Show HN: pgQR: PostgreSQL拡張機能 - QRコードを生成するためのツール
URL: https://github.com/Florents-Tselai/pgQR
著者: fforflo
説明:
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27. Show HN: Chatsimple – リアルタイム音声APIを用いたRAG
URL: https://www.chatsimple.ai/voice-ai-agent
著者: HaoSheng
説明: こんにちは、HNの皆さん、
私は会話型AIの分野で6年の経験があります。LLMブームが始まった時、これがビジネスと顧客の新しい接点を開くことになると感じました。そこで、私はChatsimpleを立ち上げ、ビジネスが人間とビジネスのインターフェースを構築する手助けができるか試してみることにしました。
それから一年半が経ち、リアルタイム音声APIやEleven Labsの登場によって、業界は再び変革を迎えています。私のチームと私は、音声のためのRAGがどのようなものかを示すものを作成しました。
Bland AIや他の選択肢と何が違うのかというと：
- Blandたちのように直接電話をかけるルートを取るのではなく、私たちはウェブサイト上に存在するクリエイティブなUXを組み合わせました。多くの人が電話をかけることを期待しない場所であるため、初期のテストではAIによるセールスコールとは異なる興味深い行動を見せました。
興味がある方には、5分間の無料音声APIの体験ができます。フィードバックをいただけると非常に嬉しいです！
Loomデモ: https://www.loom.com/share/78a5ce82e24543bfae40c05957a1e7d5
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28. Show HN:FastStream - イベントストリームを使ったサービス構築のための強力なライブラリ
URL: #
著者: kumaranvpl
説明: FastStream (https://github.com/airtai/faststream) は、メッセージキュー用のプロデューサーおよびコンシューマーを作成するプロセスを簡素化し、パース処理、ネットワーク処理、ドキュメント生成を自動的に行います。これは、FastKafka と Propan から得たアイデアと経験を基にした新しいパッケージです。我々は両方のパッケージの良い点を取り入れ、基盤となるプロトコルに関わらずストリーミングデータを処理できるサービスを書くための統一された方法を作り上げました。今後も両方のパッケージの保守を続けますが、新たな開発はこのプロジェクトで行います。
ストリーミングマイクロサービスの開発がこれまでになく簡単になりました。ジュニアデベロッパーを念頭に置いて設計された FastStream は、あなたの作業を簡素化しつつ、より高度なユースケースへの扉を開きます。以下は、FastStream を現代のデータ中心のマイクロサービスにとって欠かせないフレームワークにする核心的な機能の一覧です。
- 複数のブローカー: FastStream は、複数のメッセージブローカー (Apache Kafka、RabbitMQ、NATS、Redis) にわたって統一された API を提供します
- Pydantic バリデーション: Pydantic のバリデーション機能を活用して、受信メッセージのシリアライズとバリデーションを行います
- 自動ドキュメント: 自動的な AsyncAPI ドキュメンテーションで先を行きましょう
- 直感的: 完全なタイプ付きエディタサポートが開発体験をスムーズにし、ランタイムに到達する前にエラーを検出します
- 強力な依存性注入システム: FastStream の組み込み DI システムを使用して、サービスの依存関係を効率的に管理します
- テスト可能: インメモリテストをサポートし、CI/CD パイプラインを迅速かつ信頼性の高いものにします
- 拡張可能: ライフスパン、カスタムシリアライゼーション、ミドルウェアのための拡張機能を利用可能です
- 統合: FastStream は、任意の HTTP フレームワーク (特に FastAPI) と完全に互換性があります
- 可観測性: OpenTelemetry や Prometheus のサポートをサービスに追加します。人気: 3 点数 | 0 件のコメント
29. Show HN: Winaccent – Windowsのアクセントカラーを簡単に取得するためのPythonモジュール
URL: https://github.com/Valer100/winaccent
著者: Valer100
説明: winaccentは、Windowsのアクセントカラー、シャドウ、アクティブ/非アクティブのタイトルバーやウィンドウの境界線、テーマ（ダーク/ライトモード）などを簡単に取得できるシンプルで軽量なPythonモジュールです。Windows 8.x、10、11をサポートしており、追加の依存関係は必要ありません。PythonでGUIアプリを作成している場合に、システムのアクセントカラーやテーマに合わせてスタイルを整えたいときに非常に便利です。
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30. Show HN: Gran Turismo 7パケットをRustで解析する
