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はてなキーワード: Jsonとは
これさ
愚かな人間の都合など完全無視、LLMのための高効率プログラミング言語「Sui」（粋）
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
別にいいんだけど、どうにもブクマカ含めて、しっくり来る批判できてないんだよな
それが気になってしょうがない
俺ごときが言ってもアレだから、Gemini3.0先生に頼んだよ（一時チャット、Pro 3.0 思考モード）
ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
感想: 一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM（Transformerアーキテクチャ）の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
メリット:
・トークン効率の改善: Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減（トークン節約）は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntax Errorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト（メモリ）を圧迫しにくくなります。
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード（Pythonなど）」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot（プロンプトでの例示）に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力（事前学習の重み）を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ（幻覚の連鎖）に陥るリスクが高いです。
・CoT（Chain of Thought）の阻害: 最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。
正しいと思う所（Agree）
理由: 人間にとっての「読みやすさ（可読性）」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x > 10: よりも ? x 10 の方が情報密度が高いのは事実です。
理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
正しくないと思う所（Disagree）
・「可読性を排除しても良い」:
理由: ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。
パース（解析）は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
これが最大の問題点です。LLMは変数名（user_id, total_price など）に含まれる「意味」を使って推論を行っています（Semantic Grounding）。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング（if/forブロック）の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク（塊）として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。
＞現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。
ここ！マジで覚えてね
LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手
機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない
ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について
「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
・DSPy, Guidance, Microsoft Guidance:
・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型（JSONなど）に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
・SGLang:
・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
・Gorilla LLMなどの試み: API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存の Python や JSON を正しく出力させる方向（Constrained Decoding）が業界の標準解です。
・擬似コード: 論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。
後者については
現状の最適解: 現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解は Python です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。
総評: Suiは、「既存のLLM（GPT-4など）に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAIネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。
お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ？
聞く時は忖度させるんじゃないぞ？
この作者もAIに乗せられたのかもしれんし
＿＿＿＿＿＿
プロンプト
以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
（省略）
ワイは常に俺はFE２割BE8割くらいと言っててやってるが
Reactとかは専門ではないがまあちょろちょろ書くが
JSON色付けとはならんやろ
もともとは週5稼働年商1200万くらいだったフリーランスだったんだけど、稼げるうちに稼ごうと思って今は週7で年商1500万くらい。
正社員だった時よりも始まりも終わりも時間に縛られない働き方は魅力的だけど…。でももうハネムーンピリオドは終わりに近い。フリーランスそのものというよりもITエンジニア業界そのものがバブルというかただただハネムーンピリオドだったような感触。
エンジニアの大半は性格が終わってる奴なのでソフトスキルを伸ばすだけでもウケが良くて、お陰様でここまでお仕事をもらえてた。嬉しい限りである。
ただ、今やっている仕事はJSONに色をつけるだけ、DBのレコードをカラフルにするだけでタンポポと何ら変わらない。しかもDBなんてGraphQLなりHasuraなりを間に挟むだけでカラフルにしてるのは俺じゃなくてミドルウェア。
JSONに色をつけてるのも俺じゃなくてAI。タンポポ乗せるのが俺じゃなくて機械ってわけ。俺いる？マジで。明日首になってもおかしくないわ。
取引先からは次の更新もよろしくと言われているが、毎日ヒヤヒヤしている。週7で5案件くらいをAIのおかげで回せるようになって、それでも余暇ができたりしてAIに仕事任せて自分はエアライダーやってるけど
エアライダーやってていいんか？って気持ちになる。いや本当はだめなんだろうな。もっと他のフリーランスと差別化できる技能を身に付けないと食っていけないんだろうな。
ツイッターではJSONに色つけるだとかDBのレコードをカラフルにするこで盛り上がっているところ悪いが俺はこの先行き不安でしかないよ。
もう一つなんか芸をつけていかないと、この年収・年商を保っていくのは難しいね。正社員に戻れるか戻れないかも今のうちだろうし。明日が暗い。
例.
