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はてなキーワード: 拡張子とは
共有フォルダに入っているファイル名を眺めてたら「○○.xlsb.xlsx」となっていて、ただの疑問として「この.xlsbいります？」と聞いてみた。
「なんでついてるか分かんないんだよね。たぶんいらないと思うんだけど」と言われたが、それからいくらたっても.xlsbは消えていない。
こういうのめっちゃ気持ち悪いと思ってしまうんだけど自分自身なんでそう思うのか分からない。
・「.xlsb」自体久しぶりに見たし特別な理由がないなら使わない方が良い拡張子だと思う
・そもそも拡張子にさえなってない（名前のところに拡張子っぽい文字列が入っている）のは気持ち悪い
・たぶんいらないと思うなら消せ
何か月か前に話題になっていたIntel N100の中華ミニPCにひかれて、5年以上ぶりに自宅の端末を入れ替えた。Intel N100+メモリ16GB+SSD256GB程+Win11pro付きでお値段2万円強という、信じがたいコスパ。
必ずしも優れているとは言えないスペックでWin11を快適に使うために、買ってから最小限やった設定を書いておく。
※本当はhttps://anond.hatelabo.jp/20191116220232さんのWindows11版の記事が出てればそれで事足りたのだけど、見つけられなかったので投下してる
あんま気にしたくはないが、何が入ってるかわからんので一応OSはクリーンインストールし直す。
ファイル名を指定して実行→SYSTEMPROPERTIESPERFORMANCE
# 初期画面を「PC」へ
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v LaunchTo /t REG_DWORD /d 1 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer /v ShowRecent /t REG_DWORD /d 0 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer /v ShowFrequent /t REG_DWORD /d 0 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer /v ShowCloudFilesInQuickAccess /t REG_DWORD /d 0 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v ShowInfoTip /t REG_DWORD /d 0 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v FolderContentsInfoTip /t REG_DWORD /d 0 /f
# 空のドライブは表示しないOff
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v HideDrivesWithNoMedia /t REG_DWORD /d 1 /f
# 同期プロバイダー通知Off
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v ShowSyncProviderNotifications /t REG_DWORD /d 0 /f
ここら辺はhttps://anond.hatelabo.jp/20191116220232さんとほぼ変わらんので説明略。ここまでだけでも必要十二分には軽量化出来ている。
# コンパクトビューON ※エクスプローラの初期値の行間がなぜかWin10より広げられているので、戻す。
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v UseCompactMode /t REG_DWORD /d 1 /f
# 右クリックメニューをWin10以前に戻す ※初期状態ではWin10に比べ機能が大幅に絞られており、Windowsに慣れている人ほど使いづらい。ので、戻す。
cmd /c reg add "HKCU\Software\Classes\CLSID\{86ca1aa0-34aa-4e8b-a509-50c905bae2a2}\InprocServer32" /ve /f
# スクロールバーの幅を広げる ※エクスプローラのスクロールバーまで細くなってしまった。おっさんの目にはきついので、太くする。
cmd /c reg add "HKCU\Control Panel\Desktop\WindowMetrics" /v ScrollWidth /t REG_SZ /d -330 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v TaskbarDa /t REG_DWORD /d 0 /f
# タスクバー：チャット非表示 ※自宅でまでteamsとか使いたくない
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v TaskbarMn /t REG_DWORD /d 0 /f
# タスクバー：Web検索無効化 ※Webへの導線を切れば比較的使いやすい検索インターフェースになった
cmd /c reg add HKCU\Software\Policies\Microsoft\Windows\Explorer /v DisableSearchBoxSuggestions /t REG_DWORD /d 1 /f
