ShowHN Today
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2024-12-02のShow HNで最も注目を集めている開発者プロジェクトを探索。革新的な技術やAIアプリケーションなど、エキサイティングな新発明をご覧ください！
今日の内容まとめ
今日の内容では、AI技術を活用したさまざまな革新的なプロジェクトが紹介されました。具体的には、自然言語でキューブを「イエット」できるウェブアプリや、AIを使ってフライトをメールで予約・変更するツール、さらにAIによるインフォグラフィック作成ツールなどが登場しました。その他、ゲームエンジンやドキュメンテーションフレームワーク、また、生活の中での効率化や楽しい体験を提供するアプリケーションも含まれています。
1. Show HN: キューブをイエットする、AIを活用したユーザー体験の例
URL: https://yeet-the-cube.vercel.app
著者: rellfy
説明: ボタンを押すのではなく、自然言語リクエストでキューブを「イート」できるウェブアプリです。
コードは以下から入手できます：https://github.com/rellfy/yeet-the-cube
AI部分はプラグインとして実装されており、yeet機能を定義してasterai.ioにアップロードされています。メッセージはフロントエンドで受信され、protobufでデコードされます。yeetリクエストが特定されると、three.jsを使用してキューブをイートする関数が呼び出されます。
この例はサーバーレスで（vercelとAIエージェントのためのasteraiでホストされています）、このようなAI活用のUXユースケースを実装するためにサーバーコードを管理する必要がないため、非常に便利です。
人気: 3 点数 | 0 件のコメント
2. Show HN: 一通のメールで航空券を予約・変更する方法
URL: https://www.bonbook.co/showhn
著者: themagyar
説明: こんにちは、
要点をまとめると、メールを共有せずに15秒でBonBookを試せる受信ボックスシミュレーターを作りました。
今年の初め、私は毎月2～3回飛行機に乗っていて、フライトの予約や変更が面倒だと感じていました。それを解決しようと決心しました。
BonBookを使うと、1通のメールでフライトを見つけ、予約し、変更できます。また、参加予定のイベントに合わせたフライトを自動的に見つけることもできます。
この数日間で、メールを共有せずにBonBookとやり取りできるシミュレーターを作成しました。このシミュレーターは実際のフライトに反応し、各レスポンスにはGoogleとの比較用のリンクが含まれています。
人気: 40 点数 | 14 件のコメント
3. Show HN: 友人がNESアセンブリでAdvent of Codeに挑戦することに決めました。
URL: https://github.com/grendell/Aoc24_NES
著者: felipellrocha
説明:
人気: 1 点数 | 1 件のコメント
4. Show HN: Monitr – AIを活用したコラボレーティブビジネスインテリジェンスプラットフォーム
URL: https://www.monitr.space/
著者: sevege
説明: こんにちは、
私のダッシュボードツールにSQLクエリ生成のためのAIアシスタンスを追加しました。これで、技術知識がないユーザーでもデータベースにクエリを投げたり、ダッシュボードを作成したりするのがとても簡単になりました - チーム全体にとって素晴らしいことです！
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5. Show HN: Copper – Rustで実現するオープンソースのロボティクスと決定的なログリプレイ
URL: https://github.com/copper-project/copper-rs/wiki/Copper-Release-Log
著者: gbin
説明:
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6. Show HN: オープンソースの（道路）交通カウントアプリケーション
URL: https://github.com/asfarley/vtc_lfs
著者: asfarley
説明: 私はこのアプリケーションをRoadometryの下で開発・販売していましたが、販売が鈍化してきたため、無料で提供することにしたいと考えています。
こちらは、道路交通をカウントするために使用できるデスクトップ用のWindowsアプリケーションです。
https://roadometry.com
https://www.youtube.com/@roadometry2011
このアプリケーションは、Multiple Hypothesis Tracking（MHT）とDarknet Yoloを組み合わせて使用しています。
私は自分でネットワークをトレーニングしました。アソシエーションを含むビデオベースのトレーニングセットを構築するためのツールチェーンを持っていますが、使用するのはかなり複雑です。アソシエーションを実行するネットワークのトレーニングは結局やらなかったのですが、統合された検出器/アソシエーターのネットワークが次のステップだと思います。
人気: 93 点数 | 13 件のコメント
7. Show HN: 発見のタイムライン
URL: https://incoherency.co.uk/timeline/
著者: jstanley
説明:
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8. Show HN: サンライズカレンダー：太陽と月の情報が印刷されたカスタムカレンダー
著者: elijahparker
説明: これは私が過去4年間（実際、非常に長いですが）ゆっくりと進めてきた個人的なプロジェクトで、しばらく自分用に利用していましたが、やっと広いオーディエンスと共有する準備が整いました。
