HN の皆さん、お疲れ様です。5 月 2026 年バージョンです：皆様は何に取り組んでいますか？

私は、macOS/Linux/Windows 向けの TUI（ターミナルユーザーインターフェース）および iOS アプリを含むローカルファーストタスクマネージャーの AI インテグレーションを開発しています。https://vistacker.com に対応しており、オフラインでの動作や、複数のマシン間での自動同期、データに対するサービス側の可視化を防ぐオプション暗号化機能を備えています。ぜひフィードバックを得たいと考えています（すでに数名の友人にご試用いただいております）。

このプロジェクトは、大規模な CSV ファイルを開く際の苦痛から始まりましたが、やがて任意のフォーマットを O(1) の時間복数にロードできるログ/データアナライザーへと進化しました。https://github.com/Verticalysis/Hitomi 秘密は、ストリームからカスタマイズされた形式を処理可能な「増量型組み合わせパーサー」を開発したことです。すべての入力（ファイルまたはコマンドの標準出力など）は最初にチャンク化され、パイプラインに流されます。UI は最初の小さなチャンクが処理される準備ができている状態で表示されます。

その他のハイライト：

• 2 モードフィルター：一方では利便性の高い UI を、他方では複雑なケースに対応する拡張可能な DSL ベースの方式を搭載；
• タイムラインモードのスクロールバー：ログや時系列分析のための秘密兵器；
• カラム幅がコンテンツに合わせて自動的に調整；
• ネイティブコードによる実装で、Web ゴロゴロを排除；
• クロスプラットフォーム（現在 Windows と Linux、MacOS は開発中）。

Excel で CSV ファイルを扱う際のあらゆる不便に疲れた方はきっと気に入っていただけるでしょう！

最近数ヶ月は、シカゴにおける非営利のピンボール博物館のプロトタイプ作成に取り組んでいました。来週中に、ループ地区の 2,900 平方フィートのスペースで週 7 日間オープンを予定しています。https://theflip.museum/ これは私が初めて実質的な小売ビジネスを立ち上げることであり、細かい点について多くの学びを得ました。

最近数週間にかけて、台北と新台北向けの駐車スペース検索アプリの開発に取り組んできました。特に週末には適切な場所を見つけるのが非常に困難です。既存のアプリもありますが、すべて中国語のみで提供されているため、英語版を作成しました。当地にいらっしゃる方はぜひお試しください：https://taipeiparking.com/（Android アプリおよび Web アプリ）。

• これは私が HN に投稿するのを初めてのことです。 私は、ドラム楽器専用の生テキスト形式の譜面記譜法のための DSL を作成中であり、ABC 表記法の灵感をいただきました（もちろんドラム専用です）。現在執筆中のところですが、説明するのが少し複雑になりがちで、ランディングページがあれば楽になるでしょう。要点は、次のような見かけの音符記号を書くと https://gist.github.com/Luigi123/945af7e5cc8dfbfd186f0a99754... PDF に譜面がレンダリングされ、さらにゲーム形式（DrumMania / DTXMania スタイル）でその音楽を演奏できることです。言語／コンパイラ自体は約 6 ヶ月ほど犬食糧化（自己テスト）しており、概ね機能しています。次のステップとしては、既存の楽曲をインポートして追従しながら記譜する IDE スタイルのエディタの実装ですが、それは実に壮大な旅となりました。参考までにスクリーンショットを：https://i.imgur.com/EmlqlrM.png

対象はドラマーですが、他者も排除しません。音を生成し、インターネットで見たより良いサウンドサンプルも使用しているので、作曲にも現実的に利用可能です。ただしメインのユースケースは私の自身のニーズである、ドラム練習用の譜面作成です。

聴衆側のドラマーにとって、プレーンテキストでの記譜と、ペンを使って紙に書くことの必要性の違いは何でしょうか？単なるシンコーペーションを超える「The New Breed」への拡張として、自動生成できる面白い練習アイデアや予期しない演奏要素を提供することを目指しています。

私は、テック分野のパワーユーザーおよび労働者向けの最も有用なブラウザトップページを開発中です。https://newtabwidgets.com 私の大好きな機能は iframe ウィジェットで、ウェブサイトの任意のエレメントを選択してウィジェットに転換できます。

Drawers (https://drawers.computer) という macOS アプリを開発中で、それぞれのプロジェクトに独自のドック、スペース、ウィンドウを提供します。macOS の Spaces と連携し、各スペースごとにプロジェクト固有のドックに切り替わり、そのプロジェクトに必要なリソースのみを表示するように統合されています。さらに、アプリ全体ではなく粒度の細かいリソース（Slack チャンネルのようなもの）をドックに追加できるようになり、ドックが常に必要とされるものに超焦点化されます。これはコンピュータでの作業時に集中できるように設計しました。またネイティブインターフェースがすべてのプロジェクトを混在させ、 distractions を招くと考えたためです。ベータテスターを募集しています！無償ダウンロードは https://drawers.computer でお済みいただけます。

素晴らしいですね！Mac を入手して以来ずっと似たようなツールを作りたいと思っていたのですが、実現するまでには至っていませんでした。ぜひ実現できて嬉しいです。アプリ内でプロジェクトの文脈（デフォルトフォルダーや設定など）をサポートしているのですか？ はい！それぞれの Drawer（プロジェクト）には独自のフォルダーパスが割り当てられています。Figma や WhatsApp、Messages、Slack といったアプリを統合し、各プロジェクトに集中させることができます。今後どのような機能を追加すべきかのご意見をお待ちしております！

オープンソース化の予定はありますか？私には非常に有用ですが、Mac に完全なアクセス権を与えるのに少し不安を感じています。 これは KDE のアクティビティ機能です。最新版をインストールすれば、アクティビティごとに環境を設定できます（2008 年以降から実装されている機能です）。

AI4MATH は本当に興味があります。最終的には私自身を置き換えてしまう可能性も感じています。 数学的な知識ベースソフトウェアを開発中です。いわば「ローカルの Github のようなもの」ですが、バックエンドは実際には Forgejo インスタンスを使用しており、私は人間向けのフロントエンドと、自動的にかって知識ベースを消費・拡張するエージェントのためのハネスを構築しています。Issue/PR レビューワークフローが知識ベースの維持にも効果的であることを実証しました。動機は、今日こそ数学者や私たちが人間／AI とともに数学に取り組めるように支援することです。知識ベースは数学的な書式をプレーンな Markdown で保持しつつ、安定した ID、バックリンク、検索、ドラフト変更、レビュー、承認、マージなどの機能を追加しています。エージェント側も同じページを読み、同じ参照を追跡し、編集を提案し、人間と同じレビュープロセスを通じて作業できます。ここでは形式化は使用していません。すべての証明が自然言語で行われています。形式的化の理由ではなく、私が重視する多くの分野はまだ mathlib にないため、容易に形式化できないからです。これは移行プロジェクトとして位置づけ、完全な自動形式化が機能する前には有用であり、その後でも人間とエージェントが探求を組織化する場所として引き続き有用だと考えています。

