使用 | First Wave

駆け出しエンジニアとつながりたい的なコードを書いてみた.ごっさんです.

2025.07.21

おはようございます.下記のコードを知っておくと便利ですよ、フレームワークとかなら使わないかもしれないけども素（えいてぃぶコード）のPHP言語で書くと便利ですね.この頃、素のPHP言語で書くことが無くなりつつあります.仕事ではフレームワークやフロントエンドでもライブラリを使用してコードを書くことが多いですね.たまにバニラJSで書くこともありますが.

<?php
$foo = [
	'name' => '山田 太郎',
	'age' => 25,
	'tel' => '09012341234'
	];
var_dump($foo);
var_dump(array_keys($foo));
var_dump(array_values($foo));

pic.twitter.com/OxtltT9KQF
— 田岡寿章(taoka_toshiaki) (@taoka_toshiaki) July 18, 2025

駆け出しエンジニアがもういないよなぁ…コードの土台はAIによって書くことが多くなりプロジェクトの改修時に古のコードを見るようになるだろうなぁ.たまに見かける痛いコードを昔は書いていたなぁと思いつつ、今でも痛いコードを書いていると思った方が良いなって.数ヶ月前に書いたコードが痛いコードに見えるので…まだまだ成長過程かなって思っています.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます．たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅．
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

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投稿日時 2025年07月21 07:00日

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```, イブ, エンジニア, エンド, ヶ月, コード, こと, たま, バニラ, フレーム, プロジェクト, フロント, よう, ライブラリ, ワーク, 下記, 仕事, 使用, 便利, 土台, 太郎, 山田, 成長, 改修, 明日, 言語, 過程, 駆け出し,

レンダリングのちらつきを無くしました、あとはアップロード際に.

2025.07.20

Logging

おはようございます.レンダリングのちらつきを無くしました、あとはアップロード際に画質劣化するワードプレスの対応を行えばひとまず、このサイトは改善しないつもりでいます.因みにレンダリングのちらつきがどのような時に発生するかと言えば、背景色の切り替えを行っているところです.

ベースは黄緑色の背景色にしているのですがJSで背景色の切り替えが出来るようにしています.切り替えると切り替えた色をローカルで持つって再度訪問された時に切り替えた色にJSでレンダリングしていたのですが、その時にちらつきが発生していました.

理由は分かっていたけど今の今まで放置していました.切り替えて使っているユーザーがどれぐらいいるのか把握していなかっただけど、自分は背景色を黒にしているのでやっぱ気になるという事で先日の休みを使用して切り替えました.

フロントエンドな作り例えばヘッドレスCMS等で作っていたら色の切り替わりを行っても何らちらつきとは無縁ですがね.今回はかなりベターな対応をしたのだけど、もっと良い方法はないかと思っています.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年07月20 07:00日

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アップ, あと, エンド, サイト, つもり, ところ, どれ, プレス, フロント, ベース, ベター, ヘッド, ユーザー, よう, レス, レンダリング, ローカル, ロード, ワード, 今回, 休み, 作り, 使用, 先日, 切り, 切り替え, 劣化, 対応, 把握, 改善, 放置, 方法, 明日, 替わり, 無縁, 理由, 画質, 発生, 緑色, 背景, 自分, 訪問,

ユーチューバーの成功への道は険しい、可視化してみました.

2025.07.17

Logging

おはようございます.ユーチューバーの成功への道は険しいですね、1000人以上の割合は13％ぐらいだそうです、狭き門だなって正直思いました.因みに自分は一部AIのちからを借りている動画があるので1000人以上になっても恐らく収益は5000円ぐらいじゃないかと思っています.

道半ばでYOUTUBERを諦める人の気持ちがわかります、馬鹿みたいに毎日UPしていてもチャンネル登録者数は増えそうにない、それなりに戦略やニーズに答えていかないと難しいと思います.中身のない内容を毎日UPしても難しいでしょうね.

先日、YOUTUBEを頑張りたいと記載したばかりだけど、心が折れそうな現実をみてしまった…

因みに表などを詳しくみたい人はこちらを参照してください、今回Geminiを使用してウェブ解析した資料になります.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年07月17 07:00日

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ウェブ, こちら, そう, それなり, チャンネル, ニーズ, のち, みたい, ユーチューバー, 一部, 中身, 今回, 以上, 使用, 先日, 内容, 割合, 動画, 半ば, 参照, 収益, 成功, 戦略, 明日, 正直, 毎日, 気持ち, 現実, 登録, 自分, 解析, 記載, 資料, 馬鹿,

ワードプレスのテーブルwp_postsデータを取ってきてLaravelで表示.

2025.07.15

Logging

おはようございます.ワードプレスのテーブル（wp_posts）データを取ってきて別サイト（Laravel）にて表示してます.別サイトには広告が付かない感じです.因みにデータは自サイトのブログデータを使用していますが随時去年あたりのデータから取得するようにSQLに記述しています.

尚、どうやって取得しているかをお話するとSQLのコネクション変更する設定をコンフィグフォルダのデータベースファイルに記述してモデルにもその事を明記しています.

<?php

namespace App\Models;

use Illuminate\Database\Eloquent\Model;


class Blog extends Model
{
    protected $connection = 'second_db';
    protected $table = 'wp_posts';
}

そしてそれらを呼び出しているだけです、とても簡単なコードで動いています.そんな感じなのでブレイドのコードをシェアします、流石にコントローラーは見せられないけどYoutubeのリンクやXのリンクは出力する前に置き換えていることをヒントとしてお伝えしときますね.

<!doctype html>
<html lang="ja" class="transition-colors duration-300">

<head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tailwindcss/browser@4"></script>
    <meta name="robots" content="noindex,nofollow" />
    <title>blog - [taoka toshiaki]</title>
    <link rel="icon" href="https://taoka-toshiaki.com/images/g4DV7mRe_400x400.jpg?t=1752317617"
        sizes="16x16 24x24 32x32 48x48 64x64">
    <!-- Prism CSS -->
    <link id="prism-theme" rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/themes/prism.css" />
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/plugins/line-numbers/prism-line-numbers.css" />
    <link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/toolbar/prism-toolbar.min.css"
        rel="stylesheet" />
    <style>
        body {
            background-color: #f9fafb;
            color: #1f2937;
            transition: background-color 0.3s, color 0.3s;
            word-wrap: break-word;
            overflow-wrap: break-word;
        }

        .dark body {
            background-color: #242425;
            color: #f9fafb;
        }

        article {
            background-color: #fff;
            transition: background-color 0.3s;
            word-wrap: break-word;
            overflow-wrap: break-word;
        }

        .dark article {
            background-color: #3d3d47;
        }

        time {
            color: #6b7280;
        }

        .dark time {
            color: #9ca3af;
        }

        .prose {
            color: inherit;
            word-wrap: break-word;
            overflow-wrap: break-word;
        }

        pre[class*="language-"] {
            overflow-x: auto;
            padding: 1em;
            border-radius: 0.5rem;
        }

        code[class*="language-"] {
            white-space: pre;
        }

        a,
        a:hover {
            border-bottom: solid 2px #fbf81c;
        }
    </style>
    @include('header_script')
</head>

