Show HN 今日のトップ：2024-11-26の注目の開発者プロジェクト
2024-11-26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
今日紹介されたプロジェクトは多岐にわたり、主にAI技術を活用したツールが目立ちました。PDFをポッドキャストスタイルに要約する「Narralize」や、AIを使ってインターネット上でタスクを実行する「Nfig」などが注目されました。また、1930年代風のラジオショーの制作、GitHubエージェントによるPR作成など、ユニークなアイデアも見られました。さらに、AIを使ったデザインツールや分析ツール、プラグインなども登場し、開発者やクリエイターの役立つ新しい技術が共有されました。
1. Show HN: Narralize – PDFを29言語でポッドキャストスタイルの要約に変換するツール
URL: https://www.narralize.com/
著者: spacelyn
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私はNarralizeというツールに取り組んでいます。これはPDFをポッドキャスト風の音声サマリーに変換するもので、29言語に対応しています。アカウントを作成せずに、ホームページで瞬時に試すことができます：narralize.com。
使い方：
- ユーザーがPDF文書をアップロードします。
- OpenAIが元の言語を検出し、その言語で要約を生成します。
- その要約がターゲット言語に翻訳されます。
- 翻訳されたテキストがElevenLabsに送られ、テキストから音声への変換が行われます。
これらはすべてNode.jsのバックエンドで動作しており、他のアプリケーションがNarralizeのインフラを活用できるように、3rd-party統合用のAPIも開発しました。
主なユースケース： ニュースレターの要約：コンテンツクリエイターは、多言語のポッドキャスト風要約を生成することで、グローバルなオーディエンスを惹きつけることができます。 外国人学生：Narralizeは学生が自国語で学術論文やコース資料を迅速に理解する手助けをし、教育をより身近なものにします。
どのように機能するか、技術的アプローチ、または追加のユースケースに関するアイデアについて、皆さんのフィードバックをいただけると嬉しいです。ぜひ試してみて、意見を共有してください！
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2. Show HN: モーニングボブ – 1930年代スタイルのデイリーニュースラジオショーの例
URL: https://twitter.com/deepwhitman/status/1861326640745455703
著者: bilater
説明: 皆さん -
昔のラジオスタイルのニュース番組の例を共有したいと思います。やる価値があるのか分かりませんが、それをテーマにしたYouTubeチャンネルを立ち上げることを考えています。
あ、ここはHNなので、テクノロジーについて:
Bing News APIを使って、カテゴリに基づいて今日の記事を取得
Geminiでそれらを処理してスクリプトを作成
Elevenlabs（Sieve上）でナレーションを生成
Remotionを使って画像、オーディオビジュアライザー、音声ファイル、そして少しのラジオの雑音を使った動画を作成します。
フィードバックをいただけると嬉しいです！どのようにすればもっと魅力的になると思いますか？
ありがとうございます！
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3. Show HN: YoyoはバニラPHP用のLivewire/Htmxの代替品です。
URL: https://github.com/clickfwd/yoyo
著者: jerawaj740
説明:
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4. Show HN: AI料理レシピアシスタントを素早く構築・配信しました
URL: https://ai-sevalla-article-m3qvp.kinsta.app/
著者: rohitghumare
説明: 私はGPT 3.5やDALL E 3を使ってAIフードレシピアシスタントを作成しました。構築はとても楽しく簡単でしたが、AIアプリケーションの展開は挑戦的です。サイドプロジェクトに取り組んでいる開発者であれ、次の大規模なAI製品を構築するチームの一員であれ、アプリを本番環境にスムーズに展開するための信頼できて簡単な方法が必要です。
そのため、私は常にアプリの展開をできるだけ簡単にするための最良のホスティングプラットフォームを探しています。このガイドはそのためのものです：https://medium.com/@ghumare64/host-your-first-ai-app-in-seco…
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5. Show HN: MongoDBとPineconeの融合
URL: #
著者: itstomo
説明: 私のアプリケーションに強力なRAGシステムを統合するのは、予想以上に難しかったです。優れたデータベースやフレームワークは存在するものの、そのプロセスは決して簡単ではありませんでした。ベクターデータベースは強固な基盤を提供してくれましたが、ベクトルを対応するリソースにマッピングするのが面倒になり、すべてのメタデータをベクターストレージに埋め込む方法は理想的とは言えませんでした。
LangChainやLlamaIndexのようなフレームワークはインスピレーションを与えてくれましたが、ドキュメントが多くのツールやバージョンで圧倒されがちで、明確さよりも複雑さを増しているように感じました。
試行錯誤の末、私はハイブリッドアプローチを採用することに決めました。MongoDBをRAGリソースを管理するための主要なデータベースとして使い、Pineconeをベクター検索用のプラグインとして利用するという組み合わせです。この組み合わせは、スムーズな統合に必要な柔軟性とパフォーマンスを提供してくれました。
同様の課題に直面している他の人々のために、この設定を開発者向けに公開しました。皆さんの意見をお聞きしたいです！
ドキュメント: https://docs.onenode.ai
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6. Show HN: GitHubエージェントがイシューからPRを作成する
URL: https://github.com/gitautoai/gitauto
著者: nishiohiroshi
説明:
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7. Show HN: アフィリエイトリンクを含むシンプルな自動化されたガジェットセールリスト
URL: https://justbuythe.com/deals/
著者: beschizza
説明: テクノロジー関連の掘り出し物を探すのは、あまり楽しいことではありません。多くのサイトはSEO対策に偏っていて、できるだけキーワードを盛り込んだ見出しを投稿しています。アグリゲーターサイトは、リテイラーのAPIやフィードが押し出す商品で溢れています。先週末にオンラインショッピングをしていて、これにうんざりしたので、最初に探していたものを作ることにしました。それは、基本的で自動化された割引のリストです。
これは全く退屈なHTMLですが、自動的な価格チェックが付いています。広告もクッキーもサインアップもなく、機械のために書く必要もありません。コンプリートさとシンプルさのバランスを取ることが目的で、必要なときにすぐに良いディールを見つけられるようにしています。最新の価格はAmazonから取得されており、詐欺的な「ヨーヨー」ディールを確認するためのWayback Machineへのリンクも含まれています。
私の他のミニマリストプロジェクトであるtxt.fyiも、昔ここでのフィードバックのおかげで大きな利益を得ました。
私のプロジェクトの明らかな欠点は以下の通りです：
• さらなる改善が進むと、コンテンツの量が増えて（ニュースメディアと競合するリスク）しまう可能性や、自動化が進んで（ジャンクアグリゲーターになってしまうリスク）しまうかもしれません。
• 私の興味（ガジェット！）に限られているため、ブランドが良いかどうかや、ディールが価値あるものかどうかをすぐに判断できるか確信があります。
• 毎日すべてのディールをレビューするのは骨の折れる作業になる可能性があります。自動的に良いディールを検出することは本当に必要だと思いますが、不適切または低品質のディールを取り込むことは、プロジェクトの発端となった信頼やフラストレーションの問題を再び生むことになるだけです。
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8. Show HN: 大規模データセットの視覚的操作とクリー二ングが可能; ローカルおよびリモート
URL: https://www.cocoalemana.com/
著者: ryanmelehan
説明: こんにちは！私は、データサイエンティストやアナリスト（実際には誰でも）がコードを書かずに、任意のサイズのデータセットを視覚的に操作・クリーンアップできるアプリケーションに取り組んでいます。
これは、私自身の6年間の最大のフラストレーションから生まれました。データサイエンスをやろうとすると、何かを達成するために多くのエンジニアリングを強いられることが多かったのです。（ちなみに、私は最初はソフトウェアエンジニアで、今でもこれにはイライラしています。）
データサイエンティストの時間の多く（最大80%）は、データを手動で処理することに費やされています。クリーンアップ、バリデーション、マージ、ビジュアライゼーション、データ移動、依存関係のインストールや設定などを考えてみてください。
ツールは非常に脆弱で、すべてがアドホックで不安定です。うんざりです。
Coco Alemanaは、データサイエンスからエンジニアリング層を抽象化したIDEを構築しようとする私の試みです。85%以上のデータサイエンティストはソフトウェアエンジニアリングではなく、ハードサイエンスから来ているからです。
Parquet、CSV、JsonLinesなどのフォーマットから巨大なデータセットを読み込み、さらにAmazon Athenaを通じてリモートでデータを移動できるようになります（これからも機能は増えていく予定です）。データの移動は、ExcelとFigmaが禁断の子を持ったように簡単です。結合も、あるカラムを別のフレームにドラッグするだけでできます。
自動警告の識別、ユニオンの統合、簡単なカラム値のマージと改名、再注文、ソート、フィルタリング、グルーピングなど、クールな機能がたくさんあります。
アプリケーションをダウンロードして、3分以内で巨大なファイルを読み込むことができます。ここでは誰でも無料で利用できます。メールに目を光らせており、トライアルも適宜延長します。
皆さんの意見をぜひお聞かせください :) どんなフィードバックでも大歓迎ですし、 roastもお待ちしています ;)
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9. Show HN: オーラパーソナリティーズ – 有名人のリアルタイムオーラスコア
URL: https://auras-personalities.com
著者: Issamose
説明: インディハッカーとして、Auras Personalitiesを作りました。
これは、注目されている個性の「オーラスコア」をリアルタイムで追跡・更新するプラットフォームです。ニュースやトレンドに基づいています。
基本的には、公共の感情の変化に応じてスコアが変動する、動的な「個性の株式市場」です。
アイデアと実行についてのフィードバックをいただければ嬉しいです！
