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はてなキーワード: CLIとは
AIが進歩すると、Stack Overflow的解決はAIで全部できる
つまりStack Overflow的解決をブログ記事にしても流行らない
結果的にどうなるか？AIではできないような、ユニークな努力をしていることが伺える「がんばった」記事ばかりが評価されるようになる
これが短期的な影響
長期的には、そのような「がんばった」記事は飽和状態になり、実際に有益サービスや有益コードを生み出していない限りは一切評価されない
例えば「世界最速の日本語形態素解析器を作り、誰でもCLIやpythonやelasticsearchから簡単に使えるようにしました」というのは評価されるが、
分かる。
めっちゃ分かる。
自分もIT畑で十何年やってきたけど、いつまで経っても「上には上がいる地獄」から抜け出せない。
Qiitaで「今日はRustでCLI書いてました☺️」とか、「LT登壇してきました！」みたいな投稿見るたび、
「こっちはまだExcelのマクロと格闘してんだぞ」ってモニターに小声で言ってる。
で、自分でも分かってるんだよ。
でも、現実はSlack開いた瞬間に若手が新しい資格取ってて「おめでとうございます！」って言われてんの見たら、
もう比べずにはいられない。こっちだって血が通ってる人間なんだし。
しかもさ、そういう時に限って職場にいるゴリマッチョなパワハラ上司が寄ってきて、
「お前もやればできるよ！（肩バチーン）」とか言ってくるんだよ。
その“バチーン”がもう、サーバーラックごと体揺れるくらいの威力。
「この人、社員のモチベーション管理じゃなくてHP削りに来てるんじゃ…？」って思った。
でも、その後そのゴリマッチョが机に置いてたプロテインシェイカーを倒して中身ぶちまけて、
結局さ、そういう「俺ダメだな」って凹む瞬間と、
「まぁアイツも完璧じゃねぇな」って笑える瞬間のバランスで生きてる気がする。
上を見るのは悪くないけど、たまに横見て笑っとかないと持たない。
俺らは多分、“劣等感を飼いならしてる系エンジニア”なんだよ。
完全に克服とか無理。
そろそろ卒業しようとしている矢先だった。
夢に出てくるエンジニアは、本当に「変」だった。
一見すると異常にも見えるコミュニケーション、機械じみた自己管理、無駄を極限まで削ぎ落とす妙な哲学。周囲からは煙たがられつつも、確実にシステムを回していた。あの人のような生き方に憧れたこともあったし、同時に絶対になりたくないとも感じた。
どこか皆、ちょっとずれているのだ。オフィスで昼飯時にLinuxカーネルのバグを肴に盛り上がるやつ、Slackの通知音に過敏なやつ、パケットキャプチャが趣味のやつ、ROM焼きに命かけてるやつ。納期前の深夜のオフィスの空気は独特だ。妙なテンションと絶望と、根拠のない希望がぐるぐる回る。
自分にもそんな時期があった。
コーディング漬けの新卒時代、深夜に会社でカップラーメンを啜りながら、先輩の叱責をポエムのように聞き流していた。バグがバグを呼ぶプロダクト、人間関係のギスギスと、たまに奇跡のような成功体験が舞い込む。結局、最強のエンジニアとは変人であることを受け入れた奴だったんだと思う。
でも年齢を重ねて、変であることに疲れてきた。
あの頃なんであんなコードの綺麗さにこだわっていたのか。なぜ誰も使わないCLIツールのローカライズなんてやっていたのか。自分しか使っていないcronジョブの記述、美しい正規表現を夢見た夜。
ITを卒業する今、思い出すのは、変さへの憧れと少しの羨ましさだ。きっと、変なことに全力を注げるやつこそがITを使いこなせたんだろう。自分は途中で他人の目を気にしてしまった。変なまま突っ走れる勇気が欲しかった。
