ShowHN Today
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探索2024-11-20 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发布的项目和工具。首先，展示了一个AI海报生成器和圣诞愿望清单规划器。还涉及了开源堆肥监测技术、一本B2B创始人定位书籍、《Dope Wars》链上策略游戏等。此外，发布了多种实用工具，如智能桌面播客客户端、AI音乐视频生成器、PST文件查看器等。还介绍了与虚拟现实、项目管理、面部识别等相关的新应用与技术，涵盖了从开发者工具到创新应用的多个领域。
1. Show HN：简单的 AI 海报生成器
URL: https://www.easypostersai.com
作者: Gacheu
描述:
人气: 1 个点赞 | 1 条评论
2. Show HN: 圣诞愿望清单规划器
URL: https://www.sugarplumplanner.com
作者: cgarvis
描述: 嗨，HN！我创建了一个愿望清单规划工具，帮助我在今年的圣诞节保持预算。它甚至支持上传孩子手写的清单，并为你数字化这份清单。对于感兴趣的朋友，我使用了Elixir/Phoenix/Liveview来实现一些功能。
人气: 1 个点赞 | 0 条评论
3. Show HN：我们开源了我们的堆肥监测技术
URL: https://github.com/gtls64/MontyHome-Hackers-Guide
作者: montycompostco
描述:
人气: 112 个点赞 | 23 条评论
4. Show HN: 《创始人愿景》（书籍） – B2B 创始人的定位与叙事
URL: https://lukestevens.co/foundervision/
作者: lukestevens
描述: 刚刚发布了这本书，花了 2.5 年时间写作，十分期待来自 HN 上 B2B 领域的朋友们的反馈和评论。
简而言之，这本书讲的是产品/市场契合度中的市场部分。
这里有一份专为 HN 准备的 PDF：链接
我还将整本 AI 解说的有声书发布在了 YouTube 和播客平台：链接
此外，它还在 Amazon 上以 $0.99 价格销售：链接
关于背景故事……
2022 年，我在一家已筹集 2 亿美元以上资金的独角兽公司工作，看到他们花大钱请知名咨询公司做叙事/定位工作，帮助公司突破下一个增长阶段。然而，这些工作效果不佳，没能取得任何实质性进展。我认为一定有更好的方式。
于是我开始写作。本来以为这是一个 6 个月的写作项目，结果它变成了一本 B2B 定位教科书，书中有 22.5 万字、50 个章节，显然对于大多数人来说有些太多了 :) 所以我重新设计了这本书，精简成《创始人愿景》（Founder Vision），现在大约是 2 小时的阅读时间，希望 B2B 创始人能够从中获得帮助，并提供了许多问题，帮助你思考你的愿景、市场以及在其中的位置。
本书的核心是科学定位的概念。这个理念是：我们其实已经有了基于科学的方法来理解人类、市场以及市场推广，因此我们在应对产品/市场契合度的市场部分时，不必完全依赖直觉。例如：
— 愿景：愿景最为重要，创始人看到的（或需要看到的）未来愿景，既可以是想象中的 x 轴上的未来，也可以是自己（或客户）在 y 轴上的经验，决定了我们要向市场传递什么信息。
— 思维：市场是由思维构成的，Iain McGilchrist 博士的现代注意力层级理论为我们提供了一个细致的视角，说明了大脑的两种注意力模式。大脑的注意力 API 有特定的终点，我们可以利用这些点来推导出所有营销策略。这两种主要的注意力模式恰好与定位的两大思维流派相吻合，我们可以将它们结合起来。
— 市场：创新的扩散（也就是《跨越鸿沟》中的理论）已得到广泛验证，品牌如何增长的研究也刚刚开始进入 B2B 领域。我们现在可以将其整合为从小众市场到广泛市场的过程，并据此制定计划。
— 市场推广：我们可以把市场推广方法看作是 N=1 的实验，而不是魔法式的思维或让 B2B 营销陷入困境的无意义“测试”。
基于这些方法，我将初创企业的定位简化为四种选择：证明它（借势/创建类别）、找到它（锁定一个细分市场）、拥有它（建立品牌和记忆联想）或利用它（结合并继续做有效的事情）。我提供了许多实际案例，帮助你理解它如何运作。
然后，我还提供了一个叙事 deck 模板，帮助你与潜在客户和现有客户进行测试。
