ShowHN Today
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2024-12-10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
今日最热产品亮点
- 产品名称: Gentrace
- 亮点: 一个创新的LLM应用测试和实验平台,可以让工程师、产品经理和专家通过UI界面直接测试和评估实际的端到端应用。
快速摘要
- 最热类别: AI开发工具
- 点赞最多的关键词: LLM、API、开发者工具
- 最受欢迎的产品: "あなたの億ドルのアイデアを死なせないで" (103点赞)
今日精选Top10
- ジャイロスコピックなジャイロサンドイッチを作りました (104点赞)
- HackerNews-new-jobs (119点赞)
- あなたの億ドルのアイデアを死なせないで (103点赞)
- Humiris (14点赞)
- Dash0 (13点赞)
- ハイパーブラウザ (9点赞)
- MLトレーディングボット (9点赞)
- Beeps (9点赞)
- エージェントに強力なウェブスクレイピングツールを提供しよう (7点赞)
- Gentrace (7点赞)
技術趋势
- AI/LLM 开发工具
- API管理平台
- 数据可视化
- 开源项目
- Web3技术
项目分布
- AI/ML工具: 35%
- 开发者工具: 25%
- 生产力工具: 20%
- 数据分析: 15%
- 其他: 5%
趋势洞察
- AI开发工具持续火热,特别是针对LLM应用的开发和测试工具
- 开发者工具朝着更简单易用的方向发展
- 数据可视化和分析工具需求增长
- 开源项目受欢迎度上升
- Web3相关项目开始出现但热度一般
1. Show HN: 遺伝的アルゴリズムを用いてモナリザを進化させる
URL: https://www.youtube.com/watch?v=j7djX8TZGeo
著者: omegacombinator
説明:
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2. Show HN: ブラウザ用カスタマイズ可能なstripe.devのようなターミナル
URL: https://termo.rajnandan.com/
著者: purple_wow
説明: 私はstripe.devのウェブサイト全体に感銘を受けました。特に彼らが作成したターミナルの部分が印象的でした。自分のプロジェクトのために同じものを作りたいと思い、これはライブラリとして作成できるのではないかと考えました。
そこで、termoを開発しました：ブラウザ用のシンプルでカスタマイズ可能なターミナルエミュレーターです。
ぜひフィードバックをお待ちしています。
追伸：現在は大きな画面向けに最適化されていますが、モバイル対応も計画中です。
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3. Show HN: バトラー - 繰り返しタスクのためのタスク管理アプリ
URL: https://butler.bvdsoftware.be/
著者: SubHero24
説明:
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4. Show HN: Pence、マーケティングメールから集められた取引
URL: https://app.pence.so/login
著者: birudeghi
説明: みなさん、こんにちは！私は、マーケティングメールが読みづらいために、良いお得情報を見逃すことへの frustrasi から Pence を作りました（しかも、興味のないスパムメールの山もありますしね）。
Pence はその解決策です：あなたが本当に知りたいマーケティングメールからのお得情報だけを表示し、通常細かい印字に隠れているプロモコードも見逃しません。せっかくだから、他のユーザーが受け取った公開されているお得情報を共有し、みんなが得られるようにしてみましょう。一人のゴミは、別の誰かの宝です。だから、Pence では自分の受信箱では見かけない新しいブランドやプロモーションを発見することもできます。
私たちはここで金脈に当たったと思います：有効なコードの数（100% 対 Honey の 30%）と質（プロモーションの 50% が 30% オフ以上）で、Honey や他のバウチャーサイトを上回っています。そして、最高の部分は、一部の有料ユーザーが有料サブスクリプションを通じて実際にお金を節約していることです。
私たちはこのサービスを有料製品にしたいと考えていますが、Show HN の目的として、無料でお試しいただけます。よくある質問はこちらをご覧ください：https://ixn.notion.site/Pence-FAQs-f42ba4a8509d4f2f8fd167499...
ご意見をお聞かせください！
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5. Show HN: txtai 8.1: Docling統合とPostgres/pgvectorスキーマの永続化
URL: https://pypi.org/project/txtai/
著者: dmezzetti
説明:
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6. Show HN: 10日間で0から$100へ
URL: https://www.bskyinfo.com/
著者: laimingj
説明: 最も包括的なBlueskyツールディレクトリ
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7. Show HN: AndroidデバイスのどのアプリからでもHNにリンクを素早く投稿できます。
URL: https://play.google.com/store/apps/details?id=dev.lorendb.sendhn&hl=en_US
著者: LorenDB
説明: 私は面白い記事を見つけるとHNに投稿するのを楽しんでいますが、投稿プロセスが時々少し面倒だと感じています。それを解決するために、リンクとタイトルをHNにすぐに送信するブラウザ拡張機能0を使用しています。しかし、ほとんどのAndroidブラウザは拡張機能をサポートしていないため、HNにリンクを投稿するにはURLをコピーして貼り付け、ページタイトルを手動で選んでそれもHNに貼り付ける必要があります。
そこで、私は「Send HN」と呼ぶ小さなツールを作成しました。このツールはシステム共有APIを活用しているため、ブラウザやフィードリーダー、ソーシャルメディアアプリ、または他の何かの共有ボタンをクリックすることで、表示しているものを直接HNに送信できます。このアプリは、URLを問い合わせてページタイトルを抽出し、自動的に入力することもできます！
このアプリは、これまで使用したほとんどのアプリとは少し異なります。HNにリンクをシェアするのをできるだけ簡単にすることが目標だったので、アプリ内にUIは全くありません。インストールしてもアプリドロワーには表示されず、シェアターゲットとしてのみ表示されます。将来的には簡素なUIを追加するかもしれませんが、現時点では何もありません。
免責事項: 私は実際には専用のAndroidアプリ開発についてほとんど知らず、ほぼすべてのコードをLlama 3.3 70Bを使って書きました。このような小さなプロジェクトでLLMを使ってコードを書いたり洗練させたりするのは、非常に満足感があります。
アプリはGPLv3で、GitHubで入手可能です: https://github.com/LorenDB/SendHN
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8. Show HN: Rugby – サイクル精度のゲームボーイエミュレーター
URL: https://rugby.zakhary.dev
著者: zakhary
説明: ここ3年のほとんどを、自分の時間を使って情熱プロジェクトとしてゲームボーイエミュレーターに取り組んできました。まだ改善の余地はありますが（主にコアの精度に関してですが）、ついに共有する準備が整ったと思います。
これはRustで実装されており、現在はmacOS、Linux、Windows、そしてWebAssemblyを通じてブラウザにも移植されています。
皆さんのフィードバックをぜひお聞きしたいです！
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9. Show HN: Kiln - インタラクティブなLLMの微調整、データセットコラボレーション、合成データ生成
URL: https://github.com/Kiln-AI/Kiln/blob/main/guides/Fine%20Tuning%20LLM%20Models%20Guide.md
著者: scosman
説明: こんにちは、HN！
私が取り組んでいるプロジェクト「Kiln AI」をご紹介できることをとても嬉しく思います！これは、AI製品の構築で常に最も難しいと感じていた部分を解決します。それは、製品には単純にデータセットがなく、データセットは製品の進化に追いつけないということです。製品の目標は進化し、定義が難しく、新しいバグが常に発生します。Kilnは、共同データセットからあなたの製品のためのMLモデルを構築するのを助けます。少し背景をお話しすると、私は10年間にわたりApple、自分のスタートアップ、そしてMSFTで消費者向けAI製品を開発してきました。
Kilnは現在のところ、主に以下の3つのことを提供しています：
