Show HN 今日精选：2024-10-30最热门的开发者项目展示
探索2024-10-30 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的展示，其中包括一个多功能的Rust日志实现Logforth、迷你政治战略游戏、Zephyr神经网络框架等。此外，还有一个专为自驾旅行者制作的新建酒店地图、用于复杂条件表单的低代码工具Floma、结合Tor和VPN的Supershy以及AI助手Wobo等多款应用。其他项目还涉及网页数据提取、机器学习模型构建、AI互动框架等，涵盖教育、娱乐、商业智能等领域，显示出技术与创新交汇的活力。
1. Show HN: Logforth，一个多功能且可扩展的 Rust 日志实现
URL: https://docs.rs/logforth/latest/logforth/
作者: tison
描述:
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2. Show HN：迷你政治战略游戏
URL: https://powerballpolitics.fun/
作者: amitlzkpa
描述: 嗨 HN，
我制作了一个迷你游戏，在这个游戏中你将管理一个派系的选举活动，持续三轮。它结合了战略决策与随机性和混乱元素，游戏时间不到 10 分钟！
这个游戏轻量级、适合离线游玩，并且是使用纯 HTML/CSS/JS 制作的。我正在考虑写一篇详细的技术文章，介绍游戏的机制。
快来试试，告诉我你的想法！ [powerballpolitics.fun](https://powerballpolitics.fun/)
很欢迎任何反馈！
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3. 展示 HN：进行中] Zephyr NN Jax 框架：简短、简单、声明式
URL: https://github.com/mzguntalan/zephyr
作者: imaginepandas
描述: 你好，HN！我有一个处于早期开发阶段的神经网络框架，它是基于JAX构建的。
简单 | 声明式 | 不需要学习重复的JAX变换或专门的操作函数
它与其他JAX框架的关键区别在于简单和直接。对于其他框架，网络会被转换为(init, apply)这样的纯函数，你基本上不会使用你实际编写的代码，而是使用这个。使用zephyr，神经网络看起来就是神经网络：它是参数、输入数据和超参数的函数。它也适合函数式编程，所以部分应用将成为面向对象中的状态的有效替代。
最后，它旨在声明式和简洁。神经网络只是函数，而不是需要实例化的对象。这意味着代码通常更简洁，因为声明和使用/计算发生在同一位置，这些内容高度耦合，将它们放在一起可以减少认知负荷。
现在处于早期阶段，核心网络较少且不够完善，但我想先专注于核心部分，然后再开始实现所有核心网络。任何方面的反馈都非常欢迎！
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![展示 HN：进行中] Zephyr NN Jax 框架：简短、简单、声明式 - 项目截图](https://showhntoday.com/images/42002570.png)
4. Show HN: 我制作了一张过去5年内新建酒店的地图。
URL: https://www.lawllipop.com/
作者: anconia
描述: 在过去几年里，我进行了一些自驾游，并且总是努力选择干净且新开的酒店。我尝试寻找新的酒店信息，但始终没有找到合适的来源。于是我制作了这张地图作为参考指南。
这张地图在你下次的自驾游或出差时可能会派上用场！
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5. Show HN: GitRoasted - 自动化网络，来调侃你的 GitHub 个人资料
作者: alanaan
描述:
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6. Show HN：一个用于复杂条件表单的问题和答案流程构建工具
URL: https://floma.io/app
作者: gr__or
描述: Floma 是一种用于条件问题/答案流程的图表/低代码工具。我认为它在了解人们在复杂表单中可能采取的不同路径方面已经超过了代码的能力。
目前，它仅仅是一个编辑器，可以输出可嵌入任何应用程序的 JSON 状态机。我认为这其实是一个优点，因为用户界面的细节和所有可能的图灵完备的中间步骤仍然可以完全自定义（我们还会生成一个包含问题-答案类型映射的 TS 文件，以确保类型安全）。
不过，它也可以发展成一个托管服务。这可能有助于用户的入门。但那样的话，我们就得面对保存表单提交和所有相关隐私问题的挑战。不过，这可能是值得的？
我们构建这个工具是出于对 https://mietencheck.de 的需求（我在这里写过博客：https://watwa.re/mietencheck）。
期待各种反馈！
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7. 展示 HN：G-win – 一个用 Rust 和 winnow 编写的 .gcode 解析器
URL: https://crates.io/crates/g-win
作者: mj10021
描述:
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8. Show HN: Senti – 离线 LLM 语音聊天
URL: https://testflight.apple.com/join/1k5Z276J
作者: syousif
描述: 大家好，我开发了一个简单的应用程序，使用了 llama 3.2 和 iOS 的语音合成及语音转文本 API。希望能得到大家的反馈！我计划很快添加函数调用功能（虽然我已经生成了所有代码，但我想在集成之前先发布一个简单的版本）。
人气: 1 个点赞 | 1 条评论
9. Show HN: Genomie – 一个你可以对话的基因组浏览器
URL: https://www.barneyhill.com/pages/genomie/