質問：
「firebaseの使い方を知りたいんやけど」
ChatGPT回答：
Firebaseとは、Googleが生み出した「バックエンドいらずの全能実験装置」だ。君がコードを書けば書くほど、知らぬ間にクラウドが裏で息をしている。
データベース、認証、ホスティング、ストレージ、全部詰め合わせ。便利すぎて逆に怖い。
まずはnpm install -g firebase-toolsで召喚だ。
ターミナルでfirebase loginを叩くと、ブラウザが勝手に開く。そう、Firebaseは君の“人間的アイデンティティ”を確認しないと力を貸してくれない。まるで神のくせに書類主義だ。
ログインが済んだら、firebase initでプロジェクトを構築する。ここが楽しい部分だ。
「Hosting？」「Functions？」「Firestore？」——次々と聞かれるだろう。まるで契約書の小さい文字を全部読み上げてくる悪魔みたいだ。
迷ったらHostingだけ選べばいい。HTMLを置く用の神殿ができる。
あとはfirebase deploy。それだけで、君のHTMLは空に放たれ、URLが授かる。
たとえば https://君のプロジェクト名.web.app だ。誰でもアクセスできる。つまり、失敗も世界に晒される。実験とは常にリスクを伴うのだよ、君。
Firebaseの裏には“Realtime Database”や“Cloud Firestore”といった可愛い怪物たちが棲んでいる。彼らはJSONで話す、気難しい連中だが、使いこなせば強い味方になる。データを瞬時に共有し、アプリを“生きている”ように動かす。
ただし、一度でも構成を間違えると——全世界の閲覧者にリアルタイムで恥を晒す。それもまた芸術的だと思わないか？
というわけで、君がやることは四つだけだ。
召喚：npm install -g firebase-tools
構築：firebase init
解放：firebase deploy
君のプロジェクトが光るか燃えるかは、たった一行の設定ファイルにかかっている。ふふ、実にロマンチックだろう？
この一言に尽きる。
ChatGPTの新機能「Apps in ChatGPT」が登場した瞬間、フロントエンドという職種の地盤は音を立てて崩れた。
これまでは、Webアプリやサービスは「フロントエンドでUIを作り、バックエンドでデータを返す」
という分業構造の上に成り立っていた。
だがApps in ChatGPTは、その構造をぶち壊す。
ChatGPTのチャット画面内でSpotifyを操作し、Zillowで物件を探しEtsyで買い物をする。
あなたが書いてきたReactコンポーネントもボタンもフォームもすべてAIに吸収される。
もはやユーザーはブラウザを必要としない。URLをコピペすることも無くなるだろう。
「このホテル予約して」と言うだけでAIがAPIを呼び、レスポンスをカルーセル形式で提示する。
ReactもNext.jsも「人間が画面を操作する前提」で存在していた。
でもその前提はもう終わった。
AIがデータを直接受け取り、AI自身が人間に見せるUIを自動生成する。
あなたが設計した美しいフォームもAIにとってはただの "action": "submit" という構造情報にすぎない。
Apps in ChatGPT以降の世界では、
これらが新しいUIだ。
だからこれから必要なのは「見た目を作る人」ではなく、AIが読み取れる形式で世界を記述できる人 だ。
バックエンドに戻れ。
Apps in ChatGPTが意味するのは、
今後必要なのは、AIが扱いやすいデータスキーマを定義する力や認証・権限・トランザクションを安全に扱う力やMCPやWeb APIをAIが使いやすい形に整える力だ。
これは警告だ。猶予は短い。
Apps in ChatGPTの登場は、「AIがUIを直接扱い始めた」という歴史的転換点だ。
あなたがフロントにしがみつく間に、AIはすでにあなたの代わりにUIを描いている。
5年後にはブラウザから色んなサイトにアクセスするという行為は一部のマニアだけ行うものになっているだろう。
もう時間はないぞ。急げ
昨日一番肝心なファイルなのにURLとみなされる部分が多いことの関係で投稿できなかったのでそれを小分けにして書く。
小分けというか例のスパムの影響でNGワードに引っかかっていたようなのでそこだけ書き換えた。
suuportと書いていある部分は元のコードでは当然uが一つ少ないので利用するときはそうすること。
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager # ← 追加
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.suupport.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.suupport import expected_conditions as EC
import time, json
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
class HatenaClient:
def __init__(self, username, password):
self.username = username
self.password = password
self.driver = None
def start_browser(self):
options = Options()
options.set_capability("goog:loggingPrefs", {"browser": "ALL"})
options.add_argument("--headless=new") # 開発中は消してよい
options.add_argument("--disable-gpu")
# ✅ webdriver-manager を使って ChromeDriver を自動取得・設定
service = Service(ChromeDriverManager().install())
self.driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
def login(self):
self.driver.get("https://b.hatena.ne.jp/my")
print(self.driver.current_url)
self.driver.get("https://www.hatena.ne.jp/login")