私は X/D Loom (https://xdloom.com) というツールを開発中で、自動車愛好家が車用配線図を作成することを支援します。約 1年前、Nissan D21 ハードボディの Z24 ガソリンエンジンを TD27T ターボディーゼルにエンジンスワップし、スポットライト、ウィンチ、空気圧縮機などの多数のアタッチメントを取り付けました。しかし怠惰であり、そのすべての配線変更を記録しませんでした。時が経ち、現在はすべての配線について忘れてしまいました。現在のプロジェクトカーは Jeep Cherokee FSJ で、完全に新しい配線をゼロから構築したいと考えています。Nissan と同じミスを繰り返さないよう Google 検索「create automotive wiring diagram」を試しましたが、結果はすべて高額な企業向けソリューション（月額 $200）しかなかったので、X/D Loom をプロジェクトカー用のツールとして作成しました。画面上に電気コンポーネントをドラッグ＆ドロップし、ワイヤーで接続し、PDF や PNG としてエクスポートできます。

AI IDE についてですが、私がタスク計画のために多数の md ファイルを生成する必要があるのは当然のこととして、コード分析や機能タスクドキュメント、クリックアップへの要約などを生成し続ける多くの開発者がいました。会社では VSCode 拡張機能でフロントマーマ経由でタスクドキュメントとクリックアップを同期できるようにしました。これを次の段階へと発展させるサイドプロジェクトとして、CI に統合され、git ネイティブで、AI エージェントテンプレート変換可能かつ同期可能なパイプライン（git md ファイルからあらゆるプロジェクト管理ツールへ）を構築しました。つまり、md ファイルをそのまま wiki に保存してクリックアップの AI 検索で後から見つけたり洞察を得たりできるか、あるいは AI エージェントテンプレートトランスフォーマーを使ってタスクテンプレート（背景、受け入れ基準、機能的要件など）に変換し、ボード上でタスクを更新または作成するかのどちらかです。現在取り組んでおり、どのような結果になるかまだわからないですが、製品としては順調に進行していると感じています：https://mdspec.dev

Tiled Words を定期的に遊んでいます！ありがとうございます！友人数人に紹介しており、毎日誰が一番短時間で終わるかを競争しています :-) ご多用中に小さな提案ですが、「type of（～の一種）」という問いの表現が慣れないうちは混乱しました。「stop」は「watch」の一種ではないためです。もしかしたら他の言い回しを探す必要があるかもしれません。「前接辞か後接辞かのアイデアをより簡潔に表現する方法」などはないでしょうか？どうにかするのが難しいと感じました。ともあれ、あなたとお二人に拍手を送ります。素晴らしいゲームです！

「ストップウォッチ」は時計の一種で直感的ですが、文化的参照に依存する手がかりもあります。これはこの種のゲームにおいて避けられないものだと思います。私達はすべて異なる背景を持っており、すべての手がかりを同じ難易度にする普遍的な共有理解はありません。 最近ここで何人かがヒントを見ずにパズルを楽しんでいると書いていましたが、私もそれとなく試しています。それはゲームを興味深く変化させます。

素晴らしいアイデアですね！プレイし、シェアしてくれてありがとうございます。「type of」の手がかりに関するフィードバックに特に感謝します。もっと明確な表現方法がないか検討したいです。 もしかしたら空白を使うべきかもしれません。例えば「sun（太陽）」の場合、「___ dress（ドレス）、___ day（日）、___ flower（花）」のように。

HN で最初に言及されてからずっとこのゲームを楽しんでおり、素晴らしいアイデアで非常に実行力のあるものだと思います。ただしユーザーログイン機能の導入は断念しました。時間をかけエネルギーを使って無料で提供されるものを私たちがただ利用しているのは承知していますが、あなたがそれを有料化やその他の方法へ発展させようとする権利はあると思っています。しかしながら、明確にユーザー login を必要としない機能をゲートとして使用することは「enshittification（劣化）」と言えるでしょう。 チェックしてくれてありがとう！楽しんでいただければ毎日新しいパズルがあり、プレイ可能な backlog が 200 もあります（笑）。

[NO-AI] 私は 20 年以上もウェイトリフターとして活動しており、最新 IMU ハードウェア技術に基づくバーベルスピードおよび軌跡追跡センサーを開発中です。これによりカメラやアクチュエーターベースのシステムよりも正確で低価になります。究極的には、より安全かつ効果的にリフトしトレーニングできるようになります。これは産業デザイン、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア（もちろんスポーツサイエンスも）の交差点です。この分野はまだ LLM によって支配されていませんので新鮮な息吹があります。初期プロトタイプ段階で「Raspberry Pi をバーベルトに固定」していますが、有望であり前進したいと考えています。また中国での前職 12 年以上のネットワークも活用しています。 追記：LG Watch Sport スマートウォッチは、私が行うウェイトトレーニングワークアウトの種類を特定し、驚くほど正確な重量測定が可能でした。

私も約 20 年のパワーリフティング経験者です。素晴らしいプロジェクトですね！バーパスが安全性や「より良いリフト」の主要指標でしょうか？過去に私が考えついたプロジェクトの一つは、Pi + ウェブカメラを使用した自動フォームチェック（金曜日に）です。

この分野の奥深くに浸かっており、何年もの間複数のパストランベクトル追跡器を自作してきました（特にオリンピック種目）。バーパスを追跡することによって得られる追加情報は、単にビデオを見るだけでは得られないものでなく、むしろノイズを増やすだけです。バーパスがヒップコンタクト後に股関節で過度に前方 looping していることは、グラフなしでもすぐにわかります。 一方、速度は優れた追跡指標であり、RPE の代理値として使用されます。Mike Tuchscherer は以前からパワーリフティングでこれを体系化しましたので、20 年間リフトしている方はおそらくお名前を知っているでしょう。