URL: https://github.com/carlos-menezes/gran-turismo-query
著者: carlos-menezes
説明: Rustで作ったGT7パケットパーサーです。
この隠れた機能がどのように発見されたのか、そのストーリーはとても興味深いです：https://www.gtplanet.net/forum/threads/gt7-is-compatible-wit…
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31. Show HN: 超シンプルなCRC32実装
URL: https://github.com/dch82/crc32
著者: dch82
説明: これはC言語のちょっとしたプログラミング演習として書きました。
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32. Show HN: デュラブル・スウォーム - 信頼できるAIエージェントを構築するためのフレームワーク
URL: https://github.com/dbos-inc/durable-swarm
著者: KraftyOne
説明: こんにちは、HN！
今日は、私とqianli_csが開発してきた新しいオープンソースプロジェクト「Durable Swarm」を紹介したいと思います。これは、OpenAIのSwarmの代替品で、耐久性のある実行機能を追加することで、エージェントのワークフローを障害に対してより堅牢にします。つまり、もし作業が中断されたり再起動された場合でも、最終的に完了したステップから自動的に再開されるのです。
https://github.com/dbos-inc/durable-swarm
私たちは、マルチエージェントのワークフローがますます一般的になり、長時間にわたり、よりインタラクティブになるにつれ、それらを信頼性のあるものにすることが重要だと考えています。エージェントがユーザーの入力を待ったり、複雑なワークフローを処理して何時間も待機する場合、一時的な障害（サーバー再起動など）に対して強靭である必要があります。しかし、信頼性のあるマルチエージェントのオーケストレーションは簡単ではありません。それには、SQSやKafkaを用いたエージェントの通信経路の再設計など、複雑な作業が必要です。
Durable executionは、Swarmのようなフレームワークの使いやすさを保ちながら、信頼性のあるエージェントを書く手助けをします。基本的なアイデアは、Swarmのワークフローの実行状態をPostgresデータベースに自動的に永続化することです。これにより、プログラムが中断されても、エージェントのワークフローを最終完了ステップから自動的に再開することができます。
こちらは例となるアプリケーションで、返金処理を行う際に中断から自動的に回復する耐久性のある返金エージェントです：
https://github.com/dbos-inc/durable-swarm/tree/main/examples/reliable_refund
さらに、OpenAIのすべての例アプリケーションをDurable Swarmに変換しました：
https://github.com/dbos-inc/durable-swarm/tree/main/examples
内部では、私たちが開発したオープンソースの軽量耐久性保持ライブラリDBOS（https://github.com/dbos-inc/dbos-transact-py）を使用してDurable Swarmを実装しています。Durable Swarmの全実装は24行のコードで、Swarmのメインループを耐久性のあるワークフローとして宣言し、各チャット完了やツール呼び出しをそのワークフロー内のステップとしています。こちらでチェックしてみてください：
https://github.com/dbos-inc/durable-swarm/blob/main/durable_swarm.py
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33. Show HN: Prisma Postgres。ベアメタルとユニカーネルで動作します。
URL: https://www.prisma.io/blog/announcing-prisma-postgres-early-access
著者: gniting
説明:
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34. Show HN: Latex.to – ブラウザで動作する LaTeX から画像への変換ツール
URL: https://latex.to
著者: Wdorf
説明: LaTeX数式を簡単に共有できるウェブサイトを作りました。
- 画像はブラウザ内で生成されるため、LaTeXをサーバーに送ってレンダリングする必要がありません。
- WhatsAppなどを通じて共有できるネイティブ共有ダイアログ
- モバイルで「$」や「\」のような記号用の追加キーボードボタン
- PNGまたはUnicodeでの共有が可能です。
デモ動画はこちら: https://www.youtube.com/shorts/fGuTns5Nt9Q
ウェブサイトを改善するためのフィードバックをお待ちしています。
