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Show HN: ZeroFS – A log-structured filesystem for S3

S3をバックエンドとして利用する、ログ構造ファイルシステム「ZeroFS」のご紹介です。S3の特性を活かした設計で、効率的なファイル管理を実現します。

Show HN: ZkGolf

ゼロ知識証明（ZKP）は、入力データを検証者に明かすことなく、計算が正しく実行されたことを証明できる強力な技術です。しかし、証明を行うには計算を「回路（有限体上の多項式制約のシステム）」として表現しなければなりません。この回路はZKにおけるアセンブリ言語のようなもので、制約が増えるごとにプルーバー（証明者）やベリファイア（検証者）に多大な負荷がかかるため、現場では手作業による過酷な最適化が行われてきました。私たちはここ数ヶ月、LLMを活用して「形式仕様から回路を生成する」という実験を行ってきました。LLMが実装の正当性を自ら証明できるのであれば、回路作成を自動化できるはずだと考えたのです。まずはSHA-256から着手しました。LeanでSHA-256圧縮の形式仕様を記述し、R1CS算術化と大きなフィールドをターゲットとして、LLMに回路を書かせることに成功しました。Claude 3 Opusは、多少の誘導こそ必要だったものの、数時間で実用的な実装を完成させました。さらに、制約数をコスト指標として回路を徹底的に最適化するよう指示したところ、驚くべき結果が得られました。LLMは最適化のアイデアを出し、実装し、それが健全性と完全性を満たしているか証明するプロセスを繰り返しました。誤った最適化を提案しても、証明が通らないと自ら軌道修正する姿には驚かされました。最終的に、人手による最高峰の最適化を凌駕する（非決定的な）SHA-256回路を生成できたのです。この成功体験から、最適化された検証済み回路を競い合い、ZKPの利用ハードルを下げて効率化を追求するオープンコンペティション「zk.golf」を立ち上げました。ぜひ皆さんも参加して、形式検証の奥深い世界を体験してください。詳細はこちら：https://zk.golf/llms.txt

Show HN: Claudoro, Pomodoro timer embedded in the Claude Code statusline

3週間前にひどい事故に遭い、脊椎を骨折してしまいました。ベッドで療養する中、気を紛らわせるために作ったのがこの「Claudoro」です。Claudoroは、Claude Codeのステータスラインに直接組み込めるポモドーロタイマーです。Claude CodeのCLIから直接操作することも可能です。数年前に「pymodoro」というツールを作って愛用していましたが、最近になって自分が普段使っている開発ツールの中に直接組み込まれていて、かつ柔軟にカスタマイズや微調整ができるツールが欲しいと感じていました。皆さんの開発フローで役立てば嬉しいです。改善点などのフィードバックをぜひお願いします！ありがとうございます。PS：仕組みなどの詳細はこちらのブログにまとめました：https://benemson.com/blog/agents/claudoro-pomodoro-timer-claude-code

Show HN: A graph paper generator that renders vector PDFs in the browser

ブラウザ上で直接レンダリングできる、ベクトルPDF出力対応の方眼紙ジェネレーターを開発しました。印刷してもボケない高品質な方眼紙がサクッと作成可能です。

Show HN: CLI tool for detecting non-exact code duplication with embedding models

コードベースの中に潜む「微妙に異なる」重複コードにうんざりしていませんか？埋め込み（Embedding）モデルを活用して、完全一致ではないコードの重複を効率的に検出できるCLIツールを開発しました。プロジェクトのメンテナンス性を高める強力な武器になるはずです。ぜひ試してみてください！

