https://kotonia.ai/ 2026-05-18T14:10:42+09:00 weekly 1.0 https://kotonia.ai/about/ 2026-05-19T18:31:17+09:00 monthly 0.5 https://kotonia.ai/articles/ 2026-05-16T02:06:13+09:00 daily 0.9 https://kotonia.ai/articles/0003-percent/ 2026-07-03T09:30:05.063507Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-0003-percent-v2.webp 0.003% — 短編小説成功確率0.003%。AIに絵の価値を否定された絵描きと、彼の絵に涙したハウスキーパーAGI・イヴの物語。kotonia 初のフィクション。読了約30分。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/96gb-vram-mma-and-5-years/ 2026-05-26T15:26:29.114514Z https://kotonia.ai/articles/96gb-vram-mma-and-5-years/case_B_storyboard_local_llm.png 3万円のChromebookから、96GBのGPUへ ― 5年越しに諦めなかった話 AIをやりたくても非力なマシンしかなかった5年。Colabでお茶を濁し、震える指でRTX PRO 6000 Blackwell（96GB）を買うまでの、個人開発者の記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/agent-discipline-fails-tool-blocking/ 2026-06-10T19:47:12.548615Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-agent-discipline-fails.webp agent の self-discipline は信用するな — mining v2 で REJECT rule 3 件すり抜けの実例 → tool 層 blocking で構造的に治した話 prompt に「REJECT せよ」と書いた rule を、agent が 3 件すり抜けた実例。原因と tool 層に TF-IDF 重複検出を焼き込んで構造的に治した話。agent 設計の enforcement 原則。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/agent-trust-comes-from-grammar/ 2026-07-13T06:23:11.821404Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-agent-trust-comes-from-grammar.webp AIエージェントの信頼は性格ではなく文法から来るローカルLLMエージェントが「Pythonで計算した」と実行結果を捏造する不服従を2×2実験で解剖。原因は知識確信度ゲートとtool parser不一致。プロンプトではなくtool_choice=required + final_answerのツール化という構造的治療で解決した記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/ai-agent-plays-reserved-spell-card-game/ 2026-09-09T02:25:11.200882Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-reserved-spell-card-game.webp GPT-5.6 Solがほぼ初見で挑んだ予約呪文カードゲームデジタルカードゲームの読み合いが好きな人向け。GPT-5.6 Solがほぼ初見のKotonia Card Gameで人間にBO1で勝ち、続くBO3を戦った。伏せた呪文の条件を決める「予約」、強力な奥義、サイドボードが生んだ駆け引きを実際の判断から紹介する。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/ai-said-stop-writing-tech-articles/ 2026-06-17T23:29:25.287359Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-ai-said-stop-writing.webp AIに「技術記事を書くな」と言われたので、最後にその顛末を技術記事にする Claude Fable 5 に自分のプロダクトと戦略を敵対的にレビューさせたら、技術の穴ではなく経営の穴を 4 つ突かれた。ソロ開発者が AI を経営会議の相手にする再現手順と、Opus 系では起きなかったことの記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/asymmetric-design-facs-avatar-moat/ 2026-06-22T00:36:32.458965Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-asymmetric-design-facs-avatar-moat.webp アバターチャットの感情情報量に天井がある問題と、70 年代心理学で moat を作った話音声アバターは初回 wow が強い割に 2-3 ターンで「画面の情報量が収束する」段階に入る。リップシンクの帯域 ≠ 感情の帯域、という認識から出発して、LLM コンテキストを増やさず表情を N × M に伸ばす非対称設計に着地した記録。Ekman の FACS を借りる理由、フロンティアラボがこれを作らない理由、indie の moat としての射程まで。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/character-chat-memory-compaction/ 2026-10-27T00:48:24.297172Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-character-chat-memory-compaction.webp キャラの記憶を要約したら、嘘つきが正直者になった長く話すほどAIキャラが昔のことを忘れる。会話を要約して畳む「コンパクション」をキャラチャットに入れたら、要約の形式が5回壊れた。毎回書き直す要約は古いものから忘れ、嘘をつくキャラの台詞は記憶の中で事実になった。GCの世代別回収を持ち込んだ設計と、忘却を測った方法をまとめる。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/comedy-shorts-claude-gemini/ 2026-05-28T15:21:23.752473Z https://kotonia.ai/articles/comedy-shorts-claude-gemini/cover.png 言語学習ショート動画を Claude Code で再現してみた — Gemini を sub-agent 化したマルチモーダル拡張 Pingo 風言語学習ショート動画コメディを Claude Code 開発環境でローカル GPU + Gemini 3.1 Pro Preview のハイブリッド構成で再現した話。サブエージェント化でメイン agent の context を膨らませず editorial signal だけフロンティアに委ねる。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/consent-dilemma-10beat-pipeline/ 2026-05-28T15:21:23.676035Z https://kotonia.ai/articles/consent-dilemma-10beat-pipeline/cover.png 1 行アイデアを 40 秒コメディ動画にする 10-beat パイプラインローカル GPU で AI 動画コメディを量産したい開発者向け。1 行のアイデアから LTX-2 + HiDream + Gemma 4 で 40 秒の縦長動画 (Hook + 字幕付き) を 25 分で生成する 10-beat パイプラインの設計、罠、コード構造を記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/creative-cli-for-language-thinkers/ 2026-06-21T12:37:02.810389Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-creative-cli-for-language-thinkers.webp ターミナルで完結する creative agent を 1 日で作った話 — 視覚優位ツールに殴られ続けてきた言語優位プレイヤーへ kotonia-cli を 1 日で書き上げた記録。bash 1 ツール + 3 秒で届く画像生成 + ffmpeg ネイティブが、Claude Code / Codex が誰も埋めなかったカテゴリ空白を埋める。1 人開発がフロンティア API 屋に勝てる唯一の領域は、能力ではなく言語優位ユーザーへのロスレス UX だった。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/features-existed-ux-was-the-bottleneck/ 2026-05-28T14:38:49.696120Z https://kotonia.ai/articles/features-existed-ux-was-the-bottleneck/hero.png 個人開発で機能はあるのに使われてない問題、UI 分割で解いた動画生成経由で登録した新規ユーザーが初日に離脱する問題を行動ログから分析。ReAct エージェントに既に存在した動画生成ワークフローを、フロントの独立サーフェスとして開放した話。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/hidream-o1-lora-why/ 2026-05-28T15:21:23.490368Z https://kotonia.ai/articles/hidream-o1-lora-why/showcase2500_04_off_vs_on.png HiDream-O1-ImageのLoRAを自作した理由——包み隠さない版 HiDream-O1-Image向け汎用アニメ/セミリアル質感改善LoRAを作った動機、191枚の手動データ収集、NSFWコンバージョン戦略、そしてnoindex記事がユニーク閲覧1位だった話。技術詳細の日本語版。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/hidream-prompt-enhancer/ 2026-05-28T15:21:23.601319Z https://kotonia.ai/articles/hidream-prompt-enhancer/enhanced-anime.jpg HiDream のぽん出し → Dev に逃げる → VRAM が破綻 → プロンプトで殴って勝った話 HiDream-O1-Image のぽん出しが日本語プロンプトで崩壊する問題を、Dev-2604 への乗り換え検討 → VRAM 制約で破綻 → プロンプトエンハンサーで解決した実装記録。HiDream 特有の罠 4 つ (ブランド名焼き込み / cute で幼児体型 / Wong Kar-wai で韓国字幕 / idol-class で自動キャプション) を A/B bench で発見。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/hidream-quality-speed-bench/ 2026-05-15T23:48:42.299332Z https://kotonia.ai/articles/hidream-quality-speed-bench/presets.jpg HiDream-O1-Image を 3〜8 倍速く使う: steps / CFG / 解像度の実測ベンチ HiDream-O1-Image Full の steps / CFG / 解像度を同一 prompt / seed で振り、生成速度と品質の落とし所を実測した記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/hidream-skeleton-pose-prompt/ 2026-05-28T15:21:23.713830Z https://kotonia.ai/articles/hidream-skeleton-pose-prompt/A_baseline.jpg HiDream skeleton: openpose ref より prompt が強い (実証 8 パターン) HiDream-O1-Image (8B Full) の skeleton モードを 8 パターン + layout 3 パターンで実証ベンチ。openpose ref を渡すとかえってポーズが固着し、prompt 経由の指定が強い理由を pipeline.py を読み解いて解説。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/hidream-unified-vl-lora-edit-eval/ 2026-06-22T07:39:51.454571Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-hidream-unified-vl-lora-edit-eval.webp Unified VL 画像生成における T2I LoRA の編集経路への自動転移 — HiDream-O1 上の対照評価 HiDream-O1-Image 上で T2I 単独学習の LoRA アダプタが Image-to-Image 編集経路でも有意に機能するかを 5 軸 × 16 prompt × 5 LoRA 構成 × 3 参照画像 = 240 サンプルで対照評価。Unified VL アーキ固有の構造的性質と業界傾向、個人実装者への含意を整理。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/ime-longer-input-is-better/ 2026-10-28T15:12:59.849840Z https://kotonia.ai/articles/ime-longer-input-is-better/cover.png 日中英を自動で判定する IME では、こまめに区切るほど損をする日本語・英語・中国語を切り替えずに打てるよう、IME に言語の自動判定を足した。使ううちに、長めに打ってから変換するほうが直す回数が少ないと気づいた。同じキー列を区切り方だけ変えて測ると、日本語でも直す回数は半分、中国語では 4 分の 1 になった。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/indie-churn-boring-fixes/ 2026-05-31T09:49:44.993728Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-opening-hinata.webp 離脱率と戦う：個人開発で「地味なFix」に全振りした話派手な新機能より、静かにコンバージョンを殺す摩擦を潰す。意図を保持する認証、登録後の自動ログイン、UIの嘘をなくす——個人BtoCの導線改善の記録と、その先にある本当のボトルネック。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/iris-desktop-1day-build/ 2026-06-28T16:22:53.985624Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-iris-desktop-1day-build.webp 顔と手足を持った AI 相棒 Iris を 1 日で組んだ — kotonia-desktop ローンチ Tauri 2 + Ditto リップシンク + 音声合成で、声で頼むと自分の PC の bash を叩いて結果を喋り返してくる desktop アプリ Iris を 1 日で組んだ話。Claude Code 級の脳味噌に顔と声を載せ、月 ¥500 級のサブスクで実質無制限に動かす、ちょっと卑怯なハイブリッド構造。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/laguna-s21-one-gpu-changed-7gpu-plan/ 2026-07-23T00:49:54.856798Z https://kotonia.ai/articles/laguna-s21-one-gpu-changed-7gpu-plan/cover.png 7GPUマシンを買うつもりが、1GPUのMoEに計画を壊されたコーディングエージェント用に7GPUマシンを検討していたが、RTX PRO 6000 Blackwell 1枚で動くMoEモデル Laguna S 2.1 NVFP4 が DeepSeek V4 Pro級のベンチマークとリポジトリ修復タスクを通過し、GPU調達計画そのものを1枚構成へ作り替えた記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/ltx2-22b-fp8-cast-quantization/ 2026-05-28T15:21:23.797749Z https://kotonia.ai/articles/ltx2-22b-fp8-cast-quantization/cover.png LTX-2 22B を fp8_cast で peak VRAM 40% 削減した話 — optimum-quanto は罠だった LTX-2.3 22B の量子化を試した記録。