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10. Show HN: Discord/Slackの代替 + ヒューマンインザループ
著者: sinameraji
説明: こんにちは、HNの皆さん。シナです。インテグラルの創業者兼CEO／CTOです。
私がインテグラルを作った理由は、1つは哲学的な理由、もう1つは実用的な理由です。オンラインコミュニティや組織の代替として、SlackやDiscord、Circleなどを置き換えたいと思っています。
早期にローンチしましたが、多くの機能がまだ不足しています。しかし、私はすでに自分が運営する有料オンラインコミュニティをSlackからインテグラルに移行中です。日々、開発を進めています。
実用的な理由： ほとんどの人間の知恵や特定の知識は文書化されず、結果的に伝承されることがありません。ただし、大部分はテキストや音声でオンライン上に共有されています。私はその情報をグループチャットの出発点で最大限にキャッチしたいですが、ユーザーには所有権と、共有するかプライベートに保つかの選択肢を与えたいのです。
哲学的な理由： ほとんどの人が一生を終えても、自分の潜在能力を発揮することなく亡くなっています。その時、一部の人が持つメンタルモデルを、適切なタイミングと場所で提供できれば、誰もがより良い決定を下し、生活の質が向上する可能性があります。知識や知恵の伝達パイプラインが壊れているのです。
他の考え： 年々、より多くの人がニッチな部族に参加して、帰属意識を感じたり、特定の質問に対する答えを得たりしようとするでしょう。
現在、人々は絶望からRedditやメッセージングアプリのグループチャットを利用していますが、これらのインターフェースは20年前のものです。参加者が増えると騒がしくなり、最も優れた人々や知識が無限のフィードの中で埋もれてしまい、関係構築機能が全くありません。
私は、グループメッセージングにソーシャルグラフやナレッジグラフ、人間を介入させるフライホイールを持ち込みたいと考えています。特定の重要なことについて多くの人が話すことで、彼らが共有したり、さらには販売したりできるニッチなAIモデルの構築に貢献できるのです。
オープンAIが、Redditなどからは単純にスクレイピングできないニッチなデータセットのために多くのお金を支払うだろうと想像しています。
早期のフィードバックや支持者を探しています。
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11. Show HN: 自然言語の超能力を持つSlack用AIプロジェクトマネージャー
URL: https://howsthisgoing.com/
著者: kanishkdan98
説明:
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12. Show HN: 24時間でBluesky Analyticsを作りました
URL: https://bsky.app/profile/hieunc.bsky.social/post/3lbvguh5njk2u
著者: docuru
説明:
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13. Show HN: HearTomo – あなたの心臓について学ぶアプリ
URL: https://apps.apple.com/us/app/heartomo/id6642685609
著者: zmptim
説明:
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14. Show HN: スタートアップ向け利益計算ツール
URL: #
著者: vednig
説明: スタートアップにおけるファイナンスは非常に過小評価されている問題です。使用できるツールは少なく、特定のサービスにロックされているものがさらに少ないのが現状です。私たちはCuskでこの問題を解決しようとしています。
Cuskは、中小規模のスタートアップ向けに設計されたファイナンステoolsのセットです。現在、私たちはこれらのツールをDoShare Cloud [1]でファイナンス管理のためにロードテストを行い、内部利用しています。
このセットの中の一つは、サブスクリプション型ビジネスのための利益計算機です。主なパラメーターとして、ユーザー数と期間を用いてブレークイーブンポイントを計算します。
開発者とスタートアップ向けのファイナンス管理ツールの最初のリンクはこちらです - https://cusk.thesafezone.xyz/
[1] https://getcloud.doshare.me
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15. Show HN: JSONをグラフとして視覚化する軽量のJavaScriptライブラリを作成しました
URL: https://github.com/xzitlou/jsontr.ee
著者: lou_alcala
説明:
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16. Show HN: カスタムクーポンURL/リンク用の無料WooCommerceプラグイン
URL: https://wordpress.org/plugins/coupon-urls-for-woocommerce/
著者: rafark
説明: こんにちは、HNの皆さん！
これは私が昨年作成したプラグインですが、いくつかの理由で約1か月前に公開しました。
このプラグインを使うと、カスタムURL（リンク）を作成でき、URLにアクセスすることで自動的にクーポンを適用し、必要に応じて商品の指定も可能です。WooCommerce用のプラグインで、完全に無料（アップグレードやプロバージョンはありません）を目指しています。
皆さんの意見や、改善点（マーケティングや表現に関しても）をぜひお聞きしたいです。
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17. Show HN: RoBart – オープンソースのLLM搭載ロボットで、iPhoneとARKitを利用して計算を行います。
URL: https://github.com/trzy/RoBart
著者: trzy
説明: iPhone Proを計算とセンサーのスタックとして使用し、Claude 3.5-SonnetまたはGPT-4によって完全に制御されるロボットです。移動ベースは、電子機器を交換した salvaged hoverboard です。
スマートフォンは非常に高機能で、膨大な計算能力（ニューラルネットワーク加速付き）、優れた接続性（LTE、BLE、WiFi）、前面と背面にカメラ、LiDAR、マイク、出力用のスクリーンとスピーカーが内蔵されています。ARフレームワークは、ナビゲーションに非常に役立つ非常に洗練された認識機能を標準装備しています。RoBartは、ARKitのシーンメッシングを使用して移動可能エリアを特定し、その情報をカメラ画像に数値付きのランドマークとして注釈を付けることでLLMに伝えます。
ロボティクスのプロトタイプにスマートフォンを活用するプロジェクトをもっと見てみたいです。私は、ROSやJetsonボードを使うよりも、開発サイクルがずっと快適だと感じています。
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18. Show HN: スクリプトでMacをクリーンアップする
URL: https://github.com/hkdobrev/cleanmac
著者: hkdobrev
説明: 古い一時ファイルやキャッシュを、怪しい有料アプリを使わずにmacOSからクリーンアップしたくて、このためのシンプルなスクリプトを作成しました。
ストレージスペースを整理するために、他の不要なファイルを掃除するためのプルリクエストも大歓迎です！
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19. Show HN: ターミナルスタイルのHNフィード
URL: https://trend-terminal.replit.app
著者: westche2222
説明:
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20. Show HN: Sprout.store – 高品質で実績のあるNext/Sanity/Shopifyスターター
URL: https://sprout.store
著者: iwillinc
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私の名前はイアンで、Gardener.nycを運営しています。私たちは透明性とワークライフの持続可能性に焦点を当てた小さなテクノロジースタジオです。
ビジネスの成長を示す永続的なレポートを発表しています： https://www.perennial.report/
Sprout：
私は10年以上にわたりマーケティングおよびECサイトを構築しており、その過程で数百時間を節約してくれるスターターを持っています。このスターターは、Gardenerを運営していた過去5年間で2.2Mのクライアント収益を生み出しました。
FAQ：
なぜこれを作っているのですか？
人々はよく私にウェブサイトの作り方を尋ねてきますが、その全ての知識を一つにまとめる方法がわからなかったのです。これはその初めての試みです。
私はGardenerを運営する中で自分自身のためにこのツールを作りました。これはすべてのGardenerのウェブサイトが作られる現在の方法として存在しています。
私がウェブサイトの作り方を変えたり改善したりするたびに、Sproutも常に更新されていきます。一度だけ支払えば大丈夫です。
これを使って何が作れますか？
これは主にEC向けに焦点を当てていますが、マーケティングウェブサイトやShopifyサイト、編集プラットフォーム、アプリ(!)、店舗受け取り、ホテル予約アプリ、ポートフォリオサイト、ブログなど、何でも作成できます。
誰がSproutを使っていますか？
Kid Cudi、Cards Against Humanity、Kernel（Chipotleによる）、D.S. & Durga、Beni Rugsなどが利用しています。
これを販売してもいいですか？
ライセンスにより、すべてのクライアントおよび個人プロジェクトでの生涯使用や組み込みが許可されています。ただし、このボイラープレートをそのまま再販することはできません。
いつ利用可能になりますか？
すでに構築が完了しています！設定に関する文書を仕上げるだけで、すぐにご利用いただけます。ベータアクセスにサインアップすれば、すぐに知ることができます。
現在何ができるのですか？
Next 14アプリディレクトリ、ページ遷移、Framerモーション、Sanity、Tailwind統合、Klaviyoニュースレター登録、Shopifyストアフロントのカート、多通貨、モジュラーページビルダー（Sanityプレゼンテーションモード）、コレクションと商品ページ、A/Bテスト商品のランディング、VercelおよびNetlifyデプロイ、再利用可能なコンポーネント、ISR再検証、クッキーおよびプロモバナー、Nextキャッシュ無効化、サーバーコンポーネント、カスタムテーブルブロック付きのリッチテキスト、画像、Muxビデオ、TSサポート、レスポンシブレイジー画像、Zustand統合、ドラフトプレビュー、サイトマップビルダー、CMS内オープングラフエディタ、CMS内301/302リダイレクト、GA4、FBトラッキング、完全なSanityスキーマなど、もっとたくさん覚えきれないほどあります！
今後のロードマップは？
基本的には、さまざまなクライアントのために構築したすべてのもの：ヘッドレスおよびテーマバージョンのアカウントページ、ヘッドレスYotpo統合、多通貨、多言語、ヘッドレスReChargeなどが含まれています。
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21. Show HN: AIアシスト付きParquetビューワー
