2026-07-22

Claude Codeの承認待ちをスマホに通知するアプリを作った

みなさま Fable 5 は楽しめましたか。あちこちに情報が氾濫しているので個人的意見は伏せますが、それなりに便利でした。さて、ClaudeCode（以下CC）に作業をさせているとちょくちょく承認待ちになりますよね。それをスマホやWindows11のトースター通知するアプリを作りました。OSSでも似たようなもんは既にありますが、Windows 11 + WSL2 環境のものが見つけられなかった＋メインはSlack,Discordへの通知が欲しいだけなので（AIが）自作した次第です。以下、リポジトリ

github.com

しかし、50%OFF期間にもかかわらず、週の真ん中水曜日の段階でトークン消費量がこれ↓なのはいかがなものか。

実際のところ、設計はChatGPT-5.6-Sol、実装はCodex-5.6-Luna、CC Sonet 5 はオーケストレーターとしての役割しか持たせてないんだが、GithubにあげるとCCとのコラボレータになってしまうのはそういうもんなのか？個人的には実質無制限な Codex-5.6-Luna(Fast)を強く押したい。てわけで、これだけだとなんなので、現在出来上がった秘伝のタレも公開しときます。

DEVELOPMENT_PLAYBOOK.md - Pastebin.com

どうぞご利用ください

※7/24追記プロモーションコードがあるのでAPI従量課金に惜しみなく使ったけど10＄が10分でなくなりました。ちなみにModelはSonet 5。

2026-07-10

GPT-5.6が出たので、開発用途でのAIモデルの使い分けをまとめてみた

GPT-5.6シリーズ（Luna・Terra・Sol）が登場したので、自分の開発環境での使い分けを整理してみた個人的な備忘録

私はいままでの普段使いとして

日常的なコーディング：GPT-5.4 mini
リファクタリングやしつこいバグ修正：Claude Sonnet 5
難しい設計や深い推論：Claude Opus 4.8

というように使い分けていましたが、GPT-5.6に対応するべく利用時間なども考慮しまとめ更新。ちなみに Claude、OpenAIとも最安プランを課金している前提です。

モデル	相対消費量 (GPT-5.4 mini=1.0)	利用可能時間 (10時間換算)	開発用途でのおすすめ	コメント
GPT-5.4 mini	1.0	10時間	⭐⭐⭐⭐⭐	コスパ最強。長時間のCodex開発向き。
Claude Sonnet 5	約2.0	約5時間	⭐⭐⭐⭐⭐	コード品質と速度のバランスが非常に良く、普段使いに最適。
GPT-5.6 Luna	約1.3	約3時間	⭐⭐⭐⭐⭐	日常開発の主力候補。軽い実装・デバッグ・リファクタリングに最適。
Claude Opus 4.8	約5～6	約1.7～2時間	⭐⭐⭐⭐☆	難しい設計、コードレビュー、深い推論に強い。
GPT-5.5	約6～8	約1～1.7時間	⭐⭐⭐☆☆	品質は高いが利用枠消費が大きく、現在では積極的に選ぶ理由は少ない。
GPT-5.6 Terra	約3.3	約1?時間	⭐⭐⭐⭐☆	複数ファイルの修正、中規模リファクタリング、設計を伴う実装向き。
GPT-5.6 Sol	約6～7	約1?時間	⭐⭐⭐⭐⭐	OpenAI最高性能。リポジトリ全体の変更やエージェント開発向き。
Claude Fable 5	約8～10	約1時間前後	⭐⭐⭐⭐☆	最大性能クラス。研究・超大規模設計・長時間推論向き。常用には重い。

参考になれば幸いです。どうぞご利用ください

※追記

ChatGPTに作ってもらった表だけど、GPT-5.6 Lunaは3時間ほどしかもたない(ヽ´ω`)ので、ざっくり表を更新した。やっぱGPT-5.4 miniで行くかなあ・・・あくまで個人的な感想だけどLunaはOpusのかわりにはなりそうにないかな

2026-06-17

CPUが2回壊れた後にGPU換装した話（Radeon RX 9070 → RTX 5070 Ti）

まえがき

すっかり書き忘れていましたが、2025年3月にゲーミングPCをBTOで注文しました。

が、1年ちょっとで2回CPUが死にました。2025年7月に1回目、2026年5月に2回目。修理に出したので原因はよくわかっていないけど、2回目の故障のとき再発対策でマザーボードと電源を丸ごと交換してもらいました。神対応してくれたPC-SEVENさんありがとう！