作者: Barneyhill
描述: 我开发了一个自然语言界面，可以在FutureHouse的WikiCrow生成的基因摘要中进行语义搜索，并将其嵌入到基因组浏览器中。
作为一名从事非编码变异的博士生，我发现在传统基因组浏览器中快速解读基因关联是一项挑战。Genomie通过对基因文章和你的搜索词进行余弦相似度分析，帮助优先考虑可能受到附近非编码关联调控的基因。
很想听听其他生物领域的人对新型机器学习/生物工具的界面有什么看法。
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10. Show HN: 我制作了一个SEO标题生成器，能够分析排名靠前的网站
URL: https://seoroast.co/tools/seo-title-generator
作者: illyism
描述:
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11. 展示 HN：LLM 代币的 Costco
作者: funfunfunction
描述:
人气: 4 个点赞 | 0 条评论
12. Show HN：一个AI名人声音生成器和视频口型同步工具
URL: https://kliplab.com/
作者: thiagoas
描述: 大家好，我们创建了KlipLab：一款网页应用，让用户可以使用名人、公众人物和虚构角色的声音制作TTS语音解说和同步视频。你还可以上传自己的音频和视频文件，并将它们进行同步。
这个项目的灵感来源于我们希望为Instagram页面@compsci.brainrot 简化内容创作的需求。
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13. 展示HN：基于YouTube视频和免费资源的课程平台
URL: https://www.notclass.com/
作者: Marius_Manola
描述: 我已经在这个项目上工作了几天。
目标是创建一个最佳免费教育内容的库，并为每个用户构建个性化的学习路径，全部使用免费的资源，且用户无需支付任何费用。
请告诉我你的想法。
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14. 展示 HN：为我5岁的孩子生成语音图画书
URL: https://josefs-picture-book.brandstetter.io
作者: BrandiATMuhkuh
描述: 嗨，HN，
我五岁的孩子非常喜欢我给他读图画书，但我们并不是总能找到一本在身边。所以，我制作了一个工具，让他（和我）可以简单地记录一个想法，并立即生成一本基于这个想法的图画书。
顺便说一下，我在大部分用户界面中使用了v0和Cursor。对于像这样的简单界面，这个组合真的很不错。 课程可以在这里找到： https://github.com/BrandiATMuhkuh/josefs-picture-book
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15. 展示 HN: Grid Agent – 一款用于引导 AI 代理的声明式 UI
URL: https://github.com/skylar-anderson/github-grid-agent
作者: sandersonsd
描述: 嗨，HN
我是一名从事人工智能的产品设计师，所以我花了很多时间在原型设计和探索新颖的 AI 原生用户界面上。
我最新的原型叫做 Grid Agent，它探讨了一种“声明式用户界面”，用于与代理进行交互。用户只需描述数据网格的形状，而拥有访问工具的代理则可以立即填充单元格的值。代理会遵循每个单元格的预期结构，因此用户可以轻松地对网格数据进行筛选、分组和搜索。
这个特定的示例使用了 GitHub 的 API，提供了对公共代码库中开放问题的组织和分类功能，但我相信这种方法可以扩展到其他类型的工具和应用场景。
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16. 向大家展示：对 Node.js、Go、Rust、Python、C++ 和 Java 中的 Zip 库进行基准测试
URL: https://github.com/shaheemMPM/zip-benchmark
作者: shaheem_mpm
描述:
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17. 展示HN：Vet – 开源软件供应链安全工具
URL: https://github.com/safedep/vet
作者: abhisek
描述: vet是一个用于识别开源软件供应链中风险的工具。它不仅关注漏洞，还提供了关于开源软件包风险的可见性，包括其许可证、受欢迎程度、安全卫生等。vet的设计目的是帮助软件开发团队通过在持续集成/持续交付中进行自动化审核，从而安全和可靠地使用开源组件。
人气: 3 个点赞 | 0 条评论
18. Show HN: Pg_mooncake – Postgres中的Delta/Iceberg列存储表
URL: https://github.com/Mooncake-Labs/pg_mooncake
作者: sunzhousz
描述: Hello HN，Mooncake Labs的创始人之一在这里。
今天，我们推出了pg_mooncake，这是一个将DuckDB执行的列存储表引入Postgres的扩展。预计它的分析性能将与DuckDB在Parquet上的表现相媲美（点击基准测试结果即将发布）。 你可以在这些表上进行事务性更新、删除和插入，它们将以Delta Lake表（以及即将支持的Iceberg）格式写入到你的对象存储（如S3等）。 pg_mooncake今天已经在Neon上线。欢迎告诉我们你的想法。它很快会在Supabase上推出，并将来会支持其他Postgres提供商。
为什么要再推出一个Postgres分析扩展？
我们实际上利用了pg_duckdb和DuckDB作为我们的执行引擎——这也是我们在短短60天内就能够完成这个扩展的原因。我们和DuckDB团队一起写了相关的内容：https://motherduck.com/blog/pg-mooncake-columnstore/
