自分の GPU で、OpenCode に Web ピアノを作らせる

Armor EdgeAI は対応機種の GPU を直接使い、ローカルの計算資源をオープンな大規模言語モデルの推論能力に変えます。内蔵の OpenAI 互換 API に OpenCode のような AI エージェントをつなげば、フォルダーやファイルの整理、文書作成、データ分析、さらにはプログラミングといった長時間の多段階タスクを実行できます。

以下では ROG Zephyrus G16 を例に、設定から成果物までの全工程を記録します。うまくいった点も、まだ足りない点も含めて。

Armor EdgeAI を起動し、「AI チャット」で Qwen 3.8 27B Vision を選んで、まず「Web ピアノの HTML を書けるか」と聞きました。回答は堅実で、できると答えたうえ、おすすめのプロンプトまで提示してきました。

正直な観察をひとつ。自分のバージョンやパラメータ数を尋ねても、モデルは答えられず「Qwen です」と言うだけでした。これはモデル自身の自己認識の限界で、その後のタスクには影響しません。

チャットモデルはそのままに、サイドバーの「詳細 → API 設定」を開きます。OpenCode と Armor EdgeAI が同じ PC なら、次の 3 項目だけでローカル GPU につながります。

同じ LAN 内の他の端末からこの PC の計算力を使うには、「設定 → AI チャット」で「LAN アクセス」をオンにします。設定後、再起動を求められます。

OpenCode で「ファイル → 設定 → プロバイダー」と進み、「カスタムプロバイダー」を選択。前の手順の API ページの値を順に入力して「送信」すれば基本設定は完了です。

新しいセッションを開きます。画面上のコントロールの役割は下の注記のとおり。経験上、まずエージェントに Plan モードで計画させ、方向性を確認してから Build に切り替えると、やり直しに費やす時間と計算資源を減らせます。

続いて、作りたい機能を説明するこのプロンプトを送ります:

Plan モードで送ったので、モデルはまず確認の質問をいくつか投げてきました。音色と録音方式、出力形式、保存方法。答えると設計計画を作成し、確認待ちで止まります。

計画に問題がなければ、モードを Build に切り替えて実行を確認。そこで初めてエージェントがファイルを書き始めます。

Armor-piano.html を書いたあと、エージェントは環境にブラウザ自動化ツールがないことに気づき、Node で検証スクリプトを自作して MIDI エンコードと WAV 出力をロジックテストしました。その過程で実際のバグもいくつか修正しています:可変長整数の符号付きシフト、tempo イベントの接頭バイト欠落、note-off のチャンネルバイト誤り、マウスイベントの二重バインドによる音の鳴りっぱなし。

プロンプト送信から完成まで、OpenCode のタイマーは約 96 分。その間も同じ PC で別の作業をしていたので、所要時間は目安です。

ワークスペースのフォルダーに、24 KB のきれいな Armor-piano.html が現れました。Edge か Chrome で開けば使えます。このページの下でそのまま試すこともできます。