Show HN 今日のトップ：2025-01-15の注目の開発者プロジェクト
SagaSu777 2025-01-16

2025-01-15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

今日の最热产品亮点

  • 製品名称: IndieScanner - LLMを使用したReddit分析ツール
  • 亮点: AIを活用してRedditのディスカッションを分析し、製品アイデアを効率的に発見。ユーザーの実際のニーズに基づいた製品開発をサポート。

快速摘要

  • 最热类别: AI/機械学習アプリケーション
  • 点赞最多的关键词: AI、自動化、生産性
  • 最受欢迎的产品: "インディメーカー向けのフェアな代替品" (197点)

技术趋势

  • LLM/AI活用
  • 自動化ツール
  • オープンソースソリューション
  • クラウドサービス
  • データ分析

项目分布

  • AI/ML関連: 35%
  • 開発者ツール: 25%
  • 生産性アプリ: 20%
  • ウェブサービス: 15%
  • その他: 5%

趋势洞察

  • AIの実用的な応用が増加傾向。特にLLMを活用した自動化ツールが注目を集めている
  • オープンソースプロジェクトが活発化
  • ユーザー体験の向上に焦点を当てた製品開発が主流
  • データ分析・可視化ツールへの需要が高まっている
  • プライバシーとセキュリティを重視したソリューションが求められている

今日の注目トップ10製品

Top 1. インディー制作者のために作られた、公平な代替手段、Product Huntの登場です。（いいね数：197、コメント数：75）

Top 2. マルチメディアをさまざまなプラットフォームから簡単に保存できるツールを作成しました！（いいね数：68、コメント数：34）

Top 3. Anyshift.ioは、Terraformを利用した「スーパープラン」を提供し、効率的なインフラ管理を実現します。シームレスなデプロイと強力な自動化機能で、あなたのプロジェクトを次のレベルに引き上げましょう。（いいね数：31、コメント数：39）

Top 4. SOC-2 OSS より良いコンプライアンスツールを求めるあなたへ。私たちと一緒に、業界を変えるオープンソースソリューションを開発しましょう。（いいね数：29、コメント数：0）

Top 5. 頻繁に動いて、アクティブに！45分ごとに1分間のエクササイズを取り入れよう。（いいね数：16、コメント数：11）

Top 6. 開発中の共通Lisp実装 - HNでの注目プロジェクト。（いいね数：15、コメント数：7）

Top 7. オープンソースの合成データ生成ライブラリ「Curator」は、データサイエンスや機械学習のプロジェクトに最適です。ユーザーが簡単に高品質な合成データを生成できるように設計されており、データのプライバシーやセキュリティを保ちながら、モデルのトレーニングやテストを効果的に支援します。（いいね数：13、コメント数：6）

Top 8. 歴史的出来事を基にした地理クイズゲーム！プレイヤーは歴史を旅し、重要なイベントの場所を特定する.challengeを楽しむことで、知識を深めながら楽しむことができます。（いいね数：11、コメント数：2）

Top 9. QwQ-32B APIs：驚異的理論推理能力，成本僅為1%。（いいね数：10、コメント数：2）

Top 10. ComfyUIのワークフローをウェブアプリやAPIに変換するツール。シンプルな操作で、手軽にシステム構築が可能。開発者やデザイナーに最適です。（いいね数：3、コメント数：6）

1. Show HN: 私はインディメーカー向けのフェアな代替品をProduct Huntのために作りました。

URL: #

著者: lakshikag

説明: 私は多くの方と同様に、インディメーカーです。数ヶ月前、私は大手プラットフォームの一つで製品を発売しましたが、…何も起こりませんでした。数時間のうちに他の数十件のローンチに埋もれてしまいました。あれだけの労力、あれだけの期待が、一瞬で消えてしまいました。誰もそれを見てもいませんでした。

それは痛かったです。私は怒ってはいませんでした、まぁ少しは怒っていたかもしれませんが、主にただ無視されている気持ちでした。実際、私のようなインディメーカーには、目立つために戦うための大きなチームや予算がありません。本当に必要なのは、誠実なサポートとつながりなのです。素晴らしいアイデアが影に隠れてしまって、注目されないのはどれだけあるのだろうと考えずにはいられませんでした。

そこで、私は異なる何かを作ることに決めました： https://itslaunched.com

ここでのアイデアは：

• 1日に最大10件のローンチ。毎日のローンチ数を制限することで、各製品がスポットライトを浴びる瞬間を確保します。

• ユーザー1人あたり1日2票。これは人気投票ではありません。2票しかないので、人々は本当に支援したい製品について考えなければなりません。量より質です。

• 「アンダーレーダー」機能。これが私のお気に入りです。もし製品がローンチ当日にあまり支持されなかった場合、翌日に再度輝くチャンスを得られます。成功の障害はタイミングだけではないからです。

バッジ、コメント、ストリークなどもっとありますが、根本的な部分はシンプルです：インディメーカーに公平なチャンスを提供することです。

私はこれを作ったのは、すべての製品が見られるべきだと信じているからです。特に、自分の心を込めて何かを作っているソロメーカーや小さなチームの製品です。そして、私はこれをProduct Huntと競うために作ったわけではありません。私はインディメーカーにふさわしいプラットフォームを提供するために作りました。そのプラットフォームでは、彼らの創造性が真に注目されるのです。

これが興味深いと思ったら、ぜひあなたの意見を聞かせてください。私はまだフィードバックをもとに日々調整・改善を続けています。

あなたの考えを教えてください。また、自分が誇りに思う製品があれば、それを輝かせるのを見てみたいです。

人気: 197 点数 | 75 件のコメント

2. Show HN: さまざまなプラットフォームからマルチメディアを保存するツールを作成しました。

Show HN: さまざまなプラットフォームからマルチメディアを保存するツールを作成しました。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.saveplays.com/

著者: sanusihassan

説明: 私の目標は、あなたを煩わせない無料のメディアダウンローダーを作ることです。親しみやすく、効率的で、ペイウォールなどは一切ありません。

私はここ約3週間その作業に取り組んでいます。まだ完璧ではありませんが、動作していますし、共有できることを本当に楽しみにしています。

人気: 68 点数 | 34 件のコメント

3. Show HN: Anyshift.io – Terraform "スーパープラン"

Show HN: Anyshift.io – Terraform "スーパープラン" - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://app.anyshift.io/

著者: fasten

説明: こんにちは、Hacker News！私たちはAnyshift.ioのRoxane、Julien、Pierre、Mawen、Stephaneです。私たちは、Terraformの複雑な依存関係（ハードコーディングされた値、複雑なモジュール、シャドウITなど）を検出し、潜在的な壊れやすさをフラグし、変更のためのTerraform「スーパープラン」を提供するGitHubアプリ（およびプラットフォーム）を構築しています。 そのために、Neo4jを使用してあなたのインフラストラクチャのデジタルツインを作成・維持します。

- 2分のデモ : https://app.guideflow.com/player/dkd2en3t9r

  • 今すぐ試してみてください: https://app.anyshift.io/（5分設定）。

    私たちは、IaC/Terraformの扱いが複雑で不透明であることを体験しました。Terraformの「プラン」はナビゲートが難しく、絡み合った依存関係はエラーを引き起こしやすいです：セキュリティグループ、ファイアウォールルール、サブネットCIDR範囲の一つの単純な変更が、破壊的な変更の連鎖的な影響をもたらす可能性があります。

    私は、Terraformの初期の頃からこれらの問題に生産環境で対処してきました。2016年には、Infrastructure-as-codeについての本を書き、その経験に基づいてdriftctlを作成しました（これはSnykに買収されたオープンソースツールです）。

