Show HN 今日のトップ：2024-11-14の注目の開発者プロジェクト
2024-11-14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
今日のコンテンツは、様々なプロジェクトやツールの紹介がありました。主なトピックには、求人取得コマンドラインツール、データベースサンドボックス、AIメモリーレイヤー、SEO最適化のための機能、そして詐欺検出器などが挙げられます。また、ノートテイキングや録画共有に関する新しいアイデアも登場しました。全体的に、起業家や開発者向けのツールやサービスが多く、ユーザーからのフィードバックも求められています。
1. Show HN: 関連する求人を取得するコマンドラインツール
URL: https://github.com/ShreeshaBhat1004/Job-scout
著者: shreeshabhat043
説明:
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2. Show HN: proVLAE（ICLR2020、表現の分離）のPyTorch実装
URL: https://github.com/suzuki-2001/pytorch-proVLAE
著者: ss-13
説明: これは、ZhiyuanらによるICLR 2020の論文「PROGRESSIVE LEARNING AND DISENTANGLEMENT OF HIERARCHICAL REPRESENTATIONS」のPyTorch実装です。TensorFlowで実装されたproVLAEの公式コードはこちらです: https://github.com/Zhiyuan1991/proVLAE
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3. Show HN: FoundrAI – スタートアップ向けのAI活用アイデアバリデーション
著者: vnprasad
説明: こんにちはHNコミュニティの皆さん、
私が取り組んできたFoundrAIというプラットフォームを共有できることに興奮しています。これは、起業家や革新者がAIによるインサイトを使ってビジネスアイデアを検証するのを助けるものです。
FoundrAIの機能: あなたの目標や市場に合わせたアイデアを生成・洗練します。 製品のポジショニングを助けるための詳細な競合分析を提供します。 新たな市場トレンドを特定し、アイデアを需要に合わせて調整します。 実行可能なプロダクトロードマップや収益モデルの作成をサポートします。
なぜ重要なのか: 起業家として、アイデアの検証にどれだけの時間と労力がかかるかを見てきました。FoundrAIはこのプロセスを簡素化し、効果的なインサイトを提供することで、時間を節約し、うまくいかないかもしれないアイデアに取り組むリスクを軽減します。
今後の予定: 2025年1月にローンチ予定ですが、プラットフォームの洗練に向けて皆さんのフィードバックをお待ちしています。興味があれば、こちらからウェイトリストに登録できます: https://v2.foundrai.com。
皆さんにお願いしたいこと: コンセプトに対するフィードバック: どの機能やツールが最も役立つと思いますか？ あなたのような起業家のためにFoundrAIを改善するアイデア。
皆さんの意見を聞けることや質問にお答えできることを楽しみにしています。見ていただきありがとうございます！
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4. Show HN: AIエージェントのためのメモリ管理システム
URL: https://app.swastikai.com/
著者: chirotpal
説明:
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5. Show HN: デベロッパーポートフォリオのインスピレーションを見つける
URL: https://www.webportfolios.dev
著者: jtrevdev
説明: ポートフォリオのインスピレーションのためのオールインワンプラットフォーム。私たちのコミュニティにいる実際の開発者がアップロードした開発者ポートフォリオの例を閲覧できます。
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6. Show HN: インディーハッカー向けのクリーンなレイアウトを作成し、コードを取得するためのツール
URL: https://www.robustlaunch.com/
著者: vishva13
説明:
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7. Show HN: LocketとPocketを組み合わせた（ミニマルなiPhoneウィジェット）を作りました
URL: https://apps.apple.com/us/app/eyeball-widget/id6670705634
著者: quinto_quarto
説明:
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8. Show HN: Integryアプリの機能 – 300のアプリに対してエージェントがアクションを実行するための1つのAPI
URL: https://www.integry.ai/ai
著者: nashadelic
説明: こんにちは、ハッカーの皆さん（あのGIFを挿入してください、わかりますよね）
私たちのFunction Prediction APIにプロンプトを送信してください。アプリを予測し、関数とその引数を返します。私たちのSDKを使用して、ユーザーがアカウントを接続し、必要に応じてユーザーにUIで引数を確認してもらい、その後関数を実行します。
ドキュメント: https://integry.gitbook.io/docs/functions/overview
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9. Show HN: ChessPredict – Chess.com向けリアルタイム手分析と学習ツール
URL: https://chromewebstore.google.com/detail/chess-predict-extension/bcjbjjnimehokcekjaojnbmgmelfhiad
著者: akny97
説明: こんにちは、HN！
ChessPredictというChrome拡張機能をお知らせできることにワクワクしています。これは、チェスプレイヤーがリアルタイムで手の提案や解説を受けながら学び、上達するために作ったものです。Chess.comのようなサイトで使用できるように設計されており、プレイ中のボードの状況をキャッチし、最適な手をおすすめし、その理由をAIとTTS（テキスト読み上げ）を使って説明します。
主な機能：
リアルタイム分析と解説：AIに基づく戦略に関する洞察を提供する手の提案で、学びをインタラクティブでわかりやすくします。
ヒント機能：移動する駒を指定することなく強調表示し、考えながらプレイすることを促します。
モバイル互換性：デスクトップとモバイルの両方で動作し、移動中でも学べます。
高度な分析機能の開発中：プレイヤーの行動を理解し、洞察を提供する新機能に取り組んでいます。