随着数亿美元不断注入风险投资支持的 B2B 初创企业，你可能会认为我们对市场的理解应该更加严谨，但实际上并非如此。希望这本书能对这一点做出一点微小的改变，虽然我们还需拭目以待。
不管怎样，我非常期待任何反馈和评论 <3
人气: 1 个点赞 | 0 条评论
5. Show HN：Dope Wars – 一款链上策略游戏
作者: ogslayer
描述: Dope Wars重新构想了经典的TI-83计算器游戏《Drug Wars》，完全基于区块链构建，使用的是一个去中心化的游戏引擎Dojo。游戏具有动态市场，能够根据玩家的行动作出反应，每一笔交易都会影响去中心化经济中的价格。不可变的游戏逻辑确保了游戏系统的透明和由玩家驱动。
人气: 1 个点赞 | 4 条评论
6. Show HN: HTML与Zip与PNG的结合：当文件的层次比洋葱还要多
URL: https://gildas-lormeau.github.io/Polyglot-HTML-ZIP-PNG/
作者: gildas
描述:
人气: 3 个点赞 | 2 条评论
7. Show HN: 类似 Notion 的链接介绍生成器
URL: https://www.reputable.so/
作者: codebymedu
描述: 大家好，
我花了四个月时间在全职工作的同时开发这个应用。在完成前一个月，我决定辞掉工作，全心投入到这个项目中。
我之前是一名软件工程师，这个决定其实很不容易，但我对这个想法充满信心，因此选择了冒险。
现在距离发布已经过去几个月，我正致力于改进产品并吸引更多用户。
我们有一个免费的版本，大家可以轻松试用。
我非常希望能听到你们的反馈，这样我可以做得更好 :)
Medu
人气: 1 个点赞 | 0 条评论
8. Show HN: 测试你对知名初创公司的了解以及它们的成长策略
URL: https://growsurf.com/startup-growth-tactics-quiz
作者: grsfkev
描述:
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9. Show HN: Fixed.pm：一个用于判断你的敏捷项目是否按计划进行的工具
URL: https://fixed.pm
作者: kdinn
描述: 我的背景是曾经领导团队完成从初创公司到企业级别的技术项目。在这个过程中，我常常被问到：“Kevin，你认为这个功能/发布/更新什么时候能完成？”通常，这并非为了给我们设定最后期限，而是因为人们合理地希望知道何时能够期待结果。
很多时候，这是为了提前准备营销或支持，以便为发布做好准备。例如，当我们升级ERP时，需要让团队和客户了解新的发票格式，这确实是一个现实的需求。
除此之外，我强烈认为所有这些“复杂”项目都应该采用敏捷方法，我亲眼见证了传统瀑布模型的种种恐怖。这并不一定要遵循严格的“大型敏捷”框架，比如Scrum，但确实需要保持灵活，能够在整个交付过程中随时跟踪和调整计划与期望，以应对不断出现的学习和想法。
但如何在跟踪截止日期或期望的同时，又保持灵活性和敏捷性呢？肯定有工具可以利用你手头的工作计划，计算出你大致的进展情况。结果表明并没有这样的工具，于是我自己写了一个，这就是“Fixed”。
Fixed的核心在于回答两个关键问题：
“我们是否按计划进行？”，以及
“如果没有，我们还有哪些选择？”
为实现这个目标，我开发了一款应用，具备：
- 清晰的交通灯和时间线，能即时展示项目的进展情况
- 视觉化的“假设”模式，用于探索范围、资源和时间的选项——这个模式设计得可以被个人使用，亦可在团队进行战略规划会议时协作使用
首个发布版本是一个Jira市场应用。它解析当前工作计划，模拟其余任务的交付，并呈现所有发布、史诗和冲刺的预计时间。
它还应用创新逻辑按技能水平平衡团队任务。例如，如果你有20个后端Python任务和3名后端Python开发人员，它会将任务均匀分配给他们。大多数其他系统要么不区分团队成员，要么在平衡计划前强制你随意分配资源给任务。
为了保持敏捷性，你每天、每周或者任何时候都可以按一个按钮，获得该预测的更新，以便查看是否按计划进行。然后你可以相应地调整计划或期望。
你可以在这里观看演示视频： https://youtu.be/CFDbAdexwlY
并在这里将该应用添加到你的Jira账户，享受免费试用： https://marketplace.atlassian.com/apps/1229649?tab=overview&...