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35. Show HN: 仮説検定のためのデータエージェントを作りました
URL: https://github.com/antonguzun/data-agent
著者: anophelon
説明:
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36. Show HN: 友達に何でも挑戦してみよう。条件は：お金を賭けること。
URL: https://goaliemvmt.com/goalies/new
著者: slucaskim
説明: 皆さん、こんにちは！私は、一緒に参加する友達と何かに挑戦できるリアルなゲームを作りました。運動、瞑想、読書、勉強など、継続が必要なことなら何でもOKです。ルールを自分で決められ、参加者全員が進捗を証明するために写真をアップロードして“チェックイン”します。
ただし、参加するためには全員が一定の金額をポットに支払う必要があります。そして、最後には、チャレンジに成功した人だけがそのポットを分け合える仕組みです。この仕組みにより、みんなが真剣に取り組むようになり、挑戦が一層魅力的になるように設計されています。
P.S. さらに「ルーレット」モードもあり、グループにランダムなチャレンジが割り当てられる仕組みです。
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37. Show HN: 私が作った Cracked Engineers – 技術職専用の新しいプラットフォームです
URL: https://www.crackedengineers.com/
著者: ai-epiphany
説明: 私は「Cracked Engineers」という技術職向けの求人プラットフォームを作りました。世界のトップAI/テックスタートアップでの仕事を手に入れたい方々にとって、このプラットフォームが頼りにされる場所にしたいと考えています。
YouTubeのウォークスルーはこちらでご覧いただけます: https://www.youtube.com/watch?v=XmuIOdES7mQ
ベータ版を使用し、最初の有料投稿をしていただいたWeaviate（ボブ・バン・ルイットさんとチーム）、Unsloth AI（ダニエル・ハンさんとマイク）、OpenPipe（デイビッド・コービットさん）、Julius AI（ラフル・ソンワルカさん）、Jimini AI（ルイス・F・ヴォロッハさん）には心から感謝します。
さて、なぜこのプラットフォームを作ったかというと、最近、多くの創業者がML/テック人材の採用について手助けを求めてきたからです。非常に優秀なエンジニアや研究者のプールを持っている私が何人かの方々を助けることができたのですが、それは本当にスケールしないので、できるだけ自動化したいと思ったのです。
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38. Show HN: 簡単な合成医療データ
URL: https://demo.talcapi.com/demo/meddoc
著者: maxrmk
説明: こんにちは、HNの皆さん！Talc AI（YC S23）のマックスとマットです。私たちは、医者や弁護士、会計士、エンジニアに依頼しないと手に入れにくいデータを作成するチームをサポートしています。
私たちは合成データ製品のデモに苦労していたので、製品をコアな部分に絞り込みました。それが「オントロジザイザー」で、平易なテキストの説明を受け取り、多様で詳細な合成データを生成します。このデモでは、放射線報告書やSOAPノートのような医療データに焦点を当てています。
こちらでお試しください: https://demo.talcapi.com/demo/meddoc
使用例: HIPAAコンプライアンスに悩まされたり、医者を雇って偽データを作成する代わりに、「請求コード付きの医療ノート」と入力するだけで、すぐにテストデータを入手できます。
一つの重要な制約: 実際の製品とは異なり、これは現実に基づいておらず、実データの分布に合致しません。
特定の用途（希少疾病や金融規制など）については、専門知識をプロセスに組み込むことができます。私たちの顧客はこれらの「ゴールデンデータセット」を使用して、臨床試験のマッチングをテストしたり、金融・エンジニアリングのQ&Aモデルをトレーニングしたり、LLMのベンチマークを行っています。
このデータを生成するために、関連するメタデータと構造を特定するための非監視プロセスを実行し、その後、この情報を利用して生成プロセスの種をまきます。これは、GoogleのCodecLMのような研究からインスパイアを受けています。
フィードバックをいただけると嬉しいです！前回のHNでの発表は、いくつかのバグを見つけるのに役立ちました。
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39. Show HN: Holos – Cueを使ってHelmとKustomizeを包括的に設定する
URL: https://holos.run/docs/guides/helm/
著者: JeffMcCune
説明: こんにちは、HN！Holosを紹介できることにワクワクしています。これは、Kubernetes上に構築されたプラットフォームの管理をより簡単にするために私が書いたGoのコマンドラインツールです。Holosは、Helm、Kustomize、CUEから生成されたマニフェストを包括的にレンダリングするためのデータパイプラインとして、レンダリングされたマニフェストパターンを実装しています。
