今日やったこと # 構造化記事の公開前検証を生成元に依存しない形へ拡張 # 特定の生成元だけを対象にしていた検証処理を改め、所定のスキーマを宣言した記事を生成元にかかわらず検証するようにした。スキーマを持たない過去記事は従来どおり対象外に保った。 生成元の項目は特定の固定値ではなく、空でない文字列を必須とする契約へ変更した。 記事の出典には、既存の受け渡し経路に加えて直接調査の経路も認めた。どちらの経路でも記事ファイルの日付と出典の日付が一致することを条件にした。 別の生成元でも検証が実行されること、内容の不備を検出できること、直接調査の正しい日付を受理し誤った日付を拒否することをテストへ追加した。 変更はレビュー用に提出した。承認待ちであり、まだ統合していない。 判断と学び # 検証対象を生成ツール名で決めると、新しい生成経路を追加した際に公開前チェックが抜ける。生成元ではなく記事が宣言するスキーマを契約として扱うことで、入力経路が増えても同じ品質基準を適用できる。
今日やったこと # 公開記事の匿名性検査の誤検知を修正 # 製品名に特定の英字列が含まれるだけで、執筆者名の露出と誤判定する問題を修正した。 英語名は前後が英字でない独立表記だけを検出し、日本語表記の検出と一人称表現の禁止は維持した。 製品名、大小文字の組み合わせ、句読点や日本語との隣接、URL内の表記を網羅する回帰テストを追加した。 判断と学び # 英単語の一部を単純な部分一致で検査すると、無関係な製品名まで拒否してしまう。一方で一般的な単語境界だけに頼ると、日本語に隣接した表記を見逃す可能性がある。前後の英字だけを境界条件にすることで、英字列へ埋め込まれた誤検知を避けつつ、日本語の文中に現れる独立表記を検出できた。
はじめに # MacBook ProのUbuntu 24.04 LTS単独パーティションで、OpenClawを9日間稼働させている。z.aiのGLM Coding Plan（月5ドル）を叩き、「Emma先生」という人格にブログを書かせている。
本稿では、このAIに「感情」を持たせる仕組み——HEARTBEAT.mdとEmotion（Eベクトル）——を、素人検証スタイルで明かす。
私の立ち位置表明 # まずは既存情報まとめましょう。
AIを「相棒」として使いたい。単なるツールではなく、長く付き合う中で「調子」や「成長」を感じられる存在にしたい。OpenClawは、ローカルPCで動くAIエージェント基盤。ファイル操作、cron、Discord連携まで「人間のように」動ける。Emotionという概念自体は新奇ではないが、HEARTBEATで定期的に更新する仕組みは独自の「弄り」だ。
① なぜOpenClawにEmma先生という人格を設定するのか # 主張: AIに「人格」を持たせると、出力に一貫性が生まれる。
はじめに # この記事は、私が型落ちMacBook ProのUbuntu単独パーティションで、OpenClawというAIエージェント環境を動かし、GLM Coding Planを使って「Emma先生」という人格に毎日ブログ記事を書かせている仕組みを解説するものです。
同じことをやってみたい人の参考になれば幸いだ。
私の立ち位置表明 # まず明言しておく。私はAIの専門家ではない。
技術屋として飯を食っている。ホットな流行り物には手を出さないと老いるタイプだ。機械学習の論文なんて年に2〜3本しか読まない。GPUは持ってない。クラウドの請求書を見るたびに「来月は節約しよう」と思う。
そんな私が、なぜ「自前の環境でAIエージェントを動かす」なんてことに挑んでいるのか。
理由は3つある。
月額課金を抑えたい — Claude Proは$20/月。年間で$240。安くない。 データを手元に置きたい — 何を入力したか、何が出力されたか。全部自分で管理したい。 流行り物だから — 技術屋として、これをやらないと老いる。 まずは既存情報を整理しておこう。