重要な注意事項：チートについて
ChessPredictは学習と個人の向上のためのものであり、競争上の優位性を得るためのものではありません。オンライン対局中にサポートを使用することは、プラットフォームのルールに違反する可能性があり、チートと見なされます。責任ある使用を強く推奨しますので、フェアプレイが維持されているカジュアルなゲームや自己ペースのゲームでのみChessPredictを使用してください。
こちらでChessPredictをチェックしてください。HNコミュニティからのフィードバックをお待ちしています！
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10. Show HN: Final Cut ProでSwiftUIビューを動画にレンダリングする方法
URL: https://github.com/finnvoor/SwiftUIFX
著者: finnv
説明: SwiftUIFXは、Final Cut Proのために私が作った実験的なプラグインです。このプラグインを使うと、動画の上にSwiftUIビューをレンダリングできます。現在のレンダリング時間に関する環境値にアクセスできるので、SwiftUIのアニメーションシステムを使用して、タイムラインに複雑なエフェクトを追加することが可能です。
このプラグインは、主にFCPのプラグインAPIを試すために作成したものですが、コードで動画エフェクトを書くというアイデアは非常に面白いと思うので、ぜひ試してみてください！
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11. Show HN: Memoripy – 短期および長期記憶、クラスタリングを備えたAIメモリーレイヤー
URL: https://github.com/caspianmoon/memoripy
著者: cutout11
説明: やあ、HN！私はMemoripyを開発しました。これはAIのための記憶レイヤーで、短期記憶、長期記憶、意味記憶の機能を追加し、LLMアプリケーションを強化します。これにより、AIシステムは過去のやり取りを保持し、優先順位を付け、時間の経過とともに適応し、より豊かな文脈とパーソナライズを持って応答できるようになります。Memoripyは、関連する記憶を取得するために意味的クラスタリングを使用し、適応型記憶減衰と強化を組み合わせているため、やり取りは新鮮でコンテキストに敏感な状態を保ちます。OpenAIやOllama、その他のプラットフォームとの統合も簡単に行えるように設計されており、最小限のセットアップでAIアプリケーションにダイナミックなメモリー管理を提供します。
皆さんの意見やフィードバックをぜひお聞かせください！
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12. Show HN: Railway – ソフトウェアを構築するより良い方法。これで決まりです。
URL: https://railway.com/
著者: justjake
説明:
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13. Show HN: 16歳の若者たちがAIを活用した統合型ライティング環境を構築中
URL: https://factful.io/
著者: Jainish08
説明: こんにちは、HN！ジャイニッシュです。友人たちと一緒に、皆さんのフィードバックをもとに形作られた統合執筆環境（IWE）であるFactfulをリリースしたことを大変嬉しく思います。
前回の投稿を見逃した方のために、私たちはFactfulの初期バージョンを紹介しましたが、なんと20,000人以上のユーザーに試していただきました。その後、皆さんの提案をもとにプラットフォームを改良するために懸命に努力してきました。Factfulは、執筆、編集、事実確認を1つの効率的な環境で行える完全なIWEとして、皆さんの生産性を高め、すべてのコンテンツが正確で信頼できることを確保します。さらに、執筆スタイルや地域に基づいた文法や提案を提供し、個別の分析も行います。また、Googleドライブの統合もサポートしており、Google認証は承認プロセス中です。リッチテキストエディターとChrome拡張機能も開発中です。
企業やチーム向けには、組織のニーズに応じたカスタムB2B機能もご用意しています。これには、高度な使用分析、開発者向けAPI、そしてチームリーダーがアカウント設定を監視し、ワークフローを管理し、特定の目標に合わせてFactfulのツールセットをカスタマイズできる管理ダッシュボードが含まれています。社内文書、マーケティング資料、または研究に重点を置いたプロジェクトに取り組んでいる場合、Factfulはチーム全体でのシームレスなコラボレーションと高品質なコンテンツ制作を可能にします。また、社内の知識セット（請求書、会社のポリシー、領収書など）に対して、従業員が作成したテキストを修正するカスタム事実確認AIモデルも提供しています。
私たちの際立った特徴の1つは、インラインのスラッシュコマンドです。これにより、作業の流れがさらにスピーディーになります。/search（ウェブ検索や学術論文を含む）、/translate、/paraphrase、/synonym、/antonymといったコマンドは、研究、洗練、そして執筆の調整をシームレスに行うのに役立ちます（さらに多くの機能が登場予定です！）。ガイドはこちらです：https://docs.google.com/document/d/1Ovm2b5KOke7Ng94P5MVTDSyJ…
期間限定で、プレミアムアクセスを無料で提供しているため、誰でもこれらの機能を無償で試すことができます。個人ユーザーでもスマートな執筆ソリューションを求めているビジネスでも、ぜひFactfulをお試しいただきたいです。皆さんのフィードバックは非常に貴重で、さらなるご意見をお待ちしています！Factfulをより良いものにするためにお手伝いいただき、本当にありがとうございます！
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14. Show HN: DenoとVSCodeを使った純粋なTypeScriptノートブック
URL: https://github.com/redking00/vscode-nbts
著者: redking00
説明: DenoNBTSは、denolandの元のVSCode Deno拡張機能のフォークで、ノートブック上でdeno lspのサポートを追加しています。また、新しい種類のノートブック（*.nb.ts）を定義し、Pythonなしでそれらを実行するためのカーネルも提供しています。
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15. Show HN: PerfAgents – 合成モニタリングでユーザーの前に問題を発見する
URL: https://www.perfagents.com/
著者: ajith-joseph
説明: こんにちは、HN！私たちは、PerfAgentsという合成監視ツールを発表できることをとても嬉しく思っています。これは、グローバルな地域での堅牢で積極的な監視を求めるスタートアップや企業向けに作られたものです。