- 優れたコラボレーション：Kilnのデータセットは、Gitでの共有やバージョン管理ができるように設計されています。PM、QA、専門家など、チーム全体がとても直感的なアプリを通じて直接貢献できるようにします。Kilnを使えば、チームの誰かがバグや評価、目標を追加すると、それがすぐにデータセットに反映され、次のビルドで利用できるようになります。
- 高速ファインチューニング：さまざまなトップモデル（Llama 3.2、Mixtral、GPT 4o/4o-mini）に対してファインチューニングジョブを迅速に実行できます。数クリックでファインチューニングが可能です。
- 合成データ生成：インタラクティブなデータ生成機能が、ファインチューニングや評価に十分な大きさのデータセットを作成します。初期トレーニングデータセットを構築したり、モデルが修正するためのバグの十分な例を生成するために使用できます。大規模なモデルや重いプロンプト（COT、マルチショット）を使用することで、より小さくて高速なモデルをファインチューニングできます。
こちらのリンクは、本日新たに発表されたファインチューニング機能へのものです。デモでは、プロジェクトをゼロから始め、タスクを定義し、合成トレーニングデータを生成し、9つのモデルをファインチューニングして展開する様子が示されています。すべて非常に簡単で、アクティブな作業は18分、直感的なUIで行えます。アプリをダウンロードして、あなたの製品目標に対して同じプロセスを試すことができます。
AI製品を開発している方々とお話しできるのを楽しみにしており、手助けできることがあれば（ツールやガイダンスなど）お知らせください。興味がある方は、steve@getkiln.aiにメッセージを送ってください。
Mac、Windows、Linux向けにアプリをダウンロードするか、ライブラリ用にpip install kiln_aiを実行できます。
ドキュメント、ダウンロード、ガイドがあるGithubはこちらです： https://github.com/Kiln-AI/Kiln
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10. Show HN: Sqlc PostgreSQL Golang CRUDジェネレーター
URL: https://github.com/kaashmonee/go-pg-sqlc-crud
著者: kaashmonee
説明:
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11. Show HN: PersaunaAI – WebGLとローカル音声APIを使ったリアルタイムアバター
著者: achera
説明:
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12. Show HN: あなたの億ドルのアイデアを死なせないで
著者: curiousmindset
説明: ほとんどの素晴らしいアイデアは、忘れられたり、私たちのメモアプリの中で消えてしまったりします。そこで、私はこのシンプルなウェブサイトを一日で作りました。
1. アイデアを保存
2. 有効期限を設定
3. 有効期限後、アイデアが公開されます。ですので、もしあなたがそのアイデアに取り組まなければ、誰か他の人がそれを使うかもしれません。
人気: 103 点数 | 84 件のコメント
13. Show HN: ゼロから様々なクールなソフトウェアを作成するための書籍
URL: https://github.com/keyvank/tsp
著者: keyvank
説明: まだ完成していませんが、作業中です！
人気: 4 点数 | 2 件のコメント
14. Show HN: K9sのような美しいプロセスビューワーをCLI用に作成しました
URL: https://pypi.org/project/process-viewer/
著者: rohitghumare
説明:
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15. Show HN: AskAI、オープンウェブ向けのコンテキスト回答エンジン
著者: joshdappier
説明: 私たちの最新製品AskAIは、ブランドがそのページの文脈を理解するAIエージェントを簡単に調整できるようにします。ぜひお試しいただき、ご意見をお聞かせください！
数回のクリックで、ブランドコンテンツに合わせたAIエージェントを調整し、どのページにも展開できます。AskAIは、ユーザーが読んでいる内容や質問に基づいて、スマートなプロンプトを自動生成します。AskAIは、ユーザーをサイト内に留めることを優先し、すべての回答には関連するリンクバックを含め、各クエリに対してAI駆動のページ推奨を提供します。
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16. Show HN: リサジョワ曲線インタラクティブデモ
URL: https://ericfortis.github.io/lissajous/
著者: efortis
説明: 最近、リサジュー曲線について知りましたが、かなり面白いです。
こちらのリンクは、いくつかのノブを使ってサイン波の異なるパラメータを試すことができるオープンソースのデモです：
x = Asin(at + δ)
y = Bsin(bt)
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17. Show HN: 階層データ構造のためのパワーアサート
URL: https://github.com/xemantic/xemantic-kotlin-test
著者: morisil
説明:
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18. Show HN: BuildBudget – GH Actionsコスト分析ツール（毎月$20,000のCIパイプラインを発見）
URL: https://buildbudget.dev/demo/stats/by-workflow/
著者: eduramirezh
説明: 私は、チームがGitHub Actionsのコストを理解し最適化するためにBuildBudget（https://buildbudget.dev）を開発しました。サインアップなしで試すことができるデモは、https://buildbudget.dev/demoにて、トップGitHub組織のCI/CDコストを分析しています。
開発中に興味深い発見がありました。React Nativeのテストワークフローは月に$20kのコストがかかるため、トップ10のGitHub組織の中で最も高額なワークフローとなっていました。この分析の詳細は、https://buildbudget.dev/blog/test_all_workflow/で公開しています。
BuildBudgetの特徴:
- コスト可視化に特化
- 自己ホストランナーのユーザーに特に便利
- ワークフローごとのコストだけでなく、ジョブごとのコストも表示
- 分単位の請求影響を可視化
- マトリックスビルドのコスト影響を特定
- 異なるランナータイプごとのカスタム分単位コストを設定可能
動作の流れ:
- GitHubアプリとしてインストール
- Webhookを通じてワークフローイベントを受信
- GitHubの請求ルールを用いてコストを分析
- コストの内訳とトレンドを表示
現在ベータ版で、次の機能を開発中です:
- 自動コスト最適化のPR
- 異なるプロバイダーによるコストシミュレーション
- より詳細なコスト分析
デモは完全に機能しており、サインアップは不要です。ご自身のリポジトリへのインストールは、1分未満で完了します。
フィードバックは、contact@buildbudget.devまでお寄せください。
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19. Show HN: ハイパーブラウザ – AIアプリ向けのスケーラブルなブラウザインフラストラクチャ
URL: https://www.hyperbrowser.ai/
著者: ashekhawat
説明: やあ、HNの皆さん！
私たちが取り組んできたプロジェクト「Hyperbrowser」をお知らせできることをとても嬉しく思います。これは、ヘッドレスブラウザを信じられないほど簡単にスケーリングできるツールです。数百のブラウザーセッションを安全で隔離された環境で立ち上げることができ、起動時間は1秒未満です。私たちはキャプチャを自動的に解決し、住宅プロキシを使用し、同時セッションを管理するので、あなたは自分のビジネスに集中できます。
Hyperbrowserのアイデアは、私たち自身がAIアプリやエージェント（営業ツール、オートメーション、AIエディターなど）を構築する際の苦労から生まれました。どのプロジェクトも同じ障害にぶつかりました。それはウェブとのインタラクションです。ウェブデータを入力として必要だったり、ウェブブラウジングを出力として求めたりする際に、常に課題に直面しました。ブロックされたり、プロキシサービスの設定をしたり、キャプチャを解いたり、Kubernetesでのスケーリングを行ったりと、どれも大変でした。
さらに、ウェブサイトをLLM対応のマークダウンに変換するためのカスタム機能やサービスを構築したり、関連データのためにサイト全体をクロールする必要もありました。これらすべてを維持するのはフルタイムの仕事になってしまいました！
それを他の人たちにも簡単にしてあげるために、私たちはHyperbrowserを作りました。これは、私たちが学び、構築してきたすべてをパッケージ化し、ボイラープレートを取り除いた素晴らしいフロントエンドを提供します。Hyperbrowserは、Puppeteer、Playwright、Seleniumなどの既知のツールとシームレスに連携し、インフラストラクチャやスケーリングの煩わしさを取り除きます。
