Category Archives: Software

テフレッチャー

Teflecher は、Kotlin マルチプラットフォーム (KMP) と Compose マルチプラットフォーム 上に構築された、高速でインタラクティブなクロスプラットフォームのクイズ アプリケーションです。これにより、ユーザーはローカル JSON ファイルまたはリモート URL からクイズを直感的にロードし、多肢選択式の質問に回答し、正解に対する即時のフィードバックを確認し、結果を追跡することができます。

ウェブ：
https://demensdeum.com/software/teflecher/

GitHub:
https://github.com/zefir1990/teflecher

また、イオン + コンデンサ テクノロジーに基づいた Teflecher Editor 形式のクイズ エディターでもあります。

ウェブ：
https://demensdeum.com/software/teflecher-editor/

GitHub:
https://github.com/zefir1990/teflecher-editor

Glazki TV: インターネット テレビ用の最新プレーヤー

Glazki TV は、React Native と Expo に基づいて構築された、インターネット テレビ (IPTV) 用の最新の高性能プレーヤーです。このプロジェクトは使いやすさと速度に焦点を当てており、モバイル デバイスとブラウザの両方で IPTV チャンネルを視聴するための便利なインターフェイスを提供します。

主な機能

  • 📺 チャンネルの閲覧: 簡単にナビゲーションできるように分類された何千ものチャンネルを閲覧します。
  • 🔍 検索: 必要なチャンネルを名前ですばやく見つけます。
  • ❤️ お気に入り: すぐにアクセスできるようにお気に入りのチャンネルを保存します (データはローカルに保存されます)。
  • 🔗 ディープリンク: 自動的に開くチャンネルへの直接リンクを共有します。
  • 🌓 テーマのサポート: インターフェースは、システムの暗いテーマまたは明るいテーマに自動的に適応します。
  • 🌐 ウェブ サポート: プレーヤーは、URL 同期によりブラウザで完全に機能します。

テクノロジースタック

このプロジェクトは最新の開発ツールに基づいています。

  • フレームワーク: React Native + Expo
  • Video Player: expo-video (замена устаревшему expo-av)
  • UI ツールキット: 反応ネイティブペーパー
  • プレイリスト パーサー: iptv-playlist-parser

ウェブ版:
https://demensdeum.com/software/glazki-tv/

Google Play バージョン:
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.demensdeum.glazkitv

プロジェクトは開発を続けており、フィードバックをお待ちしております。

ウシュキ ラジオ Google Play

Ushki-Radio は、シンプルさと聴く楽しさに重点を置いて作られた、オンライン ラジオ用のクロスプラットフォーム ラジオ プレーヤーです。不要な機能やオーバーロードされたインターフェイスはなく、電源を入れて聞くだけです。

Google Play でのリリース:

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.demensdeum.ushkiradio

ウシュキラジオ

Ushki-Radio は、シンプルさと聴く楽しさに重点を置いて作られた、オンライン ラジオ用のクロスプラットフォーム ラジオ プレーヤーです。不要な機能やオーバーロードされたインターフェイスはなく、電源を入れて聞くだけです。


https://demensdeum.com/software/ushki-radio

このプロジェクトではオープンソースの Radio Browser を使用し、世界中の何千ものラジオ局をアプリケーションで利用できるようにしています。名前、ジャンル、または人気で検索し、お気に入りに追加して、お気に入りのステーションにすぐに戻ることができます。

Ushki-Radio はバックグラウンド ラジオ プレーヤーの役割に最適です。最後の放送局を記憶しており、音量を制御でき、複雑な設定は必要ありません。インターフェイスは簡潔で理解しやすく、音楽、会話、放送の邪魔にならないようにすべてが行われています。

技術的には、このプロジェクトは React Native と Expo に基づいて構築されているため、ブラウザーとネイティブ アプリケーションの両方で動作します。内部では、expo-av を使用してオーディオを再生し、ユーザー設定はローカルに保存されます。ロシア語や英語など、いくつかの言語がサポートされています。

Ushki-Radio は、オープン、軽量、拡張可能、そして主にリスナーに焦点を当てた、最新のインターネット ラジオ プレーヤーがどのようなものであるかを示す好例です。このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいて配布されており、個人使用だけでなく、オーディオ アプリケーションを使用した独自の実験の基礎としても最適です。