構成の変遷

初期購入時（2025年3月）

パーツ	型番
OS	Windows 11 Home 64ビット
CPU	Ryzen 7 9800X3D
CPUクーラー	SCYTHE 虎徹 MARK3（後から換装）
GPU	Radeon RX 9070 16GB
マザーボード	ASRock B850 Pro RS WiFi
ケース	Fractal Pop XL Silent Black Solid
メモリ	Micron DDR5-5600 32GB（32GB×1枚）
SSD	WD Black SN770 1TB（M.2）
電源	Silverstone DA850 Gold 850W

CPU故障2回後の変更（2026年5月）

2025年7月に1回目、2026年5月に2回目のCPU故障が発生。再発対策として以下を交換しました。

パーツ	変更後	備考
マザーボード	ASUS TUF GAMING B850-PLUS WIFI	無償交換
電源	Corsair RM1000x ATX3.1 ブラック 1000W	有償（22,000円）

おかげさまで無事動いているのだけど「こうなったらGPUも換えるか」という気になるのは自然の流れ。自然の流れなのです。もともと積んでいたのは Radeon RX 9070。もろもろ遊びたいので RTX 5070 Ti へ換装することにしました。AMDからNVIDIAに乗り換えるときはドライバ周りがちょっと面倒なので、その記録を残しておきます。

GPU換装後（2026年6月）現在の構成

パーツ	型番
OS	Windows 11 Home 64ビット
CPU	Ryzen 7 9800X3D
GPU	GIGABYTE GeForce RTX 5070 Ti 16GB（GDDR7）
マザーボード	ASUS TUF GAMING B850-PLUS WIFI
ケース	Fractal Pop XL Silent Black Solid
メモリ	Micron DDR5-5600 32GB（32GB×1枚）
SSD	WD Black SN770 1TB（M.2）
HDD	Seagate BarraCuda ST16000DM001 (16TB)
電源	Corsair RM1000x ATX3.1 ブラック 1000W

電源が1000Wあるので、RTX 5070 Ti の電力要件は余裕でクリア。ATX3.1対応なのでネイティブ12V-2x6ケーブルもそのまま使えます。

実際にやったこと

事前準備（作業当日より前）

RTX 5070 Ti 用 NVIDIA Game Ready Driver をダウンロードしておく（ネットが使えなくなる工程があるため）
DDU（Display Driver Uninstaller） を入手して展開しておく
Windows Update を一時停止する
デバイスドライバーの自動インストールを「いいえ」に変更する（設定 → システム → 詳細情報 → デバイスのインストール設定）
BitLocker の状態を確認し、回復キーを手元に控えておく

Step 1: DDU で AMD ドライバを完全削除

PCをセーフモードで起動する
DDU を起動し Device type: GPU、Device: AMD を選択
Clean and shutdown を押す

ネット接続はDDU実行前に切っておきます。

Step 2: 物理交換

電源ユニット背面のスイッチをOFFにする
電源ケーブルをコンセントから抜く
PCの電源ボタンを数秒長押しして残留電気を逃がす
静電気対策をする（ケースに触れて放電 or 静電気防止手袋）
旧GPU（Radeon RX 9070）を取り外す
RTX 5070 Ti を CPUに一番近いPCIe x16スロットに挿す
Corsair RM1000x ATX3.1 付属の GPU 用ケーブル（12V-2x6/12VHPWR 系）を挿す

GPU補助電源コネクタは、奥まで入っているか確認。RTX 4000番台以降のコネクタ溶け問題の教訓がここに生きています。

Step 3: NVIDIAドライバを入れる

電源を入れてWindowsを起動
ネットはまだつながない
事前にダウンロードしておいたドライバをインストール
デバイスマネージャーで NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti が出ていることを確認
モニターケーブルが RTX 5070 Ti 側に挿さっているか確認（マザーボード側のままだと映らない）
問題なければネット接続を戻す
Windows Updateの設定も元に戻す