    私たちのチームは、複雑な依存関係の問題が未解決であり、AI生成コードの影響でこの問題が爆発的に増えると信じているため、Anyshiftを構築しています（より多くのレガシー、低い所有意識）。既存のツール（Terraform Cloud/Stacks、Terragruntなど）とは異なり、Anyshiftは実際の環境を参照するグラフベースのアプローチを使用して、隠れた相互リンクされた変更を明らかにします。

    例えば、サブネットを変更すると、ENIがIPアドレスを切り替え、EC2の再構成が引き起こされ、DNS参照レコードが壊れることがあります。私たちのGitHubアプリはこれらの隠れた問題を特定し、私たちのプラットフォームは管理されていない「シャドウIT」を明らかにし、Terraformコード内で定義されている正確な場所を見つけるために任意のクラウドリソースを検索できるようにします。

    そのために、私たちの主な課題の一つは摩擦のないセットアップを実現することでしたので、AWSリソース、Terraformの状態、およびコードをNeo4jグラフデータベースで統合するイベント駆動型の調整システムを作成しました。このインフラの「タイムマシン」は自動的に更新され、各PRに対して（Cypherを介して）クエリを実行して、何が壊れる可能性があるかを確認します。

    それのおかげで、オンボーディングは非常に迅速です（5分）：

  1. GitHubアプリをインストールする
  2. アプリにAWSの読み取り専用アクセスを付与する

    グラフデータベースの選択は、リレーショナルデータベースに比べてスケールの制限を避ける方法でした。私たちはすでに、数社のエンタープライズ顧客が本番環境でこれを運用しており、数十万の関係を線形検索時間でクエリできる能力があります。私たちは、あなたに私たちの無料プランを試していただき、その動作を見ていただくことを願っています。

    私たちはこれを共有できることを楽しみにしており、読んでいただきありがとうございます！ご意見やご質問があれば、こちらか今後のSlackディスカッションでお知らせください。 Roxane、Julien、Pierre、Mawen、Stephaneより！

人気: 31 点数 | 39 件のコメント

4. Show HN: コンプライアンスツールにうんざりしていますか？私たちと一緒にSOC-2 OSSを作りましょう。

Show HN: コンプライアンスツールにうんざりしていますか？私たちと一緒にSOC-2 OSSを作りましょう。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/getprobo/probo

著者: gearnode

説明: こんにちはHN！私たちは、オープンソースのコンプライアンス自動化プラットフォームを構築する第一歩として、SOC 2コントロールのコレクションをオープンソース化しました。Github: https://github.com/getprobo/probo

現在のSOC 2の体験:

1. コンプライアンスソフトウェアにランダムに$10k以上支払う

2. 何がオプションで、どれだけの時間がかかるのかの文脈もなく、数百のタスクが出てくる

3. 外部監査人に支払わなければならないことに気づく

4. チェックボックスだけが残り、セキュリティの向上は得られない

オープンソースが重要だと思う理由:

- あなたのニーズを理解していない営業マンと話すことがない
- テンプレートにお金を払うべきではない
- スクリーンショットをアップロードするのではなく、統合を提供する
- ロックインされない。製品が気に入らなければ離れる
リポジトリをチェックして、スターを付けて、あなたの意見を教えてください！コンプライアンスを単なるチェックボックスの運動として疲れている仲間たちからのフィードバックを楽しみにしています。

人気: 29 点数 | 0 件のコメント

5. Show HN: 頻繁に動く - 45分ごとに1分間の運動でアクティブに保ちましょう

Show HN: 頻繁に動く - 45分ごとに1分間の運動でアクティブに保ちましょう - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://movefrequently.com/

著者: danimirror

説明: 私の友人ミゲルと私は健康管理が大好きです。ですので、私たちは健康的な食事をし、ウエイトリフティングを行っています。しかし、先週、どれだけ運動をしても、長時間座っていることが早死にのリスクファクターであることを学びました。また、私たちは製品を作ることが大好きなので、コンピュータの前にたくさんの時間を費やしています。

最初は、自分たちのために、座りっぱなしの作業習慣を破るためのいくつかの運動を思い出させるツールを作りたいと思っていました。しかし、もっと多くの人が参加でき、みんなで一緒に時々モビリティやストレングスのエクササイズを行う方がずっと楽しいだろうと考えました。

そこで、私たちはhttps://movefrequently.com/を立ち上げました：45分ごとに1分のモビリティとストレングスのエクササイズを行う世界的なイニシアティブです。このツールにはユニバーサルタイマーがあり、利用者全員にシンプルなエクササイズが提示されます。

私たちは金曜日にこれをハックしましたが、人々が気に入ったら、いくつかの改良や機能追加を予定しています。ぜひチェックしてみて、あなたの感想を教えてください。

ソースコードはhttps://github.com/MoveFrequently/movefrequentlyで見つけることができます。

ところで、Show HNが大好きです！

人気: 16 点数 | 11 件のコメント

6. Show HN: 開発中のCommon Lisp実装

Show HN: 開発中のCommon Lisp実装 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://savannah.nongnu.org/projects/alisp/

著者: andreamonaco

説明: 私はこれに数年間取り組んできました。

標準の実装はまだ完了していませんが、私の意見ではブレークポイントやステッピングはかなり良好に機能しています！ ASDFでのシステムロードのサポートも近づいています。

気に入っていただけたら教えてください！ PatreonやLiberapayでのサポートは大変ありがたいです。

人気: 15 点数 | 7 件のコメント

7. Show HN: Curator – 合成データ生成のためのオープンソースライブラリ

Show HN: Curator – 合成データ生成のためのオープンソースライブラリ - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/bespokelabsai/curator

著者: madiator

説明: 合成データの生成は、LLMs / エージェント / RAGパイプラインのトレーニングと評価において重要なステップですが、この周辺のツールはまだ不足しています。そこで、データキュレーションプロセスを効率化するために設計されたオープンソースライブラリ「Curator」を紹介します。

LLMsを促すためのライブラリは多く存在しますが、合成データの生成に関するセマンティクスはプロンプトとは異なります。たとえば、数百万にも及ぶ大量のプロンプトを処理し、一部の失敗を受け入れつつ、複数のプロンプト段階を活用し、人間のフィードバックを取り入れ、検証者やヒューリスティックスを用いて不良データをフィルタリングする必要があります。

Curatorはこれらの課題に対処します：

  1. 複数のAPIプロバイダーやローカルモデルによる効率的なデータ生成をサポート。
  2. 失敗から回復し、以前の出力をキャッシュします。
  3. 構造化された出力を活用して、複雑なデータ生成パイプラインのプログラミングを可能にします。
  4. データ生成をリアルタイムで可視化します。

    さらに、検証者の追加や多様性・データ品質指標の導入、外部ツールを呼び出してデータを生成するなど、より多くの機能を開発中です。私たちはコミュニティが高品質なデータセットを作成し、素晴らしいオーダーメイドモデルをトレーニングする手助けができることを願っています！

人気: 13 点数 | 6 件のコメント

8. Show HN: 歴史的出来事のためのGeoGuessr

Show HN: 歴史的出来事のためのGeoGuessr - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.eggnog.ai/entertimeportal

著者: samplank2

説明: こんにちはHN！

私は過去を想像するのが大好きなので、Time Portalというゲームを作りました。このゲームでは、歴史的な出来事の中に投げ込まれ、その瞬間のAI映像を見ます。あなたの役割は、時間と地図上の位置を推測することです。これはGeoGuessrから大いにインスパイアを受けています。

ビデオはすべてAIで作成されています。これはFlux（画像）、Kling（動画）、mmaudio（音声）のパイプラインです。ビデオは必ずしも歴史的に細部まで正確ではありません。民間伝承の要素を取り入れている場合や、実際の外見に関する最新の学術研究ではなく、一般的な信念からの詳細が含まれていることがあります。