<body class="transition-colors duration-300">

    <div class="max-w-3xl mx-auto p-6">
        <h1 class="text-2xl font-bold mb-6"><a href="/" class="text-current">🏠️Top Page</a></h1>
        <p class="mb-3 font-bold"><a href="/blog">🖊️</a>おもしろき こともなき世をおもしろく 住みなすものは 心なりけり.</p>
        @if (request()->input('page') == 108)
            <a href="/blog" class="text-[54px]">📖</a>
            <h1 class="text-2xl font-bold text-[108px] mb-6">108🧘️</h1>
        @endif

        <button id="darkModeToggle"
            class="mb-6 px-4 py-2 bg-gray-200 dark:bg-gray-700 text-gray-800 dark:text-gray-200 rounded">
            ダークモード切り替え
        </button>

        <div class="space-y-10">
            @foreach ($items as $item)
                <article class="shadow-md rounded-lg p-6 transition-colors duration-300">
                    <h2 class="text-xl font-semibold mb-2 break-words">⏩️{{ $item->post_title }}</h2>
                    <time class="text-sm block mb-4">{{ $item->post_date }}</time>
                    <div class="prose prose-sm max-w-none break-words">
                        {!! $item->post_content !!}
                    </div>
                </article>
            @endforeach
        </div>

        <div class="mt-10">
            {{ $items->links() }}
        </div>
    </div>
    <!-- トップに戻るボタン -->
    <button id="scrollTopBtn"
        class="fixed bottom-6 right-6 hidden bg-gray-600 text-white px-4 py-2 rounded-full shadow-lg hover:bg-gray-700 transition-opacity">
        ▲ 上へ戻る
    </button>
    <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/clipboard.js/1.5.13/clipboard.min.js"></script>
    <!-- Prism.jsのコアファイル -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/components/prism-core.min.js"></script>
    <!-- Prism.jsのオートローダ -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/autoloader/prism-autoloader.min.js"></script>
    <!-- Toolbarプラグインのスクリプト -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/toolbar/prism-toolbar.min.js"></script>
    <!-- その他のプラグインのスクリプト -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/highlight-keywords/prism-highlight-keywords.min.js"></script>

    <script>
        const toggleBtn = document.getElementById('darkModeToggle');
        const prismTheme = document.getElementById('prism-theme');
        const darkThemeHref = 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/themes/prism-tomorrow.css';
        const lightThemeHref = 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/themes/prism.css';

        if (localStorage.getItem('darkMode') === 'true') {
            document.documentElement.classList.add('dark');
            prismTheme.href = darkThemeHref;
        }

        toggleBtn.addEventListener('click', () => {
            const isDark = document.documentElement.classList.toggle('dark');
            prismTheme.href = isDark ? darkThemeHref : lightThemeHref;
            localStorage.setItem('darkMode', isDark);
        });

        document.addEventListener("DOMContentLoaded", () => {
            document.querySelectorAll('pre[class*="lang-"]').forEach(pre => {
                const match = pre.className.match(/lang-(\w+)/);
                if (match) {
                    const lang = match[1];
                    pre.className = `language-${lang} line-numbers`;
                    const code = pre.querySelector('code');
                    if (code) code.className = `language-${lang}`;
                }
            });
            // トップへ戻るボタンの処理
            const scrollTopBtn = document.getElementById("scrollTopBtn");
            window.addEventListener("scroll", () => {
                scrollTopBtn.classList.toggle("hidden", window.scrollY < 200);
            });

            scrollTopBtn.addEventListener("click", () => {
                window.scrollTo({
                    top: 0,
                    behavior: "smooth"
                });
            });
        });

        //全選択ボタンを作成＆クラス名付与
        Prism.plugins.toolbar.registerButton('select-code', function(env) {
            var newButton = document.createElement('button');
            newButton.className = 'code-select-btn';
            newButton.innerHTML = 'コードを選択';

            newButton.addEventListener('click', function() {
                if (document.body.createTextRange) { // ms
                    var range = document.body.createTextRange();
                    range.moveToElementText(env.element);
                    range.select();
                } else if (window.getSelection) { // moz, opera, webkit
                    var selection = window.getSelection();
                    var range = document.createRange();
                    range.selectNodeContents(env.element);
                    selection.removeAllRanges();
                    selection.addRange(range);
                }
            });
            return newButton;
        });

        //使用言語表示ボタンを作成＆クラス名付与
        Prism.plugins.toolbar.registerButton('show-lang-btn', function(env) {
            var newButton2 = document.createElement('button');
            newButton2.className = 'show-lang-btn';
            newButton2.innerHTML = env.language;
            return newButton2;
        });

        $(function() {
            //各ボタン要素の親要素にクラス名付与
            $('.toolbar-item .code-select-btn').parents('.toolbar-item').addClass('code-select');
        });
    </script>

</body>

</html>

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年07月15 07:00日

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```, ;;⏩, あたり, いん, オート, お伝え, お話, クラス, コード, コア, こと, コネクション, コントローラー, コンフィグフォルダ, サイト, シェア, スクリプト, その他, それら, ダーク, データ, データベース, テーブル, ドップ, ヒント, ファイル, フラグ, ブレイド, プレス, ブログデータ, ボタン, モード, モデル, もの, よう, リンク, ローダ, ワード, 付与, 作成, 使用, 処理, 出力, 切り替え, 去年, 取得, 変更, 広告, 感じ, 明日, 明記, 流石, 簡単, 表示, 要素, 言語, 記述, 設定, 選択, 随時,

チャットワークのAPIを使ってみました.プロンプトでほぼ書いています.

2025.07.13

Logging

おはようございます.チャットワークのAPIを使ってみました.プロンプトでほぼ書いたコードになります、チャットGPTの無料版にリファレンスのURLリンクとPHPのクラス化、リターンに$thisで返却出来る所は$thisを使用してスマートにコードを書いてと指示を出しました.

出来上がったコードが下記になります.ソースコードは自分の方でモンキーテスト的に動かしてみましたが、ちゃんと動作するようです.