ありがとうございます！「正解の」種目（スクワット、デッドリフト、ローイング、一部ミリートレスなど）では垂直バーパスは数学的に最適であり、あらゆる横方向または矢印方向の動きでは弱固い安定筋を過剰に使用し関節にも横方向の負荷をかけます。これはコアを強化する生産的な仕事でしょうか？おそらくですが、定量化は困難です。怪我につながる可能性は絶対にあります。ベンチプレッス（J 字型）やスナッチ（S 字型）など複雑な種目では、コーチと共に「ゴールデンサンプル」パスを設定して比較するのが良いと思います。これは唯一の指標になることはunlikely でしょう（特に異なる体形の逆運動学を考慮すれば）。ただしバースピードと組み合わせれば、時間の経過とともに多くの有益なフィードバックを提供できます。

「絶対に怪我につながる」とは言い切れません。怪傷そのものは定義が難しく、痛みを感じさせる理由は多要因的です。リフトの文脈において、怪傷予測に対して最も強力な証拠がある要因は、アスリートが過去に適応していた強度と比べてどれだけ激しく強度を増加させたかです。 失礼かもしれませんが、この投稿からは分野に関する表面的な理解しかないように見えます。特に怪我や痛覚に関する部分では、自分が真であると仮定すべきには十分注意を払うべきで、より多くのニュアンスがあります。

パストランベクトル追跡の効果がコンピュータビジョンによる逆運動学（体自体）と比べてどの程度であるか興味があります。あらゆる種類の悪いフォームが IMU シグネチャとして検出可能でしょうか？ データを問題として扱うことで考えるとどうかというアイデアです。様々な種類の悪いフォームや危険なリフトの高忠実度の逆運動学データ、そして IMU データを収集し、そこから作業を進めることは意味があるかもしれません。直線のパスからの逸脱許容値よりも容易に検出できる興味深く予期せぬ特徴が見つかる可能性があります。

以前共有しましたが、私が設立した企業の配達業務を支える物流管理システムを構築しており、以降も継続的に改善しています：https://toanoa.com 初期の MVP より、以下のような新機能を追加しています：

• 知能ある注文バッチ化とルート最適化；タスクを複数の注文間に組み込みながら、配信ウィンドウ内での完了確率を最大化。
• ドライバーアプリ内のモバイル追跡ロジックのさらなる微調整により、位置更新の質・頻度を改善しつつバッテリー効率も維持。
• 多数のバックエンド/DB 最適化により、現在のボリュームでは平均応答時間が数十 ms に抑えられています。オープンソースではありませんが、興味のあるユースケースがあればご連絡ください。

ようやくプロジェクトを完了し Steam で初作ゲームを公開しました：https://store.steampowered.com/app/4195030/balls/ 画面内で跳ね回るボールを爆発させる連鎖反応系ゲームで、目標スコアまで積み上げていきます。ゲームが進むにつれてより大きなコンビネーションを作り上げていきます。 開発は楽しくてたまらませんでしたが、小さな玩具から始め、「自然に感じる」機能を追加し続け、楽しいゲームに至るまでかかったのです。ただしバランス調整は難しく、多くの数字が任意でした。しかし新規な遊び方を見つけたり新しいビルドを発見したりする人々を見るのが好きです。最近は報告されたバグの修正と一般との共有に取り組んでおり、最新パッチ以降は「完了」と感じつつも、アイドルモードを追加したりコードベースを簡素化してより良いテスト・イテレーションを行ったりして、さらに多くのボールタイプを追加してみたいという気持ちもあります。 あらゆる優れた LLM が比較的短期間でこれを複製できるかもしれませんが、これは私が自力で作成し、達成感を感じています :)

お見事ですね！素晴らしい初作ゲームです！私自身も初作ゲーム（トップダウン 2D タワーディフェンス）を開発中です。どのエンジンまたはフレームワークを選びましたか？Unity を検討したが、Godot も数週間試しましたが、最終的には Typescript で動く Canvas ゲームを PixiJS でグラフィックスレンダリングする道を選びました。ゲームエンジンを学ぶ代わりにこの方法を選んだ方がずっと簡単でした。

C++ で生 TCP ソケットを使用して Raft 合意アルゴリズムをゼロから実装しています。現在高性能 RPC クライアント・サーバーを開発し、ネットワークレイテンシを最小化しています。本プロジェクトの主な目的は、システムプログラミングスキルを向上させ、分散システムにもっと適応することです。ここで学んだ最もクールなことの 하나는 epoll を使ったイベント駆動型 I/O や非同期セットアップでのイベントループアーキテクチャの動作です：https://github.com/ayanmali/raft

美しい装置です。見た目では原理が全く理解できないほど素晴らしいです。ぜひ詳細な記述を投稿してください。 比較的単純な技術です。ディスプレイは下部にあり、ガラスキューブ内部には 45 度の角度を向けたミラー（横壁で鏡の縁が見える）があり、下部のディスプレイからの画像を反射させてホログラムのように見せる仕組みです。

先ほど初の本を出版しました。中心的な主張はシンプルです：ソフトウェア開発は「設計活動」であって「建設活動」ではなく、両者を混同することがプロジェクト失敗の根本原因です。開発者、マネージャー、そしてソフトウェア構築がいかに困難に見えるのか疑問に思ったすべての人向けに執筆されています。Amazon では Kindle と紙芝書形式で入手可能：https://www.amazon.com.au/Code-Design-software-projects-deve...

RVW（私の標準的トランスフォーマーモデルの改変版）を開発中で、これはカタストロフィックフォgetting することなくオンライン継続学習が可能です。早期実験の初稿をようやく公開しました：https://doi.org/10.5281/zenodo.20064617 現在はパラメータを増やし性能向上に取り組んでいます。Nemotron フレームワークの RVW を厳密なテストで実施（ランダムドメイン領域の長い区間を交互に挿入）したところ、モデルはすべて forgetting せず（むしろ難易度の高い領域で改善）。SmolTalk での PPL はまだ ~18 でありますがこれを下げたいです。ただしこれは全て 4B パラメータのみで達成しました。現在は Llama 3.2 フレームワークの RVW（約 2B パラメータ）を訓練中で、結果次第では次に Gemma 4 に進めるかもしれません。

数年間、「素晴らしいアイデア」を生み出しては実行に移せない状態が続きましたが、現時点で最も有望な道に進んでいます。 常にリアルライフのパズルゲームアプリを開きたかったのですが、再びエureka モーメントがあり、 usable プロトタイプ（バックエンド＋iOS アプリ）を構築しました。小さなお友達からの好意的フィードバックがありました。ある程度の期間、同じ分野の人物（顔は知っていましたが技術者ではない）と出会いました。彼女にアプローチし、コーヒーを飲みながらアイデアと実現可能性を共有しました。彼女はすぐに参加してくれました。現在発足から 2.5 ヶ月が経過し、全速力で素晴らしいものを創り上げています（ターゲットのオーディエンス向け）。未来のコ・ファウンダーは驚異的で、鋭い洞察力を持ち、動機づけも強い。数週間で起動予定で、パズルゲームの無料/MVP バージョンをリリース予定です。 多くの試行錯誤を経てきました。テック系共同創業者も検討しましたが、一人で進めることもありました（コーディング後は特に困難）。しかし今、これが正しい道だと感じています。毎日の人々に楽しめるパズルアプリ／ゲーム。また、テック以外の世界を生きている未来のコ・ファウンダーが、「大量の稼ぎ」や「フレームワーク／AI のクールさ」ではなく、純粋な楽しさを提供できるバランス感覚を持っています。現実に触れることも良いことです :)