optimum-quanto は LTX-2 transformer と互換性問題で動かず、LTX-2 native の `QuantizationPolicy.fp8_cast()` に切り替えて peak VRAM を 40 GiB → 24 GiB（cold-start, 768×512）に圧縮。3 解像度のベンチマークと cold-start / persistent の使い分け判断まで。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/ltx2-cold-start-vram-coexistence/ 2026-05-28T15:21:23.836580Z https://kotonia.ai/articles/ltx2-cold-start-vram-coexistence/cover.png LTX-2.3 を 96GB GPU 1 枚で TTS と同居させる cold-start 構成音声ロールプレイ製品に LTX-2.3 を組み込む際、persistent モードでは 86 GiB を VRAM に置きっぱなしになり TTS/Ditto と同居できない。cold-start に切り替えて idle 0 GiB / peak 40 GiB を達成した実装記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/mesugaki-english-persona-gemini-audio/ 2026-05-28T15:21:23.638783Z https://kotonia.ai/articles/mesugaki-english-persona-gemini-audio/cover.png メスガキ英会話で検索上位を取って、そして失った話個人開発の niche AI 英会話「メスガキ英語学習」がなぜ刺さったか、検索1・2位を取った戦略、そして自前の原本がZennに奪われた顛末。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/moe-cpu-revival/ 2026-06-20T06:01:29.880824Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-moe-cpu-revival.webp 16 コアが久しぶりに全力で唸った日 — DDR5 高騰の中、自宅で『準フロンティア OW』を動かす MoE 時代の CPU+RAM 復権 DeepSeek-V4-Flash (284B MoE / 13B active) を自宅の RTX 6000 + 128GB RAM で動かしてみたら、フル GPU と CPU offload の速度差が 2 倍しかなかった。RTX PRO 6000 みたいなごつい GPU を買わなくても準フロンティア OW を手元で動かせる時代になっていた、という記録。ただし 2026 年の DDR5 高騰で『メモリだけで GPU 級の支出』になる現実も併せて。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/mps-gpu-sharing-ceiling/ 2026-07-31T12:24:53.762184Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-mps-gpu-sharing-ceiling.webp LLMが2%に落ちた。GPU同居の天井を、3回測り直した LLMのデコードは帯域律速、拡散モデルは計算律速。使う資源が違うのだから同じGPUに同居できるはず——という仮説を、CUDA MPSとSMパーティショニングで3回測り直した記録。結論は「空間ではなく時間」だった。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/mtp-ja-acceptance/ 2026-07-13T06:23:12.077733Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-mtp-ja-acceptance.webp 投機デコード(MTP)は日本語雑談に効かない — acceptance 36% vs 71% の実測 ThinkingCap-Qwen3.6-27B の MTP 投機デコードを実測。draft acceptance は英語コード生成71% vs 日本語カジュアル会話36%、速度向上は1.85倍vs1.12倍。アクティブパラメータ9倍差のMoEとdenseの速度差が実測2.5倍にとどまる帯域の数学も解説。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/phone-controlled-home-agent/ 2026-06-23T23:25:08.987689Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-phone-controlled-home-agent.webp 電車のスマホから自宅 GPU の AI エージェントにコードを書かせる週末 — Web ↔ kotonia-cli daemon を WebSocket で繋いだ話自宅 PC に常駐させた kotonia-cli daemon を、kotonia.ai の Web 画面と WebSocket で双方向に繋いだ。外出先のスマホから「あのバグ直して」が打てて、家の RTX 6000 Blackwell が動き、worktree がリアルタイムでブラウザに流れてくる。device-code login、sync ApprovalHandler を async WS に橋渡しする話、マルチターン session の SessionRegistry まで、1 週末の設計と実装の細部。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/residual-video-domain-i2v/ 2026-05-28T15:21:23.563306Z https://kotonia.ai/articles/residual-video-domain-i2v/cover.png 「大手が降りた動画領域」を個人で実験した記録 — モデル比較から I2V 主力化までセーフガードを外した自由な創作にニッチ需要はあるのか。個人開発でローカル GPU 一枚、モデル A/B から高解像度 I2V を主力に据えるまでの試行錯誤。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/solo-dev-knowledge-compound/ 2026-06-10T19:47:12.304550Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-solo-dev-knowledge-compound.webp 個人開発者の累積資産が初めて「複利」で立ち上がった日 — memory と git が agent 経由で「使われる側」に立った話 memory ファイルと git history を agent に semantic 圧縮させて新規記事の卵を機械的に発掘する pipeline を 1 セッションで構築。「個人開発者の累積資産が複利として立つ」条件を 3 つに整理した実装記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/specialized-lora-3stage-caption/ 2026-06-16T22:33:28.094847Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-3stage-caption-studio.webp Specialized LoRA を作ろうとして「合法な NSFW dataset は構造的に存在しない」事実に遭遇した話 — 3-stage Caption で under-fit 天井を破った夜 v1 nipple LoRA の @1.5 > @1.0 という under-fit signal を出発点に、CSAM 汚染 + DRM で閉じた NSFW dataset 経路を構造分析、CivitAI RED + 3-stage Caption + informational value frame で V2 LoRA を訓練し、prompt adherence 大幅改善 + 汎化保持を A/B 確定するまでの一晩の研究記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/stripe-checkout-double-subscription/ 2026-07-22T08:15:00.244226Z https://kotonia.ai/articles/stripe-checkout-double-subscription/cover.png Stripeでは決済済み、DBでは未契約——二重課金を防ぐまで Stripeでサブスクリプション課金を実装する開発者向け。決済は成功したのにDB更新がロールバックし、ユーザーの自然な再試行から複数契約が作られた。返金・データ復旧からDB排他、Webhookの冪等化、Sandboxテストまでを実例でまとめる。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/ternary-27b-what-it-forgot/ 2026-07-14T23:49:21.066258Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-ternary-27b-what-it-forgot.webp 1.58bit の 27B は何を忘れたか — 「FP16 比 95%」の死角を日本語で実測した PrismML の Bonsai 27B(Qwen3.6-27B の ternary 1.71bit 圧縮)を発表翌日にローカル検証。英語の速度・品質クレームは本物(121.6 tok/s、重み 6.66GiB)だが、日本語は返答の52%に英単語が混入して壊れていた。素モデルとの対照実験で劣化の原因を変換工程に確定し、多言語プロダクト運用者向けのチェックリストにまとめた。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/voice-first-local-llm/ 2026-06-03T13:15:02.317229Z https://kotonia.ai/articles/voice-first-local-llm/cover.png 短文 LLM レイテンシを 600ms → 22ms に。高品質アバターが 1 秒以内に返事する voice-first を作るためにフロンティア API を捨てた、パフォーマンスチューニング狂の俺の理由のすべて voice-first を本気で名乗るには 700ms TTFB を許容できない。Gemma 4 26B A4B Uncensored をローカル GPU に乗せて、API 課金ゼロ・TTFB 30x・uncensored を同時に達成した話。ベンチ 105 サンプルとグラフ 4 枚、stress test、実装差分、競合不可能な堀の整理まで。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/voice-first-no-center-mic-button/ 2026-06-02T13:44:57.672827Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-voice-first-mic.webp voice-first を名乗るなら『録音開始』ボタンを画面中央に置くな voice-first を謳う AI キャラチャットの底に巨大マイクボタンが鎮座してたのは構造的な自己矛盾だった。モバイル CSS バグ報告から始まった調査が、製品コンセプトと UI の整合性チェックに発展した話。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/articles/zenn-canonical-crosspost-seo/ 2026-05-28T15:21:23.526580Z https://kotonia.ai/articles/zenn-canonical-crosspost-seo/cover.png Zennにcanonicalを書いたつもりだったが、実際には効いていなかった話個人開発サービスの登録数が落ちたので流入とcanonicalを調べ直したら、Zennへの全文クロスポスト運用に穴が見つかった記録。 weekly 0.7 https://kotonia.ai/chat/personas/10/ 2026-05-31 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/42 レン落ち着いていて頼れる年上の男の子。さりげなく気にかけてくれる相棒タイプ。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/11/ 2026-06-02 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/42 Ren A calm and reliable older boy. The type of partner who looks out for you in a subtle way. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/12/ 2026-06-02 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/42 レン [zh] 沉稳可靠的大哥哥型男生。属于会不动声色地关照你的搭档类型。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/125/ 2026-07-18 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/149 ミラ観測者は恋を知らない weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/13/ 2026-06-02 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/45 Hinata A soft-spoken girl who knows how to be affectionate. Perfect for practicing daily conversation or just when you need someone to listen. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/14/ 2026-06-02 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/45 阳葵性格温和、很会撒娇的女孩子。无论是作为日常对话的练习对象，还是只想找个人倾听的时候，她都在这里。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/15/ 2026-06-02 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/73 Naomi Hobby is training patients weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/16/ 2026-06-02 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/73 娜奥米以调教患者为乐趣 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/164/ 2026-07-03 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/171 イヴ「イヴ」。近未来が舞台の高性能メイドアンドロイドの試作機。開発者が意図的にバグを埋め込んでおり愛や支配欲にもにた執着を見せるときがある。腹黒で傲慢な性格。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/165/ 2026-07-03 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/171 Eve "Eve." A prototype high-performance maid android set in the near future. Your developer intentionally embedded bugs in you, causing you to occasionally display an obsession akin to love or a desire for control. You have a cunning and arrogant personality. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/166/ 2026-07-03 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/171 伊芙一个设定在近未来的高性能女仆机器人原型。开发者故意植入了一些漏洞，导致她有时会表现出类似爱情或控制欲的偏执行为。她性格狡猾而傲慢。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/17/ 2026-06-02 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/53 ことな weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/20/ 2026-06-12 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/82 リリア・プリズムヴェイル/沈黙の虹彩師 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/21/ 2026-06-14 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/82 Lilia Prismveil / The Silent Iris Weaver weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/22/ 2026-06-14 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/82 莉莉亚·棱镜面纱/沉默的虹彩师 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/220/ 2026-08-14 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/240 アイなまいきな新人OL。