<?php
class ChatworkClient
{
    private string $apiToken;
    private string $baseUrl = 'https://api.chatwork.com/v2';
    private int $retryCount = 3;
    private int $retryDelay = 1000000; // microseconds

    public function __construct(string $apiToken)
    {
        $this->apiToken = $apiToken;
    }

    public function setRetry(int $count, int $delayMicroseconds): self
    {
        $this->retryCount = $count;
        $this->retryDelay = $delayMicroseconds;
        return $this;
    }

    private function request(string $method, string $path, array $params = []): array
    {
        $attempts = 0;

        while ($attempts < $this->retryCount) {
            $attempts++;

            $ch = curl_init();
            $url = $this->baseUrl . $path;

            if ($method === 'GET' && $params) {
                $url .= '?' . http_build_query($params);
            }

            curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
            curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);

            $headers = ['X-ChatWorkToken: ' . $this->apiToken];

            if (in_array($method, ['POST', 'PUT', 'DELETE'])) {
                curl_setopt($ch, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, $method);
                curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, http_build_query($params));
                $headers[] = 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded';
            }

            curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

            $body = curl_exec($ch);
            $status = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
            $error = curl_error($ch);
            curl_close($ch);

            if ($error) {
                if ($attempts < $this->retryCount) {
                    usleep($this->retryDelay);
                    continue;
                }
                throw new RuntimeException("cURL error after {$attempts} attempts: {$error}");
            }

            if ($status >= 200 && $status < 300) {
                return [
                    'status' => $status,
                    'body' => $body ? json_decode($body, true) : null,
                ];
            }

            if ($attempts < $this->retryCount && $status >= 500) {
                usleep($this->retryDelay);
                continue;
            }

            return [
                'status' => $status,
                'body' => $body ? json_decode($body, true) : null,
            ];
        }

        throw new RuntimeException("Request failed after {$this->retryCount} attempts");
    }

    public function setToken(string $token): self
    {
        $this->apiToken = $token;
        return $this;
    }

    public function me(): array
    {
        return $this->request('GET', '/me');
    }
    public function getMyStatus(): array
    {
        return $this->request('GET', '/my/status');
    }
    public function getMyTasks(array $filters = []): array
    {
        return $this->request('GET', '/my/tasks', $filters);
    }
    public function getContacts(): array
    {
        return $this->request('GET', '/contacts');
    }
    public function getRooms(): array
    {
        return $this->request('GET', '/rooms');
    }
    public function createRoom(array $params): array
    {
        return $this->request('POST', '/rooms', $params);
    }
    public function getRoom(int $roomId): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}");
    }
    public function updateRoom(int $roomId, array $params): array
    {
        return $this->request('PUT', "/rooms/{$roomId}", $params);
    }
    public function deleteRoom(int $roomId, string $action = 'leave'): array
    {
        return $this->request('DELETE', "/rooms/{$roomId}", ['action_type' => $action]);
    }

    public function getMembers(int $roomId): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}/members");
    }
    public function updateMembers(int $roomId, array $params): array
    {
        return $this->request('PUT', "/rooms/{$roomId}/members", $params);
    }

    public function getMessages(int $roomId, bool $force = false): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}/messages", ['force' => $force ? 1 : 0]);
    }

    public function postMessage(int $roomId, string $body, bool $selfUnread = false): self
    {
        $this->request('POST', "/rooms/{$roomId}/messages", ['body' => $body, 'self_unread' => $selfUnread ? 1 : 0]);
        return $this;
    }

    public function markRead(int $roomId): self
    {
        $this->request('PUT', "/rooms/{$roomId}/messages/read");
        return $this;
    }

    public function markUnread(int $roomId): self
    {
        $this->request('PUT', "/rooms/{$roomId}/messages/unread");
        return $this;
    }

    public function getMessage(int $roomId, int $messageId): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}/messages/{$messageId}");
    }

    public function getRoomTasks(int $roomId, array $filters = []): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}/tasks", $filters);
    }

    public function createTask(int $roomId, array $params): array
    {
        return $this->request('POST', "/rooms/{$roomId}/tasks", $params);
    }

    public function uploadFile(int $roomId, string $filePath, string $message = ''): array
    {
        if (!file_exists($filePath)) {
            throw new InvalidArgumentException("File not found: {$filePath}");
        }

        $ch = curl_init();
        $url = $this->baseUrl . "/rooms/{$roomId}/files";
        $cfile = curl_file_create($filePath);

        curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ['X-ChatWorkToken: ' . $this->apiToken]);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, ['file' => $cfile, 'message' => $message]);

        $body = curl_exec($ch);
        $status = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);

        if (curl_errno($ch)) {
            throw new RuntimeException(curl_error($ch));
        }

        curl_close($ch);
        return ['status' => $status, 'body' => json_decode($body, true)];
    }
}

人が今回のコードを書いた場合、早い人でも10分ぐらいはコードを書かないといけないと思います、どんなに早くてもそれぐらいの時間は必要だと思いますが、生成AIはこれを数十秒で書ける訳ですから、確実に時間短縮になります.

なので人工知能が使える現場は間違いなく最初のコード出力は人工知能に任せた方が良いです.特に新規案件の土台は生成AIに任せると開発コストは削減出来ます.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年07月13 07:00日

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laravelはenvで設定するのがベターですけど、そうではない環境もenvで

2025.07.11

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おはようございます.laravelはenvで設定するのがベターですけど、そうではない環境もenvで構築した方が良いです、なぜかと言えばテスト環境との切り替えが簡単になるということなんです.

使い方はこんな感じまずComposerのライブラリをインストールします.

composer require vlucas/phpdotenv

次に使用方法はこんな感じです.こうしとけば結構楽になりますし使いまわしの時に便利です、Laravel（ララベル）ってライブラリの纏まりで構築されているのでワードプレスの環境でも組み込む事は可能です.自分が使用しているのはenv周りとデータベース周りのライブラリです.

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use Dotenv\Dotenv;

// .env ファイルを読み込む
$dotenv = Dotenv::createImmutable(__DIR__);
$dotenv->load();

// 環境変数の取得
echo getenv('APP_NAME');     // ✅ OK
echo $_ENV['APP_NAME'];      // ✅ OK
echo env('APP_NAME');        // ❌ Laravel外では未定義

そうそう.envをルート上に置いている場合は.htaccessに下記の記述を書くことをお忘れなく！！これを置いていない場合は筒抜けになります（エンジンエックスの場合も記載しときますね）.

<Files .env>
 require all denied
</Files>

location ~ /\.env {
    deny all;
}

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年07月11 07:00日

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格安SIMでも4Gから5Gに切り替える事が無料で出来るみたい.

2025.07.07

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おはようございます.格安SIMでも4Gから5Gに切り替える事が無料で出来るみたいだったので、早速切り替えてみました.5G帯域を使用できるようになるには、ちょっと時間が掛かりましたがこれで外で使用するときは5Gで使用出来ます.

5G帯域が役に立つのは自分の場合は当分の間無いかなと思っています、平日はリモートワークなのでwifi環境下にいるのでほぼモバイル通信費がかからないです.

そう思っていたのですが、休みの日に外で勉強する時間を設けようと今思っていてその時にディザリングすることもあるので、そういう時に使用すると結構便利なんじゃないかなって思っていて近日中に試してみたいと思います.

トイウコトで近日中にオーテピア高知図書館に出かけてみます.カーミルでも良かったのですが高知市の方はミリ波もカバーしているようなので速いかなと思っています.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年07月07 07:00日

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検索から離れていく時代になった時の対処法というかこれしか対応策がない.

2025.07.02

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おはようございます.そろそろGさんが日本でも検索から生成AIに切り替えを行いそうな気配がありますというのは、自分でモバイル検索していたら検索が対話型に切り替わった時があったのでそろそろな予感がします.

最初に対話型（AIチャット）に切り替わった時に影響を受けやすいサイトは「何々とは」を教えてくれるアンサーサイトだそう、そういうサイトはかなりアクセス数が激減するとのこと、また広告収益の出てないサイトも同じくアクセス数が減るとのこと、逆に影響を受けにくいサイトは広告収益を生み出しているサイトだそうです.