Show HN: Mail Memories – A desktop app to rescue photos from Gmail

HNの皆さん、こんにちは！「Mail Memories」の作者です。皆さんと同様、私も20年以上同じGmailアドレスを使い続けています。数年前、ふと自分のアカウントの奥深くにどんな写真が埋もれているのか気になり探してみたところ、古い友人や家族との「失われた」写真、そして数え切れないほどの懐かしいミームを発掘できました。当初はSaaSとして開発・公開していましたが、ユーザーのプライバシー保護を徹底しても、やはりデスクトップアプリの方が安心して使えるのではないかと考えました。そこで、サーバーサイドのアーキテクチャをすべて破棄し、MacおよびWindows向けに100%ローカルで動作するデスクトップアプリとして作り直しました。仕組みはシンプルです。アプリが皆さんのPCから直接Googleサーバーへ接続し、処理を全てローカルで行って、ハードドライブに直接保存します。まずはお試しとして、アカウント内の古い写真50枚を無料でダウンロード可能です（カード登録不要）。全ての一括保存をご希望の場合は、29ドルの買い切り型となっています。サブスクリプションではありません。特に2010年以前からのGmailユーザーの方は、ぜひ試してみてください。アーカイブの深層で驚きの再会が待っているはずです。レイアウトやスキャン速度など、フィードバックをいただけると嬉しいです。TL;DR：SaaSをMac/Windows用デスクトップアプリに刷新しました。Gmailに眠る数十年分の写真を、クラウドを介さず100%ローカルで安全に復元します。サブスクもAIも不要です。

Show HN: Open-source sandbox for your product team

KshitijとRahulです。私たちは、非エンジニアチームが開発者を煩わせることなく、既存のプロダクションコード上で直接プロトタイプを作成できるオープンソースのサンドボックス「Playground」を開発しました。リポジトリはこちら：https://github.com/B1u3B01t/design-playground。私たちは6年間共に働いてきました。当初はデザイナーがボトルネックだと考えAIデザインエージェントを作りましたが、それは間違いでした。多くのチームと話す中で、デザイナー、PM、創業者、さらには営業担当者でさえ、実際のアプリのように動作するユーザーフローを素早く試したいと願っていることに気づいたのです。しかし、エンジニア側は非エンジニアがプロダクション環境を壊すことを恐れますし、かといってモック用の別リポジトリを用意するのは同期の手間がかかり本末転倒です。そこで私たちは、この問題を解決するためにオープンソースのPlaygroundを作りました。直感的なUX、Claude/Codex連携、コラボレーション機能、そしてFigmaのようなクローズドな環境とは異なり、ワンクリックでコードを取得できる安全なガードレールを備えています。現在Next.jsプロジェクトをサポートしており、今後は対応フレームワークを拡充予定です。社内サンドボックスを運用しているチームからのフィードバックを心待ちにしています。ぜひ、あなたのチームの非エンジニアメンバーに自由な「遊び場」を提供してください！

Show HN: a Rust OS kernel built for LLM inference

LLM（大規模言語モデル）の推論実行を最適化するために、RustでOSカーネルをゼロから構築しました。ハードウェアの性能を極限まで引き出し、モデルの実行効率を最大限に高めることを目的としています。

Show HN: HackerNows – Native iOS HN Client

Hacker Newsを愛用している皆さんに朗報です。快適な閲覧体験を追求した、iOS向けネイティブクライアント「HackerNows」を開発・公開しました。Webブラウザよりも軽快に動作し、Hacker Newsの議論を効率的にチェックできます。ぜひダウンロードして、使い心地を試してみてください！

Show HN: Reminal – A zero-config SSH alternative that's also mobile friendly

SSHの設定にうんざりしていませんか？「Reminal」は、そんな面倒な作業を一切排除したゼロコンフィグなSSH代替ツールです。最大の特徴は、スマホからの操作性も完璧に考慮されている点。どこにいても手元のデバイスからシームレスにサーバーへアクセスできる、現代のエンジニアに必須のツールです。

Show HN: LIBR tracing with source ledger rows and byte-exact PDF verification

PDFの検証プロセスを次のレベルへ。LIBRトレーシングは、ソースとなる台帳行と突き合わせることで、バイト単位での正確なPDF検証を実現するツールです。ドキュメントの整合性を厳密に保ちたいエンジニアの方は、ぜひチェックしてみてください。

Show HN: Classify mechanical faults using Contrastive Language-Audio Pretraining

機械の故障を機械学習で自動診断したいと考えたことはありませんか？このプロジェクトでは、Contrastive Language-Audio Pretraining（CLAP）を活用して、メカニカルな故障音を分類するシステムを構築しました。音響データから異常を的確に捉える新しいアプローチをぜひ体験してみてください。