# クラウドコンテンツ無効化 ※NetflixとかAmazonとかあそこら辺のやつ
cmd /c reg add HKCU\Software\Policies\Microsoft\Windows\CloudContent /v DisableWindowsConsumerFeatures /d 1 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\WindowsStore\WindowsUpdate /v AutoDownload /t REG_DWORD /d 2 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v HideFileExt /t REG_DWORD /d 0 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v Hidden /t REG_DWORD /d 1 /f
cmd /c reg add HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced /v ShowCompColor /t REG_DWORD /d 1 /f
サイズ→気が済むまで拡大
ポインター - デザイン→Windows標準(大きいフォント)(システム設定)
きりがないのでここらへんでおしまい。実際もっともっとたくさんいじってるけど、汎用性がないのでカットしてる。
辞めたので最近の公文書管理システム事情は知らないけど、適当に予想してみる
公文書管理システムって名前は御大層だけど、うちの市では書庫の棚管理台帳＋例規集でしかなく、運用も雑だった。
出勤簿とか、起案書とか、自課で予め倉庫に入れる文書カテゴリをリスト化して保存年限も指定しておく。
カテゴリ分けはかなり大雑把。
公文書管理システムからは空き棚の位置、通し番号が発行されるので指定された書庫の棚に段ボールを置いてくる。
公文書管理システムから今年破棄する段ボールを出力して、書庫から出して、幌つき軽トラ公用車に積んで、ゴミ処理場へ持って行き焼却炉にダイレクトシュート。
それだけ。
例規の方は市長決済や地方議会決議通さなきゃ更新されないものだし、どこにでもローカルバックアップあって復元も容易だろうから割愛する。
UIは10年前なのにWindows95で作ったような化石だった。
管轄は総務課文書管理係で、はっきり言って定型業務「しか」できない人の島流し部署だった。
毎年「いつもの」で済ませて、仕様書なんて10年以上誰も確認してなかったんじゃないかな？
Excelや、下手すりゃLotusで設計されたものを、WindowsやExcelのバージョンアップごとに
「同様に動作して業務を滞りなく継続できるように」って付記だけした契約を秘伝のタレのように使い続けていてもおかしくない。
箱詰めなんてどこの部署も新人と嘱託職員でやって、上司の確認決済もめくら判。
過去文書原本なんてものは重大クレームや訴訟沙汰レベルじゃないと引っ張り出さない。
厳密にアーカイブする労力より、何かあったら該当年度の段ボールを箱詰めミスまで疑って全部洗った方が労力的にはマシだから。
捨てる年度の混載さえなければ、どれがどの箱に入っていようがはっきり言ってどうでもいい。
ここからは予想だけど
行政DXの一環で庁内の働き方改革を進めるものとして、2022年4月から公文書管理システムの運用を開始しており
https://piyolog.hatenadiary.jp/entry/2023/05/06/014208#f-5a93bcab
ってことなので、猫も杓子もDXって中で旧公文書管理システムにも白羽の矢が立ったんじゃないかな？
「紙原本を引っ張り出す想定なんてけしからん、ディーエックスディーエックス……」って調子で。
とは言え、行政の継続性から言って押印した原本をスキャンした所で完全破棄なんてできないし
実務で必要な過年度文書は共有フォルダで管理してるし、役に立つ局面はそうそうないから雑に仕様変更したんじゃない？
Lotusの頃から変わってないような仕様書にチョチョイと「ファイル添付できるようにして」とだけ。
今まで管理していたファイルは棚管理台帳とレガシーフォーマットの例規だけのシステムに。
それなら拡張子の大文字小文字弄ったり、ホワイトリストでバックアップ対象を3日だけ管理しているのも納得できる。
下手すりゃ10年に1度しか引っ張り出さないもののために、決裁文書の最終版全部システムにアップロードするフローが増えるの嫌だなぁとか考えながら。
まぁコツコツ蓄積すりゃ、大量文書開示請求に強気に対応できるようになるだろうけど。
職員の徒労を脅しに譲歩を引き出そうとする、痛くもない腹探るようなやつね。
マジで対応しなきゃならないガチ文書開示請求だったら結局は最後は紙に印刷したものを目視確認しするし。
一括検索で引っかからなかった関連文書も心配だし、紙原本引っ張り出した方が手間ないと思うんだよね。
DX推進してる中で
「システムの添付ファイル紛失したけど、実は紙台帳から業務量改善できてなかったので支障ありません」
とか言えないじゃん。
せっかく課金したのにユーザが増えまくっているのか滅茶苦茶重くなっていて最悪。
だから流出したモデルを使ってローカルでNAIの環境を構築する。
ネットには情報もだいぶ転がってるけど陳腐化した情報があまりに多いため増田にまとめることにした。