ゲームをもっとインタラクティブにする方法についてたくさん考えています。私にとってGeoGuessrが非常に楽しい理由の一つは、無限に移動でき、常に場所を特定するのに役立つ詳細を見つけられることです。Time Portalにも同じような特性を持たせたいと思っています。近々試してみたいアイデアがいくつかあり、ゲームがもっとインタラクティブで無限に楽しめるものになることを願っています。

人気: 11 点数 | 2 件のコメント

9. Show HN: QwQ-32B APIs – 1%のコストでo1のような推論が可能

URL: #

著者: ozgune

説明: UbicloudはAWSのオープンソースの代替です。本日、オープンソースAIモデルを使用して構築された推論APIを公開しました。QwQ-32B-Previewはそのモデルの一つで、o1に似た推論を1％のコストで提供できます。

QwQはApache 2.0ライセンス[1]の下で提供され、UbicloudはAGPL v3の下で提供されます。私たちは、どこでも動作するクラウドスタック上にオープンモデルを展開しています。これにより、優れた価格/パフォーマンスを提供できます。

精度の観点から、QwQは数学とコーディングの分野で優れた成果を上げています。たとえば、MMLU-ProコンピュータサイエンスLLMベンチマークでは、精度ランキングは次のようになります。Claude-3.5 Sonnet（82.5）、QwQ-32B-Preview（79.1）、GPT 4o 2024-11-20（73.1）。[2]

QwQ（およびLlama 3B / 70B）の評価を開始するには、Ubicloudコンソールにログインしてください：https://console.ubicloud.com/create-account

便利なAIチャットボックスも提供しています。APIエンドポイントの価格は、1Mトークンあたり0.60ドルで、o1の出力トークンの価格の100倍のコストです。また、オープンモデルを使用すると、毎月最初の100万トークンは無料です。これにより、今日からこれらのモデルを評価できます。

## OpenAI o1またはQwQ-32B

数学およびコーディングのベンチマークでは、QwQ-32Bはo1と並び、Claude 3.5 Sonnetを上回ります。定性的なテストでは、o1の方が優れていると感じました。

たとえば、両方のモデルに「間違った方程式に括弧を追加して：1 + 2 * 3 + 4 * 5 + 6 * 7 + 8 * 9 = 479、この方程式を真にするにはどうすればよいか」と尋ねました。[3]

QwQの答えは反復的な推論ステップを示しており、モデルは軽いヒューリスティックを使用して回答を列挙します。o1の答えは、同じ質問に対して反復的な深さ優先（ただし完全な深さ優先ではありません）な試行錯誤のように感じられます。モデルにより難しい質問をしたとき、o1の方が質問を理解し、より複雑な戦略を使えると感じました。[3][4]

最後に、o1の推論の優位性は他の利点とも相乗効果を生み出しました。たとえば、両方のモデルにPythonプログラムの例を書いてもらったところ、o1がより大きなデータセットでトレーニングされており、QwQ-32Bが知らなかったPythonライブラリを認識していることが明らかになりました。さらに、QwQ-32Bは時折英語と中国語を行き来し、私たちがモデルを理解するのが難しくなることがありました。[3]

さて、もしo1にこれらの利点があると考えた場合、なぜQwQ-32B（およびその他のオープンウェイトモデル）についてShow HNを行うのでしょうか？理由は2つあります。

まず、QwQはまだo1と同等であり、Ubicloudでは100倍安く提供されているからです。QwQ-32Bを12台使い、異なる検索戦略でプロンプトを与え、VMを使ってその結果を検証することができます。それでもo1のコストを下回ります。短期的には、これらの従来型のAI検索戦略とAIモデルを組み合わせる方が、「ウルトラAIモデル」を「教える」ことよりも効率的であると感じます。

次に、私たちはオープンソースがコラボレーションと信頼を育むと考えており、それが時間をかけて強力に作用するスーパーパワーであると信じています。私たちは、オープンソースAIがトップクオリティの結果を提供するだけでなく、いくつかの分野で専有モデルを超える未来を見据えています。もしその未来を信じ、インフラストラクチャー側で協力できるパートナーを探しているのであれば、info@ubicloud.comまでご連絡ください！

[1] https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b-preview/

[2] https://huggingface.co/blog/wolfram/llm-comparison-test-2024...

[3] https://github.com/ubicloud/ubicloud/discussions/2608

[4] https://arxiv.org/pdf/2201.11903

人気: 10 点数 | 2 件のコメント

10. Show HN: 任意のComfyUIワークフローをウェブアプリまたはAPIに変換する

URL: #

著者: jjdelannoy

説明: 私はしばらくの間ComfyUIで遊んでおり、自分のプロジェクトや他のプロジェクトのためにAPIを使っていくつかのアプリを作成しました。

このプロセスを簡素化するために、私のクレイジーな友人と私は、スケーラブルなインフラ上で任意のComfyUIワークフローをデプロイするためのクラウドソリューションを立ち上げました。これは、任意のノードとモデルで動作します。
ワークフローをアップロードするだけで、システムはすべてのカスタムノードを検出し、自動的にインストールします。また、認識できるすべてのモデルをダウンロードします。もしカスタムLoRAなどを使用していてモデルが見つからない場合は、ダウンロードリンクを要求し、それをデプロイメントに追加します。

私たちはすべてのユースケースをカバーするために7種類のGPUを用意しています：

  • T4（16GB VRAM）
  • L4（24GB VRAM）
  • A10G（24GB VRAM）
  • A100（40GB VRAM）
  • A100-80GB（40GB VRAM）
  • L40S（48GB VRAM）
  • H100（80GB VRAM）

    私たちはこのソリューションを、数ヶ月前にリリースしたComfyワークフロー用のオープンソースアプリビルダーで動作するよう最適化しました：https://github.com/ViewComfy/ViewComfy。アイデアは、ワークフローを数分でクラウド上で動作するウェブアプリに変換できるというものです。

    この新しいプロジェクトをできるだけ使いやすくするために、デプロイメントには既存のアプリに簡単に統合できるAPIを介してアクセスすることもできます。
    すぐに始めることができます：https://app.viewcomfy.com/ =)

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11. Show HN: ロボットの連邦が共同で物体操作モデルをトレーニングする

Show HN: ロボットの連邦が共同で物体操作モデルをトレーニングする - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/adap/flower/tree/main/examples/quickstart-lerobot

著者: jafermarq

説明: これは、LeRobotとFlowerを使用したクイックスタートの例で、10個の個別ノード（それぞれ独自のデータセットを持つ）で共同して拡散モデルを訓練する方法を示しています。この例は、T字オブジェクトを静止させたままの他のオブジェクトの上に移動させるタスクを持つpush-tデータセットを使用しています。

この例は実行が非常に簡単で、最近のゲーミングGPUを使用すれば効率的に動作します。拡散モデルは2GBのVRAMだけを必要とします（もちろん、規模を拡大することも可能です）が、それを訓練するために必要な計算は無視できるものではありません。参考までに、収束までこの例を実行するには、デュアルRTX 3090セットアップで40分かかります。連邦学習（FL）で30回ほどの繰り返しが必要ですが、デフォルトでは50ラウンドで実行されます。

デフォルトでは、この例は各ノード/ロボットをシミュレーションで実行します（つまり、各ノードはPythonプロセスであり、リソースを意識した方法でジョブを実行するための巧妙なスケジューリングがあります）。ただし、各ノードがたとえば異なるデバイス（例：NVIDIA Jetson）の場合には、実際のデプロイメントとして実行するのも簡単です。これを行いたい方は、例のREADME.mdの下部に追加されたリンクをご覧ください。

皆さんのフィードバックや考えを聞けると嬉しいです!!

