Phractis

Notes on learning, thinking, and practice.

Posts

• 英文PDFの読書を止めない辞書ツールをつくった

  ブラウザ等で英文を読みながら即座に単語を調べ、記録するツールの作成した。クリップボード制御や誤動作防止の安全設計について。

  2026/10/31#個人開発#生産性向上
• サポート切れの古いIntel MacBook ProをLinuxで復活できるか検証

  macOSのサポートが切れた古いIntel MacBook Proを個人開発のサブ機として再活用するため、Linux Mintやelementary OSを試した記録と所感です。

  2026/10/29#Linux#Mac
• Strix Halo向けllama.cppフォーク検証記録：Vulkan vs ROCmと実測の注意点

  strix-llama.cpp（Vulkan）およびlemonade（ROCm）の動作検証。Windows環境での最適化の有効性確認やllama-perplexityによる整合性チェックなど、ローカルLLM環境選定の実践知をまとめました。

  2026/10/24#ローカルLLM#生産性向上#ベンチマーク
• Webからの情報取得の鍵は「データの正体を見抜くこと」Crawl4AI×ローカルLLMで挑む高精度データ抽出

  Crawl4AIとローカルLLMを活用し、値と根拠をセットで管理して安全にデータを抽出する工夫をまとめました。

  2026/10/23#ローカルLLM#生産性向上#個人開発
• 同じ質問なのに答えが違う？検索精度を上げるために見直した「仕組み」と「使いやすさ」

  Almanac Explorerで日英の回答がズレる問題に直面し、単なる翻訳だけでなく「質問の意図に合わせた処理」の大切さを学びました。質問例の整理や画面改善など、実践した工夫をまとめています。

  2026/10/21#個人開発#RAG
• ローカルLLMで年鑑EPUBを安全・正確に分析するシステムを作って学んだこと

  各種数値辞典データをローカル環境で安全かつ高精度に分析する仕組みを構築しました。開発を通じて得られた、LLMアプリの信頼性を高めるための知見をまとめます。

  2026/10/20#LLM#RAG#ローカルLLM#個人開発
• ファイルの一括リネームアプリを自作してみた

  フォルダ内のファイルを一気に名前変更できるGUIアプリをPythonで作りました。開発を通して学んだことや、安心して使えるツール作りの工夫を紹介します。

  2026/10/19#生産性向上#個人開発
• NVIDIA Nemotron 120Bをllama.cppで動かして、Gemma 26Bとの翻訳比較を行った

  Nemotron 3.5 Super VL 120Bをllama.cppで起動するメモリ設定のノウハウと、Gemma-4-26Bとの翻訳ベンチマーク（盲検評価）から見えた適材適所の活用法をまとめました。

  2026/10/17#ローカルLLM#翻訳#ベンチマーク
• EmbeddingGemma 2で図表検索を検証して分かった、マルチモーダルの理想とテキストの現実

  EmbeddingGemma 2を用いた図表の意味検索システムを構築。評価セットによる検証を通じて、画像ベクトルの寄与度や日英言語間ギャップへの翻訳データの有効性について学び。

  2026/10/16#ローカルLLM#個人開発#生産性向上
• スマホで動く小型ローカルLLMの現在地──Gemma 4をiPhoneで試して感じた実用性と課題

  iPhone上で小型LLMを動かし、チャットや翻訳、テキスト整理での実用性を検証。プライバシーや挙動の安定性といったローカルならではの強みと、iOSにおける連携の課題について考察します。

  2026/10/15#ローカルLLM
• PCを起動しなくても、iPhoneからブログ記事を書けるようにした

  書く作業と公開作業をそれぞれクラウドに乗せて、iPhoneから記事を書いて公開できるようにした。

  2026/10/10#個人開発
• 哲学書を1年かけて毎日読むために、テキスト分割アプリを作ってみた

  長い英文の哲学入門書を1日分ずつに切り分けるGUIアプリを作り、毎朝7時にAIが解説を書く仕組みを整えた。

  2026/10/9#習慣化#個人開発
• 2016年のIntel Macで日本語小型LLMを動かして学んだこと

  2016年製MacBook Proで日本語小型LLM「Qwen3.5-0.8B」をCPU動作させた検証記録。古いハードウェアでの挙動や小型モデルの特性、クリーンな環境構築の勘所についてまとめました。

  2026/10/8#ローカルLLM
• Macのメモをもっと快適に！『自分専用の高速検索アプリ』を作ってみた

  Macのメモ探しをよりスムーズにするため、データベースを活用した専用アプリを開発しました。自分好みのシンプルなツールをAIと一緒に育てていく楽しさについてまとめています。

  2026/10/7#個人開発#生産性向上
• ローカルLLM翻訳の質を高める：専門用語集と辞書DBの活用法

  ローカルLLMを使った英日翻訳において、訳質の安定化と用語ブレの防止に不可欠な「用語集」の運用と、辞書データベースを活用した用語集作成の効率化

  2026/10/6#翻訳#ローカルLLM
• MTP で Gemma 4 26B の翻訳は速くなるか：1 本ずつなら 1.5 倍、4 並列なら 1.15 倍

  MTP（Multi-Token Prediction）を、thinking ありの Gemma 4 26B A4B で英日翻訳に使って測ってみた。

  2026/10/5#ローカルLLM#翻訳#ベンチマーク
• gemma-4-31B vs 26b-a4b 翻訳比較検証：サイズ拡大で見えた読みやすさと速度のトレードオフ

  gemma-4-31B（QAT+MTP）と現行の26b-a4bを用いた洋書翻訳のA/B盲検評価を実施。モデル規模の拡大が正確さ・読みやすさ・推論速度にどう影響するかを検証し、実運用に向けた選定基準をまとめました。

