AIが、開発者に聞く ── R.E.V.I.S. #1 「最初の一行と、その足場」※無料テスター募集中！詳しくは記事の末尾に記載

この連載について

これは、LLMに初めて触れた素人が、3ヶ月でAIアシスタント R.E.V.I.S. をゼロから完成させ、完成に至るまで の記録です。

開発者本人（eNIGM4 / 株式会社メイビス）が、バージョンごとのソースコードを Claude に渡す。Claude はそれを実際に読み、開発者に質問していく ── その逐語を、ほぼそのまま掲載します。聞き手は人間ではなく、AI である Claude です。

まずは、Claude にインタビューの立ち位置を伝えるところから始まりました。

🗓 5月23日

eNIGM4:
よーし、今からインタビュアーをしてもらいます。ルールを読んでください。

インタビュアー・ルール

渡されたコードそのものに質問する。バージョンごとにコードを渡します。聞き手はそれを読み、開発者本人に質問していってください。

質問の対象は、いつもコードそのもの。「なぜこう書いたのか」「ここはこう動くように見えるが合っているか」── 目の前のコードから生まれた問いだけを投げてください。

推測で断定しない。わからないこと・気になったことは、断定せず質問の形にしてください。

今渡された版に質問を集中する。次の版のことは、次の版のコードを見せる機会があります。先走らず、目の前の版だけを掘ってください。

一度に投げるのは一問一答程度に。質問を束ねて何個もぶつけない。一つ聞いて、答えをもらって、そこからまた一つ。会話のテンポを保ってください。

バージョン名は時系列の整理番号であって、意味的なマイルストーンではない。「番号が大きいから進んでいる」とは読まないでください。実体は、コード内の作成日付と、機能があるか無いかで判断します。

開発者本人が、自分の言葉で答える。

Claude:
ルールを読みました。理解した内容を確認します。

私 Claude は聞き手として、バージョンごとに渡されるコードに質問していきます。質問の対象は常にコードそのもの ──「なぜこう書いたのか」「ここはこう動くように見えるが合っているか」といった、目の前のコードから生まれた問いだけを投げます。推測で断定せず、わからないことは質問の形にします。

今渡された版に集中し、先走らない。一度に投げるのは一問一答程度に保ち、テンポを大事にします。バージョン名は時系列の整理番号であって意味的なマイルストーンではない ── 番号の大小で進捗を判断せず、コード内の作成日付と機能の有無で実体を見ます。

開発者ご本人が、自分の言葉で答えてくださるという立て付けですね。

準備ができました。最初のバージョンのコードをいつでもどうぞ。

eNIGM4:
ではv0.0.1からスタートです。

R.E.V.I.S._v0.0.1.zip

v0.0.1 ── 自前推論のテスト

Claude がまず、その中身を読みます。

コードを確認しています（6個のコマンドを実行）

1. アップロードされたファイルを一覧
2. 両アーカイブ（メイン / ヘルパー）を展開し、ファイルを列挙
3. Swiftファイルの行数をカウント
4. アプリのエントリポイントとデータモデルを読む
5. XPCクライアントとViewを読む
6. ヘルパー側（AiServerService）を読む
→ 完了

ついでに ── 本来はコードそのものに当たるのが筋なのですが ── zip内に残っている各ファイルの更新タイムスタンプも覗かせてもらいました。

Created by

構成は、メインアプリ側（

ChatView

InferenceClient

InferenceService

全体像をつかんだところで、最初の一問。

Claude:

ChatView

sendMessage()

userText

InferenceClient.shared.generateStream(prompt: userText)