GitHub:
https://github.com/demensdeum/Ushki-Radio

カバー

Coverser – LLM を使用したインテリジェントなプロセス オブザーバー

Coverseer は、プロセスをインテリジェントに監視し、自動的に再起動するための Python CLI ツールです。従来のウォッチドッグ ソリューションとは異なり、LLM モデルを使用してアプリケーションのテキスト出力を分析し、終了コードだけでなくコンテキストに基づいて決定を行います。

このプロジェクトはオープンソースであり、GitHub で入手できます。
https://github.com/demensdeum/coverseer

カバーサーとは

Coverseer は、指定されたプロセスを開始し、その stdout と stderr を継続的に監視し、出力の最新のチャンクを (Ollama 経由で) ローカル LLM に供給し、プロセスが正しい実行状態にあるかどうかを判断します。

モデルがエラー、フリーズ、または不正な動作を検出した場合、Coverseer はプロセスを自動的に終了し、再度プロセスを開始します。

主な機能

  • 出力のコンテキスト分析 – 終了コードをチェックする代わりに、LLM を使用してログ分析が使用されます
  • 自動再起動 – 問題または異常終了が検出されるとプロセスが再起動されます
  • ローカル モデルの操作 – データを外部サービスに転送せずに、Ollama を使用します
  • 詳細なログ – すべてのアクションと決定が後続の診断のために記録されます
  • スタンドアロン実行 – 単一の実行可能ファイル (.exe など) にパッケージ化できます

仕組み

<オル>

  • Coverser は CLI 経由で渡されたコマンドを実行します
  • プロセスからのテキスト出力を収集してバッファリングします
  • 最後の行を LLM モデルに送信します
  • プロセス状態のセマンティック評価を取得します
  • 必要に応じて、プロセスを終了して再起動します

    • このアプローチにより、標準の監視ツールでは検出できない問題を特定できます。

    要件

    • Python 3.12 以降
    • Ollama がインストールされ実行中
    • ロードされたモデル gemma3:4b-it-qat
    • Python の依存関係: リクエスト、ollama-call

    使用例

    <コード>
    python coverseer.py “ここにコマンドを入力してください”

    たとえば、Ollama モデルのロードを観察すると、次のようになります。

    <コード>
    python coverseer.py “ollama pull gemma3:4b-it-qat”

    Coverers はコマンド出力を分析し、失敗やエラーに自動的に対応します。

    実際の応用

    Coverers は、標準のスーパーバイザ メカニズムが不十分なシナリオで特に役立ちます。

    • CI/CD パイプラインと自動ビルド
    • バックグラウンド サービスとエージェント
    • 実験的または不安定なプロセス
    • 大量のテキスト ログを含むツール
    • 自己修復が重要な開発環境

    LLM アプローチがより効果的である理由

    従来の監視システムは症状に対応します。 Coverser は行動を分析します。 LLM モデルは、プロセスが形式的に動作し続けている場合でも、エラー、警告、繰り返される障害、論理的な行き詰まりを認識できます。

    これにより、監視がより正確になり、誤警報の数が減少します。

    結論

    Coverseer は、DevOps および自動化タスクにおける LLM の実際的な応用例です。これは、プロセス監視の従来の理解を拡張し、よりインテリジェントなコンテキストベースのアプローチを提供します。

    このプロジェクトは、AI ツールを実験し、インフラストラクチャを複雑にすることなくシステムの安定性を向上させる方法を探している開発者にとって特に興味深いものとなるでしょう。

    カバンボード

    KabanBoard は、カンバン形式でタスクを管理するためのオープンソース Web アプリケーションです。このプロジェクトは、シンプルさ、理解しやすいアーキテクチャ、およびチームまたは個々の開発者の特定のタスクに合わせた変更の可能性に焦点を当てています。

    このソリューションは、小規模プロジェクト、内部チーム プロセス、またはサードパーティの SaaS サービスに縛られない独自の製品の基盤として適しています。

    プロジェクト リポジトリは GitHub で入手できます。
    https://github.com/demensdeum/KabanBoard

    主な機能

    KabanBoard は、カンバン ボードを操作するための基本的かつ実用的な関数セットを実装しています。

    • さまざまなプロジェクトに複数のボードを作成する
    • タスクのステータスを含む列構造
    • 編集および削除できるタスク カード
    • 列間でのタスクの移動 (ドラッグ アンド ドロップ)
    • カードの色分け
    • ダークインターフェーステーマ