pg_mooncake在两种场景中表现尤为出色：
-
Postgres中的实时分析
- 在这里，拥有表的语义而不仅仅是导出文件是关键。
-
将Postgres数据导出到Iceberg/Delta Lake表，并在Postgres之外进行查询
- 使用Pandas、DuckDB、Polars进行临时分析。或者直接在这些表上用Polars和Spark进行数据转换和处理。 你无需管理临时的parquet文件和复杂的数据管道。
Mooncake Labs。
我们今天刚刚结束低调发售。Mooncake是一个管理型湖仓，提供干净的Postgres和Python体验。我们的核心信念是开放的表格格式（Iceberg和Delta）提供了很大的灵活性，我们可以在此基础上确保出色的开发者体验。我们将把这些带给更多的工作负载、应用程序、开发者和代理。
阅读我们的信念：https://mooncake.dev/blog/3。
干杯！
人气: 23 个点赞 | 9 条评论
19. Show HN: 超级提升你的 Mac
URL: https://sindresorhus.com/supercharge
作者: mofle
描述:
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20. 展示 HN：LLGTRT：带有 OpenAI 兼容性和结构化输出的 TensorRT-LLM+Rust 服务器
URL: https://github.com/guidance-ai/llgtrt
作者: mmoskal
描述: 我想分享一个我在过去几周里一直在做的项目：llgtrt。它是用Rust实现的HTTP REST服务器，用于托管大型语言模型，使用llguidance库来控制输出，并结合NVIDIA的TensorRT-LLM。
这个服务器与OpenAI的REST API兼容，支持结构化的JSON模式强制，以及完整的上下文无关文法（通过Guidance实现）。虽然它的精神与基于Python的TensorRT-LLM OpenAI服务器示例相似，但它完全用Rust编写，并且在设计时考虑了约束条件。没有涉及Triton推理服务器。
这也是llguidance库的演示，允许您通过Rust、C或Python接口应用采样约束，具有最小的生成开销和零启动成本。
欢迎任何反馈或问题！
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21. 展示 HN：AI OmniGen – 具有一致视觉效果的 AI 图像生成器
作者: lcorinst
描述: AI OmniGen 是一款先进的 AI 图像生成器，提供身份保留功能，以确保主题的一致性展示，同时支持无缝图像编辑，打造精致、个性化的视觉效果。
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22. Show HN: 我创建了一个个性化的新闻简报订阅源 - 您策划的 Substack 邮件
URL: https://newsletterguide.vercel.app/
作者: Maxamillion96
描述: 你好。我发现一个问题，那就是很难找到Substack的新闻通讯，所以我开发了一种方式，帮助你找到可能感兴趣的Substack。它会给你发送一封包含你可能感兴趣的Substack列表的精选邮件。请注意，这里使用的数据是虚拟的，订阅部分只是一个占位符，我还没有设置“提交你的Substack”功能。
人气: 1 个点赞 | 0 条评论
23. 展示 HN：AgentServe – 一个用于托管可扩展 AI 代理的开源框架
URL: https://github.com/PropsAI/agentserve
作者: k11kirky
描述: 嘿，HN！
我非常兴奋（也有点紧张）地向大家介绍 AgentServe！
什么是 AgentServe？
AgentServe 是一个框架，旨在让托管可扩展的 AI 代理尽可能简单。只需 4 行代码，AS 就能将你的代理（任何框架）包装在 FastAPI 中，并将其连接到任务队列（celery 或 redis）。
你为什么要关注这个？
标准化的通信模式：AgentServe 提出所有代理应通过“任务”与彼此及外部世界进行通信，任务可以同步或异步提交。这个简单的 API 将能实现这一切。
框架无关：没有偏见。OpenAI、LangChain、LlamaIndex、CrewAI 都受欢迎。AS 提供了一个入口，让外界能够与您的代理进行互动。
任务队列：当你的代理需要一些帮助来管理待办事项列表时使用。对于大规模或异步后台代理，AgentServe 可以与 Redis 或 Celery 队列连接。
内置功能：AgentServe 旨在去除编写 API、管理验证和错误等许多样板代码。接下来的计划是引入中间件模式，以添加身份验证、可观察性或其他任何你能想到的功能。
我们为什么在这里？
我希望听到你的反馈、想法，甚至是代码贡献。这是一个开放的邀请，欢迎大家加入我们的 Discord 服务器，给予诚实且直言不讳的反馈。
加入我们！
[Discord](https://discord.gg/JkPrCnExSf)
[GitHub](https://github.com/PropsAI/agentserve)
分叉它、点个赞，或者就是看看，它都没关系。
接下来会发生什么？
我们正在致力于流式响应，为每个云提供详细的托管说明，并最终创建一个一键托管选项和一个与 AgentServe Cloud 的托管队列（但我们最好不要想得太远）。
感谢你的阅读，请查看一下这个项目，并告诉我它是否对你有用。
谢谢，
Peter Kirkham
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24. Show HN: Routing24 – 免费路线优化工具
作者: dennis16384
描述: 嗨，HN，
我搭建了一个本地优先的路线优化工具，可以在浏览器中运行，无需后端支持。目前仅支持桌面和平板设备，尚无移动版本。
目前功能比较基础，但完全免费，并且未来大部分功能都将保持免费，因为优化时没有后端成本。