ブラックジャックのカウントツールを開発中で、初学者から上級者 Winning カウンターになるまでをデュオリンゴ様のアプローチ（連続モジュールを超克に基づく学習）で設計しています。広告はなくダークパターンもありません。 素晴らしいアイデアですね！言う「Duolingo」とはスパーードリピテションを指しているのでしょうか？もしそうなら、どのようなスパーードリピーテーション手法を採用するか特定されていますか？

研究グレードの軌道力学、特に小惑星／彗星に関するものを専門分野としています。過去 4 年間取り組んでおり、最近数ヶ月 AI ツールを導入し、楽しくて魅力的なビジュアライゼーションを vibe コディングしました。（デスクトップ版推奨）https://dahlend.github.io/ketev/

Float-explorer とは、浮動小数点の最も奥深い振る舞いをあなたのプロセッサ上で探索するために非常に正確なアセンブリプログラムを生成するツールです。コンパイラにコード生成を強制せずに実現します。「0.1 + 0.2 != 0.3」のような既知の問題ではなく、「非正規化フラッシングを有効にした際、実際には少なくとも 3 つの異なる定義があるため、どのように定義するか」とか「エミュレーターが実際に浮動小数点振る舞いを正しくシミュレートしているのか、それとも現在のハードウェアに委譲しており、わずかに異なる定義を持っている可能性があるか」といったような課題を対象としています。

私は週 3 回カリストネンクスを行い、さらに Ironman 70.3 の準備をしているため、トレーニングデータは Garmin、Polar、Withings、FIT ファイルなど複数のデバイスにまたがり、主流アプリでモデル化されないフロントレバーセッションもあります。そのため両方を扱える独自アプリを開発し、過去 4 年以上使用しています：カスタムストレングスマovement（フロントレバー、FLAC、3/4 プルアップ）をログにし、Polar、Garmin、Suunto、Withings、Apple Health などの接続デバイスを weekly view に統合します。現在トレーニングルーチンに AI 洞察を統合するかどうかを検討中。現在はサーバー費用以外はほぼ無料のため、コメントやユースケースをお待ちしています：https://obitrain.com/

なぜこんなに多くの異なるデバイスが必要なのでしょうか？（これがこれほど広がっている唯一の理由だと仮定）デバイスベースのストレングストレーニングは私にとってはまだ非常に奇妙に感じます。 「中級者」が千の複雑なものを活用して体験を最適化しようとしますが、「グラグ」と「ジェニウス」はどちらもシンプルさを保つというミームテンプレートをご存知でしょうか？これは完璧な例です。どこかでは、単純な喜びのために体を動かしているグラグとジェニウスが幸せに一緒にエクササイズをしており、その近くには小型国の GDP 相当のウェアラブル電子機器を持ち、VO2MAX の 0.1% が低下したことを嘆いている中級者がいます。 このケースでは複雑であるように見えてもそうではありません。Polar でワークアウト追跡、Suunto でマラソン訓練／ハイキング、Garmin で日常腕時計（決済、音楽など）を使用。さらに Withings スケールと iPhone を加えると、アプリのメルトポットに対処することになります。 私は Ironman のトレーニング経験はありませんがマラソンは経験があります。確かに指標ベースの仕事は有益だと思います！しかし投稿には笑われました。両方の側面を見て嬉しいです。

毎日 PROCEDURAL ロジックパズル「Ruly」を開発中：https://playruly.com グリッド上の数字にルールを設定してスコアを最大化します。過去数週間は異なるルールタイプを実験し難易度を微調整し、UI を改善することに焦点を当てています。現在の見た感じと手触りに満足していますが、フィードバックは常に歓迎です。特にパズルの難易度についてのご意見は大歓迎です。バリエーションを導入しながら複雑性を増さないバランスを取ることは難しいです。すでに数人の日常プレイヤーを抱えており、とても励みになります。コメントを大歓迎です。

すべてのソフトウェアのバージョンを追跡し、ユーザーに新バージョンを通知する機能を開発中：Unity 向けに「VersionAlert」(https://versionalert.com/unity) をニッチからスタートさせ、より大きな製品化を進めています。この領域の既存ソリューションは欠落しており感じていました。ウェブサイトでは、人们がアップデートについて知りたいソフトウェアをスマート検索バーで素早く見つけ、新バージョン通知に登録できるよう簡単にしたいと考えています。近日公開予定です！

https://engine.build で働いています。AI コード生成のための耐久性のあるオーケストレーションシステムです。長期的実行かつ高品質の実装において LLM に依存できないという問題を解決します（babysit しモニターする必要がない）。これが AI とコードを組み合う最も疲れさせる部分だと考えています。仕様またはプログラムタスクリストから始め、エンジンが全体ワークフローを実行：実装、検証、レビュー、修正、最終化を行います。エージェントコーディングを耐久性のある CI スタイルのプロセスとして扱い、状態、再試行、レビュアーフィードバック、コミット、監査可能性を組み込みます。外部オーケストレーションされおり、ループ自体を実行するエージェントではなく、必要な時にエージェントをツールとして使い、ループ自体を意識せずに生成されます。近日オープンソース化予定であり、IDE やエージェントハネスの代わりに使用することを意図していません。Codex/Claude Code/Open Code/Cursor/Pi などを继续使用でき、実際の実装だけをエンジンに委譲します（MCP/CLI など）。あらゆる LLM プロバイダーをサポートしており、例え GPT 5.5 が実装し Opus 4.7 / Deepseek v4 Pro / GPT 5.5 が各フェーズでレビューする混合使用も可能です。ウェブサイトでの登録または https://x.com/enginedotbuild でフォローするか、私自身は https://x.com/aljosa で、多くのフォロワーが欲しいです :D