Flowerについてはこちらをチェック: https://flower.ai

LeRobotについての詳細はこちら: https://github.com/huggingface/lerobot

push-tデータセット: https://huggingface.co/datasets/lerobot/pusht

Diffusion Policyモデルについての詳細はこちら: https://arxiv.org/abs/2303.04137

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12. Show HN: UiForm – 再也不需要编写解析器，让任何文件都准备好用于LLM。

URL: #

著者: Louis2B2G

説明: こんにちはHN！UiFormは、(1) すべてのファイルをLLMに対応させる文書処理SDKで、それぞれのフォーマット用にカスタムパーサーを作成する必要を排除し、(2) 内蔵されたChain-of-Thoughtプロンプトを通じて構造化データ抽出を改善します（リポジトリ: https://github.com/UiForm/uiform、サイト: uiform.com）。

私たちは、Cubeを使って1年以上にわたりLLMで輸送文書の分析を行ってきました。開発中に、文書分析において二つの大きな課題に直面しました。第一に、各クライアントが異なる文書フォーマット（PDF、Excelシート、メール）を持っており、カスタムパーサーが必要でした。第二に、LLMから一貫した構造化出力を得ることが常に苦労であり、小さなプロンプトの変更が予測不可能な結果をもたらしました。数ヶ月にわたりパーサーを構築し、プロンプトを洗練させた結果、LLMを扱うすべての人が同じ課題に直面していることに気づき、文書処理とプロンプトエンジニアリングの両方を1つの統合システムで処理するオープンソリューションとしてUiFormを開発しました。

今日:

1. LLMで使用するために任意のファイル（例：Excel、メールなど）を前処理するAPI、uiformを発表します（無料で提供！）。私たちは、Pydantic、JSONスキーマ、ほとんどのLLMプロバイダーと互換性があるように構築しました。

2. JSONスキーマ検証とChain-of-Thought推論を組み合わせて信頼性のある構造化出力を保証するプロンプトエンジニアリングフレームワークをオープンソース化します。

プロンプトエンジニアリングは、3つの追加指令を使用してJSONスキーマ内で直接管理されます:

- X-SystemPrompt

- X-FieldPromptは、プロンプトエンジニアリングとスキーマ仕様を非相関にするために標準フィールド説明を強化します。

- X-ReasoningPromptは、LLMに複雑なデータを扱う際により良いパフォーマンスを発揮するための思考時間を与える補助的な推論フィールドを作成します。

o1以降、皆さんがCoTと推論時間の計算について話しているのを耳にしました。私たちは、構造的生成に推論フィールドを使用すると、文書分析タスクのパフォーマンスが向上することがわかりました。

文書分析がもっとコミュニティ主導になり、さまざまなユースケースに対するJSONスキーマを共有してほしいと願っています。そのため、私たちはプロンプトエンジニアリングユーティリティをオープンソース化しました :)

皆さんのご意見を伺うのを楽しみにしています。コメントやDiscord（https://discord.com/invite/vc5tWRPqag）でお待ちしています。ありがとう！

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13. Show HN: IndieScanner – LLMを使ってRedditを分析し、製品アイデアを見つける。

Show HN: IndieScanner – LLMを使ってRedditを分析し、製品アイデアを見つける。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.indiescanner.com

著者: peasmooth

説明: こんにちはHN、

私は真剣な起業家で、実際のユーザーのニーズに基づいた製品アイデアを見つけるのに苦労しています。ユーザーへのインタビューはしばしば実現が難しいため、ターゲットユーザーグループからの痛点を明らかにするために、Redditを何時間も閲覧してきました。この方法は機能しますが、時間がかかり非効率的です。

これを解決するために、私はIndieScannerというツールを開発しました。このツールはLLMを使用してRedditのディスカッションを分析し、このプロセスを効率化します。

使い方は以下の通りです：

  1. 質問を入力します（例：「インフルエンサーがコンテンツを作成する際に直面する課題は？」）
  2. ターゲットオーディエンスを定義します（例：TikTokインフルエンサー）。
  3. 任意のコンテキストを追加します（例：「AIで解決可能な痛点を優先する」）。
  4. 探索するサブレディットを選択します（例：“/r/contentcreators”、“/r/videoediting”）。

    このツールは数千のディスカッションをスキャンし、関連するスレッドへの参照を含むレポートを2～3分で生成します。

    皆様のご意見やフィードバックを伺いたいです。indiescanner.comで無料で試してみることができます。

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14. Show HN: Doom PDF: PDF文書内でDoomをプレイする

Show HN: Doom PDF: PDF文書内でDoomをプレイする - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://doompdf.com

著者: AndrewBBoo

説明:

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15. Show HN: 無料のテキストからSVGに変換するジェネレーターを作成しました。

Show HN: 無料のテキストからSVGに変換するジェネレーターを作成しました。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://text2s.vg

著者: reymaggle

説明: こんにちはHN、

先週末、退屈に感じたので、何か楽しいものを作ることにしました：https://text2s.vg – プロンプトを入力して無料のベクターSVG画像を生成できるシンプルなツールです。

なぜこれを作ったのか： テキストから画像生成を軽量なベクター出力と組み合わせることを探求したかったのです。すべてを迅速かつアクセスしやすい状態に保ちながら。これは、バックエンドのワークフローからフロントエンドデザインまで、AからZまでのプロジェクト作成の進捗を図る良い方法だと思いました。さらに、開発者やデザイナー、またはクリエイティブなプロジェクトに取り組んでいる誰かにとって役立つかもしれないと思いました。

動作の仕組み： プロンプトを入力し、「SVGを生成」をクリックすると、すぐに使えるSVGファイルが得られます。 完全に無料で、広告もなく、サインアップも不要 – 単に楽しいと思って作ったものです。

技術スタック： バックエンド：カスタムのComfyUIワークフロー（Flux、BiRefNet、カスタムノードComfyUI-ToSVGを使用）、すべてサーバーレスでRunpod上で動作しています。 フロントエンド：ReactとTailwind CSS（Next.jsは使用せず、SSRは必要ありません）。 データベース／ホスティング：FirebaseがFirestore、ストレージ、ホスティングを処理しています。 今後の予定：

改善や新機能を探るためのフィードバックを探しています。スタイルコントロールやエクスポートオプションを追加することも考えていますか？

ご意見、質問、アイデアをお待ちしています！

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16. Show HN: AXAR AI – LLMエージェントを構築するためのミニマリスティックなTypeScriptフレームワーク

Show HN: AXAR AI – LLMエージェントを構築するためのミニマリスティックなTypeScriptフレームワーク - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/axar-ai/axar

著者: aksyam

説明: 既存のフレームワークに対する個人的なフラストレーションから始まりました。それらは重すぎたり、実際の使いやすさよりも派手なデモに重点を置いていると感じました。AXARは、シンプルさを保ちながら、開発者に完全なコントロールを提供し、ワークフローの信頼性と直感性を確保することを目指したものです。

GitHubリポジトリ: https://github.com/axar-ai/axar ドキュメンテーション: https://axar-ai.gitbook.io/axar

ご意見やフィードバックをお待ちしています！

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17. Show HN: SharePointおよび規制環境で動作できるAIチャットクライアント

Show HN: SharePointおよび規制環境で動作できるAIチャットクライアント - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/aerugo/stina

著者: aerugo_

説明: Stinaは、政府、医療、大企業のような環境向けに特別に設計された軽量AIチャットクライアントであり、ITポリシーによりウェブサーバーの使用、新しいソフトウェアのインストール、オンラインAIチャットボットへのアクセスが禁止されています。リポジトリをダウンロードし、ファイルシステムからchat.htmlファイルを開くことで、独自のAPIキーやローカルOllamaインスタンスを使用してLLMとチャットできます。