これは、選んだ場所に基づいて、各日の太陽と月の情報を含む印刷用壁掛けカレンダーを作成するためのウェブアプリです。アカウントを使用する代わりに、各カレンダーにはそのカレンダーにアクセスするためのユニークなURLが付与されます。このようにすることで、アカウントの作成やログイン、トラッキングなどは一切ありません。すべては最終アクセスから7日後、または注文された場合は最後のアクセスから18ヶ月後に削除されます。メールリストの作成やメールの収集・保存も行いません。これはカレンダーを作成して印刷するためのもので、それ以上のものではありません。
私はこのカレンダーのPDFを作成するためにnodejsとpdfkitを使用しました。それを印刷所（lulu.com）に送信します。最初はjsonドキュメントのファイルストレージを使っていますが、これは理想的ではないことは承知しています。シンプルで軽量なスタートを切ったので、必要があればその都度修正していくつもりです。過去には、すべての適切なツールを使うことに過度にこだわっていましたが、それが時にはシンプルなコア目標から目をそらさせることがあるので、今回はあえて異なるアプローチを取りました（特にこれは「ただ楽しい」プロジェクトだからです）。
見てくれてありがとう！もし次の数日以内に注文すれば、アメリカでクリスマス前に届くはずです。（あまりにも多くの注文が一度にない限り！）
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9. Show HN: テキストやCSVをインフォグラフィックに変換して、エンゲージメントを10倍にする方法
URL: https://www.chartsnotchapters.com/
著者: lyogavin
説明: テキストコンテンツを入力するか、ExcelまたはCSVファイルをアップロードすると、AIが自動的に最適なスタイルやフォーマットを選び、最も魅力的なインフォグラフィックを生成します。
• テンプレートを使用しない: 多くの既存の製品とは異なり、インフォグラフィックはすべてAIによってゼロから生成されており、テンプレートに基づいていません。ですので、AIと会話をしながら、変更したいことは何でもリクエストできます。
• AIとの会話: 会話を通じて生成します。レイアウト、フォーマット、スタイル、色などをコントロールできます。
• スマートフォーマット選択: AIがコンテンツやデータを最も効果的に提示するための最適なフォーマットとスタイルを自動的に選びます。
• リアルタイムコントロール: ライブプレビューでデザインの詳細を瞬時に調整できます。
• 簡単なデータインポート: テキストを直接入力するか、スプレッドシート（CSV、Excel）をアップロードして迅速にデータを統合できます。
• 完全なカスタマイズ: 色、フォント、その他のデザイン要素を微調整して、ブランドアイデンティティに合わせることができます。
こちらから動画紹介をご覧ください: https://youtu.be/WVHGI9fxYG8
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10. Show HN: ツイートをBlueskyに再投稿するアプリ
URL: https://www.syncpost.app/
著者: ondrej_bartos_
説明: こんにちは、HNのみなさん。
私はツイートをBlueskyに手動で再投稿するのが面倒です。
それに、外部のクロスポスティングツールを使いたくありません。
そこで、自動で投稿してくれるツールを作りました。
ぜひ皆さんのフィードバックを聞かせてください。
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11. Show HN: 0.2を知る – 階層的な文脈における構造的AIコラボレーション
URL: #
著者: aponomy
説明: こんにちは、HN！
約1ヶ月前に、[Knowing](https://news.ycombinator.com/item?id=42136044)の初版を共有しました。このツールは、通常のプロンプトと応答の形式ではなく、階層構造内でLLMと直接対話できるように設計されています。その際にいただいたフィードバックは非常に貴重で、その後の進展に大きく影響を与えてくれました。
今日は、HNコミュニティや初期ユーザーからの洞察をもとにいくつかの大きな更新を取り入れたKnowing 0.2を発表できることを非常に嬉しく思います。
- ガイドツアー: 初めてのユーザーにとってより直感的な体験を提供するためのウォークスルー。
- Knowingの公開: あなたの作品を公開し、他の人と共有する。
- コマンダーウィンドウ: 生産性を高めるために、ツリービューで直接AIコマンドを書くことができる。
- 多次元空間: 概念空間、属性空間、オントロジー空間をサポートし、進んだ整理が可能に（Peter Gärdeforsの研究に基づいています）。
- Email通知: フォーラムや共有の更新について。
- UIの改善: 整理された導入およびウェルカムスクリーン。
- バグ修正など: 全体的な安定性の向上。
新機能やAIとのインタラクションのための構造化された階層というコアアイデアについての皆さんの意見を聞ければ嬉しいです。特に気になるのは:
- これらの更新はツールをより実用的にするのに役立っていますか？
- 追加してほしい機能や改善点はありますか？
こちらでお試しください: https://knowing.app
新しいドキュメント: https://docs.knowing.app
ディスカッションに参加する: https://forum.knowing.app
以前と同様に、フィードバックは大変ありがたく思います。このツールが価値のあるものになるまで開発を続けるつもりです。この旅をサポートしてくださり、本当にありがとうございます！
人気: 4 点数 | 0 件のコメント
12. Show HN: Flow – AIエージェントを構築するための動的タスクエンジン
URL: https://github.com/lmnr-ai/flow
著者: skull8888888
説明: 私は、AIエージェントの構築においてグラフが誤った抽象化だと思います。LangGraphを使ってルーティングを作成するのがどれほど困難かをご覧ください。条件付きエッジはとてもややこしいです。