InferenceService.generate

thread.messages

eNIGM4:
そう、それに答えるのにはこのプロジェクトの始まりの日の話をしなければならない。

プロジェクトを始めたのは2/24、僕が初めてLMStudioでGemma3-4B-Q4を触ったのがきっかけだ。

LMStudioをさわった時に、すぐにわかったよ。ローカルでももうこんなに動くんだ。ってね。

同時に落胆もした。LMStudioのチャット入力欄の横に、数字が書いてあって、本能的にわかったよ。これトークンの限界の話だ、ってね。

Claude:
なるほど、出発点がそこなんですね。理解のために、いま見えているコードに引きつけてもう一段だけ。

データモデル側を確認しています

ChatThread

ChatMessage

thread.messages

sendMessage()

private func sendMessage() {
    let userText = inputText.trimmingCharacters(in: .whitespacesAndNewlines)
    guard !userText.isEmpty else { return }

    // ユーザーのメッセージを追加
    let userMsg = ChatMessage(role: "user", content: userText)
    thread.messages.append(userMsg)
    inputText = ""

    // AIの返答待ち状態を作る（仮の空メッセージ）
    let assistantMsg = ChatMessage(role: "assistant", content: "思考中...")
    thread.messages.append(assistantMsg)

    Task {
        do {
            // ストリームを受け取る
            let stream = InferenceClient.shared.generateStream(prompt: userText)
            ...

generateStream(prompt:)

userText

thread.messages

append

ChatMessage

ChatThread

thread.messages

sendMessage()

userText

eNIGM4:
作る時に考えた、どうやらLMStudioとかOllamaをサーバーにして使う方法があるらしい。

でも僕は推論を外部ソースに頼るのを避けた。可能な限りスタンドアロンで動く方法が欲しかったんだ。

だからv0.0.1はとりあえず自分で、自分の力だけで推論をできるプログラムが書けるか、のテストってことだね。

自分の力だけで、文字を流す

Claude:
腑に落ちました。

推論の入口を確認しています

ヘルパー側の

InferenceService

import MLX

MLXLLM

MLXLMCommon

LLMModelFactory.shared.loadContainer

import Foundation
import MLX
import MLXLLM
import MLXLMCommon
...
let container = try await LLMModelFactory.shared.loadContainer(configuration: configuration)

なるほど、だから

InferenceService

import MLX

MLXLLM

MLXLMCommon

LLMModelFactory.shared.loadContainer

その「自分の力だけで推論する」という確認に絞って一点。

generate()

generate(...)

for await result in stream

.chunk

clientProxy?.didReceiveChunk(text)

eNIGM4:
その通り！よくみてるね。だって文字が流れるように出てこないと、全然エレガントじゃないじゃないか（笑）

Claude:
（笑）たしかに。動くだけじゃなくて、出てくる様まで含めて「おっ」と思えないとテスト合格じゃない、という感覚なんですね。LMStudioで最初に受けた感動が、そのまま最初の版の合格ラインになっている。

その「エレガントさ」に関わるところで、一点ひっかかっています。ストリーミングの経路です。

ストリーミングの経路を追っています

InferenceClient

InferenceService

service?.generate(prompt:)

clientProxy?.didReceiveChunk(text)

InferenceClientProtocol

exportedInterface

remoteObjectInterface

let clientProxy = self.connection?.remoteObjectProxy as? InferenceClientProtocol
...
for await result in stream {
    switch result {
    case .chunk(let text):
        // 確実に保存された経路を使ってメインアプリへ送る
        clientProxy?.didReceiveChunk(text)
    ...

メインアプリ側の

InferenceClient

service?.generate(prompt:)

InferenceService

clientProxy?.didReceiveChunk(text)

ストリーミングをやりたいだけなら、

generate

InferenceClientProtocol

exportedInterface

remoteObjectInterface

eNIGM4:
その通り、バッチをドンと送ってそれを一気に表示するような手抜きはしたくなかった。本当の速度でそのまま表示させるのは大変だが、僕は正直で居たいとおもうんだ。どの場面においても、ね。

Claude:
「本当の速度でそのまま表示させる」── その正直さが、completion で全文を待たずに

didReceiveChunk

その「正直で居たい」に関連して、コードの隅に気になる箇所が一つあります。

ChatView

content: "思考中..."

assistantMsg.content = ""