要するに：
PerfAgentsは、ウェブアプリの監視のために既存のE2E自動化スクリプト（Playwright、Puppeteer、Cypress、Selenium）を活用する合成監視プラットフォームで、セットアップ時間を80%短縮します。複雑な統合は不要で、ベンダーロックインもなく、ユーザーがバグを見つける前に問題をキャッチするための積極的なアラートを提供します。解決している問題：
すべての地域でアプリケーションの信頼性を確保することは困難です。特に、既存の監視ツールが広範なDevOps/QAの設定を必要としたり、ユーザーを独自のワークフローに閉じ込めたりする場合、効率的なワークフローの欠如、問題検出の遅延、そしてしばしばプロダクション環境でのユーザー向けバグが発生します。私たちの解決策：
PerfAgentsは、アプリの機能を新しい統合やスクリプトの再記録なしで監視できるマルチフレームワークアプローチを提供します。既存のエンドツーエンドスクリプトを再利用することで、セットアップを迅速化し、監視を柔軟に保ち、チームが問題をより早く検出して解決できるようにします。特徴：
- Playwright、Puppeteer、Cypress、Seleniumのためのマルチフレームワークサポート - コード不要で自動化監視セットアップを実現するAI駆動の監視スクリプト生成 - 地域別のインスタントインサイトのためのグローバルテスト実行 - 問題が発生した際のリアルタイム通知を備えた人気ツール（Slack、PagerDuty、Jira）との統合アラート - スクリプトの複雑さではなく、実行頻度に基づく柔軟な価格設定仕組み：
- セットアップ：既存のスクリプトをインポートするためにGitHubリポジトリを接続するか、ゼロコードセットアップ用のAIツールを使用します。 - 監視とアラート：地域別の監視およびアラートチャネルを設定し、問題が発生した際にリアルタイム通知を受け取ります。 - 最適化とスケーリング：ログやパフォーマンスレポートを確認し、マルチフレームワークサポートを活用してアプリケーションのフローモニタリングを改善します。主な利点：
- 迅速な問題解決：早期検出とインスタントアラートでダウンタイムを防ぎ、安定性を向上させます。 - クロスチームコラボレーション：中央集めされたデータがDevOps、QA、プロダクトチームの効果的なコラボレーションを促進します。 - 柔軟なフレームワークサポート：マルチフレームワークの互換性により、ベンダーロックインを回避します。 - 高いスケーラビリティ：設定可能な監視カウントにより、使用した分だけを支払うことができます。PerfAgentsはすでにFortune 500企業に利用されており、SaaSやeコマースチームはダウンタイムを40%削減し、サポートチケットをほぼ57%削減するのに成功しています。
対象：
- 監視のセットアップと実行を最適化したいDevOps、QA、エンジニアリングリーダー - Playwright、Puppeteer、Cypress、Seleniumなどのフレームワークをすでに使用しているチーム - 信頼性のあるグローバルなユーザーフローが重要なSaaSおよびeコマースプラットフォームPerfAgentsは現在、無料トライアルが利用可能です。皆さんのご意見をお待ちしていますので、質問があれば気軽にお尋ねください！
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16. Show HN: インドにおけるAIへのアクセスを革命的に変える：LogicBallsAI × Two.ai
著者: andy89
説明: LogicBallsAIとTWO.AIが、インドの地域言語におけるAIの民主化を進めていることを発見してください！エンゲージメントを高め、小規模ビジネスを支援するこのパートナーシップは、AIをシンプルでアクセスしやすく、そして影響力のあるものにしています。
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17. Show HN: QueryLab – AIによるデータベースサンドボックス
著者: pratikdaigavane
説明: こんにちは、HN！QueryLabというプラットフォームを作りました。これは、自然言語クエリ、ビジュアライゼーション、外部データ統合を備えた、瞬時に利用できるAI駆動のクラウドデータベースサンドボックスを提供します。
各データベースサンドボックスは強力なLLMと組み合わされており、さまざまなエキサイティングなユースケースを開放します！
こちらが簡単なデモです： https://www.youtube.com/watch?v=sk6LvoN9rCw
ご意見やアイデアがあれば、お気軽に教えてくださいね :)
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18. Show HN: Saga – ノートテイキングのためのカーソル/コパイロット
URL: https://saga.so/
著者: tin7in
説明:
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19. Show HN: アドバイスを提供するツールを作りました
URL: https://wisdomoracle.netlify.app/
著者: codetoli
説明: レビューを教えてください。
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20. Show HN: Reactのレンダーをスキャンする
URL: https://github.com/aidenybai/react-scan
著者: aidenyb
説明:
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21. Show HN: Trmnl、集中力を高めるためのハッカブルな電子インクダッシュボード
URL: https://usetrmnl.com
著者: ryanckulp
説明: こんにちは、皆さん。私はTRMNLの創設者です。
私たちは夏にクラウドファンディングを開始し、今では同日にデバイスを発送しています。
オープンソースのファームウェアで、サブスクリプションなし、広告なし、すでに50以上のネイティブプラグインがあり、プライベートまたはパブリックで使用できる自分自身のAPIを簡単に構築できます。
質問があれば喜んでお答えします！
ライアン
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22. Show HN: ユニコーン比率 – YCデモデイのための投資モデル
URL: https://github.com/OrangeCollective/unicorn-ratio
著者: davecyen
説明: 私はYCの卒業生が主導するファンドを運営していますが、私たちのグループで常に出る質問の一つは、「バッチごとに投資すべきYC企業の最適な数はどれくらいか？」ということです。
私たちはこの問題にアプローチするために二つのモデルを用いたアプリを開発しました。私たちはこれを「ユニコーン比率」と呼んでいます。
ライブ版: https://orangecollective.vc/unicorn-ratio
