今週は、AIプログラミングを標準化するためにSpecKit（憲章 -> 要件の明確化 -> 技術的ソリューション -> コーディング -> 検査と改善）を実践し、コードを書かずにもっと複雑なアプリケーションを構築しようとしています。 タスクは、サーバーや FFMPEG.wasm を使用せずに、「mediabunny」を使用してオーディオおよびビデオ形式を変換するための Web アプリケーションを構築することです。 「mediabunny」を選んだ理由は、大規模モデル向けの新しく登場したnpmライブラリの知識ベースには具体的な知識が含まれていず、ツールを使ってモデルを完成させる必要があるためです。 最終的に提出されたモデルはCodexとSonnet 4.5でした。CodexのUIは非常に優れていましたが、Sonnet 4.5は実装されていたものの、UIがAIっぽすぎました。 Codex によって作成された結果: https://t.co/waNqAySi5G GLM 4.6、M2、KAT-Coderといった他のモデルは、課題を完了できませんでした。GLM 4.6はコーディング段階まで進むことができましたが、過剰なドキュメント作成によってNext.jsでエラーが多発し、それ以上の進捗が妨げられました。M2とKAT-Coderは、技術ソリューション段階で満足のいく出力が得られず、一部のツールは使用されず、他のツールは応答しませんでした。 K2、Qwen、DeepSeekはまだテストされていません。ヒントと方法は以下に記載されています👇。ご興味があれば、ご自身でテストしたり、Codexの課題を再現したりしていただけます。
テストツール: SpecKit + クロード・コード / コーデックス MCP を構成します。 ディープウィキとコンテキスト7 前提条件: Next.js 16 と shadcn-ui を初期化します。 SpecKit 構成を初期化します。 元のプロンプト語: 「」 オープンソース ライブラリ mediabunny を使用して、「Format Studio」という Web アプリケーションを実装してください。これは、何年も前の Windows の「Format Factory」ソフトウェアに似ており、ビデオおよびオーディオ ファイル形式を変換できます。 サーバー側に依存しない純粋なフロントエンド アプリケーション。 MediaBunny 機能を使用する必要があります。ダウングレードには FFMpeg.wasm を使用しないでください。 MediaBunny に慣れていない場合は、後続のタスクを完了する前に、DeepWiki と Context7 を使用して MediaBunny について調べることができます。 参考文献: https://t.co/iqqUVqe39i https://t.co/nBck9O0OHQ 「」