以下是一些亮点：
- 支持导入/导出Excel文件；
- 导入的数据不会保存在后端；
- 使用OSM以及一些开源组件进行矩阵、路由和地理编码；
- 支持约束条件：时间窗口、容量、司机班次、同时取货和送货、可选订单等。
关于求解器：
- 具有竞争力的求解器质量，与需要后端支持的商业和开源求解器相当 - 计划提供一个性能评估页面，运行G&H、Sintef等基准测试；
- 使用C++、WASM、WASI-SDK。
欢迎大家试用这个工具，最多可优化3000个订单或100-200辆车，即使在十年前的笔记本电脑上也能顺畅运行。
谢谢！
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25. Show HN: Supershy，结合了Tor的匿名性和VPN的速度
URL: https://github.com/AndrusAsumets/supershy-client
作者: AndrusAsumets
描述:
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26. Show HN: Jumpship.fyi – 查找FAANG工程师接下来跳槽的去处
作者: undercover89
描述: 嘿，HN！我创建了 jumpship.fyi，出于对 FAANG 工程师下一步去向的好奇。我认为，一家公司吸引的工程师可以反映出它的文化和潜力。例如，如果一家不太知名的 B 轮创业公司吸引了 2-3 名来自 Google 或 Meta 的高级工程师，那么它很可能值得我们深入了解。
我很想知道大家是否觉得这些信息有用，因此我非常欢迎你们的反馈！请试试看，如果有任何问题，请随时问我。使用该网站不需要登录或注册账户。
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27. Show HN: 我从我的AI辅助副项目中学到的经验教训
URL: https://blockblastgame.net/
作者: alexfefun
描述: 我是一名技术支持专员，没有开发经验。然而，随着近年来人工智能的快速发展，即便像我这样编码能力有限的人也能借助AI的帮助创建网站。
由于经济压力，我开始探索通过国际市场创造收入的机会，这让我转向了网站开发。经过对之前几个人网站的经验回顾，我发现了以下几个主要问题：
- 在获得良好的搜索排名之前急于开发主要功能。
- 成功获得排名，但目标是低频率且不重要的场景，导致转化率不佳。
我最新的项目是一个游戏网站（blockblastgame.net）。我选择这个方向是因为：
- 开发成本低
- 实现简单（通过iframe嵌入HTML游戏）
- 开销最小（主要只是域名费用）
我分享这个经验，希望能从HN社区获得对这种做法的反馈，同时也想听听其他可能有类似经历的人。
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28. 展示 HN：LlamaPReview – 一款能学习你的代码库的 AI GitHub PR 审阅器
URL: https://github.com/marketplace/llamapreview
作者: Jet_Xu
描述: 我开发了 LlamaPReview 以解决一个常见的烦恼：大多数 AI 代码审查工具要么需要复杂的配置，要么无法真正理解项目的上下文。
关键差异点：
- 通过 GitHub Marketplace 一键安装 - 无需配置
- 首先分析整个代码库以了解：
- 项目结构
- 编码模式
- 命名约定
- 架构决策
- 完全免费，无使用限制
- 完全自动化的 PR 审查，零人工干预
技术实现：
- 基于 llama-github（我的开源项目）构建
- 专注于深层代码理解，而不是表面上的检查
- 提供上下文感知的建议并附带解释
我们的目标是自动处理常规审查，这样开发者就可以专注于复杂的架构决策。当前已投入生产，并正在处理真实的 PR。
欢迎免费试用：https://github.com/marketplace/llamapreview/
期待来自 HN 社区的反馈，特别是在以下方面：
- 哪些功能可以使其对你的工作流程更有帮助？
- 你目前是如何处理代码审查自动化的？
- 哪些代码理解的方面对你最重要？
人气: 86 个点赞 | 28 条评论
29. Show HN: Screen Canvas – 使用 Apple TV 快速制作电子标牌
URL: https://www.screencanvas.app/
作者: rabbimarshak
描述: Screen Canvas 是唯一一款能够让您直接在 Apple TV 上轻松创建令人惊艳的自定义数字标识的应用程序——只需使用遥控器或甚至 Siri，即可瞬间完成！无论是个人制作提醒或问候，还是企业设置实时展示，Screen Canvas 都能让您在电视上快速创建数字标识，几秒钟即可搞定。
它的与众不同之处在于：不需要第三方应用、浏览器设计或使用复杂的功能繁多的软件。Screen Canvas 非常适合快速、简单地创建任何人都能完成的标识——无需任何技术技能。所有操作都在您的 Apple TV 上完成，安装过程毫不麻烦。您可以保存无限的标识，添加超过 100 张优质素材照片，自定义颜色，并享受易于使用的设计库。免费版本包含基本功能，而一次性的专业版升级则解锁更多额外功能，如更多颜色、扩展的字符限制、完整的图片库和无水印。为了易于使用，Screen Canvas 为任何电视展示增添了光鲜、专业的气息。
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30. Show HN: Modus，一个基于WebAssembly驱动的智能API无服务器框架
URL: https://github.com/hypermodeinc/modus
作者: mj1586
描述: Modus 是一个开源的无服务器框架，用于构建基于 WebAssembly 的 API。它简化了将 AI 模型、数据和业务逻辑与沙箱执行环境集成的过程。
我们构建 Modus 的目的是将代码重新放回开发的核心。
你只需编写一个函数。
export function sayHello(name: string): string {