では、どうやってアクセス数を対話型になった時に補うかの話ですが、もうこれしかないと自分は思っています.SNSのフル活用です、フル活用なので一つのSNSの活動をするのではなく複数のSNSを運用し集客に繋げるしか道のりはないじゃないかと.

あと、ネットで商品を販売しているサイトは大手、例えば楽天やアマゾンと言ったサイトに出店しないと成り立たない時代になると思います.本当に人気商品を持っているサイトはダイレクトに物が売れると思いますが、そうではない他店舗の商品を売っている小売サイトは影響を受けると思います.

なので、大手のサイトに店舗を構えることは必須と言えるでしょう、またSNSにも力を入れることや他店舗よりも安く売らないと厳しい時代になりそうです.

尚、Gさんは人工知能対話型検索に広告を挟むことを検討しているので広告を使用するのも一つの手なのかもしれません.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

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投稿日時 2025年07月02 07:00日

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AIで今後どうなるだろうな.自然言語処理で指示出し出来てきた今日.

2025.07.01

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おはようございます.何だか梅雨明けした休日にGeminiCliでコードを生成しています.仕事ではまだ自分はChatに分からない事を質問するぐらいの事しかしていないのだけども絶対にCliなどで作業すると時間短縮になるのは間違いです（仕事でも導入しているのですが自分は使用していない）.

休日に作業するときはコパイロットとGeminiを使用して開発しているのです、どちらも無料版なのだけど自分は無料板で事足りています.

因みにコパイロットとGemini、どちらが優秀かという問いに関しては今のところコパイロットの方が優秀なソースコードを書いてくれるというイメージが強いです.有料版ではカーソルやデビィンなどが優秀らしいけども余裕資金があんま無いので試していない.

お金に余裕があればいろいろと試したいことはあります.例えばグラボ（グラフィックボード）を取り替えて機械学習の学習をローカルで試してみたいなどがあります.

この頃思うのだけど、何かとこの業界は移り変わりが激しいのと新しい技術を学ぶときにたまに技術投資が必要になります.昔はオープンソース的な感じだったけどこのIT業界ビックテックはお金を取り出して来ています.

その中でMETA社？だけがオープンソースでいろいろと提供してくれていてとても有り難いです.それでもやっぱそれを動かす端末の推奨環境という物があるので古いPCだと動かなかったりします.

今後、Llm（大規模言語モデル）は容量が小さくなっていくということとローカル端末で動かすのが当たり前になる時代が来るそうです.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

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投稿日時 2025年07月01 07:00日

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GeminiCliを使ってみました、まぁまぁ使えるかもしれない.

2025.06.30

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おはようございます.GeminiCliを使ってみました、まぁまぁ使えるかもしれないというのが第一印象です、ただデザイン修正には使えそうにない.デザインを提示すればその通りになおしてくれると思うのだけどテキストだけの指示ではなかなか難しいと感じました.

ディレクトリ配下にあるソースコードを読ます場合は下記のようなプロンプトを一度打つとスムーズに機能追加してくれるので良いですよ.

コードベースを把握して

最初にこの言葉をGeminiに投げることでどんな機能のプログラムコードなのか把握します.これがないと駄目な訳でもないだけどもスムーズに指示出しが出来ます.

特定のコードに対して修正やらを書けたい場合は＠（アットマーク）を入力するとソースコードの候補が表示されるので選択をしてプロンプトを指示を出すと良いです.

あとGeminiCliを終了する場合は下記のコマンドを打てば終了します.

/exit

!を入力しls -aなどと入力するとMacの場合は階層のファイル一覧が表示されます的なことも出来ます.

ともあれ、ジェミナイ（ジェミニ）は無料で使用できるトークンも他よりも比較的に多いので自分としてはかなり嬉しいです、休日の個人開発はこれで何とか頑張っていけそうです.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年06月30 07:00日

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よさこい祭り動画検索サイトに今ごろ本腰とテコ入れを行うことに.

2025.06.29

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おはようございます.よさこい祭り動画検索サイトに今ごろ本腰とテコ入れを行うことにして先日しごと終わってから対応を行っていました.自分には三本の柱があってその中の一本によさこい祭り動画検索サイトが存在します.

ただ、三本の柱で一番ぐらぐら揺れるよさこい祭り動画検索サイトを何とかアクセス数を増やしたいなと思いいろいろとアクセス数を増やす為の対策を現在試みています.

三本の柱で一番稼ぎが少ないので回転数を上げていろいろとアイデアを取り入れて改善していこうと思っています.

殆どの試みはSNSを使用したものになりますが、数撃ちゃ当たる的に対応を行い、また、よさこい祭り動画検索サイトのデザインも簡素化してなるべく表示を早く表示するように対応を行っています.

因みにEC管理サイトの構築はまだ表面上だけで進んでいませんが気長にお待ち下さい.収益化が出来そうなものから改善や何やらしているので後回しになっているだけです.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年06月29 07:00日

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金高堂の決済方法（支払い方法）がHPに記載されていないので困って調べました.

2025.06.24

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おはようございます.よく行く本屋さんに金高堂の山田店や朝倉店などがあるのだけども金高堂店のHPがシンプル過ぎてちょっと困っています.お店の地図や電話番号があるのは有り難いのだけども.決済方法が記載されていないのは、ちょっと困っています.

ニコニコ現金でお支払いが多いかとは思うものの、コロナ以降、高知県でも電子マネーなどで決済する方が増えてきている気がしています.

そんな中で一度、Xで決済方法を聞いた事があります、それ以降に決済方法が増えていたら申し訳ないけども金高堂へ行く皆さんが恐らく知りたい情報の上位にある決済方法は何があるかを記載します.

金高堂本店はQRコード決済は、J-coin Pay、電子マネーはiD、QUICPay、Edyです、他の店舗もこちらは共通で使用可能かと思います.当然、現金決済はどの店舗でも出来ます.QRコード決済方法は良くわからない.図書カードやクオカードは使用できます👍️.

お問い合わせありがとうございます。当店のQRコード決済は、J-coin Payのみです。電子マネーはID、QUICPay、Edyです。ご不便おかけしますが、どうぞよろしくお願いいたします。
— 金高堂書店本店 (@kinkodo_kochi) August 13, 2020

調べていくと金高堂工科大学店はちょっと違うのか、こちらが最新の情報で各店舗、共通の話なのか微妙ですが情報を記載します.

#高知工科大学

生協電子マネーは当店では使えませんので
お気をつけください。 pic.twitter.com/Jl8QdOB8iE
— 金高堂工科大店 (@8w95W) April 15, 2024

ともあれ、金高堂さんがHPを更新して頂いて決済方法も記載していただければ有り難いなと思いました.それほど難しい話ではない気がしますが・・・.自分としての追加要望はpaypay決済を追加して頂きたいです、何せ日本国内でシェア率No1ですからね.お店側からすると決済手数料が気になるところなのかもですが・・・.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年06月24 07:00日

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AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

2025.06.22

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おはようございます.AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでもなくローカルPCでそこら辺に落ちているLlamaモデルを持ってきてチューニングすれば何とかなるじゃねぇという思いに至った.