私は、従来のワークフローエンジンにおける一般的なフラストレーションを解決するためにLaminar Flowを作りました - すべてのノード接続を事前に定義するという厳格な必要性があることです。静的DAGの代わりに、Flowはワークフローが実行時に進化することを可能にする動的タスクキューシステムを採用しています。
Flowは3つのコア原則に基づいています：
* 同時実行 - タスクは自動的に並行して実行されます
* 動的スケジューリング - タスクは実行時に新しいタスクをスケジュールできます
* スマートな依存関係 - タスクは以前の操作の結果を待つことができます
すべてのタスクは、状態管理のためにスレッドセーフなコンテキストを共有します。
このアーキテクチャにより、map-reduce、ストリーミング結果、サイクル、自己修正ワークフローなどの複雑なパターンを実装することが驚くほど簡単になります。これは、次のアクションについてランタイムで判断を下す必要があるAIエージェントにとって完璧です。
Flowは軽量で、エレガントに書かれており、エンジンに依存関係は全くありません。
その背後では、ThreadPoolExecutorが稼働しており、ほとんどのAIワークフローがIOバウンドであることを考えると、同時実行を処理するには十分です。
前のタスクの完了を待つことができるように、状態値のためにセマフォを追加しました。状態が設定されると、セマフォのために1つの許可が解放されます。
このプロジェクトには、デバッグや状態再構築のための組み込みのOpenTelemetry計測が付属しています。
こちらで試してみてください -> https://github.com/lmnr-ai/flow. pip install lmnr-flowでインストールできます。(またはuv add lmnr-flow)。詳細な例はreadmeにあります。
HNコミュニティからのフィードバックを楽しみにしています！特に、動的ワークフローの使用事例についてお聞きしたいです。
いくつかのことがロードマップにありますので、貢献は大歓迎です！
* 非同期関数のサポート
* TSポート
* 同じタスクが複数回生成された場合のタスクIDの扱いについてのコンセンサス
人気: 109 点数 | 38 件のコメント
13. Show HN: Akiradocs – AI機能を備えたオープンソースのドキュメンテーションフレームワーク
URL: https://github.com/Cloud-Code-AI/AkiraDocs
著者: sauravpanda
説明: 情報の時代において、ドキュメントはあなたのチームの戦略的資産です。AkiraDocsはその資産を、組織と共に成長する強力でインテリジェントなプラットフォームへと変えます。
変革的な機能：
自動コンテンツ生成 即時の多言語サポート データ駆動のSEO最適化 柔軟な統合
真の価値を提供するドキュメントに投資しましょう。
人気: 16 点数 | 3 件のコメント
14. Show HN: ソーシャルメディアを開くたびに「なぜ？」と問いかけるiOSアプリ
URL: https://apps.apple.com/pl/app/naze-screen-time-control/id6474093604
著者: mliapich
説明:
人気: 2 点数 | 3 件のコメント
15. Show HN: Google AIを使ったゲームプレイのためのハンドトラッキング
URL: https://drive.google.com/file/d/1ChrKxlEVNxx459h8eoLtgNp6ZVkjFucO/view?usp=sharing
著者: playfantasydraw
説明:
人気: 2 点数 | 0 件のコメント
16. Show HN: スタジオの自動化 – ミキサーチャンネルをミュートしてPTZカメラを操作する
URL: https://github.com/KopiasCsaba/open_sound_control_bridge
著者: kcsaba2
説明: オーディオビジュアルセットアップをシームレスに自動化しましょう！このオープンソースのフレームワークは、Open Sound Controlプロトコルを使用して、オーディオミキサーコンソール、OBS、PTZカメラなどを統合します。ライブプロダクションの愛好者やストリーマー、テクノロジーに興味がある方に最適です。
最初は私たちのニーズに応えるために作り、それからオープンソースにしました。X32のステージや講壇のミュート状態に基づいてPTZカメラを動かす必要がありましたが、さらに多くのことが可能です。皆さんの意見をお聞かせください！
よろしくお願いします！
人気: 56 点数 | 16 件のコメント
17. Show HN: KotlinのSerializableクラス用スキーマジェネレーターのLLMツール
URL: https://github.com/xemantic/xemantic-ai-tool-schema
著者: morisil
説明:
人気: 2 点数 | 0 件のコメント
18. Show HN: 2Dゲームエンジンを構築するためのチュートリアル
URL: https://nik-os.com/agl/00_intro.html
著者: onikolas7
説明: これは、Go、OpenGL、SDLを使用して2Dゲームエンジンを構築するためのステップバイステップのチュートリアルです。スプライトのレンダリング、シェーダー、インスタンシング、ゲームループ、衝突処理、オブジェクト階層などのトピックを網羅しています。最後には、エンジンを紹介する小さなハックアンドスラッシュゲームを構築します。
ご意見をいただけると嬉しいです！
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19. Show HN: Railsのデフォルトテストスタックに関する本を作成しました
URL: https://testdrivingrails.com
著者: strzibny
説明: 皆さん、こんにちは。
私は、Minitestとフィクスチャを使ったRailsアプリケーションのテストに関する新しい本を電子出版しました。この本のタイトルは「Test Driving Rails」です。[0]
= 何故、なぜ
Railsのデフォルトのテストスタックは、おそらくフレームワークのデフォルト機能の中で最も使われていないものかもしれませんが、私はその理由が理解できません。実にシンプルで、洗練されていて、速いのです。もっと多くの人にこの良さを知ってもらいたいと思っています。