return `Hello, ${name}!`;
}
接下来，Modus 会：
- 提取函数的元数据
- 根据宿主环境进行代码编译优化
- 将编译后的模块缓存到内存中以实现快速检索
- 为每个函数准备调用计划
- 从应用的清单中提取连接、模型及其他配置细节
- 生成 API 架构并激活端点
你查询这个端点。
query SayHello {
sayHello(name: "world")
}
在几毫秒内，Modus 会：
- 将你的编译代码加载到一个具有独立内存空间的沙箱执行环境中
- 运行你的代码，并借助宿主函数支持 Modus 的 API
- 根据需要，安全地查询数据和 AI 模型，而不暴露你的代码所需的凭证
- 通过 API 返回结果，并释放执行环境
现在，你拥有一个适合生产环境的可扩展端点，能够为你的 AI 驱动应用提供服务。随时准备好 AI，启动并迭代。
想了解更多，请查看公告博客文章： https://hypermode.com/blog/introducing-modus-code-first-intelligent-apis
欢迎加入我们的 Discord，我们很想听听你的反馈：https://discord.hypermode.com
在 GitHub 上关注我们：https://github.com/hypermodeinc/modus
Modus 文档：https://docs.hypermode.com/modus
Modus 快速入门视频：https://youtu.be/3CcJTXTmz88
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31. Show HN: Relativistic – 基于Terraform和Kubernetes的开放数据平台
URL: https://docs.relativistic.io/en/latest/
作者: d_watt
描述: 我在2.5年前创办了一家数据咨询公司，期间为我的客户设置了许多供应商和工具。
我发现一个反复出现的主题：对他们来说，最好的工具往往是开源的，但部署它们的开销太大。过了两年，他们却在供应商身上花费了六位数的费用。
Kubernetes Helm 定义已成为这些项目发布“生产”质量配置的事实标准。
Relativistic 通过一个 Terraform 接口将这些工具整合在一起，提供合理的默认设置，让用户能够轻松地在本地和生产环境中设置丰富的工具集。
这还有些早，1.0.0 版本要达到生产级别还有很多工作要做，特别是在状态管理方面。现在已有的功能已经在帮助我的客户，也是在我自己的项目中使用的。
我非常欢迎您提供任何反馈！
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32. 展示 HN：一个开源的个人页面构建工具
URL: https://glow.as
作者: alexpate
描述:
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33. Show HN：日常厨师与食谱平台
URL: https://www.princeofpaneer.com
作者: sauhardb
描述: 我所有的朋友在我生日的时候都想要我妈妈的食谱。现在我才意识到，她根本没有存储食谱——这一切都在她的脑海里！
然后同样的事情发生在我的朋友身上，尽管她把食谱写在日记里（真是老派）。
后来我发现许多美食博主在他们的 TikTok/Instagram 帖子的描述中发布自己的食谱。
当我开始在线搜索食谱时，发现那些网站充斥着广告、弹窗和糟糕的用户界面。我只关心配料和制作方法。所以我创建了这个，玩得非常开心。
我希望看到新兴的美食博主们利用这个平台，直接与他们的社交媒体帖子链接，吸引并与已有兴趣的观众竞争。
技术方面：快速构建一个全栈应用并能够独立发布，这真是一次奇妙的体验。SEO 非常出色！我的网站在相关搜索中排在 Google 的第一位。
编辑：页脚中有一些链接可能无法访问。它们正在建设中。
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34. Show HN: 开源 Python 交互式解释器，配备 AI 辅导员，助力学习和解决问题
URL: https://www.companionai.dev/
作者: lambda-research
描述: Companion是一款免费的开源网络应用，提供一个Python REPL环境，内置一个AI辅导员，旨在支持用户的编程学习和问题解决。我们使用的是Nous Research的Hermes 3 405B模型，托管在Lambda的推理API上。
这个项目由社区驱动，完全免费，向所有人开放。我非常希望能听到你的反馈和建议。这里有一段短视频演示了这个工具：https://www.youtube.com/watch?v=4Plt_sh_cIg&ab_channel=Rahul
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35. Show HN: 无限调色 – 无限色彩混合拼图游戏
作者: horushe
描述: 每天一个 Colorfle 可不满足你的需求，试试无限 Colorfle 吧。
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36. Show HN: Pg_session_JWT，一款用于JWT会话的Postgres扩展
URL: https://github.com/neondatabase/pg_session_jwt
作者: davidgomes
描述:
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37. Show HN: 快速演示你的 Python 流水线，具有可调节的模块化流程界面
URL: https://github.com/oozzy77/nozyio
作者: oozzy77
描述:
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38. Show HN: Getroa.st – 着陆页优化服务