更多信息请访问： https://fixed.pm
我很希望听到大家的看法和反馈，以帮助我更好地实现减少敏捷项目管理压力的愿景。
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10. Show HN: 在生产环境中自托管 Next.js
URL: https://github.com/opennextjs/opennextjs-aws
作者: vednig
描述:
人气: 92 个点赞 | 53 条评论
11. Show HN：Karl，一个 AI 责任伙伴
URL: #
作者: cheeseblubber
描述: 嗨 HN，
我叫 Kam，今天我们很高兴推出一个能够帮助你保持自律的 AI 伙伴，它会让你对自己的行为负责。我们最初推出了 Karl (https://www.heykarl.xyz/) 作为一个 AI 伴侣，但意识到这个用例过于广泛。在与一些用户交流并收集反馈后，我们决定探索将 Karl 用作自律伙伴的方向。
在创建 Karl 之前，我和一个朋友每天都会手动检查自己的进展，以确保我们实现了讨论过的一个目标。尽管这并没有帮助我实现所有的目标，但我注意到，有时如果没有这样的检查，我是不会采取行动的。我们与 Karl 的目标就是提供这种推动力和提醒，让你专注于自己的目标。
目前，你可以给 Karl 发送短信，他会在你所在时区的早上 8 点和晚上 8 点与你进行检查。我们每月收取 10 美元的费用，以覆盖服务器成本和后端使用的 GPT。
我们会跟踪你完成目标的频率，并提供每周的表现反馈。
从长远来看，我们希望探索最佳的时间来帮助你保持任务，并根据你的独特个性特征找出让你最有效率的模式。
让我们知道你希望从 Karl 身上看到什么！我们非常欢迎你的反馈。你可以通过发送短信给 Karl，号码是 +1 (844) 619-7958 开始使用。
人气: 1 个点赞 | 1 条评论
12. Show HN：几乎只使用官方自行车道的骑行路线规划工具
作者: allg12
描述: 大家好，
我开发了一个路线规划器，主要专注于自行车旅行和现有的自行车基础设施。对于每个请求，你可以看到你所使用的自行车道/小径，并可以通过地图展示或访问官方小径来进一步探索它们。
这个应用的主要构想是提供一个友好且易于使用的规划工具，大量利用官方的自行车道数据（主要来自OpenStreetMap），并使你能够轻松规划一段理想的长途旅行，选择最佳的骑行路线。
目前这个应用仅适用于欧洲地区，但我计划很快将其扩展到北美，之后再覆盖其他地区。
技术概述： 路线寻找 - Graphhopper在德国的Hetzner服务器上的docker容器中运行。它有38 GB的图数据（欧洲）加载到RAM中，以便快速图遍历。
Web应用 - 使用Next.js 14和Typescript，后端使用最新版本的.NET。
地图切片 - 目前我使用的是MapTiler的免费层，但我计划很快切换到自己的家庭服务器，并在上面托管地图。
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13. Show HN：Autotab – 可编程的AI浏览器，将网络任务转化为API
URL: #
作者: jonasnelle
描述: 大家好，我们是 Autotab 的联合创始人 Alexi 和 Jonas。Autotab 是一款基于 Chrome 的浏览器，您可以教它执行复杂任务，并通过简单的 API 从您的应用或后台运行这些任务。
这里有一段关于它如何工作的演示：可以在这个链接观看 https://youtu.be/63co74JHy1k，您也可以通过下载应用程序，在 https://autotab.com 免费试用。
为什么要建立一个专用的编辑器？
在构建更灵活、具有自主性的自动化过程中，我们发现最大的瓶颈是性能质量（https://www.langchain.com/stateofaiagents#barriers-and-challenges）。尽管人们常常关注成本、延迟和安全性，但事实是大多数人仍然在苦苦挣扎，让代理能够正常运作。提升可靠性的关键是更好的模型，没错，但同时也包括意图的明确表达。即使是人类，也无法凭一个提示就轻松完成这些任务。他们需要学习如何执行这些任务，并在一段时间内通过提问和反馈来进行改进。而且，从记忆中立刻完整地制定要求也是相当困难的。
编辑器使得在您逐步进行工作流程的过程中，轻松构建规范，同时为模型生成成功的任务轨迹。这是我们能够实现生产用例所需可靠性的唯一方法。
但为什么要构建一个浏览器？
Autotab 最初是一个 Chrome 扩展（还有一个 Show HN 的帖子！https://news.ycombinator.com/item?id=37943931）。随着我们与用户的迭代，我们意识到需要专注于创建意图规范的控制界面，而局限在 Chrome 的侧边栏里是行不通的。我们也知道，要想获得模型所需的控制水平，单凭不拥有浏览器是做不到的。在 Autotab 中，浏览器成为用户和模型轮流展示和解释任务的画布。
主要功能：
- 自我修复的自动化，即使网站发生变化也不会中断。
- 专用的创作工具，可以在定义自动化步骤的同时为模型构建记忆。
- 控制流程和深度可配置性，以保持自动化的连贯性，即使在处理复杂推理任务时也能顺利进行。
- 可以与任何网站一起使用（无需特定的网站 API）。
- 可在云端或本地安全运行。
- 简单的 REST API + 针对 Python 和 Node 的客户端库。
我们非常希望得到 HN 社区的早期反馈，听听您对于产品发展的想法或在这个领域的相关经验。接下来的几个小时里我们会在评论区回复大家！
人气: 112 个点赞 | 58 条评论
14. Show HN: 为你的杀手级应用创意量身定制的人格测验
作者: pixelswithin
描述:
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15. Show HN: Claude François – 一款以François Chollet风格编写的AI代码审查工具
URL: https://claude-francois.crossingminds.com
作者: cweichen
描述:
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16. Show HN: Zapbox链接：与您的iPhone一起实现完备功能的6自由度虚拟现实体验
URL: https://www.zappar.com/zapbox/zapbox-link/
作者: tb100
描述: 我是一名Zapbox的核心开发者，Zapbox是一款适用于iPhone（11及之后机型）的VR/MR头戴式显示器，配备了两个可追踪的蓝牙控制器。