変なITエンジニアの夢を見て、靄のかかったような気持ちになった。自分が過ごした時間が、他人から見れば奇妙な記憶だろう。でもその奇妙さこそが、IT業界の風景の一部だった気がする。
たぶん、自分もどこかで誰かに「変なエンジニア」と呼ばれていたのだろう。笑い話になるかどうかは分からない。ただ、妙に優しい気持ちになった。これからは「普通」の世界で生きていく。だけど、あの変な夜更けや、無意味で完璧なコードと、愚直な情熱のことを、たまには思い出してみようと思う。
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめまています。
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この1週間のオープンチャットは、教育と経済負担、AIと倫理、食と文化を中心に展開し、生活感のある小話（ペット、紛失物、誕生日）と社会的な問題意識（税務署、法律、環境、格差）が交錯する内容だった。
全体としては、日常のささいな悩みや楽しみを共有しながら、未来への期待と不安（子ども、仕事、AI社会）を語り合う、等身大の生活と社会の交差点が浮かび上がった。
https://anond.hatelabo.jp/20240722084249
LLM界隈
どのサービスも無料枠がひろがっているだけで技術的ブレイクスルーはこの数年まったくない。チューニングも日本語向きがすこし伸びたかくらい。どちらかというと軽量版でそこそこ使える方向を模索しているようだ。これはdeepseek効果といえなくもなくもなくもなくもない。CLI方面はチャットツールが流行ってメールを淘汰したときになんでもかんでもbotをつくっている人たちの再発明を見ているようでほほえましい…こいつらircとか知らないんだろうな…
画像生成界隈
2024年の成果がまるまる無料で使えるようになった１〜２月をピークに出落ち気味。NAI4もリアスのチューニング版でしかない。リアス２は出たけど違いもわからずリアス３のロードマップは宇宙の彼方ほど遠い…このまま暗黒時代へ突入か？ 靴磨き界隈ではジブリ風が一瞬はやったけどもうだれもやってない様子。
動画生成界隈
Wan → FramePack の奇跡からはや３ヶ月が経過。ローカルでここまでできるのか＆サービス版を使う理由は？などブレイクスルーになりそうな土壌はある、ただし、やっぱり電気代の無駄みたいな雰囲気もいなめない。有料サービス側は焦っているのか無料枠を大幅に引き上げるも数回じゃ誰も使っていない模様…このまま廃業がすすむと予想。
claude codeとかgemini cliとか、細かい違いがあっても自分のコードは「学習しません」って言うじゃん
あれみんな信用してるけどさ、現状言ったもん勝ちだよな
claudeははっきり断言気味だけど
geminiはプランによって分けたり説明が入り組んでたり、geminiのチャットの方はオプトアウトしても学習しますみたいな文言があったり（今はどうかしらない）
https://anond.hatelabo.jp/20250627100609
自分は、まだ素朴なニューラルネットワークで光学文字認識(OCR)で精度を出していた頃からこの界隈と付き合いがあるが、現状のAI界隈は少しハイテンションすぎる。
現在の熱狂的なブームは、チャットベースの大規模言語モデルのデモンストレーションが知的に"見える"ことからくる誤解であって、これは誤解させる方が悪い。
誤解させる方が悪く、上記の感想は正しいものだ。そして、使い物になるかならないかで言えば、既に使い物になる。
まず全然使えない例について反論したくなる人もいると思う。２つだけ例題に付き合って欲しい。
1.
カーナビに対して以下の入力をしたが、まったく使い物にならない。
【フランク・キャンパーという元ベトナム退役兵が1980年代に傭兵学校を設立しました、並木書房から日本人の参加ルポが出ていたと思いますがその詳細を教えてください】
2.