URL: https://getroa.st/
作者: ardakaan
描述:
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39. Show HN: Routing24 – 浏览器中的免费路线优化工具
作者: dennis16384
描述: 嗨，HN！
我创建了Routing24，旨在为小企业和独立司机提供更简便、更实用的路线优化工具。
使用Google Maps，您可以免费规划几个地点之间的路线，但它并不支持高效的多站点规划、多个车辆的管理，也无法添加特定的业务规则，比如送货时间窗口。
许多工具的路线优化服务每辆车大约要收费30美元一个月，而Routing24提供完全免费的服务。优化过程完全在客户端进行，利用您的设备资源，而不是依赖云服务器。
现在界面很简单：您可以使用Excel进行导入和导出，还有一个网页界面用于编辑和查看导入的数据及优化后的路线。数据可以保存或上传到任何地方，并且一个浏览器标签页运行一项优化。地图数据来自OpenStreetMap，求解器使用C++/WASM构建，采用公共领域算法。
我非常希望听到大家的反馈，以便继续改进。谢谢，希望这个工具对您有帮助！
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40. Show HN: Playrun.dev – 在用户发现之前捕捉漏洞
URL: https://playrun.dev
作者: marvinified
描述:
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41. Show HN: 我开发了一个有效的 AI 求职助手
URL: https://www.wobo.ai/
作者: serdaraksoy
描述: 嘿 HN，
我是 Serdar，最近被裁员后，我发现自己陷入了求职申请的漩涡。LinkedIn、Dice、Otta 和各大公司网站的流程令人筋疲力尽，也让我士气低落。
因此，我和我的朋友创建了 Wobo (wobo.ai) — 一个可以自动化整个求职过程的 AI 招聘助手。但 Wobo 不仅仅是匹配你简历上的关键词。我们使用大语言模型（LLMs）和一系列专业问题来为你创建一个详尽的“个性档案”，这不仅捕捉你的技能和经验，还包括你的个性以及你对不同情况的处理方式。
以下是 Wobo 的工作原理：
了解你：我们分析你的回答，以揭示你的工作风格、应对挑战的方式以及激励你的因素。
我们找到适合你的工作：我们不仅仅进行基本技能的匹配，而是找到真正适合你个性和偏好的职位。我们甚至使用“相似度评分”来评估某个职位与你个人档案的匹配程度。如果不合适，我们就不会申请。
申请问题：Wobo 利用你的“个性档案”来回答那些能够展现你个性的问题，确保展现出你最好的一面。
我们已经开发 Wobo 超过两年，现已有超过 14,000 名用户。最近有位用户告诉我们，Wobo 让他重新获得了与女儿相处的时间——这正是我们希望带来的影响。
可以把 Wobo 想象成你的个人求职助手，在后台不知疲倦地为你工作，让你能够专注于最重要的事情。
对 Wobo 有疑问吗？随时问我！我很乐意回答。
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42. Show HN: 轻量级浏览器自动化，基于Claude 3.5 Sonnet技术
URL: https://github.com/theredsix/cerebellum
作者: theredsix
描述: 大家好！我很高兴向大家展示 Cerebellum，这是一款新推出的开源工具，旨在使用大型语言模型（LLMs）自动化浏览器任务。
Cerebellum 是一个基于 LLM 的 AI 代理，它通过模拟鼠标和键盘的交互与网站进行互动，就像你自己操作一样。因此，无论网站是否提供 API，它都能正常工作。唯一的要求是使用支持 Selenium 的浏览器，如 Chrome、Firefox 或 Safari。稍加设置，它甚至可以在 Electron 应用上运行！
更重要的是，Cerebellum 还是开源的！我们非常期待你的反馈和贡献。GitHub 仓库在这里：https://github.com/theredsix/cerebellum，许可协议是 MIT。
目前，它使用的是 Claude 3.5 Sonnet 新发布的计算机使用能力，但我们的最终目标是通过众包的方式获取高质量的浏览器会话，以训练一个开源的本地模型。此外，还有很多工作需要完成，比如 Python SDK、支持更多的 LLM 等等。因此，任何帮助都非常欢迎。
期待听到你们的想法！
— Han Wang
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43. 展示 HN：Monadic Chat – 一个基于 Docker 的 AI 互动框架
URL: https://yohasebe.github.io/monadic-chat/
作者: yohasebe
描述: 嗨，HN！我开发了 Monadic Chat，这是一个开源框架，旨在通过 Docker 将语言模型与 Linux 环境连接起来。它允许 AI 代理在一个安全的沙盒环境中执行代码、运行 Jupyter 笔记本，并进行网页抓取。
主要特性： - 为 AI 代码执行提供沙盒环境 - 支持多种语言模型 - 与现有 Docker 工作流程轻松集成
我之所以构建这个，是因为我需要一种可靠的方法，让 AI 代理在保持安全性和可重现性的同时，能够与真实计算环境进行交互。一些可能的使用场景包括： - 帮助开发者使用 AI 协助调试代码 - 自动化数据分析工作流程 - 创建和运行教育编程教程
我非常欢迎你们对潜在使用场景、改进建议以及如何更好地在文档中描述其特性的想法。
你可以在这里查看： https://yohasebe.github.io/monadic-chat
感谢你的反馈！
人气: 12 个点赞 | 2 条评论
44. Show HN: Incredibox Mustard – sprunki的又一个模组
URL: https://incrediboxmustard.xyz/index.html