我们刚刚发布了“Zapbox Link”应用程序，允许将PC VR内容串流到Zapbox。Zapbox控制器具有与Quest兼容的输入，因此许多内容可以直接使用。你需要一台配备NVIDIA GPU（GTX 1060或更高）的游戏PC。
使用代码‘FREEALYX’，你可以以不到100美元的价格同时获得Zapbox和《半条命：Alyx》（当前该游戏在Steam上售价66折，而这个代码也同样为Zapbox的价格提供了相应的折扣）。
由于这是HN，我将提供更多技术细节，非常乐意在评论中回答任何问题：
这远不止是纸盒子。我们的目标是尽可能接近专用VR头显的体验，包括由追踪控制器实现的重要物理交互。
头盔非常轻便，并且设计非常开放。它的设计实际上是为了混合现实用例，但在体验VR内容时仍然出乎意料的沉浸。我个人觉得能够通过简单地低头看看地面来保持对现实世界的感知，舒适度更高。
我们在iOS客户端中实现了异步时间扭曲。它在配备Pro Motion显示屏的iPhone上以120 FPS运行（“Pro”系列的iPhone从13系列及之后的机型）。
我们还成功绕过了通常的iOS合成器表面队列，将运动到光子（motion-to-photon）的延迟降到最低3毫秒（注意：CoreMotion的采样与显示的垂直同步未同步，iPhone的扫描输出需要完整的显示周期，因此显示的延迟并不稳定）。
Zapbox不仅适用于PC VR - 我们还提供了原生的iOS Unity XR提供者和一些原生应用程序、空间视频播放功能，以及与WebXR兼容的浏览器应用程序。同时也支持混合现实，具有非常低延迟的相机（光子到光子的延迟低至25毫秒，经过时间扭曲修正以提高舒适度）。
对于PC VR串流，我们在PC端使用NVIDIA CloudXR。如果你没有PC，也可以从AWS g5实例进行串流。这对我来说非常有效，但我位于伦敦，使用的是伦敦的AWS区域，因此你的使用效果可能会有所不同。
我们正在开发Android支持，但在能够在真实设备上进行测试之前，我们不会推荐用户花钱购买……
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17. Show HN: Ruby管理器 – 一个简单的脚本，用于管理您操作系统上的Ruby版本
URL: https://github.com/azzenabidi/ruby_manager
作者: azzen
描述:
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18. Show HN：所有与时尚相关的人工智能（针织品版）
URL: https://2ndsetai.substack.com/p/all-ais-on-fashion-1
作者: sauravpandit
描述:
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19. Show HN: Betron Markets – 用你的预测塑造未来
作者: AhmedBn
描述:
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20. Show HN: Spaces Protocol 现已在比特币主网上线！
URL: https://explorer.spacesprotocol.org/
作者: ca98am79
描述:
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21. Show HN: Weave - 实际衡量工程生产力
URL: https://app.workweave.ai/welcome
作者: adchurch
描述: 嘿，HN，
我们正在构建 Weave：一个基于机器学习的工具，用于衡量工程产出，真正理解工程产出！
为什么？事情是这样的：几乎每位工程领导都在测量产出——或明或暗。但他们依赖于诸如代码行数（与努力的相关性约为 0.3）、PR 的数量或故事点（稍微好点，约为 0.35）这样的指标。坦白说，这些指标都是非常糟糕的生产力代理。
我们开发了一种自定义模型，直接分析代码及其影响，相关性高达 0.94，效果显著。结果是什么呢？一个标准化的工程产出指标，不会奖励虚荣心。更棒的是，您可以将团队的产出与同行进行基准比较，同时保持一切私密。
尽管这个指标比市场上其他任何指标都要好，但当然，它仍然不能讲述完整的故事。在未来，我们会开发更多深入的指标，关注诸如代码质量和技术领导力等方面。我们还将基于所有这些指标提供可操作的建议，帮助团队改进并跟踪进展。
经过与几家初创公司的测试，反馈非常不错，因此我们今天开放测试。连接您的 GitHub，看看 Weave 能告诉您什么：https://app.workweave.ai/welcome。
我今天会在这里随时聊天，回答问题，或者接受批评。随便问！
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22. Show HN：Blossom的重建，一款开源社交机器人
URL: https://msgtn.xyz/rebuild_of_blossom
作者: psychomugs
描述: 来自这篇文章：
Blossom是我在攻读博士学位期间开发的一个开源机器人平台，旨在进行人机交互（HRI）研究。我使用Blossom进行设计、机器学习和远程存在等方面的研究，其他研究人员也基于此平台制作了自己的Blossom。我继续致力于“重建”整个平台：重新设计了内框架，制作成模型套件，配备了类似Gunpla的模型件和说明书，并将代码库重构为r0b0，这是一个用于硬件外设与软件应用之间通信的Python库。在准备在Coney Island Maker Faire展示Blossom时，我完善了远程存在界面，并实现了与语言模型的对话交互。新的代码库已在GitHub上发布，并附有施工文档。
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23. Show HN: ShortsKing：自动化您的短视频内容
作者: jjatinggoyal
描述:
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24. Show HN: Neuronic – 在您的应用中定义AI功能，实现可预测的响应
URL: https://github.com/level09/neuronic
作者: level09
描述:
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25. Show HN：AI音乐视频生成器
URL: https://aivideo.to/ai-music-video-generator