２例は、元記事から採ったものだが、これらが上手く動かないのは直観的に理解できると思う。
目的地への経路を案内するという限られたタスクを行う狭義のAIであるカーナビに対して、ルポ(文脈上は書籍)を探してくれと依頼しても答えは返ってこないだろうし、
入力文を別の言語へと翻訳するという限られたタスクを行う狭義のAIであるGoogle翻訳に対して、MP5サブマシンガンについての知識を問うても返ってこないのは明らかだ。
問題は、ChatGPTをはじめとする現在の生成AIツールが、あたかもそれらを行うことができるように"見せている"点にある。
つまり悪いのはツール提供側であって、誤解した利用者側を責めるのは筋違いである。
カーナビゲーションシステムは、それ以外ができるように見えてはいけないし、翻訳ツールは、翻訳以外が出来るように見えてはいけない。
大規模言語モデルは、本質的には「続く文章を確率的に返す(答える)」というものから一歩も外へ出ていない。
（いくつか異なる手法で同様の結果が得られるものも出てきているが）言語モデルを大規模にした結果、かなり正確な「続く文章」が生成されるようになった、というだけだ。
そのため、幻視（ハルシネーション）という用語は、文学的な意味合いが強く、本来は「たまたま正答する出力が増えている」状態だと定義づけるべきだ。
そのため、「全然使い物にならない」という感想は非常に正しい。
質問して正しい答えが得られているのは偶然だ。
そして仕組み上、正しい答えだけを返すことはできない。
また、「知識を与えたうえで、ロジックを与えて、答えを出させる」ことも出来ない。
つまり"推論はしていない"。少なくとも現時点では出来ないとAppleが論文を出しているし追試結果も正しそうだ。
（正確に言えば、できないと考えられている。言語モデルの改良でこれだけの出力が得られると、少なくとも自分は思っていなかったので、単純にモデルを巨大化するだけで上記の問題も解決できる可能性がある）
ただ、いみじくも元増田が書いているように「自分が知っている、正誤判定できる内容しか、できない」だけで十分に使い物になる分野はそれなりに多い。
仕組み上、大規模言語モデルの出力が正しいか誤っているかは、確率的なものだ。
そして、強固に信じられている内容から、先ほどまで存在すらしなかった内容まで、等しく文章として作り出される。
よく、要約に強い、文脈理解や推論に強いと言われることもあるが、それらも誤解に基づくものであり、正しくない。
確率的に正しい答えを返しがちな内容が、それらのタスクに偏っている、と言う理解の方がまだ近い。
「こういう入力が来た時に、こう返すと、ユーザーが喜ぶと学習した」出力結果を受け取っている状況なので、簡易な理解としては笑点の大喜利だと考えてもらって構わない。
大喜利に対して、そこから正確な答えを得ようとする人はいないだろう。そんな期待をしていないからだ。
逆に言えば、大喜利で問題ないタスクであれば、現状はすこぶる使い勝手が良い。
3.
ChatGPTに対して、以下の入力をすると使い物になる。
【取引先の面倒くさい担当者から飲み会に誘われました。私は行きたくありません。角を立てずに断るメールを考えてもらえませんか？】
この例題には、抜粋すると以下のように予定があるので断るというメール文面が出力される。
「このたびは飲み会にお誘いいただき、誠にありがとうございます。(筆者中略)あいにくその日は以前より予定が入っており、今回は参加を見送らせていただければと存じます。」
これ対して、さらに以下のように追加することもできる。
「既に何度か予定があるとして断っているので、他の断る方法はありませんか。また、飲み会へは今後も参加しないとやんわりと伝える方法は無いでしょうか？」
それらしい回答が出力されるはずだ。読んでいただいた方の手元でも再現できると思う。
4.
ChatGPTに対して、以下の入力をすると使い物になる。
【以下の内容を、簡潔に整理してください。(マイク入力で文字起こしした、漢字かな間違いや重複、欠落、フィラーを含む不明瞭な文章)】
この例題でも、それらしい回答が出力されると思う。
ただし、文章全体が会議体のような文章を多く含むと、おおむね存在しない議題を含んだ議事録が生成される。その方が"打率が高い"からだ。
ただ、まったく使い物にならないものになる可能性が比較的低く、大幅に作業の手間を減らせる。
端的に言えば「人間は、誠意や意識を判断材料にするので、利用を隠しがち」という点に尽きる。
悩みを聞いてくれた相手がAIだと知ると、聞いてもらえていたという感じ方が減る、という研究がある。(AI can help people feel heard, but an AI label diminishes this impact (PNAS, 2024))
これは人間よりもAIの方が悩みを良く聞いてもらえたという優れた結果を出しながらも、相手がAIだと知るとそれが失われるということが示されており、おおむね信頼できる結果と言える。
（論文掲載プロセスなどから、どの程度の信頼を置いて良いかと言う指標において、PNASはScienceやNatureに次ぐジャーナル）