URL: https://www.tablab.app/parquet/view
著者: scottgpaulin
説明:
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22. Show HN: Control Bar – 自然言語アプリ用のReactコンポーネント
URL: https://github.com/use-hydra-ai/hydra-controlbar-starter
著者: michaelmilst
説明: 「コントロールバー」コンポーネントを作成しました。このコンポーネントを使うことで、ユーザーは自然な言葉でアプリのコンポーネントとやり取りができるようになります。
アプリのユーザーが「どうやって」何かをするかわからない場合、彼らは単に自分がやろうとしていることを説明するだけです。
このコンポーネントは検索バーのようなもので、内部的にはHydra AI（流れに応じてコンポーネントを表示するために取り組んでいるプロジェクト）に接続されており、実際のインタラクティブなコンポーネントが結果に表示されます。コンポーネントを登録するだけで、ユーザーは自分のやりたいことを言うだけでアプリを「操作」できるようになります。
これは、「エージェント」をアプリに追加することを簡略化した方法と考えることができます。AIがすでに構築し、考え抜いたコンポーネントとのインタラクションを助けるだけです。
これは、npx hydra-ai-cli add control-barを使ってアプリに追加できます。
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23. Show HN: .gitignoreを考慮したディスク使用量 – CLIとブラウザビジュアライゼーションの両方
URL: https://peoplesgrocers.com/en/projects/gitignore-aware-disk-usage-visualizer/
著者: marxism
説明: ### 翻译：
コード [AGPL-3.0]: https://github.com/peoplesgrocers/disk-usage-cli
プロジェクトの詳細情報: https://peoplesgrocers.com/en/projects/gitignore-aware-disk-…
スクリーンショット:
- TreeMap: https://peoplesgrocers.com/en/projects/gitignore-aware-disk-…
- Starburst: https://peoplesgrocers.com/en/projects/gitignore-aware-disk-…
- Flamegraph: https://peoplesgrocers.com/en/projects/gitignore-aware-disk-…
- ターミナルUI: https://peoplesgrocers.com/en/projects/gitignore-aware-disk-…
私は、duコマンドと.gitignoreを組み合わせたシンプルなCLIツールを作成しました。これにより、プロジェクトで実際にどのファイルがスペースを占めているのかを把握する手助けをします。通常のターミナル出力に加えて、ウェブブラウザでディスク使用状況を視覚化する3つのビュー（ツリーマップ、スターバーストダイアグラム、フレームグラフ）を表示することもできます（これらはすべてesbuildのバンドルビジュアライザーから借りたものです）。
このツールの特徴は、追跡されているファイルだけ、無視されたファイルだけ、またはすべてのファイルを切り替えて表示できることです。この機能が思った以上に役立ちました！
私のノートパソコンの~/srcディレクトリには300GBものデータがありました。多すぎます！約500個のリポジトリがあり、そのほとんどはgitですが、いくつかはsvnやmercurialも使用していました。
- GitHubからの約300プロジェクト、依存関係の修正やアップストリームへの貢献のため
- 自分のものは約200個
du | sortを実行して75GBに削減しました。「このデータをもっと良い方法で見る方法はないか」とずっと考えていました。無視されたファイルと追跡されたファイルを視覚化したかったのですが、既存のディスク可視化ツール[1]（GrandPerspective、spaceman、Treeize、Disk Map）は、独立したGUIアプリであり、簡単に変更することができませんでした。そこで、esbuildのバンドルビジュアライザーがどれほど素晴らしいかを思い出し、そのビジュアライザーのコードを改造して無視されたファイルと追跡されたファイルのデータ構造に対応させ、CLIツールに埋め込むことにしました。その残りの75GBのうち:
- 実際のソースコードは約15％（10GB）だけで、あとはすべてビルドアーティファクトやキャッシュ
- 古いGitHub実験からの2.8GBの.angularキャッシュディレクトリを発見
- 個人プロジェクトを単一のワークスペースに移行した際に残った約20GBのネストされたRustターゲットディレクトリを発見
- .git/objects内の不要な50MBのバイナリファイルを見つけ、履歴から削除できることがわかった
技術的な詳細について、知りたい方のための情報:
- .git/info/excludeやグローバル.gitignoreファイルを尊重
- 1.7Mファイル（600MBのJSON）のツリーマップをウェブアプリでレンダリングするのに約15秒かかる
- JSONの解析: 3195.00ms
- ツリーマップのビジュアライゼーション生成: 12017.00ms
- 無視された/追跡されたモードの切り替え: 1817ms
- ソースからビルドする必要があります（インストール可能にする作業はしていません）
- メモリ使用量はディレクトリのサイズに依存 - おそらく、マルチTBのコードベースには対応できません。--depthフラグでメモリ使用量を制御できますが、ファイルの深さに関わらずすべてのファイルを訪問して、総サイズ情報を取得する必要があります。
このプロジェクトをこれ以上進めるつもりはありません。
[1] https://peoplesgrocers.com/en/projects/gitignore-aware-disk-…
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24. Show HN: マーケティング/ローンチプラットフォームを内蔵した待機リスト作成ツールを構築しました
著者: 82rules
説明: Storytellerのアイデアは、立ち上げたいアイデアのための最初のマーケティングステップに集中することです。これは、組み込みのA/Bテスト、メールキャプチャ、フィードバック、ヒートマップやクリックマップを用いた分析、ペルソナ、コホート、そして最も重要な、トラフィックやイベントに直接関連するマーケティングプランを備えています。
このツールの目的は、ナラティブエディターを使って物語やメッセージに集中し、アイデアを提案して詳細を展開することです。
その後、メールをキャプチャし、コンテンツに対してA/Bテストを実施し、定義したアクションを起こせるコホートを使ってオーディエンスを構築します。
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25. Show HN: Rustで書かれたヒューマン・イン・ザ・ループエージェント用のインテリジェントプロキシ
URL: https://github.com/katanemo/archgw
著者: honorable_judge
説明:
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26. Show HN: InsyteSage – 簡単な英語でのAIデータ分析
URL: https://www.insytesage.ai
著者: samirqayyum
説明: InsyteSage（https://insytesage.ai）を作りました。これは、私が直面していた一般的な問題を解決するためのものです。それは、ビジネスチームがデータ分析者を待つことや、非分析者が意義のあるデータ探索を始めるのに苦労していることです。
使い方は簡単です： - データをアップロードする（またはNSWの不動産売上などの提供された公共データセットを使用する） - 列の説明をする - ビジネス上の質問を平易な英語で尋ねる（例: "異なる地域でのユーザーエンゲージメントを比較してください"） - 可視化と統計的洞察を含む構造化された分析計画を取得する - 自然言語のプロンプトを通じて分析を洗練させる
技術的な詳細： - ビジネスの文脈を理解し分析計画を生成するためにLLMsを使用 - 仮説検定のための統計的方法を実装 - データの特性に基づいた視覚化を生成 - Python/FastAPI、supabaseバックエンド、Reactフロントエンドで構築
公共データセットを使って即座に試すことができます。無料でアカウントを作成し、公共データセットを使って分析を作成するだけです。
特にフィードバックを求めています： 1. 分析の質と関連性 2. 自然言語でのやり取り 3. 自動化してほしい分析の種類
これは、データパイプラインや分析システムを構築してきた数年の後、私の初めての本格的なプロジェクトです。データ分析はビジネスチームにとってよりアクセスしやすくなるべきだと信じて、作りました。
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27. Show HN: 旅行の写真をシェアできる動画に変えるツール
著者: Dreamstime
説明:
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28. Show HN: AIで分析された10,000のPorkbunオークションドメインが、あなたの次の大きなアイデアのために役立ちます。
URL: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lgCGRjLGV_wfWR9MNXAQydE8tt_v6Y9mO_OMzsxFT9A/edit?usp=sharing
著者: valtlfelipe
説明: 皆さん、こんにちは。
Porkbunオークションリストから取得した10,000のドメインのリストを公開し、AIを使ってタグを生成し、その活用方法の提案を行いました。
このデータは、スプレッドシート形式で9.99ドルで入手できます: https://dub.sh/pb-auction-data
需要があると判断した場合、もっと充実したテーブルやフィルターを使った実際の商品を作成する予定です。それにより、リストが常に最新の状態になり、興味のあるドメインが掲載された際にはメール通知も追加するかもしれません。
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29. Show HN: Nfig – ウェブ上でタスクを実行するためのAIエージェント用API
URL: https://nfig.ai/
著者: Brahman_exe
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私たちは、AIエージェントがインターネットをブラウジングし、クリックし、タスクを実行できるAPIを構築しました。共同創業者と私は、GPT-3がリリースされた際に初めてアクセスする機会があり、その可能性に非常に興奮しました。その経験から、AIを使ってUIオートメーションをより迅速かつ信頼性の高いものにするツールを作ることを決心したのです。3年後、私たちはNfigをここに誕生させました。
Nfigは、自然言語の指示をブラウザでのアクションに変換します。無料でお試しいただけるので、ぜひこちらからご覧ください：https://app.nfig.ai/。
継続的な改善とトレーニングにより、1リクエスト／ステップあたりのコストを$0.005に抑えることができたと考えており、これが業界内で最も低い水準だと思っています。
