GoogleのGemini 3 Proなどを使ってバイブコーディングできるVSCodeのフォーク版 Antigravityを入れて、試しにHello world!の表示&立方体が回転するだけ*1のWindowsネイティブなアプリを作ってみたのは秘密。Visual Studio Build Toolsを入れてあるので別途コマンドプロンプトでビルドコマンドを叩くだけでビルドできた*2。モデルはGemini 3 Proの他にClaude Sonnet/Opus 4.5、GPT-OSS 120Bを使うことも可能。Google AI Pro登録でエージェントの制限回数が緩くなる。今後いろいろ試してみるかなぁ。
Colabでのマジックコマンドは一部挙動が変……?
Google ColabはJupyter Notebookという実行環境の上で動いており、この中では通常のPython命令の他に%や!から始まるマジックコマンドが使える。で、変数を実行環境のデータベース*1に保存できる%storeというマジックコマンドがあるのだが、複数指定できそうなのに複数の変数を指定しても最初の変数だけ保存・展開されるという謎。本来なら複数の変数を保存等できるはずなのだが……。-rオプションなどは効いている(内部的にオプションと引数は分離されるようになっている)。仕様なのかバグなのか…… ちなみに執筆時点でColabのコーギーモード・猫モード・カニモードをオンにしているとハロウィン仕様で出てくる。
*1:ランタイムを再起動しても内容が保持されるが、ランタイム毎削除した場合は消える
ムスカbotをMITライセンスでオープンソース化しました

昔稼働していたtwitter bot、ムスカbotのスクリプトをMITライセンスでGitHubに公開した(3/31にアップ済)。昔、公開するかもとか言っていたもの。
ソースがいろいろとカオスなのは許して><
なぜMITライセンスなのかって?使っているライブラリ twitterOAuthがMITライセンスだから、というのもあったりする。あとは制限が緩いとか。
ムスカbotって何?という人は以下の記事参照。
PHPでBrainf**kのインタープリタを書いてみるテスト(ソースは(まだ)上げてません)
書いている人はそこそこいるだろうけれど、何気にBrainf**kのインタープリタをPHPで書いてみるテストをしているのは秘密。一応Brainf**k Archiveにあるインタープリタのソースコードなどを参考にしながらすべての基本命令を実装した。仕様としては、ポインタはArchive版と同じ最大32768*1、1バイトunsigned intモード(デフォルト)とsigned intモードの切替が可能、バイト列出力が可能、独自命令としてデバッグ用の#命令*2を実装してある。CLI向けに作っているため、CLIから起動するとデバッグ命令の出力やエラーメッセージに色が付く機能を搭載していたりする。一応もう少し機能追加とかしてからGithubかGistに上げてみようかなぁw(いつ上げるかは言ってない)
*1:ただし今の所マイナス(開始位置から左側)は許容しない設定にしている
*2:デバッグモードがオンの場合に限り、配列の中身を表示する。詳細デバッグモードがオンだと実行している文字の位置、実行ステップ数、現在のポインタ、出力バッファの中身も表示する。ちなみにAzicore氏のJavaScript Brainf**kインタープリタでの#は配列の中身のみ表示される。
人工知能で2次元画像を拡大したりノイズを除去したりするwaifu2xがすごいので適当な画像をなんちゃってHD化してみた。
ultraist.hatenablog.com
2次元画像に特化した、人工知能を利用して画像拡大/JPEGノイズ除去する(正確には縮小する前の状態/圧縮する前の状態に戻す)、waifu2xが話題になっているので、適当な画像でためしてみた。R4付属のボーナスディスクに収録されているナムコカタログ98のスクショ。都合により記事では縮小かつJPEG圧縮したサムネイル画像*1になっているが、クリックで元のサイズのPNGが表示されるはず。


左:waifu2xで2倍に拡大(1280x960) 右:オリジナル(640x480)
ちょっと変なところもあったりするが、本当に綺麗に拡大されている。いわゆるなんちゃってHD化。ノイズ除去は使用せず。
2次元画像を綺麗に拡大できることもあってDropbox内にあるリタの画像をwaifu2xで拡大しまくったのは秘密です。
なお、waifu2xのソースは公開されておりLuaで書かれている模様。必要なものにCUDAとかあるのでGPUでも使うのか?
*1:それをwaifu2xで拡大&ノイズ除去したら面白いかもしれないが時間の都合上今回は省略