当初、この本のアイデアは他の誰かが書くことだったのですが、時が経っても誰も書かなかったので、私が何か手を打つことにしました。私が知っている限り、関連するMinitestの本は2016年のものが一冊だけです。そのため、何とかしたいと思ったのです。
= 執筆
執筆は、私の夏のバンコクへの移動から始まりました。海外で書く方が自宅よりも多いと言えますし、その通りです。私は、良い生活体験と執筆を組み合わせて、楽しい時間を過ごすのが好きです。執筆はすでに難しいので、少しでも楽にする必要があります。暗いクローゼットに隠れて無理に書く自分を嫌いになりたくありません。
最初の計画では、この時期に本を完成させるはずだったのですが、もちろんそうはなりませんでした。良いニュースとしては、もっと良いものにするための時間ができ、Steven R. Bakerや他の読者からフィードバックを得ることができたので、本の内容はずっと良くなりました！
= 序文
Steven R. Bakerが「Test Driving Rails」の序文を書いてくれました。Stevenはテストの伝説で、minitest/mockとRSpecの著者です。この出来事はXで偶然起こりました。Stevenが私の本に興味を持ってくれたのです。驚いたことに、彼もMinitestをデフォルトにしているようです。RSpecの始まりについて知りたい方は、彼の投稿「History of RSpec」を読むべきです。[1] ありがとう、Steven！
= プレビュー
本の冒頭から抜粋した小さなプレビューを読むことができます。[2]
= SHOW HN
私は、コード「launch」を使って20%の発売割引を提供しています。
[0] https://testdrivingrails.com/
[1] https://stevenrbaker.com/tech/history-of-rspec.html
[2] https://testdrivingrails.com/preview.pdf
[3] https://strzibny.gumroad.com/l/testdrivingrails/launch
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20. Show HN: Indie Hackers向けのSEOを自動化するプラットフォームを作りました
著者: CeresBroker
説明:
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21. Show HN: スウーシュゲームプラットフォーム
著者: yitaowang
説明: スウッシュゲームプラットフォーム
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22. Show HN: TwitterSave – Twitterの動画（X）、写真、GIFを簡単にダウンロード
著者: HamzaMobi
説明:
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23. Show HN: Deno ランタイムで自分だけの JavaScript ランタイムを作ろう
URL: https://github.com/carloslfu/make-your-own-js-runtime
著者: carloslfu
説明: このプロジェクトは、Denoランタイムを使用してJavaScriptランタイムを作成する方法を学ぶための実験として作成しました。権限の管理、HTTPSインポート、TypeScript、およびカスタム拡張機能を扱う様子を示しています。
Denoの「自分だけのJavaScriptランタイムを作ろう」シリーズからインスパイアを受けましたが、deno_runtimeの代わりにdeno_coreを使用しており、権限やプラットフォームの機能が欠如しています。このリポジトリには、これに関する参考資料や他のリソースも記載しています。
このプロジェクトを進めたのは、DenoランタイムとTauriを統合しているアプリのためでした。deno_runtimeクレートの使い方を示した完全な例が見つからなかったので、自分で作成しました。
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24. Show HN: 3DアーティストのためのARソーシャルプラットフォームをGPTを使って2ヶ月で構築しました
URL: #
著者: Arun_Kurian
説明: この2ヶ月間、私が心血を注いできたプロジェクトを皆さんにお伝えできることにとても感激しています。昼夜を問わず作業を続け、今ようやく世に出す準備が整いました。
このアプリは、あなたのスマートフォンを3Dスキャナーに変え、周囲の物体をキャプチャできる機能を持っています。また、自分が作成した3Dアセットを内蔵のコミュニティに投稿することもできます。
最初は、VisionPro用のアプリを作り、現実世界でバーチャルオブジェクトのライブラリを見たり、スペースを飾ったりすることを考えていましたが、そのためには3Dアセットを共有できるコミュニティの構築が必要だとすぐに気付きました。
そこで、2ヶ月間閉じこもって、iOS（およびMacOS）向けのアプリを作成しました。これにより、数分で3Dアセットを作成（Apple Sample Codesのおかげです）し、共有することができます。すべての機能、ボタン、ディテールは手作りで作成されており、そのプロセスでは40%をGPTに助けてもらいました。AIには常にクレジットを与えましょう。何が起こるかわかりませんから。
あなたの体験、改善のアイデア、または見てみたい機能について教えてください。私はアプリ開発にまだ不慣れですので、あなたのフィードバックが私にとって非常に重要です。
このメッセージを読んでいただき、（ぜひ）試してみていただければ幸いです。
追伸：アプリやこの2ヶ月間の不眠の旅について、何でも聞いてください！
アプリの名前は「AirVis」で、iOSとMacOSのApp Storeで利用可能です。
https://apps.apple.com/us/app/airvis/id6737998221