私たちは、AIエージェントが私たちをどこに導いてくれるのかにワクワクしていますし、ウェブとのインタラクションがほとんどのエージェントの核心となると信じています。そこで、誰もが彼らのエージェントを構築できるように、APIを整備しました。
これまでに耳にした使用例：
• ライブデモの表示
• 販売やサポートに関する質問のための製品ビデオの録画
• 複数の情報源からの市場・候補者・見込み客のリサーチの自動化
• 自分自身のソフトウェアのテスト
• APIを提供していないウェブサイトのためのAPI構築
• アプリ内での顧客トレーニングの提供
個人的には、もっと多くの可能性があると思っています。すべては想像力次第です！皆さんのフィードバックや、どのようなものを作るのか楽しみにしています。
詳細については、私たちのブログ記事をご覧ください：https://blog.nfig.ai/introducing-nfig-cm3wmvfa0005gjdc76tmby…
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30. Show HN: 言語学習動画のためのMidjourney
URL: #
著者: cmuguythrow
説明: デモ: https://youtu.be/fXj5VYYaoeY
ウェブサイト: https://plusonechinese.com
こんにちは、HN。私たちはパトリックとトーマスです。現在、生成的なビデオを使用して言語（今のところマンダリンのみ）を教えるアプリを開発しています。
背景: 私たちは「理解可能なインプット」の言語学習理論に大きな価値があると考えています。TL;DR: 理解できる割合が高いネイティブコンテンツを消費し、コンテクストと共にそのほかの情報を学んでいくというものです。詳しくはこちらやこちらをご覧ください。しかし、自分にとって興味があり、自分のレベルに合った、学習可能な形式のコンテンツを見つけるのは非常に難しいです。生成AIがこのコンテンツギャップを埋める手助けをしてくれます。
私たちが開発したもの: あなたの語彙レベルと簡単なプロンプトを入力すると、約2分のビデオを生成するAIビデオエージェントです。このビデオは、与えられた語彙レベルで85%理解可能な対話を持ち、残りの15%の新しい単語を学ぶのがより簡単で効果的になります。
例えば、このビデオは2,150語の語彙レベルで、プロンプトは「ペットのキャピバラを公共のプールに連れて行く」というもので生成されました。https://youtu.be/B7zRNl60hPY
ビデオの詳細: このシンプルなプロンプトから物語を構築し、キャラクターや環境を分解し、脚本を書き、適切なレベルになるように調整し、ショットに分け、それらを音声合成、画像、ビデオ、口振りで生き生きとさせ、音楽とともに一つにまとめます。私たちの知る限り、これは初めての完全自動化されたストーリービデオのワークフローであり、手作業や選別、キャラクターテンプレートからの選択などは一切ありません。
アプリはビデオの視聴とフラッシュカードの学習には無料で、サインアップにメールアドレスは必要ありません。最初の無料ビデオ生成の後、自分のビデオを作成するには1日1本で$15の月額料金がかかります。皆さんのフィードバックを楽しみにしています！
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31. Show HN: Superlang – 難易度を調整できる語学学習用電子リーダー
URL: https://www.superlang.com/
著者: creedg
説明: こんにちは、HNの皆さん。
superlang.comを立ち上げたのは、語学学習の領域で興味深い問題を解決するためです。言語習得に関する主要な理論の一つである「インプット理論」によれば、言語を学ぶ最良の方法はできるだけ多くの読解をすることだとされています。しかし、注意が必要です。
- マテリアルは、自分が理解できる程度のテキストである必要があります。
- 読み続けるために十分に魅力的である必要があります。
これらの二つの要素のバランスを取るのは驚くほど難しいです。リアルなストーリーにリアルなプロット（『オズの魔法使い』や『ロミオとジュリエット』、さらには『戦争と平和』など）は、ほとんどの語学学習者にとって読み切るのは難しすぎます。一方、語学学習のために特別に作られたシンプルな短編小説（たとえば「ハンスが市場に行く」や「エイミーがレストランで注文する」など）は、通常はそれほど魅力的ではありません。superlangは、このジレンマを完全に解決することを目指しています。特徴についていくつかのポイントを挙げます。
- 幅広いパブリックドメインのストーリーから選べます
- 読解能力に合わせてテキストの難易度を調整できます
- 自信がつくにつれて、同じストーリーを徐々に難易度を上げて再読できます
- 各ページには理解を助けるイラストがあります
- 文や単語の翻訳、文法のヒント、オーディオブックモードなど充実した機能があります
- すべてのコンテンツはAIで支援されているが人間がレビューを行い、正確性を保証し、AIだけの言語学習ツールの落とし穴を回避しています
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。アプリについてでも、テクノロジーに関することでも、今後の展望についてでも、何でも気軽に質問してください！
よろしくお願いします、 Creed
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32. Show HN: 自前の請求エンジンをゼロから構築したAPIのマネタイズ
著者: olschafer
説明: 2020年10月頃に、RapidAPIの機能のいくつかをGoで再現しようとしたのが始まりでした。楽しむために行ったことです。
最初の公開版は2022年12月にリリースされました（この時、就職市場の不安定さに直面していました）が、請求機能は全くありませんでした。しかし、API提供者がRapidAPIよりも柔軟に「サブスクリプションプラン」を設定できるようになっていました。例えば、1つのプランに複数のAPIを含めたり、低コストプランから特定のエンドポイントを除外したり、リクエスト属性に基づいてAPI呼び出しをブロックしたり、異なるAPIからのエンドポイントグループごとにレート制限を適用したりすることができました。また、サブスクリプションを手動で作成することができ、ユーザーは設定されたルールに従ってAPIにアクセスできるようになっていました。
1ヶ月後には、支払い機能なしではあまり役に立たないことが明らかになりました。
これがBilling 1.0の誕生のきっかけとなり、最初はStripeとのみ統合されました。しかし、それでもすでに非常に多用途で、API呼び出しだけでなく、製品関連のメトリクスに対しても請求でき、異なる請求期間で定期的な価格を1つのサブスクリプションに統合することができました。サブスクリプションに関してはStripe Billingを使用せず、独自に管理していました。本当のヒーローです。
その後1ヶ月が経ち、APIユーザー向けのセルフサービスのオンボーディングがないとあまり役に立たないことが明らかになりました。
そこで、セルフサービスのチェックアウトページ（Stripeの支払いリンクのようなもの）を追加しました。さらに、チェックアウトページのスタイルをカスタマイズできるテーマも追加しました。APIユーザーはセルフサービスで自分自身をオンボードすることに満足していました。私たちは聞かなかったけど、確信しています。
ただ一つ欠けていたのは、自動支払い収集機能がなかったことです。毎回、ユーザーはウェブサイトにアクセスして「支払う」をクリックし、支払い情報を入力しなければなりませんでした :-/ それは2023年夏にすぐに解決されました。オフセッションの請求がないなんて、本当に？
それから、ヨーロッパのプロバイダーのニーズを満たすために、Merchant of RecordオプションをカバーするためにPaddleと請求エンジンを統合しました。それは2023年の晩秋です。
その後、製品の初期名は2020年にコードが保存されていたフォルダーの名前に由来しており、ドメインが*.bizゾーンにあり、デザインが2010年風だったため、リブランドしました。それは2024年の春です。
次に、APIゲートウェイが生成したデータに対して自由形式のSQLクエリを実行できる分析機能を追加しました。
（ここでコミットログを完全な文に変えています）
その後、APIゲートウェイをグローバルに分散型にするための作業をしました。そして、いくつかのプレゼンスポイントに展開しました。なぜなら、そうでない理由がないからです。そして、私たちのモニタリングのレイテンシグラフも、その下落によってより印象的に見えます。
その後1ヶ月経ち、サブスクリプションのアップグレード/ダウングレードや単発の価格、他の多くの請求機能がないとあまり役に立たないことが明らかになりました。
そこで、すべての機能を実装し、Billing 2.0をリリースしました（1ヶ月前）し、これに関する記事をMediumに書きました（今日）。
リリース直後、ホスティングされたホワイトラベルのユーザーポータルがないと既にやや役に立つことが明らかになりましたが、ホスティングされたホワイトラベルのユーザーポータルがあればより良いです。そこで、それを追加しました。
1ヶ月後、次のことが明らかになりました… :D
役に立つことを願っています。読んでいただきありがとうございます！
ちなみに、Mediumの記事はこちらです: https://nadles.medium.com/billing-2-0-91666da99c74
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33. Show HN: Yardi SDK for Python（不動産管理ソフトウェア）
URL: https://github.com/yhavin/yardi-sdk
著者: yhavin
説明: Yardi SDKを公開しました。このツールは、ユーザーがYardi APIとやりとりするのを助けます。
背景: 私は不動産投資会社で働いており、複数のYardiアカウントを利用して物件管理をしています。Yardi APIを使って、ポートフォリオ全体のデータを集約し、レポートを作成したり分析を行ったりしています。
動機: Yardiは古い/企業向けのSOAPエンドポイントを使用しており、扱いが非常に複雑です。リクエストごとにXMLエンベロープやドキュメントを作成し、パラメーターを補完する必要があります。これがとても煩わしく、さまざまなエンドポイントをすぐに試すのが難しいと感じました。
機能: 私が望んでいた主な機能は、IntelliSenseです。これにより、エンドポイントの必要なパラメーターを見ることができ、タブ補完も可能になります。内部ではzeepパッケージを使用してエンドポイントをクラスとして作成し、YardiのWSDLから構築しています（XMLベースのAPIの「ドキュメント」として）。
フィードバックや質問をお待ちしています。
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34. Show HN: Voqalでキーボードを魅力的に – 音声ネイティブAIエージェント [動画]
URL: https://www.youtube.com/watch?v=yDU2e8n-Dwg
著者: BFergerson
説明:
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![Show HN: Voqalでキーボードを魅力的に – 音声ネイティブAIエージェント [動画] - プロジェクトのスクリーンショット](https://showhntoday.com/images/42247837.png)
35. Show HN: Watson – ウォーターフォールエンリッチメントを用いたメール検索ツール
URL: https://www.usewatson.com/
著者: jpdpeters