リポジトリ: https://github.com/orangecollective/unicorn-ratio
このアプリが使用する二つのモデルは以下の通りです：
ケリー基準—ポートフォリオ構築を最適化する数学モデル。 https://www.investopedia.com/articles/trading/04/091504.asp
二項分布—ポートフォリオのサイズと過去の成功率に基づいてユニコーンを支援する確率モデル。 https://www.investopedia.com/terms/b/binomialdistribution.as…
実際、私たちは先週YCがデモデイ投資家グループのために行った電話会議でケリー基準について学びました（YCに感謝）。私たちは協力の精神でこれを開発し、オープンソース化しました。
関連情報として、「My First Million」ポッドキャストで、ギャリーがYCデモデイでの投資家に関するデータを明らかにしました。具体的には、各バッチで3社以上のスタートアップに継続的に投資を行った投資家のリターンについてです。こちらが1分のクリップです。 https://youtube.com/clip/UgkxVnlzcslmeMCTDFc9G2R—W7pigxVe8N…
では、ここでの結論は何でしょうか？
従来のVCの知恵は、少数の高い集中投資を行うことに関するものですが、これはYCへの投資に対してより広範で体系的なアプローチが有効な戦略になる可能性があることを示唆しています（おそらくあなたをトップのリターンファンドの一つに位置付けることでしょう）。
他に検討に値するモデルやアプローチがあれば教えてください。
お断り: これらのモデルを投資アドバイスとして使用しないでください。
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23. Show HN: Claudeプロジェクトにファイルを簡単にアップロード
URL: https://github.com/ryanwith/organize_files_for_claude
著者: ryanwaldorf
説明:
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24. Show HN: Remy – AIがキュレーションした任意のトピックのビデオプレイリスト
著者: yungtriggz
説明: こんにちは、HN。最近、私たちはRemyというAIエージェントを立ち上げました。これはビデオ検索の手間を減らすために設計されたもので、HNコミュニティにその内部の仕組みについて技術的に深く掘り下げてお話ししたいと思います。
問題点: インターネット上には貴重なコンテンツがたくさんありますが、長いビデオの「良い部分」を見つけるのは非常に非効率です。現在のビデオ検索方法はYouTubeの初期からあまり進化しておらず、今日の膨大な量と多様性のある情報には対応できていません。そのため、長いビデオを何度も見直したり、最悪の場合、価値のあるコンテンツを見逃してしまったりします。Remyの目標は、あなたが探しているものを、あっという間に見つけられるスマートな方法を提供することです。
解決策: Remyは1分以内で、インターネット上のベストビデオ瞬間を集めたカスタムプレイリストを提供します。必要な部分を見つけてクリップし、整理することで、無限の検索やスキップをすることなく、あなたが必要とするものを正確に提供します。
仕組み:
Remyは、迅速で集中したビデオ検索とトランスクリプト処理のために設計された一連のLLM（といくつかの非LLMの魔法）によって支えられています。以下がそのパイプラインです:
- リクエスト分析 メッセージを送信すると、システムは即時返答をするか、ウェブを検索するか、ビデオクリップを組み立て始めるかを決定します。ビデオが最適な選択肢の場合、Remyはあなたのクエリに合わせた簡潔なタイトルと詳細な説明を備えたプレイリストの概要を生成します。時間に基づくクエリの場合、Remyは自動的に文脈を絶対日付に調整します（例: 「明日のNBAゲーム」→「11月15日のNBAゲーム」）。
2. コンテンツ取得 「広いネット」アプローチを使用して、Remyはターゲットを絞った大量のクエリを生成し、それに合致するビデオをウェブで検索します。
3. 多段階フィルタリングと処理 各ビデオは以下のプロセスを経ます:
- トランスクリプト抽出: YouTubeのトランスクリプトを抽出します。
- 非LLMフィルター: YouTubeの統計、クリエイターのチャンネル、リリース日などのパラメータに基づいて、低品質またはAI生成のコンテンツをフィルタリングします。
- punctuation修復 (BERT): LLMの理解を向上させるために句読点を復元します。
- クリッピング: LLMを使用して、リクエストに基づいてトランスクリプト内で最も関連性の高いセグメントを見つけてクリップします。
- 評価: LLMを使ってクリップの関連性、完全性、興味レベルをスコアリングします。最も優れたものだけが最終プレイリストに入ります。
4. 再編成と概要 最終的なLLMが各トピックの上位16クリップを取り込み、最大で4つのクリップにフィルタリングし、最大の独自性を持たせるように配置します。各セクションには簡潔な概要が付き、ウェブから引き出した追加の文脈が引用されて提供されます。
その結果は？ あなたの正確なクエリに合わせたプレイリストが、無駄なノイズなしで1分以内に提供されます。
ぜひ、あなたの意見やフィードバックをお聞かせください。試してみたいことや対応できていないケースがあれば教えてください。また、悪いクリップに出くわした場合は、報告ボタンを使ってお知らせください！ありがとうございます。
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25. Show HN: SnapSummary – AI活用のYouTube要約サービス
URL: https://www.snap-summary.com/home
著者: harrycarson
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私はSnapSummaryを作りました。これはYouTube動画を素早く要約するツールです。動画の要約やタイムスタンプ付きの詳細を生成し、ユーザーが動画に関する質問ができるなどの機能があります。
ぜひこちらで試してみてください: https://www.snap-summary.com/home（Googleサインインが必要で、無料プランもあります）。
なぜこのツールを作ったかというと、ポッドキャストや講義のような長い教育動画から重要なポイントをより迅速かつ効率的に抽出する方法を求めていたからです。
皆さんのフィードバックをお待ちしています！
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26. Show HN: PromptL、LLMプロンプティングのために設計されたテンプレート言語
URL: https://promptl.ai
著者: heycesr
説明: こんにちは、HN！
私たちはPromptLを発表しました。これは、GPT-4やClaudeなどのLLM向けに複雑なプロンプトを書くのを簡素化するために構築されたテンプレート言語です。
PromptLの理由
