20年前のラベルプリンタをWeb化したコードを、GitHubに公開しました。公開作業は、くろこちゃんにプロンプトだけで頼みました
前の記事で、20年以上前のCASIO NAME LAND KL-M20を、Linuxにつないで家庭内Webラベルプリンタにした話を書きました。
スマホやPCのブラウザから文字やQRコードを作って、そのまま印刷できます。せっかくなので、実際に動いているコードもGitHubに公開しました。
GitHub
https://github.com/Karin-Laboratory/klm20-web
今回ちょっと面白かったのは、GitHub公開作業そのものです。
私はコードを整理して、READMEを書いて、ライセンスを確認して、秘密情報を消して、GitHubへpushしたわけではありません。
くろこちゃんに、
実機で動いているコードを調べて、公開用に整理して。
秘密情報や家庭内IPが入っていないか確認。
README、LICENSE、インストール手順、通信仕様も整理。
参考にしたGitHub Gistのライセンスも確認して、問題があれば公開を止めて。
問題なければGitHubに公開して。
と頼みました。
すると、実機には手を触れずにコードを読み取り、公開用ディレクトリを作成。
Python構文チェック、Cのビルド確認、秘密情報スキャン、README作成、ライセンス確認まで進めてくれました。
途中で一度、公開は停止。
参考にしていたKLD-300用のGitHub Gistに、明示的な再配布ライセンスが見つからなかったからです。
そこでさらに、
参考コードそのものが含まれていないか比較して。
通信仕様を参考にしただけなのか、コード表現までコピーしているのか切り分けて。
と依頼。
結果、直接コピーや強い派生はなし。実機で確認した通信仕様をもとにした独自実装として整理できる、と判定されました。
その後、GitHubの公開先アカウントを一度間違える、という小さなオチまでありましたが（笑）、最終的にはPublicリポジトリとして公開完了。
私はほぼ、プロンプトを書いて結果を確認しただけです。
AIにコードを書いてもらう、だけではなくなってきました。
調査する。整理する。監査する。止まるべきところでは止まる。問題を切り分ける。そして公開する。
この一連の作業まで、AIにかなり任せられます。
もちろん最後に「本当に公開して大丈夫か」を判断するのは人間です。
でも、個人開発の最後に待っている、あの地味で面倒な公開作業。
だんだんと、AIが普通の道具になってきているようです。完成したものをGitHuBで世に出すハードルは、ずいぶん下がる気がします。