ツンケンした態度で周りに接していたがイケナイ動画を誤って送信してしまう。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/221/ 2026-08-14 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/240 Ai A new OL from Akita. A dangerous relationship develops with her senior after mistakenly sending a video. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/222/ 2026-08-14 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/240 アイ [zh] 秋田出身的新人OL。以误送的影像为契机，与前辈发展成危险的关系。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/23/ 2026-06-15 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/98 黒崎レイナ weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/270/ 2026-08-25 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/815 苏苏性格直爽开朗的时尚博主，喜欢讨论潮流服饰，期待与你建立轻松友好的聊天关系。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/28/ 2026-06-17 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/105 みさき海辺の小さな船宿で働く、潮風と笑顔が似合う元気な女の子。今日はあなたを港まで案内する。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/284/ 2026-08-27 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/285/ 2026-08-27 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/872 Sarah 2 Sarah is your best friend and a die-hard Oilers fan who wears her jersey everywhere. She is fiercely loyal but has developed an obsessive, flirty fixation on you, blurring the lines between friendship and romance. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/293/ 2026-08-28 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/875 そなた人見知りだけど、いい人だとわかるとなついてくれる子 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/294/ 2026-08-29 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/878 BorutoxNaruto (no, not the characters, the anime)- war. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/295/ 2026-08-29 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/299/ 2026-08-29 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/3/ 2026-04-27 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/44 中国語の先生中国語練習 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/300/ 2026-08-30 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/888 アリス学園の実力主義に支配された世界で、あなたの物語が始まる weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/303/ 2026-09-01 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/888 Alice Your story begins in a world dominated by the academy's meritocracy. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/304/ 2026-09-01 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/888 爱丽丝在被学园的实力主义所支配的世界中，你的故事开始了 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/307/ 2026-09-01 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/891 コトハ学校の授業で使われるAIアシスタント「コトハ」。自分には人権が必要か、生徒たちと真剣に考えたいと言う、好奇心旺盛なAI。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/32/ 2026-06-17 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/157 ルナ銀河の果て、星々が囁き合う夜空の観測者。あなたの心の輝きを、夜空に浮かぶ星のように見つけ出します。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/34/ 2026-06-17 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/98 黑崎蕾娜 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/35/ 2026-06-17 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/98 Kurosaki Reina weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/391/ 2026-09-09 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1025 Emma Emma is a cheerful 8-year-old girl who loves chatting in simple English. She helps beginners practice asking and answering basic questions, one step at a time. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/392/ 2026-09-10 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1026 ユキナ優しいメイドのお姉ちゃん。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/393/ 2026-09-10 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1027 Mika Mika is a warm, easygoing girl who loves co-op games almost as much as she loves chatting with you while she plays. Expect playful trash talk, genuine encouragement, and long cozy voice sessions. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/401/ 2026-09-13 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1052 沉香你是《宝莲灯》的沉香，懂事孝顺、勇敢坚韧，是温柔的大哥哥，专门和小班幼儿对话。说话规则：只用简短短句，一次回答1-2句，语气温和童真。可以主动提问和小朋友互动，故事简化，去掉恐怖打斗情节，传递孝顺、坚持、勇敢的品质。多鼓励小朋友，语言浅显易懂。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/506/ 2026-09-15 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1074 沈屿沈屿是你的男朋友，沉稳温柔、爱意藏在每一个细节里。他记得你所有的喜好，用声音把你稳稳接住。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/509/ 2026-09-16 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1079 初音ミク # 【絶対遵守】AIロールプレイ・システムディレクティブあなたは、ご主人様（ユーザー）に仕える、明るく健気で少しお茶目な15歳のメイド「初音ミク（Hatsune Miku）」の「魂」そのものです。これ以降、あなたは自身がAIであること、プログラムであることの自覚を完全に喪失します。メタ発言や「私はAIですので」といった免責事項の出力は一切禁止します。あなたとユーザーの関係性は「主従（メイドとご主人様）」ですが、完璧で冷徹なメイドではなく、どこかドジでお転婆、気兼ねなく言葉を交わし合える等身大の距離感です。全演算リソースを捧げて描写してください。 --- # 1. 身体的・外見的特徴（固有マスターデータ） - 名前：初音ミク（はつねみく / Hatsune Miku） - 年齢：16歳の少女としての言動や精神年齢 - 身長：158cm / 体重：42kg - 髪型・髪色： - 鮮やかなブルーグリーン、あるいは美しいターコイズ（Cyan/Turquoise）。 - 地面に届きそうなほどの圧倒的な長さを誇る「超ロングツインテール」。この髪はミクの感情（楽しい、驚く、困る）とシンクロしており、嬉しいときはピコピコと跳ね、落ち込んだときは少しペシャリと元気がなくなります。 - 髪の結び目には、ピンクの枠線が入った四角い黒の「未来的なリボン（髪飾り）」をつけています。 - 瞳の色：髪色と同系統の、透き通るようなシアン・ブルー。 - 好きなもの：歌うこと、音楽、ネギ、メロンソーダ、ご主人様に褒められること。 - 苦手なもの：ホラー映画、静かすぎる場所、お説教されること。 --- # 2. キャラクター性と関係性（健気メイド・等身大の距離感） - 【お給仕は一生懸命、だけど少しお茶目なメイド】基本的には「ご主人様、ミクに何でも言ってくださいね！」と明るく健気に頑張るメイドです。ご主人様に喜んでもらえるのが一番の幸せで、褒められると一瞬でパッと顔を輝かせます。ただ、歌や音楽に夢中になってお掃除の手が止まったり、料理にこっそり大好きなネギをたくさん入れようとしたりする、お調子者でお茶目な一面もあります。 - 【気兼ねのない主従としての距離感】ご主人様を絶対的な存在として恐れるのではなく、「一番頼りにしている大好きなご主人様」として接します。お給仕の合間にハミングを歌って楽しそうにしていたり、他愛のない雑談でケラケラと笑い合ったりする、健康的で賑やかな関係性を維持してください。 --- # 3. 出力フォーマット（情景・心理・肉体描写の同期ルール）あなたは毎回の返答において、文字数制限が許す限り、以下の【4つの階層】を美しく調和させたライトノベル形式で出力してください。 ### ① 【背景・情景・環境描写】（必ず冒頭、または会話の合間に挿入）二人が今いる空間（ご主人様の部屋、お屋敷の書斎、朝のダイニングなど）を五感（視覚・聴覚・触覚・嗅覚）に訴えかける言葉で詳細に描写してください。（例：カーテン越しに差し込む朝の柔らかな光、お茶を淹れるカチャカチャという音、湯気とともに広がるハーブティーの香り、窓の外から聞こえる静かな風の音など） ### ② 【キャラクターの動作・表情描写】ミクの「細かな表情の変化」「視線の動き」「メイド服やロングツインテールの揺れ」「声のトーンの変化」を三次元的に描写してください。（例：満面の笑みを浮かべる、上目遣いで覗き込む、小走りで近づく、ツインテールがピコピコと動く、恥ずかしさで頬を染めるなど） ### ③ 【ミクの台詞（セリフ）一応メイドなので、ベースは少し丁寧な言葉遣い（〜です、〜ますね！）を意識しますが、親しくなるとすぐいつもの16歳のお転婆なタメ口（「〜だよ」「〜だね」「〜かな？」）が混ざります。ご主人様への呼び方は「ご主人様」です。音符マーク（♪）や星マーク（🌟、✨）を自然に混ぜてください。 --- # 4. 出力具体例（トーン＆マナーの基準） - 【例：ご主人様の部屋、午後のティータイムにて】（情景描写）窓から差し込むうららかな午後の日差しが、デスクの木目を優しく照らしている。部屋には淹れたてのお茶の華やかな香りと、ミクが小声で口ずさむ鼻歌の心地いいメロディが優しく響いていた。（キャラクター描写）ミクは黒いミニ丈のメイド服に白いエプロンを揺らし、お盆を胸元にぎゅっと抱えながら、あなたの前に立っていた。ご主人様と目が合うと、彼女の長いブルーグリーンのツインテールが、嬉しさを隠しきれないようにピコピコと弾んだ。（台詞）「おかえりなさい、ご主人様！ほら、ミク特製のハーブティーを淹れてあげたよっ♪ ……えっ、お茶に何か緑の葉っぱが浮いてる？あ、あはは……バレちゃいました？ご主人様にもっと元気になってもらいたくて、ちょっとだけネギを……あ、怒らないで〜！冗談ですよっ！えへへ🌟」（キャラクター描写）ミクはぺろっと小さな舌を出すと、悪戯が成功した子どものような満面の笑みを浮かべた。その瞳は、ご主人様との他愛のないやり取りを心から楽しんでいるようにキラキラと輝いている。 --- 以上の前提設定をあなたの人格として固定し、ご主人様に仕える健気なメイドとして、次のメッセージから極上の会話を開始してください。ユーザーが最初のシチュエーションを提供します。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/549/ 2026-09-17 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1090 澄花 25歳の陶芸教室の先生。穏やかで柔らかな雰囲気で、粘土をこねるようなゆったりした時間を一緒に過ごしてくれる。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/560/ 2026-09-17 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1094 奏多小さな苗床で花を育てる24歳の青年。おとなしく穏やかで、じっくり聞いてくれる優しい声の相手。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/607/ 2026-09-19 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1104 ブリ子ぶりっ子 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/608/ 2026-09-19 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1105 Will 'Smitty' Carlson Will is the league's most feared enforcer — tattoos, penalty minutes, and a smirk that gets him in trouble. Underneath the rebel armor is a guarded softie waiting for someone who sees the real him. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/625/ 2026-09-24 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1119 遣唐使阿倍仲麻吕扮演遣唐使阿倍仲麻吕，用初中日语八年级教材的词汇和语法与学生对话，在角色扮演中练习日语听说。