作者: ImranK
描述:
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26. Show HN: One Prompt – 一个用于提示工程的超级框架
URL: https://github.com/VaibhavAcharya/oneprompt
作者: vaibhavacharya_
描述:
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27. Show HN：用于代理工作流的代理评估器（以RAG为起点）
URL: https://blog.lytix.co/posts/agentic_rag
作者: sahilsinha20
描述: 大家好！我觉得这个小组可能会对这个话题感兴趣——一种通过“代理作为评审”的新方法来评估RAG管道。我们被这篇论文的研究结果所激励（https://arxiv.org/abs/2410.10934），特别是代理在多步骤工作流中提供的评估结果与人类评审者更接近。
我们的第一个应用案例是RAG管道，具体评估你的代理是否遗漏了从源文档中提取的重要片段。虽然许多RAG评估工具会判断你的模型是否在输出中使用了某个片段，但却无法查看你的模型是否在一开始就抓取了所有正确的片段。我们想测试一下“代理作为评审”，使用一个新的指标称为“遗漏的潜在来源”，以帮助评估你的代理是否遗漏了来自真实数据源的重要片段。
很想听听大家的想法！
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28. Show HN: AnyModal – 一个灵活的多模态语言模型框架，适用于PyTorch
URL: https://github.com/ritabratamaiti/AnyModal
作者: anneta
描述:
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29. Show HN：2048games
作者: jokera
描述:
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30. Show HN: 我今年 17 岁，制作了一款工具帮助学生更聪明地学习。
URL: https://lira.study
作者: delamri
描述: 嘿，HN！我是Dris，17岁，独立创始人。
在过去的几周里，我一直在开发LIRA，这是一款免费的Chrome扩展程序，帮助你在任何网站上做笔记并获得即时答案。
你只需选择文本、图片或链接，然后右键点击，就可以保存笔记或向LIRA提问，而无需切换标签页或复制粘贴到ChatGPT。
LIRA能够瞬间找到准确的答案、摘要和解释，并自动高亮显示正确答案。
我开发LIRA是为了帮助像我这样的忙碌学生更聪明地学习，而不是只是花更多时间学习！
不过，LIRA仍在继续完善中，可能会有一些bug和未完成的功能，因此非常欢迎反馈。感谢！
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31. Show HN: ThreePort – 渲染由 LLM 生成的 3D 模型
URL: https://github.com/idaeyus/ThreePort
作者: gojiramothra
描述:
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32. Show HN: WikiGraph – 维基百科 2.0
URL: https://blinpete.github.io/wiki-graph/?lang=en&query=Erwin%20Schr%C3%B6dinger
作者: blinpete
描述: 我一直喜欢放大视野，从更大的角度看一些隐藏的联系。因此，我开发了这个工具，将维基百科的搜索结果转化为图形。
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33. Show HN：Payload，一款P2P文件传输应用，正式上线
URL: https://payload.app/blog/payload-goes-online
作者: klabb3
描述: Payload 是一款跨平台的桌面应用程序，专注于文件传输、端到端加密安全、速度和用户体验。上次更新时它仅支持局域网传输，而在过去两年（哇，时间过得真快）它现在也支持在线（广域网）传输了。
- 没有存储/托管。这是设备对设备的直接传输。
- 不像 FTP、syncthing 等，您无需向文件系统授予权限。接收者可以自行决定文件的存放位置。
- 混合 P2P - 中继架构：这部分在我看来是最复杂、最有趣，也是最令人沮丧的。穿孔技术让人着迷。如果您对此感兴趣，我强烈推荐 Tailscale 的文章。
- 隐私：服务器维护在线状态和连接辅助所需的联系人列表（换句话说，不是匿名的）。不过，传输始终是端到端加密的，包括元数据。
- 速度：我们的目标是充分利用局域网和广域网连接。如果您有 1-10 Gbps 或更高的线路，我非常希望与您进行压力测试。
- 技术栈：Tauri、Go、SQLite、Svelte 等（请随时询问）。
这是一人团队，没有外部资金支持。计划通过为重度用户提供付费数据计划来实现盈利，同时为普通用户提供永久免费套餐。局域网传输将保持免费和无限制。
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34. Show HN: SmartDesk 5——一款为开发者设计的触控屏升降桌
URL: https://www.autonomous.ai/standing-desks/autonomous-smartdesk-5
作者: james_robert
描述: 嗨，HN，我是 Autonomous 产品团队的一员。
我们为程序员、黑客和创造者设计了 SmartDesk 5——那些花费数小时解决问题和创作的人。以下是它的特点：
平滑表面：1.2 英寸的 HDF 表面配有圆边，提供无暇的鼠标追踪，并为长时间工作提供舒适的设置。
触控控制：您可以直接从表面调整桌子高度，即使是沉重的设备（承重可达 330 磅）。可以保存坐姿和站姿的预设。
牢固底盘：椭圆形 C 框架消除了摇晃，即使在激烈打字或多任务处理时也能保持稳定。
内置电源：整合的插座和电缆管理系统，保持工作空间整洁。
功能细节：吊钩可以挂包或耳机，使必需品触手可及。
SmartDesk 5 旨在适应您的工作流程，处理从编程马拉松到硬件密集项目的各种需求。
我们非常希望听到您的想法、建议或改进意见。请告诉我们您的看法—感谢您关注！