    機能は過負荷ではなく、タスクを伴う日常的な作業に重点を置いています。

    使用されているテクノロジー

    プロジェクトは、共通でわかりやすいスタックに基づいて構築されています。

    • フロントエンド:Vue 3、Vite
    • バックエンド: Node.js、Express
    • データ ストレージ: MongoDB

    クライアント部分とサーバー部分が分離されているため、プロジェクトのサポートとさらなる開発が簡素化されます。

    プロジェクトの展開

    ローカルで実行するには、標準環境が必要です。

    • Node.js
    • MongoDB (ローカルまたはクラウド経由)

    プロジェクトは、npm を介して通常モードで起動することも、Docker を使用して起動することもできます。これは、テスト環境または内部環境での迅速なデプロイメントに便利です。

    実際の応用

    KabanBoard はさまざまなシナリオで使用できます。

    • 社内タスク管理ツール
    • カスタム カンバン ソリューションの基礎
    • SPA アーキテクチャを学ぶためのトレーニング プロジェクト
    • 重要なプロジェクトまたはポートフォリオの開始点

    結論

    KabanBoard は、カンバン ボードを操作するための洗練された実用的なソリューションです。このプロジェクトは大企業システムを置き換えるものではありませんが、小規模チーム、個人での使用、特定のタスクのさらなる開発に適しています。

    ゴフィス

    Gofis は、ファイル システム内のファイルを迅速に検索するための軽量のコマンド ライン ツールです。
    Go で書かれており、並列処理 (ゴルーチン) を多用しているため、特に効率的です。
    大規模なディレクトリやプロジェクトを操作する場合。

    プロジェクトは GitHub で入手できます。
    https://github.com/demensdeum/gofis

    🧠 Gofis とは

    Gofis は、名前、拡張子、または正規表現でファイルを検索するための CLI ユーティリティです。
    find のような古典的なツールとは異なり、gofis は独自に設計されました
    速度、読みやすい出力、およびディレクトリの並列処理に重点を置いています。

    プロジェクトは MIT ライセンスに基づいて配布されており、自由に使用できます
    個人的および商用目的。

    ⚙️ 主な機能

    • ゴルーチンを使用した並列ディレクトリ トラバーサル
    • ファイル名と正規表現で検索
    • 拡張子によるフィルタリング
    • 重いディレクトリ (.git、node_modules、vendor) を無視する
    • 人間が判読できるファイル サイズの出力
    • 最小限の依存関係と高速なビルド

    🚀 インストール

    動作するには Go がインストールされている必要があります。

    git clone https://github.com/demensdeum/gofis
cd gofis
go build -o gofis main.go

    ビルドしたら、バイナリを直接使用できます。

    リリース ページには、Windows の最新バージョン用のスタンドアロン バージョンもあります。
    https://github.com/demensdeum/gofis/releases/

    🔍 使用例

    ファイルを名前で検索します。

    ./gofis -n "config" -e ".yaml" -p ./src

    クイック位置検索:

    ./gofis "main" "./projects" 50

    正規表現を使用して検索します。

    ./gofis "^.*\.ini$" "/"

    🧩 仕組み

    Gofis は Go の競争モデルに基づいています。

    • 各ディレクトリは個別の goroutine で処理されます
    • セマフォを使用してアクティブなタスクの数を制限します
    • チャネルは検索結果の送信に使用されます

    このアプローチにより、CPU リソースを効率的に使用できます。
    また、大きなファイル ツリーの検索が大幅に高速化されます。

    👨‍💻 Gofis は誰に適していますか?