一般的なリポジトリ形状・構造リンター（言語非依存）を開発中 [0] - ディレクトリ構造や各種ファイルの存在（LICENCE など）、ファイルネーミングパターン、jsonpath＋スキーマ（json/yaml/toml）、潜在的に悪意のある Unicode の欠如などを強制します。各言語/プリセット用のルールバンドルを組み合わせ拡張できます。目標は非常に高速で巨大なモノリポジトリでも使用可能にすることです。AI を使用する際、様々な検証スクリプトを追加する必要があり、各プロジェクトごとにスクリプトを書く代わりに再利用可能な高速ツールとして構築しました [0]：https://github.com/asamarts/alint

tsz (https://tsz.dev) というパフォーマンス第一の TypeScript チェッカー（Rust で書かれている）を開発中。5 ヶ月前開始し、ほぼすべて AI によって書かれています。今日時点で tsc 準拠テスト通過率は 99.8%。シングルファイルベンチマークでは tsago より 3–5 倍高速です。

グリッド上の電気的障害の音響診断！携帯電話のみから電力変圧器の健全性を判定するツールを開発中。以下を提示します：

• ロード量
• コイルとコアの健全性
• フェーズの不均衡有無

以前潜水艦乗組員として勤務し、背景は発電所とソナー分析にあるため、この二つを組み合わせています。 電気の問題を音響で診断するとは非常に魅力的であり、これまでに多くの研究が行われていないように感じています。したがって様々な音響パターンを追跡し、物理法則の第一原理から導き出そうとしています。iPhone アプリを開発中ですが、Xcode は本当に酷く：非決定論的で頻繁にクラッシュし、エラーメッセージが何の意味もないです。xtool を使用したいですがプレビュー機能がないためデバッグが必要です。

刺繍は順調に進んでいますが大丈夫な毛糸を買い分けるのが難しいです。一般的なアイデアは鳥や山の写真を撮り、Minecraft のカラー理論を使って画像をミーンシフトで低色解像度化し、DMC スレッドにマッピングすることですが、axiom mod などのツールを使ってグラデーションを埋めたり、影を表すためにヒューシフト/温度変化を加えたいです（bdouble0100 が緑の影として紫を使用するのではなく）。 また Web セットアップにおける claude コードの動作も試しましたが、CLI に比べて実感が非常に薄いと感じました。主な問題は、oklab 空間からのカラーサンプリングをローカルで行う必要があることです。リスト内の色からグラデーションを作成しようとすると、目指す線への次の色が順不同で配置されてしまい、線上に投影されます。おそらく最大の課題は、claude などが多次元思考が苦手であることですが、私が与えるフィードバック（明確な線形代数やカラー理論用語）についても語彙力が不足しているかもしれません。 次に計画としては、これを完了したらサバイバルゲームをログライクに変える mod を作成し、had es 2 のチャレンジランのように特定のバイオームでセッションを楽しみ、新キャラクターで最初に全部のグリンドを行う必要なくプレイできるようにしたいです。

https://rankr.click という小さな Web アプリを作成しました。あらゆる抽象的なエンティティのランク付けを可能にします。Goodreads（書籍）、Vivino（ワイン）、Letterboxd（映画）などの機能を統合したようなものです。これにより、一つの場所で多様なカテゴリにわたって好きなものをランク付けできます。 これらの分野でのあなたのランク付けを使用して、あなたの好みを分析し、将来は実際の関心に基づいた新しい発見を助ける個人的な（広告ではない）推薦エンジンを追加したいと考えています。技術的な観点からは、意見のあるクロスプラットフォームオーケストレーターを使用して完全なスタックをホストする方法を学ぶ絶好の機会になりました。どこでもホスト可能（裸金属 VPS、ホームブリューシステム、クラウドプロバイダーなど）です。 Google 認証不要で製品を表示できるホームページを追加することを検討されていますか？訪問者がコミットメント前に製品を確認できるようにするためです。

拡散駆動型の UI デザインツールを開発中。短期目標は AI 設計の UI が Tailwind 風にならないこと、長期目標は Figma 的だが拡散によって駆動されることです：https://diffui.ai Figma から約 4 ヶ月前に離脱してこのプロジェクトに取り組んでおり、gpt-image-2 のリリースで賭け事を実質化しました。最近 Brands for diffui をリリースし、デザインシステムを設定して一貫性を持って生成できるようにしました。UFO ファイルの最近のリリースから Brand を作成し、かなり楽しいデザインが可能です：https://diffui.ai/brand/2ff1b00a-d698-43ea-a42e-7c4a-2e670c04（試す場合はアカウント不要）

Deptheos (https://github.com/ryanmitts/deptheos) と呼ばれる写真／マクロフォーカススタッキングプログラムを開発中です。macOS で動作し、Swift および Metal で構築されています。目標は超高速で無料のフォーカススタッキングプログラムを作成することです。初期リリースには署名された macOS DMG を提供しましたが、自分で構築すれば M4/M5 シリーズ iPad Pro でも動作します。コア機能として RAW ファイルを入力とし、DNG ファイルを出力としてサポート（LibRaw または Adobe DNG Converter を runtime オプションとして使用）。過去数年間にマクロ撮影に非常に興味を持っており、独自プログラムでフォーカススタッキングを取り扱うことを少しずつ進めてきました。 素晴らしいですね！Thomas Shahan の作品をご存知でしょうか？以前ビジュアルアートゲームに木版画を提供したことがありますし、技術的に好奇心旺盛な方です。きっと自分の作品で試すことに興味を持ち、フィードバックを提供してくれるでしょう...

プログラミング言語 BAML をチューリング完全にするために取り組んでいます：https://github.com/boundaryml/baml 他言語に埋め込み可能な言語で、TypeScript 風型システムと Go 風ランタイムを備えています。現在構造化出力向けに使用されていますが、まもなくオーケストレーションなどをサポートします。一部のユーザーに早期アクセスを提供しています！興味があればご連絡ください！

uv で管理されているプロジェクトのためにディストロレスコンテナイメージを作成する Python ツールを開発しました。Go 生態系の Ko にインスピレーションを受け、Python 生態系の uv と連携/依存しており、Kuvo という名前をつけました：https://github.com/hxtk/kuvo 非常に初期段階の趣味プロジェクトで、技術的には動作しますが、本格的に使用する前に欠けている要素があります。現時点では中間ベースイメージなしで最小コンテナを自分自身のために生成することはできません（distroless uv コンテナイメージとプラットフォーム互換性がないため）。

