SO-101をMoveItで使用する (ROS Jazzy)

2025年は、より身近にロボットハードウェアとAIがより近くに感じられるプロダクト（アーム、コンピュータ、ヒューマノイド‥）が多く登場しました。

その中でもSO-101は入門に最適なロボットだと思います。

今回は、そのSO-101をつかった「別の」使い方を紹介します。

SO-101とは？

SO-101は、Hugging Faceの「LeRobot」プロジェクトが公開する低コスト・オープンソースのロボットアームキットです。

3Dプリント部品と比較的入手が容易なサーボモーターで組み立てられ、リーダーアームとフォロワーアームの2台構成で模倣学習や強化学習の実験に適します。

huggingface.co

値段・入手性ともにとても身近なデバイスで作成できることや、初心者にも易しいドキュメントページが用意されていることから、初学者にとてもおすすめです。

先月のMakerFaire Tokyoでリーダーフォロワーデモの体験をしましたが、低遅延で同期の取れた動作が実現していて、割と壊れにくそうだったのには驚きました。

SO-101をROS 2で？

SO-101はPythonベースの開発環境での実験を想定していますが、実はROS で動かすマニピュレーター入門機として最適なのではないか？と考えるようになりました。

フィードバックがあり、易しい説明もついているアームが4万円で買えてしまう、

私が結構前から推進してきた「高専生向けROS講習」における大きな課題の一つ、学習にかかる費用面を解決できるかもしれません。

MoveItとの繋ぎこみまで

ここからは、ロボットをros2_controlで繋ぎこみ、最終的にMoveIt2で動かせるようにするところについて説明します。

以下が必要な環境です

• SO-101のフォロワー側（ものが挟めそうな方）
• Ubuntu22.04など、ROS-HumbleあるいはJazzyのMoveIt2に関する依存関係を解決できるLinux PC
• Ar-Ray-code/feetech_ros2_driver
• Ar-Ray-code/lerobot_ws

今回の実装においては、既に作成されていた環境を組み合わせただけでかなり完成に近づけられています。感謝！🙏

github.com

github.com

1. 環境構築

まずは、ワークスペースを作成します。

ROS 2環境を事前に整えてください。

mkdir -p ~/ros2_ws/src
cd ~/ros2_ws/

git clone https://github.com/Ar-Ray-code/lerobot_ws.git -b sts_servo
git clone https://github.com/Ar-Ray-code/feetech_ros2_driver.git -b auto_calib

rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y

ビルドします。

export DISTRO=humble
source /opt/ros/${DISTRO}/setup.bash

colcon build

2. キャリブレーション

マニピュレーターとPCã‚’USBケーブルで接続します。ポートをユーザーから操作できるように dialout グループに所属させる必要があります。

キャリブレーションを行います。

キャリブレーション方法は、以下のコマンドでキャリブレーション開始コマンドを実行後、LeRobotプロジェクトのチュートリアルと同様、各関節のサーボモーター中間地点で固定してEnter、上限・下限まで回してEnterを押します。

source ~/ros2_ws/install/setup.bash

ros2 run feetech_ros2_driver feetech_calibration_node --ros-args -p usb_port:=/dev/ttyACM0 -p save_path:=./path_to_save_location.json

↓私が実際にキャリブレーションを行った結果のjsonは以下にあります。（最終軸が間違っているので注意）

lerobot_ws/src/lerobot_controller/config/example_calib.json at sts_servo · Ar-Ray-code/lerobot_ws · GitHub

3. MoveIt2で操作

このキャリブレーション結果を使ってMoveIt2でSO-101を動かしてみましょう。ここから、ターミナルが3つ必要です。

ターミナル1

SO-101をros2_controlを使ってROS 2に繋ぎこみます。

export DISTRO=humble
source /opt/ros/${DISTRO}/setup.bash

ros2 launch lerobot_controller so101_controller.launch.py is_sim:=False usb_port:=/dev/ttyACM0

ターミナル2

MoveIt2を起動します。

export DISTRO=humble
source /opt/ros/${DISTRO}/setup.bash

ros2 launch lerobot_controller so101_controller.launch.py is_sim:=False

ターミナル3

Rviz2 を起動します。

export DISTRO=humble
source /opt/ros/${DISTRO}/setup.bash

rviz

GUIにMoveIt2のプラグインを追加します。(moveit_ros_visualization -> MotionPlanning)