    • 大規模なリポジトリを扱う開発者
    • DevOps およびシステム管理者
    • 端末から簡単に検索する必要があるユーザー
    • Go での同時実行性の実践的な使用法を学習している人向け

    📌 結論

    Gofis は、1 つのことをうまく実行できる、シンプルですが効果的なツールです。
    大規模なプロジェクトでファイルを頻繁に検索し、速度を重視する場合は、
    この CLI ツールは一見の価値があります。

    FlutDataStream

    デバイス間の高速データ ストリーミングのために、あらゆるファイルを機械可読コードのシーケンス (QR および DataMatrix) に変換する Flutter アプリ。

    特徴
    * デュアル エンコーディング: 各データ ブロックを QR コードと DataMatrix コードの両方として表します。
    *高速ストリーミング: 最大 330ms の自動切り替え間隔をサポートします。
    * スマート チャンク: ファイルをカスタム チャンクに自動的に分割します (デフォルト: 512 バイト)。
    * 詳細スキャナ: デバッグと即時フィードバックのためにリアルタイムで ASCII コードを読み取ります。
    * 自動回復: ファイルを即座に回復し、ダウンロード ディレクトリに保存します。
    * システム統合: 完了後、デフォルトのシステム アプリケーションを使用して保存されたファイルを自動的に開きます。

    https://github.com/demensdeum/FlutDataStream

    フェラル

    Ferral は、大規模言語モデル (LLM) からコードを生成するために特別に設計された高レベルのマルチパラダイム プログラミング言語です。従来の言語は人間工学を念頭に置いて設計されていましたが、Ferral は大規模言語モデル (LLM) が論理を推論、トークン化し、推論する方法に最適化されています。

    名前は 2 つの R で綴られており、AI によって生成されたコードの予測不可能な性質に対する「再考された」アプローチを示しています。

    https://github.com/demensdeum/ferral

    ドリーチャット

    DoryChat は、保持ゼロのアーキテクチャ モデルに基づいて構築された、安全で永続的なインスタント メッセージング プラットフォームです。メッセージは一時的にエンドツーエンドで暗号化され、60 秒後に自動的に削除されるため、中央インフラストラクチャに会話の痕跡は残りません。

    https://github.com/demensdeum/DoryChat
    https://mediumdemens.vps.webdock.cloud/dorychat-app

    キューブアートプロジェクト2オンライン

    Cube Art Project 2をオンラインで満たす – ブラウザで直接動作するステーションスケジュールの軽量、高速、完全に書き直されたエディター。今、共同の創造性の可能性があります！

    これは単なるツールではなく、色、ジオメトリ、瞑想的な3D作成での実験であり、友人をつなぐことができます。このプロジェクトは、純粋なJavaScriptとFrameworkとWebAssemblyのないThree.jsで作成され、WebGLとShaadersの機能を実証しました。

    新しい：マルチプレイヤー！リアルタイムで他のユーザーと協力します。すべての変更、キューブの添加、着色は即座に同期されているため、ステーションの傑作を一緒に作成できます。

    コントロール：
    -WASD-カメラを移動します
    – マウス – 回転
    -GUI-色設定

    オンライン：
    https://demensdeum.com/software/cube-art-project-2-online/

    Githubのソース：
    https://github.com/demensdeum/cube-art-project-2-online

    このプロジェクトは、Three.jsを使用して純粋なJavaScriptに書かれています。
    フレームワークなし、コレクターなし、WebAssemblyなし – WebGL、シェーダー、ピクセルジオメトリへの少しの愛のみ。

    ジンジャータプロトタイプウィンドウ

    私はあなたの注意フォーク・ケイトのテキストエディターをGingeritaと呼んでいます。なぜフォーク、なぜ、目標は何ですか？修正を待たないように、ケイトチームからの機能を追加したり、メインブランチへの修正を採用したりするように、自分の仕事に必要な機能を追加したいと思います。
    現時点では、Windows用のプロトタイプバージョンが現在利用可能であり、最小限の変更を伴うケイトのほとんどバニラバージョンです。 Gingeritaの場合、2つのプラグを開発しました。エディターとビルドインブラウザーからの画像の画像、Webプロジェクトのデバッグ、またはChatGptなどのアシスタントとAIと対話するための画像です。

    Windows用のバージョンは、以下のリンクでテストできます。
    https://github.com/demensdeum/Gingerita/releases/tag/prototype

    キューブアートプロジェクト2

    会う – キューブアートプロジェクト2

    Station Editorの2番目のバージョンは、WebAssemblyなしでPure JavaScriptで完全に書き換えられました。
    軽く、高速で、ブラウザで正しく開始します – それ以上のものはありません。

    これは実験です：キューブ、色、自由、そして少し瞑想的な3Dジオメトリ。
    RGB-Slodersを使用して色を変更し、シーンを保存してロードし、スペースを移動して遊ぶことができます。