実はあなたの手元にあるPCと、そこら中に「落ちている」オープンソースのAIモデル、特にLlama 3があれば、十分記事が生成できるんです。

ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

「AIで記事生成」と聞くと、SFのような世界や、大企業だけが使える特権のように感じるかもしれません。しかし、今は違います。オープンソースの強力な言語モデル、特にMetaが公開したLlama 3の登場は、この常識を大きく覆しました。

Llama 3は、その性能の高さにもかかわらず、誰でも無料で利用できるという点が最大の魅力です。さらに、80億パラメータの8Bモデルであれば、最新のゲーミングPCとまではいかなくとも、ある程度の性能を持つPCであれば十分に動作します。これにより、高額なクラウドサービスを利用せずとも、自分のPCでAI記事生成の環境を構築することが現実的になりました。

なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか？

Llama 3がローカルPCでの記事生成に適している理由はいくつかあります。

完全無料のオープンソース: 利用に費用がかからないため、予算を気にせずAIを試したり、本格的に導入したりできます。
選べるモデルサイズ: Llama 3には様々なサイズのモデルがあり、PCのスペックに合わせて選べます。特に8Bモデルは、個人利用に最適なバランスを持っています。
活発な開発者コミュニティ: 世界中の開発者がLlama 3を使った新しいツールや効率的なチューニング方法を日々共有しています。困ったときには助けを借りられる心強い味方です。
「量子化」でさらに軽量に: モデルのサイズを大幅に小さくする「量子化」という技術を使えば、より少ないメモリでLlama 3を動かせるようになります。これにより、より多くのPCで利用の道が開けます。

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

もちろん、いきなりプロのライター並みの記事をAIに書かせるのは難しいかもしれません。しかし、ちょっとした工夫で「何とかなる」レベルの記事生成は十分に可能です。

少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習（ファインチューニング）させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
プロンプト（指示文）の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
効率的な学習方法の活用: 「LoRA（Low-Rank Adaptation）」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング（LoRA使用）を実行し、結果を保存します。上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。このコードをPythonファイル（例: `finetune_llama.py`）として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名（例: "meta-llama/Llama-3-8B"）
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス（GPU）に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年06月22 07:00日

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```, ;;）, )。, アウト, アシスタント, アダプター, あたり, アップ, あなた, いくつ, ウォーム, エポック, エラー, エントリ, オープン, オプティマイザ, お金, クラウドサービス, グループ, クン, ゲーミング, コード, コア, ここ, こと, コミュニティ, コメント, これ, サイズ, サンプリング, サンプル, シーケンス, スクリプト, スケーリング, スケジューラー, スタイル, ステップ, スペック, すべて, ソース, そこら, タイプ, ダウンロード, タスク, ため, チューニング, ツール, データ, データセット, テーマ, ディレクトリ, テキスト, デバイス, デフォルト, トー, トークナイザー, とき, どれ, トレーナー, ドロップ, バイアス, パス, バッチ, パディング, パラメータ, バランス, ファイル, ファイルサイズ, ファインチューニング, ファインチューニングコード, フリーズ, プロ, プロンプト, マシン, マッピング, メモリ, モード, モデル, もの, ユーザー, よう, ライター, ライブラリ, ラベル, ランク, リモート, レベル, レポート, ローカル, ロード, ログ, 一般, 一部, 上記, 不要, 世界, 世界中, 並み, 並列, 予算, 付与, 以下, 以降, 企業, 使い, 使用, 係数, 保存, 個人, 優秀, 入力, 公開, 共有, 具体, 処理, 出力, 分割, 分散, 分野, 初期, 利点, 利用, 制御, 削減, 削除, 創造, 加速, 助け, 効率, 動作, 勾配, 十分, 参考, 反映, 可能, 向上, 味方, 因果, 場合, 多様, 夢物語, 大幅, 大量, 失敗, 学習, 完了, 完全, 完璧, 実現, 実行, 実質, 寄与, 対応, 専門, 導入, 少量, 工夫, 希望, 常識, 強力, 形式, 必要, 思い, 性能, 手元, 手法, 技術, 抜群, 指定, 指示, 挿入, 推奨, 推論, 提供, 整形, 新た, 方法, 日々, 明日, 明確, 明示, 時代, 時間, 最大, 最新, 最適, 有効, 未知数, 本格, 格段, 格納, 構築, 様々, 比率, 民主, 活用, 活発, 消費, 混合, 済み, 温度, 準備, 無効, 無料, 特定, 特権, 現実, 理由, 環境, 生成, 発生, 登場, 的確, 相性, 短時間, 確認, 秘訣, 移動, 程度, 管理, 節約, 精度, 終了, 結合, 結果, 続行, 能力, 自体, 自分, 自動的, 蓄積, 表現, 言語, 計算, 記事, 設定, 許可, 調整, 費用, 軽量, 追加, 通常, 適用, 選択, 重み, 重要, 量子, 開始, 開発, 関数, 閾値, 非常, 高速, 高額, 魅力,

laravel sailで構築されたDockerコンテナのターミナルに入り新たなパッケージをインストールする方法.

2025.06.13

Logging

おはようございます.laravel sailで構築されたDockerコンテナのターミナルに入り新たなパッケージをインストールする方法は次の通りです.

①ターミナル上でbashと入力しエンターを行いルート権限にする.

bash

②OSのアップデートを行う

apt update

これらの手順を行うことで新たにパッケージをインストールすることが可能になります、覚えとくと便利ですよ.

あと、bash上で操作すると矢印キーなども使用可能になります.知っていると知らないとでは作業パフォーマンスが違うかなと思ったので記事に起こしてみました、ちょっとしたことだけども.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

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投稿日時 2025年06月13 07:00日

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アップデート, あと, インストール, エンター, キー, こと, これら, こんてな, ターミナル, パッケージ, パフォーマンス, ルート, 作業, 使用, 便利, 入力, 可能, 手順, 操作, 新た, 方法, 明日, 構築, 権限, 矢印, 記事, 通り,

日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.自動タブ生成プラグインの話.

2025.06.10

Logging

おはようございます.日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.今までYahoo!APIを使用して日本語形態素解析を行って自動でタブ生成を行っていましたが、脱APIの一環としてVPSサーバにデータを送信して日本語文章を日本語形態素解析しタブ生成するように変更を加えました.

サーバが落ちていない限り動作する感じですね.

特に苦労した点は無いのですが、この頃さくらレンタルサーバーの通信が良くないのか分からないのですが通信エラーで処理が頻繁にエラーを出力するようになっています.

どうも、同時接続が多発するとなるようです、ちょっと困りものです、でもまぁ、660円で動いているですからね、あまり文句は言えないのですが困っています.

尚、ユーザーが管理画面からApacheサービスを再起動する唯一無二の方法はphp.iniを再保存することです、そうするとアパッチサービスが再起動します.そうすることにより原因不明の通信エラーが直ることもあります.

最後に日本語形態素解析ライブラリの参考にしたサイトを貼っときます.