LLM向けに動的なプロンプトを作成するのは難しいことがあります。標準化されたAPIを使用してメッセージや設定のリストを扱っていても、これらのフォーマットは一貫しているため、カスタムロジックや分岐パスを用いた複雑なインタラクションを構築することは、プロンプトが増えるにつれてすぐに反復的になり、管理が難しくなります。
そこでPromptLが登場。これは、可読性の高い単一ファイル形式でLLMの会話を定義・管理でき、制御フローやチェイニングに対応しながら、あらゆるLLM APIとの互換性を保ちます。
主な特徴
- 役割ベースの構造: （ユーザー、システム、アシスタント）という役割を使って、整理された会話を定義します。
- 制御フロー: if/elseやループを使ってダイナミックで反応の良いプロンプトを追加できます。
- チェイニングサポート: プロンプトをシームレスにリンクして多段階のワークフローを構築します。
- 再利用可能なテンプレート: プロンプトをモジュール化し、プロジェクト間で簡単に再利用できます。
PromptLはあらゆるLLM APIと互換性のあるフォーマットにコンパイルされるため、統合が簡単です。
私たちは、PromptLを通じてプロンプトエンジニアリングを技術的なユーザーだけでなく、誰でも利用できるように作りました。可読性の高い高レベルな構文でプロンプトを定義できるので、JSONや余計なコードに苦労することなく複雑な会話を構築できます。PromptLがあれば、技術的でないユーザーでも高度なプロンプトフローを作成でき、開発者は再利用可能なテンプレートやシンプルな統合プロセスの恩恵を受けられます。
皆さんの意見をお聞きしたいです！
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27. Show HN: Unin – 採用担当者があなたを見つけるプラットフォーム
URL: https://unin.io
著者: jason1610
説明:
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28. Show HN: どんなウェブサイトもプロフェッショナルなPDFに変換 [動画]
URL: https://www.youtube.com/watch?v=f2eKHr69v0Y
著者: WolfOliver
説明:
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![Show HN: どんなウェブサイトもプロフェッショナルなPDFに変換 [動画] - プロジェクトのスクリーンショット](https://showhntoday.com/images/42136310.png)
29. Show HN: Playrun – 自動化された品質保証
著者: marvinified
説明: こんにちは、HNの皆さん！
ここ数ヶ月間私が取り組んできたことを共有したいと思います。
Playrun https://playrun.dev
PlayrunはAIファーストのQAプラットフォームです。エンジニアリングチームにとって、プロダクションリリースのたびに何も壊れないようにするには、チームが手動でQAを行うか、維持が難しいCIパイプラインやテスト自動化を設定する必要があります。この選択肢には満足できませんでした。
そこでPlayrunを開発しました。私たちのアプローチは、ユーザーのようにアプリケーションのフローをマッピングし、各フローのテストを生成し、生成されたテストを実行するスケジュールを設定できるマルチエージェントAIを構築することでした。
私は、現在の職場である9-5で小さな4人のチームでこのツールを約2ヶ月間利用しており、リグレッションやバグがプロダクションに入る量が大幅に減少しました。
特に私たちのような小さなチームが、スピーディーに動きながらも問題を起こさないために何が必要かについて、皆さんのご意見をお聞かせいただけると嬉しいです。ありがとうございます。
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30. Show HN: Knowing – 概念階層に基づいたプロンプト応答ではないLLMツール
URL: #
著者: aponomy
説明: こんにちは、HN！私はこの1年間、Knowingというツールの開発にフルタイムで取り組んできました。このツールは、通常のプロンプトとレスポンスの形式ではなく、階層構造の中で直接LLMと対話するためのものです。このアイデアは、概念の階層を継続的に構築する方がずっと直感的だと気づいたことから始まりました。無限にコピー＆ペーストしたり、すべてがどのように結びついているのかを考える必要がなくなります。
旅路は大変でした。この方法でAIとのやり取りを構造化することには巨大な可能性があると感じています（早く本を書く、プロジェクトを計画する、アイデアを整理するなど）。しかし、市場での明確なユースケースを絞り込むことが難しかったです。また、私はバルト海の小さな島でほぼ孤立して作業しているため（ここで生まれ育ちました！）、方向性についてのつながりやフィードバックがあれば大きな助けになります。
いくつかの点についてフィードバックをいただけると嬉しいです：
- 構造化された階層を使用してLLMと対話することは価値を加えますか？
- 市場で響く可能性のあるユースケースは何ですか？
- これをさらに進めるために他の人とつながる手助けをしてくれる方はいませんか？
ぜひこちらで試してみてください： https://knowing.app（サインアップで100の無料クレジット）
ドキュメント： https://docs.knowing.app
デモビデオ： https://knowing.se
フィードバックやアドバイスをいただければ幸いです！
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31. Show HN: ポータブルな tar パッケージマネージャーを作成しました
URL: https://github.com/Alessandro-Salerno/tarman
著者: alevm1710
説明: こんにちは！ 数週間前、私はtar.gzアーカイブを通じてDiscordクライアントをインストールしなければならない状況に陥りました。確かに特に驚くようなことではなかったのですが、Discordのアップデートは必須で、アップグレードしないとクライアントが立ち上がらないため、2〜3週間ごとに再ダウンロード、再解凍、デスクトップリンクの設定をやり直さなければならないといった手間がかかります。もちろん、この問題には解決策も存在します。たとえば、AUR、Flatpak、Snapなどですが、私の意見ではこれらは単なる応急処置に過ぎません。公式パッケージはtar.gz形式でしか入手できない上、これらのフォーマットには収録されていない非常にマイナーなソフトウェアもたくさんあります（開発者が気にしない、方法を知らない、または何十種類ものフォーマットでパッケージングできないためです）。
