2021年の終わりに、ゲーム業界に転職したんだ。『Metropolis 1998』っていうシティビルダーを開発し始めたけど、現代のゲームが提供するものを活かして、ジャンルを新しい方向に進めたいと思ってる。 - 建物の中で何が起こっているかを観察したり、自分でデザインしたりできる（オプション） - 需要をビジネスごとに変えられる - ピクセルアートの3Dレンダリングの美学を復活させる（例: RollerCoaster Tycoon） 最近、Steamページにゲームのスナップショットを更新したよ。ゲームの出来にすごく満足してる！

YouTrack CLIツールを作ったよ。https://github.com/keithn/yt それと、組み込みのベアメタルデバイス用の言語も作ってるんだ。これには協調マルチタスクが組み込まれてる。多くの組み込みプロジェクトはRTOSを導入して、その複雑さを引き継いじゃうんだよね。ここでのアイデアは、メンタルモデルをシンプルに保つこと。すべての[]ブロックは独立して実行されて、各論理行の後に自動的にyieldするんだ。イベント/メッセージングシステムもあるよ。 - ブロックはイベントでトリガーできる: [>event params ...] - ブロックは内部でイベントを待つことができる - イベントは割り込みからも注入できる これで、デバイスの状態を監視しながら、組み込みシステムを独立した状態機械としてモデル化するのが簡単になる。今はRustで書かれたインタープリターが主だけど、Cコードも出力できる。まだ構文を試行錯誤中だよ。例: module WaterTank { type Direction = UP|DOWN let direction = UP let current = 0 [>open_valve direction |> direction] [>update level |> current] [ for 0..30 |> iteration { when direction { UP -> !update level=current + 1 |> min(100) DOWN -> !update level=current - 1 |> max(0) } ~ %'{iteration} {current}' } ] [>update level |> when { 0..10 -> %'shallow' 11..15 -> %'good' 16.. -> %'too much!' then !open_valve direction=DOWN } ] }

AI画像や動画を特定するサブレディットが人気になってから、妻が可愛いAI生成の動画を送ってくれるようになったんだ。年配の家族はAI動画を全然見分けられないし、彼らのAIコンテンツに対するスパイダーマンセンスを鍛えるために、週末のサイドプロジェクトを作ることにした。https://IsThisAI.lol コンテンツはTikTok、Instagram、Facebook、Reddit、他のAI生成プラットフォームから厳選したものだよ。正直、これがどこに向かうのかわからないけど、作りたい衝動があったから、こうして作ったんだ。CloudFlareでアセットの提供を最適化する方法も学んだよ。フィードバック大歓迎！

マージナリア検索用のNSFWフィルターを作成中。これまでの流れはこんな感じ：* 検索エンジンのAPIを使っていろんな不道徳をクエリ * qwen3.5を使って検索結果にラベルを付けてトレーニングデータを生成 * fasttextを使って高速モデルを作成しようとする * 理論上は良い結果が出るけど、実際には変な特徴を拾ってしまってひどい結果に * 手動で選んだ入力特徴を使って小さなニューラルネットを実装 * fasttextのトレーニングデータを使ってトレーニング * かなり良い仕事をする * for (;;) モデルを実際のリンクデータベースに適用して、qwenでポジティブな結果にラベルを付けてさらにトレーニングデータを提供 現在のところはこんな感じ。精度：90.90% 真陽性：1021 偽陽性：154 真陰性：2816 偽陰性：230 精度：0.8689 再現率：0.8161 F1：0.8417 あいまいな中間地帯がたくさんあって、偽陽性の多くは単にラベルが間違ってるだけかもしれない。

この数週間で、ずっと考えてたアイデアを整理して、2つの投稿を書いたんだ。「エージェント的推論から決定論的スクリプトへ：AIエージェントが繰り返しのタスクで毎回ゼロから推論すべきでない理由と、実行履歴が決定論的自動化にコンパイルできる方法」 https://juanpabloaj.com/2026/03/08/from-agentic-reasoning-to... 「静かなフィルター：認知の侵食が壊滅的なイベントよりも静かで、より可能性の高い文明のリスクである理由」 https://juanpabloaj.com/2026/02/27/the-silent-filter/

https://git.sr.ht/~bsprague/schedyou

自分のペットプロジェクト * 自給自足のカスタマーサポートポータル（ちょっと変わったネオブルータリズムのUI） https://github.com/sscarduzio/intreu-portal * 0コピーのシングルバイナリRustバイナリデルタ最適化S3プロキシのGUI付き https://github.com/beshu-tech/deltaglider_proxy

ベースギターのためにソフトウェアツールを作ってる間に、他の人と共有するために何か動画シリーズを作りたいと思ってたんだ。オンラインコースやYouTubeをずっと使ってきたけど、どれも似たような形式になっちゃってる。基本的には教科書をスライドに適応させて、ナレーションを加える感じ。アニメーションになることもあるけど、みんなに合うわけじゃないけど、受動的な学習には好きだな。ウェブ開発者として、動画がこの情報を伝えるのに変な方法だと思ってた。テキストをコピーできないし！動画も作るのが大変で、帯域幅を食うしね。だから、ここ数年いろんなアプローチを試した結果、最終的に「useful」っていう新しいバージョンを始めたんだ。今はrev1の段階だから、まだ初期段階だけどね。 https://github.com/ohmstone/useful/tree/rev-1 いくつか追加したい機能があるけど、まずはベースギターのことに戻りたい。だから、自分のプロジェクトに基づいて、いくつかのウェブサイトを動画として作って、コンセプトを証明してみようと思ってる。usefulのちょっとマニアックな機能はこんな感じ： - 最先端のCPUベースのTTSを使用して、リアルな声のクローンができる - ビジュアルを作るためのシンプルなマークアップ言語 - シンプルなプラグインシステムで拡張可能なスライドコンテンツ - 完全なSEO/SNSメタデータ付きのウェブサイトエクスポート - エクスポートはPWAだから、キャッシュも効いてオフラインでも使える - 自ホスティング可能 - エクスポートは低帯域幅用に最適化されてるから、動画よりもずっと速く読み込めて、データ使用量も1/10以下になる - 最小限の依存関係 自分の使い方以外にも、他の人がコースを作るのに役立つかもしれないと思った。もう一つの目標は、LLMを通じて学んでいることを、こういう低帯域幅のコースに変えることができればいいなと思ってる。そうすれば、同じ質問を繰り返し聞いたり、同じ4K動画を見たりする人が減るから。

https://struktur.sh LLMを使った構造化データ抽出のためのオールインワンツール。$ struktur extract —input doc.pdf —schema schema.json —model openai/gpt-5 - ドキュメントの準備（PDF→テキストなど） - 複数の異なる抽出戦略を実行 - Piエージェントとjust-bash.devを使って、データ抽出のためのフルエージェントループを実行。例えば、大きなファイルをgrepすることもできる。

無料のマークダウンエディタを立ち上げたばかりだよ。現在はIndexedDBだけを使ってストレージしてるから、できるだけプライベートにしてる。生のマークダウンでテーブルを見ると目が疲れちゃって、ローカルでしか使ってなかったんだ。この週末に、他の人にも役立つかもしれないと思った。フィードバックに基づいて、今は手頃なクラウド同期に取り組んでる。目標はできるだけシンプルなUX。URLを開いて、WYSIWYGにドラッグ＆ドロップ、サインアップなし、トラッキングなし、面倒なしで -> 読みやすくて編集可能なマークダウン。 https://md-edit.com