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25. Show HN: FFmpeg WASMを使用したオンラインツールで動画をスプライトに変換
URL: https://video-2-sprites.franzai.com/
著者: franze
説明:
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26. Show HN: 開発者が自分の製品をオーガニックに宣伝するのを手助けするAIを作りました。
URL: https://beno.one/
著者: Naiviet_nai
説明:
人気: 2 点数 | 1 件のコメント
27. Show HN: ドキュメントをアップロードしてチャット (Azure Search よりも優れています)
著者: ghita_
説明:
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28. Show HN: YTSum – 言葉を減らして、時間を節約。世界を見よう。
URL: https://github.com/sliday/ytsum
著者: kulesh
説明:
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29. Show HN: Superlinked – 構造化データと非構造化データのためのベクトル埋め込み
URL: https://github.com/superlinked/superlinked
著者: supo
説明: こんにちは、HN。私はSuperlinkedのダニエルです！
私たちは、構造化されたメタデータと埋め込みの非構造化データを組み合わせることで、ベクトル検索の関連性と有用性を向上させるオープンソースのフレームワークを開発しました。データソースとベクトルデータベースの間に位置する自己ホスティング可能なAPIサーバーも含まれています。ドキュメントは： https://docs.superlinked.com/
間もなく、Superlinkedを使用して、自分のクラウド内でRAG、検索、レコメンデーションアプリの高性能なデータ取得をオーケストレーションできるクラウドオファリングを発表する予定です。
フィードバックをお待ちしており、質問にも喜んでお答えします！
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30. Show HN: 無料でSaaSの事例をあなたの受信箱にお届けします
URL: https://aroundthesaas.beehiiv.com/subscribe
著者: ushno
説明: こんにちは、創業者の皆さん！無料のニュースレターを始めたことをお知らせできることにワクワクしています。はい、無料です。読書が好きで、SaaS業界に関する知識を深めたい方は、ぜひ私のニュースレターにご参加ください。毎週、人気のSaaSプロダクトのケーススタディをお届けします。こちらからご参加ください。
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31. Show HN: AIエージェント調査結果（MLOps.Community）
URL: https://yougot.us/posts/2024-11-23-AI-Agents-in-Production
著者: Bittermann
説明:
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32. Show HN: TypeScript/JS用のタイプセーフで表現力豊かなSQLライクなQueryBuilders/ORM
URL: https://litdb.dev
著者: mythz
説明:
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33. Show HN: エンドゲーム – あなたの人生の残りの瞬間をカウントダウンする
著者: timbroddin
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私はティムです。現在、Automatticからの素晴らしいオファーを受けて、サバティカル中です。この休暇中に、長年ハードドライブに眠っていたサイドプロジェクトをついに形にしています。
Endgameは、従来の健康追跡アプリの発想を覆します。日々の成果、例えば歩数をカウントするのではなく、もっと興味深い質問に答えます。それは「あとどれだけ残っているのか？」です。パンデミック前の私の従来の健康指標に対するフラストレーションから生まれ、より深い意味を持つものに進化しました — 人生の有限性についての遊び心満載でありながら、挑発的な視点です。
このアプリは、実用的な統計（残りの歩数）から、 whimsicalなもの（食べる残りのピザ、残されたおなら、踏まれるLEGOブロック）まで、残りの人生に関する統計を計算します。楽しさを追求しつつも、ユーザーに私たちの有限な日々の過ごし方について考えさせる、優しい促しを行います。
特徴：
- iOSアプリ（Androidは開発中）
- カスタムホームスクリーンウィジェット
- 幅広いライフスタティスティクス
- 簡単にソーシャルメディアにストーリーを共有
使用技術：
- Expo / React Native
- SwiftUI（ウィジェット）
- Redux
ダイレクトダウンロードリンク: https://www.endgame.now/download
アプリに追加してほしいカテゴリについて、皆さんからのご意見を楽しみにしています！
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34. Show HN: Kafkaメッセージスケジューリングツールを作成しました。
URL: https://github.com/vordimous/gohlay
著者: Vordimous
説明: Gohlayは私のサイド・パッションプロジェクトで、長い間手を付けられずにいましたが、やっとコミュニティからのフィードバックを得るために仕上げる時間ができました。このアイデアは、ビジネスニーズに関する議論から生まれました。他のKafkaのワークフローでこのツールがどのように使われるかに興味があります。これを書くのは楽しかったので、誰かが役に立ててくれれば、それは両方にとって良いことです。