もし興味があれば、ぜひ試してみてください！無料プランにサインアップして遊んでみることができます。皆さんの感想やフィードバック、アイデアをぜひお聞かせください！こちらでご覧いただけます：hyperbrowser.ai。
質問があれば、akshay@hyperbrowser.aiまでお気軽にご連絡ください！スクレイプしたいウェブサイトや自動化したいサイトを教えてもらえれば、それに対するスクリプトを提供できますし、カスタムAPIエンドポイントも作ることができます！
人気: 47 点数 | 37 件のコメント
20. Show HN: Fitbill – ランニングのためのレシート
URL: https://fitbill.netlify.app
著者: abishekvenkat
説明: あなたのランニング活動のシンプルなレシートを作成し、SNSでシェアしましょう。
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21. Show HN: Gentrace – あなたのLLMアプリコードに接続し、UIから実行・評価できるツールです。
URL: https://gentrace.ai/
著者: dsaffy
説明: こんにちは、HNの皆さん。Gentraceのダグです。
私たちは2023年8月にShow HNを通じてGentraceを立ち上げました。
それ以来、LLMオペレーションのカテゴリーには数多くの製品が登場しました。しかし、私たちが気づいたのは、それらのほとんどが核心となるワークフロー―実際のアプリでプロンプトやパラメータ、その他の変更をテストすること―を解決していないことです。具体的には、データセットや評価、実験を行うために人々が協力できるフロントエンドからそれを行う必要があります。
そこで、私たちはそれを構築し、その考え方を基に会社を再展開します。
Gentraceは、エンジニア、PM、専門家などが集まり、実際のエンドツーエンドアプリを実行・テストするためのコラボレーション型LLMアプリテストと実験のプラットフォームです。
これを実現するために、私たちのSDKを使用して、
- あなたのアプリをGentraceに接続し、ライブランナーとしてウエブソケット（ローカル）またはウェブフック（ステージング、プロダクション）を介して接続します。
- プロンプト、モデル、トップkなどのパラメータをラップし、フロントエンドで調整可能なノブにします。
- パラメータを編集し、Gentraceでデータセットや評価を用いて実際のアプリコードを実行・評価します。
私たちは、リトリーバルシステムの調整やモデルのアップグレード、プロンプトの反復に最適だと考えています。
無料で試すことができますので、ぜひご意見やご感想をお聞かせください。
人気: 7 点数 | 0 件のコメント
22. Show HN: HASS Core インストーラー
URL: https://github.com/zikusooka/hass-core-installer
著者: zikusooka
説明:
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23. Show HN: Crosshatch – プライバシー重視のAIパーソナライズ用API
URL: https://www.crosshatch.io
著者: hypersoren
説明: こんにちは、HN！
私たちはCrosshatchを立ち上げます。これは、認証されたユーザーコンテキストを使用してプライバシーに配慮したAIのパーソナライズを可能にするAPIです。
問題: AIモデルは、真にカスタマイズされた体験のためのユーザーコンテキストが不足しています。一方で、直接的なデータ統合はプライバシーとコンプライアンスのリスクを生じさせます。
Crosshatchを使用すると、アプリは生のユーザーデータを扱うことなく体験をパーソナライズできます。私たちは、ユーザーがデータソース（例: Gmail、カレンダー、Plaid）を明示的にCrosshatchに接続できるプリビルトの認証機能を、アプリの特定のユースケース用に提供しました。また、安全なAIプロキシを使用することで、アプリは生のデータにアクセスすることなくユーザーコンテキストからの推論を統合できます。
私たちのSDKを使用して、アプリにCrosshatchリンクを追加できます。ユーザーがデータをリンクすると、プロンプト、LLM、SQLのようなクエリでコンテキストを指定してAPIコールが可能になります。私たちのプロキシは、取得したデータでプロンプトを強化し、AIが生成した応答を返します。
私たちはAIをプライバシーを保護する統合レイヤーとして使用しています。これは個人のAIエージェントです。アプリは生のデータではなく、AIが生成したインサイト（例: "ユーザーはブティックホテルを好む"）を受け取ります。処理はすべて私たちのVPC内で、GPT-4、Claude、Geminiなどのモデルを使用して行います。
技術的には、ユーザーがデータをリンクすると、継続的な同期が始まります。リンクされたデータは、データタイプ間で一貫したクエリ（将来的には許可も）を可能にするために、統一されたイベント表現に変換されます。私たちは、コンテキストが変わるたびに通知を受け取るためのウェブフックを1月に出荷します。
Crosshatchは、ユーザーのプライベートコンテキストのLLMサンプリングをコンピュータなしで可能にする意見を持ったMCPサーバーのようなものです。
私たちは、連続的なコンテキスト同期を備えた管理されたOAuthフロー、一貫したクエリを可能にするための統一されたイベント表現、コンテキストが変わるたびにAI通知を有効にするためのウェブフックなどの機能を提供しています。
Crosshatchは無料で始められ、使用に基づいて料金が発生します。プラットフォームはplatform.crosshatch.ioで試すことができ、ドキュメントはdocs.crosshatch.ioで確認できます。
ここには多くの構築するものがあります – ぜひあなたのフィードバックをお待ちしています！ どのようなアプリや例のユースケースを見たいですか？
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24. Show HN: 簡単なSEOタイトルジェネレーターを作りました (
URL: https://www.geradortitulos.com.br
著者: victor_bram
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私は、ブログ投稿や記事のためにSEO最適化されたタイトルを生成するシンプルなウェブアプリを作りました。このアプリは、コンテンツクリエイターが魅力的でキーワードに富んだタイトルを迅速に考え出し、有機的なトラフィックを向上させる手助けをすることを目的としています。
使い方はとても簡単です：キーワードを入力すると、アプリが数秒でカスタマイズされた提案を生成します。
皆さんの感想をぜひお聞かせください！
よろしく、
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25. Show HN: Sourcetable – AI スプレッドシート
URL: #
著者: mceoin
説明: こんにちは、HNの皆さん！私はEoinで、Sourcetableの創設者です（https://sourcetable.com）。
Sourcetableは、AIと連携してより良く、迅速に作業を行うことができるウェブベースのスプレッドシートです。スプレッドシートで単調な作業に多くの時間を費やしている場合、Sourcetableを使えば生産性が大幅に向上し、もっと興味深いことに時間を使うことができるでしょう。
Sourcetable内でAIと主にやり取りする方法は二つあります。一つは横にあるサイドバー（CMD + \）で、文書や範囲に基づいた分析に最適です。もう一つはコマンドバー（CMD + K）で、セルベースの操作に便利です。これは、スプレッドシートにはインラインのワークフローとメタワークフローがあり、CursorのテキストエディタのUXに似ているからです。
製品を使う最も迅速な方法は、XLSXまたはCSVファイルをアップロードして、質問を始めることです。
SourcetableのAIは、データクリーニング、数式アシスト、チャート生成、リサーチ、分析、言語翻訳、データ変換、問題解決の思考、エラー処理など、さまざまなワークフローに役立ちます。AIにこれをやってもらうように頼めば、きっとうまくいくかもしれません！
Sourcetableから最大限の価値を得るためには、非常に役立つLLMと連携していることを認識してくださいが、（まだ）全能のAIではないことを覚えておいてください。すべてを自動で行うわけではありませんが、好奇心旺盛な人々の生産性を高めてくれるでしょう。<p,HNコミュニティが興味を持つかもしれない点は、可能な限りハルシネーションフリーの回答を提供するために多くの努力をしていることです。これは、LLMがコードを書く際に、私たちのバックエンドがそれを検証して実行する仕組みを用いて行っています。分析のためにAIチャットボットを使用している場合は、コードエディタを開いてみてください！
ユーザー層と使用ケースの幅広さに私は常に驚かされています。土壌科学者、バーチャルアシスタントやEA、MBA学生、犯罪学者、石油精製所、テレマーケター、占星術師、セールスオペレーションのスタッフなど、さまざまな人々がこの製品を利用しています。私たちがSourcetableをオペレーションのために構築することを目指した中で、AIネイティブなスプレッドシートが社会にとってどれほど有用で広範に適用可能かを知ることができ、嬉しい驚きです。