もしかしたらこの記事もすでに陳腐化しているかもしれないが…単純に間違ってたらトラバで教えてほしい。
もちろん自己責任。この記事を見て導入した結果何かあっても増田は何も保証しない。
英語がわかる人はこっちを見た方が早いと思う。今は導入RTAができるくらい導入は楽になっている。
https://rentry.org/nai-speedrun
VRAMが2GB以上あるNVIDIA製のグラフィックボードがあればローカル環境を構築できる。
GPUの世代はGTX700シリーズ以降。なので一昔前のミドル級ボードでも動作するらしい。
IntelのオンボードGPUでも実行する方法があるらしい(stable_diffusion.openvino)が今回は割愛する。自分で探してね。
その他の推奨環境は以下の通り。
対応OS：Windows7以上(と言うがM1Macでも動作する方法があるとかなんとか)
メインメモリ：16GB以上(VRAMもたくさん必要だが起動時にメインメモリも大量に食う。WebUI起動時にタスクマネージャを見ているとよくわかる)
スマホしか持ってないような人やこういうのがよくわからない人はNovelAIを使った方が良いと思う。
今は重いけど、きっとそのうちみんな飽きてサーバも軽くなるかもしれないし。
(追記)NovelAIがリソースを確保してサーバが軽くなったからリスクを背負ってまで導入しなくても良いかも
(追記)Pythonは当然3系。最新の奴を入れれば問題無い。
導入方法はいちいち書かないけど、「python --version」や「git -v」で
正常にバージョン情報が出る(パスがきちんと通っている)ことはちゃんと確認しよう。
Stable Diffusion web UIはStable Diffusionやそれをベースとした画像生成AIを利用するためのフロントエンド。
その中でも特に開発が活発でデファクトスタンダードとなっているのがAUTOMATIC1111版だ。
導入したい適当なディレクトリに対してPowerShellなどで
「git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git」
なお、AUTOMATIC1111版は数時間単位でコミットが行われるから
定期的に「git pull origin master」で更新しよう。
クライアントはqBitTorrentが一番楽だと思う。
ここにはさすがにmagnetリンクは書かないから各自ググって欲しい。
結構誤解されがちなことだが流出データ50GBを全部ダウンロードする必要は無い。
必要なファイルはanimefull-final-prunedディレクトリの中身とanimevae.ptだから5GBちょっとくらいなんじゃないかな。
もし余裕があるならmoduleディレクトリの中身もダウンロードすればいいけど、ぶっちゃけ必要無いんじゃないか？
まずはanimefull-final-prunedの中身のファイルをリネーム。
「model.ckpt」を「animefinal-full-pruned.ckpt」のようなわかりやすい名前にして、
「animevae.pt」を例えば「animefinal-full-pruned.vae.pt」のような拡張子以外は同じファイル名にする。
WebUI起動フォルダ配下の\models\Stable-diffusionにリネームしたファイルを移動させれば配置はOK。
ちなみにmoduleディレクトリの中身は\models\hypernetworksに移動させて使う。
それらのファイルを設定で適用させると画風が結構変わるがNovelAI再現とは関係無いみたいだ。
(追記)moduleディレクトリの中身の.ptファイルはhypernetworksという技術によって画風などを学習したものらしい。
すでに複数のイラストレーターの画風を学習したptファイルが作成されており議論を呼んでいる。
自分のグラボのVRAMが4GB未満の場合は「set COMMANDLINE_ARGS=」の後に
4GB未満の場合は「--medvram」、2GB未満の場合は「--lowvram」とパラメータを追加しておこう。
自分の持ってるグラボのVRAMがわからないときはGPU-Zなどで調べよう。
またGTX1600系固有のバグ(単色の画像が出力される)があるらしいので
その場合は「--no-half-vae」もしくは「--no-half」や「--precision full」とパラメータを追加。
ちなみにパラメータに「--xformers」を追加してxformersを導入・使用すると
消費VRAMが減って画像生成処理時間も短縮されるので是非導入しよう。
画像からdanbooruのタグをAIで調査するdeepdanbooruを利用する場合は「--deepdanbooru」を追加。
のようになる。
ターミナルやPowerShellなどでwebui-user.batを起動しwebUIの初期導入と起動を行う。
過去には手動でCUDA等を導入する必要があったが、現在はこの初期導入でだいたいの導入が行われる。
ずいぶん楽にはなったがその分初期導入の時間は結構長い。10分～20分くらいかかるかもしれない。
途中で導入処理がエラーで止まってしまった場合は管理者権限で実行するなどして対応して欲しい。
起動ができたらSettingで以下の設定を変更してNovelAIに近づける。
Stop At last layers of CLIP modelを2に、
Eta noise seed deltaを31337にする。
これで設定は完了！