これは、直観的にも理解できるし、そうだろうな、と感じると思う。すると、先ほどのようにお断り文面メールをAIにやらせる、という事例は、公言するようなことではなくなる。
大っぴらにAIを使っていますと言える事例がプログラミング言語に偏るのも、まあそうだろうな、と思う。
また、以前から使っている人はコード補完など使っていたのに、何故ここにきてフィーバーが押し寄せているかと言えば、基本的にプログラマーは怠惰だからだ。
課金したChatGPTにコードを書かせて、実行した結果のエラーをChatGPTに貼って、さらに修正して、という作業をしたことがある人もいるだろう。
いま来ているXXX CLIの熱狂は、基本的にはこのコピペ単純作業が自動化されたからであり、いままで人間側が苦労していたバッドノウハウが不要になるから、だ。
今まで怠惰に利用していた人が、さらに怠惰になるために課金して元が取れると思うなら、課金した方が良い。
私は月に5～10万円程度は元が取れていると感じているのでいくつかのサービスに課金しているが、取れないと思うなら課金することは無い。
身銭を切ってでも今の生成AIブームに食らいつくべき、という話も聞くが、個人的には懐疑的だ。もっとより良いものがもっと安価に使えるようになると思う。
「こうやって工夫すれば良い結果が」というのは、例えば創造的にゲームを遊びつくす、という意味では良いと思うが、単にその時点のバッドノウハウの塊になると思う。
今の生成AIブームは、返答結果が知的に"見える"ことから生じている誤解であって、正確な知識を教えてくれることも、推論することも、意識を持つこともない。
ただし、途中に引いた論文のように、既に人間よりも優れた結果を出している領域もあり、（カーナビに経路案内をお願いするように）限定されたタスクでは十分に成果が出ている。
そのため、例えばイライラする上司へのメールを書くのに脳のリソースを使いたくないな、と思うのであれば、不満を全て叩きつけるような文面を入力して、適切なビジネスメールに変換してもらえば良い。
炎上しそうなことを、炎上しますか？と聞くのはお勧めしない。現状の生成AIの学習は、同意や共感、協調に重きを置いており、あなたの意に沿う返答が返ってくる可能性が高い。(その方がユーザーの満足度が高いから)
大丈夫、炎上しませんよという答えが得たいときには入力文にその意図が混入する可能性は高く、その場合は意に沿った返答が得られ、そしてたいてい中身は間違っている。
信頼せよ、しかし確かめよ(Doveryai, no proveryai)と言えるほどの信頼度には、生成AIは未だ到達していない。
信頼するな、必ず確かめよ。すぐに確かめられるものには利用して良い。
サービス提供側が出したくない情報を"脱獄"して抜き出そうとする行為は、推奨しない。
自分で学習データを集めてやるべきことであって、サービス提供側に法的リスクを負わせて遊ぶのは感心しない。
自らの責任において、検閲されるような内容を自分のサイトで公開するのは(その責任を自ら負うと言う意味で)自覚的だと思うが、それに準ずると特に日本の司法に判断されると相当面倒なことになる。
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめまています。
この一週間のオープンチャットは、政治・国際情勢とテクノロジーを軸に、エンタメ・グルメ・日常の小ネタが絶えず挟まる「ニュース系雑談＋生活情報交換」の場となっていた。複数トピックが並走しながらも、猛暑／万博／AI活用といった横串テーマが頻繁に再登場し、参加者同士の興味関心の重なりがうかがえる。
https://anond.hatelabo.jp/20240722084249
はい、**ブロックチェーンを使ったタイムスタンプ**は、「元データそのものを共有せずに、その存在と時刻を証明する手段」として非常に有効です。特に、ハッシュ値をブロックチェーンに記録することで、元データを後から提示するだけで、それがある時刻に存在したこと・改竄されていないことを**誰でも検証可能にする**、という形になります。
あなたの希望（元の文章が掲示板などで変形されても検証可能、あるいは元文不要）に近づけるには、**ハッシュをブロックチェーンに書き込んで、後からそのハッシュに一致する元データを見せる**という形式になります。
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### 基本の流れ：
2. そのハッシュをブロックチェーンに記録（トランザクションのメモ欄など）
3. 後から誰でもハッシュとトランザクションを照合して、時刻と整合性を検証可能
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## ✅ 推奨ツール：OpenTimestamps（OTS）
[OpenTimestamps](https://opentimestamps.org/) は、ビットコインのブロックチェーンを用いた無料のタイムスタンプサービスです。
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## ✅ Windows 11 での手順（OpenTimestamps CLI）