Stinaは、すべての会話履歴とデータをブラウザのローカルストレージに保存します。これは、上司がAIチャットボットに関するデータセキュリティの考慮事項について尋ねてきたときに素晴らしいです。

Stinaはクライアントサイドソリューションであり、サーバーもインストールもビルドツールも必要ありません。依存関係をすべてバンドルしたバニラJavaScriptで書かれており、Node.js、NPM、または他のJSビルドツールへのアクセスがない環境でもコードを編集できます。

現在、Azure AI Foundryのデプロイメント、OpenAIのAPI、Anthropic、およびOllamaをサポートしています。

StinaはSharePointサーバーにホストすることも、ファイルシステムから直接実行することも、ローカルウェブサーバーを介してアクセスすることもできます。複数の言語モデル、カスタム指示、および動的システムプロンプトをサポートしています。

私は、会社のテナントにあるAzure AI FoundryサンドボックスへのAPIキーにアクセスできる職場のニーズに基づいてこれを作りました。chat.htmlをchat.aspxに名前変更し、SharePoint上のフォルダーにリポジトリを置くことで、これを社内チャットボットとして実行できます。

もし貢献したい方がいれば、大いに歓迎します。ファイルとのチャット機能を追加したり、ファイルシステムにアクセスできるドキュメントに対して軽量なクライアントサイドRAGを実行できるように、メモリ内クライアントサイドベクトルデータベースのサポートを追加したりしたいと考えています。

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18. Show HN: ニュースミニマリスト – すべてのニュースは重要度に基づいてランキングされています

Show HN: ニュースミニマリスト – すべてのニュースは重要度に基づいてランキングされています - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.newsminimalist.com/

著者: yakhinvadim

説明:

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19. Show HN: TikTok動画を一括ダウンロードするためのPythonアプリ

Show HN: TikTok動画を一括ダウンロードするためのPythonアプリ - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/joeycato/tiktok-favesave

著者: jojohack

説明: 米国でのTikTok禁止の可能性が高まる中、私はお気に入りや「いいね」をした動画を一括ダウンロードするためのPythonアプリを作成しました。ブラウザ拡張機能やサードパーティ製サービスは不要ですが、このツールはコンテンツを直接取得するためにytp_dlに依存しています。

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20. Show HN: GoodReadsLunatics – 16,000件の書評をゲームにしました

Show HN: GoodReadsLunatics – 16,000件の書評をゲームにしました - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://goodreadslunatics.arthurdeschutter.com/

著者: AdsDev

説明: 私はBlazorを試してみることに決め、GoodreadsLunaticsという小さなプロジェクトを作成しました。これは、いくつかの面白いGoodreadsのレビューを元に、そのレビューがどの本から来ているのかを当てるゲームです。

このプロジェクトを構築するために、まず100冊の最も読まれている本のリストを手に入れ、それぞれの本の複数のレビューをスクレイピングしました。そして、そのレビューのユーモアを評価しスコア付けするために、大規模な言語モデル（Semantic Kernelを介して）を使用しました。その後、多くのレビューが本物でない、面白くない、または異なる言語であるため、最も面白いものを手動で承認しました。

現在も、ゲームのためのレビューを手動で承認しています。

プロジェクトはHetznerサーバー上にホスティングされており、何か質問があれば喜んでお答えします！

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21. Show HN: AppleのエンジニアがSamaltmanprize.comを作成しました。

Show HN: AppleのエンジニアがSamaltmanprize.comを作成しました。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.samaltmanprize.com/

著者: shayarma

説明: 私はこの賞を狙っている人々を追跡する方法を探していました。より高度なAIの登場に伴い、近いうちに一人の従業員によるユニコーンスタートアップが登場する予定です。

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22. Show HN: 無料の間隔反復Ankiアプリ

Show HN: 無料の間隔反復Ankiアプリ - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://memoanki.com/en/home

著者: tapeo

説明: 私はMemoAnkiを作成しました。というのも、実際の学習を妨げる複雑なフラッシュカードアプリにイライラしていたからです。私は、ただ機能するものが欲しかったのです - アカウントも不要で、煩わしさもなく、ただ学ぶことができるアプリが。

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23. Show HN: OneUptime – オープンソースの可観測性プラットフォーム

URL: #

著者: ndhandala

説明: 私たちは、オープンソースの可観測性プラットフォームを構築しています - OneUptime (https://oneuptime.com)。これは、Datadog、NewRelic、PagerDuty、Incident.io のオープンソースの代替品と考えてください — 100% FOSS で Apache ライセンスです。

すでに OneUptime をご利用中の方には、大変感謝いたします！皆様のフィードバックをお聞かせいただけると嬉しいです。

まだご参加いただいていない方は、なぜ参加していないのか、またどのようにして皆様のニーズによりよく応えられるかを知りたいと思っています。どのような機能を実装してほしいですか？私たちはこのコミュニティの声を非常に真剣に受け止めており、皆様のためにアップデートを行います。

皆様の意見やフィードバックをお待ちしています！

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24. Show HN: Mongoの殺人ミステリー – 誰が犯人か見つけられますか？

Show HN: Mongoの殺人ミステリー – 誰が犯人か見つけられますか？ - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://mongomurdermystery.com

著者: diana-e

説明: 何ですか：

私は、皆さんがMongoDBのコマンドや概念を学びながら、殺人ミステリーを解く小さな（もちろん無料の）ウェブベースのインタラクティブゲームを作成しました。これは、楽しいストーリーラインと実践的なレッスンを組み合わせて、データのクエリやナビゲートの練習を助けるものです。

これは完全なチュートリアルではなく、むしろ自己指導型の演習で、オプションのウォークスルーでガイドしています。

動機：

休日中に、私は8年生の甥にMongoDBの基本をインタラクティブでワクワクする方法で教えたいと思っていました。私は人気のSQL Murder Mysteryに触発され、「MongoDBのために同様のものを作成しないのはなぜだろう？」と思いました。甥や友人たちと一緒にテストしたので、皆さんにお届けします。

お願い：

ぜひ、試してみてください！フィードバックは大歓迎です—もしミステリーがあなたを困惑させる場合や、将来のケースについてのアイデアがあれば教えてください！

このプロジェクトの構築方法についての質問にも大歓迎でお答えします。たとえば、使用した技術スタックについてなど。

立ち寄ってご覧いただきありがとうございます。

よろしくお願いします。
ダイアナ

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25. Show HN: プロンプトだけで写真を編集する

Show HN: プロンプトだけで写真を編集する - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://editmyphotos.online

著者: the-yair

説明: これは私のサイドプロジェクトで、プロンプトだけで画像を編集しています。フィードバックをいただけると嬉しいです。

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26. Show HN: 自分でLLMsのためのエンドツーエンドプラットフォームを4分以内に作成しましょう。

Show HN: 自分でLLMsのためのエンドツーエンドプラットフォームを4分以内に作成しましょう。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.youtube.com/watch?v=km2Jj-fuKlA

著者: carlosfm

説明: 大丈夫です、それにはもう数分かかるかもしれませんが、本当に素早いですよ。そしてオープンソースです。

私はこのツールを使ってもらうのに苦労しており、機能を適切にするためのフィードバックをいただけると嬉しいです！ビデオに付随する書面のガイドはこちらです: https://kalavai-net.github.io/kalavai-client/self_hosted_llm...