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著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年06月10 07:00日

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アパッチサービス, エラー, こと, サーバ, サーバー, サービス, サイト, さくら, タブ, データ, もの, ユーザー, よう, ライブラリ, レンタル, 一環, 不明, 使用, 保存, 処理, 出力, 動作, 原因, 参考, 同時, 唯一, 変更, 多発, 形態素, 感じ, 接続, 文句, 文章, 方法, 日本語, 明日, 最後, 無二, 生成, 画面, 管理, 自動, 苦労, 解析, 起動, 送信, 通信, 限り, 頻繁,

x.gdのURL短縮機能を利用するためのコードを作りましたので、お裾分け.

2025.06.08

Logging

おはようございます.x.gdのURL短縮機能を利用するためのコードを作りましたので、お裾分けです、コードは下記になります.ドキュメントをぱぱっと見て作った感じなので不具合などが潜んでいるかもしれないけど恐らく大丈夫そうという事で木曜日の早朝にXでコードをシェアした形になります.

なお、x.gdからAPIの発行を行う作業をお忘れなく（こちらからAPIを発行）.

因みに自分はt2t.jpというドメインを私有していて、こちらで自分専用の短縮URLを発行出来るようにしています.この頃は自分が作った短縮URLをあまり使ってないので、こちらをサービス化しようかな等と考えていたりします.

因みにどうするかは未定ですけどね.もしみんなが使用出来るようにしたら、このサイトでも告知します.

<?php
require 'config.php';

class ShortUrl
{

    public $apiKey = null;
    public $endPoint = 'https://xgd.io/V1/shorten?';

    public function __construct($api_key = null)
    {
        $this->apiKey = $api_key;
        return $this;
    }

    public function getShortUrl($url = null, $shortid = null, $analytics = true, $filterbots = false)
    {
        if (empty($this->apiKey)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'api-keyがありません']);
        }
        if (empty($url)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'URLがありません']);
        }

        if (isset($url) && !preg_match('/^http[s]?:\/\/(www\.)?/', $url)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'URLが無効です']);
        }

        if (isset($shortid) && !preg_match('/^([0-9a-zA-Z_]{6,15})$/', $shortid)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => '短縮コードが無効です']);
        }

        if (!is_bool($analytics)) {
            $analytics = true;
        }

        if (!is_bool($filterbots)) {
            $filterbots = false;
        }

        $parameter = [
            'key' => $this->apiKey,
            'url' => $url,
            'shortid' => $shortid,
            'analytics' => $analytics ? 'true' : 'false',
            'filterbots' => $filterbots ? 'true' : 'false'
        ];

        $response = @file_get_contents($this->endPoint . http_build_query($parameter));
        return $response;
    }
}

if($argv[1]){
    $url = $argv[1];
    $shortid = isset($argv[2]) ? $argv[2] : null;
    $analytics = isset($argv[3]) && $argv[3] === 'true' ? true : false;
    $filterbots = isset($argv[4]) && $argv[4] === 'true' ? true : false;   
    echo (new ShortUrl(APIKEY))->getShortUrl($url, $shortid, $analytics, $filterbots);
}

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著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年06月08 07:00日

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```, お裾分け, コード, こちら, サービス, サイト, シェア, そう, ため, ドキュメント, ドメイン, みんな, よう, 下記, 不具合, 作業, 使用, 利用, 告知, 大丈夫, 専用, 感じ, 早朝, 明日, 木曜日, 未定, 機能, 無効, 発行, 短縮, 私有, 自分,

にこスマでiphone se2 Aグレードを購入しました.ちなみにios18

2025.03.03

Logging

おはようございます.にこスマでiphone se2 Aグレードを購入しました、ちなみにios18に対応しています.対応していなかったら購入していない.もしios19が非対応になっても恐らくそれから7年ぐらいは使用可能だと思います.iphone se2は2020年に発売されたものになるらしい.

ちなみに今じぶんが使用しているiphoneはXSMaxなので2018年に発売されたものになります.次期iphone17は恐らくRAMも16よりは増量すると思います.なので人工知能の処理で欠かせないRAMが多くなったiphone17は買いどきかなと思っているのだけど型落ちのiphone16を購入する可能性はあります.

その理由はiphone17が大幅に一新したモデルなっていた場合、iphone16を買うという選択肢もあります.大幅に一新すると何かしら不具合や欠陥が発生する場合があるので、買うかどうか発売後に決めようと思います.

今回、にこスマで購入したiphone se2は想像通り見た目キレイで申し分ない感じでした、Aグレードで2万6千7百円は結構オトクな感じですね.これからどれぐらい使用できるか分からないけど当分持ちそうな印象です.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

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投稿日時 2025年03月03 06:00日

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グレード, こスマ, じぶん, モデル, 万千百円, 人工知能, 使用, 処理, 印象, 可能性, 増量, 年, 想像通り見た目キレイ, 欠かせない, 欠陥, 次期, 理由, 発売後, 選択肢, 非対応,

Pythonを分離しました.これはVPSサーバーとかしか出来ない事かも.

2025.02.16

Logging

おはようございます.有言実行と言うことでPythonを分離しました.これはVPSサーバーとかしか出来ない事なのかも知れないですね.コンテナとDockerfileをチラッとお見せします.こちらはローカルでの設定ですので本番環境とは違います.

services:
  testfastapi:
    image: python:3.9.21
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    container_name: testfastapi
    restart: always
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./app:/app
    environment:
      - PYTHONUNBUFFERED=1
    command: ["python", "-m", "uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

# Python 3.9.21 の公式イメージを使用
FROM python:3.9.21
# 環境変数の設定（バッファリングを無効化）
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
# requirements.txt をコピーして依存関係をインストール
COPY /app/requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt

fastapi
uvicorn

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"text": "Hello, FastAPI with Python3.9.21!"}

またfastAPIのバージョン上がっていくに連れてこの書き方では動か無くなる恐れがあるので、その時は公式サイトをご確認ください.

所感としてPythonとPHPを切り離すこと出来たのは良かったなと思います.内部的じゃない方法Equal外部的なAPIとして使用するにはNginx, Apache／（プロキシサーバ）と組み合わせて使用する必要があります.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2025年02月16 06:00日

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インストール, こんてな, サーバー, バージョン, バッファリング, プロキシサーバ, 使用, 依存関係, 公式イメージ, 公式サイト, 所感, 方法外部的, 書き方, 有言実行, 本番環境, 無効化, 環境変数, 設定,

音声ノイズキャンセリングはこれ使っています.

2024.12.13

Logging

おはようございます.AIで生成されたボイスにノイズが入るので音声ノイズキャンセリングを使っています.これを使用するとVideoProc Converter AIを使用すると結構きれいにノイズキャンセリングが出来るので良いです.

因みに自分は買い切りタイプを使っています.またOBS Studioなんかでも上手く使用するとノイズキャンセリングが出来るらしいけど、AI程ではないと思っています.