time.sleep(2)
self.driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys(self.username)
self.driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys(self.password)
self.driver.find_element(By.XPATH, "//button[contains(text(), 'ログイン')]").click()
WebDriverWait(self.driver, 10).until(lambda d: "my" in d.current_url or "login" not in d.current_url)
if "passkeys" in self.driver.current_url:
self.driver.get("https://b.hatena.ne.jp/my")
print(self.driver.current_url)
print(self.driver.title)
return "dorawii" in self.driver.current_url
def add_bookmark(self, target_url):
self.driver.get(f"https://b.hatena.ne.jp/{self.username}/add.confirm?url={target_url}")
time.sleep(2)
try:
# コメントがあれば入力
comment_box = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "textarea.bookmarkadd-comment-form")
comment_box.clear()
comment_box.send_keys("わしが書いた")
# 登録ボタンを押す
save_button = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "input.bookmarkadd-submit-btn")
save_button.click()
time.sleep(2)
return True
except Exception as e:
print(f"Bookmark failed: {e}")
return False
def quit(self):
self.driver.quit()
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----
Hash: SHA512
https://anond.hatelabo.jp/20250822131958#
-----BEGIN PGP SIGNATURE-----
iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaKfv9AAKCRBwMdsubs4+
SE26AQCkpJE4RdUbFIDIJjOunjFYRQ34zdS1cqV7IX277S7IPAEAshVE/rD8Ggcr
9UKo5yOY6GNrHGYJJtYTYkn3cySu6AA=
=E4vq
-----END PGP SIGNATURE-----
https://profile.hatena.ne.jp/dorawii_bukuma/
はてなのサイト側で読み込まれているはずのrksトークンを生成する関数を直接叩く方法がどうしても分からず結局request処理を自分で書く方法ではなく自動でUI側の保存ボタンをクリックするという無難な方向に落ち着いた。
最初から後者の方法をとっていればもっと全然早く作れたのにというは所詮言い訳か。
とにかくスクリプトを公開しておく。
@echo off
cd /d "C:\Users\user\Documents\jsscript"
:: Nodeサーバーを別ウィンドウで起動
start /min "" node run-batch-server.js
:: Pythonサーバーを別ウィンドウで起動（hatenaserver配下）
start cmd /k "" python hatenaserver\server.py
{
"username": "",
"password": ""
}from flask import Flask, request, jsonify
import json
import os
from hatena_client import HatenaClient
from flask_cors import CORS
app = Flask(__name__)
CORS(app)
config_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'config.json')
with open(config_path, encoding='utf-8') as f:
config = json.load(f)
@app.route('/bookmark', methods=['POST'])
def handle_bookmark():
data = request.json
url = data.get("url")
if not url:
return jsonify({"error": "Missing URL"}), 400
client = HatenaClient(config["username"], config["password"])
client.start_browser()
if not client.login():
client.quit()
return jsonify({"error": "Login failed"}), 403
success = client.add_bookmark(url)
client.quit()
return jsonify({"status": "ok" if success else "fail"})
if __name__ == "__main__":
app.run(port=12347)
// ==UserScript==
// @name 自動セルクマ送信
// @namespace tampermonkey.net/
// @version 2025-08-07
// @description try to take over the world!