Pythonがまだ入っていない場合は、https://www.python.org/downloads/windows/](https://www.python.org/downloads/windows/) からインストーラーを取得し、`Add to PATH` にチェックを入れてインストールしてください。
コマンドプロンプトまたはPowerShellで以下を実行：
```bash
pip install opentimestamps-client
```
たとえば `message.txt` というファイルを用意します（中身は何でもOK）。
```bash
```
これにより、`message.txt.ots` というタイムスタンプファイルが作成されます。
これは「Bitcoinにこのデータのハッシュを記録する要求がされたこと」を表します。
```bash
```
署名がBitcoinブロックチェーンに記録されていれば、次のように表示されます：
```
Success! Bitcoin attests data existed as of 2025-06-08 12:34:56 UTC
```
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```bash
echo -n "あなたの文" | openssl dgst -sha256
```
このハッシュに一致するファイルを後から提示すれば、それが当時存在していたことを証明できます。
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## ✅ まとめ
| 特徴 | 内容 |
| ------------- | -------------------- |
| 元文の提示は不要 | ✅（ハッシュが一致すればOK） |
| 改行や掲示板変形の影響なし | ✅（ハッシュが変わらなければOK） |
| 無料かつ自律的 | ✅（Bitcoinブロックチェーン使用） |
| Windows対応 | ✅（Python + CLI） |
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もしあなたの目的が「一定時刻に自分がその文を作成したことの証明」であるなら、この方法は非常に相性が良いです。
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必要であれば、GUIツールやウェブインターフェースを使った方法（例：[OpenTimestamps Calendar](https://calendar.opentimestamps.org/)）も紹介できます。希望があればお知らせください。
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 20250610095304512 -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaEgAgAAKCRBwMdsubs4+ SII/AP9HFG5+U8BfEXzKxSoyEuxm6X/vJjK7Ee7Kwpi/rwQZJgEAorUjMTh9okHu 3WbPvgsSfDyzhpUuwCVsKessR4FSpQE= =VNrS -----END PGP SIGNATURE-----
./build/bin/llama-cli -hf unsloth/Qwen3-30B-A3B-GGUF:Q8_K_XL --single-turn --n-gpu-layers 100 --split-mode layer --prompt "次のタイトルで宮沢賢治風の童話を書いてください。「デブのみこちと鼻毛のすいせい」"
彼女の 体はふっくらとしていて、いつも笑顔で、どこへ行くにも「おはよう」と声をかけていた。
しかし、村の人々は「デブ」 と言い、その笑顔を無視して通り過ぎた。
「なぜ、みんなは私を嫌うの？」
それは、まるで銀色の糸のように細く、長い。
「あ、あんたは…？」
「私はすいせい、鼻毛の精霊だよ。お前の鼻から生まれたんだ。お前の心の温かさが、私の形を作ったんだ」
すいせいは、鼻毛の先端に星の粒をつけていた。
「でも、私は…どうせみんなに嫌われてる…」
「お前は、ただ大きくても、優しいだけだよ。村の人は、お前の心を見ないでいるだけだ」
すいせいはそう言うと、鼻毛を伸ばして空へと飛んだ。
すると、空には星たちが集まり、まるで銀の川が流れ始めた。
「さあ、一緒に星の下で踊ろう。お前の笑顔が、この星たちを照らすんだ」
デブのみこちは、すいせいの鼻毛をつかんで、森の真ん中に立った。
すると、足元から花が咲き、風が歌い始めた。
村の 人々が通りかかり、驚いて立ち止まった。
「あの子、星を踊っている…」
なぜなら、彼女の存在は、誰もが見過ごしていた「小さ な奇跡」だったのだから。
そして、誰かが「デブ」と言うとき、すいせいは銀の糸を伸ばして、その人の心に光を届けるのだろう。