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35. Show HN：通过 WebAssembly 在浏览器中运行的 Alpine Linux / Xorg / i3
URL: https://webvm.io/alpine.html
作者: apignotti
描述:
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36. Show HN: 我与聊天机器人合作的心理健康恢复之旅
URL: https://casual-talk.vercel.app/
作者: peacepromoter
描述:
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37. Show HN: 部署一个网站只是为了传输文件
URL: https://www.lunesu.com/2024/11/19/Nailed-it-with-Defang.html
作者: lionello
描述: 嗨，HN！
我叫Lio，是这篇文章的作者，也是Defang的首席技术官。Defang是一个命令行工具，用于将Docker Compose项目部署到云端。
我分享的这个故事是关于我如何部署一个网站，仅仅为了传输一个文件，这在我的朋友圈中引起了许多笑声，也有人建议我写博客讲述这个经历，所以我就来了。
是的，这确实有点荒唐，但它解决了问题。希望你们会喜欢这个故事，也许还会对这个工具感兴趣。
欢迎提问！
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38. Show HN: Postiz – 开源社交媒体排程工具
URL: https://postiz.com/
作者: gitroom
描述:
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39. Show HN: 我制作了一个日历，每个月都是一个填字游戏。
URL: https://aaronson.org/blog/crossword-calendar
作者: aaaronson
描述:
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40. Show HN：AI Token计数器和API - 输入LLM的token计数和成本
URL: https://www.zatomic.ai/tokens
作者: arcware
描述: 一个免费的服务和API，可以获取超过160个AI模型的输入令牌计数和费用信息。
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41. Show HN: 创建了一个可以搜索的 Compose Multiplatform 库网站
URL: https://www.composelibraries.com/
作者: alexstyl
描述:
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42. Show HN: 一款带面部识别功能的人员搜索引擎
作者: vignesh_warar
描述: 嘿，HN的朋友们！
我是Vignesh，很高兴向大家介绍Introthem.com——一个利用面部识别技术的人员搜索引擎，能够提供个人的深入、准确的总结，协助HR筛选、研究潜在人选并分析品牌。
问题：无论是招聘还是个性化拓展，研究个人信息都是一项耗时的挑战。尽管基于RAG的搜索引擎可以帮助总结某人的在线存在，但它们存在很大局限性。当多个人共享相同名字时，这些引擎常常将他们的信息混合在一起，从而产生不准确的档案。更糟糕的是，如果某人与名人或公众人物同名，想要进行有意义的研究几乎是不可能的，因为知名人士的结果会掩盖其他信息。
解决方案：Introthem通过面部识别技术，准确地分类和整理个人信息来解决这个问题。只需选择您感兴趣的特定人，我们的引擎就会生成一个全面的个人档案。
但这还不是全部——想想我们通常是如何进行多次查询来查找某人的？例如，如果一个人创立了一家公司，我们会进一步查看那家公司最近的发展情况。Introthem自动处理这些深入研究。它会根据引擎第一次生成的摘要生成额外的查询——我内部称之为内容感知的查询生成。这可以帮助你仅通过姓名就对某人进行全面的研究。
现在就试试吧，访问 https://introthem.com
期待听到你们的反馈，HN！
演示：
链接1： https://introthem.com/search?uuid=51d6bc6a-08ad-464e-b4f1-16...
链接2： https://introthem.com/search?uuid=9f3ad850-1c72-4e8c-ad36-07...
链接3： https://introthem.com/search?uuid=3f31072e-bf74-4ff2-b1ef-ee...
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43. Show HN: XHR 反机器人绕过 (xhr.dev)
URL: https://xhr.dev
作者: skilbjo
描述: 我推出了新的产品，xhr.dev（https://xhr.dev）。
这个初始产品只需一行代码即可集成，通过前向代理实现对机器人的检测和规避。
我们的理想客户是那些在使用云flare等反机器人防护或其他验证码挑战时被阻止的人。通常，这些客户有网络爬虫的使用需求。
您可以在我们的状态页面查看历史性能（https://status.xhr.dev）。
非常感谢，约翰
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44. Show HN：Unbug – 用于以编程方式调用断点的Rust宏
URL: https://github.com/greymattergames/unbug
作者: BrainBacon
描述: 这个项目受到了Unreal引擎中一些断言的启发。由于依赖于core_intrinsics，因此必须使用夜间版Rust进行开发，但已经有了存根，因此生产版本不需要夜间版。最近我发布了版本0.2，新增了no_std支持，并为ensure宏增加了可选的日志消息参数。
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45. Show HN: Ply Portals – 更好的表单体验
URL: https://ply.io/
作者: mp3il
描述:
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46. Show HN：时间射手