設定を合わせて完全にNovelAIと同じ内容になったのかを確認するテストがある。
出力結果から海外じゃHallo Asuka Testなんて呼ばれている。
これは初期SEEDをはじめとする設定内容が完全に一致していれば同じ出力結果を得られる仕組みを利用している。
プロンプトの内容：masterpiece, best quality, masterpiece, asuka langley sitting cross legged on a chair
ネガティブプロンプトの内容：lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts,signature, watermark, username, blurry, artist name
https://i.imgur.com/Bfl5qJB.jpg
なお、このテストはAUTOMATIC1111のバージョンやxformersの適用状態によっては微妙に違う画像が出力されることがあるらしい。
xformersを適用させている増田の環境だと確かに二つ並べると間違い探しレベルの違いがあった。
「Booru tag autocompletion for A1111」を導入すればNovelAIのように自動でdanbooruのタグを保管してくれる。
画像生成AIモデルはStable DiffusionがOSSのため派生が結構多い。
自前で追加学習もできるため自前で学習した追加AIモデルを4chanのような掲示板などで共有する人もいるらしい。
しかしそのようなモデルの中にウィルスのような悪意のある動作を行うものもあるらしい。
FBIがペドフィリアを一網打尽にするためにIPアドレスなどの個人情報を抜き出す動作を行うロリ特化AIモデルを掲示板で配布していて
しかもそれには本物の児童ポルノが教師データとして使われている…などという都市伝説的な話が今界隈を賑わせている。
掲示板などを読んでみると、単純にStable Diffusionにアニメ絵を学習させただけではなさそうだった。
アニメ画像を学習させた.ckpt(GB単位)と、付属データらしい.vae.pt(数百MB)と、更にhypernetworkという新しい単語が出てきて、.ptファイルというのもあるらしい。
.ptは既存のTextual inversionでも使われている拡張子なのだが同じだろうか。
hypernetworkを読み込ませないと、崩れたアニメ絵が出てくるようだ。
NovelAI側のヘルプを見ると、プロンプトの最初に『masterpiece, best quality,』をつけるとクオリティが上がるらしく、拡張する時に追加しているキーワードなのかもしれない。
で、結局NovelAIはどうやって実現しているのか。
拡散モデルを研究している人も知りたいというツイートをみたので論文にない独自方法なのか？
vae.ptというファイル名からの推測だとVAE学習させてるのかな？
どうやらhypernetworksという技術を追加で使っているらしい。
AUTOMATIC 1111にhypernetworksに関する実装が追加されている。現在gitのブランチでhypernetworksトレーニングのコードの実装開始されている。
掲示板などを見ていくと、promptの最初に{masterpiece}を最初につけないと、いわゆるNovelAIっぽいアニメ絵にならないらしい。
{masterpiece}をつけない場合、キャラ名は認識しているっぽいが、WaifuDiffusionっぽい崩れた画像が出てくるようだ。（アニメ画像を学習した.ckptだけで動作し、.vae.ptは動いてない？hypernetworksが効いてない？）
キャラ名については、同一名で作品が違うという場合があるので、おそらく学習時に別の単語に置き換えていると想像する。(NovelAIでキャラ名を入れた際に候補が出るが、変換しているはず）
他にpromptのトークン数をNovelAIは拡張している。
StableDiffusionの75トークンは、512x512の画像との対応付けから来ているというのが、付け焼き刃の知識での理解なのだが、どう対応付けしているのか。
最初に{masterpiece}があった場合、フラグをONにして、CLIPに渡すときは{masterpiece}を除外ってのは想像できるが、それでもトークンが余る。
Waifu Diffusion V1.3がリリースされ、学習する枚数を増やしたが、掲示板などに貼り付けてあるものを見る限り、まだ手は改善されてない。
最終リリース前(epoch5,6?)のものとの比較した画像も流れているが、見ても違いはわからない。
Stable DiffusionがDiffusion modelで精度が高い先端モデルとされているが、単純に学習枚数だけ増やしても手は描けない、ということではないだろうか。
https://blog.novelai.net/novelai-improvements-on-stable-diffusion-e10d38db82ac
自動で安価をつけて返信するプログラムでもこんなに長く複雑になる(一部抜粋)
/**************************************
以下のCSV_DIR, FILE_PATHS, SETTINGSを書き換えてね。 <h3>o- *************************************/</h3>
