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Show HN: Shot-scraper video tool for recording YAML-defined webapp feature demos

Webアプリの機能デモを自動化したい方に朗報です。私が開発した「shot-scraper」に新機能が追加されました！YAMLファイルで記述するだけで、Webブラウザ上の操作をシームレスに動画録画・キャプチャできます。手作業でのデモ動画作成に疲れたエンジニアの皆さんはぜひ試してみてください。

Show HN: Gilfoyle's Project but IRL

APIの使い方を勉強していたときに、ドラマ『シリコンバレー』にハマっていて、勢いで作っちゃいました。

Show HN: TakoVM – open-source sandboxing for your agent's code

AIエージェントにコードを実行させる際、セキュリティ面で不安を感じたことはありませんか？TakoVMは、そんな悩みを解決するために開発されたオープンソースのサンドボックス環境です。AIエージェントが生成したコードを安全に実行するための軽量かつ堅牢な環境を提供します。詳細はGitHubリポジトリをチェックしてみてください。

Show HN: Morph Reflexes – Multi-head classifiers for agent traces

本番環境で稼働するAIエージェントにおいて、ループの発生や推論の漏洩、ユーザーのフラストレーションといった挙動の問題は頭の痛い課題です。GPT-4やClaude 3.5 Sonnetのような高性能なモデルで全ターンを評価すると、コストとレイテンシの面でスケーリングが困難になります。そこで私たちが開発したのが「Reflexes」です。これはエージェントの実行トレースからセマンティックなシグナルを抽出し、API経由で高速かつ安価に提供する仕組みです。vLLMをフォークした独自の推論エンジンとカスタムカーネルを基盤としています。内部的にはマルチヘッド推論アーキテクチャを採用した小型LLMで構成されており、バックボーンを一つ共有することで、一度の読み込みで複数のシグナルを分類します。この仕組みにより、推論時間は30ミリ秒以下、全リクエスト処理も90ミリ秒以下で完了し、reflexを100個並列実行してもオーバーヘッドはわずか2ミリ秒未満に抑えられます。これはTeslaでペタバイト規模のデータを効率的に処理するために培ったノウハウを、モダンなLLMアーキテクチャに落とし込んだものです。これは単なるダッシュボードではなく、開発者が自由にシステムを組み込めるAPIファーストのツールです。ぜひ皆さんのエージェント運用で活用してみてください。詳細やフィードバックを心待ちにしています。Dashboard: https://www.morphllm.com/dashboard/reflex Docs: https://docs.morphllm.com/sdk/components/reflexes/index

Show HN: Coding agent that compiles intent into deterministic DAG before running

コーディングエージェントが、ユーザーの意図をそのままコードにするのではなく、一度「確定的なDAG（有向非巡回グラフ）」へ変換してから実行する画期的な仕組みを公開します。これにより、複雑な推論プロセスを可視化し、タスクの実行精度を劇的に向上させることが可能です。

Show HN: Free Online GIS Viewer and Format Converter

GIS（地理情報システム）データをサクッと扱いたい方へ。面倒なインストール不要で、ブラウザ上でデータの可視化やフォーマット変換ができるオンラインツールを公開しました。GISプロジェクトで素早くデータを確認・変換したい時に最適です。

Show HN: Erlangchain – A tiny Erlang client for LLMs

ErlangからOpenAIやAnthropicのAPIを、外部依存なしで直接呼び出せる軽量ライブラリ「Erlangchain」を自作しました！シンプルなチャットAPI、基本的なツール利用（Tool Use）、マルチモーダルなメッセージ送信、そして便利なJSONユーティリティ機能を備えています。ぜひ皆さんのプロジェクトで試してみてください！

Show HN: C++, Java and C# light-weight-logger

C++、Java、C#向けに開発中の軽量ロガーライブラリを紹介します。このライブラリを使えば、自分好みのフォーマットで自由にログを出力可能です。例えば、以下のようなERRORログを作りたい場合：```[ERROR] [date, time-stamp, time-zone] <main log message> (file:thread-ID:line)```以下のように非常にシンプルに定義できます：```// フォーマットを定義します master_style = "%C[%N]%c%S%G[%D %T %Z]%c %M %G(%F:%t:%L)"; // 各ログレベルに色を割り当てます logger.add_format("ERROR", master_style, Colour::RED);```これで [ERROR] 部分は赤く、日時やファイル情報はグレーで表示されるようになります。スタイルは自由自在です。さらに、一度マスターフォーマットを作ってしまえば、他のログタイプも簡単に追加できます：```logger.add_format("SUCCESS", style_minimal, Colour::GREEN); logger.add_format("INFO", master_style, Colour::CYAN); logger.add_format("WARN", master_style, Colour::YELLOW);```また、フォーマット内の %S は自動的なカラムパディング機能なので、ログの出力位置を揃えて見やすく整えることができます：```[INFO] [16/06/2026 10:58:00 AUS Eastern Standard Time] Initializing core subsystem components. (src/main.cpp:1:39) [SUCCESS][16/06/2026 10:58:00 AUS Eastern Standard Time] Database connection established smoothly. (src/main.cpp:1:40) [WARN] [16/06/2026 10:58:00 AUS Eastern Standard Time] High memory usage detected on node cluster. (src/main.cpp:1:41) [ERROR] [16/06/2026 10:58:00 AUS Eastern Standard Time] Failed to write to write-ahead log! (src/main.cpp:1:42)```

