負けケット

2025年11月30日、club KNOT Toyohashiにて「負けヒロインが多すぎる！」の同人イベントである負けケットvol.1が開催された。
「vol.1」と書いてあるが「負けケット」自体は2回目。
2025年3月29日に負けケットvol.0が開催されている。

「負けケット vol.1」

そこに同人サークル「Cirkle KEN」としてサークル参加を行った。
過去に同人誌即売会への参加経験は無く見様見真似であったが「初めてだったんですか」などと驚かれたため上手く擬態できていたと思われる。

新PCを購入！

購入したのは9か月前、2024年7月、もはや感動も薄れている。

Windows10から11になることもあり環境移行は難航すると心配していたが案外スムーズに終わる。
例外はブログ環境。
あまりにも難航したため放置、9か月ぶりに再挑戦した。

格付けチェック「ジャンプ新連載」

真のジャンプ読者であればジャンプ新連載の1話を読んだだけで何話連載するか分かるはず。
週刊少年ジャンプ新連載の1話だけを読んで何話連載するか当てる。

詳細は第1回に書いてある。

格付けチェック「ジャンプ新連載」　第1回「逃げ上手の若君」

格付けチェック「ジャンプ新連載」お正月にテレビでやってるやつのパクリ。週刊少年ジャンプ新連載の1話だけを読んで何話連載するか当てる。真の漫画読者であれば1話を読…

遅くなったのでまとめて2つ。
記事を書かないと2話以降が読めない。
1話しか読んでない作品が5つ溜まっている。

Blueskyのハンドル名を自分のドメイン名に変更したい

Twitter(一意現𝕏)のバックアップSNSとしてBlueskyのアカウント登録をした。
Blueskyにはユーザーを一意に識別するための名前としてハンドルというものがある。
Twitterでいうところのユーザーネーム(@から始まる名前)。

これは初期状態だと.bsky.socialという文字列が末尾に付く。
↓こんな感じ。

↓これを自分のドメインに変えることができる。

すっきりする。

以下にこの手順を記す。

VibratoをLambdaで使いたい

Vibratoは高速便利な形態素解析器。
以下の記事参照。

これをAWS Lambdaで使いたい。

Lambdaレイヤーを作成する目的と問題

• 目的

AWS Lambda関数で標準でないPythonライブラリ（今回の場合はopenai、linebot-sdkなど）を使用するには、それらのライブラリを事前に用意する必要がある。

以下2つの方法があり、

• Lambda関数にソースコードとともにアップロード
• Lambdaレイヤーを作成してLambda関数に適応させる

Lambdaレイヤーを作成する方法だと、

• 複数のLambda関数で共有することができる
• ソースコードとライブラリを別に管理できる

というメリットがある。
したがってLambdaレイヤーを作成する。

• 問題

AWS Lambdaは、Amazon Linux上で実行されるため、使用するライブラリや依存関係はAmazon Linux環境に合わせる必要がある。
具体的に言うとWindows上でpythonライブラリを用意してアップロードしても謎のエラーが発生することがあるので避けた方が良い。

Dockerを使用して仮想環境上にAmazon Linuxを再現することでこの問題を解決する。

具体例をもとにその方法を記す。

VibratoをWindows・Pythonで動かす

高速な形態素解析器Vibrato。
MeCabと同じ解析結果でMeCabの2倍速いらしい。

Windows・Pythonで使用している例が見つからなかったので実験。
簡単に動いた。

加えて速度比較。
MeCabより速いことは明らかなので、普段よく使うGinzaと比較。

結果、
超速い。

格付けチェック「ジャンプ新連載」

真のジャンプ読者であればジャンプ新連載の1話を読んだだけで何話連載するか分かるはず。
週刊少年ジャンプ新連載の1話だけを読んで何話連載するか当てる。

詳細は第1回に書いてある。

今年最後の新連載。
今年こそ過去の結果を集計したい。

格付けチェック「ジャンプ新連載」

真のジャンプ読者であればジャンプ新連載の1話を読んだだけで何話連載するか分かるはず。
週刊少年ジャンプ新連載の1話だけを読んで何話連載するか当てる。

詳細は第1回に書いてある。

今年最後の新連載×2のひとつめ。
そろそろ過去の結果を集計したい。

OpenAI APIを活用した遊戯王APIからの情報取得システムをAssistants APIに組み込む

前回作成したFunction Callingから遊戯王APIにアクセスするシステムを改良。
11月6日に出たばかりのAssistants APIを使用する。

これにより、システム内部の逐次処理をある程度GPT任せにできるはず。

ついでに関数呼び出しもParallel function callingによる複数呼び出しに対応した。