作者: frankmao
描述:
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45. Show HN: 我创建了一个AI助手，可以帮助你与仪表板进行对话。
作者: Designandsubash
描述: 我的朋友在理解仪表盘洞察方面遇到了困难，所以我开发了一个 AI 代理，帮助他与数据库交流，以更好地理解数据。目前，它不仅能编写简单的查询，还能生成端到端的报告和图表，以便于可视化理解。如果存在问题或洞察阻碍了增长，它会识别并报告该问题，而不仅仅是生成图表。这是我作为一个副项目所做的。我不确定人们是否需要这个解决方案，所以我建立了一个等待名单。
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46. Show HN: ScrapeWebApp – 适用于大规模抓取任务的简单网页抓取API
URL: https://www.scrapewebapp.com/
作者: sachou
描述: 这是我的故事。去年，我构建了一个聊天机器人构建工具，并运行了一年。我们需要抓取很多网站来训练每个 AI。
我的经历是：
- 一开始我用自己的 Python 爬虫，结合 requests、Selenium 和 Beautiful Soup，效果还不错，但后来遇到了太多的边界案例，难以扩展……
- 所以我研究了很多第三方 API 工具来进行抓取，但很多都不尽如人意。我尝试了一个月一个，最后选择了一个比较稳定的。
- 尽管效果不错，但设置依然复杂，需要选择代理、处理重试、管理调度和并发请求，这就是我想要提供帮助的地方。
功能：
- 重试
- 登录
- 调度
- AI 提示
应用场景：
- 价格监测
- LLM 训练
- 潜在客户生成
- 竞争对手监控
- 新闻收集
- SEO 追踪
因此，我建立了 [scrapewebapp.com](http://scrapewebapp.com) 来处理重试、登录、后台任务和调度。ScrapeWebApp API 负责网络抓取的复杂部分，这样你就可以专注于构建你的产品。
请试用一下，我非常想知道你的反馈。
如果你是一个认真使用的用户，我乐意为你提供充足的积分，以换取一次有关你使用案例的 10 分钟电话交流。
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47. Show HN: 我搭建了一个用于构建机器学习模型的平台，寻求反馈意见。
作者: prism_wisdom
描述: 大家好！我很高兴地告诉大家，我正在推出一个旨在简化机器学习模型构建的平台的最小可行产品（MVP）。如果你曾经发现自己在设置、编码或基础设施上花费的时间超过了构建和优化模型的时间，那么这个平台可能正是你所需要的。
以下是我在 MVP 中发布的内容：
- 只需几次点击，便能并行构建、训练和比较多个模型。
- 不需要编码和基础设施。
- 无论你的技术背景如何，使用起来都很直观。
我希望得到以下方面的反馈：
- 工作流程简化：你觉得这能否简化你的工作？
- 关键特性：有没有必备功能或缺失的元素你想建议的？
- 整体可用性：它是否符合你对易用性和功能的期望？
尝试一下： https://quasarminds.com/
我期待听到你们的使用体验、建议以及在使用过程中遇到的任何挑战！你们的反馈将帮助我们制定下一步计划，使这个平台尽可能地发挥影响力。感谢你们和我们一起参与这个旅程！
你也可以通过 [email protected] 提交反馈。
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48. 展示 HN：AI笔记转录应用程序
作者: shinjuku
描述: 人工智能驱动的转录笔记应用程序
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49. Show HN：每个 Ask HN 关于图书推荐的话题
URL: https://hackernewsbookrecommendations.com/posts/
作者: mjcurl
描述: 有很多精彩的 Ask HN 主题在询问书籍推荐，所以我把它们汇总了一下，并提取了提到的书籍。
希望你能找到一本好书！欢迎反馈 :)
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50. Show HN: Lighthouse RSS 订阅阅读器（Omnivore 替代品，支持免费通讯）
URL: https://lighthouseapp.io/
作者: domysee
描述: 大家好，我已经花费了将近一年的时间来开发Lighthouse，现在正是一个不错的时机来做一次Show HN。
Lighthouse是一个RSS阅读器，同时也支持订阅时事通讯。
它在个人内容策划方面表现得非常出色，因为与大多数阅读器不同的是，新的内容首先会到达Lighthouse的收件箱，在这里，文章要么被收藏（以便转入图书馆），要么被归档。
我们的假设是，即使你订阅了一个源或时事通讯，也并不意味着你想阅读他们发布的所有内容。因此，增加一个策划的步骤有助于过滤掉不需要的内容。
希望听听大家的看法！
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51. Show HN：Pydantic 与 GPT = 完美的文档处理
URL: https://github.com/automaited/automaited-python
作者: throwaway110
描述:
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52. Show HN: Intelcave – 重新定义的商业智能，利用人工智能。
作者: vaibhavacharya_
描述:
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53. Show HN: 一个可切换字符串大小写的 VSCode 插件
URL: https://github.com/wscourge/togglecase
作者: wscourge
