ラベル LLM の投稿を表示しています。 すべての投稿を表示
ラベル LLM の投稿を表示しています。 すべての投稿を表示

2025年10月31日金曜日

cursor 2.0のComposer 1

ちょい前から並列エージェントにはなっていたが、
独自LLMモデルのComposer 1が、コードに関しては、早くていいらしい。

2800行の+page.svelteを指示通りに分割できるか、チェックしてみる。
どのように分割するかは指示した。


手順1が終わって次の手順が示されたが、以下の状態。
context use: 77.3%
所要時間: 5分

コンテキストが足らなくなりそうだが、このまま続行してみる。
context use: 96%


ビルドできないソースが完成された。
コンテキストがあふれたが、無視して続行。
context use: 88%


7回ぐらいコンパイル失敗したが、最終的にコンパイルが通った。
通ったものを動作確認したが、問題なし。

こういう用途ならいいかも。

2025年10月23日木曜日

AIブラウザやAIエージェントに管轄法務局のデータを作らせてみる実験

成果物。
https://address2houmukyoku.firemio.workers.dev/


# プロンプト
以下のURLを基準にクロール。
https://houmukyoku.moj.go.jp/homu/static/kankatsu_index.html
全ての地域から管轄法務局のデータを作る。
pythonを実行してもいいので、必ずcsvファイルで保存。

例)
都道府県, 市区町村, 不動産, 法人
"東京都", "品川区", "東京法務局 品川出張所",  "東京法務局 品川出張所"


これを
- Comet
- Fellou
- Shinkai
で行ってみる。




# Comet
  すぐ細切れにして、仕事しない・・・
  何度も言えば、そのうちやる。


# Shinkai(Gemini 2.5Pro)
  すぐさまリタイア、CSVが大きいから手動でダウンロードしろと言われてハルシネーションまみれの表示に・・・

- Shinkai(Claude 4.1 Opus)
  初回はpythonの実行エラーで止まったが、途中経過はまともそう。
  奈良県まで取得してフリーズ
  費用 $2.8


# Fellou
  START Credit:1906
  PLAN Generate: 1899
  FINISH Credit: 1504 (6min55s)

  ## 結果
  - 北海道だけで終わってしまった

  ## 追加実行
  - 全国の指示を追加
  START CR: 1504
  PLAN CR:  1493
  足らなそうなのでクレジット追加 +2000, +5000(合計約1万円)

  NEWTASK START CR: 8493
  FINISH CR: 4979

  1回実行すると8000円ぐらいかかる。
  処理は北海道から沖縄まで最後まで完遂されていた。(正しいかは未検証だが)
  取得: 2983地区

*** 日本の市町村の数は、1718(市 792、町 743、村 183)です。 ***
*** このうち、北方領土の6村を含めると1,724 ***

ということは、概ねあってるっぽいな。管轄地域は町ごとに違う場合があるので。
  

  高いな・・・ちょっと気楽に回せないな。



一番まともそうなのがFellouだった。



結論。
自分が作った専用の方が信頼できる。
6工程ぐらいあったはず、1工程が小さいしスクリプトなので確実。


2025年4月8日火曜日

cursorとかclineのAPI費用を抑える

codemcpを使う。




メッセージの上限が早すぎて、一旦途切れる。
「続き」を入力すればいいが・・・


なんなら画像認識で「続き」を入力させるツール作るか?!




エージェントごとに散らかるMCPを一元管理。



v 0.2.0にあがった


2025年4月2日水曜日

2024年4月13日土曜日

gemma-1.1 / Mixtral 8x22B / Command R+

https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard

gemma-1.1のスコアが 初代より良くなってる。

それだけのメモ





Mixtral 8x22Bの評価がまだ何もないが、Command R+すごいな。
これがローカルで動くとは・・・



あいうえお