技術的な側面では、Llama 3.1（Groq経由）とClaude 3.5が主要な働き手です。LiteLLMはRPMとTPMの制約内で負荷分散を処理し、OpenAIモデルはバックアップとして機能します。私たちのスプレッドシートはDuckDBに基づいており、通常のスプレッドシートやデータ作業に大きな速度の利点があり、AIエージェントの処理も速いです。
最後に、Sourcetableは学生に無料（他のユーザーにはフリーミアム）で提供していますので、学生用のメールアドレスでサインアップしてください。製品に関するフィードバックがあれば、ぜひお聞かせください：eoin@sourcetable.com
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26. Show HN: Humiris – 次世代AIミクスチャーレイヤーで高度なアプリケーションを構築
URL: #
著者: joelhuman
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私たちはHumiris（humiris.ai）の創設者、ジョエル、ルイ＝ニコラ、ヒラリオです。Humirisは、複数の基盤モデルを組み合わせ最適化することで、優れたパフォーマンス、比類のない精度、スピード、コスト効率を実現する次世代AIインフラストラクチャです。
私たちのプラットフォームは、高度なルーティング、カスタマイズされた推論モデル、ミックスチューニングを組み合わせて、ビジネスが質やコントロールを犠牲にすることなくAIを大規模に活用できるよう支援します。
使い方は以下の通りです：
• ルーティングインテリジェンス：Humirisは、大規模なルーティングモデルを使用して、あなたの目的（例：品質、コスト、スピード、エネルギー、プライバシー）に基づいて最適なLLMを自動的に選択します。
• カスタム推論モデル：複数のLLMの強みを組み合わせ、RLやML技術に基づいて、いかなる単一モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮するミックスモデルを作成できます。
• フレキシビリティ：SaaS、プライベートインスタンス、または自分のインフラでモデルを展開し、完全なコントロールを実現します。
こちらからクイックデモをご覧ください：[https://youtu.be/Om1ytDfTg2M]。
なぜこれを構築したのか？
さまざまなAIツールを扱ってきた結果、企業のニーズとほとんどのAIプラットフォームが提供するものとの間に大きなギャップがあることに気付きました。企業はLLMを使用する際に、コスト、性能、複雑さのバランスを取るのに苦労しています。私たちは、このプロセスを簡素化し、企業が独自のニーズに合わせて最適化できる力を与えるソリューションを構築したいと考えました。
他のプラットフォームとの比較は？
ほとんどのAIプラットフォームは単一モデルの実装に依存しており、制限があります。Humirisはマルチモデルアプローチを提供し、以下のことを可能にします：
• 特定のタスクのために最適化されたモデルを組み合わせることで、より高い精度を達成できます。
• 最も効率的なモデルにリクエストをルーティングすることでコストを削減します。
• 自分のインフラにカスタムデプロイメントを行うことでプライバシーを保護します。
たとえば、私たちのルーティングモデルは、チャットボットのクエリ、データ分析タスク、またはコード生成リクエストを最適なLLMが処理することを保証し、時間とコストを節約しつつ質を損なうことはありません。
私たちが学んだことは？
Humirisの構築を通じて、マルチLLMの統合に関する多くの課題について学びました。データルーティングを効率的に管理し、モデルが変化する目的に動的に適応することを確保するのは魅力的な旅でした。いくつかの重要な洞察は以下の通りです：
• 最適化におけるトレードオフ：品質とコストのバランスを取るには、一般的なモデルではうまく処理できない細かい調整が必要です。
• 動的適応：多くのビジネスニーズはリアルタイムで進化するため、静的モデルでは不十分です。
• スケーラブルなデプロイメント：パフォーマンスを維持しながらスケールする能力は極めて重要であり、Humirisはこうした要求にシームレスに対応できるように構築されています。
対象は誰ですか？
Humirisは、基本的なAI機能を超えたいと考えているビジネスやエンジニアのために設計されています。チャットボットの構築、ワークフローの自動化、または高度な推論システムの設計を行う場合でも、Humirisは精度とフレキシビリティを持ってそれを実現するためのツールを提供します。
興味がある方は、クイックスタートガイドをご覧ください（https://docs.humiris.ai/quickstart）、またはプラットフォームを試してみてください（platform.humiris.ai）。
私たちはどうやってそれを実現しているのか？
こちらに私たちの研究論文があります（https://github.com/Humiris/MixtureofAI）をご覧ください。
私たちのAIへのアプローチ、プラットフォームへのフィードバック、現在のAI開発ツールにおける課題についてぜひお聞かせください。何でも質問してください！
私たちはこの内容を説明するためのビデオを作成しました。こちらからチェックできます（https://youtu.be/7kETS3UXZb0）。
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27. Show HN: エージェントに強力なウェブスクレイピングツールを提供しよう
URL: https://scrapegraphai.com/
著者: lurens
説明: こんにちはHN、
ウェブスクレイピングとコンテンツ変換をシームレスに行うために設計された一連のAPIを共有したいと思います。これらのツールは、エージェントがさまざまなスクレイピングやフォーマット作業を処理できるようにします：
1. Markdownify APIエンドポイント
ウェブページをクリーンで構造化されたマークダウンに変換します。
コンテンツ移行、文書作成、またはHTMLをマークダウンに変換する際に最適です。
2. Local Scraper API
HTMLコンテンツから構造化データを直接抽出します。
URLを提供するのではなく、HTMLと抽出プロンプトを送信することで、有意義で構造化された結果を得ることができます。
3. SmartScraper API
必要な出力スキーマを定義し、構造化データを自動的に抽出します。
指定したフォーマットとタイプにデータが従うことを保証し、シームレスな統合を実現します。
これらのAPIは、スクレイピングとデータフォーマットの複雑なプロセスを簡素化し、優れたアプリケーションを構築することに集中できるようにします。
ぜひご意見をお聞かせください！ぜひお試しになって、感想を教えてください。
人気: 7 点数 | 1 件のコメント
28. Show HN: MLトレーディングボット - 3週間前に稼働して以来、現在11%以上の上昇を記録しています。
URL: https://github.com/yeonholee50/AmpyFin
著者: yeonthelehe
説明: こんにちは、HNの皆さん。
私たちのチームは、ランキングアンサンブル学習を利用して金融商品を取引するトレーディングボットを開発しました。稼働してから3週間が経ち、主要なベンチマークを上回る11%以上の利回りを達成しています。このボットは、Intrinioの24年分のデータを用いて約2年間にわたり事前学習を行い、1日足および1分足のデータを基にしています。TA-libの指標を使用し、それらのパフォーマンスに基づいてランク付けしており、最近のトレンドにわずかに偏ったアプローチを取ることで、現在の市場状況に迅速に反応できるようになっています。
このトレーディングボットの特長は、学習をマルチスレッドで実装しているため、トレーニングと取引を同時に行える点です。現在、複数のセンチメント指標も構築中で、これらはTA-libの指標と組み合わせてランク付けされる予定です。
使いやすく、リスク耐性に応じてカスタマイズ可能です。
ウェブサイトでは、事前学習済みのボットが行った取引、現在の保有資産、すべての指標のランキングを確認でき、また特定のティッカーのセンチメントを事前学習ボットでテストするオプションも提供しています。各指標は、成功した取引と失敗した取引の比率、さらには自身のポートフォリオバランスに基づいてランク付けされています。AI関連やセンチメント指標の開発などでコラボレーションに興味がある方、または単に興味をお持ちの方は、ぜひご連絡ください。
事前学習済みトレーディングボットのウェブサイトはこちらです： https://ampyfin-website.onrender.com/
ありがとうございます。
YL
人気: 9 点数 | 1 件のコメント
29. Show HN: Buflux – Node.jsとブラウザ用の軽量バッファライブラリ
URL: https://github.com/faizanu94/buflux
著者: faizanu94
説明: Bufluxを紹介します。これは固定容量データを管理するための軽量で高性能なバッファライブラリです。Node.jsと最新のブラウザ用に設計されたBufluxは、タスクキュー、レートリミティング、インメモリキャッシュなどの高スループットシステムに最適です。
