Show HN: 今わかりました – 科学論文をインタラクティブなウェブページに翻訳する

概要

Now I Get It! は科学論文を簡単な言葉で解説する インタラクティブなウェブページ を自動生成するサービス。 PDFをアップロードするだけで、 AIが要点を抽出 し、クラウド上で共有可能なページを作成。 1日20件まで無料 で利用可能。 LLM技術の進化 とともにサービスも向上。利便性・実験性・エンジニアリングへのこだわりが特徴。

科学論文をアップロードして、わかりやすいウェブページを自動生成

PDFファイルアップロード による科学論文の要点抽出
平易な言葉 で解説されたインタラクティブなウェブページを自動生成
クラウド保存 機能により、生成ページのギャラリー閲覧が可能
URL共有 による他者との簡単な情報共有
LLM（大規模言語モデル） を活用し、AI技術の進化に伴いサービスも向上
1日20件まで無料 で利用可能（コスト負担防止のため制限あり）

サービスの特徴と開発背景

利便性重視 の純粋なツールアプリ
- 保存済みプロンプトや他ツールでも代用可能だが、 専門特化のUI で認知的負荷を軽減
自分と同僚向け に開発
- 複数分野の研究者が 論文理解のハードル を下げるための「導入路」として活用
AIとソフトウェア融合の実験場
- 科学論文を ソフトウェア的に翻訳 する実験の場として設計
- LLMの進化による 新たな可能性 の模索

技術的な工夫と利用技術

エージェント指向エンジニアリング の徹底
- 計画、仕様、タスク、実行ループの自動化
- Beads （by Yegge）、 Beads Viewer （by Jeffrey Emanuel）、 Destructive Command Guard などのツールを活用
AWSインフラ を積極利用
- Opus によるCloudFormationテンプレート自動生成の有用性
- 分散アーキテクチャ設計の課題は残るが、年々精度が向上

今後の展望・想定ユーザー

AI進化と連動 し、説明精度・ユーザビリティ向上を継続
科学分野の研究者、学生、好奇心旺盛な一般ユーザー が主な対象
論文理解の効率化、知識共有の加速、AI活用の実験場としての役割

Hackerたちの意見

いいね！ソーシャルプレビューを追加したら最高だね。 https://socialsharepreview.com/?url=https://nowigetit.us/pag...

└

クールなアイデアだね…生成されたページにメタタグを入れて、ソーシャルプレビューを自動生成できるようにするってこと？

ライトモードがあったらいいな。多くの人がダークモードを求める理由は、ライトモードの方が目が疲れると思ってるからだけど、私にとっては逆なんだよね。

└

いい指摘だね。いくつか方法が思いつくよ。

いい仕事だね。比較対象がないから（実際には使ったことがない）けど、これってGoogleのNotebookLMのユースケースの一つじゃなかったっけ？フィードバックとして、arxivで論文を読んでるときに、元の論文で引用されているソースの論文をダウンロードしたくなることが多いんだ。そういう深掘りをするのにかかるコストや時間を考えると、「ディープリサーチ」ボタンがあって、関連するソースを引っ張ってきてウェブページに統合するのもいいかもね。

└

そうそう、NotebookLMは別のバージョンだね。人それぞれだけど、参考文献を引っ張るアイデアは面白いね。頭の中はグラフのことを考えてる…痛いな。

誰かが幼稚園のデザインに関する論文を処理したみたい。こんなクールな論文に挑戦するなんてすごいね。LLMがリラックスできるカラースキームをデザインして、最後にクイズまで入れてるのが本当に面白い。 https://nowigetit.us/pages/9c19549e-9983-47ae-891f-dd63abd51...

└

元の論文にはチャートやテーブルがないよね。LLM生成のページにあるやつは多分幻覚だと思う？

初めての試みで「デイリーリミットに達しました」って… :/

└

ごめん。今日は100本のアップロードに達しちゃった。ギャラリー見てみてね。

うーん、コンセプトがよくわからないな。紙の資料を読むのに慣れすぎてるのかも。要約を読んで結果を把握して、問題を理解するためにイントロを読んで、あとは技術的すぎるからスキップするみたいな感じ。アプリでは、いくつかの論文を選んだけど、選んだ論文について何も知らなかったから、カエルAが魔法みたいなことをしてるのを比べるのは無意味だった。でも、インターフェースはすごくいいと思う。もっと理解を深めるために改善できると思う。

└

わかるよ。私の場合、興味がある論文が多すぎて消化しきれないのが痛いところだから、LLMに論文を読み込ませて素早く整理する習慣がついちゃった。このアプリは自分の習慣の延長なんだ。科学的なバックグラウンドがない友達も研究論文のトピックに興味があるけど、理解できないって言ってる。だから「Now I Get It!」っていう可愛い名前になったのは、プロンプトが一般の人向けに反応を誘導するからなんだ。

ここでのアイデアは好きだけど、最終的な製品は良いインタラクティブな記事や説明とは程遠いな。例えば、こんなスタイルの記事： - https://mlu-explain.github.io/decision-tree/ - distill.pubのどの記事でも - NYTのどの作品でも

└

あの決定木のページ、最高だね！

今日はこれを試してくれた皆さん、フィードバックをくれた方々に感謝！本当に時間をありがとう。いくつかの統計を紹介するね：処理した論文は100本。コスト内訳：LLMコストは$64、AWSコストは$0.0003。Claudeのこの内訳に関する編集コメント、「参考までに、Anthropic APIのコスト（$63.32）はAWSのインフラコストの約200,000倍です。AWSの請求書はLLMの支出に比べて誤差みたいなもんです。」カテゴリ内訳：コンピュータおよび情報科学 41%、生物学および生物医学科学 15%、健康科学 7%、数学および統計 5%、地球科学、大気科学、海洋科学 5%、物理科学 5%、その他 22%。100ページを超える論文のためにいくつかエラーがあったけど、他にあったら見逃したかも（でも教えてね）。みんなに聞きたいんだけど、このアプリで一つ変えたいこと、追加したいこと、削除したいことは何？

この反応的な教材にはClaudeのタッチが感じられるね。予想通り、まともな教師はみんなClaudeの作品を使って教えてるけど、彼が出すものがすべて知識を伝えるのに役立つわけじゃないんだよね。

https://github.com/mattdeboard/itzuli-stanza-mcp 追記: このコメントで触れてる概念について、Claudeに教えてもらうよう頼んだんだ。リンクの取得方法についてちょっとやり取りがあったけど（？？）、役に立つ答えが返ってきたよ。 https://claude.ai/share/0359f6a1-1e4f-4ff9-968a-6677ed3e4d14

ハクソク