私が作ったものは、最良の解決策ではないかもしれませんが、こうしたプログラムをインストールするために現状で可能な限り良い選択肢だと思います。Tarmanは、ローカルアーカイブ、リモートURL、リポジトリからのレシピ（マニフェスト）を使用してパッケージをインストールすることができます。インストールしたパッケージは既知の位置（Linuxでは~/.tarman/pkgs）に保存され、プログラムはそれらを自動的にPATHに追加したり、ユーザーのアプリケーションに組み込んだりすることが可能です。これを行うには、必要な情報を推測するか（もしくはユーザーに質問することで）処理を行い、パッケージがこのパッケージマネージャーに特有のメタデータを含める必要を排除します（ただし、この機能はサポートされています）。一度インストールされると、パッケージはtarmanを使用して一つのコマンドで直接アップデートできます。Tarmanは他のプラットフォームやフォーマットへの移植も非常に容易であるべきです。私は共通のPOSIX実装を作成したので、すべての準拠したUnix系システムをカバーできるはずですが、Win32など他の環境も追加可能ですし、アーカイブフォーマットに関しても同様です。プラグインを作成し、インストールすることで、これらのファイルをサポートし、tarmanに使用されるダウンロードハンドラーを変更することもできます。
もちろん、この投稿はマーケティングを目的としたものではありません。このプロジェクトはまだ初期段階にあり、主に個人的な使用を目的としています。まだ多くの機能が欠けており（例えば、パッケージを削除しても他のディレクトリに書き込みを行う場合があり、システムにアーティファクトや副作用を残してしまうことがあります—ただし、この解決策に取り組んでいるところです）、おそらくバグが多く存在し、安定性を求めて既存のパッケージマネージャーに依存している重要なシステムで使いたい人には好まれないかもしれません。
もし興味があったり、好奇心が湧いたりしたら、この投稿のURLからプロジェクトのGitHubページを見てみてください。LinuxとmacOSのインストールコマンドはREADMEに記載されています。コメント、建設的な批判、問題、リクエスト、質問はもちろん歓迎です。では、よろしくお願いします。
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32. Show HN: スペインのリモートワークを探すための私のウェブサイト
URL: https://remoteinspain.com
著者: methkal90
説明: 最近考えていたのですが、一番簡単に参入できて、すぐにお金を稼げる市場は何か、見つけました。それは求人市場です。この市場には信じられないほどの金額が動いていて、適切なニッチを選べば、簡単にお金を稼げるビジネスを始めることができるかもしれません。
その考えから生まれたのが、私のプロジェクト「RemoteInSpain」です。リモートで働きたい人はたくさんいて、スペインも例外ではありません。いくつかの調査を経て、私のウェブサイトを作成しましたが、すでに1日に100回の訪問があります。サイトはまだ2日しか経っていませんが。
まさに大当たりですね。
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33. Show HN: インターネットに載せたビリー・バス
URL: https://fishsinger.alnwlsn.com/
著者: alnwlsn
説明: これは単なる楽しみのためのものです。
数年前、オープン/クローズの口のアニメーションを同期させるためのツールを作りました。最終的な目標は、若い頃のいろいろなことのように「インターネットに載せる」ことでした。最近では、みんながうまくやれないので、ライブストリームにこれを投入することはできませんから、私はプライベートに動画を録画して配信するために作ったのです。
私はこういうコーディングを趣味でやっているので、少し粗い部分もありますが（私はハードウェア派です）、最近ではあまり多くを知らなくてもかなりのところまで行けます。楽しんでください。
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34. Show HN: テンプレートベースのReadMEジェネレーター
URL: https://makeread.me/
著者: ShaanCoding
説明: こんにちは、HN！
数ヶ月前に、自分の古いオープンソースプロジェクトであるmakeread.meをアップデートしました。
私はいつも、短期間でできるオープンソースや個人的なプロジェクトに取り組むのが好きで、READMEファイルを書くのが本当に面倒だと感じていました。readme.soのようなツールを使ってみましたが、結局は多くの手動編集をすることになり、プロジェクトごとに結果が不整合になることがよくありました。
そこで、makeread.meを作りました — 柔軟性のあるテンプレートベースのREADMEジェネレーターです。
Nunjucksと強く型付けされたスキーマをバックエンドに使っているので、拡張やカスタマイズがとても簡単です。自分のテンプレートを追加したい場合は、PRを出して型を更新するか、自分用にフォークすればOKです。
フィードバックや提案があれば、ぜひ聞かせてください！
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35. Show HN: VictoriaLogs v1.0.0 リリース
URL: https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/releases/tag/v1.0.0-victorialogs
著者: valyala
説明: こんにちは、HNの皆さん！
VictoriaLogsの商用利用に適したリリースを発表できることを嬉しく思います。これはオープンソースのログデータベースです！以下の特徴があります：
- 管理が簡単です - 外部依存関係のない小さな単一の実行ファイルだけで動作します。複雑な設定や調整は不要で、あらゆるログ（構造化データおよび非構造化データ、つまりプレーンテキストログも含む）をすぐに最適に処理します。
- 人気のあるすべてのログコレクタやシッパーからのログを受け入れます。詳細はこちらをご覧ください。既存のログデータベースと並行して試すことができ、設定の大幅な変更は必要ありません。
- 同じ量のログに対してElasticsearchの最大30倍少ないRAMを必要とし、全文検索において同等のパフォーマンスを提供します。
- 取り込んだログの保存にElasticsearchの最大15倍少ないディスクスペースを必要とします。
- 一般的なログ分析タスクや分析タスクのために、簡単ながら強力で迅速なクエリ言語LogsQLを提供します。詳細はこちらをご覧ください。
- 幅広いイベント（数百の高カーディナリティフィールドを持つログ）を効率よく保存およびクエリするために最適化されています。
- grep、awk、less、tailなどの従来のコマンドラインツールとの優れた統合を提供します。詳細はこちらをご覧ください。
- 取り込んだログからメトリクスやアラートを生成するためのツールを提供します。詳細はこちらをご覧ください。
- 大規模なログ（数十テラバイト以上）を効率よく保存およびクエリするために最適化されています。
既存のソリューションと並行してVictoriaLogsを試してみて、切り替える価値があるかどうかを判断してください！
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36. Show HN: プルーフ・オブ・ワークを使ってWordPressのコメントスパムと戦う実験
