パソコンのスクショってなんというか、地味というか、撮ってそのままだと何とものっぺりしていますよね。 特にWindowsだとMacっぽい丸っこい感じとかもなく、無骨だなあと。 ということで、それっぽくおしゃれな背景や角丸を付けておしゃれに撮影をしてくれるスクショアプリを作りました。 GitHubで公開しています。 GitHub - P4suta/Snaply: Snaply — a modern, clean-architecture Windows screenshot tool (WinUI 3 / .NET 10)Snaply — a modern, clean-architecture Windows screenshot tool (WinUI 3 / .NET 10) - P4suta/SnaplyGitHubP4suta ウィンドウ・領域選択・スクリーンのキャプチャができます。 タッチスクリーンなどにも対応しているはずです。 撮影をすると、クリップボードにコピーされ、フォルダーへの保存もされます。
Windowsにおける爆速ファイル検索アプリの定番といえば、Everythingです。 voidtoolswebhost2 その高速さの理由は、NTFSの仕組みをうまく活用していることにあります。Windowsで一般的に使われているNTFSには、ファイル情報を管理するマスターファイルテーブル（MFT）と、ファイルシステムの変更履歴を記録するUSN Journalがあります。Everythingはこれらを利用することで、初回に高速にファイル一覧を構築し、その後はUSN Journalを監視してリアルタイムにインデックスを更新しています。そのため、数百万ファイル規模の環境でも非常に高速な検索を実現しています。 もちろん、単純にファイル名やパスを保持するだけでは、大量のメモリを消費してしまいます。また、数百万件ものファイルから一瞬で目的のものを見つけるためには、メモリ効率の高いデータ構造や高速な検索アルゴリズムなど、さまざまな工夫が必要になります。 このように、Everythingは見た目こそシンプルですが、中身はかなり高度なことをやっているソフトウェアです。 なお、Everyth
指紋認証は便利で快適です。 iPhoneはFaceIDを使うので別次元の快適さですが、PCでは指紋認証が現役です。 Windows/Macはいざ知らずいざ知らず、Linuxで指紋認証デバイスを使おうと思ってもPlug-and-Playというわけにはいきません。 それどころか、Linuxでの指紋認証サポートは限定的です。 Linuxではfprint projectが主体となって（事実上のデファクトとして）指紋認証デバイスのサポートを行っていますが、指紋認証デバイスの仕様をメーカーが公開していない以上、指紋認証デバイスAを持つユーザーが自分でドライバAを書くほかありません。 メンテナーによる骨の折れる作業と血のにじむ努力によって多数のデバイスがLinuxでサクッと動くようになり、Linux Mintなどの一部ディストロではGUIから気楽に使えるようになったので、対応デバイスをお持ちの方にとってはとてもいい時代になりました。 しかし、まあ、内部実装が歴史的につらい事情などなど、現代的に作り直すことで歴史から解き放ちつつも、共存の道を模索するプロジェクトとしてfprintdというプ
先日Claude Codeを維持維持していたら、前触れもなくAPI Error: Unable to connect to API (ConnectionRefused)とかいう謎のエラーをはいてうんともすんとも言わなくなった。 イヤー困った。 Unable to connect to API (ConnectionRefused) by u/Pristine_Ad9316 in ClaudeCode curlでAnthropicのAPIエンドポイントをたたくと確かにDNS周りでなんだか不穏な様子。 /etc/resolv.confを書き換えろと言われるが、なんとも強引すぎやしないかと思い、そっ閉じ。 ダメもとでsudo shutdown -h nowでお茶を濁したところなんと解決しましたとさ。
webpをPure Rustで実装しました。 GitHub - P4suta/webpkit: Pure-Rust WebP codec (VP8L lossless + VP8, encoder & decoder, no_std, forbid-unsafe)Pure-Rust WebP codec (VP8L lossless + VP8, encoder & decoder, no_std, forbid-unsafe) - P4suta/webpkitGitHubP4suta https://crates.io/crates/webpkit libwebpよりも使いやすく、モダンな作りになっています。 no_stdなど、汎用的に使えると思います。 Rustで実装をする以上、unsafeがあると意味が薄れてしまいますので、本実装ではunsafeはありません。 また、ちょっとしたことですし、