改善点やアイデアに関するフィードバックは大歓迎です！
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35. Show HN: Shopifyストアオーナーが収益を確認するためのツールを作りました
著者: alonrozi
説明: やあ、どうも！私はアロンです。ProfitPageを作ったのは、自分のストアからの収益データを、敏感な詳細を過剰に共有することなく伝える方法が必要だったからです。スクリーンショットは偽造できるし、すぐに古くなってしまいます。私は、ライブで、安全で、シンプルなものが欲しかったんです。
ProfitPageでは、複数のストアを接続し、収益データを統合して、ライブリンクを介して共有できます。そのリンクは自動的に更新され、総収益を表示しつつ、ストア名は非公開です。収益を証明する必要があるすべての人のために設計されています。パートナーやクライアントを納得させるためでも、友人や家族に自慢するためでも、誰でも使えます。
スクリーンショットに苦労したことがあったり、収益の証明をするもっとシンプルな方法があればいいのにと思ったことがあるなら、これが役に立つかもしれません。アプリや技術、改善のアイデアについてのあなたの考えやフィードバックをぜひ聞かせてください。
こちらがリンクです: https://profitpage.net。
チェックしてくれてありがとう！
アロン
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36. Show HN: オンライン動画編集ツールを作りました
URL: https://echowave.io/
著者: Jolie_Bell
説明: 皆さん、こんにちは！
私はEchowave.ioの顧客体験部門の責任者です。私たちのオンラインビデオエディターを使うユーザーがスムーズで楽しい体験を得られるよう尽力しています。顧客満足に情熱を注ぎながら、優れたサポートを提供するチームをリードしています。ユーザー体験を向上させていないときは、景色の美しいルートをサイクリングしたり、美味しいコーヒーを楽しんだり、山で過ごしたりするのが好きです。
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37. Show HN: データラベリングを統合したLLMファインチューニングプラットフォーム
URL: https://ubiai.tools/fine-tuning/
著者: Mesterniz
説明: こんにちは、HNs！
UbiAIの共同創設者です。私たちは、UbiAI LLMファインチューニング（https://ubiai.tools/fine-tuning）をリリースしました。これは、高品質なトレーニングデータの作成とLLMのファインチューニングを一つにまとめたプラットフォームです。
2021年にデータラベリングのプラットフォームとしてスタートした私たちは、多くの企業がAIモデルをトレーニングするために高品質なデータセットを作成する際に直面する現実の課題を目の当たりにしてきました。ラベラー間での不一致なラベリングや不均衡なデータセット、高度に偏ったラベリングなど、多くの問題を見てきました。手動のデータラベリングは非常に煩雑で時間もかかり、高コストでエラーが発生しやすいのです。ここ数年、私たちはお客様と密に連携し、データ品質を向上させ、人間が介在する形でデータラベリングを自動化するための機能を開発してきました。
LLMが主流になる中で、精度、一貫性、プライバシーが実際の問題となり、多くの企業が高品質なデータを作成する実績がないまま、自社のLLMをファインチューニングしようとしています。また、現在のファインチューニングプラットフォームでは、ユーザーが自分のデータセットを持参することを前提としており、実際にデータセットを作成する方法が提供されていないため、これが機械学習のライフサイクルにおける主要なボトルネックとなっています。
この問題を解決するために、私たちはデータラベリングの世界から得たすべての学びをUbiAI LLMファインチューニングに組み込んで、企業が迅速に高品質なデータを作成し、数回のクリックで最先端のLLMをファインチューニングし、すぐに使用可能なAPIエンドポイントで本番環境にデプロイできるようサポートしています。
このプラットフォームは現在、以下の機能をサポートしています： 直感的なデータラベリング：任意のドキュメント（PDF、DOCX、TXT、CSVなど）をラベル付け 高品質なデータを迅速に作成するための包括的なコラボレーション機能 モデルファインチューニング：現在、Llama3.1、Mistral 7B、spaCy、BERT、LayoutLMをサポート 複数のタスクをサポート：NER、関係抽出、テキスト分類、テキスト補完（要約、生成、テキストからSQLなど）
無料プラン（https://ubiai.tools/pricing-ubiaiv2）があるので、ぜひ試してみてください。
あなたがNLPやLLMモデルのファインチューニングをお考えの場合、ぜひお知らせください！
質問や提案があれば、遠慮なくお問い合わせください。
人気: 1 点数 | 0 件のコメント
38. Show HN: LLM API用のセルフホストAIサーバー、Ollama、ComfyUI、およびFFmpegサーバー
URL: https://openai.servicestack.net
著者: mythz
説明:
人気: 2 点数 | 0 件のコメント
39. Show HN: SeekStorm – Rustによるオープンソースのサブミリセカンド検索
URL: https://github.com/SeekStorm/SeekStorm
著者: wolfgarbe
説明:
人気: 193 点数 | 48 件のコメント
40. Show HN: Maplibre-Geoman、幾何レイヤーを描画・編集するための無料プラグイン
URL: https://github.com/geoman-io/maplibre-geoman
著者: ndpparaply
説明:
人気: 3 点数 | 0 件のコメント
41. Show HN: BraidTry – バーチャルウェディングヘアスタイル試着ツール