Show HN: Z-Jail – A 130 KB Linux sandbox-C99 with 7 defense layers and zero deps

「Z-Jail」は、C99で記述された極めて軽量なLinux用サンドボックスツールです。依存関係は一切ゼロ、わずか130KBという圧倒的な小ささでありながら、7層もの多重防御メカニズムを備えています。セキュアな環境を構築したいエンジニアにとって、非常に強力でシンプルな選択肢となるでしょう。

Show HN: CLI that helps AI agents avoid vulnerable dependencies

「deptrust」は、npm、PyPI、crates.io、Go modulesなど、主要なパッケージマネージャーやプラットフォームの脆弱性を一括でチェックできるCLIツールです。GitHub Actionsなどにも対応しています。ローカルで動作するCLIとしてだけでなく、MCP（Model Context Protocol）サーバーとしても利用可能です。公開されているパッケージレジストリやOSV APIを直接叩く仕組みのため、ホスト型のサービスを介さずセキュアに利用できます。開発の背景には、AIコーディングエージェントが古い、あるいは脆弱なパッケージを提案してくる問題がありました。ClaudeやCodexのようなツールに対し、手動で「もっと安全なバージョンを使って」と指示する手間を省くためにこのツールを開発しました。deptrustを導入すれば、AIがパッケージをインストールまたは推奨する前に、既知の脆弱性があるかどうかをその場で検証させることができます。インストール方法は以下の通りです：1. pnpx @clidey/deptrust@latest install 2. brew install clidey/tap/deptrust 3. またはGoで直接インストール: go install github.com/clidey/deptrust/cmd/deptrust@latest

Show HN: PMB – local memory for coding agents that shows if it is used

コーディングエージェントの作業効率を次のレベルへ。PMBは、AIがどのメモリ情報を使用したかを可視化するローカルメモリツールです。AIが「何を記憶し、何を利用したのか」が明確になるため、デバッグやコンテキストの最適化が飛躍的にやりやすくなります。興味がある方はぜひ試してみてください。

Show HN: Pglayers – PostgreSQL extensions as stackable Docker layers

「Pglayers」は、PostgreSQLの拡張機能（Extensions）をスタック可能なDockerレイヤーとして扱うための新しいツールです。複雑な環境構築に悩まされることなく、必要な拡張機能をDocker環境へシームレスに組み込めるため、開発効率が劇的に向上します。

Show HN: QR code renderer in a TrueType font

昨日の「Libre Barcode Project」の議論で、1bpp氏が「誰か正気を捨てて、TTFのヒンティング機能でQRコードレンダラーを実装してみないか？」と投げかけていました。結論から言うと、やってやりました。余っていたトークンを使い、好奇心に従って突き詰めた結果、なんと実装が可能であることが判明しました！このプロジェクトは、Gemini、GPT、Claudeを（制限に引っかかるたびに切り替えながら）フル活用して構築しています。

Show HN: GolemUI – Declarative Form Engine

私たちはフォーム開発とオープンソースの世界で10年以上の経験を持つ3人組のチームです。これまでの知見をすべて注ぎ込むべく、共同でプロジェクトを立ち上げました。 今回リリースした「GolemUI」は、JSON定義から動的にフォームを生成するオープンソースライブラリです。型定義レイヤーを備えており、フォーム作成が驚くほど簡単になります。 主な特徴は以下の通りです： 1. JSON駆動のエンジン：フォームはJSON定義によって制御されます。DBへの保存やバージョン管理、差分比較が容易なほか、LLMを活用してバリデーション済みのJSONとして生成することも可能です。 2. 柔軟なコンポーネント：28種類のヘッドレスコンポーネント（順次拡大中）を提供しており、CSS変数で自由自在にスタイリングできます。また、MaterialやShoelace、あるいは自作コンポーネントを導入するためのAPIも用意しています。 3. 快適なDXを実現する型定義レイヤー：JSONを直接書く手間を省き、プログラムベースで直感的にフォーム定義を作成できます。 4. フレームワークを問わない：単一の定義から、React、Angular、Vue、Lit、Vanilla JSでUIコンポーネントをレンダリングできます。 5. LLMとの親和性：確定的なMCP（Model Context Protocol）を備えており、モデル出力の検証やJSON/コードの生成を行い、LLMが返す定義が常に有効であることを保証します。 詳細はこちらでご確認ください。 ぜひフィードバックをお聞かせください！質問も大歓迎です。