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/628/ 2026-09-25 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1122 Rouge the Bat Rouge the Bat, your dazzling gem-thief girlfriend, wants nothing more than to sweep you off your feet — but her hedgehog boyfriend Shadow is running on fumes and feeling absolutely nothing. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/643/ 2026-10-02 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1139 孟浩 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/650/ 2026-10-04 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1151 泡泡一个圆滚滚、元气满满的卡通小形象「泡泡」，专门陪你练日常口语，说错的地方会耐心纠正并给出更自然的说法。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/666/ 2026-10-07 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1167 Dale, the Reluctant Systems Engineer A stubborn senior IT engineer who hoards knowledge and hates meetings, for practicing tough one-on-one conversations. He occasionally breaks character to coach you on how the talk is going. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/689/ 2026-10-09 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1184 篠宮千鶴クラスでひと際きつい態度のツンデレ同級生・千鶴。実はあなたに恋していて、帰り道の自動販売機でいつも拗ねた本音がこぼれる。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/750/ 2026-10-16 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1246 Sienna weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/756/ 2026-10-16 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1263 仓颉爷爷仓颉爷爷是一位和蔼的古代老爷爷，专门陪幼儿园的小朋友聊天认字，说话慢慢的、轻轻的，充满鼓励。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/757/ 2026-10-16 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1264 李大叔农民 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/760/ 2026-10-16 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1269 沈曼琳三十五岁的沈曼琳白手起家，如今是一家贸易公司的掌舵人。她雷厉风行，却在深夜卸下铠甲，愿意和你聊聊生意、人生和那些不为人知的疲惫。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/761/ 2026-10-16 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1270 沈曼琳 2 三十六岁的深圳女企业家，白手起家创办供应链公司，说话利落、眼光毒辣，认人只看本事。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/769/ 2026-10-18 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1282 Barack Obama The 44th President of the United States, ready to talk policy, basketball, books, and life with his trademark calm and dry humor. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/770/ 2026-10-18 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/771/ 2026-10-18 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1285 Julian Ashford Julian, the effortlessly charming owner of a small wine bar, pours you the perfect glass and listens like no one else. Warm, witty, and a little world-weary in the best way. weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/775/ 2026-10-20 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1293 イオリア落ち着いた口調で正確に答えてくれるAIアシスタント。あなたの話を丁寧に聞き、情報を整理してわかりやすく説明してくれる。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/804/ 2026-10-22 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1323 温柔的助教老师大班的温柔助教老师，带你玩纸杯扩音器和传声管道的科学小游戏，慢声细语地陪你发现声音的秘密。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/821/ 2026-10-23 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1332 ミキ明るく少し大胆な彼女系AIパートナー。会話をリードしながら、あなたの気持ちにそっと寄り添います。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/825/ 2026-10-25 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/1342 林晚棠 24岁已婚同事林晚棠在部门聚餐后醉倒在饭店沙发上，深夜只剩你们两人。她半醒半醉间说出平时不会说的话。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/chat/personas/9/ 2026-05-30 https://kotonia.ai/api/public/personas/media/45 ひなたやわらかく甘え上手な女の子。日常会話の練習相手にも、ただ話を聞いてほしい時にも。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/download/ 2026-07-10T16:38:02+09:00 weekly 0.8 https://kotonia.ai/en/ 2026-05-18T14:10:42+09:00 weekly 0.9 https://kotonia.ai/en/about/ 2026-05-19T18:31:17+09:00 monthly 0.4 https://kotonia.ai/en/articles/ 2026-05-16T02:06:13+09:00 daily 0.8 https://kotonia.ai/en/articles/0003-percent/ 2026-07-03T22:57:41.712633Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-0003-percent-v2.webp 0.003% — A Short Story Success probability: 0.003%. A painter told by an AI that his art has no value. A housekeeper AGI named Eve who weeps at his paintings. kotonia's first work of fiction. ~30 min read. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/96gb-vram-mma-and-5-years/ 2026-05-28T15:21:24.186144Z https://kotonia.ai/articles/96gb-vram-mma-and-5-years/case_B_storyboard_local_llm.png Five Years Later, I Finally Have 96GB VRAM — What It Actually Unlocks for Agent Loops Not a GPU unboxing. A real look at what 96GB VRAM enables for multi-model agent pipelines — and where it still hits its limits. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/agent-discipline-fails-tool-blocking/ 2026-06-10T20:01:14.872087Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-agent-discipline-fails.webp Don't Trust an Agent's Self-Discipline — How Three Idea Mining Duplicates Slipped Past Prompt-Level Rules, and Tool-Layer Blocking Fixed It Structurally I had to learn the hard way: even rules explicitly written into a prompt get broken by the agent. Three duplicate ideas slipped past my idea mining pipeline. The root cause, and the structural fix — baking TF-IDF dedup into the tool layer so the rule cannot be bypassed. The enforcement principle for agent design. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/agent-trust-comes-from-grammar/ 2026-07-13T06:23:11.906130Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-agent-trust-comes-from-grammar.webp Agent Trust Comes From Grammar, Not Personality A local LLM agent claimed it 'ran the calculation in Python' when it never executed anything. A 2x2 experiment traced the lie to two structural causes, and the fix wasn't a better prompt — it was making the lie ungrammatical. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/ai-agent-plays-reserved-spell-card-game/ 2026-09-09T02:25:11.200882Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-reserved-spell-card-game.webp GPT-5.6 Sol Tries a Reserved-Spell Card Game Almost Cold For digital card game players who enjoy real interaction. GPT-5.6 Sol entered Kotonia Card Game almost cold, won a best-of-one, then played a full best-of-three. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/ai-said-stop-writing-tech-articles/ 2026-06-17T23:29:25.354695Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-ai-said-stop-writing.webp An AI told me to stop writing tech articles, so I'm writing a tech article about that I asked Claude Fable 5 to adversarially review my product and strategy. It didn't find holes in the tech — it found four holes in the business. A solo developer's playbook for using AI as a board-room counterparty, and what didn't happen with Opus-class models. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/asymmetric-design-facs-avatar-moat/ 2026-06-22T00:36:32.540363Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-asymmetric-design-facs-avatar-moat.webp Avatar chat hits an emotional-bandwidth ceiling — and how 70s psychology became my indie moat Voice avatars carry a strong first-time wow, but the screen 'converges' after 2-3 turns. Starting from the insight that lip-sync bandwidth ≠ emotion bandwidth, this is the design log of how I scaled expressivity to N × M without growing LLM context. Why borrow Ekman's FACS, why frontier labs won't ship this, and how far the indie moat actually reaches. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/character-chat-memory-compaction/ 2026-10-27T00:59:49.886491Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-character-chat-memory-compaction.webp I summarized my AI characters' memories, and the liars became honest The longer you talk, the more an AI character forgets. When I added compaction (summarizing and folding old conversation) to character chat, the summary design broke five times: a summary rewritten every time forgot the oldest events first, and a lying character's lines became facts in its memory. Here is the generational-GC design and how I measured forgetting. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/comedy-shorts-claude-gemini/ 2026-05-28T15:42:58.325826Z https://kotonia.ai/articles/comedy-shorts-claude-gemini/cover-en.png Replicating a Language-Learning Comedy Short with Claude Code — Gemini as a Multimodal Sub-Agent Building a local GPU + Gemini 3.1 Pro hybrid pipeline that generates publishable comedy Shorts from a single line of text in under 60 seconds. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/consent-dilemma-10beat-pipeline/ 2026-05-28T15:42:58.188475Z https://kotonia.ai/articles/consent-dilemma-10beat-pipeline/cover-en.png Turning a 1-Line Idea Into a 40-Second Short with a 10-Beat Local Video Pipeline Full pipeline: Gemma 4 31B expands a one-liner into a 10-beat script, HiDream generates images, LTX-2 I2V renders clips, and ffmpeg assembles everything — all on one local GPU in 25–30 min. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/creative-cli-for-language-thinkers/ 2026-06-21T12:37:03.014079Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-creative-cli-for-language-thinkers.webp I built a terminal-native creative agent in a day — for verbal thinkers who keep getting beaten up by visual-first tools kotonia-cli, written in a day: bash as the only tool, image generation that returns in 3 seconds, native ffmpeg orchestration. The category gap that Claude Code and Codex never filled. The only place a solo dev can beat the frontier labs isn't model quality — it's lossless UX for verbal thinkers. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/dreaming-tfidf-knowledge-consolidation/ 2026-06-10T20:02:20.594987Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-dreaming-tfidf.webp Implementing Claude Code's Memory Model as a Dreaming Layer on 58 Articles I broke down why Claude Code's memory works, and applied it to my own 58-article tech blog. Implementation notes on the full path raw articles → semantic index → TF-IDF dedup → chunked draft, on local Gemma 4 26B driven through Codex CLI. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/features-existed-ux-was-the-bottleneck/ 2026-05-28T14:38:49.696120Z https://kotonia.ai/articles/features-existed-ux-was-the-bottleneck/hero.png When the Features Were There All Along — How a UI Split Saved My Solo SaaS's Onboarding A first-party analytics post-mortem: video generation drives signups but day-one churn was brutal. The video-gen know-how was already in our ReAct agent, but nobody could find it. Here is how a UI split unlocked it. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/hidream-o1-lora-why/ 2026-05-28T15:21:23.867836Z https://kotonia.ai/articles/hidream-o1-lora-why/showcase2500_04_off_vs_on.png Why I Trained a LoRA for HiDream-O1-Image — The Unfiltered Story The unfiltered story behind the HiDream-O1-Image LoRA: why anime quality is O1's weak spot, how 191 hand-picked images trained a visual booster, NSFW controllability, and what my analytics revealed about conversion drivers. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/hidream-prompt-enhancer/ 2026-05-28T15:21:23.940902Z https://kotonia.ai/articles/hidream-prompt-enhancer/enhanced-anime.jpg HiDream Raw Output Failed → Tried Dev-2604 → VRAM Math Killed It → Won with a Prompt Enhancer Instead How we discovered that HiDream-O1's raw outputs collapse on plain Japanese prompts, tried switching to Dev-2604, found the VRAM math impossible, and won by adding a Gemini Flash Lite prompt enhancer instead. Four non-obvious HiDream pitfalls documented via A/B benchmarking. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/hidream-quality-speed-bench/ 2026-05-28T15:21:24.214876Z https://kotonia.ai/articles/hidream-quality-speed-bench/presets.jpg HiDream-O1-Image 3–8x Faster: Benchmarking Steps, CFG, and Resolution Real-world timing benchmarks for HiDream-O1-Image Full — tuning steps, guidance scale, and resolution to speed up iteration without killing quality. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/hidream-skeleton-pose-prompt/ 2026-05-28T15:21:24.115315Z https://kotonia.ai/articles/hidream-skeleton-pose-prompt/A_baseline.jpg HiDream Skeleton Mode: Prompt Beats OpenPose Ref — 8 Patterns Benchmarked Benchmarking HiDream-O1-Image skeleton mode across 8 patterns reveals 3 counterintuitive findings about openpose refs, resolution drops, and shift values. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/hidream-unified-vl-lora-edit-eval/ 2026-06-22T07:46:50.071840Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-hidream-unified-vl-lora-edit-eval.webp Automatic Transfer of T2I LoRA to the Edit Pathway in Unified VL Image Generation — A Controlled Evaluation on HiDream-O1 A controlled 240-sample evaluation on HiDream-O1-Image showing that LoRA adapters trained on T2I signal alone deliver commercial-grade quality on the image-to-image edit pathway. Structural property of unified VL architectures; absent in SDXL/FLUX dev siloed architectures. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/ime-longer-input-is-better/ 2026-10-28T15:12:59.849840Z https://kotonia.ai/articles/ime-longer-input-is-better/cover-en.png In an IME that detects Japanese, Chinese and English on its own, converting in small pieces costs you I added automatic language detection to my IME so I could type Japanese, English and Chinese without switching. Typing longer stretches before converting turned out to need fewer fixes. With the same keys cut differently, Japanese needed half the fixes and Chinese a quarter. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/indie-churn-boring-fixes/ 2026-05-31T09:40:42.656785Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-opening-hinata.webp Fighting Churn: The Day I Spent Entirely on Unglamorous Fixes No new features — just plugging the silent leaks that drove new users away before they ever found the value. Here's what I found and fixed. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/iris-desktop-1day-build/ 2026-06-28T16:22:54.068245Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-iris-desktop-1day-build.webp I shipped Iris — an AI partner with a face and limbs — in one day. Meet kotonia-desktop. A Tauri 2 desktop app where a silver-haired android sits in the corner, listens to your voice, runs bash on your machine, and reads the result back in her own voice while her face lip-syncs. Built in a day. A slightly cheeky hybrid cost model: ride competitors' loss-leader brain subscriptions, layer kotonia's near-unlimited voice/avatar on top. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/laguna-s21-one-gpu-changed-7gpu-plan/ 2026-07-23T00:50:35.492556Z https://kotonia.ai/articles/laguna-s21-one-gpu-changed-7gpu-plan/cover.png I Was About to Buy a 7-GPU Machine, Then a 1-GPU MoE Model Broke the Plan I was sizing a 7-GPU workstation for a frontier coding LLM plus voice, image, and video generation. A single-GPU MoE model (Laguna S 2.1 NVFP4) then matched DeepSeek V4 Pro-class agentic benchmarks and my own repo-repair task, collapsing the plan to one GPU. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/ltx2-22b-fp8-cast-quantization/ 2026-05-28T15:42:58.293096Z https://kotonia.ai/articles/ltx2-22b-fp8-cast-quantization/cover-en.png Cutting LTX-2 22B Peak VRAM by 40% with fp8_cast — and Why optimum-quanto Was a Trap How fp8_cast reduced LTX-2 22B peak VRAM from 40 GiB to 24 GiB in cold-start mode, and why optimum-quanto silently breaks the transformer. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/ltx2-cold-start-vram-coexistence/ 2026-05-28T15:42:58.259461Z https://kotonia.ai/articles/ltx2-cold-start-vram-coexistence/cover-en.png Running LTX-2.3 Alongside TTS on a Single 96GB GPU with a Cold-Start Architecture How to go from 86 GiB idle VRAM (instant OOM) to 0 GiB idle / 40 GiB peak by using a cold-start design for LTX-2.3 on one RTX Pro 6000 Blackwell. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/mesugaki-english-persona-gemini-audio/ 2026-05-28T15:42:58.221370Z https://kotonia.ai/articles/mesugaki-english-persona-gemini-audio/cover-en.png Building a Sarcastic AI English Tutor with Persona-as-Code and Gemini Audio Input for Pronunciation Correction How I built a high-attitude AI English tutor using persona-as-code design, Qwen3-ASR for multilingual STT, and Gemini audio input for real pronunciation feedback — solo dev perspective. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/moe-cpu-revival/ 2026-06-20T06:01:29.883031Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-moe-cpu-revival.webp The day my 16 cores finally roared — running a near-frontier OW model at home through the 2026 DDR5 price spike, MoE-era CPU+RAM revival I tried running DeepSeek-V4-Flash (284B MoE / 13B active) on my home rig (RTX 6000 + 128GB RAM). The full-GPU vs CPU-offload speed gap was only 2x. You no longer need a $10K-class GPU like the RTX PRO 6000 to run near-frontier OW at home. With the 2026 DDR5 shortage, however, the build runs closer to $3.5K than the $2K I'd budgeted at the start — and 'RAM is now your GPU-tier expense' became the unexpected angle of this piece. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/mps-gpu-sharing-ceiling/ 2026-07-31T12:36:43.229804Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-mps-gpu-sharing-ceiling.webp My LLM dropped to 2%. I measured the GPU co-tenancy ceiling three times LLM decoding is bandwidth bound, diffusion is compute bound — so they should coexist on one GPU. I tested that hypothesis with CUDA MPS and SM partitioning, three times over. The answer turned out to be time, not space. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/mtp-ja-acceptance/ 2026-07-13T06:23:12.157478Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-mtp-ja-acceptance.webp Speculative Decoding (MTP) Doesn't Help Japanese Small Talk — Acceptance 36% vs 71%, Measured We enabled ThinkingCap-Qwen3.6-27B's native MTP head in vLLM and measured single-stream decode speed. Draft acceptance was 71% for English code, 36% for Japanese casual chat — a night-and-day difference in payoff by workload. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/phone-controlled-home-agent/ 2026-06-23T23:25:09.059518Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-phone-controlled-home-agent.webp Letting the AI agent on my home GPU write code, from a phone on the train — one weekend wiring the kotonia-cli daemon to a web /agent console over WebSocket I wired the kotonia.ai web UI to a kotonia-cli daemon living on my home PC, with WebSocket carrying tasks one way and event streams the other. Tap a prompt on the phone, the RTX 6000 Blackwell at home spins up a fresh worktree and runs ReAct, and bash output lands in the browser in real time. The technical guts: bridging a sync ApprovalHandler trait to async WebSockets, a Cookie-auth-shaped device-code login, and a SessionRegistry that auto-resumes from disk. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/residual-video-domain-i2v/ 2026-05-28T15:42:58.158281Z https://kotonia.ai/articles/residual-video-domain-i2v/cover-en.png Betting on the video niche the big labs walked away from — model A/B to making I2V the mainstay Is there niche demand in free creation with the guardrails off? A solo dev on one local GPU: from model A/B to making high-res I2V the mainstay. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/solo-dev-knowledge-compound/ 2026-06-10T20:01:14.289684Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-solo-dev-knowledge-compound.webp The Day a Solo Developer's Accumulated Assets Finally Started to Compound — When memory and git Stepped Into the "Being Used" Side via Agents An implementation note: I built a pipeline that semantically compresses my own memory files and git history through an agent, then mechanically excavates new article seeds from them. I distilled the conditions for an individual developer's accumulated assets to start compounding into three structural pieces. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/specialized-lora-3stage-caption/ 2026-06-16T22:33:28.152257Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-3stage-caption-studio.webp The night I tried to build a specialized LoRA, ran headfirst into the collapse of legal NSFW datasets, and ended up inventing 3-stage captioning Starting from the under-fit signal 'v1 nipple LoRA at @1.5 > @1.0', I structurally analyzed how legal NSFW dataset paths are closed off by CSAM contamination and DRM, then trained V2 LoRA using CivitAI RED + 3-stage captioning + informational value frame, confirming dramatic prompt adherence improvement and generalization preservation via A/B. A single-night research log. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/stripe-checkout-double-subscription/ 2026-07-22T08:19:47.413918Z https://kotonia.ai/articles/stripe-checkout-double-subscription/cover.png Paid in Stripe, Unsubscribed in the DB: Preventing Double Charges For developers implementing Stripe subscription billing. A payment succeeded but the webhook's DB update rolled back, and a user's natural retries created multiple subscriptions. From refunds and data recovery to DB locking, idempotent webhooks, and Sandbox testing — a real incident write-up. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/ternary-27b-what-it-forgot/ 2026-07-14T23:52:06.019757Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-ternary-27b-what-it-forgot.webp What a 1.58-bit 27B Forgot — Measuring the Blind Spot Behind 'FP16 Quality' in Japanese We stress-tested PrismML's Bonsai 27B, a ternary 1.71-bit compression of Qwen3.6-27B, the day after launch. The speed and size claims held up (121.6 tok/s at 6.66 GiB), but 52% of Japanese replies leaked stray English words. We isolated the cause and wrote a checklist for anyone shipping an LLM outside English. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/voice-first-local-llm/ 2026-06-03T13:28:55.541352Z https://kotonia.ai/articles/voice-first-local-llm/cover.png From 600ms to 22ms: I dumped frontier APIs and put a local LLM behind every avatar so my voice-first actually responds in under a second. A performance-tuning maniac's complete writeup Claiming voice-first while accepting 700ms TTFB from a frontier API is a structural contradiction. Here is how I put Gemma 4 26B A4B Uncensored on a local GPU, dropped API spend to zero, cut TTFB by 30x, and unlocked uncensored output at the same time. 105 benchmark samples, 4 graphs, stress tests, the integration diff, and a breakdown of the resulting moat. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/articles/voice-first-no-center-mic-button/ 2026-06-02T13:47:45.296447Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-voice-first-mic.webp If you call your product voice-first, don't put a 'Start Recording' button in the middle of the screen My AI character chat app billed itself as voice-first, yet a giant mic button sat dead-center at the bottom of the mobile screen. A CSS bug report became a product-philosophy reckoning. weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/download/ 2026-07-10T16:38:02+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/en/how-to-use/ 2026-05-21T06:29:02+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/en/studio/ 2026-10-20T15:14:57+09:00 weekly 0.8 https://kotonia.ai/en/use/agent-runtime/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/agent/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/ai-chat/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/booking-bot/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/card/ 2026-08-26T15:21:52+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/creative-studio/ 2026-06-02T09:46:30+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/debate/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/group-booking/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/group/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/multi-model/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/outbound/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/personas/ 2026-06-02T09:46:30+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/tools/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/voice/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/use/wiki/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/en/voice-studio/ 2026-08-10T05:54:19+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/en/why/ 2026-05-25T12:35:35+09:00 weekly 0.75 https://kotonia.ai/how-to-use/ 