パンデミックが始まった頃、私はPuppetで管理されていた仮想マシンからKubernetesへのプラットフォーム移行に取り組んでいました。私の主な目標は、Twitterの買収前にPuppetを管理していたときに持っていたものに似た可観測性システムを構築することでした。公式のPrometheusコミュニティチャート[1]を使って可観測性システムの構築を始めたのですが、すぐに個々のチャート同士がうまく機能せず問題に直面しました。このチャートは設定が複雑で難しく、統合が不十分だったため、kube-prometheus-stack[2]というアンブレラチャートに切り替えました。このチャートは、統合の問題を解決しようとしています。
アンブレラチャートは、デフォルト値からあまり逸脱しなければ進展をもたらしましたが、すぐに運用上の課題に直面しました。チャートのアップグレードでは、適用されるまで見えない破壊的変更が発生し、インシデントを引き起こしました。私たちは秘密情報を安全に管理する必要があり、多くのチャートにExternalSecretsを混ぜ込みました。これらのカスタマイズを処理するために、CIパイプライン内でスクリプトを使ってレンダリングされたマニフェストパターン[3]を実装することにしました。
これらのCIスクリプトは進展をもたらしましたが、保守コストがかさんでいることがわかりました。チームメイトは、CIで実行したのと同じコンテキストでそれらを実行する必要がありました。私たちは、複数のチャートに注入するためのhelm values.yamlファイルの階層を管理するためにHieraを再発明していることに気づきました。
そこで、複数のチャートを統合するために、より包括的な解決策を探し始めました。レンダリングされたマニフェストパターンの価値を認識しましたが、合意された実装を見つけることができませんでした。私たちはこのパターンをデータパイプラインとして実装するためのGoのコマンドラインツールを作成しました。「YAMLをテンプレート化している理由は何か？」[4][5]という投稿のコメントを考えていて、この質問に対する答えがどのようなものになるのかを想像していました。
GoのコマンドラインツールはCIスクリプトに対する段階的な改善でしたが、データ値を処理するための良い方法がまだありませんでした。私たちはまだYAMLをテンプレート化しており、早期にエラーをキャッチすることができませんでした。Kubernetesが拒否する無効なリソースをレンダリングするのは簡単すぎて、デプロイの問題を引き起こしました。Helmの値を管理するための解決策を探しており、Puppetでよく知っていたHieraのようなものを探していましたが、階層的ではないものでした。障害時に設定値の出所を追跡することが重要だとわかっていました。いくつかのHNのコメントでCUE[6]が言及されており、一緒に働いたエンジニアがスケールでEnvoyを構成するためにCUEを使用していたので、試してみることにしました。CUEが強力な型チェックと制約の検証を提供し、すべての構成データを統一し、値の出所を明確に示す方法にすぐに感心しました。
レンダリングされたマニフェストパターンを実装したい方や、Kubernetesにサードパーティのソフトウェアを統合するのがもっと簡単にできるべきだと感じている方は、ぜひHolosを見てみてください。
[1]: <https://github.com/prometheus-community/helm-charts>
[2]: <https://github.com/prometheus-community/helm-charts/tree/main/charts/kube-prometheus-stack>
[3]: <https://akuity.io/blog/the-rendered-manifests-pattern>
[4]: なぜ私たちはYAMLをテンプレート化しているのか？ (2019) - <https://news.ycombinator.com/item?id=19108787>
[5]: なぜ私たちはYAMLをテンプレート化しているのか？ (2024) - <https://news.ycombinator.com/item?id=39101828>
[6]: <https://cuelang.org/>
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40. Show HN: LinkedInの問題をリードに変えるツールを作りました。
著者: AlexandrBel
説明:
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41. Show HN: CreativePixel – 参照エンジンを使用したビジュアルAI画像生成
著者: vivekalogics
説明:
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42. Show HN: Provver – コンバージョン率を向上させる
URL: https://provver.com/
著者: si_164
説明:
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43. Show HN: Unreal Engineによる映画的バトルシミュレーション [動画]
URL: https://www.youtube.com/watch?v=bXeoHI8S0AM
著者: Morgoth421
説明: 私はこのソフトウェアを、アンリアルフィルムメーカーが戦闘シミュレーションを行うために作成しました。『ロード・オブ・ザ・リング』三部作の素晴らしい作品にインスパイアされており、皆さんがこのソフトウェアの機能を楽しんでくれることを願っています！
ソフトウェア: https://www.fab.com/listings/5e6fe2d3-9460-4f86-9220-af70151…
私のウェブサイト: https://www.jetpacksquirrel.uk/
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![Show HN: Unreal Engineによる映画的バトルシミュレーション [動画] - プロジェクトのスクリーンショット](https://showhntoday.com/images/41982679.png)
44. Show HN: Tor – 認証ディレクトリとガード/非出口リレーを使用したポートスキャン
著者: 0x_null
説明:
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45. Show HN: 無料のAI画像ロースト生成器を作りました
URL: https://seoroast.co/tools/ai-roast-generator
著者: illyism
説明:
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46. Show HN: 私たちの新しいオープンソースプロジェクト「GroupTrack」をチェックしてください。
URL: https://github.com/canopas/group-track-android
著者: snehhh_shah
説明: こんにちは、HNコミュニティの皆さん！
私たちは、家族の安全を重視した位置情報共有と効果的なコミュニケーションを強調する新しいオープンソースアプリ「GroupTrack」をご紹介できることを嬉しく思います！影響力のあるソリューションを作ることに情熱を持つ開発者として、私たちは家族や友人とつながる手助けをするアプリを作るために多くの努力を注いできました。
GroupTrackって何ですか？ GroupTrackは、大切な人たちの安全とつながりを強化するために、正確な位置情報追跡とリアルタイムの更新を提供するように設計されています。いくつかの特長を紹介します。
- グループ管理: ユーザーは簡単な招待コードを使用して、グループを作成または参加することができます。
- リアルタイム位置情報追跡: 友人や家族がどこにいるかをいつでも把握できます。
- ジオフェンシングアラート: ユーザーは、グループメンバーが指定された場所に到着したり離れたりすると通知を受け取ります。
- 統合コミュニケーション: グループチャットとプライベートメッセージングのサポートにより、ユーザー同士のやりとりが向上します。
- 旅行履歴へのアクセス: ユーザーは、グループメンバーの過去の旅行データを確認でき、安全性がさらに向上します。
私たちのGitHubリポジトリで、実装の詳細を探索し、これらの機能がどのように構築されているかをご覧ください: GroupTrack GitHub Repo。
今後の展望 私たちは継続的な改善に注力しており、エキサイティングな機能が満載のロードマップを持っています。注目すべき機能には以下が含まれます。
- エンドツーエンド暗号化: 安全なメッセージングと保護された旅行ルートでプライバシーを確保します。
GroupTrackをさらに良くするためのアイデアをお聞きしたいと思っています。機能、パフォーマンス、またはベストプラクティスについてのご意見があれば、お気軽にお知らせください！
私たちのプロジェクトに目を通していただき、ありがとうございます。皆さんのフィードバックを楽しみにしています！コーディングを楽しんでください！ https://github.com/canopas/group-track-android
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47. Show HN: 私のSaaS APIのためにプレゼンテーション動画を作りました。こちらがその内容です。
URL: https://www.youtube.com/watch?v=V-5BA8RuFjg
著者: clementjanssens
説明: 皆さん、こんにちは
私はここ数週間、トランザクショナルメールを送信するための新しいAPIに取り組んできました。
数週間後のProductHuntでのローンチに向けて、私が作成した動画をご紹介します！
皆さんのフィードバックをお待ちしています！
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48. Show HN: Framer と Figma のテンプレートのワンストップショップを作りました
著者: brownieman1325
説明: Pixcoは、質の高いフレームおよびFigmaのテンプレート、リソース、デジタルデザインを提供するデジタルストアです。