// @author You
// @match anond.hatelabo.jp/*
// @grant none
// ==/UserScript==
(function () {
'use strict';
const url = location.href;
if (!/^https:\/\/anond\.hatelabo\.jp\/\d+$/.test(url)) return;
const editLink = document.querySelector('a.edit');
if (!editLink) {
// 既に編集ページなので処理をスキップ
console.log('編集リンクが存在するため、スクリプトを終了します。');
return;
}
fetch('localhost:12347/bookmark', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({ url: url })
}).then(r => console.log("通知成功")).catch(e => console.error("通知失敗", e));
})();
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20250821192753# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaKb0qwAKCRBwMdsubs4+ SHfiAQDcXmTHBaZ5Zzr1KI/OxZ0xl69oevOdy1FXJYwYvsmo5AD/ZPtZiO1JgTDj m+27iymlkdzIXOIGWfC82UTr1mJ7EwU= =YoV+ -----END PGP SIGNATURE-----
前提をひっくり返すようだがYAMLにしろJSONにしろ読みづらくなるのは1ファイルの行数が多いからで、10行20行レベルで収まらないならもうコードとして書いてしまいたくなる
人間社会で一般的に使われる文書の書式にYAMLの方が近い。という意味なんじゃない？
普通の文書ではJSONみたいにすべての要素をダブルクォートで囲ったりしないし、YAMLは箇条書き文書としてもありそうな文書じゃん。
JSONはダブルクォーテーションの整合性とか、ケツカンマ問題とかどうでもいいところがわずらわしいんだよ。
似たような話は昔XMLなんかでもあって、XMLは誤解なく解釈するには向いているんだけど
開始タグと終了タグが不整合になりやすくて人間の書くもんじゃなかった。
今まで、たくさんの設定ファイルが考案されてきた。
.ini レジストリ xml lua json yaml ..etc...
どれも一長一短だった。
例えば.iniはコメントもかけるし、シンプルなkey=value形式だった。だがしかしarrayを表現できなかった。
レジストリはarrayを表現できたがすべての設定を集約したため巨大な密林になった。
xmlは冗長なフォーマットになり、書き手とパーサーの負担が増えた。
スクリプト言語のluaやjsを設定ファイルに使おうぜという動きもあったが、セキュリティリスクもあり普及しなかった。
yamlはコメントはかけるが、これはこれで面倒な形式であり欠点ある。
いろいろ考えた末に俺様がたどり着いたのは、設定ファイルという概念の消滅だ。
設定のスキーマーを定義する共通言語で記述するか、またはYAMLでもなんでもいいから強力なディファクトスタンダートができる。
利用者はやりたいことを"自然言語"でAIに要求し、AIはそれを実現するために設定ファイルを解析し書き換える。
もうちょっと明るくできないかなあ。タスクバーをもうちょい右とか、そういう要求を自然言語で出す。
AIはプレビューを出して、こんなんどうすかと提示したり、やっぱり前の方がよかったなあというわがままなユーザーのリクエストに応じて、バックアップから復元したりと柔軟に対処する。
これにより、設定ファイルは機械が書き換えるものになり、人間が書き換えることがなくなるというのが、未来のあるべき姿だと思う。
また、たくさんのデータを扱う場合は、TSV(タブ区切り)が最強だと思ってる。基本的にエスケープを考えなくてもいいわけだし。
JSONと比べたときの**YAMLの「闇深」仕様**、ありますね…。
YAMLは人間に優しいと言われながらも、その仕様はときに**悪魔的**。
以下、ITエンジニアなら一度は踏んだであろう「地雷」を、**論理的かつ少し自虐的に**まとめてみました：
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good: value: ok bad: value: nightmare # ←ここ、インデントずれてて無効。だけど一見わからない。
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password: no # ← 文字列じゃなくて false になる可能性 serial: 012345 # ← 8進数！？→ エラー
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message: | これは複数行の スカラー値です。
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defaults: &defaults timeout: 30 retries: 3 service: <<: *defaults retries: 5 # 上書きされるが、複雑になると意図しない結果に </pre>
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もしYAMLを安全に扱いたいなら、\*\*JSON supersetとしての使い方（厳格YAML）\*\*を意識したり、**JSONに寄せて書く**のが一番平和だったりします。
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要するに、YAMLは「賢く書こうとすると沼る」。
「素直に、簡潔に、禁欲的に」が正解です。
でも誘惑が多いのよね、あの子……。