こちらがリポジトリです: https://github.com/kalavai-net/kalavai-client

ありがとうございました、HNの皆さん！

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27. Show HN: 私は履歴書に蛇を入れました [pdf]

Show HN: 私は履歴書に蛇を入れました [pdf] - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://argo.larrys.tech/snake_resume.pdf

著者: swiftc

説明: あなたは、PDFにテトリスを入れるという投稿（https://news.ycombinator.com/item?id=42645218）や、PDFにDOOMを入れるという投稿（https://news.ycombinator.com/item?id=42678754）を見たことがあるでしょう。誰かが、この技術を履歴書に使って、エンジニアリングスキルを示す可能性があると提案しました。そして、慢性的に失業中の私はそれを試す機会がありました。思い描いているのは、どこかのリクルーターが仕事の合間にスネークを楽しんだ後、必然的に「不採用」を押すというシナリオです。興味があれば、見てみてください。他の実例と同様に、クロミウムベースのブラウザが必要です。

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28. Show HN: AI画像リーダーで画像を説明文に変換する

Show HN: AI画像リーダーで画像を説明文に変換する - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://alttextgenerator.co/tools/ai-image-reader

著者: Nataliaaaa

説明: 皆さん、こんにちは！

私たちが取り組んできたツール、AI Image Readerを皆さんにご紹介できることを嬉しく思います。このツールは、画像を迅速かつ労力をかけずに意味のある詳細な説明に変換することを目的としています。コンテンツクリエイターやAIツールを使っているアーティスト、あるいはコンテンツをよりアクセスしやすくしたいと考えている方など、ニーズに応じてこのツールは適応します。

このツールの特別な点は何でしょうか？シンプルで直感的、そして質の高い結果を得るために時間を節約できることです。SEOやアクセシビリティ、あるいは創造的なインスピレーションが必要な場合でも、AI Image Readerが役立ちます。

このプロジェクトのチームの一員として、ぜひお試しいただきたいです。皆さんのフィードバックは私たちにとって非常に重要です。それにより私たちは改善し、本当に役立つものを作ることができます。

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29. Show HN: Show HN: 【近日発表予定】AI駆動のファイル整理

Show HN: Show HN: 【近日発表予定】AI駆動のファイル整理 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://orgafile.com/#join

著者: dragssine

説明: 私はまもなくOrgaFileを発表します。これは、AIを利用してファイルを自動的に整理するツールです。もはやファイルを整理したり名前を変更したりする時間を無駄にする必要はありません。ファイルをドロップするだけで、OrgaFileが残りを処理します。

機能：

- 高速かつ自動のファイル整理

- 簡単に検索できるスマートな名前変更

- あなたのワークフローに合わせたカスタムカテゴリー

- 暗号化による安全なファイル処理

これが便利だと感じる場合は、ウェイトリストに参加してください。

あなたのアドバイスやフィードバックをお待ちしています。ありがとうございます！

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30. Show HN: 画像の説明を生成する方法 - このツールをお試しください

Show HN: 画像の説明を生成する方法 - このツールをお試しください - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://alttextgenerator.co/tools/ai-describe-image

著者: allenz_cheung

説明: 私たちの画像説明生成ツールのチームの一員として、私たちが取り組んできたことを共有できることに興奮しています。このツールは、シンプルでありながら重要な目標のために作られました。それは、すべての人にとって画像をよりアクセスしやすく、意義あるものにすることです。

このアイデアは、私たちが気付いた必要性から生まれました。アクセシビリティの向上、SEOの強化、あるいはコンテンツの魅力を高めるために、正確な画像説明を生成することは時間がかかり、難しい場合があります。そこで私たちのAIが登場します。

このツールを使用すれば、画像をアップロードするだけで、迅速に明確で文脈に関連した説明を受け取ることができます。使いやすく、すぐに利用でき、さまざまなニーズに適応可能です。ウェブサイトの管理、ソーシャルメディア投稿の作成、個人の写真ライブラリの整理など、さまざまな状況で使用できます。

さらに、複数の言語をサポートし、キーワードをカスタマイズできるようにしており、あなたのワークフローにシームレスに溶け込むことができます。

これが役立ちそうだと思うなら、ぜひお試しください。私たちは、皆さんの考えやフィードバックをお待ちしており、それを基に更なる改善を続けていきたいと思っています。

この小さなステップが、あなたのコンテンツに大きな違いをもたらすことを期待しています！

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31. Show HN: 米国ビザの所要時間と料金の見積もり（O-1A、O-1B、EB-1A、EB-2 NIW）

Show HN: 米国ビザの所要時間と料金の見積もり（O-1A、O-1B、EB-1A、EB-2 NIW） - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://tukki.ai/pricing

著者: svasilev

説明:

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32. Show HN: Hetznerオークションでの価値を見つける: 私が構築したツール

Show HN: Hetznerオークションでの価値を見つける: 私が構築したツール - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://hetzner-value-auctions.cnap.tech/about

著者: robinbraemer

説明:

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33. Show HN: Show HN：[世界唯一] 無料、無制限、制約のない Flux-Dev AI 画像生成器

Show HN: Show HN：[世界唯一] 無料、無制限、制約のない Flux-Dev AI 画像生成器 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://raphael.app

著者: blacktechnology

説明:

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34. Show HN: Raink – LLMを使用したドキュメントランカー

Show HN: Raink – LLMを使用したドキュメントランカー - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/BishopFox/raink

著者: noperator

説明: 多くのAI拡張型セキュリティの問題は、「このリストにあるものの中で最良のものを見せて」という形に分解できると思います。

- セキュリティアドバイザリーに最も関連するパッチのdiff内の変更された関数

- バックエンドの状態変化を引き起こす可能性が最も高いウェブアプリのインジェクションポイント

- 実際にシンクに到達できた場合に最も深刻な影響を与える静的コード解析の結果

大きな入力リストが提示されたときに、LLMがすべての項目を真剣に考慮するのが notoriously difficult です—そこで、一般的な文書ランク付けのためにLLMを活用するCLIツール「raink」を作成しました。

ブログ投稿はこちら: https://bishopfox.com/blog/raink-llms-document-ranking

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35. Show HN: シングルプレスション一般行列積におけるcuBLASの上を行く

Show HN: シングルプレスション一般行列積におけるcuBLASの上を行く - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://salykova.github.io/sgemm-gpu

著者: skidrow

説明: このブログ投稿では、さまざまな行列サイズにわたってcuBLASを上回るSGEMMの実装に焦点を当てています。このブログでは、CUDAデバイス上のベンチマークコードについて掘り下げ、アルゴリズムの設計や最適化技術について説明しています。これには、インラインされたPTX、非同期メモリコピー、ダブルバッファリング、共有メモリのバンク競合を避ける方法、共有メモリを使用した効率的な結合ストレージなどが含まれます。このコードは非常に簡単に調整できるため、カーネル融合でプロジェクト用にカスタマイズしたり、そのままライブラリに組み込んだりできます。質問があれば、コメントするか直接メッセージを送ってください - フィードバックをお待ちしており、質問にもお答えします！

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36. Show HN: L2E Llama2.cをPDF形式でPolyglot PNGに保存する

Show HN: L2E Llama2.cをPDF形式でPolyglot PNGに保存する - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://twitter.com/VulcanIgnis/status/1879649889178837025

著者: AMICABoard

説明:

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37. Show HN: PLChef – Spotify カタログを探求し、迅速にプレイリストを作成する

Show HN: PLChef – Spotify カタログを探求し、迅速にプレイリストを作成する - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/selira/plchef

著者: Saliroz

説明: ハイライト：

  • 6000以上のSpotifyジャンルをジャンル／サブジャンルのツリーで探求できます。
  • 数回のクリックで100曲以上のパーソナライズされたプレイリストを作成。
  • モバイルフレンドリー。 ご意見は大歓迎です！

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38. Show HN: Django ActivityPubツールキット。アプリケーションに依存しないAPサーバー