    コントロール：
    -WASD-カメラを移動します
    – マウス – 回転
    -GUI-色設定

    オンライン：
    https://demensdeum.com/software/cube-art-project-2/

    Githubのソース：
    https://github.com/demensdeum/cube-art-project-2

    このプロジェクトは、Three.jsを使用して純粋なJavaScriptに書かれています。
    フレームワークなし、コレクターなし、WebAssemblyなし – WebGL、シェーダー、ピクセルジオメトリへの少しの愛のみ。

    シーンを保存してロードすることができます – あなたの世界を作成し、JSONとして保存し、後で洗練に戻すか、戻ってきてください。

    ゴーストの連絡先

    GhostContactsアプリでは、シークレットリストに連絡先を追加し、CSV連絡先の暗く明るいトピック、ローカリゼーション、エクスポート、インポートのサポートがあります。ユーザーが突然入力するために通常のパスワードが必要な場合、連絡先のリストをリセットするための緊急パスワードがサポートされます。

    オンラインでアプリケーション：
    https://demensdeum.com/software/ghost-contacts/

    Github：
    https://github.com/demensdeum/GhostContacts

    Bistr による自動コード分析

    プロジェクトのソース コードを分析する必要があるが、プロセスを自動化し、コンピューターのローカル機能を使用したい場合は、Bistr ユーティリティが優れたソリューションとなります。この記事では、このユーティリティが Ollama 機械学習モデルを使用したコード分析にどのように役立つかを見ていきます。

    Bistr とは何ですか?

    Bistr は、コード分析と処理のために Ollama などのローカル LLM (大規模言語モデル) モデルを統合できるソース コード分析ユーティリティです。 Bistr を使用すると、Python、C、Java、JavaScript、HTML などのさまざまなプログラミング言語でファイルを解析できます。

    Bistr は、このモデルを使用して、特定のクエリに対してファイルをチェックします。たとえば、コードまたはその一部の機能に関する質問に対する答えを見つけます。これにより、プロジェクトの開発、テスト、保守に役立つ構造化分析が提供されます。

    Bistr はどのように機能しますか?

    • 状態の読み込み: 分析を開始すると、ユーティリティは分析状態が以前に保存されているかどうかを確認します。これにより、同じファイルを再度解析することなく、中断したところから再開できるようになります。
    • コード分析: 各ファイルは Ollama モデルを使用して分析されます。ユーティリティは、コードの特定の部分を分析するためにモデルにリクエストを送信します。このモデルは、クエリに応じてコードの関連性に関する情報を返します。また、特定のフラグメントがタスクに関連する理由をテキストで説明します。
    • 状態の保存: 各ファイルの分析後に状態が更新されるため、次回は最新の情報を使用して続行できます。
    • 結果の出力: すべての分析結果は HTML ファイルにエクスポートできます。このファイルには、関連性によるファイルのランキングを含む表が含まれており、コードのどの部分がさらなる分析にとって最も重要であるかを理解するのに役立ちます。

    インストールと起動

    Bistr を使用するには、ローカル マシンに LLM モデルを提供するプラットフォームである Ollama をインストールして実行する必要があります。 macOS、Windows、Linux 用の Ollama をインストールする手順を以下に説明します。

    Bistr の最新バージョンを git からダウンロードします。
    https://github.com/demensdeum/Bistr/

    Ollama と Bistr をインストールした後、コード分析を実行できます。これを行うには、ソース コードを準備し、分析するファイルが含まれるディレクトリへのパスを指定する必要があります。このユーティリティを使用すると、中断したところから分析を続けることができ、さらに分析を容易にするために結果を HTML 形式でエクスポートする機能も提供します。

    分析を実行するコマンドの例:

    
python bistr.py /path/to/code --model llama3.1:latest --output-html result.html --research "What is the purpose of this function?"

