Auto-Editor を Haiku でビルドする ― FFmpeg メガビルドと向き合う
Nim製の自動動画編集ツール「auto-editor」をHaiku OS上でビルドする試みを解説します。FFmpegや各種依存ライブラリの構築時に直面したHaiku特有のエラー原因や、位置独立コード(PIC)対応などのトラブルシューティングと具体的な解決策をまとめています。
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その他Nim製の自動動画編集ツール「auto-editor」をHaiku OS上でビルドする試みを解説します。FFmpegや各種依存ライブラリの構築時に直面したHaiku特有のエラー原因や、位置独立コード(PIC)対応などのトラブルシューティングと具体的な解決策をまとめています。
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その他動画管理アプリ SceneExplorer のWebUIにシャッフル再生機能を追加した際に実機で遭遇した不具合の解決過程です。Node.jsのバージョン差によるビルド更新の判定漏れや、ブラウザ仕様で連続全画面再生が解除される問題を、Git履歴の活用やvideo要素の使い回しによって克服した経緯を紹介します。
SceneExplorer WebUI 開発記 その2 ― シャッフル再生と、「ボタンが出ない」の正体 続きを読む »
Raspberry Pi, Tips生成AIの普及でコード開発が劇的に高速化する一方、「考える前に作る」風潮による無意味な機能や模倣品の量産が懸念されています。コードが容易に手に入る時代だからこそ、本当の価値を生むのは「何が課題なのか」を定義する問題認識能力です。これからのエンジニアには、作る前に価値を問う思考力が求められます。
AI時代のソフトウェア開発「考える前に作る」は正しいのか? 続きを読む »
プロジェクト管理, 事業開発LinuxやHaiku OSでInsta360の360度動画を無劣化かつ高速に荒カットできるトリムツール「TrimFast」の開発秘話です。独自フォーマットの解析により、画質を落とさず手ぶれ補正や水平補正のデータを保持したまま切り出す仕組みや、プライバシー保護の工夫、AIとの開発プロセスを紹介します。
Insta360 の「荒カット」を、画質もジャイロも落とさずに ― TrimFast を作った話 続きを読む »
その他九州次世代エネルギー展の視察を通して再確認した「IoTシステムの本当の価値」を考察します。単に機器をつないでデータを集めることよりも、AI、システム、人間でどのように判断と役割を分担するかの設計こそが本質です。エネルギーから医療・介護まで、現場で本当に役立つシステム開発の考え方を解説します。
九州次世代エネルギー展で考えた、IoTシステムの価値はどこにあるのか? 続きを読む »
IoT動画管理Qtアプリ「SceneExplorer」のデータを活用し、LAN内のブラウザからアクセスできるWebUIを後付け開発した記録です。Node.jsとReactで構築された独立サーバーにより、アプリ本体を起動せずスマホや他PCから動画の閲覧、タグ編集、VLCでのストリーミング再生が手軽に行えるようになりました。
SceneExplorer に WebUI を生やす ― 動画をLAN内のどこからでも見られるようにした記録 続きを読む »
Tips, 開発インフラ「月30万円のAI社員」と格安なAI利用のコスト差はどこから生まれるのか?正解が曖昧な「発散問題」に自律型AIを投入すると試行錯誤でトークン消費が爆発しますが、ゴールが明確な「収束問題」なら自動化が真価を発揮します。無駄なコストを抑え成果を最大化する、タスクに応じたAIの正しい配置を考察します。
月30万円のAIと月数千円のAI ─ その差は「発散問題」にAIを使っているかどうかではないか 続きを読む »
プロジェクト管理ヌーラボ主催のトークイベントから得た、新規事業やプロダクト創出で重要な「3つのリアリティ」を解説。パーパスの主語を極小に絞ること、挑戦を支える資金と心の余白を作ること、爆速開発時代だからこそ泥臭い人間関係とユーザー検証を重視することなど、現場で事業を動かす実践的な気づきをご紹介します。
新規事業やプロダクト創出で迷った時に立ち返るべき「3つのリアリティ」 続きを読む »
事業開発難病と落語をテーマにした講演会への参加を通じ、医療・笑い・システム開発の意外な共通点を発見しました。笑顔が身体と心を変えるフィードバック構造は、まさに脳のデバッグ作業そのものです。笑いが思考をリセットし創造性を高める仕組みを技術者目線で紐解き、開発パフォーマンスを上げる実践アプローチを考察します。
笑いは脳のデバッグである ─ 難病講演会から考える創造性とシステム開発のフィードバック構造 続きを読む »
その他, プロジェクト管理AIツールの普及に伴いエンジニアの役割が変化する中、技術者の適性は社会や課題へ技術を接続する「外向き」と、技術の仕組みを深く探求する「内向き」の2つの精神構造に大別できます。本記事では、AI時代におけるそれぞれの価値の揺らぎや摩擦の要因を紐解き、互いの強みを引き出す組織やキャリアのあり方を考察します。
二つの精神構造 ─ 外向きに「問い」を立てる技術者と、内向きに「学び」を深める技術者 続きを読む »
その他, プロジェクト管理