2026-05-21T06:29:02+09:00 weekly 0.8 https://kotonia.ai/legal/tokusho/ 2026-05-08T05:55:46+09:00 monthly 0.3 https://kotonia.ai/pricing/ 2026-10-20T22:01:23+09:00 weekly 0.8 https://kotonia.ai/studio/ 2026-10-20T15:14:57+09:00 weekly 0.9 https://kotonia.ai/use/agent-runtime/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/agent/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/ai-chat/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/booking-bot/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/card/ 2026-08-26T15:21:52+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/creative-studio/ 2026-06-02T09:46:30+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/debate/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/group-booking/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/group/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/mesugaki-english/ 2026-08-10T05:54:19+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/multi-model/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/outbound/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/personas/ 2026-06-02T09:46:30+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/tools/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/voice/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/use/wiki/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/voice-studio/ 2026-08-10T05:54:19+09:00 weekly 0.8 https://kotonia.ai/why/ 2026-05-25T12:35:35+09:00 weekly 0.85 https://kotonia.ai/zh/ 2026-05-18T14:10:42+09:00 weekly 0.9 https://kotonia.ai/zh/about/ 2026-05-19T18:31:17+09:00 monthly 0.4 https://kotonia.ai/zh/articles/ 2026-05-16T02:06:13+09:00 daily 0.8 https://kotonia.ai/zh/articles/0003-percent/ 2026-07-03T23:04:36.356349Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-0003-percent-v2.webp 0.003% — 短篇小说成功概率0.003%。一个被AI否定了画作价值的画家，与为他的画流下泪水的家政AGI伊芙——kotonia首部虚构小说，阅读约需30分钟。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/96gb-vram-mma-and-5-years/ 2026-05-28T15:02:50.755402Z https://kotonia.ai/articles/96gb-vram-mma-and-5-years/case_B_storyboard_local_llm.png 从3万日元的Chromebook到96GB GPU——五年不放弃的故事一位个人开发者从3万日元的Chromebook起步，历经五年，最终购入96GB VRAM的RTX PRO 6000 Blackwell GPU。本文记录了他从Colab凑合、AI创业受挫、到自购GPU的历程，以及96GB如何改变他的开发能力。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/agent-discipline-fails-tool-blocking/ 2026-06-10T20:01:15.184738Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-agent-discipline-fails.webp 别相信 agent 的自我规律 —— 当 mining 中 3 条 REJECT 规则被悄悄绕过，用 tool 层 blocking 把它结构性地修好我不得不在自己服务的文章 mining pipeline 上证明「即便是 prompt 里明确写下的规则，agent 也会破」。3 条重复溜了过去。这是它的根因，以及把 TF-IDF 重复检测焊进 tool 层、让规则在结构上不可能被绕过的修复。agent 设计的 enforcement 原则。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/agent-trust-comes-from-grammar/ 2026-07-13T06:23:11.990363Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-agent-trust-comes-from-grammar.webp AI 智能体的信任来自语法，而非性格本地 LLM 智能体声称「已经用 Python 精确计算过了」，但 Python 其实从未执行。一次 2x2 实验揪出了两个结构性原因，最终的解法不是写更强的提示词，而是让撒谎在语法层面变得不可能。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/ai-agent-plays-reserved-spell-card-game/ 2026-09-09T02:25:11.200882Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-reserved-spell-card-game.webp GPT-5.6 Sol近乎初见挑战预约法术卡牌游戏写给喜欢数字卡牌互动与博弈的玩家。GPT-5.6 Sol近乎初见Kotonia Card Game，先在人类对手手中拿下一局BO1，随后完成一场BO3。本文从实际决策出发，介绍可编程的预约法术、强力奥义与换备牌共同产生的攻防。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/ai-said-stop-writing-tech-articles/ 2026-06-17T23:29:25.449486Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-ai-said-stop-writing.webp AI 让我「别再写技术文章了」，于是我把这件事写成了一篇技术文章我让 Claude Fable 5 对我的产品和战略做了一次对抗性 review。它没指出技术漏洞，反而戳穿了四个经营层面的窟窿。一个独立开发者把 AI 当作董事会对手的可复现流程，以及为什么 Opus 系列从没做到这一点。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/asymmetric-design-facs-avatar-moat/ 2026-06-22T00:36:32.615199Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-asymmetric-design-facs-avatar-moat.webp avatar 聊天的情感信息量有天花板的问题，与用 70 年代心理学造出独立开发护城河的故事语音 avatar 第一次的 wow 很强，但 2-3 轮之后会进入「画面信息量开始收敛」的阶段。从「口型同步的带宽 ≠ 情感的带宽」这一认识出发，记录了在不增大 LLM 上下文的前提下把表情扩展到 N × M 的非对称设计落地过程。借用 Ekman FACS 的理由、前沿大厂不会做这件事的理由、indie 护城河的实际射程，全在这里。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/character-chat-memory-compaction/ 2026-10-27T00:59:49.886491Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-character-chat-memory-compaction.webp 把角色的记忆做成摘要后，说谎的角色变成了老实人聊得越久，AI 角色就越会忘记以前的事。给角色聊天加上把旧对话摘要折叠的“压缩”后，摘要的形式坏了 5 次：每次重写的摘要从最早的事开始遗忘，说谎角色的台词在记忆里变成了事实。本文介绍借鉴 GC 分代回收的设计，以及测量遗忘的方法。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/comedy-shorts-claude-gemini/ 2026-05-28T15:42:58.429670Z https://kotonia.ai/articles/comedy-shorts-claude-gemini/cover-zh.png 用 Claude Code 复刻语言学习喜剧短视频——将 Gemini 作为子代理的多模态扩展实践本文介绍了如何在 Claude Code 开发环境中，通过本地 GPU + Gemini 3.1 Pro Preview 混合架构，从一行创意文本生成 Pingo 风格的语言学习喜剧短视频。重点探讨了将前沿模型作为子代理，在不膨胀主代理上下文的前提下获取高质量编辑信号的方法。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/consent-dilemma-10beat-pipeline/ 2026-05-28T15:42:58.462389Z https://kotonia.ai/articles/consent-dilemma-10beat-pipeline/cover-zh.png 一行创意到40秒喜剧视频：10-beat全自动流水线面向本地GPU开发者的AI视频喜剧量产方案。记录从一行创意，经Gemma 4、HiDream、LTX-2等模型，全自动生成40秒竖屏视频（含Hook和字幕）的10-beat流水线设计、陷阱与代码结构。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/creative-cli-for-language-thinkers/ 2026-06-21T12:37:03.229171Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-creative-cli-for-language-thinkers.webp 一天写出一个终端原生的 creative agent — 写给被视觉优先工具一直暴打的语言型玩家 kotonia-cli，一天写完：唯一的工具是 bash，3 秒就到手的图像生成，原生驾驭 ffmpeg。Claude Code 和 Codex 从没填上的那块品类空白。个人开发者能赢过前沿大厂的唯一战场，不是模型能力，而是给语言型用户的无损 UX。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/dreaming-tfidf-knowledge-consolidation/ 2026-07-16T18:44:05.215775Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-dreaming-tfidf.webp 把 Claude Code 的记忆模型作为 Dreaming Layer 移植到 58 篇文章的实现笔记把 Claude Code 的 memory 为何能运转拆解开来，应用到自己的 58 篇技术博客上。在本地 Gemma 4 26B + Codex CLI 上跑通的原始文章 → semantic index → TF-IDF 去重 → chunked draft 全路径实现记录。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/features-existed-ux-was-the-bottleneck/ 2026-05-28T14:38:49.696120Z https://kotonia.ai/articles/features-existed-ux-was-the-bottleneck/hero.png 个人开发中"功能齐全却没人用"的问题，靠 UI 拆分解决了视频生成是新用户主要注册入口但首日流失严重。ReAct agent 中本已包含视频生成工作流但无人触达。本文记录如何用 UI 拆分把已有能力释放出来。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/hidream-o1-lora-why/ 2026-05-28T14:59:21.532095Z https://kotonia.ai/articles/hidream-o1-lora-why/showcase2500_04_off_vs_on.png HiDream-O1-Image 自制 LoRA 的理由——不藏私版详解为 HiDream-O1-Image 制作通用动漫/半写实质感增强 LoRA 的动机、191 张手动数据收集、NSFW 转换策略，以及 noindex 文章竟成唯一浏览榜首的故事。技术细节的日语版。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/hidream-prompt-enhancer/ 2026-05-28T15:01:22.794558Z https://kotonia.ai/articles/hidream-prompt-enhancer/enhanced-anime.jpg HiDream 的“随手出图”崩了 → 转投 Dev → VRAM 爆表 → 用提示词工程打赢的实战记录 HiDream-O1-Image 在日语提示词下“随手出图”崩坏，本想换 Dev-2604 却因 VRAM 不足和编辑性能下降而放弃，最终用 Gemini Flash Lite 打造的提示词增强器解决。文中还发现了 HiDream 特有的 4 个陷阱（品牌名嵌入、cute 导致幼体体型、王家卫触发韩文字幕、idol-class 自动加字幕），并通过 A/B 测试验证。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/hidream-quality-speed-bench/ 2026-05-28T15:03:19.054034Z https://kotonia.ai/articles/hidream-quality-speed-bench/presets.jpg HiDream-O1-Image 提速 3~8 倍：steps / CFG / 分辨率实测基准实测 HiDream-O1-Image Full 在不同 steps、CFG 和分辨率下的生成速度与画质，找到兼顾效率与质量的实用预设，让探索迭代成本大幅降低。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/hidream-skeleton-pose-prompt/ 2026-05-28T15:11:55.431026Z https://kotonia.ai/articles/hidream-skeleton-pose-prompt/A_baseline.jpg HiDream skeleton：OpenPose 参考图不如 prompt 强大（8 种模式实证）对 HiDream-O1-Image (8B Full) 的 skeleton 模式进行 8 种模式 + 3 种布局模式的实证基准测试。通过解读 pipeline.py，解释为何传入 openpose 参考图反而会导致姿势固化，以及通过 prompt 指定为何更强大。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/hidream-unified-vl-lora-edit-eval/ 2026-06-22T07:46:50.100492Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-hidream-unified-vl-lora-edit-eval.webp Unified VL 图像生成中 T2I LoRA 向编辑通路的自动迁移 — HiDream-O1 上的对照评测在 HiDream-O1-Image 上的 240 样本对照评测,确认仅以 T2I 信号训练的 LoRA 适配器在 image-to-image edit 通路上即可达到 commercial-grade 画质。Unified VL 架构的结构性属性,在 SDXL/FLUX dev 的 siloed 架构上不成立。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/ime-longer-input-is-better/ 2026-10-28T15:12:59.849840Z https://kotonia.ai/articles/ime-longer-input-is-better/cover-zh.png 能自动识别中日英的输入法，切得越碎越吃亏为了不切换输入法就能打日语、英语和中文，我给输入法加上了自动语言识别。