//CSVファイルが置かれてるディレクトリのパス。投稿前にエラー出たら大体ここの設定ミス。 例："C:\\Users\\sakuraimasahiro\\Documents\\iMacros\\Macros\\rentou\\";
'C:\\Users\\USER\\Desktop\\iMacros\\Macros\\rentou\\';
//ファイルのパス。CSVは絶対パスで、拡張子も必要。iimは相対パスでよく、拡張子不要。
const FILE_PATHS = {
textCsv: CSV_DIR + 'textNoAnker.csv',
//レス用投稿文が書かれたCSV。通常とレス用で分けないなら同じファイルを使えばいい。
replyTextCsv: CSV_DIR + 'textReply.csv',
};
baseWaitTime: 5,
//baseWaitTime+0～waitTimeRange（ランダム）だけ待つ
waitTimeRange: 5,
//連投しすぎだと忠告された場合に処理を一時停止させる時間(秒)
waitTimeForAvoidingPunishment: 60 * 30,
//メール
mail: 'sage',
//名前設定
name: '',
//以下、偽装ワッチョイ設定。浪人でワッチョイを非表示にしてるときだけtrueにしてね。
//妙なニックネーム（ﾜｯﾁｮｲ、ｱｳｱｳｳｰなど）をランダムで決めて付加するかどうか。true=付加する。false=付加しない。
//妙なニックネームの後に付く8桁の文字列をランダムで決めて付加するかどうか。
},
//アンカー無し投稿をするならtrue。しないならfalse。noAnkerPostかreplyPostのどちらかはtrueにすること（両方trueでもOK）。
//アンカー付き投稿（返信）をするならtrue。しないならfalse。もしnoAnkerPostとreplyPostの両方がtrueの場合、投稿は返信が優先され、返信対象が見つからなくなったらアンカー無し投稿をする。
//最初に取得するアンカー無し投稿文CSVファイルの行番号。もし返信用と同じCSVファイルを使うなら-1と入力。
noAnkerPostTextCsvStartRow: 1,
//最初に取得する返信用投稿文CSVファイルの行番号。もしアンカー無しと同じCSVファイルを使うなら-1と入力。
//テキストCSV/返信用テキストCSVの取得行が最終行に達したら最初の行まで戻るかどうか。true=戻る。false=マクロ終了。
//返信する場合、これより小さなレス番には返信しない。返信を投稿すると、この数値は前回の返信先のレス番に更新される。
minAnker: 895,
//返信する場合、名前に以下の文字列を含む投稿にアンカーをつけて返信する(ﾜｯﾁｮｲやIPなど名前フィールドにあるものならなんでも可)。配列で複数指定可能。指定無しなら空配列（[]）。filterNamesとfilterNamesNotIncluded共に無指定ならレス番1から順に返信していく（minAnkerが設定されてればそこから順に）。以下のfilter系は全て併用可能。
//↑とは逆に、名前に以下の文字列を含まない投稿にアンカーをつけて返信する。↑と併用も可能。
//返信する場合、本文に以下の文字列を含む投稿にアンカーをつけて返信する。
filterText: ['自演かな', '自演わらわら', 'スクリプト使うの', '安価ガバ', '>>660', '自演で擁護', '最後' ,'あいうえお', 'かきくけこ', 'さしすせそ', 'なにぬねの', 'はひふへほ', 'まみむめも', 'やいゆえよ', 'やゆよ', 'らりるれろ', 'わいうえを', 'わをん', 'わいうえをん'],
},
//自分のIPアドレスの確認。VPNとかでIPを変更してマクロを動かしてるとき、突然VPNが作動しなくなってIPが元に戻ったときにマクロを止めるためのもの。
//以下の文字列が自分の現在のIPアドレスに含まれている場合、マクロを一時停止する。基本的に自分の本当のIPアドレスを入力。
},
//浪人設定。最後に動作を確認したのは5年くらい前で、今も同じように動作するかは、浪人を持ってないから確認できずわからない。
//浪人にログインしてるかどうかをチェックするかどうか。trueならする。falseならしない。trueにしていてもし浪人にログインしていないことを確認したらログインしにいく。
password: '1234',
},
};
/**************************************
設定箇所終わり。
https://info.5ch.net/index.php/%E6%9B%B8%E3%81%8D%E8%BE%BC%E3%82%81%E3%81%AA%E3%81%84%E6%99%82%E3%81%AE%E6%97%A9%E8%A6%8B%E8%A1%A8 <h3>o- *************************************/</h3>
/**************************************
・NULL演算子(??)は使えない。論理積(&&)は使える。
・オブジェクトの分割代入はできない。
・importはできない。 <h3>o- *************************************/</h3>
/**************************************
関数 <h3>o- *************************************/</h3>