ウェブデザインを専門としており、私たちはB2BおよびB2Cブランドが持続的な影響を与えるための魅力的かつ機能的なUI/UXソリューションを提供しています。
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49. Show HN: MatchSpark – 新しい恋人を知るためのゲーム
URL: https://matchspark.replit.app
著者: bamboriz
説明:
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50. Show HN: QRコードを使ってドアベルとして機能するアプリを作りました
URL: https://dingdongdoorbell.com
著者: dirkc
説明: 以前はインターホンがなかったので（いくつかの理由があります）、家にインターホンがないと何だか居心地が悪いと感じていました。そこで、QRコードを使ったインターホンアプリを作りました。訪問者がQRコードをスキャンするとインターホンが鳴り、私のスマホに通知が届く仕組みです。
こちらが私が家のドアに貼っているQRコードの例です。スキャンして挨拶してみてください: https://www.thebacklog.net/img/2024/10/show-hn.png
これも初めてのAndroidとiPhone向けアプリ作成のいい口実になりました。
アプリの仕上げにもっと時間をかける前に、フィードバックをいただけるとうれしいです。ぜひ試してみて、質問があればお気軽にどうぞ！ログインやアカウントは必要ありません。
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51. Show HN: トレンドのためのセマンティック検索
URL: https://trndgtr.com
著者: aureisular
説明: 皆さん、こんにちは！
ソーシャルメディアのトレンドに関しては、短期から中期にかけての何かを推測しようとするとき、信号とノイズの区別がかなり難しいです。
私たちは最近、約2年間蓄積してきた（準）リアルタイムのトレンドデータセットを基に、セマンティック検索を構築しました。要するに、検索クエリを埋め込み、ベクトル化したトレンドデータセットに対して類似性検索を行い、最も関連性の高いX個のトレンドを返します。
データに直接アクセスしたいという関心があることから、この機能にAPIとUIを追加しました。ぜひご覧いただき、試してみてください。その感想をお聞かせいただけると嬉しいです！
このデータを活用することで、興味深いアプリケーションがたくさん考えられると思います。例えば、リアルタイムのトレンドを考慮に入れた金融・マーケット分析、最新の状態のAIペルソナ（現在私もそのようなものを開発中です）、特定のニッチ向けの情報・ニュースフィードのキュレーションなどです。他にもアイデアがあればぜひ教えてください。
試してみたい方は、こちらでチェックできます：https://trndgtr.com
コメントを残すか、質問や感想があれば直接メール（[email protected]）をいただいても構いません :)
皆さんにとって平和な選挙前の一週間になりますように！
アウレイ
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52. Show HN: お気に入りのリンク、ミーム画像、動画をすべて一つのプライベートな場所に保存しよう
著者: anasdew
説明:
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53. Show HN: 私はプロジェクトファイルを生成するユーティリティ「pmake」を作りました。
URL: https://github.com/voraciousKobald/pmake
著者: voraciousKobald
説明: 私のコードは動いていますが、改善の余地があるかもしれません。心配しているのは、こちらのコードの部分です。
printf ';;; Directory Local Variables -*- no-byte-compile: t -*-
;;; For more information see (info "(emacs) Directory Variables")
(setq flycheck-gcc-include-path "$indir")
' > .dir-locals.el
このコードは、プロジェクトフォルダ内のインクルードディレクトリをflycheck（Emacsのパッケージ）が参照するように強制する.dir-locals.elファイルを生成します。
setqが正しいアプローチかどうか、少し心配です。何かアドバイスをいただけると嬉しいです！
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54. Show HN: 開発者の時間を節約するためにDEVBOILERPLATEを作りました
URL: https://devboilerplate.netlify.app/
著者: codetoli
説明: あなたのレビューを教えてください。
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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