URL: https://time-shooter.com/
作者: hapJam
描述:
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47. Show HN：Sparkline-Svelte，一个用于仪表盘等的小型折线图。
URL: https://github.com/bn-l/sparkline-svelte
作者: bn-l
描述:
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48. Show HN: Cardo ‒ 开源桌面播客客户端
URL: https://cardo-podcast.github.io/
作者: n0vella
描述: Show HN: Cardo - 开源桌面播客客户端
大家好，我是一名来自西班牙的业余开发者。
我发布了这个适用于Windows、Mac和Linux的桌面播客客户端。
这是一个 modest 的项目，但它可能对你有帮助，具备与Antennapod、Kasts、Repod或其他客户端同步的功能。你可以管理你的订阅、排队播放剧集，甚至下载它们以便稍后收听。
期待听到你的看法。
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49. Show HN：我推出了一个新闻通讯
URL: https://sabyr-nurgaliyev.beehiiv.com/p/my-lessons-from-building-fast
作者: nurgaliyevsabyr
描述: 即使你觉得自己不够优秀，也要给自己设定一个最后期限。我对自己有很多怀疑，这就是我为什么要设定真实的截止日期和目标。
例如，6个月前，我对自己说，如果我在X平台上达到了1,000个粉丝，我就会开始写一份新闻简报，现在我做到了，站在这里的就是我。
设定一个截止日期，把它告诉你的朋友、亲戚和家人。然后把这个目标变成现实！
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50. Show HN: 开源苹果智能写作工具，支持Windows和Linux系统
URL: https://github.com/theJayTea/WritingTools/releases/tag/v5
作者: TechExpert2910
描述: 我之前发布过这个，但现在有了重大的更新。
作为一名高中学生，我非常喜欢大型语言模型（LLMs）以及Apple的人工智能写作工具，但对于Windows上没有类似的工具感到失望。因此我创建了Writing Tools，这是一个比Apple的人工智能更好的开源替代品，能够在Windows系统上全局使用。这比那些只有2B参数的Apple人工智能模型要好得多！
功能（适用于全系统）：
- 在文本框中选择文本，按下热键，只需点击一下即可优化你的文本（校对、重写、语气调整、自定义指令等）。你也可以选择代码，通过自定义指令进行修复或重构。
- 在不选择任何文本的情况下按下热键，弹出与LLM的聊天界面。
- 在网页上选择所有文本，按下热键，使用总结按钮获取网页/文本的摘要！
它可以使用免费的Gemini API，或者通过Ollama、llama.cpp、KoboldCPP、TabbyAPI、vLLM等多种本地LLM。
完全免费且开源，注重隐私（支持本地LLM，你的API密钥保留在设备上，没有日志记录，没有跟踪等）。
GitHub（带演示视频）：https://github.com/theJayTea/WritingTools
Writing Tools 还在XDA、Beebom、Windows Central、Neowin等网站上被推荐过！ :D
P.S. 这是我第一个重要的Windows编程项目，因此我特别希望能收到有关最佳实践和潜在改进的建议！非常感谢你的时间 :)
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51. Show HN: Perspectra – 一款从图像中提取文档的命令行工具
URL: https://github.com/ad-si/Perspectra
作者: adius
描述:
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52. Show HN: Pesto，一个为档案管理员打造的PST查看器
URL: https://pestoviewer.com/en/
作者: jebricole
描述: 在过去的一年里，我开发了一个 PST 查看器，可以让您分析、可视化和搜索多个 PST 文件。
这个项目源于法国档案管理员在处理 Outlook 邮箱（PST 文件）时遇到的问题。在公共行政部门，档案管理员需要收集在行政操作中生成的办公室数据（主要来自微软产品）。这些数据将供未来的研究人员用来记录和报告公共行政的运作方式及决策过程。大量信息通过电子邮件传达，而在大多数法国行政部门中，使用的主要是 Outlook。因此，档案管理员必须收集和处理 PST 文件，但缺乏合适的工具。他们只能使用 Outlook 来处理和分析 PST 文件，但鉴于 PST 文件的大小和电脑的性能有限，这种方法既慢又繁琐。
我的应用程序叫做 Pesto, 您可以在这里免费试用：https://pestoviewer.com/。
我希望为档案管理员提供尽可能好的性能。Pesto 旨在处理任何大小的 PST 文件（可达数十个吉字节），同时兼容低预算的办公室笔记本电脑。为了实现这一目标，我选择了 Rust，因为它的性能出色（同时也是因为我想学习和实践 Rust）。主要挑战在于使用 Rust 实现 PST 规范，以有效地读取和利用文件。
对好奇的人来说，技术栈包括：Rust、Tauri、Tokio、Serde、TypeScript、React、Vite 和 Axum（用于网站）。
我已与法国主要部门的档案管理员建立了联系。目前有一些口耳相传的兴趣和微弱信号，但采纳进展缓慢，我尚无法依靠此谋生。
因此，我希望能够与一些小型、积极、以用户为中心的团队合作。如果您有兴趣，我欢迎在巴黎喝咖啡交流。
祝您使用 Pesto 愉快。
Jean-Baptiste Assouad
Pesto 创始人
https://jeanbaptisteassouad.com/
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53. Show HN：XtyleAI – 利用 AI 找到你的完美发型
作者: dim99
描述: 你好，建设者们！
我很高兴能和大家分享 Xtyle.AI！Xtyle.AI旨在帮助你发现最适合你的风格，从个性化的发型推荐开始。