注意点

本記事の手順は ChatGPT との相談ログをベースにしています。作業前に各パーツのメーカー公式手順を確認してください
BitLockerが有効な環境では、ハードウェア変更後にロックされることがあります。回復キーの確認は必須です
12V-2x6 / 12VHPWR コネクタの挿し込み不足は発火リスクがあります。純正ケーブルを使い、目視で確認してください
型番・電源容量・ドライバーバージョンは時期によって変わります。本記事は 2026年6月時点の情報です
GPU換装は電気・物理衝撃・静電気によるパーツ破損リスクがあります。自己責任でどうぞ

まとめ

CPUが2回壊れた呪いのゲーミングPCも、マザーボードと電源を入れ替えてからは安定しています（たぶん）。ゲーミングPCとして買ったけど、10年前に作った仕事用PCと置き換えるかなぁ。酷暑で壊れませんように・・・🙏

2026-06-04

SwitchBot人感センサーでPCモニターを自動ON/OFFしようとしてハマった話

はじめに

昨年のブラックフライデーで買ったSwitchBot人感センサーを、ようやく少しまともに使おうと思いました。

SwitchBot 人感センサーPro スイッチボット Alexa セキュリティ - Google Home Siri LINEに対応スマートホーム遠隔対応取付簡単防犯対策スマホで確認アラート機能

スイッチボット(SwitchBot)

Amazon

人がいるときはPCモニターをON、席を離れたらOFF。文字にすると簡単で、いかにも「AIにちょっとスクリプトを書いてもらえば終わりそう」な雰囲気。まぁチャッピーでも終わらなかったわけだが。

そんなわけで備忘録です。

何を作ったか

Windows PCのモニターを、SwitchBot人感センサーまわりの情報を見ながら自動でON/OFFする仕組みです。

Pythonの監視スクリプトを動かして、必要に応じてPowerShell側の補助処理を呼びます。常駐はタスクスケジューラです。こう書くと簡単そうですが、かなり試行錯誤するはめに。

最初に考えたこと

最初は素直にSwitchBot APIを使えばよいと思っていました。

公式APIなら分かりやすいし、状態も取れるし、なんとなく正道っぽい。しかし、API方式は呼び出し回数の制限が気になります。短い間隔でポーリングしようとすると自分の使い方では8時間程度が限度でした。

ということで、できるだけローカル側で完結する構成へ寄せました。

ハマったところ

そこで考えたのが、SwitchBot人感センサーが近くに発している「無線の信号」を見る方法です。

SwitchBot人感センサーは「BLE（Bluetooth Low Energy）」という規格で情報を発信しています。この信号をPCで直接受信して在席判定を試みましたが、一筋縄ではいかなかった。

信号に含まれるRSSI（電波強度）値だけでは、「センサー自体が近くにあること」しか分からず、在席判定には不十分。

そこで、信号に含まれるメーカー独自データ（manufacturer_data）に着目。ここにセンサー内部の状態らしき、在席判定に使えそうな情報が含まれているようです。

これらのデータを、「人がいるとき」「いないとき」「動いたとき」のパターンで記録・解析し、在席状態と連動する値を特定することで、判定の精度を高めました。ほんと時間かかった。

成果物

試行錯誤の末に作成したスクリプトをGitHubで公開しています。

switchbot-monitor-automation

おわりに

「人がいるかどうかの判定」という単純な処理でも、実際にやってみると奥が深いものです。現時点で3か月ほど運用していますが、なんとか実用的な範囲で安定して動作しています。

将来の自分用メモですが、もし manufacturer_data の構造に詳しい方がいれば、ぜひ知見を共有していただけると嬉しいです。

2026-05-20

Antigravityをアップデートしたら混乱したので、真っ白にしてやり直した

AIエディターの Antigravity を普段使いしています。今朝、「アップデートしてください」と表示されたので、しぶしぶ更新しました。ところが、アップデート後、どうも以前の Antigravity IDE とは様子が違う。

「長いアップデートを越えると、そこは雪国……ではなく、Codexアプリもどきだった」

いったい何が起きたのか分からず、ついカッとなって全てを真っ白にアンインストールしました。というわけで、久しぶりに長い前置きのブログを書いてみます。

使いたいのは、あくまで Antigravity IDE です。そこで改めて公式サイトからダウンロードし直し、インストール。その後、設定（歯車）ボタンを開いて、検索窓に「update」と入力し↓ アップデート設定を「Manual」、手動更新にしました。もう自動で環境を変えられたくない。なんならもう永遠にアップデートしないでいい。ちなみにモデルは Gemini 3.5 Flash を使っています。こんな感じ↓です。