URL: https://www.braidtry.com/
著者: moniak40
説明:
人気: 1 点数 | 0 件のコメント
42. Show HN: 8ビットANSIカラーの3Dビジュアライゼーション
URL: https://ansi-colors.kaffekod.nu/
著者: CoffeeTails
説明:
人気: 3 点数 | 1 件のコメント
43. Show HN: SQLシミュレーター – DockerまたはK8sでサブセット化されたデータベースを作成する
URL: https://www.tribalknowledge.tech/
著者: westonOG
説明: こんにちは、ウェストン・グッドウィンです。2023年6月にHNで私のプロジェクトについて投稿しましたが（https://news.ycombinator.com/item?id=36187556）、その後の更新を共有したいと思います。おさらいとして、SQL SimulatorはSQLスクリプトの実行をシミュレートするツールで、部分的なデータベースを作成します。以下は私が行った変更のリストです：
1.) DockerとKubernetesの両方をサポートするようになりました。 2.) 不活動が15分続くとデータベースコンテナが自動的に自壊し、セキュリティが向上しました。 3.) データガバナーが、1日に取得できるセンシティブデータの量を制限します。 4.) K8sバージョンをデータベースプロキシとして使用できるようになりました。データベースへの直接アクセスを排除し、ユーザーはK8sクラスター/データガバナーを通じてデータを確認する必要があります。
このツールは、サインアップやクレジットカードなしで利用できます。フィードバックや提案があれば嬉しいです。この記事を読んでいただきありがとうございます。
Dockerドキュメンテーション： https://ssdocker.tribalknowledge.tech/
K8sドキュメンテーション： https://sql-simulator.tribalknowledge.tech/
人気: 21 点数 | 3 件のコメント
44. Show HN: プロンプトを使ってウェブアプリを構築・展開する
URL: https://probz.ai/
著者: Dheerajiitr
説明: Probzは、モバイルフレンドリーなウェブアプリを10分以内で構築・展開できるAIプラットフォームです。
Probzの使い方は以下の通りです：
ツール作成プロンプト：作りたい製品を説明します。
カスタマイズプロンプト：テーマ、色、ページ、データスキーマなどをカスタマイズします。
統合プロンプト：外部ソフトウェアとの統合を行います。例：GPT、データベース、Slackなど。
開発と展開：Probzは、AWSへのワンクリックデプロイメントで開発、ビルド、ローンチのプロセスを全て管理します。
現在、OpenAI、Postgres、Snowflake、MySQLとの統合をサポートしており、他にも追加予定です。
アイデアからデプロイまで、Probzはユーザーが技術的な専門知識なしで、短時間で安全かつ完全に機能するウェブアプリケーションを作成できるようサポートします。
使い方ガイドのブログはこちらです： https://probz.ai/case-studies/build-with-probz/
ぜひ皆さんも試してみて、ご意見をお聞かせいただけると嬉しいです。
サンプルユーザー： dheeraj212020@gmail.com YC_PROBZ123!
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45. Show HN: Triagster – どのリポジトリのGitHubの課題も重複排除します
URL: https://triagster.com/app/showhn
著者: dayabsm
説明: こんにちは、HN！
私の仕事で最も嫌いな（でも重要な）ことの一つは、バックログのトリアージミーティングに参加することです。これは、うまく書かれていないタスクや、再現手順なしのバグ、チーム内での知識共有の不足、そしておそらくその他たくさんの要因に対処しなければならないことの組み合わせです。
この非効率の一因として、バグやタスクを作成する人が、すでに似たようなタスクが存在しないか確認しないことがよくありました。一部のプラットフォームには重複問題に対処するための組み込みツールがあります。Linearは昨年末に類似問題検出機能を導入し、これが私にインスピレーションを与え、GitHub Issues用のTriagsterを作ることにしました。
いくつかの人気のあるプロジェクトで、GitHub Issuesがどれほど効果的に機能するかに pleasantly surprised しました。もっと多くの人に試してもらいたいと考えています！
私は独立したウェブアプリ（https://www.triagster.com/app）を構築しました。これを使えば、パブリックなGitHubリポジトリ上で似たような問題を特定することができます（無料です！）。さらに、新たに開かれたまたは更新されたGitHub issueに対して重複を見つけた場合にコメントを追加するGitHubアプリ（https://github.com/apps/triagster）も作成しました（プライベートリポジトリにも対応しています）。
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46. Show HN: スチームとロボティクスを使ったウェブサイトのカーボンフットプリントを可視化する [動画]
URL: https://vimeo.com/1028745293
著者: G_S
説明: 私たちは、ウェブサイトのカーボンフットプリントを水蒸気を使ってガラス上に一時的な視覚化を行うロボットプロッターを作りました。このプロッターは、ウェブサイトのエネルギーデータを分析し、それを霧のようなパターンに変換します。これにより、デジタルインフラの目に見えない影響を可視化します。
このプロジェクトは、ベルギーの文化施設でのレジデンシー中に構築されました。コードと構築の詳細はこちら : https://gitlab.constantvzw.org/gijs/carbon-aware/-/tree/main....