あとは、矢印が動かせる範囲で位置を指定して「Plan and Execute」を押すだけ！

これで誰でもMoveIt沼に入れますね！🫠

おまけ：RaspberryPi4に繋ぎ込んでみた

RaspberryPi OSにros2_controlのインタフェースを生やし（簡単ではない）てしまえば、LANケーブルを接続するだけでROS 2から簡単にロボットアームにアクセスできますね。

‥というわけで構築してみました。

残念ながらMoveItはビルドできなかったため、ros2_controlのみです。（そもそもMoveItはラズパイでは重いかも‥）

ビルド方法はrpi-bullseye-ros2のBookworm・Jazzy版をダウンロードしてきて、so101.repos の内容をcloneしてビルドします。

Xに投稿したところ、15ブックマークくらいついていたのにスターは1つしかついていませんでした‥(忘れないでね)🔖😇⭐

github.com

mkdir -p ~/ros2_ws/src
cd ~/ros2_ws/src

curl -O https://raw.githubusercontent.com/Ar-Ray-code/rpi-bullseye-ros2/b84943f1d58fbefe196a02ec64a17bffbf389172/repos/so101.repos
vcs import < so101.repos
curl https://raw.githubusercontent.com/Ar-Ray-code/rpi-bullseye-ros2/b84943f1d58fbefe196a02ec64a17bffbf389172/install-list/so101.txt | xargs sudo apt install -y

pip install --break-system-packages empy==3.3.4

ビルドはRaspberry Pi5で1時間くらいかかります。

DISTRO=jazzy
source /opt/ros/${DISTRO}/setup.bash

colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

serviceファイルも作っておきました。そのうちインストーラーも作っておきます 🙃

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ここまで、SO-101のMoveIt繋ぎこみの手順を簡単に解説しました。

おそらく次回のrosjpで召喚される気がするので、続きはそこでお話できたらと思います。

海外旅行で苦労を買いました

「若い時の苦労は買ってでもせよ」ということわざがあります。

kotobank.jp

今の時代には受け入れられにくそうなことわざですが、9月半ばからの海外旅行で本当に買ったのではというくらい散々な目にあってきたので、ここに記します。

計画

9月中旬から末にかけての香港・深圳旅行は、2ヶ月くらい前から計画していました。

感染症の影響で全く旅行しなかった反動なのか、ユース向け当日航空券セールの影響なのか、今年は日本全国プチ旅行をたくさんして、旅行へのハードルが珍しく下がっている年です。

早朝の羽田空港でチケットを取って、観光地を巡りながらひたすら散歩、適当なところで昼食を取って夕方には帰りの便で羽田空港に戻るのがルーティーン。

毎週末繰り返し、北は青森-南は沖縄まで、飛行場のあるところなら目的地にこだわらずに行っていたので、搭乗回数は9月に入る頃には40回弱になっていました。

沖永良部空港：島を巡るルートが個人的ベスト旅程

国内旅行も行きたいところは行ったしそろそろ海外に行ってもいいなということで、海外旅行を計画。

韓国や台湾などを検討していましたが、今まで行きたいと思っていた深圳に行くことにしました。

より若いうちに世界最大級の電気街を見ておきたいというのが動機です。

2025年中は、中国への旅行に対するビザが免除されることも決め手の一つとなりました。

深圳は香港経由で行けるので、香港の旅行も兼ねて、木曜日から翌週の水曜日までの6泊7日にしました。

初日・最終日は移動のみとして2日、観光はそれぞれ丸2日分を確保して余裕を持たせました。

旅行

香港

香港は実質3日の旅行でした。

香港は、どちらかというと海外旅行慣れしていない故の苦労が多かったです。

GoogleMapも高徳地図も自己位置がバグる場所に分かりにくいエントランスのホテルの探索に2時間近くかけたり、無効になったプリペイドカードの有効化方法で時間を取られたりと戸惑いポイントが多かったです。

