2025/12/18 1:44

Launch HN: Kenobi (YC W22) – Personalize your website for every visitor

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要約▶

Japanese Translation:

KenobiはYC Winter 2022のスタートアップで、簡単なスクリプトタグを使って任意のウェブサイトに追加できるAI駆動型コンテンツパーソナライゼーションウィジェットを提供しています。ユーザーはページと特定のテキスト要素を選択してそれらをダイナミック化し、各要素用にカスタムプロンプトを作成します。訪問者が来た際にはKenobiが軽量なファウンデーションモデルとグラウンド検索を使用して数秒でその会社について調査し、パーソナライズされたテキストと画像をレンダリング、変更が発生したらSlackに通知します。初期データでは、既知の訪問からの通常のフォローアップよりも約3倍高い応答率が確認されています。創業者はRory、Chris、Felixであり、以前のYC Winter 2022の環境寄付API「Verdn」から転換し、アウトバウンドパーソナライズUIスクリーンショットの実験でコールドアウトリーチにおけるパーソナライズURL使用時の摩擦を明らかにしました。今後は初回訪問者を自動的に非匿名化して最初のランディングページをパーソナライズし、カスタムイメージ生成や業界／ICP特有のケーススタディデータ取得を計画しています。Kenobiは https://kenobi.ai/start で無料体験できます。また、Loomデモは https://www.loom.com/share/bc0a82a2f2fd40f695315bae80e8f5d8 でご覧いただけます。ロンドンを拠点とするチームは、パーソナライズされたインターネットの未来を形作るためのフィードバックを歓迎しています。

本文

Launch HN: Kenobi（YC W22） – すべての訪問者に合わせたウェブサイトをパーソナライズ

25ポイント、sarrephさん、6時間前 | 非表示 | 過去 | お気に入り | 42 コメント

こんにちは、HN！私たちは Kenobi（https://kenobi.ai）の Rory、Chris、Felix です。Kenobi は AI ベースのコンテンツパーソナライゼーションを任意のウェブサイトに追加できるサービスです。サイトオーナーはチャットボット統合と同様にスクリプトタグでパーソナライズウィジェットをインストールします。訪問者はウィジェット（現在は会社名を入力）と対話し、Kenobi がサイトコンテンツをその人に合わせて変更します。

誰でも試せるデモを作成しました：https://kenobi.ai/start

私たちは、LLM がレンダリングされた HTML を変換できるため、ウェブの大部分が静的から動的へとシフトする時代に来ていると考えています。現在は B2B のランディングページコンテンツ（アプリ UI ではなく）に注力しており、トップファネルのインバウンド転換率を高める大きな商機があると見込んでいます。

Kenobi への道のりは長く曲がりくねっています。投稿タイトルからも分かるように、私たちは YC の Winter 2022 バッチ（4 年前）に参加しました。YC の「犬年」にすると、4 年はほぼ古いことです。Kenobi は元々のアイデアから大きくピボットした結果で、そのアイデアが YC への受け入れを得たものです。元のアイデアは Verdn（API を通じて環境寄付を追跡する会社）でした。夏以降、さまざまなアイデアにハッキングしています：

アウトバウンドキャンペーン用のパーソナライズド UI スクリーンショット
実際のサイトへの変換（ユーザーからリクエスト） → 訪問者の会社を調査し、ランディングページに「事前レンダリング」するエージェントワークフロー
コールドアウトバウンドキャンペーンでパーソナライズド URL を組み込む際の摩擦が多すぎる

インバウンドトラフィックにも対応してほしいという要望があったため、現在のイテレーションに至りました。

Kenobi では以下のことが可能です：

カスタマイズしたいページを選択
[text] 要素を動的にする
それらの要素に対してカスタムプロンプト指示を定義
誰かがページを訪れたとき、エージェントワークフローがその会社を調査し数秒以内（通常 < 5 s）に更新コンテンツを提示
それぞれの発生時に Slack に通知されるので、誰がサイトを利用しているか把握できる