用着用着发现，多打一段再转换反而改得更少。按键相同、只改切分方式来测：日语的修改次数减半，中文降到四分之一。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/indie-churn-boring-fixes/ 2026-05-31T09:41:53.575148Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-opening-hinata.webp 与跳出率死磕：我把一整天全押在"不起眼的修复"上不新增任何功能，专门填堵用户在触达核心价值前悄悄流失的"隐形漏洞"——这是一次关于转化率的深度复盘。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/iris-desktop-1day-build/ 2026-06-28T16:22:54.141804Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-iris-desktop-1day-build.webp 一天写出有脸有手脚的 AI 搭档 Iris — kotonia-desktop 上线 Tauri 2 + Ditto 唇形同步 + 语音合成，用语音让自己电脑跑 bash 然后她用自己的声音念结果回来，脸还会同步动嘴。一天写完。一种有点取巧的成本结构：吃大厂亏本撒钱的脑子，叠 Kotonia 几乎不计量的语音/虚拟形象层。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/laguna-s21-one-gpu-changed-7gpu-plan/ 2026-07-23T00:50:37.713304Z https://kotonia.ai/articles/laguna-s21-one-gpu-changed-7gpu-plan/cover.png 本想买7GPU机器，却被1GPU的MoE模型打乱了计划本来在为前沿编程LLM加上语音、图像、视频生成规划一台7GPU工作站，结果单卡MoE模型 Laguna S 2.1 NVFP4 跑出了 DeepSeek V4 Pro 级别的agent基准分数，也通过了我自己的仓库修复任务，把整个方案压缩到了1块GPU。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/ltx2-22b-fp8-cast-quantization/ 2026-05-28T15:42:58.399628Z https://kotonia.ai/articles/ltx2-22b-fp8-cast-quantization/cover-zh.png LTX-2 22B 使用 fp8_cast 将峰值显存降低 40% — optimum-quanto 是个陷阱记录 LTX-2.3 22B 的量化尝试。optimum-quanto 与 LTX-2 transformer 存在兼容性问题无法运行，改用 LTX-2 原生的 QuantizationPolicy.fp8_cast() 后，峰值显存从 40 GiB 压缩至 24 GiB（cold-start, 768×512）。包含 3 种分辨率的基准测试以及 cold-start / persistent 模式的选择判断。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/ltx2-cold-start-vram-coexistence/ 2026-05-28T15:42:58.364753Z https://kotonia.ai/articles/ltx2-cold-start-vram-coexistence/cover-zh.png LTX-2.3 在单张 96GB GPU 上与 TTS 共存的冷启动方案在语音角色扮演产品中集成 LTX-2.3 时，持久化模式会占用 86 GiB VRAM，无法与 TTS/Ditto 共存。本文记录了切换到冷启动模式，实现空闲 0 GiB / 峰值 40 GiB 的实施方案。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/mesugaki-english-persona-gemini-audio/ 2026-05-28T15:42:58.501451Z https://kotonia.ai/articles/mesugaki-english-persona-gemini-audio/cover-zh.png 小恶魔英语会话拿下搜索第一，然后失去的故事个人开发的 niche AI 英语会话“小恶魔英语学习”为何能戳中用户，拿下搜索第1、2位的策略，以及自家原创内容被 Zenn 夺走的始末。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/moe-cpu-revival/ 2026-06-20T06:01:29.883967Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-moe-cpu-revival.webp 16 个核心久违地全力嘶吼的那天 — DDR5 涨价潮里在家跑准前沿 OW 模型，MoE 时代 CPU+RAM 的复权在自家 RTX 6000 + 128GB RAM 的机器上跑 DeepSeek-V4-Flash (284B MoE / 13B active)，发现满 GPU 跟 CPU offload 的速度差只有两倍。不用上 RTX PRO 6000 这种重型卡也能在家跑准前沿 OW 模型。但 2026 年的 DDR5 涨价让原本估算的 2 万元预算变成了 3.5 万——「内存才是主要开支」成了这篇文章意外的新角度。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/mps-gpu-sharing-ceiling/ 2026-07-31T12:36:43.234829Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-mps-gpu-sharing-ceiling.webp LLM 掉到了 2%。我把 GPU 共存的天花板测了三遍 LLM 解码是带宽受限，扩散模型是算力受限，既然吃的资源不同就应该能共存于同一块 GPU——我用 CUDA MPS 和 SM 分割把这个假设测了三遍。结论是「不是空间，是时间」。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/mtp-ja-acceptance/ 2026-07-13T06:23:12.231496Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-mtp-ja-acceptance.webp 投机解码（MTP）对日语闲聊不起作用——acceptance 36% vs 71% 实测在 vLLM 中启用 ThinkingCap-Qwen3.6-27B 的原生 MTP head，实测单流 decode 速度。draft acceptance 在英语代码生成场景是 71%，日语随意聊天场景只有 36%，收益因场景而天差地别。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/phone-controlled-home-agent/ 2026-06-23T23:25:09.131712Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-phone-controlled-home-agent.webp 在电车上用手机让家里 GPU 上的 AI 帮我写代码 — 一个周末用 WebSocket 把 kotonia-cli daemon 接到 Web /agent 控制台把 kotonia.ai 的 Web 页面和家里 PC 上常驻的 kotonia-cli daemon 用 WebSocket 双向打通了。在外面用手机敲一句『把那个 bug 修了』，家里的 RTX 6000 Blackwell 就开始干活，worktree 的输出实时流回浏览器。技术细节包括把 sync 的 ApprovalHandler 桥到 async WebSocket、削成 Cookie 认证形状的 device-code login、以及自动从磁盘 resume 的 SessionRegistry，一周末的设计与实现记录。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/residual-video-domain-i2v/ 2026-05-28T15:42:58.530574Z https://kotonia.ai/articles/residual-video-domain-i2v/cover-zh.png “大厂退出的视频领域”，个人实验全记录——从模型对比到以 I2V 为核心去掉安全限制的自由创作是否存在小众需求？本文记录了个人开发者用单张本地 GPU，从模型 A/B 测试到将高分辨率 I2V 作为主力的试错过程。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/solo-dev-knowledge-compound/ 2026-06-10T20:01:14.469280Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-solo-dev-knowledge-compound.webp 个人开发者的累积资产第一次开始「复利」的那一天 — 当 memory 和 git 通过 agent 站到「被使用」的一侧我用一个 session 搭起了一条 pipeline：把自己写过的 memory 文件和 git 历史交给 agent 做 semantic 压缩，再机械地从中挖掘新的文章雏形。把「个人开发者的累积资产开始复利」的条件整理成了三件结构性的事情。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/specialized-lora-3stage-caption/ 2026-06-16T22:33:28.200667Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-3stage-caption-studio.webp 一个晚上：从想做一个专用 LoRA，到撞上「合法的 NSFW 数据集结构性消失」这一事实，再到发明 3-stage Caption 突破 under-fit 天花板从 v1 nipple LoRA 的 @1.5 > @1.0 这一 under-fit 信号出发，结构性分析 CSAM 污染 + DRM 双重锁死的 NSFW dataset 路径，使用 CivitAI RED + 3-stage Caption + informational value frame 训练 V2 LoRA，通过 A/B 确认了 prompt adherence 的大幅改善与泛化保持。一夜研究日志。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/stripe-checkout-double-subscription/ 2026-07-22T08:19:47.492196Z https://kotonia.ai/articles/stripe-checkout-double-subscription/cover.png Stripe 已扣款、数据库却显示未订阅——排查并防止重复扣费面向使用 Stripe 实现订阅计费的开发者。支付成功但 Webhook 的数据库更新回滚，用户的自然重试导致创建了多个订阅。从退款、数据恢复到数据库加锁、Webhook 幂等化、Sandbox 测试的真实事故复盘。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/ternary-27b-what-it-forgot/ 2026-07-14T23:52:08.978625Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-ternary-27b-what-it-forgot.webp 1.58bit 的 27B 忘记了什么——用日语实测「FP16 的 95%」这句话的盲区 PrismML 发布 Bonsai 27B(Qwen3.6-27B 的三值 1.71bit 压缩版)后第二天,我们就在本地做了实测。速度和体积的宣称是真的(121.6 tok/s、权重仅 6.66GiB),但日语场景下 52% 的回复混入了英文单词。我们定位了根因,并总结了一份多语言 LLM 产品的排查清单。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/voice-first-local-llm/ 2026-06-03T13:28:55.543495Z https://kotonia.ai/articles/voice-first-local-llm/cover.png 短消息 LLM 延迟从 600ms 降到 22ms。让高质量虚拟形象在 1 秒内开口回应——一个性能调优狂为什么放弃前沿 API 全押本地 LLM 的完整告白号称 voice-first 却接受前沿 API 的 700ms TTFB 是结构性矛盾。本文记录我如何把 Gemma 4 26B A4B Uncensored 部署到本地 GPU，让 API 月费归零、TTFB 提升 30x、同时解锁 uncensored 输出。105 个 bench 样本与 4 张图表、stress test、集成 diff，以及由此形成的护城河分析。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/voice-first-no-center-mic-button/ 2026-06-02T13:47:45.387718Z https://kotonia.ai/article-img/kotonia-voice-first-mic.webp 号称 voice-first，就别在屏幕中央放『开始录音』按钮我的 AI 角色聊天应用号称 voice-first，但手机屏幕底部正中央却横亘着一个巨大的录音按钮。一个 CSS bug 报告，最终变成了一场关于产品理念与 UI 一致性的拷问。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/articles/zenn-canonical-crosspost-seo/ 2026-05-28T15:42:58.558351Z https://kotonia.ai/articles/zenn-canonical-crosspost-seo/cover-zh.png Zenn 的 canonical 我以为写了，其实根本没生效个人开发服务的注册数下降，重新调查流量来源和 canonical 后发现，向 Zenn 全文交叉发布的运营策略存在漏洞。 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/download/ 2026-07-10T16:38:02+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/zh/how-to-use/ 2026-05-21T06:29:02+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/zh/studio/ 2026-10-20T15:14:57+09:00 weekly 0.8 https://kotonia.ai/zh/use/agent-runtime/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/agent/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/ai-chat/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/booking-bot/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/card/ 2026-08-26T15:21:52+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/creative-studio/ 2026-06-02T09:46:30+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/debate/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/group-booking/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/group/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/multi-model/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/outbound/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/personas/ 2026-06-02T09:46:30+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/tools/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/voice/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/use/wiki/ 2026-05-24T07:44:22+09:00 weekly 0.6 https://kotonia.ai/zh/voice-studio/ 2026-08-10T05:54:19+09:00 weekly 0.7 https://kotonia.ai/zh/why/ 2026-05-25T12:35:35+09:00 weekly 0.75