それでも、なんとか行こうと思っていたところには行けました。

ChatGPTにはたくさん助けられました。翻訳アプリを介さずとも答えを引き出せるので、実は隠れ通訳キラーかもしれませんね。

料理の飲み物の「冷たい」が追加料金制であることや、2階建てのバスが狭い道路を爆走するのは新鮮でした。

深圳

入国含めて4日目となる日曜日に、西九龍駅からの高速鉄道に乗り深圳へ。

華強北に近いエリアのホテルを予約しましたが、エントランスが分からずここでも迷子に。立地が良くて安いところはここらへん注意が必要かもです‥

電話番号に掛けたところ、WeChatで案内するとのことだったので、大急ぎで有効化・連絡を取り、なんとかチェックイン。

翌日は華強北巡りをしました。中国内ではQRコード決済できれば基本的に不自由なく移動も買い物もできるので気楽です。

華強北で電子パーツを見ていたところ、Xで香港に台風が来るとのニュースが！🌀

www.bloomberg.co.jp

閉鎖は確実とのことで、帰りの便はほぼ確で運休が見込まれる状況になりました。

そこで、広州からなら帰れるのではないかと考え、電子パーツを見ながらチケットを探して予約

台風直線に広州空港に移動して、直撃を避けられるのではという算段でした。

しかし、出発当日、1日残してチェックアウト‥の予定でしたが、チェックアウトができませんでした。

ホテルのフロント曰く、「予約サイト側での変更が必要」とのこと。予約サイト側に連絡を入れても予約の変更ができず、深圳に閉じ込められることが確定してしまいました。

結局その日は、台風に備えて買い込むことに。

雨も風邪も無い中、店が閉まっていくのをただ眺めるだけの日でした。

旅行最終日の予定だった日に台風は直撃しました。

香港や台湾では暴風雨による波が市街地を襲い、深圳も暴風雨で木が折れたりしていました。

その日は広州発の飛行機が10時間遅延で出発することになり、キャンセル手続きをしようとホテル内で予約サイトと連絡を取っていました。

しかし、予約変更案内が来ているのにも関わらず「変更は無い」の一点張りで、証拠の提出に関してもうまくコミュニケーションがとれず、半日消化した挙句チケットは棄てることとに‥

当初の香港発の便を登場予定日の4日後の便に振り替えたので、その日まで延泊することにしました。

深圳：？日目

台風が過ぎてからは天候が回復したので、晴れて旅行！

‥という気分にはならず、もう帰りたい気分で消化試合している気分でした。

とはいえ、台風前は1日しか観光していなかったので、行く場所が無かったわけではありません。

書店に行ったり、図書館に行ったり、ショッピングモールに行ったりと休日散歩してました。

深圳はとにかく自転車・バイクが歩行者や信号構わず我が物顔で走り抜けていき、ベルは自分の存在通知用です。とにかく怖い。

日本の交通違反L◯◯Pなんて、あの交通事情を見てしまえば正直かわいいもんです（よくないけど）。

あとは、街で仕事している人の雰囲気も、日本とは全く違いました。

日本のクレーマーを中国に送り込んだら、良いリハビリになりそうです。

帰国

何重ものトラブルをくぐり抜け、ついに香港経由で帰宅することに

越境は落馬洲ルートを使い、バスで香港空港へ向かいました。

最後の最後まで運がないのか、帰国後の飛行機の乗り換え過程で、スマホを紛失してしまいました。

電話番号が入ったスマホなので、悪用リスクや本人確認方法の紛失はとても痛手。国内なのに最も詰みに近い失態で苦労しました。

もしかしたら、厄払いが必要なのかもしれません⛩

失くした時点で夜も遅かったので、紙の地図をたよりにホテルを探し、翌朝当日券を手配してなんとか帰宅しました。

帰宅後

帰宅後ゆっくりする間もなく、SIMを替えるために警察署に駆け込み、携帯ショップに駆け込み、その他諸々の手続きをして全旅程は終了しました。

Googleの位置確認や諸々の履歴を見る限りでは、落とし物の位置は移動していなかったので、特になにも無さそうなのは幸いでした。

当初の旅行計画は途中で破綻し、いつになったら帰れるだろうか？本当に帰れるのだろうか？と不安になりながらの計12日間はとてもとても長いものでした。

おかげで最後のスマホ紛失も正直なところ「またか‥」とイレギュラーに慣れている事態に。

予定通り帰国していれば、宣言していた後輩の応援にも行く予定でしたが、それも叶わず。

もう少し入念に調べれば、、とか上手い立ち回りができれば、、などと思うことは自分でもたくさんありました。

しかしながら、思い返してみればこのような長い期間の旅行というのは経験が無かったので、初めての環境でのイレギュラーを経験したという点で「苦労は買ってでも」と言えるのかなと思いました。

当初の予算の3倍超えの旅費となりましたが、事故も病気も警察沙汰もないタイプのイレギュラー詰め合わせセットとしては非常に安い買い物だったかもしれませんね。

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今回は技術要素は特に無しでしたが、深圳旅行で買ったものの調査・解説は今後アップしようと思います。お楽しみに。

