test

2026年7月30日木曜日

barbin-shanghai-night001(robot dance)

急に見たくなったが、元が消えてたので、ここに残す。

barbin-shanghai-night001

2026年7月29日水曜日

2026年7月 AIエージェントハーネスまとめ

今、使っているAIエージェント系を列挙メモ。

＜開発用＞

・Claude Desktop

・Open code (Mimo-v2.5 / Lagura S2.1)

・Codex Desktop

・Antigravity 2.0

・MiniMax Code（M3 思った以上に便利、ハーネスが更新されてよくなってる）

・Kimi Desktop（K3 意外とヘビーに使ってる）

・Hermes（Ling-3.0-flash / Step-3.7）

・ZCode（GLM-5.2）

・Picot（DeepSeek V4）

・Pi Desktop（実験用）

・Pibird Basic(GPT-OSS120B)

正式リリース

Step 3.7 Flash: 2026年5月29日

Laguna S 2.1: 2026年7月21日（米国時間）

Ling-3.0-flash: 2026年7月23日

＜Claw系＞

・ClawX（コミュニティからのバグレポチェック）

・GensparkClaw

＜雑用番外＞

・Copilot（どうでもいいことを聞いたり、翻訳文章作ったり）

・Comet（どうでもいいことの確度をあげたいとき）

＜もう使ってないIDE系＞

IDE系は完全に使ってないけど、削除していない。

たまに.jsonとか開くときぐらいしか使わない。

いい加減削除していいかも。

・VScode

・Cursor

・Windsurf

・Trae

・Verdent

・Zed

・Lapce

ついでにまとめ。

中国の主要AIメーカーを「スタートアップ」と「巨大テック」に分け、特徴を1文で簡潔にまとめました。

🚀 実力派AIスタートアップ 6社

DeepSeek：世界に衝撃を与えた、超低コスト・超高性能な最注目株。
Zhipu AI：清華大学発の技術派。企業向けモデル「GLM」で躍進。
Moonshot AI：長文読解に特化したAI「Kimi」で一躍トップに。
MiniMax：音声・動画に強く、海外で会話アプリが大ヒット中。
Stepfun：元MS幹部が創業。数兆規模の超巨大モデルを扱う。
01.AI：AI権威が開設。オープンソース「Yi」で世界的に有名。

🏢 盤石な巨大テック企業 6社

Alibaba：オープンソースの傑作「Qwen」を展開する最強メガテック。
Baidu：検索最大手であり、中国初の老舗LLM「Ernie」の先駆者。
ByteDance：TikTok親会社。親しみやすいAI「Doubao」が爆発的人気。
Tencent：SNS最大手。自社ビジネスに「Hunyuan」を強力統合。
SenseTime：元・画像AIの絶対王者。マルチモーダル分野で健在。
Xiaomi：スマホやEV、家電の端末内で動く軽量AIに注力。

Solanaマルチシグ備忘録

Solana／Squads v4マルチシグ備忘録

希望する構成

Ledger 3台
各Ledgerは別々の24単語
承認条件は2-of-3
各台の導出パスはm/44'/501'/0'で統一
Vault Addressを3～5個使用
Linux専用PCで管理
月額料金なしを希望

現在の結論

Sparrow Walletのような、次の条件を全部満たす完成品は現状確認できない。

Squads v4対応
＋ LedgerをUSBで直接認識
＋ マルチシグ作成・提案・承認・実行
＋ Linux用GUI
＋ 無料・ローカル動作

Squads公式GUI(https://app.squads.so)では、Ledgerを直接接続できない。

Squads → Solflare／Phantom → USB → Ledger

Ledgerを直接USB接続できるのはmsigなどのCLI。

msig CLI → USB → Ledger

完成版GUIがない理由

BitcoinのSparrowは、共通規格のPSBTへ複数Ledgerが署名する仕組み。

Squadsでは、各Ledgerが別々の承認トランザクションをSolana上へ送る。そのうえ、SOL、SPL Token、Token-2022、Mint Authority、プログラム権限など、さまざまな命令を正しく解析・表示する必要がある。

直接USB接続自体は可能だが、安全なGUIにするには次が必要。

送信先・金額・Mintの解析
Vault AddressとMultisig Addressの区別
実行前シミュレーション
残高変化の表示
Ledgerに出るメッセージハッシュとの照合
改ざんされていないビルドの確認
RPC障害や二重実行への対策

この部分まで完成・検証されたSparrow型GUIがまだない。

料金

Basic：月額無料
作成時：現在は1 Squadあたり0.05 SOL程度＋ネットワーク費用
Pro：月額49ドル
Proの主目的：複数Sub-account、権限管理、支払管理など
ProにしてもLedger直接USB接続にはならない