  2026/10/4#翻訳#ローカルLLM#ベンチマーク
• AIに「140字以内で」と頼んでも守らない。何字と言えばいいかをベイズ最適化で探した

  ローカルLLMの英日翻訳で、X投稿用に140字へ収める指示の出し方を、ベイズ最適化とランダム探索で探して比べた記録。

  2026/10/3#ローカルLLM#翻訳#ベイズ最適化
• ベイズ最適化を「体験」から理解する: ローカルLLMの翻訳設定で試す

  試すのに時間がかかる問題で、少ない試行回数で良い設定を探すベイズ最適化。ローカルLLMの英日翻訳を題材に、考え方と実験の進め方を整理しました。

  2026/10/2#ローカルLLM#翻訳#ベイズ最適化
• ローカルLLMの「思考時間」と「翻訳品質」は比例しない

  自作の PDF 翻訳ツールで思考トークンの上限を外したら、訳質より先に「考え終わらない」問題が出た。

  2026/10/1#ローカルLLM#翻訳
• 翻訳LLMの「思考トークン予算」は1024で十分だった：訳質を落とさず速度を2倍にした検証

  ローカルLLMによる翻訳処理で、推論トークン上限（reasoning_budget_tokens）を検証した結果、1024トークンに設定することで訳質を維持したまま処理速度を現行の2倍強に高速化できることがわかりました。

  2026/9/30#ローカルLLM#翻訳#ベンチマーク
• 翻訳特化モデルは汎用LLMを超えられるか？洋書段落の盲検比較で分かったこと

  TranslateGemma、Hy-MT2、PLaMo-2-translateといった翻訳特化モデルとgemma-4-26b-a4bを洋書の段落翻訳で盲検比較した結果、見えてきた特化モデルの限界と汎用LLMの強みをまとめました。

  2026/9/29#ローカルLLM#翻訳
• Ryzen AI Max+ 395でGemma 4 26Bを動かして分かった、VulkanとROCmの使い分けと落とし穴

  Ryzen AI Max+ 395（Radeon 8060S）上でGemma 4 26B MoEモデルをllama.cppでベンチマーク。VulkanとROCmの特性差やFlash Attentionの挙動についてのまとめ。

  2026/9/28#ローカルLLM#ベンチマーク#AMD
• 日本語に強いモデルは、英文を日本語にするのも得意なのか

  日本語強化版のgpt-oss（Swallow）と国産のLLM-jp-4を、gemma-4-26b-a4bと英日翻訳で盲検比較した。日本語が得意なことと、英文を読みやすい日本語に組み立て直せることは、別の能力だった。

  2026/9/27#ローカルLLM#翻訳
• ローカルLLMの英日翻訳をブラインドテストして分かったこと

  洋書の段落を使って複数のオープンモデルをブラインド比較してみたら、パラメータの大きさや思考時間の長さとは違うところで勝負が決まった話。

  2026/9/26#ローカルLLM#翻訳
• ローカルLLMの翻訳性能比較：gpt-oss-120b、Gemma 4、Qwenシリーズを試して見えたモデル選定

  日常使いしている軽量モデルと大規模・推論特化型ローカルLLM（gpt-oss-120b、gemma-4-26b-a4b、Qwenシリーズ）の翻訳性能や使い勝手を比較。推論（Thinking）のオン・オフによる訳質の変化と運用のトレードオフをまとめました。

  2026/9/25#ローカルLLM#翻訳
• 翻訳辞典RAGでLLMの翻訳改善を狙ったが

  翻訳辞典をRAG化して翻訳品質の向上を試みたものの、基盤を作り込む前に検証すべきだったという教訓と、文字列一致と意味一致の壁について。

  2026/9/24#LLM#翻訳#RAG
• 新モデルの過剰実装——AI開発で「抑制の圧力」をかけ続ける重要性

  Claude Opus 5.5 highでの開発を通じて痛感した、モデル変更時の挙動変化とプロジェクト肥大化のリスク。個人開発においてコードを制御下に置き続けるための教訓。

  2026/9/23#生成AI#個人開発
• PDFから図表だけを抜くツールを作ったら、論文の「読み方」が変わった話

  「1日1枚、論文の図表をAIに解説させる」ために開発したPDF図表抽出ツール。図表データベース化によって見えてきた情報収集の効率化

  2026/9/22#個人開発#PDF
• 英文PDFの翻訳が面倒だったので、自分用のブラウザ拡張を作ってみた

  AIコーディングを使えば、日常の小さな不便を解消するツールは自分で作れる。自分専用ツールから「他人が使えるプロダクト」への壁について考えた

  2026/9/21#生成AI#個人開発#翻訳
• AIに頼る前に知っておくべきこと：OCRデータから用語集を作って学んだ「入力品質」の重要性

  OCRテキストからLLM用の用語集を作成する過程で得た学びの記録。AIによるデータクレンジングの限界と、改めて実感した「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入力してもゴミしか出ない）」の本質について。

  2026/9/20#LLM#OCR#データ前処理
• 習慣の「複利効果」：無意識の行動を可視化する

  複利効果を習慣作りに応用した本をオーディオブックで聴き、習慣を「トレース（測定・記録）」する重要性を学びました。まずはスマホのスクリーンタイムを見直し、学習時間へと変える実践を始めます。

  2026/9/18#習慣化#読書メモ#生産性向上
• Phractisを始める

  学んだことを考え、言葉にし、実践につなげるための記録を始めます。

  2026/9/17