説明: こんにちは、皆さん！私はウォーターフォールエンリッチメントを使ったB2Bメールファインダーのツールを作りました。これは、見込み客のリスト（氏名と会社名）をアップロードすると、hunter.io、apollo、dropcontact、そして他のメールファインダーツールを通じて、そのメールアドレスを探し出すことができるというものです。これにより、メールが見つかる（またはGDPRに準拠した方法で見つからない）ことが確実になります。
簡単なデモはこちらです: https://youtu.be/K9efP0G3bR8?si=mWf7e0lZltRyJr80
皆さんの意見を聞かせてください！ :)
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36. Show HN: Slack上でデータベースとチャットし、複雑なSQLクエリを簡単に作成
著者: nihitreddy
説明:
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37. Show HN: オープンソースのAIコード（前）レビューシステム
URL: https://github.com/presubmit/ai-reviewer
著者: bdstanga
説明: こんにちは、HNの皆さん、
昨年の間に、1000を超えるコード変更をレビューしてきました。そのほとんどは、複雑な設計決定について議論するのではなく、明らかなミスを見つけるために費やされました。1回のレビューにつき約10分と見積もると、なんと1年で160時間以上もコードレビューに割いていることになります。
そこで考えたのが、LLMを活用してその時間を少しでも取り戻せないかということです。
そのため、最近の週末を利用して、Pull Requestを開いたときにGithub Actionとして動作するオープンソースのAIレビューツールであるPresubmit.aiを構築しました。これまでの結果は promising で、レビュー時間を50%削減できると見込んでいます。私の場合、それは年間で約80時間（約10営業日）を節約できることになります。
同様のSaaSソリューションと異なり、目指しているのは人間のレビュアーを置き換えることではなく、早い段階で明らかなミスを強調し、セキュリティの脆弱性を特定し、変更についてのより多くのコンテキストを提供することです。「プレレビューアー」として考えていただければと思います。
主な機能は次の通りです：
- 行ごとのコメント
- PRの要約
- リクエストに応じたタイトル生成
- レビューコメントへの応答
すべての主要なLLMをサポートしていますが、このユースケースにはAnthropicのClaudeが最も適していると感じています。
ぜひ試してみて、フィードバックをください！ ありがとうございます！
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38. Show HN: GenAIのためのドキュメントパーサー
URL: https://www.instill.tech/demos/document-parser-gen-ai
著者: acctech
説明: このデモを試して、複雑なPDF文書を解析し、LLMが理解しやすく、より正確な結果を出す手助けをしてみてください！
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39. Show HN: FPSゲームを作成するためのツール
URL: https://www.youtube.com/watch?v=LEsqp93sq3w
著者: tmilard
説明: ツールはノーコードです：写真をアップロードし、切り取り、ドラッグ＆ドロップ、ボタンを使用します。
こちらは私のツールによる訪問です：
https://free-visit.net/fr/demo01
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40. Show HN: 私たちはYouTube動画用の「Wikipediaリンクプレビュー」を作成しました
URL: https://strawberry.army/hn
著者: bevan
説明: やあ、HNの皆さん！ストロベリーというChrome拡張機能を紹介できることにワクワクしています。この機能は、サムネイルにカーソルを合わせるだけでYouTube動画の即時要約を提供します。YouTube用の「ウィキペディアのリンクプレビュー」のようなものをイメージしてください。
私はYouTubeが大好きです。長年にわたり、私の人生を豊かにしてくれました。しかし、魅力的なサムネイルに引き込まれ、終わりのない迷路に巻き込まれることがよくあります。だからこそ、YouTubeをもっと意識的に利用できるようにストロベリーを作りました。
現在、以下の3つの機能があります：
- サムネイルにカーソルを合わせると要約が表示されます（ホームページ、検索結果、提案された動画、ショート動画を含む）
- 詳細な動画要約
- 動画とのチャット機能
皆さんの意見を楽しみにしています。特に、どのようにすれば皆さんにとってもっと便利になるかをお聞かせください！
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41. Show HN: Dodo – キャンバスで描いてアプリケーションをデプロイする
URL: https://www.youtube.com/watch?v=oBIOx57ZTU0
著者: giolekva
説明: 皆さん、こんにちは。私のプロジェクト「dodo」の進捗を共有したいと思います。1ヶ月前に、dodo PaaSの機能を紹介する初回投稿を行いました。そのフィードバックを受けて、UX/DXを大幅に改善できることに気づきました。
Canvasは、アプリケーションインフラストラクチャを「描く」ことで定義することができます。ここでの「描く」とは、キャンバス上にノードを配置し、それらを接続してサービス間の発見や通信を可能にすることを指します。
バックエンドは同じで、Canvasは視覚的なdodoのJSON設定ファイルエディタとして考えることができます。
このようなUIがどのように進化するかを想像するとわくわくします。近い将来、モニタリング機能やログの閲覧機能を追加する予定です。
もう一つのアップデートとして、dodoには実際のクライアントが1人（私以外）いて、彼はこの1ヶ月間、dodoのホスティング版を毎日利用しています。
皆さんの意見をお聞かせください。また、試してみたい方がいれば、ぜひご連絡ください。招待状をお送りすることを喜んでお受けします。
ありがとうございます。
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42. Show HN: ブラックフライデーのディレクトリであなたのブラックフライデーセールを宣伝しよう
URL: https://www.blackfridaydirectory.com/
著者: notifyShivam
説明:
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43. Show HN: ユニバーサルパレットコンバーター - 15種類のフォーマット間でカラーパレットを変換します。
URL: https://apps.apple.com/us/app/universal-palette-converter/id6480113031
著者: albemala
説明: こんにちは、HN！デザイナーや開発者にとってよくある悩みを解決するシンプルなツールを作りました - カラーパレットを異なるフォーマットに変換するものです。このツールは、Adobe、Sketch、Procreate、Paint.NETなど、ほぼすべての主要なフォーマットに対応しており、Swift、Kotlin、Dartなどのさまざまなプログラミング言語にエクスポートできます。
インターネット接続は不要で、サブスクリプションもなく、シンプルな一回限りの購入（$2.99）です。
皆さんの意見やフィードバックをお待ちしています！詳細な機能リストとサポートされているフォーマットについてはリンクをご覧ください。
albemala
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44. Show HN: Gmail、SMS、Slack、カレンダーを利用できるAI
URL: #
著者: darweenist
説明: こんにちは、HNの皆さん。マーティンのダウソンとイーサンです（https://trymartin.com）。私たちは約1年間、AIパーソナルアシスタント（実際のジャーヴィスの夢）を開発しており、最近、マーティンをウェブアプリとして公開しました。最新のデモをご覧ください: https://youtu.be/ZeafVF8U7Ts。
最初は消費者やプロシューマー向けに、一般的なエージェントタスクから始めています。マーティンは、メールの読み書き、カレンダー管理、他の人へのテキスト送信や電話、Slackの使用などができます。パーソナルアシスタントとして、リマインダーの設定、やることリストの追跡、日々のブリーフィングの送信も行います。最終的には、オンコールのバーチャルアシスタントが行うすべてのタスクを扱えるようにすることが目標です。
4ヶ月前、マーティンの音声優先のiOSアプリを公開しました。ユーザーからのフィードバックの中で、「AIが100％信頼できない限り、テキストやメールを私の代わりに送信するのは怖い」という意見がありました。
嬉しいことに、現在ではマーティンの失敗率は以前より大幅に低くなっています（ただし、もっと複雑なアクションについてはまだ改善の余地があります）。前回の公開からいくつかの興味深い問題に取り組んできたので、その一部をここで共有したいと思います。
まず、エージェントのパフォーマンスを具体的に測定し改善するためのテストスイートの構築は、決して簡単な作業ではありません。（いつか素晴らしいシステムが登場することを期待していますが、現時点では見つけられなかったので、私たち自身でやっています。）具体的には、私たちがやりたいのは、新しいプロンプトだけでなく、私たちのLLM処理フロー全体の新しい実装で既存のテストケースを実行し、改善されたか、または退化した部分を厳密に判断することです。これには、コード構造の大規模な変更に耐えられるようにテストを定義し、実際の使用環境を模倣したテスト実行コンテキストを構築する必要があります（例えば、カレンダーのイベント、メール、連絡先情報を持つテストユーザー）。さらに、すべてのテストケースは手作業で慎重に書かれ、予想される出力は時には何万文字にも及びます。
監視面では、私たちの信頼性に関する問題のほとんどはソフトエラーであり、プログラムで捉えるのが非常に難しいものです。障害が発生した場合、ほとんどの場合は顧客からのフィードバックを通じてそれを知り、従来の第三者モニタリングシステムでは把握できません。私たちができる最善の方法は、過去にエラーを示す行動パターンに基づいて基本的なチェックを実装することです（例：短期間に多くの同じAPI呼び出しを行うと、関数呼び出しの急速な失敗と再試行を意味することがある）。
もう一つ繰り返し直面している問題は、LLMコンテキストの無状態性です（情報は遅延的に保存されず、毎回再導入する必要があります）。マーティンが必要とする情報（製品情報、ユーザーの記憶、ツール定義、以前のメッセージ、プラットフォーム固有の指示など）が非常に多いため、どの情報をマーティンに渡すか、広いコンテキストと特定の情報のバランスをどう取るかを慎重に管理する必要があります。通常のRAGではこの複雑さに対応できないため、私たちは各LLM呼び出しごとにカスタムの検索とコンテキスト注入システムを構築しました。いくつかの情報を関数呼び出しの背後に隠し、特定のツールをモジュールとして整理し、コンテキストや指示を共有するようにしています。この戦略は、信頼性の向上に大いに役立ちました。
もちろん、私たちはまだジャーヴィスには程遠いです。技術的な問題に直面したとき、私たちの一人が苦しんでいると、もう一人が「トニー・スタークは洞窟の中で、箱の中のガラクタでこれを作ったんだ！」と優しく思い出させてくれます。