複数Vault

公式GUIで1つのSquadに複数Vaultを追加する場合はProが必要。

月額を避ける方法：

Basic Squadを3～5個作る
またはmsig CLIでvault-indexを使う

CLI方式は月額不要だが、完成した一般向けGUIがない。

現実的な選択

すぐ使う場合：

Squads Basic
＋ Solflare
＋ Ledger 3台
＋ 2-of-3

USB直接接続を優先する場合：

Linux専用PC
＋ msig CLI
＋ Ledger 3台
＋ 最初はdevnetで試験

重要事項

3台で同じ24単語を使わない
同じLedgerの別導出パスを3メンバーとして登録しない
24単語をPCやSolflareへ入力しない
資金はVault Addressだけへ送る
Multisig Account Addressへ資金を送らない
本番資金を入れる前に少額で入金・2名承認・出金をテストする

genspark clip geniusの代替を考える。

クリップジーニアスを結構使うのだが、

クレジットがすぐ足らなくなる。

ちょっといじるだけで１万円ぐらいなくなる。

機能を列挙してみる。

・動画編集UI

・エージェントがUIを操作できる

・エージェントでプランを建てて自動的に生成・配置

＜代替案＞

・ChatCut

こいつも課金前提だが・・・

良さげではある。

・MiniMax Codeを使う

MiniMaxは音声も、動画も生成できる。

プラン内で音声・画像生成はできる。

動画生成は別のクレジットを追加。

ただし動画編集UIがないので、そこを補間できればできそう。

2026年7月26日日曜日

新WindowsMLをrustで使う。

NPUを使って、小さいモデル(ruri v3)の推論を走らせたい！

Opus4.8は怪しい可能性があるの言ったので、5.6Solで完全にチェックした。

Fable5? Opus5? どちらも週間も制限食らってて、お預け状態。

Fable5で$250の検証したばかりなので・・・

結論、一応できる。

「Microsoft公式Rust対応」ではなく、更新中のRC版を使う構成です。前の回答より慎重に言うと、試作・社内用途には使えるものの、無条件に本番推奨とは言えません。

実機で確認した結果：

Rust：1.96.0
ort：2.0.0-rc.12
Windows ML：Microsoft.Windows.AI.MachineLearning 2.1.74
WinML付属ONNX Runtime：1.24.20260504.1
CPU EP：認識
DirectML GPU EP：2デバイス認識
NVIDIA TensorRT RTX EP：登録・認識
ONNX推論：入力[2.0, 4.0]→出力[3.0, 5.0]
終了コード：0

つまり、次の経路は実際に通っています。

Rust
 → ortクレート
 → WinML付属 onnxruntime.dll
 → WinML EP Catalog
 → GPU/CPU EP列挙
 → セッション作成
 → ONNX推論

更新状況

ortの公開最新版は2.0.0-rc.12で、2026年3月5日公開です。安定版2.0.0にはまだ到達していません。crates.io

一方、リポジトリ本体は2026年7月25日にもコミットされており、ONNX Runtime 1.27系への更新も進行中です。放置されたクレートではありません。最新コミット

ただし、これは次を意味します。

メンテナンスは活発
公開版はRC
mainと公開版のAPIには差がある
次のRCで破壊的変更が入る可能性がある

気になった点

実際のコンパイルでは、SessionBuilderの回復可能エラーをanyhowへ直接?変換できない箇所がありました。以下のように明示的な変換が必要でした。

.with_auto_device(AutoDevicePolicy::MaxPerformance)
.map_err(|error| anyhow!("{error}"))?

動作不良ではありませんが、RC版らしい粗さは残っています。

本番で使うなら

現在の組み合わせを固定するのが安全です。

ort = {
    version = "=2.0.0-rc.12",
    default-features = false,
    features = ["std", "ndarray", "load-dynamic", "api-24"]
}

合わせて以下を固定します。

Microsoft.Windows.AI.MachineLearning = 2.1.74
onnxruntime.dll = WinMLパッケージ同梱版

システムのPATHにある別のonnxruntime.dllを拾わせず、必ず絶対パスでort::init_from()してください。Windows ML 2.1.74は現在の公式NuGetパッケージです。NuGet

評価は次のようになります。

用途	判断
試作・個人開発	問題なく使える
社内ツール	バージョン固定すれば現実的
一般配布アプリ	実機CIとCPU fallbackが必要
長期保守・高信頼製品	小さなC/C++ラッパーを挟む方が安全
NPU利用	対象NPU実機ごとの検証が必須

今回GPUとCPUは確認できましたが、NPU搭載機ではないため、QNN・VitisAIなどのNPU推論までは未検証です。Rust自体はMicrosoftの公式サポート対象言語ではない、という制約も残ります。