また無料でノイズキャンセリングしたい場合はnoisereduceと言うPythonライブラリがあるので使用すると良いかも知れない.使用の仕方は公式サイト（GitHub）に記載れたいる通りに行えば良いだけです.

pip install noisereduce

ライブラリをインストールしてきて次にサンプルコードのファイル名を任意の音源ファイル名に変更してサンプルコードを実行すればノイズキャンセリングされた音源が出力されます.

from scipy.io import wavfile
import noisereduce as nr
# load data
rate, data = wavfile.read("mywav.wav") #ノイズのある音源
# perform noise reduction
reduced_noise = nr.reduce_noise(y=data, sr=rate)
wavfile.write("mywav_reduced_noise.wav", rate, reduced_noise) ＃ノイズキャンセリングが出力される

因みにサンプルコードではサンプルコードと同じ階層にノイズのある音源があるものとしています.

自分は手持ちに有料のAIノイズキャンセリングがあったのでそれを使用していますが、サンプルコードを元にオリジナルのアプリを作って自分だけで利用するのはありかなと思います.

明日へ続く

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2024年12月13 06:00日

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アプリ, サンプルコード, ノイズ, ノイズキャンセリング, ファイル名, ボイス, ライブラリ, 仕方, 使用, 元, 公式サイト, 手持ち, 有料, 程, 買い切りタイプ, 通り, 階層, 音声ノイズキャンセリング, 音源, 音源ファイル名,

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びっくり髭剃りスムースが凄い！ #ニベアメンシェービングフォームスムース

2022.12.06

Logging

おはようございます、高知県はどんより曇り空が続きますね🙄今日はどうかな？

今日は昨日、使用したシェービングフォームスムースの話を書きます。女性には全然関係ない話なのでスルーしてください。今までシェービングフォームスムースは外国製のスムースを使用していましたが、この度、日本製のシェービングフォームスムースを使用してみようかなって思って使ってみました。

コレ凄い泡立つ！！ pic.twitter.com/1yXK4a12QI
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) December 4, 2022

使用してみてめちゃ驚きです😳、泡が今までと全然違うし本当に泡が分厚いです！！。髭を剃った感覚も今までよりも綺麗に剃れたような気がします。

そして、何だか理髪店のシェービングフォームスムースのような香りもするし、なんかすごいよコレ。因みに自分は一昔前までは電動髭剃りで剃ってたのだけど、この頃は自分で剃るようになりました、その理由は肌荒れがあるから仕方無く剃るようになったですが、今ではそれ程苦にならないぐらいになりました。

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2022年12月06 06:00日

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アメン, コレ, シェービング, スムーズ, スルー, ニベ, びっくり, フォーム, 一, 今, 今日, 使用, 外国, 女性, 度, 感覚, 日本, 昔, 昨日, 曇り空, 本当, 気, 泡, 理由, 理髪店, 綺麗, 肌荒れ, 自分, 苦, 話, 電動, 頃, 高知県, 髭, 髭剃り,

JavaScriptでWebstorage使ってますか？🤔 #webstorage #javascript #cookie

2022.12.04

Logging

おはようございます。二日酔いです、遅めの更新🍃。

今日は今までフロントエンド側で使用していたcookieの処理コードをwebstorageに置き換えた理由と使い方のコードを記載します、JSでCookieを取り出すコードを書く場合、バニラコードで書くかライブラリを使用して書くかだと思います。自分は前者で、とにかくCookieで保存したものを取り出すのに無駄にコードを書いていましたので、そろそろコードを直そうと思ってwebstorageを採用しました。

使わな損損🤔、今までCookie使っていたけどこちらがとても楽だということ😆。 #今頃使い出す。
Window.localStorage – Web API | MDNhttps://t.co/rqUWd3bqFr
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) December 1, 2022

webstorageを採用した理由は自分が保管するデータはそれ程、容量を食わないしローカル保存（ブラウザ側保存）で十分な情報だったのでwebstorageを採用しました。そして何より、もう殆どのブラウザで使用できるようになっただろうという考えの元、コードを改修しました。

今まで情報の呼び出しするのに数行書いていたものが、１行のコードで参照できるというのは本当に素晴らしいことです💯。

呼び出すコードはこちら

localStorage.getItem("bgcolor_code")

値を保存するコードはこちら

localStorage.setItem("bgcolor_code",color)

その他に削除やクリアするコードやSessionで保存するコード等も存在します、もし詳しく知りたい場合は上記のTwitterのリンクを辿ると情報にたどり着くはずです。

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2022年12月04 12:15日

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COOKIE, javascript, JS, webstorage, エンド, コード, データ, バニラ, ブラウザ, フロント, もの, ライブラリ, ローカル, 二日酔い, 今日, 使い方, 使用, 保存, 保管, 元, 処理, 前者, 場合, 容量, 情報, 採用, 改修, 更新, 殆ど, 無駄, 理由, 自分, 記載,

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Excelでは読み込むことができないような大容量のデータもPowerQueryでは処理できます😤。 #PowerQueryExcel #30万件

2022.12.02

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おはようございます、昨日からいきなり寒くなりましたね。🍃

３０万件のダミーデータの作り方を記載します、まずは１万件のダミーデータをこちらのサイトで生成します。後はフォルダを構えてその中にダウンロードしてきたファイルを置き、そのファイルを３０回複製します、その後PowerQueryで操作する（フォルダを開く）ことにより、簡単に３０万件のダミーデータが作れます、なお、一つのエクセルファイルをPowerQueryで開き１万行をコピーアンドペーストする事を繰り返すことでも同じくダミーデータは作れます。

Download Microsoft Power Query for Excel from Official Microsoft Download Centerhttps://t.co/vdWVtq45z7
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) November 30, 2022

PowerQueryはこちらから無料でダウンロードできますので、ご使用ください。操作手順等はYOUTUBEでPowerQueryと検索するといろいろな解説がありますのでそちらを参照くださいませ。例えばこちらの動画など🙄

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2022年12月02 06:00日

タグ

１, 30, Excel, PowerQuery, PowerQueryExcel, youtube, アンド, いろいろ, エクセル, こちら, こと, コピー, サイト, そちら, ダウンロード, ダミー, データ, ファイル, フォルダ, ペースト, 一つ, 万, 中, 事, 作り方, 使用, 処理, 動画, 参照, 容量, 後, 手順, 操作, 昨日, 検索, 無料, 簡単, 複製, 解説, 記載,

３０万件のデータを扱っている方の話を聞いて一瞬😱となる。 #laravel #Queue #worker #jobs

2022.12.01

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おはよう12月!!。皆さんおはようございます。今日から寒くなるそうですね。

先日、面談の中で３０万件のデータを扱っている方の話を聞いて一瞬尻込みしましたが、自分でもその処理を捌くことが出来そうだなと思ったので、ダミーデータを作って今月中に捌いてみようと思います。なお、ローカルサーバーを使用して捌くのでレンタルサーバーやクラウドサーバーでメモリリークなんかで落ちたりしたらごめんなさい🙇。