1Passwordを使っていたら、いつの間にかウィンドウの 閉じる／最小化／最大化ボタンが消えていた。Ctrl+Wでウィンドウ自体は閉じられるので長らく放置していたけれど、調べてみたら原因がしょうもなかったので共有しておく。 💡結論 F11を押してみよう 症状 * ウィンドウ右上の最小化・最大化・閉じるボタンが表示されない * タイトルバーも消えている * Ctrl+W では普通に閉じられる * PC再起動、1Passwordの終了・再起動、アンインストール → 再インストール、いずれも変化なし 原因 ただフルスクリーンモードに入っていただけ。 1Passwordコミュニティの投稿「Lost window minimize buttons top rhc.」で全く同じ症状が報告されていて、コミュニティマネージャーの回答が「F11でフルスクリーンを切り替えてみて」だった。 解決手順 1. 1Passwordのウィンドウをクリックしてフォーカスを当てる 2. F11 を押す これでタイトルバーとボタン類が戻ってくる。ダメな場合は Win + ↓（ウィン
aozora is a Rust parser for Aozora Bunko notation (青空文庫記法), the in-text annotation language used in .txt files distributed by Aozora Bunko. It does not handle CommonMark or any Markdown dialect — only the Aozora Bunko notation itself. The implementation ships as five distribution surfaces: a CLI binary, a Rust
aozora は青空文庫の外字参照 (※［＃「魚＋師」、第3水準1-94-37］ のような形) を約 14,000 件のテーブルで解決する。このテーブルを runtime の HashMap ではなく phf (perfect hash function) で持ち、コンパイル時に static 配列に焼き込んでいる。この記事はその選択の根拠と、JIS X 0213 → Unicode フォールバックの設計をまとめたもの。 handbook の対応章: Shift_JIS + 外字 resolver。 外字テーブルの形 外字エントリには 3 種類の解決結果があり、それぞれに対応する variant を GaijiEntry に持たせている。 static GAIJI_TABLE: phf:
青空文庫 で配布されている .txt ファイルを HTML に変換したい、という用途向けの手順。Rust の知識は要らない。コマンド 1 行で済む。 1. CLI バイナリを取ってくる aozora の Releases ページ から自分の OS 向けのアーカイブを落とす。 OS アーカイブ名 Linux x86_64 aozora-vX.Y.Z-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz macOS arm64 aozora-vX.Y.Z-aarch64-apple-darwin.tar.gz Windows
aozora の AST は bumpalo 単一アリーナの上に構築されている。Box<Node> を素直に並べた版に比べてパースが 6.4 倍速、ピーク RSS が 30% 減という結果が出ている。この記事は、その設計判断と Rust ライフタイムの取り回しを実装の視点から整理したもの。 handbook の対応章: Borrowed-arena AST。 問題設定 青空文庫の典型的な作品は約 500KiB のソースで、aozora がパースすると約 50,000 ノードの木に展開される。素直に Rust らしく書けば次のような形になる。 enum Node { Plain(String), Ruby { target: String, gloss: String }, Container
aozora は青空文庫記法の Rust パーサで、字句解析の最初のフェーズが「ソース全体から 7 種類のトリガーバイトを探す」というマルチパターンスキャンになっている。この記事は、その 1 フェーズに Intel Hyperscan 由来の Teddy アルゴリズムを採用した経緯と、対立候補に勝った算術的な根拠を整理したもの。 handbook の対応章: SIMD scanner backends。 問題設定 aozora-pipeline の Phase 1 (字句解析の最初のフェーズ) は、ソース文字列の中から次の 7 文字の出現位置を全て列挙する。 ｜ 《 》 ※ ［ ］ 全角空白 これらは青空文庫記法の構文トリガー (ルビ・注釈・字下げの開始/終了マーカ) で、出現する位置だけが分かれば後段のフェーズで「これは何の構文か」を解釈できる。 UTF-8 で見ると 7 文字
aozora は青空文庫記法のパーサ。CommonMark や Markdown は扱わず、青空文庫が配布している .txt ファイルに現れる注釈記法だけを対象にする。実装は Rust で、CLI バイナリ・Rust ライブラリ・WASM・C ABI・Python バインディングの 5 種類で配布する。 use aozora::Document; let source = "｜青梅《おうめ》".to_owned(); let doc = Document::new(source); let tree = doc.parse(); let html: String = tree.to_html(); let