Show HN: Amanuensis – 事実を捏造しないローカルファーストのAIペルソナ

Amanuensis は、Mastodon と Bluesky 向けのローカルファーストな AI ペルソナシステムです。その核心は、AI モデルが技術的な事実を捏造するのを防ぐための厳格なパイプラインにあります。プロジェクトは MIT ライセンスで公開されており、作者は実験的なプロジェクトであり、アクティブな製品ではないと述べています。

システムの困難な点はテキスト生成そのものではなく、モデルに技術的な詳細を捏造させないことでした。そのために、Amanuensis は事実のみのソース要約、LLM による判断前の決定論的なクリーンアップ、正規表現による事前スクリーニング、タイトルのみのメモリ、そして各投稿を Telegram で人間が承認するという手法を採用しています。詳細な設計と開発過程の記録は、プロジェクトの解説記事で読むことができます。

システムはいくつかのモジュールで構成されています：アダプターが Hacker News、Lobste.rs、BearBlog などのソースからストーリーを取得し、キュレーターが重複を除去し、禁止トピックをフィルタリングした後、「Brain」モジュール（ローカルの LMStudio を通じて命令チューニングされたモデルを呼び出す）が投稿テキストと画像プロンプトを生成します。画像サービス（SwarmUI）はカスタム LoRA モデルを使用して画像を生成します。スケジューラーは投稿時間を割り当て、キューサービスが承認ワークフローを管理し、最後に Telegram 通知がユーザーに承認を求めます。

ユーザーは 3 つの常時稼働プロセスを通じて完全自動ワークフローを実現できます：main_batch.py が毎日投稿を生成して Telegram に送信、main_telegram_listener.py が承認操作をリッスン、main_dispatcher.py が承認された投稿を予定時刻に公開します。さらに、返信リスナーがコメントを自動的に処理し、返信を下書きして承認を求めます。

このプロジェクトは、ローカル AI、人間の監視、分散型ソーシャルメディアを組み合わせたコンテンツ公開システムの構築方法を示しています。プロジェクトは活発な開発は終了していますが、コードと設計はフォーク、学習、カスタムペルソナの実行に利用できます。システム要件は Python 3.10+、ローカルで動作する LMStudio と SwarmUI、Telegram ボットトークンとチャット ID、そして Mastodon または Bluesky の認証情報です。デフォルトでは毎日 8 件の投稿を生成し、技術、個人、内部の 3 カテゴリに分類されます。新しいペルソナの追加も容易で、ディレクトリと設定ファイルをコピーするだけです。永続的なプロセスは systemd や supervisord で管理することを推奨しています。