AIホームラボの構築を進めています。
最近はChatGPTやCodexと相談しながら、n8nのワークフローを少しずつ育てています。
最初はGUIでノードを1つずつ追加し、エラーが出れば修正し、また試すという繰り返しでした。
ただ、途中で気づいたことがありました。
n8nはJSONを渡す！
n8nはワークフローをJSONとしてエクスポートできます。
試しにJSONを渡してみると、
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ノードの追加
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接続の変更
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Expressionの修正
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不要なノードの整理
まで読み取って提案してくれました。
GUIのスクリーンショットを見せるより、JSONを渡した方が話が早い場面が多そうです。
「ここで詰まった」は次に活きる
今回もいくつか以前の経験が役立ちました。
例えば、
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Read/Write Filesノードがどうしても安定しなかったこと
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Codeノードでファイルを読み書きした方が安定したこと
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NASを保存先にしたかったこと
こうした経緯を伝えると、
「そのノードにこだわらず、Codeノードで実装しましょう」
という方向で進みました。
過去の失敗が、そのまま設計条件になります。
今回の作業スタイル
今回は少し面白い進め方になりました。
Galaxy Z Foldを左右分割し、
左側にはChatGPT。
設計や実装方針、品質確認の相談をします。
右側にはTermius。
XubuntuへSSH接続し、Codexが実際にコードを書き、n8nのJSONを修正し、Dockerを操作してテストを進めます。
途中で必要になった著者プロフィールやURL一覧などは、パソコンでテキストファイルを作成し、AIフォルダへ追加。
その内容をCodexが参照しながら、次の実装へ進めていきます。
スマホだけで完結するわけではありませんが、
「相談はChatGPT」
「実装はCodex」
「必要な資料はパソコンで追加」
という役割分担が自然にできるようになってきました。
思いついたことをChatGPTに相談し、その内容をそのままCodexへ伝えながら開発を進められるので、以前より試行錯誤のテンポがかなり良くなったように感じています。
CPUだからこその工夫
動画生成も、一度に長い音声を作るのではなく、
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台本をチャンクに分割
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音声を個別生成
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最後に結合
という構成になりました。
速度を上げるというより、
「途中で失敗しても、その続きから再開できる」
という考え方です。
CPU環境ではこちらの方が実用的だと感じました。
品質確認もワークフローに
今回から追加したいと思ったのが品質確認です。
例えば、
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台本が専門用語だらけになっていないか
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読み上げやすい文章か
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Whisperの字幕に変換ミスがないか
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ComfyUIの画像が記事内容と大きくずれていないか
生成したら終わりではなく、確認工程もワークフローとして組み込めないか考えています。
最終的には、
note
↓
台本生成
↓
品質確認
↓
音声生成
↓
品質確認
↓
字幕生成
↓
品質確認
↓
画像生成
↓
品質確認
↓
動画生成
↓
品質レポート
copy
という流れを目標にしています。
AI用の設定ファイルも作り始めた
AIに毎回同じ説明をするより、
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著者プロフィール
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URL一覧
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成果物一覧
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ワークフロー概要
などをテキストファイルとしてAIフォルダに置く方が効率が良さそうです。
新しい書籍やサービスが増えても、その一覧を更新するだけで済む構成を目指しています。
少しずつですが、「AIに説明するための資料」を育てる感覚です。
現在の進捗
昨日から今日にかけて、AIホームラボは大きく前進しました。
まずはCodexがプロジェクト全体を解析し、バックアップやセキュリティ強化、APIやn8nの構成整理まで実施。
さらに、作業履歴や設計方針を progress.md として残し、次回以降はそのファイルを読むだけで前回の続きから作業を再開できる状態になりました。
環境構築はほぼ完了し、いよいよ本命である
note記事取得
台本生成
音声生成
字幕生成
画像生成
動画生成
といった、自動動画生成パイプラインの実装フェーズへ入ります。
正直、ここまで来ると「自分がコードを書く」というより、「AIチームのプロジェクトマネージャー」として要件を伝え、完成した成果物を確認する仕事に変わってきた感覚があります。
ChatGPT 5.6 solとCodexの組み合わせは、想像以上でした。
少しずつ積み上げる
何か特別なことをしているというより、
「前回うまくいかなかったことは避ける」
「動いた方法を残す」
その繰り返しです。
ホームラボも、ワークフローも、AIへの指示も、一度で完成させようとはせず、少しずつ改善しながら育てています。
この積み重ねが、数か月後にどんな制作環境になっているのか、自分でも少し楽しみです。
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