Show HN: Django ActivityPubツールキット。アプリケーションに依存しないAPサーバー - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://activitypub.mushroomlabs.com

著者: rglullis

説明:

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39. Show HN: 私はあなたのコンピュータにアクセスできる自律的な汎用AIエージェントを構築しました。

Show HN: 私はあなたのコンピュータにアクセスできる自律的な汎用AIエージェントを構築しました。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://athenalab.ai/hn

著者: yvbbrjdr

説明:

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40. Show HN: AIを活用したカスタマイズされたワークアウトプログラムの作成

Show HN: AIを活用したカスタマイズされたワークアウトプログラムの作成 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://hitt.ai

著者: pranshuchittora

説明:

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41. Show HN: メンタルヘルスのためのポジティブ心理学アプリ「Sprout」

Show HN: メンタルヘルスのためのポジティブ心理学アプリ「Sprout」 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://thesproutapp.com/

著者: ericafriedman

説明: 皆さん、こんにちは！私はSproutというメンタルヘルスアプリを作りました。このアプリは、ユーザーのウェルビーイングを向上させるために、検証済みのポジティブ心理学のアクティビティを通じてサポートします。メンタルウェルネスの分野に興味がある方からのフィードバックをいただけると大変ありがたいです！

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42. Show HN: 人間のように考え、行動するAIユーザビリティテストエージェント

Show HN: 人間のように考え、行動するAIユーザビリティテストエージェント - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://zerotouch.site/

著者: Sayuj01

説明: 私はSayujです。Zero TouchというAIユーザビリティエージェントを開発しました。これは、実際の人間のようにGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を通じてウェブサイトと対話します。従来のDOMに依存するツールとは異なり、このAIは、ユーザーが行うのと同じようにクリック、スクロール、ナビゲートし、基盤となるHTMLには触れません。

これは、ランディングページやウェブサイトのユーザビリティテストを簡素化するために楽しいサイドプロジェクトとして構築しました。現在は完全に無料で使用でき、皆さんのフィードバックや改善のアイデアをいただければ嬉しいです！

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43. Show HN: Xogs – あなたのターミナルでのローカルログ集約

Show HN: Xogs – あなたのターミナルでのローカルログ集約 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/KarnerTh/xogs

著者: tkarner

説明: 新しいオープンソースプロジェクトを発表できることに興奮しています。あなたが必要だと思ったことがないかもしれないツールにこんにちはと言いましょう：xogs

xogsは、ローカルログの扱い方を向上させるために設計されたターミナルベースのツールです。それは、ログの集約、検査、およびフィルタリングを効率化し、ログをより効果的に処理し、重要なことに集中できるようにします。 デバッグ、モニタリング、またはログデータの探索をしている場合でも、xogsはターミナルを離れることなく便利なツールを提供します。

この初期リリースには、ローカルログの集約を開始するために必要な基本的な機能がすべて含まれていますが、もっとたくさんの機能が追加される予定です。

誰かがこれを便利だと感じてくれるかどうかに興味があります - ぜひフィードバックを聞かせてください :)

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44. Show HN: KubernetesのトラブルシューティングのためのオープンソースAIアシスタント

Show HN: KubernetesのトラブルシューティングのためのオープンソースAIアシスタント - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://karpor.kusionstack.io/

著者: elliotxx

説明: これを作ったのは、クラスター間でのコンテキストスイッチやログのgrepに疲れたからです。これは、Kubernetesの問題を診断するためにLLMを使用したブラウザベースのツールです。

主な技術的ポイント：

  • 柔軟なフィルタリングを持つ迅速なクロスクラスター検索
  • Podの失敗に対するLLMによる根本原因分析
  • AI駆動の修正提案による積極的なクラスターリスクスキャン
  • 複雑なYAML構成を平易な英語に翻訳するAI

    ウェブサイト: https://karpor.kusionstack.io Product Hunt: https://www.producthunt.com/posts/karpor

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45. Show HN: 創業者がスプレッドシートから解放されるための無料キャップテーブルツールを作成しました。

Show HN: 創業者がスプレッドシートから解放されるための無料キャップテーブルツールを作成しました。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://equitycap.blue/

著者: danilofiumi

説明: クイックストーリータイム：ファイナンスの学位と銀行コンサルティングの経験があるにもかかわらず、VCに移ったときには、キャピタルテーブルの計算に苦労しました。

ビジネスモデルを一日中分析することはできましたが、株式希薄化は？完全な悪夢です。

その後、実際に多くの創業者が同じことで苦しんでいることを発見しました。だからこそ、VCを辞めてインディーハッキングに専念することにしたとき、EquityCapを構築することに決めました。

それが何をするか：

  • 複雑な数学なしで株式希薄化を可視化
  • 将来のキャピタルテーブルシナリオを予測
  • 株式計画を実際に理解可能にする

    なぜこれを共有しているか：

  1. 完全に無料（永久に）
  2. 始めるためのサインアップ不要
  3. 私の痛みのポイントを解決するために作ったツールで、他の人にも役立つかもしれない

    ビジネスを成長させるのが得意だけど、株式計算に頭痛がする方に、これが役立つことを願っています。

    今日はProduct Huntでローンチするので、そちらでもぜひフィードバックを聞かせてください https://www.producthunt.com/posts/equitycap

    質問も大歓迎です！

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46. Show HN: OrgaFileが登場しました あなたのファイルを簡単に整理しましょう

Show HN: OrgaFileが登場しました あなたのファイルを簡単に整理しましょう - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://orgafile.com/

著者: dragssine

説明: 私は、乱雑な文書や画像ファイルを自動的に整理するために作ったツール「OrgaFile」をご紹介できることに興奮しています。OrgaFileは、ファイルを「未分類」フォルダに頼ることなく、ゲームやエンターテイメントなどの明確な一般カテゴリにリネームして整理します。

私がこれを作った理由：

デバイス間で無数のファイルを管理することがとてもストレスになってきました。手動での整理には時間がかかり、ほとんどのツールはプロセスを過剰に複雑にするか、意味のある方法でファイルを整理しません。私は、散らかったファイルを実際に理解し整理できるシンプルで自動化されたソリューションが欲しかったのです。

動作方法：

    ファイルをアップロード：ドラッグ＆ドロップまたは一括アップロードで任意の文書や画像を追加できます。
    スマートカテゴライズ：ファイルは直感的なフォルダにリネームされ、整理されます。
    クラウドストレージ：整理されたファイルはS3に安全に保存されます。

技術スタック：

    フロントエンド：Next.js（Vercelでホスティング）
    バックエンド：Nest.js（同じくVercelで）
    ストレージ：Amazon S3

機能、UX、または見たい機能についてのフィードバックをぜひお聞かせください。ご覧いただきありがとうございます！

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47. Show HN: Elsevierの記事レビューの状況を追跡する

Show HN: Elsevierの記事レビューの状況を追跡する - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://elsevier-review-tracker.vercel.app/

著者: chevrefeuye

説明: 私は、Elsevier の論文のレビュー状況を追跡するための簡単なツールを作りました。公式の Elsevier トラッキングシステムは限られており、曖昧なステータス（例えば、「2+ レビューアが完了」）や最終更新日しか表示されないため、自分の論文がレビュー過程のどの段階にあるのかを知ることが難しいです。

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48. Show HN: ParakeetAI、リアルタイムAIインタビューアシスタント

Show HN: ParakeetAI、リアルタイムAIインタビューアシスタント - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.parakeet-ai.com/

著者: juresotosek

説明:

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49. Show HN: Hornbillはあなた専用のニュースキャストをお届けします。

Show HN: Hornbillはあなた専用のニュースキャストをお届けします。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://hornbill.report