/**
* ここから始まる。
*/
checkSettings();
var _TextCsvCursors = new TextCsvCursors(
SETTINGS.postSettings.noAnkerPostTextCsvStartRow > 0
? SETTINGS.postSettings.noAnkerPostTextCsvStartRow - 1
: SETTINGS.postSettings.noAnkerPostTextCsvStartRow,
SETTINGS.postSettings.textCsvLoop,
),
SETTINGS.postSettings.replyPostTextCsvStartRow > 0
? SETTINGS.postSettings.replyPostTextCsvStartRow - 1
: SETTINGS.postSettings.replyPostTextCsvStartRow,
SETTINGS.postSettings.textCsvLoop,
),
);
var _LoopStatuses = new LoopStatuses(0, SETTINGS.postSettings.minAnker);
const _MyPosterName = new MyPosterName({
name: SETTINGS.nameSettings.name,
});
const _ThreadUrl = openPromptThreadUrl();
//ループ
while (true) {
SETTINGS.ipSettings.checkIp && checkCurrentIpNotTheIp();
//スレを開く
openUrl(_ThreadUrl.fullUrlHttps());
//浪人にログインする設定なら、浪人にログインしているかどうかを確認し、していなければログインしにいく。
if (SETTINGS.roninSettings.checkLogin) {
}
}
if (SETTINGS.postSettings.replyPost) {
const targetAnkerNumber = createPostDOMList()
.filterPostnumberHigher(_LoopStatuses.currentMinAnker())
.filterByPostername(SETTINGS.postSettings.filterNames)
.filterByPosternameNotIncluded(
SETTINGS.postSettings.filterNamesNotIncluded,
)
.filterByText(SETTINGS.postSettings.filterText)
if (targetAnkerNumber !== null) {
const r = _TextCsvCursors.takeNextRowTextAsReply(targetAnkerNumber);
messageDisplay(`返信対象有り。アンカー先: ${targetAnkerNumber}`);
return {
...r,
updatedLoopStatuses:
_LoopStatuses.updateMinAnker(targetAnkerNumber),
};
}
}
if (SETTINGS.postSettings.noAnkerPost) {
//返信対象無し、或いは返信しない設定の場合。アンカー無し投稿文を作る。
const r = _TextCsvCursors.takeNextRowTextAsNoAnker();
messageDisplay('返信対象無し。アンカー無し投稿。');
return {
...r,
updatedLoopStatuses: _LoopStatuses,
};
}
return null;
})();
if (p) {
//投稿。
nickname: SETTINGS.nameSettings.nickname,
korokoro: SETTINGS.nameSettings.korokoro,
area: SETTINGS.nameSettings.area,
}),
SETTINGS.mail,
p.text,
);
//_TextCsvCursorsと_LoopStatusesを更新。
_TextCsvCursors = p.updatedTextCsvCursors;
_LoopStatuses = p.updatedLoopStatuses.incrementPostCount();
`投稿回数: ${_LoopStatuses.currentPostCount()}`,
`minAnker: ${_LoopStatuses.currentMinAnker()}`,
`今回アンカー無し投稿取得行: ${_TextCsvCursors.currentRows().noAnker}`,
`今回アンカー有り投稿取得行: ${_TextCsvCursors.currentRows().reply}`,
]);
} else {
`返信対象が現われるのを待機中...。`,
`投稿回数: ${_LoopStatuses.currentPostCount()}`,
`minAnker: ${_LoopStatuses.currentMinAnker()}`,
`今回アンカー無し投稿取得行: ${_TextCsvCursors.currentRows().noAnker}`,