描述: 我开发了一个VSCode扩展，可以在 camelCase、snake_case 和 kebab-case 之间切换选中的字符串。
它支持多光标操作。我使用时的快捷键是 cmd/cmd + ;。
这个扩展的灵感来源于一个类似的扩展，可以在不同的引号（“/‘/”）之间切换。
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54. Show HN: Maxun – 开源免编码网页数据提取平台
URL: https://github.com/getmaxun/maxun
作者: krsma
描述: 大家好，
我们非常高兴今天开源 Maxun。
Maxun 是一个开源的无代码网页数据提取平台，让你只需几次点击即可构建自定义数据抓取机器人。
Maxun 允许你创建模拟用户操作并提取数据的自定义机器人，同时处理分页和滚动等动态部分。
Maxun 还可以将网站转换为 REST API 和电子表格。我们还支持一个名为 BYOP（自带代理）的功能，允许你连接自己的反机器人基础设施，从而节省大量费用。
我们非常期待听到你们的使用案例和反馈。
GitHub : https://github.com/getmaxun/maxun
请加入我们的社区：
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GitHub : https://github.com/getmaxun/maxun
-
Discord : https://discord.gg/NFhWDCdb
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Twitter : https://x.com/maxun_io
谢谢，
Maxun团队
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55. 展示 HN：FluxLens，一款用于探索 SAE 功能的互动用户界面
URL: https://re-n-y.github.io/devlog/rambling/sae/
作者: dvrp
描述:
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56. 展示HN：为您的自定义AI代理设计的UI/UX
URL: https://s1.webapi.ai/article/132
作者: Mega4alik
描述:
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57. Show HN：我开始下厨了
作者: dave_xt
描述: 请提供您想翻译的文本内容。
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58. Show HN: 我创建了 Notetoos 来整理我的待办事项和笔记
URL: https://notetoos.netlify.app/
作者: codetoli
描述: 请分享你的评价。
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59. Show HN: 一款基于GPT的Discord机器人，每日总结心理健康研究。
URL: https://github.com/Elata-Biosciences/newsbot
作者: wkyleg
描述: 我制作了一个开源的Discord机器人，它利用GPT-4汇总和总结心理健康研究、计算神经科学和精准精神病学的最新进展。它每天扫描新闻来源，并将简洁的摘要发送到Discord。
我希望能得到一些反馈，关于如何整合更多的来源来实现这个目的，或者在提示工程方面的建议。
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60. Show HN: Radio.cynthwave.com – 24/7 NCS音乐电台
URL: https://radio.cynthwave.com
作者: sohzm
描述: 我找不到一个可以24小时不间断播放NCS音乐的网站，所以我自己创建了一个。
前端是一个静态网站，托管在Vercel上，后端是用Go编写的，并使用ffmpeg将歌曲分成小段。
如果你有任何反馈，随时告诉我哦 :)
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61. Show HN: 快速构建 - 投票交换应用，提升民主效能
URL: https://www.swapyourvote.org
作者: waterproof
描述: 这个周末我参与了一个团队，他们正在进行投票交换的倡议。这个倡议是让在摇摆州（在这些州投票对选举人团更重要）的人同意为卡马拉投票，以换取在“安全”的蓝州的人为自己选择的抗议票投票。因此，一位来自宾夕法尼亚州的支持自由巴勒斯坦的选民同意投票给哈里斯，如果说有两位来自加州的人同意投票给吉尔·斯坦（或者其他候选人，我希望这个讨论能够集中在技术与选民之间的关系，而不是政治）。
最终的结果是，他们可以在自己所在的摇摆州投票反对法西斯主义。这是一个奇怪的黑科技，但确实有效。
在经历了 Google Sheets 原型阶段，以及我们考虑可能会复制英国网站（搞笑的是，那个网站的域名是 swapMYvote.org）之后，我们决定最快的扩展路径是利用 Fillout 和 Airtable 组合一个解决方案。
我对低代码并不陌生，但通常我更倾向于高代码，因此在如此短的时间内构建这样的东西让我大开眼界。我们在第一个可以扩展的版本和选举之间实际上只有十天时间。一方面，能够在几分钟内基于复杂逻辑安排一封新的自动化邮件，这真是令人惊叹——这个时间往往是我部署单次变更所需的时间。另一方面，测试工具并不完全满足需求，无法确保不会破坏任何重要内容。当你有一个擅长自己工作并知道如何应对的外联团队时，扩展速度也会有所提升。在极短的时间内，我们从零发展到了“哦不，Gmail 不允许我们发送更多邮件”。
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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