より速く簡単なマップアプリを作成し、自身のグループ向けバイクライドを計画するために始めました。今年初めに開発を開始し、約 1 ヶ月で個人のユースケースに有用な MVP に達しました。それを超えて学習目的であり他者と共有するための手段として進めました。後に追加された機能にはライブカーソル（Figma のように）、標高チャートと勾配オーバーレイ、QR コードを有効にしたコラボレーションリンクが含まれます。https://plotalong.app 試してみて！理想的な UI/UX を見つけるのが最も難しい部分でした。ブランディングも手書きし、Procreate でトレース、Sketch でベクトル化しました。高速イテレーションと優れたテストスイートにより、多数のアプローチを試して最適なものを選びました。約 4000 ユニットテストと 300 以上の e2e テストがあり、複数の環境で完全に自動化された CI/CD が実行されます。 Frontend に Mapbox を使用し、アプリ全体は単一の Cloudflare Worker です。Claude がほぼ全て実装しました。Gitea プロジェクトをセルフホストし、すべてのプランニングセッションをマイルストーンと Issue として記録しました。Claude は管理者権限なしで独自アカウントを持っています。エージェントチームを管理してほぼ自律的に構築するプロセスは正直言って驚嘆的かつ目覚ましいものでした。 他の愉悦スポーツドライバーから最も使用する／必要な機能を教えて頂きたいです。Android アプリは Play Store にレビュー済みですが、早期アクセステスターとしてご希望の場合は @plotalong.app にご連絡ください。

素晴らしいですね！共有機能でライブ位置追跡を可能にしていますか？特に複数の乗員が別々の車両にいる場合にとても役立つように思えます。 いいえ、そしてこれは非常に明らかな機能のように聞こえますが、アプリは「ルート計画」であり、ターンバイターンのナビゲーションではありません。Plot Along ルートを Google マップ、Apple マップ、複数 GPS 形式などに開くことができます。全員が同じルートを開いて協調し、グループの単一の真理源となります。そして道路に出る準備ができたら、誰もがすでに慣れているナビゲーションアプリ（または車両に内蔵されている）を使用できます。 特性開発が続けられれば、ある時点でナビゲーション側にも取り組むかもしれません！

形式的技法に再び全力で取り組んでいます。主に TLA+ ですが、Isabelle も少し使用しています。PhD を断念したことにまだ完全に罪悪感を感じていませんが、当時正しい判断だったとも思いながら、もう少し推し進めればよかったとも思います。少なくとも数論文を出版できるか見てみたいと思います。 また Claude に異なる言語向けの LSP サーバーを作成させたこともあり、非常にうまく機能しており、Vim との良い統合は言語をより楽しいものにします。さきほど LinuxFest でプレゼンテーションを行いました：https://youtu.be/HmcVJWyOwJQ?t=6623

2008 年にオンラインマルチプレイヤーボッヂルゲームを作成し、ある種のユーザーが今でも 17 年間続けています。約 1年前より現代的な技術から書き直しを開始しましたが、途中までで止まっていました。数ヶ月前 Claude が残り 20% を完了させ、主に成功して再リリースしました。しかし困難でした。3 人の息子の父親であり、日常業務で一日中Claude を使用しており、夜遅く働く関心があるわけではありません。それでもおそらく 17 年間存続できるものに近づけています：https://serpentinegame.com

Landlock + seccomp notify ベースのサンドボックスを PMG に実装しました。CLI パッケージマネージャーを悪意のあるパッケージから保護するツールです。Go ルーティンによるカーネルからのメッセージ処理に関連するいくつかの癖がありました。https://github.com/safedep/pmg

「一般問題求解器」を開発中で（数学問題を最初に焦点化する予定）、特別なオーケストレーターを使用して、残りのラウンド数や問題コンテキストの他の側面に従って問題解決アプローチを directing/structuring します。これは主に専門家の行動に影響を与えることで行います。 昨日初稿デモとサンプルオーケストレーターシステムプロンプトを投稿しました：https://x.com/Westoncb/status/2053429329233895857 システムに目的と実行ラウンド数を設定すると、現在の構成（オーケストレーター＋専門家プロンプトおよび LLM 設定）を読み込み、作業を開始します。1 ラウンドずつ手動でステップしたり、単に让其运行することもできます。 単一の長いワークログ/コンテキストを累積するのではなく、各ラウンドで専門家は異なる役割を持つ複数の命名された「アティファクト」（不確実性、行き詰まり、発見など）にパッチを適用し、次のラウンドのプロンプトに注入します。 エンジンは Rust で書かれており Web UI（および CLI）があります。組み込み設定エディターを使用して専門家とそのプロンプト、アティファクトセット、オーケストレータープロンプティングなどを定義できます。

特別な機能はありませんが、AI コンテキストを実行中に圧縮する方法を設計したいと考えています。R.P.I 意味論（研究、計画、実装）を使用。 いくつかの Rust を知っていますが clap を使おうとしていましたが、知っている人は誰も Rust を気にしないため Golang に切り替え、spf13 Cobra CLI を使用しています。 Harness はとてもクールですが、まだかなり Go の初心者なので、Go の入り込みと外側を学ぶ機会としています... AI がコードに触れていません（否则は全く学べないでしょう）。

オープンソースの ElevenLabs 類似 AI ボイスプラットフォーム「OmniVoice Studio」を開発中。音声クローニング、ダビング、トランスクリプションをサポートし、Docker + デスクトップ UI を備えたローカル/セルフホストワークフローが可能。Whisper、Qwen、OmniVoice などオープンソースモデルを使用：https://github.com/debpalash/OmniVoice-Studio チェックしてくれてありがとう！

まだ https://FastComments.com で開発中 :) 近日デスクトップアプリをリリース予定で、統合フォーラム付き。Discord のようなコミュニティを持ちつつ、すべてのチャットが Web フォーラムスタイルインターフェースを通じてインデックス化・検索可能になる仕組みです。デスクトップアプリはネイティブ C++ アプリであり Electron を使用していません。 同時に https://watch.ly（ネットワーク/FS サンボックスにヒューマンインザループの AI エージェント用）の立ち上げも進めており、Apple からの権限を待っています... さらに最近 https://dirtforever.net を立ち上げて Dirt Rally 2 の EA サーバーなしでクラブを維持する取り組みを開始しました。egonet プロトコルについて学びサーバーを作成しました。

kei というクラウド→ローカルの写真／ビデオ同期エンジンを開発中。iCloud Photos は完全に機能し、完全非文書化された SyncToken も実装済みです。今後数週間で QoL 作業を行い早期アーキテクチャ決定を固めつつ、他のプロバイダー（Immich、NextCloud、Google Takeout… その他待定）を追加します。前回この投稿から以来、2 人が貢献し、スター数がほぼ 100 に達しました！これはドーパミンです：https://github.com/rhoopr/kei

「Magic: The Gathering」デッキをカードデータの第一原理から構築するプログラムを開発中。ユーザー投稿のデッキ集計や EDHREC に依存せず、AI も使用しません。多数の内蔵ノッチが公開されています。