URL: https://github.com/sphinxid/comment-hash
著者: sphinxid
説明: 私はコメントスパム対策のために、WordPressプラグインを別の方法で試しています。これは、非常にシンプルなプルーフ・オブ・ワークシステムを使用していて、ブロックチェーンのようなものですが、かなり基本的です。
動作の仕組み：
- 訪問者がコメントを書くと、ブラウザが小さな数学のパズルを解かなければなりません。
- 実際の人が1つのコメントを投稿するのに数秒かかります。
- （うまくいけば）多くのコメントを試みるボットにとっては高コストになります。
- CAPTCHAは不要です。
- きれいなスピナーを表示しながらバックグラウンドで動作します。
まだ非常に初期段階ですが、皆さんからのコメントやフィードバックをもっと知りたいと思っています。ありがとうございます。
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37. Show HN: Bucket – B2B向けに特化したフィーチャーフラグ管理ツール
URL: https://bucket.co/
著者: makwarth
説明: こんにちは、HNの皆さん！
私たちは、過去2年間にわたってBucketに取り組んできた7人のチームです（シード資金調達済み）。
私たちの特徴は、他のフィーチャーフラグツールとはどのように違うのでしょうか？
* 専門設計：BucketはB2Bのユースケースのために設計されているので、すべてがあなたにとってシンプルになります。
* 企業重視：B2Bでは、主に個々のユーザーではなく、顧客アカウントをターゲットにします。
* クオリティと丁寧さ：私たちは細部にこだわっているので、より良い機能をリリースすることに集中できます。
* プロダクトエンジニアリング：新しいリリースに対するフィードバックや利用状況の計測が簡単にできるようにしました。
* 権限管理：顧客のSaaSサブスクリプションに基づいて、フィーチャーアクセスを簡単に管理できます。
製品についてのフィードバックをぜひお聞かせください！
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38. Show HN: Mkdocs用Gherkin結果プラグインを作りました
URL: https://github.com/sashokbg/mkdocs-gherkin-plugin
著者: sashokbg
説明: こんにちは、私は小さなmkdocsプラグインを開発しました。このプラグインは、あなたのGherkin / Cucumberテストの結果を解析し、その結果をドキュメントに再挿入します。
これは非常に便利です。なぜなら、Cucumberは現在Markdownをサポートしているので、mkdocsとCucumberを使って真の「生きたドキュメント」を簡単に作成できるからです。
コメントやフィードバックをお待ちしております！
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39. Show HN: DocsGPT 0.12.0
著者: alextttty
説明:
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40. Show HN: ChatGPTのMacアプリが遅すぎたので、同じものを作ってみました。
URL: https://chatwise.app
著者: 0x142857
説明:
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41. Show HN: Outlook用のMailCheckerを作成しました
URL: https://chromewebstore.google.com/detail/mailchecker-for-outlook/bekkkmmpbgeiihjklkcfaadbaeemgjni
著者: radjaxx
説明: みなさん、こんにちは！「MailChecker for Outlook™」という小さなChrome拡張機能をウェブストアにリリースしました。
このブラウザ拡張機能は、アイコンを使ってメールの力を引き出します。別のタブやアプリに切り替えることなく、Outlookの仕事用、学校用、個人用アカウントや、Outlook.comまたはHotmail.comのアカウントに素早くアクセスできます。
ぜひ、テストしていただいたり、コメントやフィードバックをいただけないでしょうか？
ウェブサイト: https://www.mailchecker-for-outlook.com/
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42. Show HN: Kwrds AI – 人々が尋ねている素晴らしいキーワードや質問を見つける
著者: falak-sher
説明:
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43. Show HN: Gapslyを作成しましたが、次はどうすればいいですか？
著者: nmaties
説明: こんにちは、
最近、GapslyというSaaSツールを立ち上げました。これは、企業がプロセスにおける運営のギャップを特定し、それを埋める手助けをし、プロセスの効率を高めることを目的としています。数ヶ月の努力の末、ツールは公開され、（ほぼ）バグもありませんが、実は今、トラフィックを集めたり、訪問者を顧客に転換するのが非常に難しい状況です。バックリンクの獲得にも苦労しています。
試みたことは以下の通りです：
- SEO対策とランディングページの最適化
- フォーラムや関連コミュニティへの投稿
- バックリンクディレクトリをチェックして、DAが高くなることを期待して投稿
これらの努力にもかかわらず、ユーザーエンゲージメントやコンバージョンは依然として非常に低いです。同じような問題に直面し、（できれば克服した）方からの意見をお待ちしています。推奨する戦略、マーケティングチャネル、または成長のためのハックはありますか？SaaSの立ち上げを経験した方、何がうまくいったか教えていただけると嬉しいです。
サイトやメッセージング、全体的なアプローチについての建設的なフィードバックも歓迎しています！
ツールはこちらで確認できます: https://gapsly.com
ご協力いただき、ありがとうございます。
ニコラエより
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44. Show HN: デザインをレスポンシブHTMLメールに変換するツールを作成しました。
著者: wheresdoddo_dev
説明: こんにちは、HNの皆さん！多くの方と同じように、私はHTMLメールを書くのが大嫌いです。至る所にネストされたテーブル、クライアント互換性の問題、そして深くネストされた要素を修正しなければならない時のあの辛さ…本当に苦痛です。
ドラッグ＆ドロップのメールビルダーはたくさんありますが、カスタムなものを作るためにコードに手を加えなければならないこともあります。そこで、MJMLを見つけました。MJMLは、煩わしいHTMLメールの作業をうまく処理してくれ、コードを実際に保守しやすくしてくれるんです。