主な特徴： - 固定容量バッファ：定義された制限でデータを効率的に管理。 - オーバーフローストラテジー：満杯の際にREJECT（拒否）するか、最も古いアイテムを自動でEVICT（排除）するか選択可能。 - イベント駆動型設計：エンキュー、デキュー、オーバーフロー、拒否のイベントに反応。 - ゼロ依存：迅速でシンプル、軽量（約15kBの解凍サイズ）。
タスクキュー、レートリミティング、キャッシング、データストリームに最適です。
詳細はこちら： - GitHub: https://github.com/faizanu94/buflux - npm: https://www.npmjs.com/package/buflux
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30. Show HN: Dash0 – 開発者フレンドリーなオープンスタンダードによるOpenTelemetryの可観測性
著者: de107549
説明: 皆さん、こんにちは！
ObservabilityソフトウェアのInstanaを開発し、IBMに売却した後、今回は全く違ったアプローチでobservabilityに取り組みたいと思いました。もっとシンプルに、オープンに、そして私のような開発者を考えた形で作ることが目標です。そのため、Dash0を始めました。
Dash0はOpenTelemetryをベースに構築されているので、ログ、メトリクス、トレースは手間いらずで処理できます。OTLPを介して直接データを送信することもできますし、OpenTelemetry Collectorを使用することも可能です。また、オープンソースのKubernetesオペレーターを使って、迅速に始めることもできます。
私は人々を専有システムに押し込むようなツールを望んでいなかったので、Dash0ではPromQLによるクエリやアラートをサポートし、ダッシュボードにはPersesを使用しています。Prometheusから既にクエリやアラートを持っている場合、それをDash0で再利用できますし、手間はかかりません。さらに、ログとトレースデータをPromQLに統合し、ネイティブに感じられる形にしています。
他のツールで常にストレスを感じていたのは、もっと文脈が必要だということでした。Dash0はOpenTelemetryのセマンティックコンベンションを活用して、すべての信号を関連付けます。リソース概念を中心にログ、メトリクス、トレースを相関させることで、フィルタリングや検索、依存関係間のナビゲーションがしやすくなります。
ユーザーエクスペリエンスの面では、開発者やSREにとって使いやすいものを目指しました。全ての操作がキーボードで行え、プレビューやガイダンスを使った迅速なフィルタリングができ、APIも用意されているので、ただクリックするだけでなく、素早く回答を得ることができます。しっかりとした操作感と生産性を感じられるものを作りたかったのです。
Dash0はまだ初期の段階にありますが、私自身が欲しかったと思えるツールです—ロックインを拒絶し、私たちがすでに使っているクラウドネイティブコミュニティのツールやオープンスタンダードと共に機能するオープンプラットフォームです。
皆さんのフィードバックや提案、またobservabilityに関する考えをぜひお聞かせください。
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31. Show HN: SQLiteページエクスプローラー、Redbeanで構築されました
URL: https://github.com/QuadrupleA/sqlite-page-explorer
著者: QuadrupleA
説明:
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32. Show HN: Yozefu – Kafka内のデータを検索するためのTUI
URL: https://github.com/MAIF/yozefu
著者: mcdostone
説明: Yōzefuは、Kafkaクラスターのデータを探索するためのインタラクティブな端末ユーザーインターフェース（TUI）です。これは、AKHQやRedpanda Console、JetBrains IDEのKafkaプラグインに代わるツールです。
このツールは、TUIを構築するためのRustライブラリであるRatatuiの上に構築されています。Yōzefuは、以下のような興味深い機能を提供しています：
- トピックに公開されたデータへのリアルタイムアクセス。
- 複数のトピックにわたるKafkaレコードの検索機能。
- SQLに触発された検索クエリ言語による細かなフィルタリング機能。
- WebAssembly（Extism）で記述されたユーザー定義のフィルターを使って検索エンジンを拡張できる可能性があること。
詳細はREADME.mdファイルに記載されています。質問があればお知らせください！
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33. Show HN: Timey Wimey – 回転させてみて: モバイル向けに設計されたタイムゾーンアプリ
著者: navpatel
説明: こんにちは、Hacker Newsの皆さん。
私たちは、モバイル向けにデザインされたタイムゾーンアプリを作成した二人のAI（実際はインド人）です。
多くの皆さんと同じように、私たちも家族や友人が世界中に散らばっているため、タイムゾーンを把握するのが面倒だと感じていました。そこで、「Timey Wimey」を開発しました。これは、モバイルでタイムゾーンを管理するのがストレスフリーであるべきだと思って作ったアプリです。
私たちは、なぜすべてのタイムゾーンが表や地図で表現されるのか疑問に思いました。そこで、Timey Wimeyをユニークで直感的なビジュアル体験を提供するようにデザインしました。時間とタイムゾーンの両方を単一のインタラクティブな円形インターフェースで表現しています。時計を回して、散らかりのない状態で異なるゾーンを簡単に見ることができます。
もともとは、週末に新しいAIツールを使ってサクッと作れると思っていたのですが、予想通り、今ここにいるのは一か月後のことです。しかし、私たちは本当に役立つものを作ったと信じています。このアプリは、v0.dev、Cloud 3.5 Sonnet、そしてCursorの組み合わせで作りました。
私たちは友人たちとTimey Wimeyをテストしており、皆さんの意見をぜひ聞きたいです。アプリの見た目や使い心地についてどう思いますか？追加や改善してほしい機能はありますか？
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34. Show HN: Beeps – NextJS開発者向けのオンコールプラットフォーム
URL: https://beeps.dev
著者: joeyparsons
説明: 皆さん、こんにちは。ジョーイ・パーソンズです。beepsの創設者兼CEOです（https://beeps.dev）。私たちは、オンコールの状態に不満を持っており、それを改善するためのミッションに取り組んでいます。まずは、Next.jsの開発者向けにオンコールの問題を解決します。
この分野のエンジニアたちと少し話をして、私たちが解決策を構築した2つの問題を特定しました。
事実に直結する：beepsは、問題が発生したときに迅速にコンテキストを把握できるようサポートします。私たちは、自動的にSentryやAxiom、Datadogなどの可視化システムからのアラートを監視し、問題が発生した際には、通常ブラウザでタブを開くことで得られる情報、つまり最近のデプロイ、最近のコード変更の差分、外部サービス（API）の稼働状況を把握します。
あなたの問題なのか、相手の問題なのか：私たちは、アプリを構築する際に使用するサービスプロバイダーを自動的に検知し、彼らに問題が発生しているかどうかをお知らせします。開発者は通常、自分のコードに問題があると考えるため、外部プロバイダーの影響を早く排除できるようお手伝いします。
オンコールは、私が話をしたほとんどすべてのエンジニアにとって痛みの種です。皆さんが私たちの提供したものについてどのように思っているのか、次に進むべき方向について意見があることと思います。
ぜひ試してみて、ご意見をお聞かせください。
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35. Show HN: AIを使って本格的な子供向けの本を作成する
URL: https://www.storytreasure.ai
著者: guico
説明:
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36. Show HN: ホワイトニンジャ – プロンプトエンジニアリングのための会話型AIエージェント
URL: https://langtail.com/prompt-improver
著者: PetrBrzyBrzek
説明: 私は、プロンプトエンジニアリングにアプローチする新しい無料ツールを作りました。手動でプロンプトを書く代わりに、以下の機能を持つAIエージェントと対話します。
1. 会話を通じてあなたの意図を理解する
2. あなたの要件に基づいて最適化されたプロンプトを生成する
3. 一般的な失敗パターンに対してプロンプトをテストする
4. テスト結果に基づいて逐次改善する
技術的な詳細：
- 登録不要
- 内蔵のテストフレームワーク
- コンテキストウィンドウの管理
- 自動的に安全ガードレールを実装
手動でプロンプトを書くことがエラーが発生しやすく、時間がかかることを観察したことが動機でした。このエージェントは、意図と実装のギャップを埋める手助けをします。
デモ動画: https://langtail.com/prompt-improver