また、この記事を読んで「Ar-Rayを再び海外に送り込みたい」と思った（奇特な）方はぜひ、このドキュメントの購入で支援お願いします↓（宣伝）

zenn.dev

ロボコンを続けられた自分のメンタリティ

夏休み最後の日、もう10年前にもなる最後の「8/31で終わる夏休み」から今までのことをぼんやりと思い出した。

これまで自分の過去のことなどはほとんどブログで書いてこなかったが、正直なところ身バレしているようなものなのに何を隠すようなことが‥みたいな状態が長く続いてきた。

そこで、ここは機転を効かせて過去も含めて自分のことを知ってもらおうと思い綴る。

稚拙な文章ではあるが、最後まで付き合っていただけると嬉しい。

高専ロボコンとは？

高専（高校生の年齢から5年の一貫カリキュラムを通じてエンジニアとしての素養を身につけられる高等教育機関）を対象にしたロボット競技会。毎年異なるルールでアイデアを競う特異性がある。

これまでの経緯（高専ロボコン編）

入学前

10年前は中学3年生で受験期真只中。

堕落していた中2の夏にぶちこまれた塾へ毎日のように通い、毎週山になったプリントを親に処分させたものだ。

この頃は進路選択で高専の学科を含めた最終決定をした頃だった。

特に学科に強い思いがあったわけではない。最初は建築科に行こうと思っていた気がする。

前年にTV番組で放映されていた高専ロボコンを見てロボット作りたい！と思ったのと単により近い場所学校があったというのがその学科に進学した経緯だった。

ここなら自分のやりたいと思えることを見つけられるかも‥とでも思っていたのだろうか？今思えばとても適当かつ衝動的な決定だ。

私は2016年から2019年までの4年間、高専ロボコンに参加したが、振り返れば、あまりいい結果に恵まれなかった。

1å¹´

高専入学後1年は日が落ちるまで、パーツの加工と組み立てに明け暮れた。

大会当日に選手として参加することができたが、結果は初戦敗退。

スタートゾーンからすら出られなかった3分は退屈な授業以上に長く、自分の無力さを突きつける空間だった。

2å¹´

2年次のときは見習い程度に回路を学びながらピットメンバーとして参加した。

この年は、ロボット同士がヤスリを付けた道具で殴り合う競技だったが、空から無数の矢が急襲する奇抜ながらも美しいアイデアを実現させるべく日々道具の作成・改良を重ねた。