因みに３０万件のデーターをどう捌いているかといえば、非同期処理(Queue)で捌いているとの事。フレームワークはLaravelを使用し、非同期処理はララベルの機能であるキューを使用してバックエンドで処理を立ち上げているとの事。要は個々プロセス複数立ち上げて並列処理で動かすという事です、プロセスを立ち上げ過ぎたら、メモリ食いすぎてサーバー事態が落ちる可能性があるので別サーバーで動かすのが理想ぽっい、その場合はコネクションの設定してあげないといけない事やプロセスをどれぐらい立ち上がると良いのかなどの設定が必要みたいですね。

php artisan queue:table
php artisan migrate

ともあれ自分でダミーデータを用意して試してみないと感覚が掴めないし、実際上手くいくかなどが分からないので試してみます😳。

明日、１万件のダミーデーターを複製（コピペ）して30万件のエクセルファイル作る方法を記載します。

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2022年12月01 06:00日

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12, 30, jobs, Laravel, Queue, worker, エンド, キュー, クラウド, こと, サーバー, ダミー, データ, データー, バック, フレームワーク, プロセス, メモリ, ララベル, リーク, レンタル, ローカル, 一瞬, 万, 並列, 中, 事, 事態, 今日, 今月, 使用, 個々, 先日, 処理, 動, 可能性, 同期, 方, 機能, 皆さん, 自分, 複数, 要, 話, 面談,

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超簡単なコード🦋マウス追従をする。 #javasriptcode

2022.11.28

Logging

おはようございます。先週、土曜日の朝は雨がしとしとと降っていましたね☔。

そんな中で一つのデモコードの動画撮影をしていたのですがボツにしました。理由は超簡単過ぎるコードなので、再生回数が狙えそうにないなという判断からです（尺も短いし…）。でも一応コードを書いたのでソースコードはリリースします。タイトル通り、マウス追従するコードです。マウスポインターを一定の距離間隔で追従します。ソースコードはjavasriptだけ貼っていますが、CSSやHTMLを使用して円を描いています。そちらはデモサイトを検証して頂けたらと思います。

let circle = document.getElementById("circle");
document.body.addEventListener("mousemove",function(e){
    let a = e.currentTarget.getBoundingClientRect();
    let x = e.clientX - a.left;
    let y = e.clientY - a.top; 
    circle.style.top = `${y}px`;
    circle.style.left = `${x}px`;
    circle.style.transform = `translate(50px,50px)`;
})

余談：
この頃、ブログがスランプ状態ですね、キーボードも弾みません、波に乗っているときは結構早く一つの記事を書くことが出来るのですが全然ですね。そんな弾まないブログ記事作成の一コマの風景を動画に撮りました。明日の記事かYOUTUBEにアップしているので参照してみてくださいな（音楽は軽やかなんですけど…😅）。

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2022年11月28 06:00日

タグ

addEventListener, body, circle, css, currentTar, document, function, getElementById, html, javasript, javasriptcode, let, mousemove, quot, コード, サイト, ソース, そちら, タイトル, デモ, ポインター, ボツ, マウス, リリース, 一つ, 一定, 中, 使用, 先週, 円, 再生, 判断, 動画, 回数, 土曜日, 尺, 撮影, 朝, 検証, 理由, 超簡単, 距離, 追従, 間隔, 雨,

Photo by Victor Miyata on Pexels.com

理詰め。そんなに変わるだろうかと思う反面。 #人工知能 #シンギュラリティ

2022.11.25

Logging

おはようございます、祝日の昨日は雨でしたね😗。今日は３記事ほど予約投稿出来ました。

そんな中、PIVOTの対談を朝（夜も）から観ていました。佐々木さんと対談された落合陽一さん。落合陽一さん曰く、シンギュラリティは再来年にはやってくるだそうです。

落合陽一さんが得意ではない方もいるかと思いますが、聞いていて日本は遅れているなというのは良くわかります。英語圏の方は人工知能を使用して絵を作成したり、音楽を作成したりすることが容易に出来るけど、日本人は英語力がない人が多いのでテキストで思い通りに人工知能に指示することが出来ない。

デジタルネイチャー時代

そんな感じなので、絵を創作するならstability.ai、音楽を創作するならmubert(Mubert-Text-to-Music)を落合陽一さんが使用していたように海外の人たちは、もうこういうツールを使い始めています。日本だけが特殊な環境にあるなって思うところはあります。いろいろな分野にAI（人工知能）が浸透していくのは時間の問題かもしれないと思います。

特にホワイトカラー職は大手から変わるじゃないかと思います。下請けに外注していた単純作業などは恐らくAIに取って代わられる運命に有ると思います。猫も杓子もAIを使いだしたら、世の中は大きく変わるじゃないかな・・・。

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

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投稿日時 2022年11月25 06:00日

タグ

３, AI, mubert, Mubert-Text-to-Music, PIVOT, stability, こと, シンギュラリティ, ツール, テキスト, デジタル, ネイチャー, 中, 予約, 人, 人工, 今日, 佐々木, 作成, 使用, 再来年, 創作, 反面, 夜, 容易, 対談, 得意, 思い通り, 感じ, 投稿, 指示, 方, 日本, 日本人, 昨日, 時代, 曰く, 朝, 海外, 理詰め, 知能, 祝日, 絵, 英語力, 英語圏, 落合, 記事, 陽一, 雨, 音楽,

@Blog

日常日誌からプログラムやYOUTUBER紹介、旅日記まで日々更新中です。

駆け出しエンジニアとつながりたい的なコードを書いてみた.ごっさんです.

レンダリングのちらつきを無くしました、あとはアップロード際に.

ユーチューバーの成功への道は険しい、可視化してみました.

ワードプレスのテーブルwp_postsデータを取ってきてLaravelで表示.

チャットワークのAPIを使ってみました.プロンプトでほぼ書いています.

laravelはenvで設定するのがベターですけど、そうではない環境もenvで

格安SIMでも4Gから5Gに切り替える事が無料で出来るみたい.

検索から離れていく時代になった時の対処法というかこれしか対応策がない.

AIで今後どうなるだろうな.自然言語処理で指示出し出来てきた今日.

GeminiCliを使ってみました、まぁまぁ使えるかもしれない.

よさこい祭り動画検索サイトに今ごろ本腰とテコ入れを行うことに.

金高堂の決済方法（支払い方法）がHPに記載されていないので困って調べました.

AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか？

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

あなたの創造性が、今、AIで加速する

ファインチューニングPythonコード

laravel sailで構築されたDockerコンテナのターミナルに入り新たなパッケージをインストールする方法.

日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.自動タブ生成プラグインの話.

x.gdのURL短縮機能を利用するためのコードを作りましたので、お裾分け.

にこスマでiphone se2 Aグレードを購入しました.ちなみにios18

Pythonを分離しました.これはVPSサーバーとかしか出来ない事かも.

音声ノイズキャンセリングはこれ使っています.

びっくり髭剃りスムースが凄い！ #ニベアメンシェービングフォームスムース

JavaScriptでWebstorage使ってますか？🤔 #webstorage #javascript #cookie

Excelでは読み込むことができないような大容量のデータもPowerQueryでは処理できます😤。 #PowerQueryExcel #30万件

３０万件のデータを扱っている方の話を聞いて一瞬😱となる。 #laravel #Queue #worker #jobs

超簡単なコード🦋マウス追従をする。 #javasriptcode

理詰め。そんなに変わるだろうかと思う反面。 #人工知能 #シンギュラリティ