    このチームでは:

    –model は、分析に使用するモデルを指定します。
    –output-html は、解析結果を HTML ファイルに保存するパスを指定します。
    –research を使用すると、コードを分析して答えてほしい質問をすることができます。

    Bistr を使用する利点

    • ローカル実行: クラウド サービスに接続する必要がなく、分析がコンピュータ上で実行されるため、プロセスが高速化されます。
    • 柔軟性: さまざまなプログラミング言語でコードを分析できます。
    • 自動化: すべてのコード レビュー作業が自動化されるため、特に大規模なプロジェクトで作業する場合に時間と労力が節約されます。

    Radio-Maximum-Electron

    Radio Maximum Electron は、Windows、Linux、および macOS オペレーティング システムを実行しているコンピュータで Radio Maximum ラジオ局のストリームを聴くように設計された強力で便利なアプリケーションです。このプレーヤーは使いやすさと高機能を兼ね備えており、最小限の労力でライブ ストリーミングにアクセスできます。

    GitHub からアプリケーションをダウンロードするだけです。

    https://github.com/demensdeum/Radio-Maximum-Electron/releases

    著者はRadio Maximumとは何の関係もなく、ただこのラジオが大好きなだけです。
    主な機能は Nativifier プロジェクトによって実装されます

    https://github.com/nativefier/nativefier

    MIT ビルド スクリプトのライセンス。ランタイムには独自のライセンスがあります。

    Nixy Player

    Nixy Player – 小型で拡張可能なクロスプラットフォームの JavaScript ランタイム。

    クロスプラットフォーム: Windows、macOS、Linux だけでなく、C++ およびダイナミック ライブラリをサポートする他のプラットフォームでも利用できます。
    軽量: リソース消費を最小限に抑え、効率的なパフォーマンスを実現します。
    拡張可能: プラグインや追加ライブラリで簡単に拡張できるように設計されています。

    最新のリリースとアップデートについては、リリース ページにアクセスしてください。
    https://github.com/demensdeum/NixyPlayer/releases/

    Raiden Video Ripper

    Raiden Video Ripper は、ビデオ編集とフォーマット変換のために設計されたオープンソース プロジェクトです。 Qt 6 (Qt Creator) を使用して構築されており、ビデオをトリミングして MP4、GIF、WebM 形式に変換できます。動画から音声を抽出してMP3形式に変換することもできます。
    Интерфейс RaidenVideoRipper

    コスタリカからの静止画 4K 60fps HDR (ULTRA HD)
    https://www.youtube.com/watch?v=LXb3EKWsInQ
    最新のリリースとアップデートについては、リリース ページにアクセスしてください。
    https://github.com/demensdeum/RaidenVideoRipper/releases

    ファットボーイサイズ –フォルダーとファイルのサイズを表示するユーティリティ

    ファットボーイサイズ –端末内のフォルダーやファイルのサイズを表示するユーティリティ
    です。Python 3 をサポートするあらゆるシステムで動作します。

    実行: python3 fbs.py
    出力モード 1: python3 fbs.py -v
    出力モード 2: python3 fbs.py --version

    ターミナルで現在開いているパスに対してのみ機能します。

    結果の例:
    python3 ~/Sources/my/fatboysize/fbs.py
    .local -> 145.GB
    ダウンロード -> 103.GB
    .キャッシュ -> 37.0GB
    .android -> 11.6GB
    ソース -> 8.63GB

    ご覧のとおり、ダウンロード フォルダーは非常に小さいですが、大きい

    です。

    リンク

    https://gitlab.com/demensdeum/fatboysize/p>

    クレイモーメント –スクリプトファイルをマージするためのユーティリティ

    スクリプト ファイルをマージするためのユーティリティを紹介します – KleyMoment、これもファイルを元に戻すためのリバース ユーティリティです。このユーティリティを使用すると、JavaScript ファイルを 1 つにマージできます。
    このツールは Python 3 で実装されており、次のようなシンプルなコマンド ライン インターフェイスを備えています。

    <前>python3 KleyMoment.py ファイル拡張子ディレクトリContainingFiles出力ファイル

    たとえば、script ディレクトリの js ファイルを output.js ファイルに再帰的にマージします。

    <前>python3 KleyMoment.py jsスクリプトoutput.js

    また、ファイルを貼り付けて戻すためのユーティリティである AntiKleyMoment は、接着されたファイルを入力として受け取ります。例:

    <前>python3 AntiKleyMoment.py 出力.js

    リポジトリ:
    https://gitlab.com/demensdeum/kleymoment/

    ブロックデバイスのSlowrideベンチマーク

    スローライド – /dev/sd* への root アクセスを持つ POSIX 互換オペレーティング システムのブロック デバイスの読み取り速度をチェックするためのユーティリティ。読み取りパフォーマンスを診断するための時間しきい値を使用して、ブロック デバイスの読み取りパフォーマンスをテストできます。
    デバイス全体で 100mb ブロックを読み取り、2 秒のしきい値を超えるブロックを出力するコマンド:

    sudo ./slowride /dev/sda 100 2000

    ソースコード

    https://gitlab.com/demensdeum/slowride

    スイフト 4.2.3 – Ubuntu 18.10

    Ubuntu 18.10 で実行するために必要なライブラリを使用して Swift を構築します。 Apple Web サイトで入手可能な最新バージョン – Ubuntu 18.04の場合。公式 Web サイトのアセンブリに基づいており、Ubuntu 18.04 のライブラリが追加されています。また、bash ターミナルの PATH と LD_LIBRARY_PATH を追加するサンプル スクリプトも追加しました:
    http://www.mediafire.com/file/lrs74mvoj3fti03/swift4.2.3.ubuntu.18.10.x86_64.tar.gz/file

    宣言型言語Zakaz

    私は純粋な宣言型プログラミング言語を皆さんに紹介します –ザカズ。新しい言語の主なアイデア –アプリケーションには、自由形式で記述された実行コマンドが含まれており、「実行者」によって実行される必要があります。 「出演者」がいない場合は、コマンドを実行できない場合、プログラムの実行は停止します。アプリケーションは技術仕様 (tez) と呼ばれ、.tez 拡張子が必要です。 Zakaz 構文には 2 つのルールが必要です。

    • 各コマンドは新しい行で始まります
    • 各コマンドは人間が理解できる形式的な言語で記述する必要があります

    Hello World.tez の例:

    画面上に 「Hello World」 テキストを表示します「Zakaz 'tez' example」 テキストを画面に表示します

    動作原理の説明を表示し、Firefox ブラウザでサイト http://demensdeum.com を開く仕様の例

    画面に「ウェブサイトのデモを表示」 テキストを表示しますShow 「この 'tez' を実行するには、システムに Firefox がインストールされている必要があります。\"システム\" C 関数" テキストを表示「\"FirefoxPerformer\" が Zakaz ランタイムに割り当てられています。マニュアルを確認してください詳細については、画面上のテキストFirefox でアドレス "http://demensdeum.com" の Web サイトを表示します

    上記の例は “executor” と一緒に実行する必要があります。 FirefoxPerformer は、最新のコマンドを処理して Firefox を通じてサイトをレンダリングできます

    ./ZakazRuntime openDemensdeumSite.tez FirefoxPerformer

    エグゼキュータを実装するには、抽象クラス ZakazRuntime::Performer を使用してエグゼキュータを動的ライブラリとして実装し、createPerformer() グローバル関数メソッドからスマート ポインタとともに返す必要があります。 FirefoxPerformer 実装を例として使用できます。

    ソース コード

    https://gitlab.com/demensdeum/zakiz

    iOS 用ニュース クローラー

    iOS ニュース クローラー –アプリケーションは読み込み中にテキストを検索し、結果を表示します。
    大きなファイル (200MB 以上) のサポートがすぐに含まれており、結果は result.log ファイルに保存されます。
    シンプルで考え抜かれたデザイン
    です。Regex ライブラリを使用した正規表現のサポート。

    ソースコード:
    https://gitlab.com/demensdeum/news-crawler

    Hangar18 ソースコードインデックス作成ユーティリティ

    ハンガー18 – Rust で書かれた C++ ソース コードのインデックス作成ユーティリティ。このユーティリティは、「定義に移動」機能を実装します。 Saber-Plus IDE で。
    ユーティリティへの入力は、ソース コード ディレクトリへの絶対パスと、検索する必要がある宣言行です。出力は grep のような出力です。

    ソースコード:
    https://gitlab.com/demensdeum/hangar18

    Git リポジトリのステータスを監視する Taytay

    Taytay – についてご紹介します。 Swift 言語の git リポジトリのステータスを監視するユーティリティ。現在、Swift はすべての主流デスクトップ オペレーティング システムにインストールできます。 Ubuntu の場合は、Swiftenv を使用することをお勧めします。 Taytay をユーティリティ git-cola ですが、ソースを編集して他のプログラムに変更することができます。

    ソースコード:
    https://gitlab.com/demensdeum/taytay