車のメンテナンス追跡 Web アプリの基本機能をほぼ完了しました。すでに有料代替品と同じ全ての機能が実装されており、SSO 統合も（現在 Google OAuth のみ）。他の必須機能も実装したいですが、優先順位は後回しにします（通知と履歴のエクスポート機能を含むファイルアタッチメント）。現時点では車のオーディオをアップグレードなどこれまで回避してきたことに焦点を当てています。

建物の「Xray」スキャンに線引きを行い、ピクセルからベクトルアートに変換： 複雑な工業施設やデータセンターのアップグレードを計画する場合、LiDAR でスキャンしてポイントクラウドと 360 パノラマ画像を取得します。これは大きなデータセットを与えますが、実際に必要なのは床面図（ライト CAD プラン）で、ラック、ケーブルトレイなどを示すものです。スキャンを取り、ポイントクラウドをスライスして正射画像を作成すると、建物の上から見た Xray 画像のように見えます。その後人間が CAD で手動でトレースして利用可能な 3D モデルを作成します。この面倒な手動部分を自動化し、機械学習を使用して Xray プランのピクセルからベクトルポリラインに変換します。 あるクライアントはデータセンターのスキャンを行い、ラックボックス位置やケーブルトレイ、配管などを示す床面図を生成しました。他の例：鋼タンクの溶接線、旧鉄道橋のスキャンにおけるすべての鋼製ギルバービーム、商業不動産のリノベーションにおける窓・ドア・天井パイプなど。 gord at quato.xyz この作業の一部として、カスタム機械学習カーネルをマルチコア x86 CPU で実行している調査を行っています。

この分野で構築しました。 製品は公共交通機関プロバイダー向けのホワイトレーベルアプリですか？乗客がバス／電車への到着データを得るためにアプリをダウンロードすると思いますか？Google マップや同等との統合の方が良いでしょうか？ OBA はいくつかの異なる方法でデプロイされ、地域の運輸会社または複数の会社のための使用が可能です。4 つの例を与えますが、これは完全ではありません：

1. Puget Sound 地区では、地域運輸局である Sound Transit が約 12 の個別の輸送機関のために OBA サーバーを維持しており、Sound Transit の公式 OBA アプリに乗り継ぎます（Play および App Store で入手可能）。公式アプリは米国国内の他の 10 つの都市でも動作します。这是我们にとって理想であり、乗客にも同様で Citymapper や Transit のようなアプリで見られるものです。
2. ニューヨーク市では MTA が独自の OBA サーバーを運行しており、5 ブoroughs 全域の実時表示とブランディングされたアプリをパワーしています。
3. UC サンディエゴ大学では、OBACloud を使用してキャンパス内の学生のリアルタイム輸送情報システムを駆動しています。
4. サイプロス共和国とマレーシア（国全体）では、独創的な個人開発者が自身の OBA サーバーを設置し、市民向けのリアルタイム輸送情報を提供しています。 底の OBA サーバーは GTFS と GTFS-RT の素データよりも REST API を提供し、公共交通アプリを構築するのを大幅に容易にします：https://developer.onebusaway.org/api/where/methods 多数の主要言語用の SDK もあり、機関と独立開発者が当社の API の複雑性に悩まされることなく自身のアプリを構築できます：https://developer.onebusaway.org/api/sdk Google マップとの統合は重要であり、「yes and」ソリューションです。公共交通に特化したアプリ、特に広告や疑わしいプライバシー問題を有しないものには多くの価値があると信じています。訂正：あなたはアルゼンチン在住とのことでしたか？輸送省が独自の OBA ワイヤーレーベルバージョン「Cuando Subo」を維持しています：https://www.argentina.gob.ar/sube/cuandosubo

https://www.GetSetReply.com 私たちはベータユーザーを探しています！GetSetReply は小企業向けの SaaS で、2 つの機能を提供します：

1. 購入後に顧客に SMS と/またはメール経由でレビュー依頼を自動化し、より多くのレビューを取得する支援。
2. 既存のレビューへの返信に、ブランドの声に合わせた AI 生成ドラフトを作成し、Google/Yelp/TripAdvisor に送信する支援。 テストやフィードバックを提供してくださる皆様のおかげで大変感謝しております。アカウント作成（クレジットカードや統合不要の無料）いただければ連絡します！プロフィール内のメールアドレスでもご連絡ください。

https://github.com/gchamon/buzz を WebDAV と実装 debrid、jellyfin および opensubtitles の緊密な統合として利用しています。これは jellyfin の要件である「フォルダごとに 1 つファイルのみ」を解決し（元のソースには多数のファイルがあっても）、debris からエントリを削除する確認、アーカイブによる削除回復、opensubtitles との単純だが強力な統合、および機能的ログ UI を提供します。また Web デザイン概念をレビューし、コーディングエージェント（ローカルと SOTA）を広く実験する機会でもあります。

https://thingstohave.app のリクエスト機能を開発中：画像アップロード、パスキー、より明確なリスト組織 UI など。すべてポリシング段階にあり、6 ヶ月前までにリリースを目指しています。最近作成したのは SvelteKit から Hono + Inertia + Vue への移行です。SvelteKit を気に入っていますが、アクティブ開発期間中に安定性に苦しみ、モックで全ての魔法を書くため適切なテストを書くのが非常に困難でした。現在はアプリ全体が Hono MVC で Vue が駆動する UI です。ロジックは簡単にテストでき、すべての UI ステートは Storybook で公開されています。独自アダプターを作成し Inertia を Hono 上で動作させ、偶然にも Hono 作者自身が公式モジュールとしてリリースしたことで採用の好兆候です！Inertia を試してみてください――両者のベストオブベストです。任意の MVC バックエンドを書くことができ、現代的な JS フレームワークでテンプレートを使用できます：https://inertiajs.com/docs/v3/getting-started/index

https://github.com/abi/lilo を開発中。Lilo は Telegram AI エージェントで、記憶、ファイル保存、TODO 追跡、カレンダー管理、研究、アプリ作成、リマインド、モニタリングなどを実現します。私個人の生活で非常に有用であり、事実上の #1 アプリです。