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![Show HN: スチームとロボティクスを使ったウェブサイトのカーボンフットプリントを可視化する [動画] - プロジェクトのスクリーンショット](https://showhntoday.com/images/42294624.png)
47. Show HN: 健康専門家を目指す人のためのツールを作りました
URL: https://www.casperpractice.org/
著者: Rusty_Peanuts
説明: 皆さん、こんにちは！
私は独学で学んだ開発者であり、インディハッカーです。以前はプロダクトマネージャー、チーフオブスタッフ、マネジメントコンサルタントとして働いていました。企業やスタートアップの世界での数年間を経て、家族を支え、自分の時間を取り戻す手段としてインディハッキングに転向しました。今は、上司や会議なしでCasperPracticeを構築することを楽しんでいます :)
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48. Show HN: YouTubeスタートアップアイデア集約ツールを作りました
URL: https://www.gregger.tech/
著者: Ad_stefnum
説明: こんにちは、
スティーブンです。今年は6つのプロダクトを立ち上げましたが、収益は50ドルに満たない状態でした。ある時、これらのアイデアが失敗作だと気づきました。アイデアはたくさんあったのですが、どれもダメでした。
素晴らしいアイデアが必要でした。
天才メンターと話をしたところ、彼は痛みを伴う問題を見つけるようにと言いましたが、私はそれが見つかりませんでした。彼はAIを使ってこれを解決するように言ってくれました。痛みのある問題を見つけるためにAIを使えと。
以前、グレガーのことを考えたことがあります。グレッグ・イズンバーグがYouTubeチャンネルで高名なゲストを呼んで、次々と素晴らしいアイデアを共有しているのを見て、全てのアイデアを集約するという発想が浮かびました。だから、名前は「グレガー」です。グレッグのためのアグリゲーター、つまりgreggerです。
それから、他のポッドキャストが招いているゲストに驚かされました。例えば、「My First Million」ポッドキャストやブレット・マリノウスキーのYouTubeチャンネルなどです。
ただし、グレガーは単なるアイデアデータベースではありません。アイデアから利益への直接的な道を作ることが目標です。MVPガイダンス、マーケティングチャネル、迅速に構築するためのリソースなどを提供します。
グレガーを紹介できることに興奮しています。
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49. Show HN: WTranslate - 翻訳者が逆翻訳を表示して再確認するツール
URL: https://kulikuli.app/translate
著者: xjconlyme
説明: WTranslateを開発しました。これは、ユーザーが翻訳の正確性を確認できるシンプルな翻訳ツールで、前向きおよび逆の翻訳を同時に表示します。
テキストを翻訳すると、次の内容が表示されます：
- 元のテキスト
- 目標言語への翻訳
- 元の言語への逆翻訳
これにより、潜在的な翻訳エラーやあいまいさを素早く見つけることができます。
他の翻訳サービスを利用する際に、正確性を確認するために手動で逆翻訳を行うことが多かったので、これを作りました。
このアプローチの有用性について、コミュニティの皆さんからのフィードバックや、追加機能に関する提案をいただけると嬉しいです。
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50. Show HN: Txt2json – 自己ホスト型のテキストからJSONへの変換ツール
URL: https://github.com/abishekvenkat/txt2json
著者: abishekvenkat
説明: テキストをローカルでJSONに変換します。llama2を使用。
お知らせ：このアプリを使用していてもいなくても、オンラインコンバーターにコンテンツを投稿しないでください。
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結論
今日のShow HNのまとめでは、多様な革新的プロジェクトを紹介しました。AIを活用したツールから創造的なコーディングソリューションまで、これらのプロジェクトは私たちの技術コミュニティの動的な性質を反映しています。どのプロジェクトが最も印象に残りましたか？コメントで教えてください！
Tags: #ShowHN #テクイノベーション #デベロッパープロジェクト #AIアプリケーション #オープンソースソフトウェア