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2026/05/07(木)2026-05-07
おめざめ
0640 ご飯食べて会社行くよ。
通勤電車
今日明日もお休みにしている人は一定数居るはずだけれど、電車混んでるかなぁ。。。普通に混んでた。前半を繋いで今日明日をリハビリに充ててる人が多いのかな。まぁわからんでもない。
おしごと
通勤電車は混んでいたけれど職場は空いていた。静かで快適。でもイツメンは居る感じ。
会議中止
午前中から会議があったはずなんだけれど急遽中止に。結果として昼過ぎまでまったり進行。連休中にスタックした業務を回すのにちょうど良い。ありがたい。
対面会議
とても久しぶりに対面会議。一部の参加者はリモートだったので完全な対面では無かったけれどタイムラグなく話が出来るので快適だな。たまに対面会議を挟んで意識合わせを濃密にしようと話し合った。
定時離脱失敗
定時離脱出来そうだったのだけれど開発案件の意識合わせや雑談をしていたらすっかり定時離脱失敗。それでもちょっと早めには離脱出来たので良かった。
お蕎麦
いつもの立ち食い蕎麦屋さんで晩御飯。今日は蒸し暑かったので今シーズン初の冷やしで。ただ、店内は冷房ガンガンでもう少しあたたかいので良かったかもしれない。
でもお蕎麦の美味しさは冷やしの方がわかりやすくていいね。
2026/05/06(水)2026-05-06
おめざめ
0900 まったりおめざめ。シャワってまったりするよ。
GeminiCLIの設定
そういえばgoogle workspaceと接続してたっけ？してなかったよね。と言うことで接続。これでGeminiCLIからgoogleカレンダーにアクセスが可能となる。
カレンダーに入れた情報を引っ張り出して何かを作る、とかが自動化できそう。
ObsidianのVault保存先変更
現在はaws S3を用いているがOneDriveに変更。S3のままでも良いのだけれど同期処理系をまたプログラム書く？と考えたら既にLinuxのサービスとして定期的に同期処理してくれるツールを入れた方が良いかなと。
クライアントを順次設定
WindowsPCにiPhoneにiPad miniにiPad Airに。Obsidianを入れている端末を片っ端から再同期。
名刺データチェック
検索しようとしたら入っているはずのデータが見つからずチェック。 Scanした後にGeminiで解析してMarkdownファイルを作成させるが、その際の処理が失敗していたらしい。
エラーならエラーログに入るけれど、同姓同名の他社の方と同一となっていた。
うーむ、転職してもその履歴が追えたらとも思ってたけれど、ガチに同姓同名も当然有り得るよねぇ。一旦転職の想定は置いておいて、別物として扱うようにしないと勘違いが起きるので気を付けよう。
iOSでつぶやき追記
iOSのショートカットからサクッとつぶやきをdaily noteへ追記できるように。細かなことでも何してたかとか書いていきたい。
2026/05/05(火)2026-05-05
よふかし
あかんあかん、neovimのメンテナンスとかしていたらすっかり深夜(0130) もう寝なきゃ。数日後にはまた仕事がやってくる。
おめざめ
0900 まったりおめざめ。朝から方がバッキバキだけれど先週よりマシではありそう。仕事は体に毒だ。
まったり
連休中に終わらせようと思っていたPCまわりの環境整備は概ね完了した気がする。あぁまだGrafanaのAlert設定してないな。それくらいか。
設定するか、と思いつつ手が動かない
設定するかーと手を動かそうとするがイマイチ手が動かない。ちょっと燃え尽きた感もある。
アニメ見てまったり
無理しても仕方ないのでアニメを見てまったり。
neovim設定
今回作成したvmは現在vpsサーバー上に置いてある自由に使えるshell環境の代替になる。違いはglobalIPを持たせずに使用する際はvpnを接続して宅内にアクセスするって感じ。 vpnを繋ぐひと手間はあるし、何ならtunnelサービスを使ってportを公開して使う方法もあるけれど、ひと手間くらい我慢して安心安全な方がよい。
という事でshell環境をリッチに使いやすくしていこうということで、gitコマンドやghコマンド、編集はvimだけれど最近はneovimにハマってるのでneovim入れて環境設定していく。既にノートパソコンのwslとかに環境は構築しているので設定ファイルをごっそりコピーするのだけれどアーキテクチャの違いもあり一部リコンパイルも必要。それでも一から設定するよりは格段に楽々セットアップが終わった。
2026/05/04(月)2026-05-04
おめざめ
0800 まったりおめざめ。ご飯食べてお出かけ準備。
おでかけ
たまには外出しないと運動不足に拍車がかかっちゃう。ということで用事を見つけて出かけることに。
あきはばら
お出かけ先はあきはばら。ちょっと購入したい物品がありまして。
部品調達
今回購入したかった物品はSSDのケース。もう使わなくなっているPCに2242サイズの1TB SSDがあり、これを利活用したいなと。ラズパイか今回構築したサーバーマシンかどっちかで使おうと。ラズパイならばM.2接続のHATがあったよねぇ？と思ったけれどPi5用しかみつからず。このへんのHATって世代間の互換性無いんだっけ？と思いつつ、動かなかったら最悪なのでまぁ素直にUSB-C接続にするかと。
今回2242なのでいつも通り2280が入るケースでも良いのだけれどせっかくだし小さめのケースにした。用途に合わなかったらデータの持ち歩き用になるかもしれないし。
予定外の調達
中古屋さんのレジ前棚の見切り品コーナーにTUNEWEARのALMIGHTY DOCK CM3 が転がっていた。1600円くらい。新品で買うと5千円位で中古ながら使用感はあまりない感じに見えたので確保。
