Scribble at 2026-01-25 16:08:09 Last modified: 2026-01-26 08:14:52

念の為、ちゃんと動く Python のコードをプロのエンジニアが書いたらどうなるか、実例として挙げておく。コードの大半は「システム・プロンプト」と呼ばれる条件設定の内容で、プロンプトとして生成するテキストは箇条書きを使ったり、タイトルをつけたりしないでくれと頼むような内容だ。それらを削ったら、実際に書いてるコードなんて数行である。中身は、既存のプロンプトが書かれたファイルを読み込み、１行ずつ Z-Image Turbo 用に書き直して、それを別のテキストファイルへ書き出すというだけである。なんでこんなことを、アホみたいに非同期のサーバ接続だの何のと大げさなことをして、結局は動かないコードを書いてしまうのか。同じことを、試しに ChatGPT にも依頼してみたが、あちらも馬鹿みたいに長いコードを出してきて、結局は動かない（Python が書ける僕らから見れば、一目瞭然で話にならない）。恐らくは指示しているこちらの責任もあるのだろう。でも、こういう事例から見ても分かるように、適当な要望だけを言って、後は AI がちゃんとしたプログラムを書いてくれる、なんてことはありえないのだ。

なお、このコードを使って既存の数万個のプロンプトを「一度に」書き直すのはやめて、やはり Z-Image Turbo 用のプロンプトを一から作っていく作業も並行することとした。なぜか。１個のプロンプトを変換するのに20秒くらいかかるからだ（量子化していない 8 GB のモデルを使っているから、遅いのは当然なのだが）。これでは、既存のプロンプトを全て書き直すまでに４日半くらいかかってしまう。少しずつやる作業なら問題ないが、一度にやるとなると負荷が大きいし、実は変換して別のテキスト・ファイルへ出したプロンプトは、<think>...</think> のように余計な記述も吐き出してしまっているので、システム・プロンプトを調整するか、あるいは吐き出したコードを後から置換して整形する必要がある。これも手間がかかる。

あるいは、試しに量子化した "qwen3-4b-z-image-engineer-v2.5@q4_k_s" を使ってみたのだが、これだと１個のプロンプトを変換するのに３秒ていどしかかからない。プロンプトとしての品質に問題がなければ、こちらをブンブン回してもいいだろう。

[追記：2026-01-26] 上のコードに、整形のための修正を加えた。このまま変換すると、整形後に <think> のような生成 AI のコマンドが残ってしまうからだ。また、出来上がったプロンプトが複数行になってしまっていることがあるため、これも optimized_text = optimized_text.replace("\n", " ") のように改行コードをスペース１個に置換してある。