著者: kkaatii

説明: 私はこれを作ったのは、毎朝無目的にRedditやその他のソーシャルメディアをスクロールする時間を費やしたくないからです。Hornbillはあなたの興味に基づいてパーソナライズされたニュースキャストを作成し、毎朝あなたのメールボックスに届けます。

完全に無料ですが、いくつかの quirks があるかもしれません。Hornbillを温かく見守ってください、彼はまだ人間の世界について学んでいるところです…

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50. Show HN: PennyPixel - チャリティーのための公開グラフィティボード

Show HN: PennyPixel - チャリティーのための公開グラフィティボード - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.pennypixel.xyz/

著者: soGeneri

説明: 私は「Penny Pixel」という楽しいサイドプロジェクトに取り組んでいます。これは、他の人とチームを組んでアートを作成できるリアルタイムの共同ピクセルアートプラットフォームで、集まった資金はチャリティに寄付されます。

基本情報：

  • すべての参加者は、共有キャンバスに配置できる100の無料ピクセルからスタートします。
  • その後は、各ピクセルが$0.01の費用がかかります。
  • 毎月の終わりには、コミュニティが資金を受け取るチャリティを投票で決定し、最終的なアートワークは彼らに贈られます。

    これは、アート、テクノロジー、そして奉仕を組み合わせる方法として作りました。

    ぜひチェックしてみて、感想を教えてください！何が足りないですか？どのようにすれば改善できるでしょうか？

    フィードバックや改善のアイデアをいただければ幸いです！

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51. Show HN: Courtney – 記事を瞬時にTikTokスタイルの動画に変換

Show HN: Courtney – 記事を瞬時にTikTokスタイルの動画に変換 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://courtneyai.com/

著者: mandelbaum

説明: コートニーをご紹介します。コートニーは、記事を数分でTikTokスタイルの動画に変えるAIツールです。URLを貼り付けるだけで、コートニーが残りの作業を行います。

1. スクリプト作成
2. ボイスオーバー生成
3. ビジュアルデモ録画
4. 字幕追加
5. シームレスな同期

技術スタック

フロントエンド: Next.js + NextUI
バックエンド: Supabase
AI & 動画: Fal AI, Puppeteer, ElevenLabs, FFmpeg

今後も新機能が続々登場します！フィードバックは、Xで@lucasmandelbaumまでDMしてください :)

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52. Show HN: このアプリを作ったのは、何を作るべきかわからなかったからです。

Show HN: このアプリを作ったのは、何を作るべきかわからなかったからです。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://verticalsaasideas.com/

著者: jmenu

説明: 縦の市場でのSaaSアイデアを思いつくのに苦労していました。そこで、1012 NAICSコードリストを使って、2万以上のアイデアを生成し検索するアプリを作りました。

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53. Show HN: PilotBuddy – パイロット訓練生のためのAI

Show HN: PilotBuddy – パイロット訓練生のためのAI - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://pilotbuddyapp.com

著者: jcahill84

説明: パイロットが飛行技術やFAA規則などを学ぶ際に必要な情報はたくさんあります。私は、学生パイロットやインストラクターがその質問に対して迅速かつ正確な回答を得られるよう、ソースからの引用を含めて、PilotBuddyを開発しました。

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54. Show HN: ColorFizz – フォント、グラデーション、そして愛

URL: #

著者: vednig

説明: 私のストーリー https://x.com/vednig/status/1879147219011686623

リンク: https://colorfizz.space

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55. Show HN: Miruni SnapIt、アカウントなし、インストール不要のスクリーンキャプチャツール

Show HN: Miruni SnapIt、アカウントなし、インストール不要のスクリーンキャプチャツール - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://snapit.miruni.io/

著者: zhendershot

説明: 私たちは、ウェブ管理者やチーム（実際には誰にでも）向けに、アカウント不要、インストール不要のシンプルな画面録画ツールを作りました。このツールを使えば、編集リクエストや問題追跡のために、迅速に画面録画をキャプチャして共有できます。もちろん、Loomのようなツールも存在します。しかし、私たちはシンプルで、画面/タブ/ウィンドウの最後の30秒だけをキャプチャするツールが必要でした。これにより、常に録画を実行し、「興味深い」瞬間だけをクリップできます。現在、この技術はデスクトップでのみ動作し、モバイルサポートはまだありません。

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56. Show HN: EU AI法案を視覚化し理解を助けるためのツールRAG

Show HN: EU AI法案を視覚化し理解を助けるためのツールRAG - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://renegaite.com/

著者: art_mach

説明: 私は法的な複雑なテキストを素人（私自身を含む）向けに明確で理解しやすい形で提示する方法を模索しています。

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57. Show HN: Instagramリールを評価できるウェブサイト

Show HN: Instagramリールを評価できるウェブサイト - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://ratereels.xyz/

著者: motemax

説明: IGリールを投稿・評価し、週ごとの取引リールを確認できるサイトを作りました。

ぜひチェックしてみて、リールを投稿してください！

フィードバックや感想をお聞かせいただけると嬉しいです。

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58. Show HN: ランダム動物ジェネレーター

Show HN: ランダム動物ジェネレーター - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.random-animal-generator.com/

著者: brightvegetable

説明: こんにちは、

子供たちを教育するための遊び心満載の方法として、ランダムな動物のリストを生成するウェブサイトを作りました。楽しんでいただければ幸いです！

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59. Show HN: S-Argame プロジェクトの没入型ゲーム

Show HN: S-Argame プロジェクトの没入型ゲーム - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://s-argame.com/

著者: tabulatouch

説明:

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60. Show HN: UseAsyncFetcher – Remixアプリで非同期フェッチ関数を実装する

Show HN: UseAsyncFetcher – Remixアプリで非同期フェッチ関数を実装する - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.cerbos.dev/blog/useasyncfetcher-implement-asynchronous-fetch-in-remix

著者: emreb

説明:

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61. Show HN: Erl、あなたの個人的なコーダー兼レビュアーがコードを生成します。

Show HN: Erl、あなたの個人的なコーダー兼レビュアーがコードを生成します。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://github.com/bradlnz/erl-ai-assistant

著者: bradlnz

説明: Erlは、あなたの開発ワークフローを加速させ、プロジェクトを迅速に立ち上げるために設計された、AI搭載のパーソナルコードジェネレーターです。Erlは単なるツールではなく、イノベーションのパートナーであり、正確かつ迅速にコードを生成、レビュー、管理するためにシームレスに構築されています。

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62. Show HN: eBPFを使用して、ゼロ計測のCUDAランタイム監視ツールを構築しました。

Show HN: eBPFを使用して、ゼロ計測のCUDAランタイム監視ツールを構築しました。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://dev.to/ethgraham/snooping-on-your-gpu-using-ebpf-to-build-zero-instrumentation-cuda-monitoring-2hh1

著者: ethgraham01

説明:

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63. Show HN: 私はこの新しいAIセルフィーポーズジェネレーターを作成しました。

Show HN: 私はこの新しいAIセルフィーポーズジェネレーターを作成しました。 - プロジェクトのスクリーンショット

URL: https://www.crazyfaceai.com/crazy-selfie-ai

著者: lyogavin

説明: 私はギャヴィン・リーで、Crazy Selfie AIのクリエイターです。https://www.crazyfaceai.com/crazy-selfie-ai。

Crazy Selfie AIはAI自撮り生成器です。

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結論

今日のShow HNのまとめでは、多様な革新的プロジェクトを紹介しました。AIを活用したツールから創造的なコーディングソリューションまで、これらのプロジェクトは私たちの技術コミュニティの動的な性質を反映しています。どのプロジェクトが最も印象に残りましたか？コメントで教えてください！

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