普段使いとしては同じTUNEWEARのALMIFGTY DOCK C1を愛用している。大きな違いは有線LANの有無で、C1には付いててCM1は無し。そのぶんCM1はコンパクトなので有線LANが無くて困らなければ必要なし。ぶっちゃけ日常生活であれば当然要らないし国内出張で部屋にWiFiが飛んでいないホテルなんて、温泉旅行の際にちょっとレトロなお宿とかそんな所だろう。国内ならスマホが繋がっていればテザリングも出来るしね。
海外のホテルならもしかしたらまだ有線が必要なこともあるかも知れないけれど、街中のカフェとかにはあるでしょうし、もはやあまり有線LANって要らないよね。自宅でがっつり1Gbpsとかでデータ転送したい時ぐらいかなと。
ジャンク屋めぐり
ひとしきりジャンク屋をめぐる。ジャンク屋でも出回ってるノートPCのラインナップがだいぶ新しくなって10世代が最低ラインになってきているね。第7世代とか殆ど見なくなった。まぁ良いのだけれど。
Linux入れて使う分には10世代くらいで充分なので、良い感じのLet'sNoteが2万円位になったら拾ってバッテリー新品を買って海外旅行やツーリングなどの際の雑に持ち歩く用のPCにするのもいいかもしれない。
まったりbeer
アキバに来るとだいたい〆がHUBになる。軽くbeerとハイボールを愉しんでご帰宅。
動作検証
帰宅してSSDの動作検証、全く問題ない。液晶表示でストレージの残容量が見れるのかと思ったらそうではなく、ストレージにこれまでどれだけwriteを行ったかの累計だった。いわゆるSSDの寿命を確認するときに必要なパラメータだ。これはこれでありがたいな。
USB HUBもばっちり動作。もんだいなし。
grafana を setup
自宅のProxmoxの監視をどうするかいね、と考えていた。これまではvpsにzabbixを立てていたがその環境ももうおしまいにしたいなと。何か安価な監視系SaaSとかないですかねぇ？
なんて考えながら、今思いつく最適解はなに？って思うとテレメトリーをどこかに外だししてgrafanaで見えるようにしておくことかな？と。そしてAlerterで監視通知してもらう感じで。
そんなわけでひとまずgrafanaにダッシュボードを作成した。 AlerterとしてはGoogle Chatが使えたかな？って思って設定しようとしたらgoogle workspacesのgoogleアカウントじゃなきゃあかんらしく、私のgoogleアカウントではダメでした。ふむぅ、かくなる上はSlack通知だなって思ったけれど、それはまた明日の課題にしよう。
しかしまぁほんとSaaSにどんなものがあるかとかあまり追いかけ切れておらずあかんな。もっと業界に興味を持って情報収集していかないと。振り返れば最近ほんと身の回りの技術の、しかもさらにかなりごく絞った範囲でしか追えてない気がする。
2026/05/03(日)2026-05-03
foundryでLocalLLMする
Snapdragonとか言う変態的なCPUを積んだNotePCをメインPCにしてしまったのでLocalLLMを愉しむのも一苦労したのでみんなちゃんとMacbook買おうね。さてSnapdragon搭載のWindowsでは現在一番まともに使えそうなのはfoundryだ。
PS C:\windows\system32> foundry model list
Alias Device Task File Size License Model ID
-----------------------------------------------------------------------------------------------
qwen2.5-coder-0.5b CPU chat, tools 0.80 GB apache-2.0 qwen2.5-coder-0.5b-instruct-generic-cpu:4
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
phi-4-mini-reasoning CPU chat 4.52 GB MIT Phi-4-mini-reasoning-generic-cpu:3
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
qwen2.5-0.5b CPU chat, tools 0.80 GB apache-2.0 qwen2.5-0.5b-instruct-generic-cpu:4
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
qwen2.5-1.5b NPU chat, tools 2.78 GB MIT qwen2.5-1.5b-instruct-qnn-npu:2
CPU chat, tools 1.78 GB apache-2.0 qwen2.5-1.5b-instruct-generic-cpu:4
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
qwen2.5-coder-1.5b CPU chat, tools 1.78 GB apache-2.0 qwen2.5-coder-1.5b-instruct-generic-cpu:4
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
phi-4-mini CPU chat, tools 4.80 GB MIT Phi-4-mini-instruct-generic-cpu:5
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
qwen2.5-14b CPU chat, tools 11.06 GB apache-2.0 qwen2.5-14b-instruct-generic-cpu:4