全国大会では電光石火のごとく華麗な攻撃を繰り出し会場を沸かせた。

いろいろと苦しいこともあったが、1年で立て直した先輩方を誇らしく思っている。

3å¹´

ボトルフリップが競技課題となった3年次では、回路と制御をメインで取り組んだ。

いろいろな理由で消耗したのか、20人弱いたであろう同学年の学生は1/2ずつになっていき、3年次になる頃には回路・制御は私が主軸になっていた。

当の本人（私）はというと、もともと将来の展望も作りたいものも曖昧なままロボコンをしていたこともあり、調子振るわず。

高専ロボコンのスピード感ではあってはならない納期遅延・目標未達を連発しては先輩には度々叱られ急かされたこともしばしばだった。

ただ、それでも粘り強く取り組み「腕を回してボトルを立てる」ことを実現させた瞬間あの靄が晴れたような感覚と叫びは今でも忘れない。

大会本番では調整がうまくはまらず、性能を十分に発揮することができず敗れてしまった。

やはり付け焼き刃ではどうにもならないことを実感し、部室で涙しながら反省会を行ったことを覚えている。

ロボットが投げたボトルが立った(感動の)瞬間：3年次

4å¹´

4年次は学業も忙しくなったこともあり、チームの統括をしつつタスクの切り出しをしてうまくチームを回していこうとしたが、それは全くうまく行かなかった。

もともと人手が足りなかったことに加えて自分自身が課題量に忙殺されたりで開発が停滞。

今となっては、部活としてのチームを半壊させた元凶だとすら考えている。

私に人望がなかったのか、リーダーとして素質が無かったのか、行動に問題があったのか、、、ともかく私に多く問題があったのだろう。

5å¹´

4年の頃の負い目もあり、あまり関わらないようにしたと思う。

今思えば、もう少し面倒見くらいはしても良かったのかもしれない。

進路選択は専攻科にした。‥というより無理を言って専攻科に進学した。

3年次の頃から、私の与り知らぬところで家庭がボロボロになっていたようで、4年で挽回した成績で奨学金をもらってなんとか進学できた。

↑今からすれば少し大げさではあるかも分からないが、本科卒までの2年は全てが綱渡りだったと思う。

---

ここまで、記憶の端をつなぎ合わせながら十年前の自分を辿ってきた。

良い思い出ばかりではないし、むしろ失敗や迷惑の方が色濃く残っている気がする。

必死に駆け抜けたのは確かだろうが、何がその原動力だったのだろう。

思えば、特別打たれ強いわけでもなく、何か突出した取り柄があるわけでも無い。

ある日を境に来なくなり、その気まずさから幽霊化してもおかしくはなかった。

今振り返ってみれば、もしかしたら、「逆境に対する耐性」ではなく「逆境に極めて鈍感」であったことが大きかったのではと思う。

特に問題や壁に突っ込んでも何も問題を感じない、むしろ楽しみに行っているまであったのかもしれない。

壁にぶつかっても「大したことじゃない」と感じて突っ込んでいく――そんな無謀さが、ある種の推進力になっていたのだろう。

裏を返せば危機感・意識が低いとも言えるので、そこは本当に迷惑をかけていたのだろう。

今更気づいてももう遅いのですが‥

最近も、そういう鈍感さプラスにもマイナスにも働くことがあり、正気（どちらが正気なのかはさておき）に戻るたびにその決定に頭を抱えることもある。

それでも、ただひたすらに、ある意味まっすぐ突き進んでいたであろう日々は儚くもまばゆい夢のように思う。

[続く]

RF-DETRをROS 2に実装してみた

久しぶりの物体検出AIネタです。

物体検出AIのレイヤーがTransformer系（DETR）になってからしばらく経ちますが、まだまだ性能は上がっているようです。

Roboflowの「RF-DETR」もその一つと言えるでしょう。RF-DETRは2025年の3月に登場したモデルで、7月にNano/Small/MediumがHuggingFaceで配布されました。

Apache 2.0なのはありがたいですね。

github.com

RF-DETRはCOCOデータセットを用いたベンチマークで初めて60mAPを超えたモデルで、より多くのドメインやタスクへの適合性をテストするRF100でも圧倒的な性能を持ちます。（ドキュメントを読むと、ターゲットはあくまでRF-100）

（https://blog.roboflow.com/rf-detr/より）

中身はLW-DETRと事前学習済みのDINOv2バックボーンで、従来のDETRの汎化性能をより高めるために事前学習済みモデルをマージしているみたいです。

We explored pushing forward the state of the art by combining the best of modern DETRs with the best of modern pre-training. Specifically, we created RF-DETR by combining LW-DETR with a pre-trained DINOv2 backbone.

blog.roboflow.com

OpenVINOとC++で扱う

モデルはONNX形式で提供されているので、OpenVINOで扱うことができます。

今回はRF-DETRのROS 2ラッパーをOpenVINO&C++で作成しました。（そのうちTensorRT対応もしたい）

github.com

依存環境

OpenVINO 2023.3以降とROS-Humble以降が必要です。

インストール

依存環境をすべてインストールした後にワークスペースを作成してビルドします。

mkdir -p ~/ros2_ws/src/
cd ~/ros2_ws/src/
git clone https://github.com/Ar-Ray-code/rf_detr_ros_cpp.git
cd ~/ros2_ws/

rosdep install -i --from-paths ./
colcon build --packages-up-to rf_detr_ros_cpp --cmake-args -DRF_DETR_USE_OPENVINO=ON

モデルのダウンロードが必要な場合は別途ダウンロードします。

cd ~/ros2_ws/
./src/rf_detr_ros_cpp/weights/rf_detr/download_openvino.bash nano

実行

source ~/ros2_ws/install/setup.bash
ros2 launch rf_detr_ros_cpp rf_detr_openvino.launch.py  model_path:=./src/rf_detr_ros_cpp/weights/rf_detr/rf_detr_nano_coco.onnx openvino_device:=GPU