現在試験中の機能は：

ページデザインに合ったカスタムイメージ生成
訪問者の業界・ICP プロファイルに応じて適切なケーススタディを提示するため、会社データソースを取り込み

最も要望が多い機能は「トラフィックの非匿名化」で、訪問者がページに到着した瞬間に自動でパーソナライズされるようになる予定です。現時点ではどこから来たかを指定する必要があります。

実際に、誰（ほぼ確実に）がページにいるのかを知り、パーソナルな体験を提供できることで得られるビジネス価値に驚いています。私たちがサイトを訪れた企業にフォローアップするとき、通常より 3 倍高い反応率を実感しています。

すでにこの分野には多くのプレイヤーがおり、それぞれ独自のアプローチがあります。パーソナライズドインターネットの未来について、人々がどう考えているかぜひ聞きたいです！

ロンドンからのご挨拶です！

P.S. – Chris が Kenobi のエンドツーエンド体験を紹介する動画を録画しました：https://www.loom.com/share/bc0a82a2f2fd40f695315bae80e8f5d8

投稿の要点

多くのユーザーが AI 「ミクロサイト」ジェネレーターを試したものの、別々のウェブサイトを維持することは負担が大きく非効率的だった
CSV エクスポートと Clay 統合オプションで事前生成されたウェブサイト変更を行っても、メールシーケンスにパーソナライズド URL を組み込むのは、自社開発せずにはほぼ不可能だった
私たちは軽量なファウンデーションモデルとグラウンド検索でリサーチステップを実施し、その結果を別の軽量 LLM パスと速度最適化 DSL でマークアップ変更に変換している

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2025/12/18 1:42

Gemini 3 Flash: Frontier intelligence built for speed

## Japanese Translation: > **概要：** > Google は、低コストで高速な AI モデル Gemini 3 Flash をリリースしました。これは Flash レベルのレイテンシーでプロ級の推論性能を提供します。Gemini アプリと Search の AI Mode では既にデフォルトエンジンとなり、Gemini 2.5 Flash は世界中で追加料金なしで即座に置き換えられます（Gemini 3 Pro が公開された直後）。ベンチマーク結果では、GPQA Diamond で 90.4 %、Humanity’s Last Exam（ツール無し）で 33.7 %、MMMU Pro で 81.2 %、SWE‑bench Verified で 78 % を獲得し、より大きなフロンティアモデルを上回ります。Gemini 3 Flash は Gemini 2.5 Pro より約30 %少ないトークン数で同等以上の性能を発揮します。価格は入力トークンあたり 0.50 USD、出力トークンあたり 3 USD（音声入力は 1 USD/百万トークン）です。JetBrains、Bridgewater Associates、Figma など多くの企業がこのモデルを活用し、コーディング、データ分析、設計ワークフローの高速化に役立てています。開発者は Gemini API（Google AI Studio）、Antigravity、Gemini CLI、Android Studio、Vertex AI、および Gemini Enterprise を通じて Gemini 3 Flash にアクセスできます。このモデルは Gemini アプリと Search 経由で全ユーザーへ展開されるほか、プレビュー API でも利用可能です。