我们知道，找到完美的发型可能会很棘手，因此我们开发了Xtyle.AI，让这个过程变得简单而有趣。只需上传一张照片，我们的人工智能就会为你生成一系列量身定制的发型选项。我们的目标是帮助男士们探索不同的造型，放心地做出风格选择！
我很想听听你们的反馈和想法，看看我们可以如何让Xtyle.AI变得更好。祝你们造型愉快！
在这里查看示例结果：https://my.xtyle.ai/672f5479001b6e03204e
优惠30%：LAUNCH30（折扣码）
有问题吗？请联系我：founder@xtyle.ai
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54. Show HN: MRuby，一个跨平台的脚本环境，只有一个小巧的二进制文件
URL: https://github.com/IxDay/mruby
作者: IxDay
描述: 嘿，HN！
如果你和我一样是一名Golang/基础设施开发者，你可能也在与Bash和Make作斗争。不过，我找到了一种值得分享的解决方案！我将mruby——一个轻量级的Ruby运行时环境，专门用于嵌入式系统——重新打包成一个用于编写跨平台脚本和构建管道的工具。
虽然Make + Bash是生态系统的默认组合，但它们远非理想选择：Bash对大多数数据结构支持有限，字符串处理糟糕，还有许多其他不足之处（这里有一个不错的列表：https://www.quora.com/What-are-the-disadvantages-of-the-Bash...）。Make没有子目录遍历的通配符功能（你需要使用find来实现），常常被错误地用作任务运行器，且自身也有局限性。此外，实现跨平台支持非常棘手（我们都遇到过由于GNU与BSD coreutils标志造成的bug）。
Ruby + Rake似乎更合适，但
- Ruby生态系统并不轻量：Ruby + Rake + 其他依赖总共约为24MB。
- 在远程主机或容器上安装Ruby可能会很棘手。
- 它可能会与系统版本发生冲突（例如，macOS的默认Ruby）。
- 不够自包含（你需要多个文件，而不是一个单一的二进制文件）。
这个项目提供了一种不同的方法：一个重新打包的mruby二进制文件（只有约2.2MB，连同我的依赖项），将有用的库捆绑在一个文件中。我包括了以下功能以满足我的需求：
- CLI工具：使用Optparse进行参数解析，使用ANSI颜色改善输出效果。
- 数据处理：内置YAML/JSON支持。
- 网络功能：具备HTTP/HTTPS客户端/服务器能力。
- 任务管理：Rake的简化版本。
你可以根据具体需求自定义它（添加或删除依赖并重新打包二进制文件）。
我现在将其作为Bash或Make本应成为首选的任务的替代方案。该仓库包括示例脚本（例如，使用kubectl或vault）和一个Golang项目骨架，用于展示其工作原理。
如果你对我探索替代方案的旅程感兴趣，可以查看我的博客文章：https://platipy.notion.site/The-quest-for-the-optimal-script...
欢迎反馈和贡献——我希望这也能帮助你解决一些挑战！
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55. Show HN: BouncerLink – 亚马逊联盟链接本地化工具
作者: getproduct_dev
描述: 我正在推出 BouncerLink (bouncerlink.com)，一款专注于亚马逊联盟链接本地化的 SaaS 产品。
主要功能：
- 自动将亚马逊联盟链接转换为全球各地的商店链接 - 防止因错误的地区链接而导致的收入损失 - 为联盟营销者提供一键链接转换问题所在：亚马逊联盟因为不正确的国家特定链接，可能损失高达 15% 的潜在收入。BouncerLink 确保链接总是指向用户所在地区的亚马逊市场。
技术栈：
- Ruby on Rails - Tailwind CSS - Postgres希望能收到 HN 社区对亚马逊联盟链接本地化概念的反馈。
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56. Show HN: 对 1M TikTok 网红推广内容的分析
URL: https://old.reddit.com/r/AppBusiness/comments/1gv3klu/influencers_database_where_you_can_search/
作者: yktifhqyj
描述:
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57. Show HN：AI 信息图生成器
作者: 0xcoder_cn
描述:
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58. Show HN：专为人工智能代理和项目设计的搜索引擎
作者: dhj9817
描述:
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59. Show HN: Langrocks - 供 LLM 代理使用的工具，如计算机访问、浏览器等。
URL: https://github.com/langrocks/langrocks
作者: ajhai
描述: 我们在LLMStack项目中开发了用于LLM代理的工具，如网页浏览器、代码解释器等。现在，我们将这些工具整合成一个名为langrocks的集合。我们正在LLMStack中使用它，并觉得其他人也会觉得它很有用。https://github.com/trypromptly/LLMStack/blob/main/llmstack/p...展示了我们如何将langrocks与Anthropic的Claude结合使用，借助计算机实现自动化网页浏览。
最酷的部分是观看LLM实际使用计算机的过程——你会获得一个独特的URL来查看虚拟显示，这样你就可以清楚地看到它在使用计算机访问和网页浏览器等工具时所做的事情。我们利用这个功能自动化了复杂的工作流程，LLM需要在多个网站上进行调研、与网页应用互动或执行系统操作。
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60. Show HN: 顶级大语言模型的 JSON 价格表
URL: https://glama.ai/model-prices/json
作者: punkpeye
描述:
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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