Akihiro Komori

そんな self-improving-skill という名のスキルを作って、今日から実験を始めた。 器用貧乏に陥らないようにするためのguardrail、ちゃんと効いてくれるだろうか。

ここまでをまとめると、 -「未知のスキル獲得」と「既知スキルの継続メンテ」は、AIコーディングツールにとってのコアメタスキルとして扱うべき。 - それは「モデルが勝手に自己改変する」という話ではなく、「AIがSKILL.mdやadapters/evalsにPRを投げ、人間がレビューしてマージする」 という、Git文化と相性のいい“自己改善ループ”として実装できる。

人間が「学び方を学ぶ」メタスキルを持っているように、AIコーディングツールにも「スキルを自分で増やし、古くなる前に直すスキル」が標準装備されるべきじゃないか？ Claude CodeのSKILLをメンテしていて、そう感じることが増えてきた。

toio-mcp（toio用のMCPサーバー）を更新！ github.com/comoc/toio-mcp 磁気センサーの値が読めていなかった不具合を修正しました。 Claude Codeなどからこんな感じで使えます👇

ヒューマノイドロボットのフィールド実験のダイジェスト動画が公開されました！！ 実証試験やフィールドロボットの開発に関心がある方は気軽にDM下さい！！ フィールドロボティクスの最前線【標津町】 youtu.be/CRsogEYe8XU #北海道 #試せる大地しべつ町 #ロボット

こんなのやってるの知らなかったー robotstart.info/article/2026/0…

可能性を感じる。 もう謎の#include <stdio.h>とかprintfのfって何なのとかとかで悩まなくていい。

訳あってArUcoマーカーによるローカライゼーションを再検討中。 いきなり実機に行く前に、コーディングエージェントとMCPの力を借りて手早くシミュレーションから。 Unityで機体と環境とマーカーとカメラを設定して、カメラ画像をROSを介してArUco検出に流して、得られた座標を再びUnityに返すようにすることで、検出状況をリアルタイムに可視化。 ゲームエンジンをシミュレータとして使うと、実機と同等の速度で真の値と検出値の誤差が得られます。 さらにインスペクタからカメラ位置、画角、解像度、マーカーサイズ、ライティングやフォグの影響、地面の起伏や障害物などを手軽にいじれるので、機材調達や実地試験前に大まかな当たりを付けるにはこの方式は結構良い感じです。

数千円から買えるWi-FiセキュリティカメラをROS 2に繋いでYOLOで物体検出する手順をまとめました。 gist.github.com/comoc/f6196e88… Wi-Fiセキュリティカメラはここが良い。 - 電源とWi-Fiさえあれば年中無休稼働 - 全天候型 - 夏の直射日光下でも安定 - カラー/赤外線自動切換え - 録画 - パンチルトも出来るものもあり - スマホでも確認可能 Wi-Fiセキュリティカメラはここがいまいち。 - 遅延が大きい。

例えばOllamaを呼び出すアクションサーバーを用意してやれば、こんな風にLLMとROSとUnityが繋がって、VLA的なシステムを簡単に試せるようになるというわけです。

ROS TCP ConnectorとEndpointをforkして、これまで無かったROS 2 Actionを扱えるようにしました。 - Action Server / Client 両機能を実装 - Unityとの双方向Action通信が可能に 詳細・使い方はWikiからどうぞ。 github.com/comoc/ROS-TCP-… #ROS2 #Unity #rosjp

Forked ROS TCP Connector to enable ROS 2 Actions. - Supports Action Server & Client - Easy bidirectional communication with Unity Check the Wiki for details and usage: github.com/comoc/ROS-TCP-…

既存のライブラリに機能を足すために、コーディングエージェントを使って一旦対象とは別のフレームワークにポーティングして知見を貯めてから、その知見を使って移植をすると洗練された成果が得られがち。 日本語のプレゼン資料を作るときに、まずは英語で書いてから和訳すると迷いがなくなるというのに似てる。

狂気の沙汰！(褒め言葉