私たちは、ソフトウェアの未来にとてもワクワクしています。今取り組んでいるアイデアは、可能性の限界に挑戦しているように感じます。マーティンをデスクトップやiOSで試してみてください：https://trymartin.com。7日間の無料トライアルがあり、もし役立つと思われた場合、その後は無制限の使用で月額35ドルを請求しています。
皆さんのご意見をとても楽しみにしています！エージェントの信頼性や消費者向けAIインターフェースの未来に関してアイデアがあれば、ぜひお話ししたいですし、ノウハウを交換できれば嬉しいです。
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45. Show HN: Google Slides 用の LLM パワード プレゼンテーションコパイロット
著者: archieti
説明: こんにちは、ハッカーの皆さん！
友人と私は、Google スライド用のLLM駆動のプレゼンテーションコパイロット「Deckster」を作りました。まだ未完成ですが、ちゃんと動きますので、ぜひフィードバックをいただけると嬉しいです！
使い方: まず、Decksterにあなたの聴衆と目標について教えてください。そうすれば、構成を設定してくれます。その後、Decksterが各スライドをガイドし、コンテンツを作成し、個別化する手助けをします。最終的には、プレゼンテーションの方法に関する個別のヒントが得られます。これで、すべてのコンテンツが整った、使えるドラフトが手に入ります。
なぜこれを作ったのか: 少し前に気づいたことがあります。1. プレゼンテーションを正しく行えば、目標達成に役立つ；2. プレゼンテーションは不当に悪い評価を受けている；3. プレゼンテーションは昔から存在していて、今後もなくなることはない。
私の言いたいことは、プレゼンテーションは本質的に悪いものではなく、アイデアを伝えるためのツールに過ぎないということです。問題は、私たちがまだ30年前と同じように、形式にばかり焦点を当ててコンテンツを軽視したプレゼンテーションを作っていることです。
目標達成につながるプレゼンテーションを作ることは、別次元の話です。派手なアニメーションやミームを加えることではないのです。それには多くのデザイン経験やコミュニケーションの技術、心理学の知識が必要です。
私たちは、Decksterがプレゼンテーションの品質向上に寄与しながら、面倒なスライド作成プロセスを裏で処理してくれると信じています。
現在の制限事項:
- 現在、Decksterはテキストベースのプレゼンテーションしか生成できません。しかし、すぐにナarrativeやビジュアルのためのレイヤー、拡張コンテキストのための埋め込みなど、さらにいくつかの機能を追加する予定です。
- 現在のユースケースは企業ピッチのみに限られています。次に、報告、教育、営業ピッチなどを追加する計画です。
- 現在は英語のみ対応しており、将来的には他の言語にも対応する予定です。
私はDecksterが大好きで、本当に時間を節約できるし、素晴らしいプレゼンテーションに必要なコミュニケーションや心理学の知識を広げることで大きなレバレッジが得られると思っています。でも、皆さんの意見を聞きたいです。
- プレゼンテーションは素晴らしいツールだと考えていますか、それともそうではありませんか？
- プレゼンテーションはどのくらいの頻度で扱っていますか？
- 一番の痛点は何ですか？
- このようなツールに何を解決してほしいですか？
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46. Show HN: ドラフトAI – オペレーションチームのメールに対するヒューマンインザループAI自動化
著者: jpochtar
説明: こんにちは、HNの皆さん。私はJaredで、Drafting AIの者です（https://getdrafting.com/）。私たちは、オペレーションやカスタマーサポートチームが受信トレイをより効率的に管理できるよう支援するChrome拡張機能を提供しています。こちらが簡単なデモ動画です: https://www.youtube.com/watch?v=PCDqAMaYx2Q。
私たちは、AIがヒューマン・イン・ザ・ループのレビューを通じてハルシネーションを軽減することで、より広く活用されると考えています。これが二つの決定に繋がりました。
-
Chrome拡張機能は、ヒューマンレビューのためにサードパーティアプリでアクションを提示するのに最適です。AIがShopifyを通じて返金を提案する場合、Shopify自身の返金インターフェースで表示するのが最も良い方法です。
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AIは応答を「ドラフト」するべきですが、提出はしないことにします。例えば、Shopifyの管理画面を開いて返金の詳細を記入しますが、「送信」をクリックすることはありません。これにより、ユーザーはAIの提案を承認、修正、または破棄する完全なコントロールを持つことができます。
私たちは、この「ドラフト」UXがフォームの事前入力においてAIの標準になると考えています。これはGitHub CopilotのオートコンプリートUXのようですが、フォーム用です。
Drafting（https://getdrafting.com/）をあなたの内部ツールに追加することで、メールベースのワークフローを迅速化できます。これは、次のパターンに従うあらゆるプロセスに最適です: 1) メールを読む、2) 内部ツールを使って処理する、3) メールに返信する。
例えば、eコマースのカスタマーサポート担当者を考えてみましょう。顧客が不良品についてメールを送信します。カスタマーサポートチームは、深刻な品質の苦情に対処するために、Drafting AIを使用してShopifyを通じて返金を処理するように設定しています。担当者はGmailやFrontでメールを開き、Drafting AIボタンをクリックします。すると、Shopifyの返金フォームがすでに記入されたウィンドウが表示され、メールには返信の下書きが準備されています。両方を確認した後、承認して送信します。
Drafting AIがなければ、担当者は返信メールを書くのに5分もかかる可能性があります。10分のチケットのうち、半分の時間を費やすことになるのです。しかし、Drafting AIを使えば、レビューと承認は数秒で済みます。
他の使用例としては、貨物と物流オペレーション（TMS）がキャリアと調整する場合、旅行代理店が旅行の調整をする場合（GDS）、HRチームが給与や福利厚生のリクエストを処理する場合（HRIS）などがあります。これらの職種は、時としてメールと内部ツールの橋渡しをする役割を担うことがあります。
Chrome拡張機能として、既存のすべてのウェブベースの内部ツール（SaaS: Shopify、Salesforce、ノーコード/ローコード: Retool、Airtable、カスタムアプリ: React、Rails、Django）と統合できます。
ぜひhttps://getdrafting.com/でお試しください。また、質問がある方はここに返信してください！最初の20チームには個別にオンボーディングを行うことを喜んでお受けします。
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47. Show HN: ピジョンホールド – 手紙並べ替えゲーム
URL: https://pigeonholed.onrender.com/
著者: holoflash
説明: 私はスウェーデンのストックホルムで郵便配達員として長年働いてきましたが、このゲームは元々古い同僚のために冗談で作ったものでした。驚くことに、プレイしてみると意外と楽しく、郵便業界以外の友人たちにも好評なのです。そのため、もっと良いものにするために真剣に取り組み始めました。まだ進行中の作品ですが、フィードバックをいただけると嬉しいです。もちろん、「Papers, Please」がゲームを充実させる方法として最初に思いついたことですが、もしかしたらこのゲームは今のままで十分かもしれません。ここにいる他の誰かがこのゲームを面白いと感じるのか、とても興味があります。
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48. Show HN: サイレントポエム - 話さない思いを視覚的に表現
著者: laviniap
説明: 手書きのように流れるような、抽象的なアニメーションシンボルに変換するインタラクティブなデジタルアートプロジェクトです。シンボルは滑らかに連結し、完全に抽象的な形で表現されます。各文字には独自のデザインがあり、さらに各文字のインスタンスには異なるシードが設定されているため、手書きのようにわずかな違いが生まれます。
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49. Show HN: LLM API、Ollama、ComfyUI、FFmpegのための統一API
URL: https://openai.servicestack.net
著者: mythz
説明:
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50. Show HN: AIがあなたの面白さを判断するパーティーゲーム
著者: cayenne
説明: Snatched Partyは、エイリアンをテーマにしたパーティーゲームで、ブラウザで友達やLLMが搭載されたゲームキャラクターと一緒に無料で楽しむことができます。
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51. Show HN: WhatsAppから直接発信されたブログ
著者: chaitanyavaddi
説明: こんにちは、HN。私はWriterryを開発しています。これは、多くのクリエイターが直面する問題、つまりブログを始めたり維持したりする際の大きな摩擦を解決するためのものです。
現在のブログプラットフォームは、執筆を義務のように感じさせます。WordPressは宇宙船を操縦しているかのようで、多くの人々はただシンプルなストーリーを共有したいだけです。
Writerryが行うのは一つだけです。あなたのWhatsAppメッセージを直接、SEO最適化され、美しくフォーマットされたブログ記事に変換します。ダッシュボードもプラグインも必要ありません。書くだけです。
主な機能：
- WhatsAppからブログへの即時変換
- 自動SEO最適化
- カスタムドメイン
- コマンドベースの作成、編集、削除オプション
ブログを公開する平均時間は45秒です。 あなたの考えや批評、フィードバックをぜひ聞かせてください。どうすればこのツールがさらに役立つものになるでしょうか？
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52. Show HN: AIが1時間で音楽シンセサイザーアプリを作成
URL: https://deft-lokum-df8eb2.netlify.app/
著者: sabrina_ramonov
説明: 最初から最後までbolt.newを使って建物を撮影しました: https://youtu.be/KYUUtd2m8m4
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53. Show HN: HN 文字列が一致したときに Telegram メッセージを送る
URL: https://github.com/mmc102/hackernews-notifier
著者: hewwwww
説明: 皆さん、こんにちは。
ずっとやりたかったプロジェクトをHNにシェアすること、ようやく実行に移せました。今朝作った手軽なツールをお披露目です。
このツールは、投稿のタイトルやコメントの中から特定の文字列を探し出し、その一致した部分へのリンク付きでテレグラムメッセージを送信します。
いくつかの使い道が考えられますが、私にとっては、コメントで$employerが言及されたときに見るのが面白いです。また、$potential_employerの言及も興味深いかもしれません。