それから、MJMLとAIを組み合わせて、デザインを見てコードを書いてくれるものができたらどうなるだろうと思いました。数ヶ月の開発の末に、[paste2email.com](http://paste2email.com)を作りました。
使い方は以下の通りです：
1. メールデザインの画像を貼り付ける（もしくは、欲しいものを普通のテキストで説明する）
2. 最新のClaude-3.5-Sonnet（2024-10-22）モデルがMJMLコードを生成します
3. 内蔵の変数システムを使って、コンテンツを簡単に入れ替えられます
4. MJMLがHTMLにコンパイルされると同時に、モバイルとデスクトップのライブプレビューを確認できます
5. Handlebarsサポートで全てをエクスポート - 変数を入力するだけで完了します
6. メールサービス（例えばnodemailer）に接続して、送信！
\始めに、10の無料クレジットがもらえます。これで3通のメールを生成し、うち1通を調整することができます。または、2通のメールを生成して4回の修正も可能です。
---
このツールは、私のようにHTMLメール開発の面倒な部分が嫌いだけど、ドラッグ＆ドロップのビルダーよりも多くのコントロールが必要な開発者のために特に作りました。
皆さんのフィードバックをお待ちしています！このツールを使って作成した実際のメールを確認するために、メールアドレスでログインしてみてください。
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45. Show HN: Deep Work Zone – 集中作業のためのChrome拡張機能
URL: #
著者: mustime
説明: 仕事中に常に気が散ってしまうことに悩まされていたので、Deep Work Zoneを開発しました。これは三つのシンプルでありながら強力な機能を持った無料のChrome拡張機能です。
ディープワークタイマー
注意散漫防止シールド
アナリティクスダッシュボード
皆さんのフィードバックをいただければうれしいです！このツールをあなたのワークフローにもっと役立てるためには、どんな機能があればいいと思いますか？ https://www.producthunt.com/posts/deep-work-zone
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46. Show HN: Bluesky Later
著者: nicnocquee
説明: Blueskyに投稿をスケジュールするためのオープンソースプロジェクト
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47. Show HN: SELinuxポリシー内の異常を検出するためのグラフベースの機械学習
URL: https://drive.google.com/file/d/1fiA1I0KDWVdAxcgAo3NXU9Xitile1Zcz/view?usp=sharing
著者: kjain7
説明: 私たちは、SELinuxポリシーの複雑さに対処するために、グラフベースの機械学習を利用してポリシー分析および異常検出を自動化する方法を模索しています。SELinuxは厳格なアクセス制御を通じてセキュリティを確保しますが、そのポリシーの複雑さは、効果的な管理やトラブルシューティングを難しくしています。私たちのアプローチはポリシーをグラフとして表現し、ノード埋め込み（Node2Vecなど）を使用して、ポリシー違反をより効率的に特定するためのモデルを訓練します。
SELinuxはLinuxシステムのセキュリティに広く採用されていますが、誤って設定されたポリシーは未承認の行動やセキュリティ問題を引き起こす可能性があります。私たちの手法は、管理者が誤設定を検出し、調整するのを容易にすることを目指しており、それにより脆弱性のリスクを減らす可能性があります。初期の結果は有望で、SELinuxの管理をより直感的にできる可能性に期待が高まっています。
IEEE ICIR (2024)
- KJ
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48. Show HN: 私のクイズ
URL: https://tailrec.io/myquizzes
著者: hussachai
説明: My Quizzesは、トリビア、テスト、ゲームのための包括的なSlackネイティブプラットフォームです。生成AIを使ってクイズを作成し、チームメンバーと協力して作成することができます。Kahoot!のようにインタラクティブに実施することも、参加者が自分の都合で受けられる従来のクイズとして実施することも可能です。私たちはフィールドレベルの暗号化を使用して顧客データをデータベースに保存する前に保護し、顧客が独自の暗号化キーを使用できるオプションも提供しています。
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49. Show HN: 確率グラフィカルモデルのための視覚的エディタを作りました。
著者: ckrapu
説明: 私は以前、ベイズモデルに関するコースを教えたことがありますが、グラフィカルモデルの仕組みを学生にもっと視覚的に示す方法があればよかったと思っています。それは、モデルのJSON構造を用いてClaude Sonnet 3.5に入力することで、自動的に有効なPyMCコードを生成する仕組みになります（ほとんどの場合）。
ご意見をお待ちしています！
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50. Show HN: 私は詐欺検出器を作り、それに基づいた公開データベースを構築しました。
URL: https://antiphish.ai/free-tools/is-this-a-scam/database
著者: ngalongc
説明: 私たちは、詐欺がこれまで以上に手に負えなくなっていると考えており、人々が詐欺を瞬時に特定できるツールを作りたいと思いました。さらに、このツールは詐欺検出パターンについて「訓練」できる大規模なデータセットも生成します。10～20件の詐欺を見た後は、誰でも微妙な（またはそれほど微妙でない）詐欺においてどのような指標を探すべきかを素早く学ぶことができます。
- 疑わしいと思うもののスクリーンショットをアップロードします。
- GPT-ビジョンが作動し、テキストを抽出して分析し、即座に結果を提供します。
- 各アップロードは成長する公共データベースに追加され、リアルな詐欺パターンからみんなが見て学ぶことができます。
試してみてください。最近受け取った詐欺の情報を提供し、より多くの人々の助けになることを願っています。
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51. Show HN: Wetransferの代替としてのDrop Space
URL: https://drop.space
著者: woc_zhang
説明: ここにあるリンクは別のもので、DROPと呼ばれています。これはwetransferの代替品です。
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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