アップルってことね。

ローカルのOrg mode、ローカルのLLM、全部Emacsでオーケストレーション。全部フリーソフトウェア。もし俺が引退して無限の時間があればなぁ！

オープンウェイトだけじゃ足りないよ。データセットとトレーニングパイプラインのコントロールも必要だ。俺みたいな普通のユーザーは、真剣なインフラがないとパイプラインを動かせないけど、データの使われ方やモデルのトレーニング方法を理解することはすごく大事なんだ。そうすれば、モデルを所有できて、そのバイアスをオープンに評価できるから。

これ、opencodeでできるかも？あんまり遊んでないけど。

LLMのおかげでオープンソースプログラムがより実現可能で価値のあるものになってる。俺が使ってるプログラムの中には、もうちょっと違ったらいいのにって思うものがたくさんあるけど、たとえオープンソースでも、ソースコードの構成に慣れるのに時間がかかるんだ。一方で、LLMは小さな調整や新しいマイナー機能みたいな自己完結的な変更には結構得意なんだ。これによってオープンソースプログラムの修正が楽になるけど、オープンソースじゃないプログラムには全く変更できないってことにもなる。前は変更するつもりもなかったけど、今は実際にできるから、変更できる能力（つまりプログラムがオープンソースであること）がすごく重要になってきた。

有用なサイズのモデルをローカルで使うのは、（少なくとも64GB RAMと1つのGPUの典型的な開発マシンでは）不可能ではないんじゃない？

これ、興味あるかもね。 https://laurentcazanove.com/blog/obsidian-rag-api

LM Studio + aider

僕にとっての「ライトスイッチ」な瞬間は、Claudeに問題を自分で探させるんじゃなくて、リンターを使うように指示できるって気づいた時だね。後者もまあまあ機能するけど、ツールを呼び出させる方がずっと効率的なんだ。リンターが何かは教えなかったけど、提案を求めたら、約12個の提案をくれたから、それをインストールしたら、特に指示しなくても使い始めた。1年くらい前にChatGPTでコーディングを試みた時は、役に立つものを得るための労力がメリットを大きく上回ってたから、CCに対してはあまり期待してなかったんだけど、すごく驚いてるよ。

セーターを共有してくれる？それとも今は裸のヤク？君が考えたものを見てみたいな。僕のローカルLLMの経験は…ほとんどの場合、イマイチだったよ。

高度なコンピュータユーザー、開発者を含めて、CLIが死んだなんて言ってた人は思い出せないな。CLIは、コンピュータがGUIに十分な性能を持つようになってから、エンドユーザーにとっては死んでたけど、CLIは常に裏で存在してた。最も「CLIは死んだ」って考えが広まったのは、90年代後半のOSX以前のMacOSやWindowsの頃かもしれないけど、その後OSXが本格的なUnixシェルを提供して、WindowsはPowerShellを出して、Linuxとそのシェルがサーバーマーケットを支配するようになった。

すぐに戻ってくるかもしれないね。僕はカスタムGUIインターフェースを書いて、コンピュータの使い方を効率化するために使ってるんだ。自分の変わった好みに合わせたデスクトップ環境を作るために、少しずつ進めてる。昔は基本的なことをするためにターミナルを頻繁に使ってたのは、主流のGUIツールを使うのが一般的にイライラしたからだけど、それが急速に変わってきてるよ。

特に良いとは言えないかな、少なくとも私の限られた経験ではね。ある人たちはかなり良くなったって言ってるけど、私はClaudeより明らかに遅いと感じてる。タスクを完了するのに2～3倍の時間がかかることが多いし。ただ、もう少し時間ができたら再挑戦してみるつもり。今はスケジュールがタイトすぎて、その遅さに合わせる余裕がないんだ。

Claudeより遅いと思ったけど、 - かなりお世辞が少ない（Claudeが毎回吐き出す「あなたは絶対に正しい」ってのがほとんどない） - 文脈やAGENTS.mdの指示を忘れたり無視したりする可能性が低い - 最初の30～50%の文脈で「今すべてが修正された」と主張するランダムな変更が少ない - 使用ルールの理解が良い（下のリンク参照）、Claudeが見逃すことを一発でやってのけることもある 言語 + フレームワーク：Elixir, Phoenix LiveView, Ash, Oban, Reactor SLoC：22k行 AGENTS.md：いくつかのシンプルな指示、2つのMCP（TidewaveとStripe）への指示、次のファイルに進む前にコンパイルする必要がある、使用ルール https://hexdocs.pm/usage_rules/readme.html

Codex CLIはここ数ヶ月で大きなアップグレードがあったよ。GPT-5のリリース前は、個人的にはひどい模倣だったと思う。macOSのターミナルでは、コピー＆ペーストすら無効にしちゃったりして！今のCodexは、そのバージョンと比べるとほとんど別物だよ。本当に良くなった。今はCodexとClaude Codeをほぼ同じように使ってるけど、どちらが特に優れているって感じはしないな。

GPT-5-Codex（OpenAI Codex CLIでデフォルトで使われているモデル）が優れていると思うけど、他の人が言ってるように遅いね。注意点として、Linux環境、OSX、またはWSLが必要だよ。一般的に、賢いコードを書いてくれるし、賢いリファクタリングもしてくれるから、コードベースに混乱をもたらすことが少ないんだ。おもちゃのコードベースの話じゃなくて、大規模なコードベースで、何十もの相互接続されたツールやプロジェクトを使ってる。Claudeはちょっと厄介なところがあって、視野が狭いんだよね。みんな絶賛してるけど、それは彼らが実際には小さくて範囲の狭いツールやウェブサイトを作ってるからだと思う。大きなプロジェクトでは、既存のパターンを見たり、何かがすでにやられているかどうかを気にかけるモデルが必要なんだ。Claudeはすごく早いけど、冗長なコードやおかしなコードを生成しがち（「この関数を7通りのやり方で試してみよう、その中の1つが通るはず」みたいな）。これはジュニアコーダーのやることだよ。GPT-5-Codexは完璧じゃないけど、そういうのはずっと少ない。時間は5倍くらいかかるけど、もっと信頼できるものができるよ。それに、Codexはツールを賢く使うことが多いね。リファクタリングの時は、コードを再記述するんじゃなくて、コードをコピーするためにツールを使うことが多い。再記述はLLMによって多くのバグが導入される原因なんだ。Sonnet 4.5はまだ触ってないから、もしかしたら改善されてるかもね！

1. 一つのことをする小さなプログラムで、理解しやすいこと。 2. それらのプログラムが互いに統合されて、より複雑なタスクを達成すること。 3. テキストストリームが普遍的なインターフェースで、状態はディスク上のテキストファイルとして表現される。UNIX哲学は、テキストストリームをインターフェースとして使うLLMにぴったりだね。もうそれが当たり前すぎて、私たちは「見えなく」なってるけど。すべてのツールがファイルで動いて、exec()のテキストベースのインターフェースで他のプログラムから簡単に呼び出せて、テキストを出力するから、LLMが使いやすくて消費可能なんだよね。これがソフトウェアの作り方である必要はなかったはず。

ここでのUnix哲学は、ターミナルアプリであることよりも（すごくリッチなターミナルアプリで、画面全体を再描画することも多いし）、現代のLLMにシェルコマンドを実行する能力を与えることで、信じられないほど便利な新しい機能が解放されるってことだね。今やLLMは、人間がシェルにコマンドを入力することでできることはほぼ何でもできるようになったんだ。