Intelの内蔵GPUでも60ms程度で推論していました。

画像はimage_publisherを使用してイメージトピックを転送

最近はAI関連は追っていなかったのですが、久しぶりに新しい情報が入ったので試してみました。

高性能なDETRがノートPCで動くようになったのは驚きですね。DETRがサクサク動くNPUとかはあるのでしょうか？試してみたいですね。

空間ログビューワーからはじめる ロボット開発環境の𝓥𝓲𝓫𝓮 𝓒𝓸𝓭𝓲𝓷𝓰（の模索）

ROS Japan UG #58 九州ROSJP の内容です。 今回はVibe Codingについてお話しました。ちょっとロボットとは離れている気がしますが、「ROS / ROS 2さえ使っていれば話す内容は何でもOKのゆるい会」ということなので、ﾖｼｯ🙃

最近のAIツール（Cursor・GitHub Copilot Agent・Claude Codeなど）は曖昧な指示からコーディングを行うだけでなく、作成方針を立てたりエラー内容から修正を自動で行うようになりましたね。昨年・一昨年と比較してもインタフェース・AI自体の性能が飛躍的に向上しているように見えます。自然言語による指示をベースとしてコードを直接書かずに開発を進める手法を「Vibe Cording」というようです。

この進歩で「アプリケーションの書き捨て」がより容易になった気がします。

今までだと、よく使うようなアプリはある程度使い回せるテンプレみたいな感じにしていたのですが、1発で大体いい感じに動いちゃうので最近はそんなこともしなくなりました。

確実に動くようにメンテナンスされた事前プロンプトやMCPサーバなどがあるとなお良い開発体験ができることでしょう。

今回は、ログビューワーを浮かすソリューションをVibe Codingしました。

浮かせるために使用したものは Apple Vision Proというヘッドマウントディスプレイ(HMD)です。

かなり高価なHMDですが、パススルー（HMDに搭載されたカメラで捉えた周囲の映像をディスプレイに表示する機能）がとても綺麗で歪みも無いので、現実世界のハードウェア上で操作をする上で適していると思います。

ar-ray.hatenablog.com

↓今回作成したソフトが入っているリポジトリはこちら

github.com

背景

背景1 : ロボットアームなどロボットを操作していると画面の置き場に困ってしまう

ロボットを自ら操作するタスクにおいては、大体両手が塞がりがちです。常に手があと1本あればいいのに‥

しかしながらディスプレイを置くだけのスペースを用意できるほどのフィールドを用意できないのもあるあるなのかなと思います。（ただの感想です🙃

あるとき、ロボットの様子を確認するためにWebRTCでカメラ映像のros topicを変換したものを作成してVisionProに送っていたのですが、これが結構使いやすくてよかったです。

自然に視線を移せる場所に画面があるのは結構便利です。専用のアプリケーションを構築しなくて良いのもいいです。

背景2 : TUIのログビューワー実装を見て、これを浮かせたいと考えた

ROSは、コンソールと /rosout というトピックにログを出します。launchなどで複数ノードを立ち上げると、いろいろなノードが混ざって確認が大変になるので、rqtに入っているビューワーを使ってフィルタリングすることはできます。しかし、ちょっと欲しい情報を得るにはスペースが狭いというか、黒い画面で見たいというか‥といろいろなお気持ちが出てきます。

rqt

あるとき、ROSを触っているメンバーがログビューワーのTUI実装をしてくださり、これがかなり使いやすかったです。

↓リポジトリ（TUI）はこちら

github.com

これを空間に浮かせられないかなと思い、実装することにしました。

実現方法

システムの概要を以下の画像に示します。端的に言えば、 /rosout を読みやすくするシステムです。

データの流れ

HTTPサーバーを作成してGETメソッドでデータを受け取れるようにした上で、データを要求して表示するものはAIに丸投げしてもらいます。

配信ノードの中身

このツールは、ブラウザで動くので同じネットワークにいるスマートフォンでQRコードをスキャンして開けば簡単にノードごとのログを確認することができます。

launchの中にサーバーを追加してログだけスマートフォンで見る‥というのも面白いかもしれないですね📱

最近、Claude Codeを使い始めたのですが、とても便利ですね。軽いプログラムであれば一発で動くものを出してくれるし、　C++は勝手にビルドしてくれるので本当に丸投げ状態です。

CLAUDE.mdという事前プロンプトをプロジェクトのルートに置くとそのルールに従ってくれるので、そのスクリプトもpushしてあります。（もしかしたら、他のツールがすぐにClaude Codeを追い抜いてしまうかもしれませんが）

VSCode内のClaude☀

さいごに

会場にVisionProを持ち運んでライブデモをするなどの無茶なことをして、ご迷惑をおかけしました‥🥽🙇