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
qwen2.5-coder-14b CPU chat, tools 11.06 GB apache-2.0 qwen2.5-coder-14b-instruct-generic-cpu:4
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
qwen2.5-coder-7b CPU chat, tools 6.16 GB apache-2.0 qwen2.5-coder-7b-instruct-generic-cpu:4
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
qwen2.5-7b NPU chat, tools 2.78 GB MIT qwen2.5-7b-instruct-qnn-npu:2
CPU chat, tools 6.16 GB apache-2.0 qwen2.5-7b-instruct-generic-cpu:4
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
gpt-oss-20b CPU chat 12.26 GB MIT gpt-oss-20b-generic-cpu:1
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
phi-3-mini-128k NPU chat 2.78 GB MIT phi-3-mini-128k-instruct-qnn-npu:3
CPU chat 2.54 GB MIT Phi-3-mini-128k-instruct-generic-cpu:3
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
phi-3.5-mini NPU chat 2.78 GB MIT phi-3.5-mini-instruct-qnn-npu:2
CPU chat 2.53 GB MIT Phi-3.5-mini-instruct-generic-cpu:2
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
phi-4 CPU chat 10.16 GB MIT Phi-4-generic-cpu:2
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
deepseek-r1-7b NPU chat 3.71 GB MIT deepseek-r1-distill-qwen-7b-qnn-npu:2
CPU chat 6.43 GB MIT deepseek-r1-distill-qwen-7b-generic-cpu:4
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
phi-3-mini-4k NPU chat 2.78 GB MIT phi-3-mini-4k-instruct-qnn-npu:3
CPU chat 2.53 GB MIT Phi-3-mini-4k-instruct-generic-cpu:3
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
mistral-7b-v0.2 CPU chat 4.07 GB apache-2.0 mistralai-Mistral-7B-Instruct-v0-2-generic-cpu:3
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
deepseek-r1-14b NPU chat 7.12 GB MIT deepseek-r1-distill-qwen-14b-qnn-npu:2
CPU chat 11.51 GB MIT deepseek-r1-distill-qwen-14b-generic-cpu:4
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
qwen3-0.6b CPU chat, tools 0.58 GB apache-2.0 qwen3-0.6b-generic-cpu:4
PS C:\windows\system32>
現状これだけのモデルが使えてDeviceがNPUのものであればNPUを活用してLocalLLMが使えるようになる。 45TOPS程度なのでGPUゴリゴリのPCには当然負けるし、NPUが使えるモデルがまだまだ少ない現実なのでどこまで活用できる？と言われると微妙だなぁと言わざる得ない。
素直にCopilot+PCとして使う？
現状使ってみて便利かな？と思ったのは Recall で定期的に画面のスナップショットをローカルに保存して後から検索ができるなんとなくタイムマシンっぽいもの、Live Captionsがもう少し使えるようになるとうれしいかなぁ？と言う感じとClick to Do でテキストや画像の処理、程度のもの。
現状まだまだ微妙だよね。
MTerm
iOSで便利に使えるTerminalアプリケーション。Liquid Logicを愛用中だが、VLMを使う時に便利そうだったので購入した。が、数日前のupdateの際にアプリ内で管理する証明書が意図せずupdateされてしまった様で管理するサーバーに繋がらなく。
LiquidLogicでは繋げることが出来たので事なき得たがちょっと依存は危険そうだ。バックアップルートは用意しておかないといけないな。
おめざめ
0800 シャワってご飯食べてお散歩。
散髪
今日は床屋さんやってた。散髪に。