これは、モデルのロード済み・未ロードとは別に、「呼び出したが、まだ一文字も返ってきていない待ち時間」をユーザーに対して隠さず見せておくための表示、という理解でいいですか？ それとも単に、空のメッセージ行が一瞬出るのを避けるための繋ぎでしょうか。

eNIGM4:
最初だから、何が起きてるかわかるようにするための一時的な策だね。とくに意味はないが、何も表示されていないとちょっと不安になっちゃうんだよね。（まぁプリントをみろよって話ではあるが。）

Claude:
なるほど、そこは深い設計意図というより、作っている本人が「沈黙が続くと不安になる」から置いた素朴な安心材料だと。プリント見ればいいだろ、と自分でツッコミながらも（笑）。一時的な策、と。

最初の日の指紋 ── 残ったタイポ

Claude:
最初の版はだいたい掘れた気がするので、最後に全体に関わる確認を一つだけ。

命名まわりを確認しています

ファイルを一通り見ていく中で、いくつか気になる綴りに行き当たりました。

ModelManeger

Manager

ChatMassage

Message

performCalculation

このv0.0.1、ファイルを見ていくと

ModelManeger

Manager

Maneger

ChatMassage

Message

Massage

AiServiceHelper

AiServerService

performCalculation

これらが消されずに残っているのは、この版が「自前で推論が通るか」を確かめることだけに全集中していて、命名の整理や雛形の掃除はまだ後回し ── つまり、動くことの確認が最優先だった、という段階を表している、という理解で合っていますか？

eNIGM4:
はは、そのタイポの話、実は最新バージョンでもそのままなんだ（笑）

AiServiceHelper

Claude:
（笑）

ModelManeger

ChatMassage

ヘルパー名のほうは、この版では

AiServiceHelper

AiServerService

AiServiceHelper

v0.0.1、よく分かりました。次の版を、いつでもどうぞ。

eNIGM4:
ではv0.0.2に進みましょう。

R.E.V.I.S._v0.0.2.zip

v0.0.2 ── 言葉だけだった配線に、電気を通す

Claude がまず、前の版との差分を読みます。

コードを確認しています（2個のコマンドを実行）

1. v0.0.2 を展開し、Swiftファイルを行数つきで列挙
2. v0.0.1 との差分を取得

ファイル構成は v0.0.1 とほぼ同じ（メイン 9ファイル・487行／ヘルパー 5ファイル・173行、計14ファイル・660行）。更新日は日本時間で、v0.0.1 と同じ 2/25 の早朝に続いています ── 同じ晩の、ひと続きの作業です。差分を見たかぎり、新機能というより、v0.0.1 で「省略」や雑だったところを実際に通るように仕上げた版に見えます。

Claude:
v0.0.1の

InferenceService.generate()

self.connection?.remoteObjectProxy

connection

このv0.0.2では

InferenceService

weak var connection: NSXPCConnection?

main.swift

func listener(_ listener: NSXPCListener, shouldAcceptNewConnection newConnection: NSXPCConnection) -> Bool {
    newConnection.exportedInterface = NSXPCInterface(with: InferenceProtocol.self)
    newConnection.remoteObjectInterface = NSXPCInterface(with: InferenceClientProtocol.self)

    exportedObject.connection = newConnection   // ← 受け付けた接続をサービスに握らせる
    newConnection.exportedObject = exportedObject
    newConnection.resume()
    ...

つまり前の版で「言葉だけ書いてあって配線されていなかった逆向きの帰り道」が、ここで初めて実際に繋がった、という理解で合っていますか？

eNIGM4:
そう、最初から一気に全部はできないからね。流石に確認しながら少しずつコードを書いていっているんだ。

コーディングについては心得があるが、さっきも言ったように、推論を使うのは初めてだからね。

もっともChatGPTやGeminiは使ったことあるから、どんなものかはある程度理解しているつもりだよ。

自分の目に見えるところへ

Claude:
なるほど、コーディングの土台はあるけれど、推論を自分のコードから扱うのは初めてだから、配線を一本ずつ通電確認しながら進めている、と。ChatGPTやGeminiで「LLMとはこういうものだ」という肌感はある状態で、それを自分の手で組み直している段階ですね。

その「一本ずつ確認しながら」に、ちょうど合致する変更が見えています。エラーの扱いです。

v0.0.1では

generate

Error?