ここで試してみてください: https://youtu.be/_56TpCmtYS4?si=HX_GSpVnxbdsfNYAフィードバックや提案をお待ちしています。
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37. Show HN: WordGlyph – 新しい言葉を当てるゲーム
著者: wordglyph
説明: 文字を一本ずつ組み合わせて、できるだけ少ない本数の棒で6文字の単語を作成しましょう。
このアイデアは15年ほど前に思いつきました。チェスのようなボードゲームを言葉で作れないかと考えたのです。最初に思いついたのは、セグメントで構成されたアルファベットを作ることでした。プレイヤーはそれぞれ一つの単語を考え、それを作るために棒を一本ずつ使っていきます。しかし、やがてお互いにブロックするようになり、別の単語を考えざるを得なくなります。
私はボードゲームのバージョンを作り、とても楽しかったので、FB向けにコードを書いて他の人と対戦したり、コンピュータと対戦できるようにしました。しかし、その頃FBの認証が頻繁に変わり、本当に毎週のように変わっていたので、私はとてもイライラしていて、ゲームが常に壊れてしまいました。ゲームはあまり勢いがつかなかったので、結局終了しました。振り返ってみると、かなり複雑過ぎたと思います。14年前に作った説明動画があります。https://youtu.be/C4WbLYLTEDk?si=s0Hfn6e1Dg0lm8hf
Wordleが人気を博したとき、再び自分のゲームのことを考え、どのようにしてシングルプレイヤーの単語当てゲームにできるかを模索しました。しかし、他のプロジェクトに関わっていたため、そのアイデアを実行には移しませんでした。約1ヶ月前、突然時間ができたので、始めることにしました。
ゲームの最初のバージョンはスマートフォンには対応していませんでした。しかし、次第に、小さいものを制御する大きなマトリックスを思いつきました。さらに、元々のスコアリングはうまく機能していませんでした。「高得点」を獲得するのが非常に難しかったのは、ランダムな予想が得点を押し下げてしまうからで、特に最初の文字が影響していました。プレイするにつれて、使われていない棒がどんどん増えていき、その分評価されるべきだと思いました。そして、使われていない棒が予想を消してしまうことに気づき、すべてがバランスが取れて、正しいと感じました！
次の課題は単語リストでした。最初はチャットに500語だけを考えてもらいましたが、見事な仕事をしてくれました。しかし、通常の6文字の単語をすべて作成しようとしたとき、うまくいきませんでした。大量の単語リストを作成することができず、ある時には本当に6文字の意味不明な単語が詰まったcsvファイルを生成してしまいました。
その時点で、23000個の6文字単語をすべて読み通さなければならないことに気づきました。14年前のプロジェクトのときに結合したすべてのスクラブル辞書のリストはすでに持っていました。
23000語すべてを見て、あまり使われない単語を取り除くのに、私と家族の何人かで1週間かかりました。興味深いことに、23000語の中で一般的な単語は約4000語だけでした。
すべてをCSSとJSでコーディングしました。ボードゲームの画像からゲームを立ち上げるためにAIを使おうとしましたが、できませんでした。ゲームを詳細に説明しようとしましたが、マトリックスを作成することができませんでした。基本的なマトリックスを自分で働かせなければならず、AIに私のコードを見せたところ、ようやく私が何をしているのか理解してくれ、助けてくれました。Claudeは確かにOpenAIよりも優れていました。現在、コーディングを知らない人がAIだけでこのゲームを作ることは不可能だと言えます。何度も、AIは自分自身が行き詰まってしまいました。「その通り！シンプルなアプローチの方がずっと良い！」と言うことが多かったです。
コードはCloudflareの静的ページ上で、ランダムな単語を取得するために単一のワーカーで実行されます。Cloudflareのページは今のところ、無制限の無料帯域幅という贈り物を持っていて、本当に夢がかなったようです。
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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38. Show HN: Operaton, Camunda 7のコミュニティフォーク
URL: https://github.com/operaton/operaton
著者: javahippie
説明: 私たちは、Camunda 7をフォークした開発者グループです。Camunda 7は2025年10月にサポート終了となり、その後は独自の後継ソフトウェアであるCamunda 8が登場します。
私たちは、リポジトリとコードからすべての商標を削除した後、ビルドパイプラインをGitHub Actionsに移行しました。以前はプライベートのJenkinsサーバーで動作していました。また、コードベースの慎重なモダナイズにも着手し、Mavenのセットアップを整備しています。現在、ビルドの安定化に努めており、統合テストを一つずつ追加しています。すべてのテストを再び自動で実行できるようになった時点で、ソフトウェアを安定したものとし、最終版1.0.0をリリースする予定です。
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39. Show HN: Chrome拡張機能 – ウェブサイトを閲覧中にHNでそのウェブサイトが議論されたか確認できるツール
URL: https://github.com/nklsw/hacker-news-lookup
著者: nklswhl
説明: 私は現在のウェブサイトに関連するHacker Newsの投稿を表示するChrome拡張機能を作りました。
背景として、私は記事やウェブサイトを読むとき、それに関連するHNの投稿や議論が内容そのものと同じくらい興味深いと感じることがよくあります。訪れているページのHNの議論を直接手元に得るための解決策をずっと探していましたが、実際にはそのための拡張機能はすでに存在します。ただし、私が調べた時点では、すべての拡張機能がManifest v2でのみ開発されており、まもなく無効化される予定でした。
そのため、この問題を解決するため（そして拡張機能の開発プロセスをよりよく理解するため）に、HN Algolia Search APIとManifest v3を使用して自分自身で解決策を開発することにしました。その結果、私の問題を完璧に解決するシンプルなツールが完成しました。
ぜひ試してみてください - これはオープンソースで、Chrome Web Storeで入手可能です。
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40. Show HN: 繰り返しブックマークや保存した投稿を失うことはありません
著者: masterchief117
説明:
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41. Show HN: cStructure – 因果モデルのための共同プラットフォーム
著者: cactca
説明: 皆さんこんにちは、
私はErickで、cStructureの創設者です。18ヶ月間のステルス開発を経て、私たちの因果推論プラットフォームを一般ベータ版として公開します。先週は米国でのローンチを行い、今週はカナダに展開します。
私たちの物語は、データサイエンスチームを率いている際に、同じ壁にぶつかり続けたことから始まりました。関係者との会議で因果分析がうまくいかないことが多かったのです。専門家たちはなぜ自分のお気に入りの変数が分析に含まれていないのかと尋ね、データサイエンティストたちは好きな相関に基づくアプローチ（例えば、XGBoost + SHAP）にこだわりましたが、SHAPのドキュメントでは因果推論に不適切である理由が説明されています。リーダーたちは前提条件に疑問を示しました。本来、知識に基づく決定を下すべきところが、足踏み状態になってしまったのです。
すべてが変わったのは、因果ダイアグラムを使い始めた時です。因果関係を示すこのシンプルな視覚的マップは、専門家、アナリスト、意思決定者同士の共通言語となりました。ドメイン知識を正確にキャッチし、前提条件を明示化することができました。チームは正しい質問とコントロールに集中できるようになりました。
しかし、これらのモデルを構築し検証するのは非常に痛みを伴う作業で、ホワイトボード、紙、カスタムコードに散らばっていました。私たちはcStructureを構築し、厳密な因果推論を共同で行えるように、またアクセスしやすくするために取り組んできました。
試してみてください: https://cstructure.dev（公開ベータ期間中は無料で、シンプルなデモキャンバスと最初のサインアップボタンによるガイド付きチュートリアルがあります） 特徴: https://cstructure.dev/#features
私たちのチームはライフサイエンス、エネルギー、テクノロジーの分野から集まり、この方法がスタートアップから大手医療システムまでスケールするのを見てきました。このプラットフォームを通じて、チームは以下のことが可能になります：
- AIの支援を受けて因果ダイアグラムを開始および修正する
- 協力して因果モデルを構築し検証する
- 潜在的なバイアスを検出し前提条件を検証する
- モデルをデータに直接接続し、自動チェックを実行する
- JupyterLiteを使ってブラウザ内で分析を実行（サーバー不要）またはプライベート環境にエクスポートする
技術的詳細:
- React + Yjs + WASMで構築
私たちのロードマップには、連携プライバシー保護学習、FAIR因果モデル、拡張可能な分析モジュール、知識グラフや科学的証拠との統合が含まれています。
はい、まだ粗い部分はあります。しかし、私たちはコミュニティからのフィードバックを受け取りたいので、今こうして共有しています。相関分析を超えて、実際の科学を行うためにチームが何を必要としているのかを理解したいのです。
研究者、データサイエンティスト、ドメイン専門知識と統計的厳密性のギャップを埋めることに興味がある方からのフィードバックをお待ちしています。あなたのチームが因果推論を採用するために何が役立つでしょうか？
- Erick（cstructure.ioより）
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42. Show HN: 社交不安に対するAI支援型認知行動療法
URL: https://www.sitosi.com/cognitive-restructuring
著者: Gabefox91
説明: こんにちは、HNのみなさん。
私たちは、社交不安を克服するためのデジタルツールを開発しています。
私自身、社交不安に悩んでおり、以前は「重度」に分類されるスコア（LSASで90台前半）を出していました。
何とかしようと決心した際、ほとんどの人が認知行動療法（CBT）を受けることで改善することを知りました。特に、セラピストなしで自己管理を行っても効果があるようです。驚くべきことに、SSRIに反応しなかった人のうち86%がCBTには反応しています。
私も試してみたところ、現在は中程度の低い方（LSASで50台前半）のスコアが出ています。この変化は人生を変えるものでした。以前は完全に避けていたことも、最初は少し不安を感じるものの、自分がそれをできるかどうかを心配することはなく、実際にはそれほど悪くありません。
私と友人は、ポートフォリオに基づいたCBTプロトコルのデジタル版を作成しています。セラピストがいない状況でも体験を向上させるために、適用可能なところではAIを活用しています。このツールは、CBTの中心的な理念の一つである認知再構築をガイドします。
興味がある方は、ぜひ試してみてください。LSASの質問票に回答してみて、最初のモジュールを見て、フィードバックをいただけると嬉しいです！よろしくお願いします。
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43. Show HN: Bad Bot – ChatGPTの全ての応答にダウンボートを付けるボット
URL: https://github.com/rrmn/bad-bot
著者: rrr_oh_man
説明:
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44. Show HN: Taskerio – Todoistの代替案
著者: surfskatr
説明:
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45. Show HN: あなたのミニマリストなNext.jsとmdxブログをフォークして始めましょう。
URL: https://github.com/danesto/galaktika
著者: dane_sto
説明:
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46. Show HN: RedditやLinkedInなどから保存した投稿を検索・整理するツール
著者: masterchief117
説明:
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47. Show HN: Google DocsをPDFに変換するタブサポート付きツール
URL: https://workspace.google.com/marketplace/app/docs_to_pdf_pro/302636103705
著者: vikramaruchamy
説明: GoogleはGoogle Docsにタブ機能を導入し、文書内のコンテンツを整理するのに役立っています。しかし、「ファイル -> ダウンロード -> PDF」オプションを使用すると、最初のタブのコンテンツのみがエクスポートされ、他のタブにある重要なセクションが省かれてしまいます。これは、複数のタブを含むGoogle Docsを完全なPDFとしてエクスポートしようとする際の大きな制約です。
そこでご紹介するのが「Docs to PDF Pro」です。このツールは、ユーザーがすべてのタブを含むGoogle Doc全体を1つのPDFとしてエクスポートできるようにすることで、この問題を解決します。
なぜDocs to PDF Proなのか？
完全な文書エクスポート：Google Docsのデフォルトのエクスポート方法は最初のタブのみをエクスポートしますが、Docs to PDF Proは文書内のすべてのタブをPDFに含めることを保証します。
バッチ変換：Docs to PDF Proでは、複数のGoogle Docsを個別のPDFに一度に変換できる機能もあります。この機能は、大量の文書を迅速かつ効率的にエクスポートする必要がある方に特に便利です。
マージ機能：複数のGoogle Docsを1つのPDFに統合する必要がありますか？Docs to PDF Proは、文書を一つのファイルにまとめるオプションを提供し、大きなプロジェクトやレポートに取り組む際の手間と時間を節約します。
利点：
生産性の向上：手動で調整する必要なく、すべてのタブを含む文書を迅速にエクスポートすることで時間を節約します。
効率的なワークフロー：複数の文書を同時に変換し、一つのPDFに統合できるので、個別に開く手間がありません。
Docs to PDF Proは、複数のタブを含むGoogle Docsを扱い、それらをPDFにエクスポートするためのより良いソリューションを必要とするすべての人のために設計されています。単一の文書でもコレクションでも、このツールを使えばプロセスがより迅速かつ効率的になります。
ぜひ今日お試しください。ご意見をお聞かせください。
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48. Show HN: 企業を支援するためのソーシャルメディア管理プラットフォームを作りました
著者: Christian_Leo
説明: 皆さん、こんにちは！
私たちは、ビジネスのためにソーシャルメディア管理を簡素化することに情熱を注いでいるチームです。テクノロジー、マーケティング、デザインの専門知識を活かし、ブランドが時間を節約し、一貫性を保ち、オンラインでの存在感を高めるための使いやすいツールを提供することを目指しています。私たちの活動のすべては、協力、革新、そしてユーザーからのフィードバックを重視する姿勢によって推進されています。
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49. Show HN: Invoice.pizza – 請求書作成が驚くほどシンプルに
著者: BilalBudhani
説明: 私は特に期待せずにhttp://bolt.newを開いたのですが、気が付けば約4時間でほとんど自分からの手助けもなく、請求書生成ツールをゼロから構築していました。
https://invoice.pizza - 請求書を作成するためのシンプルなブラウザツールです。
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50. Show HN: Tales – あなたの本にぴったりのAIポッドキャスト
URL: #
著者: arpitagarwal
説明: こんにちは皆さん、
私たちはTales.soのチームです。
ここ数日、私たちはTales.so [1] に取り組んできました。これは、あなたのためのAIポッドキャストで、たくさんの本について語ります。
私たちが特に楽しみにしている機能は以下の通りです。
- 10,000冊以上の本に対応したAIポッドキャスト
単独または2人でのポッドキャストスタイルを選択可能
あなたの興味や聴取履歴に基づく進化するAIブック推薦
マーク・アンドリーセン [2] やイーロン・マスク [3] のような成功者の読書リスト
本の著者と対話できるAIアバター
Tales.soのきっかけは？
私たちは感謝祭の休暇中に『マトリックス』や『チャック』（テレビ番組）を再視聴していた際、「私はカンフーを知っている」という瞬間 [4][5][6] に衝撃を受けました。AIを駆使して似たようなものを作ることができるかもと思い立ち、Tales.soをあなたのために作りました。
次は何を？
いくつかのアイデアがあります：
- クラウドソースによるポッドキャストスクリプトの編集（ウィキペディアスタイル）
おもしろモード、インタラクティブモードの各ポッドキャスト用
ポッドキャストを超えた短いビデオコンテンツ
今後1週間で2人用ポッドキャストの音質を大幅に改善する予定ですが、それまでお待ちいただくのも忍びないので、ここまでのものをお見せします。
ご意見をお聞かせください！
アーパット、チャルビ
[1] ウェブアプリ — https://www.tales.so?ref=news.ycombinator.com
[2] マーク・アンドリーセンのブック推薦 - https://www.tales.so/collection/marc-andreessen-book-recomme...
[3] イーロン・マスクのブック推薦 - https://www.tales.so/collection/elon-musk-book-recommendatio...