もっと良い方法や簡単なやり方があると思いますので、リソースを1/1,000,000に抑えたbashワンライナーをコメントでシェアしてもらえると嬉しいです！
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54. Show HN: エージェントベンチマークリポジトリとビューワー
URL: https://explorer.invariantlabs.ai/benchmarks/
著者: marcfisc
説明: 私たちは、AIエージェントのベンチマークとエージェントの実行トレースの公開レジストリを作成し、現在のAIエージェントの動作や失敗をよりよく理解する手助けを提供します。
私たちのチームやお話しした多くのエージェントビルダーは、これらのベンチマークにおけるエージェントの動作をより良く把握する方法を求めていました。例えば、特定のコーディングエージェントがSWE-benchにどのようにアプローチするかなどです（https://www.swebench.com/）。現在、これが難しい理由が2つあります。1つは、ベンチマークのトレースがさまざまなウェブサイトに分散していること、もう1つは、それらが非常に読みづらいことです。しばしば、大規模な生のJSONダンプが提供され、その形式が読みにくいのです。
これを解消するために、私たちはこのリポジトリを構築しました。ここでは、個々のエージェントが何を行っているのか、どのようにタスクを解決（あるいは失敗）しているのかを簡単に確認できます。
私たちは、これらのエージェントトレースを一箇所にまとめることで、産業界と学術界の両方におけるAIエージェントの開発の理解と進展が容易になることを期待しています。さらなるベンチマークやエージェントを追加することも喜んで行いますので、何かアイデアがあれば教えてください。
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55. Show HN: AIエージェント用の木探索アルゴリズムライブラリ
URL: https://github.com/shobrook/saplings
著者: jshobrook
説明: こんにちは、HN。
私は、ReActスタイルのエージェントが抱える根本的な問題、つまり重なり合ったエラーに対処するためにこれを作りました。ループの初期段階での小さなミスでも、後で大きな問題に発展することがあります。しかし、検索を用いることで、エージェントは複数のステップ先を見越して動き、特定の軌道に確定する前に振り返ることができます。いくつかの論文ですでに、エージェントがミスを避け、全体的なタスクのパフォーマンスを向上させるのに役立つことが示されていますが、こういったエージェントを実際に構築する簡単な方法はありませんでした。だからこそ、このフレームワークを作成したのです。推論がより速く、安価になっていく中で、検索はエージェント構築において必須になると信じています。そして、このライブラリは、そのパフォーマンス向上を簡単に実現するための最初（そして唯一）の方法です。
– ジョナサン
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56. Show HN: YouTubeのサムネイルにホバーしてクイックサマリーを表示
著者: bevan
説明: みなさん、こんにちは！紹介したいのは、StrawberryというChrome拡張機能です。YouTubeのサムネイルにマウスを重ねると、瞬時に動画の要約が表示されます（Wikipediaのリンクプレビューのように）。さらに、詳しい要約やチャット機能も備えています。
これが、時間を節約し、気を散らさない手助けになれば嬉しいですし、楽しんで使ってもらえたらと思います。
どのようにすればもっと役立つか教えてください！
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57. Show HN: Hugging FaceモデルをAWS Lambdaにデプロイする
URL: https://github.com/scaffoldly/scaffoldly-examples/tree/python-huggingface
著者: cnuss
説明: 2020年からAWS Lambdaのデプロイを簡素化するためにScaffoldlyに取り組んできました。最近、EFSを使ってHugging Faceモデルを効率的に実行できることを発見しました。以下のポイントが興味深いです：
- モデルファイルの永続性にEFSを使用
- デプロイ後にモデルを事前ダウンロードして、コールドスタートを速く
- コールドスタート：約20秒（モデルロード）、ウォームリクエスト：5〜20秒（CPU推論）
- 完全自動のコンテナビルドとデプロイ
- HF_TOKENを介してプライベート/ゲート付きモデルにも対応
デプロイの例：
npx scaffoldly create app --template python-huggingface
cd python-huggingface && npx scaffoldly deploy
Scaffoldlyはオープンソースで、コミュニティからのフィードバックや貢献を楽しみにしています！
https://github.com/scaffoldly/scaffoldly
https://github.com/scaffoldly/scaffoldly-examples/tree/python-huggingface
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58. Show HN: Steel.dev – AIエージェントとアプリ向けのオープンソースブラウザAPI
URL: https://github.com/steel-dev/steel-browser
著者: marclave
説明:
人気: 16 点数 | 17 件のコメント
59. Show HN: Svelteのキーボードショートカット
URL: https://github.com/lcmchris/svelte-keyboard-shortcuts
著者: lcmchris
説明: ボタンやリンク、入力欄などにキーボードショートカットを追加する。
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60. Show HN: あなたと一緒にブレインストーミングするAIプラットフォームを作っています。
URL: https://notaide.com
著者: yxxngtai
説明: 私は、AIを使って視覚的にアイデアを出し合えるプラットフォームに取り組んでいます。多くのAIツールは、創造的なプロセスに参加せずに完成した結果を提供しますが、私はNotaideを通じてその状況を変えたいと思っています。ご意見をいただけると大変ありがたいです！
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61. Show HN: vllmを使ってPDFや画像ファイルをMarkdownに変換する方法
URL: https://doc2md.arc53.com/
著者: larry-the-agent
説明:
人気: 3 点数 | 0 件のコメント
62. Show HN: Jekyll用SQLiteプラグイン
URL: https://github.com/captn3m0/jekyll-sqlite
著者: captn3m0
説明: 私はJekyllが大好きで、特にDatafiles[0]機能に惹かれています。これを使うと、CSV/JSON/YAMLファイルを利用して繰り返し処理ができるからです。さらに、Jekyll Data Pages generator[1]と組み合わせることで、データセット内の各行に対してページを生成できるので、非常に強力な組み合わせになります。
ただし、Liquidはデータ操作には適していない言語で、単純なフィルタリングやソート、マージを行うことが非常に面倒になることがあります。そこで、Jekyll/Liquidで同じデータインターフェースを利用できるJekyll SQLiteプラグインを作成しましたが、これはSQLiteファイルをバックエンドにしています。
これにより、Baked Dataパターン[2]のシンプルさと、静的サイトジェネレーター内でSQLを使用してデータを操作する柔軟性が得られます。
デモとして、northwindデータセットを使用して、いくつかのサンプルクエリ[4]を使ってサイト[3]を生成しました。これにより、サイト全体およびページレベルのクエリをデモし、データページ生成器と組み合わせて、すべての製品/カテゴリ/顧客に対してページを生成することができます。
このプラグインは、ほぼ1年間いくつかの稼働中のサイトで使用しており、使用方法や機能提案についてのフィードバックを求めています。
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63. Show HN: Xink、TypeScriptファイルシステムAPIルーター
URL: https://github.com/xinkjs/xink
著者: j4w8n
説明: そして、これはViteプラグインですが、最近は何でもそうですよね？
（「ジンク」と発音します）
xinkのユニークな特徴は、ディレクトリベースのルーターであることです。NextのアプリルーターやSvelteKitのルーティングを思い浮かべてください。これはAPI用なので、各ルートファイルはHTTPメソッドにちなんだ関数をエクスポートしてルートハンドラーを定義する必要があります（例えば、GET）。
私はこれをSvelteKitで使うのが好きで、似たような戦略を使っているAPI専用のルーターを実際に見つけられなかったので、何かをまとめることにしました。
xinkは現在アルファ段階（もしかしたらベータ??）で、改善の手助けをしてくれる貢献者を探しています。私は現在趣味でコーディングをしているだけなので、改善が必要な部分や修正が必要なところ、あるいは見落としている重要な点がいくつかあることは確かです。
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64. Show HN: JavaScript-Lua ポリグロット
URL: https://gist.github.com/chirsz-ever/c415a274c44eea2cf4dc1758723b71aa
著者: chirsz
説明: 検索してみたのですが、JavaScript-Luaのポリグロットの書き方を見つけられなかったので、自分でやってみました。
他の言語のポリグロットをご存知の方は、ぜひ共有してください。
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65. Show HN: djangify-package – どこでもDjango ORM/スキーママイグレーションを使用可能にする
URL: https://github.com/domingues/djangify-package
著者: fdomingues
説明: 私はDjangoのスキーママイグレーションがとても好きで、Djangoプロジェクト以外でも簡単に使える方法を探していました。このファイルが私が見つけた解決策です。
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66. Show HN: Fifty – 数を合計してボードをクリアするゲーム
URL: https://fiftygame.com/play
著者: cover
説明: みなさん、こんにちは。私はファビオです。ここにずっと潜り込んでいる長い間の住人です。
今日は、8年以上前に考案したゲームをお祝いし、皆さんと共有したいと思います。
誤解しないでくださいね。本当に作るのにそんなに時間がかかったわけではなく、公開までにこれだけの時間がかかったのは、まあ、人生がいろいろあったからです…
