現代のLLMはすごい

GPT-5.4でdraw.ioのデータを、PDFとWordに変換するコードが出来てしまった。

変換に微妙にコツはあるが、近似でほぼ同じものができあがる。

均等割り付け文字までできちゃう。

２年前は、この精度で出せるのは無理だった。

ちなみにOpenClaw (GLM-5 coding plan) で有名人リストから死亡日を入力させるのを、やってみたが雑に動いてるっぽい。

OpenClawに特化したGLM-5-Turboではなく、デフォルトのGLM-5を使った。

とりあえず入れたスキル

self-improving-agent（ナレッジ）

Agent Browser（スクリーンショット認識）

うーむ現代のLLMはすごい！

清華大学やべぇな。かなり激安なのに使えるっぽい？

バックグランドで実行すると言ってきたので、そのようにした。

状況を確認すると即座に処理件数が返ってきた。

状況表示したら500件で死んだくさい。

Capability Evolver（失敗したとき、自己修復できるっぽい）

を入れて実行したら、スクリプトを実行しつづけて、応答不能になった。

/newで始めたら、何もかも忘れやがったので、BOOTSTRAPで記憶が残るようになったっぽい。

ついでに、glm-5-turboに乗り換え、自己修復で再実行した。

自己修復前の実行は状況表示は即座に応答あったのに、

自己修復実行後は長い処理の途中で、停止できないし割り込めないしで、結構使いにくい。

途中であらぬ方向に行くとき、起動修正ができない。

失敗が確定しないと、次の行動を直せない。

そのための、Capability Evolverなのかもしれんが・・・

単純ループはループを小さくして、応答受けつけするのがコツかもしれない。

もしかしてバックグランドで起動してないのか？チャットセッションで起動してんの？よくわからん。

明示的にサブエージェントで指示するべきだったのか？

長時間のタスクは、OpenClawはデフォルトでタスクが10分で強制終了してしまう。

・タイムアウトを伸ばす

・細かく終了させる

・再実行させる

これらをやらないと、うまく動かん。

firebase config

functions.config() は 2026年3月以降デプロイ不可になるため、

dotenvかsecret managerに移行しなくちゃいけない。

composer2

cursorの新モデルcomposer2が出てたので、触ってみた。

ちょっと複雑なバグも直してしまった。

すごいかも・・・

同じような機能、実装Aと実装Bがあり、実装Bにバグがある、実装Aを元にすれば直せる状況。

動作を見ると

grep -> thinkingをひたすらループし、かなり最適に答えにたどり着いていた。

Composer 2の料金 (100万トークンあたり) 

• スタンダード版:
  • 入力 (Input): $0.50 (約75円)
  • 出力 (Output): $2.50 (約375円)
• 高速版 (デフォルト):
  • 入力 (Input): $1.50 (約225円)
  • 出力 (Output): $7.50 (約1,125円) 

claude codeで関係ないファイルを勝手に書き換える、謎の処理。

１つのファイルしか修正する必要がないのに、

なぜかpackage.jsonの最後の、 } 閉じ中括弧を削除していた。

プロンプトに localhost:5174があったから、なのか？

やたらスキルを入れているが、そのせいなのか？？？

これ原因を調べるのめんどくさいな。

プロンプトインジェクションではないと思うのだが・・・

最初は５分ぐらいで修正したのに、

２回目は３０分経っても修正できない。

なんだこれ？

ちょっとしたRAG的なものが欲しいのだが・・・

Anthropicは完全にRAGから脱却し、Agentic Searchをしている。

これを小さい規模でできるのか？

AutoGen + GraphRAG

https://zenn.dev/secondselection/articles/autogen_graphrag

genspark speaklyが動かない

数日前から、まともに動作しない。

ダウンロードもできない。

https://speakly.ai/ja/#

なんだこれ？

仕方がないので、Amicalを入れたが、俺のマシンだとAmicalすら動かん。

クラウド版すら選べん。

ONNX Runtimeが競合しまくり。

ONNXをいろいろ使った覚えがあるが、どのプロジェクトかチェックするのがだるい。

とりあえず nivida studio driverを入れなおしてみる。

直った！

電車の空気ばねで混雑状況がわかるとか

JR東日本のスマホアプリじゃ使いにくいので、以下を登録したが、2日かかる。

https://developer.odpt.org/

のでAIに聞いてみた。

JRを含む**「混雑状況（congestion / crowding）」**は、日本では実はかなり特殊で、リアルタイムAPIはほぼODPTしか公式に存在しません。

そのため開発者は実務では次の 3つの方法のどれかを使います。

① ODPT（唯一の公式リアルタイム混雑API）

問題点

APIキー審査（通常1〜2日）

レート制限あり

② JR東日本オープンデータ（登録不要）

East Japan Railway Company が公開。

ただし リアルタイムではなく統計。

例

時間帯別混雑率

路線別混雑ランキング

③ 非公式（実務で多い）

スタートアップや研究ではこれ。

方法

アプリのAPIを解析

ODPTしかないんだね。