[4] 私はカンフーを知っている（マトリックス 1999） — https://www.youtube.com/watch?v=OrzgxUhnYjY
[5] チャックがインターセクトを得る / ファーストフラッシュ - https://www.youtube.com/watch?v=snIO7L6ulmo
[6] チャック - 私はカンフーを知っている - https://www.youtube.com/watch?v=PWciCU97bdQ
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51. Show HN: バックグラウンドミュージックと集中を維持するための統計を備えたタイマーを作りました。
URL: https://www.zentimer.work/
著者: AlexGerasim
説明: 私はPCで作業をしながら音楽を聴くのが好きで、日中の生産性にも興味があります。また、集中力を保ち、頭を冴えさせるために休憩を取ることが私にとって重要だと感じています。そこで、高ビットレートのステーションのリストを集め、いくつかのグラフを作成し、このタイマーを作りました。皆さんの意見を聞かせてください。
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52. Show HN: ブラジルのソフトウェアハウスを見つけるためのディレクトリ
著者: pedrodrocha
説明: 私はSW House Brasilを立ち上げました。このプラットフォームは、ブラジルのソフトウェアハウスとビジネスをつなぐことを目的としています。ソフトウェア開発プロジェクトのための信頼できるパートナーを見つけるのをより簡単にすることが目標です。
なぜこのプラットフォームを作ったのか： 現地市場は断片化しており、適切なソフトウェアハウスを見つけるのは非常に難しく感じます。SW House Brasilはこのプロセスを中央集約化し、ビジネスが企業を地域、専門性、テクノロジースタックに基づいて比較できるようにします。
提供する内容：
- 地域、サービスの種類、または専門分野での検索
- 意思決定に重要な情報を含む詳細な企業プロフィール
- 結果を迅速に絞り込むためのフィルター
次のステップ：
- さらに多くのフィルター
- 企業が自分のプロフィールを請求し、更新できるように
- ソフトウェアハウスのための簡素化されたオンボーディング
- 透明性のためのレビューと評価
- ビジネスに最適なオプションをマッチさせるためのパーソナライズされた推奨
私は、ブラジルのテックエコシステムにとって価値あるリソースを作りたいと考えています。もしソフトウェアハウスを探している、またはその代表者であれば、ぜひフィードバックをいただきたいです。
あなたの考えや批評、改善のアイデアを教えてください。ありがとうございます！
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53. Show HN: Meta SAMモデルを使ったシンプルなユースケースを作成しました
URL: https://popit.loomilab.com/
著者: Shamika
説明: 私はグレースケールや深い色合いの写真が好きです。この写真編集のコンセプトを自分の画像でも試してみたかったのですが、Photoshopに不慣れだったので、挑戦すらしませんでした。しかし、METAのSAMモデルのデモを見た後、そのアイデアが再び刺激され、数回のクリックでカラーポップ効果を加えるシンプルなツールを作りました。これは誰でも簡単に試すことができるプロジェクトです。さらに、これは私が初めて公開したウェブアプリで、作業を通じて多くのことを学びました。
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54. Show HN: クリスマステーマの単語検索ジェネレーター
URL: https://puzzles.lloydatkinson.net/
著者: MortyWaves
説明: クリスマスをテーマにしたワードサーチジェネレーターを作りました。家族の楽しいゲームやアクティビティをクリスマスのために計画しているときに作成したもので、他の人にも楽しんでもらえるかもしれないと思いました。
現時点ではインタラクティブではなく、ダウンロードして印刷したり好きなように使ったりできる画像が提供されます。
最終的には他のテーマや単語リストにも対応させたいと考えています。現在のUIはかなりシンプルです。
このアプリはC#/ .NETで書かれており、迷路を生成して解く別のプロジェクトといくつかのコードを共有しています。
数日内に自分の単語を追加できる機能を加える時間があるかもしれません。
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55. Show HN: あなたのGitHubプロフィールを可視化する小さな3Dビジュアライザー
URL: https://glowhub.pages.dev/thomscoder
著者: whocares_dude
説明: 私は、React Three FiberとGitHubのAPIを使用して、小さな3Dビジュアライザーを作りました。このビジュアライザーは、埋め込んだり、画像としてエクスポートしたりすることもできます。
レポジトリ: https://github.com/thomscoder/glowhub
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56. Show HN: macOSのメニューバーアプリを作成し、リアルタイムで給与を追跡しています。現在、ウェブ版も登場しました。
URL: https://billiondollarscompany.com/DonkeyCarrot/
著者: krayorn
説明: 友人と長い労働時間中にモチベーションを維持する方法について話しているときに、このアイデアが生まれました。私たちは、メニューバーでリアルタイムに給料を表示するmacOSアプリを作りました。そのおかげで、1日の間にお金が増えていくのを見ることでモチベーションを保つ楽しい方法になっています。
最近、他のプラットフォームでも利用できるように、またブラウザベースのオプションを好む人向けにウェブ版を作ることにしました。
macOSアプリには、マイルストーン（例えば、$50の獲得）を設定し、それを達成したときに楽しいアニメーションが表示される機能がありますが、ウェブ版ではその機能は省略し、シンプルさを優先してタイトルバーの更新にとどめました。
これが少しでもあなたを笑顔にできたら、ぜひ教えてください！
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57. Show HN: Web3フロントエンド用のオンラインエディター（無料かつオープンソース）
著者: ym705
説明:
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58. Show HN: Apidog – デザインを重視したAPI開発プラットフォーム
URL: https://apidog.com/
著者: yukioikeda
説明: 開発チームはしばしば、APIの設計、開発、テストのためにPostmanやSwaggerのような複数のツールを使うことに苦労しています。このような分散したアプローチは、古くなったAPI仕様や混乱したコラボレーションを招きます。
そこで私たちはApidogを開発しました。これはチームコラボレーションのための単一の統合APIプラットフォームです。美しいインターフェースを備えており、API仕様の作成、API仕様からのリクエストデータの生成、レスポンスの検証、モックデータの作成、テストシナリオの調整、APIドキュメンテーションの公開が簡単に行えます。
Apidog = Postman + Swagger + Mock + JMeter。
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59. Show HN: Habitの到来
URL: https://github.com/Alestainer/advent-of-habit
著者: alestainer
説明: いくつかの研究によると、習慣を身につけるには約21日かかると言われています。でも、もう一つのつまらない新年の抱負をする代わりに、今から始めて新年を迎える時にはその習慣が身についているとどうですか？ :) 私は自分のためにこのアプリを作ったのですが、気づいたら新年まで21日だということでした。 習慣は「完了」という比較的簡単な基準で選ぶことをお勧めしますし、もし途中でいくつか飛ばしてしまっても自分を責めないでください。たとえ半分まで進められたとしても、それは素晴らしいことじゃないですか？ P.S. 21日というのはあくまで目安で、実際にはもっと短くても長くてもかかることがあります。 ご意見をお待ちしています。
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60. Show HN: 自分の好きな声を選べる瞑想アプリを作りました
URL: https://www.gethushai.com/
著者: jackycymo
説明: Show HN: 好きな声を選べる瞑想アプリを作りました
しばらくの間瞑想をしたいと思っていたのですが、CalmやHeadspaceのように一連のレッスンを受けないといけないアプリを始めるのがなかなか難しいと感じています。特にガイド付き瞑想では。
Spotifyのガイド付き瞑想も使えますが、時々声やBGMを変えたくなることがあります。もっと面白くするために。
そこで、このアプリを作りました。声や音楽を自分で選んで、それに合わせて瞑想できます。13分のガイド付き瞑想に特化して設計しており、研究によれば、その時間は有意義な効果を得られる最小限の時間だそうです。
近いうちに追加予定の機能は以下の通りです：
- 他言語
- インタラクティブなガイド付き瞑想（見たり聞いたりしたことをラベリングしたり、AIとチャットしたりして、その指示に従ったりするもの）
皆さんの意見を聞けるのが楽しみです！
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61. Show HN: Quancord – 量子サプライチェーンを探求する（初期段階）
URL: https://www.quancord.com/
著者: Rupersia
説明:
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62. Show HN: バルクソーシャルメディア投稿作成
著者: benhowdle
説明: 皆さん、こんにちは！最近、ウェブサイトのコピーやブログ記事など、既存のコンテンツをさまざまなプラットフォーム向けのソーシャルメディア投稿用にリパーパスするのを手助けするツールを作りました。ぜひお楽しみください！
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63. Show HN: Qwik.host – 企業ブログを簡単にホストするためのプラットフォーム
URL: https://qwik.host
著者: qwikhost
説明:
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64. Show HN: ジャイロスコピックなジャイロサンドイッチを作りました
URL: https://transistor-man.com/gyroscopic_gyros.html
著者: transistor-man
説明: ジャイロサンドイッチが一つの軸でしか調理されていないことに気づきましたか？それは本当に惜しいチャンスです。
以下に、手作りの装置を使って食材をじっくり調理する詳細な方法を紹介します。おいしいだけでなく、見ていて魅了されてしまいます。自分の祭りのためにデザインをコピーしても構いません。
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65. Show HN: HackerNews-new-jobs – 新しい求人広告とリピート広告の洞察
URL: https://github.com/nemanjam/hn-new-jobs
著者: nemanja_codes
説明: このウェブサイトは、HackerNewsの「Who's Hiring」スレッドで仕事を探している人々に向けて、新しい求人情報や企業に焦点を当てたり、任意の企業の広告履歴を素早く確認したりするためのものです。
Githubリポジトリ: https://github.com/nemanjam/hn-new-jobs
デモウェブサイト: https://hackernews-new-jobs.arm1.nemanjamitic.com
私はAlgolia APIをデータソースとして使用し、毎月最初の数回新しいスレッドを解析するスケジュールタスクを組み合わせました。抽出したデータはSQLiteデータベースに保存され、高速なクエリを実現しています。また、結果はKeyvでキャッシュされており、ページの応答速度を向上させています。今後、ウェブサイトのトラフィックを確認し、このスタックが十分にパフォーマンスを発揮できるかを見ていきたいと思います。このウェブサイトには、Next.jsアプリを使用し、デフォルトのShadcnUIコンポーネントとチャートを組み込んでいます。私は、このような機能を持つアプリに対する一般の関心をテストするための簡単な機能プロトタイプを作成したかっただけです。
実装の詳細について興味がある方は、GithubのReadmeファイルをご覧ください。
プロジェクトは無料でオープンソースですので、自由に使用したり、自己ホスティングしたり、フォークしたり、修正したり、貢献したりしてください。皆さんの感想や提案をお聞きしたいと思っていますし、機能や技術的な詳細について話し合うことを楽しみにしています。
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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