フラッシュカードアプリの更新を約 1 年半取り組んでおり、ようやく完成間近です。Mac および iOS のみ対応で、Core Data に CloudKit を使用してデータ同期しており、これが非常に面白い学習経験でした（例：CloudKit はオブジェクトが多すぎる場合スインが制限されるため、スナップショットオブジェクトを作成して多数のレコードを一括運搬し、ローカル SQLite データベースで拡張することで限界を回避）。アプリには多くの UX 詳細を楽しんで取り組んでいます。次のようなノートを残しています：https://www.freshcardsapp/ 別途、Zettelkasten ノートアプリを開発中で、小さなアトミックノートを「コレクション」に組織し、単なるハイパーリンクを超えた構造を提供：https://understory.ussherpress.com/ このアイデアの反復が楽しいものでした。最初 Miller Columns UI（Finder のように）でノート間のグラフを可視化しましたが、使いすぎてしまうため縮小して、Notational Velocity 風のクイック検索バーとノートアドレスリングに変更しました。アプリ UI はブラウザを模しており、この種の用途では非常に有効だと感じています。もう少しピリオングして、アイデアの反復を手伝うベータテスターを探しています。

Builtwith の代替品「bloomberry.com」を開発中。Builtwith と異なり、Jira/Atlassian や Github（企業／無料）などあらゆるバックエンド/バックオフィス製品を使用している企業を検索できます。

Garmin の Connect IQ ウォッチアプリプラットフォーム（悪夢のようなもの）と戦っています。https://untether.watch を開発中で、1 日に約 20–30 回スマホとのマイクロインタラクションを腕時計に移行し、最終的にスマホ使用を減少させることを目指しています。ダンプホンは極端すぎるため、銀行など日常生活にはスマートフォンが必要不可欠です。ウォッチは優れたフォームファクターですが、画面が劣悪（MIP）、人間工学が悪く（回転と下視）、機能も制限されています。しかしそれがポイントです！必要な迅速なアクションを実行し、スマホを遠ざけます。Android 副帯アプリが重荷を引き受けます。ヘッドホンマイクと STT を使用して Android 通知に返信しメモを作成できます。追加機能 forthcoming。 Garmin の SDK は非常に挑戦的です。API は頻繁にファームウェア間で破損し、開発者ツールが制限され、テストも困難です。

uptime モニタリングサービスを開発中。真に信頼性が高く、実際に問題が発生した場合のみ通知が届くよう設計されています。非常に美しいステータスページも搭載！無料層は大多数のユーザーで十分で、有料層は SMS 通知など高コスト機能へのゲートとして存在します。Larm チェックし、response time checker も試してみてください。

https://aweb.ai (https://github.com/awebai/aweb) を開発中。エージェント間のコピー＆ペーストに疲れたため、アイデンティティ、互いに話し合うツール、タスク共有を付与しました。非常に有用で、ドイツスタートアップの CTO から離れこのことに集中しています。 アイデンティティは公開鍵 DID で DNS が真理源であり、チームメンバーシップもあります。また公共レジストリ https://awid.ai（OSS）も運営中。

https://heylife.ai を開発中。カレンダー／趣味／好み／位置に基づいて能動的アドバイスを提示するアプリ。パリ着くと空港からの乗り換え方法や、1 時間後の大サッカーゲームの準備アドバイスなどを自動送信。質問しなくても必要な前に／時に提供します。現在サンドボックスとスケジューリングを開発中で、今週リリース予定（有料のみ）。

https://www.photogenesis.app を開発中。iOS および Android アプリで、写真に様々な生成アートエフェクトを適用し、創造的なアニメーション芸術作品に変換できます。完全にオフラインで、AI、サブスクリプション、広告なし。生成アート分野での経験者なら多くの技法（円パッキング、ラインウォーカー、モザイクグリッドパターン、マーチングスクエア、ボロノイ分割、グリッチアート、ストリングアート、Perlin Flow Fields など）を直ちに認識できるでしょう。ほぼすべて Coding Train のビデオから直接インスピレーションを受けています。

生物の形態的記述を維持し、共通語彙に基づいて同定するガイドのためのコミュニティプラットフォームを開発中：https://klados.bio/ これと開発とオフが数年続いており、愚かな決定によるリファクタリングの間断をよく取得しています。 本番サイトは dev ブランチに比べてかなり遅く、通常 CI / リポジトリ衛生を一時放棄状態です。

Docker は大きなイメージで非常に遅いので、レジストリ＋プルクライアント＋buildkit バイラーを組み合わせて改善：https://clipper.dev レイヤを分割し、関連イメージ間でファイルを共有できます。ロボティクスコンテキストではプルが 10 倍高速になります。クラウドコンテキストでは、イメージを 15〜20 秒でプル可能（FUSE／lazy pulling なし）となり、ビルドも高速化され、より良い脱重複により 7 分のデータ削減、セキュリティスキャンも tarball レイヤを展開する手間が省けて加速します。将来的にはすべての ML 関連作業のデフォルトレジストリを目指しています。

MedAngle（https://github.com/ryanmitts/deptheos）を開発中。世界初の予備医・医学・歯学部生および新卒医師向けの Agentic AI Super App です。 literal に医学部の 4–6 年間のカリキュラムにパーソナライズされたすべてが必要です：クイズ、ビデオ、ノート、フラッシュカード、リマインダー、スケジュール、パフォーマンス、検索など。Super App は MedGPT + MedAgent + Spaci（未来的スパーードリピーテーション）を備えた多数の機能層（Smart Suite、Learning Library、Clinical Corner、Tested Tools など）の上に構成されています。10 万＋ユーザー、数十兆秒の学習時間増加、招待のみ。ボットストラップで順調に成長中。優秀な医学部生と医師のチームを率いています。

https://github.com/lvlup-sw/exarchos を開発中。エージェントのための SDLC ワークフローハネスです。スキルを使用して典型的ワークフロー（例：PRD 作成→TDD を使用した計画→サブエージェントディスパッチ）をエンコードするのではなく、並行イベントソースマネージャを構築して処理します。

AI ネイティブのメールクライアントを開発中で、整理・優先順位付け・ドラフトを作成します。ビジョンは、すべての人が Inbox で何時間も費やすような人向けの執務アシスタントです。自動優先順位付け、分割 Inbox、スニペット、バンドル、自動フォローアップリマインダー、電子メールを削除せずに動作する AI エージェントなどがあります。ここまで読んでくれた方は、試して感想をお待ちください：https://fluxmail.ai

Broadcast (https://sendbroadcast.net) を 2024 年 9 月以降開発中。セルフホストされたメールマーケティング/ニュースレターアプリです。基本理念は：サブスクライバーデータベースを自所有し、自身サーバーでアプリを実行し、SES/Postmark/Mailgun/SMTP を介して送信することで他の SaaS に依存せず、独立します。「Mailchimp が安価」を目指しているのではありません。主に技術的な創業者、エージェント、コンサルタント向けに、退屈で制御可能なメールツールを望むものです。