2025/12/18 6:13

I got hacked: My Hetzner server started mining Monero

## Japanese Translation: ヘツナー VPS 上で Coolify をホストし、Next.js ベースの Umami アナリティクスを含む複数コンテナを実行していた。12 月 7 日に、Umami コンテナ内に Monero マイニングボット（`javae`/`xmrig`）が出現し、CPU スパイクが約 15 倍に増大した。著者はマイナーをコンテナに追跡し、CVE‑2025‑66478 ― Next.js の React Server Components “Flight” プロトコルにおける不安全なデシリアライゼーション（Puppeteer を介さずリモートコード実行が可能）を特定した。HTTP リクエストを巧妙に作成することで RCE が発動し、マイナーがインストールされた。ホストファイルシステムのチェック（`/tmp/.XIN-unix/javae`）ではエスケープは確認できず、コンテナは非 root の `nextjs` ユーザーとして実行され、特権モードやボリュームマウントも無いため、すべての悪意あるプロセスは名前空間内に留まった。著者は侵害されたコンテナを停止・削除し、CPU 負荷を通常状態へ戻した。UFW をデフォルトで受信トラフィックを拒否するよう設定し、SSH、HTTP、および HTTPS のみ許可することで、オープンな PostgreSQL / RabbitMQ ポートを効果的に遮断した。ヘツナーは 2025‑12‑17 にネットワークスキャン検知後、アブズケース警告を送付し、著者が侵害と対策を説明するとともにチケットはクローズされた。重要な教訓として、十分に隔離されているコンテナでも基盤フレームワークに脆弱性がある場合は突破可能であり、「Next.js を使っていない」状態が第三者ツールの依存関係によって偽りになるケースがあることを指摘した。この事例は、ファイアウォールルール、非 root ユーザー設定、特権モード無し、監視・ fail2ban の導入、およびタイムリーなパッチ適用という防御層の重要性を強調した。 ## 行動計画 - Umami を廃止する - すべてのコンテナに対してユーザー権限とマウントを監査する - SSH アクセスを強化し、アラートを設定する - セキュリティパッチを定期的に適用し、将来のインシデントを防止する ---

2025/12/18 3:15

How SQLite is tested

## Japanese Translation: > **SQLiteのテストインフラは網羅的で、コードベース全体にわたって完全な分岐カバレッジを実現しています。** > プロジェクトには約155.8 KSLOCのCソースがありますが、テストコードは92 M KSLOC以上――約590倍の量――で、すべての行が実行されることを保証しています。4つの独立したハーネスがカバレッジを提供します： > • **TCL**（27.2 KSLOC、1,390個のスクリプトファイル）で51,445件の異なるケースと数百万回の実行があります； > • **TH3**（1,055.4 KSLOC、約76.9 MBのバイナリ）で50,362件の異なるケース、完全カバレッジに必要な2.4 Mインスタンス、および約248.5 Mテストを実行するソークテストがあります； > • **SQL Logic Test (SLT)** はSQLiteとPostgreSQL、MySQL、MS SQL Server、Oracle 10gを比較し、7.2 Mクエリと1.12 GBのデータで検証します； > • **dbsqlfuzz**（libFuzzerベース）はSQLとデータベースファイルの両方を変異させ、約336個のシードファイルから16コアで1日あたり約500 Mテストを提供します。 > 追加の軽量ハーネスには `speedtest1.c`、`mptester.c`、`threadtest3.c`、`fuzzershell.c`、およびJSONBファズラ `jfuzz` が含まれます。 > 異常テストではメモリ不足、I/O障害、クラッシュ／電源損失、およびカスタムmalloc/VFSフックを使用した複合故障をシミュレートし、各障害後に整合性チェックが実行されます。 > ファズリングの歴史はAFL（2014‑2019）からOSS Fuzz（2016年以降）、その後dbsqlfuzz（2018年末）とjfuzz（2024年1月）へ進化しました。`fuzzcheck` スクリプトは毎回ビルド時に興味深いケースを再実行し、新しいバグが自動的にリグレッションテストとして生成されることを保証します。 > リソースリーク検出はTCL/TH3ハーネスに組み込まれており、メモリリーク、ファイルディスクリプタ枯渇、および不要なスレッドが自動的に監視されます。 > カバレッジは `gcov` を使用して100 %の分岐カバレッジと変異テストで達成され、マクロ（`ALWAYS`、`NEVER`、`testcase`）がMC/DCを強制し、コメント（`/*OPTIMIZATION‑IF‑TRUE/FALSE*/`）は偽陽性を防ぎます。 > 結果として、継続的に拡張される高い信頼性のテストスイートが実現し、ユーザーにSQLiteの安定性への確信を提供し、セキュリティ脆弱性から保護し、オープンソースデータベース品質保証のベンチマークとなります。