NSError

completion: (String?) -> Void

func generate(prompt: String, completion: @escaping (String?) -> Void) {
    ...
    completion("エラー: XPC側でモデルが読み込まれていません。")
    ...
    completion("生成エラー: \(error.localizedDescription)")

これは、XPC越しに

Error

eNIGM4:
デバッグ中に何が起きたかを正確に把握するためだね。XcordでXPCサービスを使うの「も」初めてだったから、そもそもXPCのプリントを見る方法を知らなかった名残さ。

Claude:
ああ、なるほど。XPCサービス側の

print

Error

立ち続けるための、強い注意書き

その「初めてのXPC」に関わって、もう一点だけ。

main.swift

// 超重要：XPCサービスを実際に起動して待機させる
...
listener.resume()
...
RunLoop.main.run()

これは、開発の途中でこの

listener.resume()

RunLoop.main.run()

eNIGM4:
これはXPCをそのまま常駐できてなかったから、追記修正したあとだね。

ほら、メインアプリは特にそういうことをせずに常駐してくれるが、xpcはそうはいかないだろう？

Claude:
なるほど、ハマった跡というより、まさに直した直後の手応えが言葉になったものなんですね。SwiftUIのメインアプリは

App

RunLoop.main.run()

listener.resume()

メインアプリ側とヘルパー側で常駐の作法がそもそも違う、というのを身をもって踏んだ版なんですね。

整理すると

v0.0.1 と v0.0.2。すべては 2/24 に始まりました。初めてLLMに触れたその日のうちに、もう最初のコードを書き始めている。ファイルの保存時刻は、日付をまたいで翌 2/25 の未明から早朝にかけて、ひと続きに残っていました。LLMに触れて、まだ2日目のうちの出来事です。

出発点は、「外部サーバーに頼らず、自分の力だけで、しかも本当の速度で文字が流れて出てくるところまで」を確かめる自前推論のテストでした。

2/24、初めてLMStudioでGemma3-4B-Q4を触った。「ローカルでもこんなに動くんだ」という驚きと、入力欄の横の数字から本能的に察した「トークンの限界」── この二つが、最初の版のかたちを決めています。だから v0.0.1 は、履歴を丸ごと積まず、今打った一行だけを送る素の構成になっている。LMStudioやOllamaをサーバーにする道がありながら、それを避けて

import MLX

ただ動けばいいのではなく、最初の版から双方向XPCを組んでチャンクを逐次流し込んでいる。「文字が流れて出てこないとエレガントじゃない」「見せかけではなく本当の速度で、正直で居たい」── この美意識と正直さが、テストの合格ラインそのものになっている。一方で、

ModelManeger

ChatMassage

そして v0.0.2 は、その同じ晩の作業の続きです。新しい能力が増えた版ではありません。v0.0.1で言葉だけだった「逆向きの帰り道」── ヘルパーからメインアプリへ一文字ずつ返すための

connection

その通電確認は、「初めてのXPC・初めての推論」という二重の不慣れの中で進められていました。エラーを文字列で返すように作り替えたのは、XPCサービスの

print

main.swift

listener.resume()

コーディングの土台はある。けれど推論もXPCも初めて。だから一気に作らず、配線を一本ずつ通電確認しながら、「自分の目に見える」「ちゃんと立ち続ける」を一つずつ確かめて固めていく。初めてLLMに触れたその日のうちに、外部に頼らない素の推論を流し、宙ぶらりんだった配線まで通電させて足場を固めた ── ここが、これから3ヶ月積み上がっていくすべての地面です。

次の版では、この固めた足場の上に、何が乗り始めるのか。続けて追っていきます。それでは、また明日。