ここ数週間、AIホームラボを少しずつ育ててきました。
Dockerを入れ、n8nを動かし、Whisper APIを書き、Video APIを作り、ComfyUIやIrodoriを連携。
エラーが出れば調べ、直して、また試す。
そんな地道な作業の繰り返しでした。
そして今日、一つの転機が訪れました。
Gitでホームラボを管理開始
まず取り組んだのはGit導入です。
AIフォルダとn8nフォルダをGit管理にしました。
~/AI
~/n8n
これまでは「ファイルを保存する」だけでしたが、Git管理にしたことで変更履歴が残り、AIエージェントがプロジェクト全体を理解しながら作業できるようになりました。
最初は
「GitってGitHubにアップロードするものじゃないの？」
と思っていました。
実際は違いました。
まずはローカルだけで十分。
GitHubは必要になってからで大丈夫です。
VS CodeにCodexを導入
続いてVS CodeへOpenAI Codexを導入。
正直、ここはかなり苦戦しました。
GitHub Copilotの画面が出たり、ChatGPTアカウントが見当たらなかったり。
「本当に動くの？」
と何度も思いました。
ですが、試行錯誤を繰り返した末、ホームラボのコードを読み始めました。
今日公開のChatGPT 5.6 solで景色が変わった
そして今日公開されたChatGPT 5.6 sol。
「少し性能が上がったのかな。」
そのくらいの気持ちで触り始めました。
ところが、Codexと組み合わせてホームラボを読み込ませた瞬間、その印象は一変しました。
プロジェクト全体を把握し、
どのファイルを修正するべきか
API同士の関係
既存コードとの互換性
バックアップを取る理由
安全な実装手順
まで考えた上で提案してきます。
「この関数を書き換えます。」
ではなく、
「まずバックアップを取り、変更範囲を限定し、安全を確認しながら進めましょう。」
そんな提案が返ってきたとき、
“コードを書けるAI”ではなく、”一緒に開発するAI”になった。
そんな感覚を覚えました。
最初の仕事をお願いしてみた
試しにお願いした内容は
起動スクリプトの整理
Whisper APIの改善点
Video APIのリファクタリング
など。
すると数分後、
「このように改善できます。」
と具体的な修正案が返ってきました。
しかも、
バックアップ方法
修正順序
互換性への配慮
将来の保守性
まで考えられています。
これまでAIには「質問する」ことが中心でした。
今日初めて、
「プロジェクトを任せる」
という使い方を体験しました。
役割が変わる
これからは
思いつく
↓
ChatGPTと設計を考える
↓
Codexが実装する
↓
自分がレビューする
という流れになりそうです。
AIが全部やるわけではありません。
何を作るか。
どんな仕組みにするか。
そこを考えるのは、まだ人間の仕事です。
でも、「どう実装するか」はAIに任せられる場面が一気に増えました。
デュアルモニターが思った以上に快適
今回、テレビをデュアルモニターとして接続したのも大正解でした。
左画面にはChatGPT。
右画面にはVS CodeとCodex。
設計を考えながら、AIがコードを書いていく様子をリアルタイムで確認できます。
RustDeskでリビングからも操作できるので、この環境がそのまま家中どこでも使えます。
デュアルモニターにしたことで、「考える画面」と「実装する画面」を自然に分けられるようになり、開発体験が大きく変わりました。
ホームラボの目的が変わった
以前は
「Linuxを触るのが楽しい。」
という気持ちが大きかったのですが、最近は少し燃え尽き気味でした。
ところが今日、Codexがホームラボ全体を読み込み、改善案を提案し始めた瞬間、
「ホームラボは環境そのものが目的じゃなかった。」
と気付きました。
ここは、AIと一緒に開発するための拠点だったのです。
数週間前までは、ChatGPT5.5にスクショ、コードをコピペ、エラーが出るも前の文脈を忘れてる…？というような堂々巡りに入ったりしていました。
今は、AIがコードを書き、実行までしていいか確認してくる。自分は設計や判断だけをする。
AIと二人三脚で開発していたプロジェクトが、AIがレベルアップしすぎて全部お願いして、私は確認する係になった。真の意味で自動化に近づいたと感じました。
確認作業はまだまだ続きます。しかし、自力での環境構築はようやく一区切り。
ここからも、「AI制作工場」を本格的に育てていこうと思います。
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