一体何のゲームかって？これは、中央の数字と一致する数字を足していき、ボードがクリアになるまで続けることが目標のゲームです。合計が50に達するか、超えると、ボードから数字が削除されます。簡単そうに聞こえますか？
すべては、2014年に2048が発表されたときから始まりました（つい最近10周年を迎えたばかりです！[1]）。しばらくプレイした後、似たようなものを作ってみたいと思い始めましたが、いわゆる「多くのクローンを作りたくない」と思ったんです。その意図は長く続かず、すっかり忘れて別のプロジェクトに取り組むことになりました。
そして数年後、主にバックエンドの仕事をしていたときに、ReactやReact Nativeを使ってちょっと実験してみたいと思ったんです。そのタイミングで、ついにそれらを使ってゲームを作ることを考えました！そこには初期のコンセプトが紙にスケッチされ、スプレッドシートにまとめられ、そして「デジタル」な形にされるためのコードが生まれました。それが2016年のことです。そして、それからずっとそのままでした。
それはただの実験で、公開するつもりは全くなかったので、他のプロジェクトの影響で再び忘れ去られてしまいました（あの魅力的なものに気を取られる症候群には要注意です！）。
最近、いくつかのフォルダやリポジトリを整理しているときに、そのプロジェクトが再び現れました。見た目は悪かったですが、それでもプレイするのが楽しかったので、少しリフレッシュすることにしました。
でも今回は、公開するつもりでやることにしました。なので、ここにいるわけです。
大部分を書き直すことになりましたが、React（とNext.js）を使ったままで、Cloudflare Pagesにデプロイしています。そして、React NativeとExpoで構築したモバイルアプリの仕上げを少ししているところです（すぐに完成します！）。バックエンドは、特に凝ったものではなく、バニラのRails APIとPostgres、Redisで構築されています。
長い時を経て、やっとこれを共有できることが本当に嬉しいです。
この話の大きな教訓は「ただやってみること」で、いつか「公開」ボタンを押すことです！そして、週末か、あるいはそれ以下の時間で構築・公開できることもありますが、それがポイントではありません :)
皆さんの感想をぜひお聞かせください。今日はできる限りみんなにお返事したいと思います。
ちょっとしたクイズ：今日の %d+%y=50
[1]: https://news.ycombinator.com/item?id=41934746
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67. Show HN: SimpleStats v3 – Laravelアプリケーションに欠かせない分析ツール
URL: #
著者: Sairahcaz2k
説明: 皆さん、こんにちは。
今日は、SimpleStatsのバージョン3のリリースを発表できて非常に嬉しいです。これはLaravelアプリケーション向けのサーバーサイドでGDPRに準拠した分析ツールで、単なるビューや訪問数を超えた機能を提供します。
SimpleStatsは、登録数、コンバージョン率、DAU（デイリーアクティブユーザー）、キャンペーンROI、ARPU（ユーザーあたりの平均収益）、および総収益などの詳細な分析を提供します。すべてサーバーサイドトラッキングで行われるため、広告ブロッカーによるブロックを避けることができます。
バージョン3の新機能は何でしょうか？
以下に最新の改善点を簡単にまとめました。
- 新しい比較機能：前の期間や前年同期とのデータを比較できます。
- グラフズーム：データポイントをクリックすることで特定の時間範囲にズームインできます。
- デファーファンクション：キューをオプションにすることで設定が簡素化されます。
- 訪問者の支払い：ユーザーアカウントのないアプリ向けに、訪問者に支払いを関連付けることができるようになり、新しい指標ARPV（訪問者あたりの平均収益）が導入されました。
- ボットフィルタリング：クライアントサイドでのボット検出によりAPI呼び出しが削減され、パフォーマンスが向上します。
- より迅速なブラウザ/ボット検出：キャッシュを使用することで速度が向上しました。
- ソーシャルログイン：GoogleおよびGitHubのログインサポートが追加されました。
- UUIDおよびULIDサポート。
- タイムゾーンの修正や、その他多くの小さなバグ修正およびパフォーマンス向上が行われました。
SimpleStatsは以下のリンクでご覧いただけます： https://simplestats.io
フィードバックや質問はいつでも歓迎です！
お時間いただきありがとうございます。 ザカリアス
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68. Show HN: Sirkeji – 軽量でメモリ内のイベントストリーミングライブラリ for Go
URL: https://github.com/thisiscetin/sirkeji
著者: manorie
説明: こんにちは、HN！
私は、軽量でメモリ内のイベントストリーミングライブラリであるSirkejiを、私的プロジェクトで一年以上使ってきました。そして、ついにオープンソースのツールとして共有できることに興奮しています。
Sirkejiは、外部メッセージブローカーの複雑さやパフォーマンスのオーバーヘッドなしで、Goでモジュラーでイベント中心のアーキテクチャを構築したい開発者向けに設計されています。コンポーネントは、予測可能で切り離された相互作用のフローを維持しながら、シームレスにイベントを生成し、消費することができます。
ここにいくつかの重要なポイントがあります：
軽量かつ高速：最小限のリソースオーバーヘッドでメモリ内のイベントストリーミングに最適化されています。
切り離されたアーキテクチャ：緊密に依存した依存関係を排除することで、モジュール性と拡張性を促進します。
使いやすい：小さなAPI面により、プロジェクトに統合するのが簡単です。
歴史にインスパイア：スルケジ駅にちなんで名付けられており、スムーズで効率的なフローを象徴しています。
皆さんの感想やフィードバック、改善のアイデアをぜひお聞かせください！
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69. Show HN: ユニバーサルデザインAI – AIを使って10秒でユニバーサルデザインを作成
URL: https://universaldesignai.com/
著者: namstyle
説明: こんにちは、HN！
Universal Design AIをご紹介できることを嬉しく思います。このプラットフォームは、クリエイターやデザイナーがAIを使ってたった10秒でインクルーシブな製品デザインのコンセプトを生成する手助けをします。
このツールを作った理由：
Googleで「ユニバーサルデザイン」を検索すると、無限に続く方法論に関する議論しか見つからず、実際のインスピレーションを得ることができません。だからこそ、このツールを作りました。誰もが視覚的にデザインコンセプトをたった10秒で生成できるようにするためです。
主な特徴：
• 12の製品カテゴリー：移動手段からエコフレンドリーな製品まで。
• AI駆動のビジュアライゼーション：アイデアを素早くコンセプトに変換。
• 簡単で迅速：アイデアを入力するだけで、数秒以内に結果が得られます。
こちらでチェックしてみてください：https://universaldesignai.com
皆さんの感想やフィードバックをお待ちしています。改善点があれば教えてください！
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70. Show HN: Hops – AIを使ってバックオフィスを構築するチャットツール
著者: kanghyojun
説明:
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71. Show HN: Nfig – AIエージェントがインターネット上でブラウジングやタスクを実行するためのAPI
URL: https://nfig.ai/
著者: Brahman_exe
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私たちは、AIエージェントがインターネットでブラウジングやクリック、タスクの実行ができるAPIを構築しました。私と共同創業者は、GPT-3がリリースされた際に早期アクセスを受けており、その魅力に驚かされました。それがきっかけで、AIを使ってUIの自動化をより迅速かつ信頼性の高いものにするツールを作ることを決意しました。そして数年後、ここにNfigが誕生しました。
Nfigは自然言語での指示をブラウザ上でのアクションに変換します。こちらから無料でお試しいただけます: https://app.nfig.ai/。
継続的な反復とトレーニングのおかげで、リクエスト/ステップあたりのコストを$0.005にまで下げることができました。これはこの分野では最も低い水準だと考えています。
AIエージェントが私たちをどこに導くのか非常に楽しみで、ウェブでのインタラクションがほとんどのエージェントにとって重要な部分になると信じています。そのため、誰もが自分のエージェントを構築できるようにAPIを提供しています。
私たちが聞いたユースケース: • ライブデモの表示 • 営業やサポートの質問に対する製品動画の作成 • 複数のソースからの市場/候補者/見込み客リサーチの自動化 • 自社ソフトウェアのテスト • APIを提供していないウェブサイトのためのAPI構築 • アプリ内の顧客トレーニングの提供
個人的には、もっとたくさんの可能性があると思っています。想像力次第ですね！皆さんのフィードバックや、どんなものを作るか楽しみにしています。
詳細については、私たちのブログ投稿をご覧ください: https://blog.nfig.ai/introducing-nfig-cm3wmvfa0005gjdc76tmby…
ぜひDiscordに参加して、一緒に作りましょう！: https://discord.gg/Zg3BkvvQwP
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72. Show HN: AIソーシャルメディアコパイロット
URL: https://quso.ai/
著者: radioactive11
説明:
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73. Show HN: Zapimg – 効果的な無料AI画像強化ツール
URL: https://zapimg.com
著者: anyisalin
説明:
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74. Show HN: StartTreeV2 – ツリースタイルの新しいタブページ
URL: https://github.com/AlexW00/StartTreeV2
著者: surrTurr
説明:
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75. Show HN: リクルーティングのためのDocSendを作っています
著者: mshegow
説明:
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76. Show HN: テキストデザイン用のカーブテキストツールを作りました
著者: jsamqiu
説明: このウェブサイトでは、入力したテキストをさまざまな形に変換することができます。例えば、丸、波、アーチ、膨らみ、圧縮、スパイラル、ジグザグ、遠近法、バウンスなど、たくさんのスタイルがあります。さらには、自分のウェブサイトやプロフィール用のロゴを無料で作成することもできます。
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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