Show HN: I computed livability for all of Germany by rent, commute, and QoL

パートナーと一緒に住む理想の場所を探したい――。そんな個人的なきっかけから始まったこのプロジェクトを、データサイエンティストとしての知見を活かして徹底的にシステム化してみました。友人たちに公開したところ「自分でも使ってみたい！」と好評だったので、MITライセンスのオープンソースプロジェクトとしてアプリ化し、ウェブで公開することにしました。 インターフェースはドイツ語ですが、誰でも直感的に使えるよう設計しています。 このアプリでは「単一のランキング」を表示するのではなく、ドイツ全土を約0.5km2の六角形（ヘックス）に分割し、家賃、通勤時間、レクリエーション施設、騒音レベルなど、10以上の指標からユーザーの好みに応じてスコアリングします。設定を変更すると地図上の色がリアルタイムで変化し、住みやすさを直感的に確認できます。 【開発の裏側と直面した課題】 ・考え方：当初は「市場原理がすべてを解決する（十分な指標があれば、本質的に優劣はない）」と考えていました。しかし、家賃のほとんどは「職場や人へのアクセス権」という資源の交渉で決まっており、ストレス値のような幸福度に直結する因子とは別物であることに気づきました。現在は、過小評価されがちなQoL要素を「デフォルト設定」としていますが、ユーザーが自由にカスタマイズして自分好みの評価軸を作れるようにしています。 ・データの精度：80％の正確性では不十分です。少しでもデータがズレているとユーザーは信頼を失います。ドイツ各地の行政機関、OpenStreetMap、WorldCoverなどからデータを収集し、Pythonで前処理を行いました。最終的な集計はクライアントサイドで行う設計ですが、データの誤解釈が批判の対象になる可能性は常に意識しています。 ・あえて採用しなかったデータ：犯罪統計、ユーザーレビュー、事故統計、大気質、ラドン濃度などは、科学的根拠の欠如や信頼性の問題から採用を見送りました。「住民満足度」や「治安の良さ」は、現在のシステムにおける大きな改善の余地（課題）だと認識しています。 ・パフォーマンスの追求：約50万個のヘックスを扱うため、ノートPCで1日以内に計算を完了させ、フロントエンドで1秒以内に集計結果を表示するモデルが必要です。GPUレンダリング、アクセシビリティの近似計算（mx+b方式）、人口ピークに基づくホットスポット集約、キャッシュ戦略などを駆使しました。現代のコンピューターの性能には驚かされるばかりです。 詳細は以下のメソッドページ（https://wohnortatlas.de/method.html）で確認できます。ソースコードに興味がある方は、GitHub（https://github.com/Ivorforce/wohnortatlas）を覗いてみてください。 ぜひ実際に操作して楽しんでください！フィードバックを心よりお待ちしています。

Show HN: Readit, a read-it-later app I built because the others keep dying

世の中の「後で読む」系アプリは、運営終了やサービス終了が相次いでいて正直うんざりでした。そこで、自分が必要な機能を詰め込んだ『Readit』というアプリを自作しました。

Show HN: Frond – a frontend runtime for your app's dependency graph

アプリの依存関係グラフを最適化し、実行を効率化する新しいフロントエンド・ランタイム「Frond」が公開されました。複雑な依存関係をスマートに管理したいエンジニア必見のツールです。

Show HN: Nat traversal using ICMP Destination Unreachable packets

NATトラバーサル（NAT越え）の新たなアプローチとして、ICMP Destination Unreachableパケットを活用する手法を公開しました。従来のUDPホールパンチング等で苦戦していた環境でも、この手法が突破口になるかもしれません。詳細はプロジェクトのリポジトリを確認してみてください。

Show HN: Pinch-to-zoom tree navigation

最近、ファイルをいつも以上に扱う機会があってふと思ったんです。「最下層まで掘り下げたいだけなのに、なんでわざわざクリックで一つずつ階層を潜らなきゃいけないんだ？」と。その不満を解消するために、さくっとインタラクティブなプロトタイプを作ってみました。実際に触ってみると、驚くほど自然な操作感です。 完成品というよりはUXのアイデア出しとして共有します。ファイルエクスプローラー、オブジェクトインスペクター、プロジェクトブラウザなど、ツリー構造を扱うアプリにおいて、この操作性が本当に使いやすいのか皆さんの意見を聞かせてください。