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このエントリは2008年発売のAcer Aspire One ZG5を使って書いている。
中古で買ったネットブック（Acer Aspire One ZG5）に最低限のアップグレードを行い、Debian 11 32 bitをインストールし、軽作業ができるようにしている。
本体キーボードが壊れることも含めて、これまであらゆるトラブルに遭い続けている。
CPU: Atom N270 (single core 1.6Ghz)
RAM: 1.5GB
ディスプレイ: 8.9インチ, 1024x600 TFT LCD
プログラマーは自らの労力を最小化しようとする：
プログラマーは実際の労力に対して過剰な成果を演出しようとする。
自動化が露見しないように、非効率を演出する振る舞いを意図的に挿入する。
本質的に自動化された作業を、あたかも非自動的であるかのようにタスクを再分解・命名する。
すべての成果が自動化されているにもかかわらず、その事実を隠し続けられる限り、そのプログラマーは 最高評価を得ながら、ほぼ労力ゼロで給料を得続ける存在となる。
@startuml [*] --＞ Observe_Task Observe_Task --＞ Automate_Task : detect pattern Automate_Task --＞ Wrap_As_Manual : build CLI wrapper Wrap_As_Manual --＞ Insert_Noise : add fake logs, sleep() Insert_Noise --＞ Report_Progress : summary with delay, buzzwords Report_Progress --＞ Idle : pretend-busy Idle --＞ [*] @enduml
2025年の春に、2008年当時の外装箱に入ったAcer Aspire One ZG5が届いた。状態は非常によい。電源を入れるとWindows XPが起動した。
CPU: Atom N270 (single core 1.6Ghz)
RAM: 1GB
ディスプレイ: 8.9インチ, 1024x600 TFT LCD
このPCは32 bit OSしか動かない。antiX base 32bitにする。
軽量であること、Debianベースであること、そこそこ活発に開発が続いていることがこのディストリビューション選択の理由だ。
AntiXは軽量化が徹底されていて、そのままインストールするとメモリ消費量は200-250MBくらいなので、メモリが1GBしかないPCでも普通に軽作業ができるはずだ。デスクトップ環境をさらに軽量化し、基本的にはCLIベースで運用することも検討したい。
antiXのライブ環境をUSBブートすると、あっけないほど簡単に起動した。本体キーボードは小さいながらも造りがしっかりしており、現代の格安Bluetoothキーボードよりは打ちやすい。
Wifiにも普通につながったので、ブラウザを起動してはてなブックマークのトップページを読み込む。表示されるまでに5秒くらいかかるので、ブラウジングには実用的でないレベルだ。ディスプレイの横幅が1024pxしかないので、ページ全体が表示されず、横にスクロールする必要がある。解像度が低いせいで文字は大きく、老人の目にはやさしい。
1000円くらいの予算で少しは快適に使えるようになるアップグレードをしようと思う。
BIOSの画面を表示し、ハードディスクのモデル名を調べると、インターフェイスはSATAであることがわかった。そのに出回っているSSDを挿せば認識されるはずなので、ストレージ換装の難易度が想定よりずっと下がった。部屋にしまい込んであった120GBのSSDに換装してみる。読み込みスピードは1.5GB/sに制限されるが、HDDよりは体感速度が速くなるはずだ。
Acer Aspire One ZG5に積める最大のメモリは1.5GBだ。オンボードで512MBのメモリがはんだづけされており、他にスロットが1つある。この機種のマザーボードは2GBまでしかメモリを認識できないらしいので、挿せるメモリが1GBまでになるという計算だ。1GBのメモリを100-350円くらいで調達予定。
このPCにはBluetoothがない。AliExpressでUSB接続のBluetooth送受信機を買って挿そうと思う。500-600円位で調達予定。
Acer Aspire One ZG5は当時としては小型のモデルであったせいか、分解が難しい。キーボードを取り外してマザーボードを取り出し、ひっくり返すとようやくストレージやRAMのスロットが出てくる。その間に取り外すネジやコネクタが多いので、なくしたり破損したりしないように気をつけないといけない。
ネットで検索するとAcer Aspire One ZG5の分解動画やブログが大量に出てくる。安くて大量に普及したモデルだけに、先人の知恵の蓄積が多いらしい。これらを手がかりに注意深く分解すればなんとかなりそうだ。あとはそんな作業をするだけの時間を見つけられるかどうか。