`今回アンカー有り投稿取得行: ${_TextCsvCursors.currentRows().reply}`,
]);
}
wait(SETTINGS.baseWaitTime + randomRange(0, SETTINGS.waitTimeRange));
}
}
/**
* 投稿処理と投稿結果を見てリトライしたりマクロ終了したり。
* @param {string} serverName サーバー名
* @param {MyPosterName} _MyPosterName
* @param {string} postMail メール
*/
serverName,
postMail,
_MyText,
retryTimes = 0,
) {
const r =
retryTimes === 0
? new ValuesOfPost(serverName, _MyPosterName, postMail, _MyText).post(
postTo5chTread,
)
serverName,
postMail,
_MyText,
).postSubstring(retryTimes, postTo5chTread, postConfirm);
if (r) {
back();
return;
}
wait(7);
const error = createPostErrorMessage().analyze();
messageDisplay(error.message);
if (error.order === 'KILL') {
kill();
} else if (error.order === 'SKIP') {
return;
} else if (error.order === 'TRUNCATE') {
back();
serverName,
postMail,
_MyText,
retryTimes + 1,
);
} else if (error.order === 'WAIT') {
wait(SETTINGS.waitTimeForAvoidingPunishment);
serverName,
postMail,
_MyText,
retryTimes,
);
} else if (error.order === 'LOGIN') {
serverName,
postMail,
_MyText,
retryTimes,
);
}
return;
}
/**
* 現在のIPアドレスに、SETTINGS.ipSettings.avoidTheIpの値が含まれていないことを確認する。含まれていたらマクロを一時停止。
* @returns
*/
function checkCurrentIpNotTheIp() {
openUrl('https://www.cman.jp/network/support/go_access.cgi');
const _IpAdress = createIpAdressFromCMan();
if (_IpAdress.includes(SETTINGS.ipSettings.avoidTheIp)) {
pause('現在のIPに指定した値が含まれていることを確認。');
}
return;
}
/**
* @returns
*/
if (
SETTINGS.postSettings.noAnkerPost === false &&
SETTINGS.postSettings.replyPost === false
) {
return kill('設定エラー。noAnkerPostとreplyPost両方ともfalseになってる。');
}
if (
SETTINGS.postSettings.noAnkerPostTextCsvStartRow < 0 &&
SETTINGS.postSettings.replyPostTextCsvStartRow < 0
) {
return kill(
'設定エラー。noAnkerPostTextCsvStartRowとreplyPostTextCsvStartRow両方とも-1になってる。',
);
}
if (
SETTINGS.postSettings.noAnkerPostTextCsvStartRow === 0 ||
SETTINGS.postSettings.replyPostTextCsvStartRow === 0
) {
return kill(
'設定エラー。noAnkerPostTextCsvStartRow/replyPostTextCsvStartRowの初期値は-1或いは1以上で。',
);
}
}
/**
* 入力フォームを表示して入力されたスレのURLを受け取る。
*/
function openPromptThreadUrl() {
const url = prompt('スレURLを入力');
}
/**
* 開いてるスレのレス全て読み取ってPostListインスタンスを作って返す。
* 重すぎるので使うのやめ。どうやらインスタンスの大量生成が原因な模様。
*/
const posts = window.document.getElementsByClassName('post');
return new PostList(Array.from(posts).map((e) => new Post(e)));
}
/**
* 開いてるスレのレス全て取得してPostDOMListに格納して返す。
* @returns
*/
function createPostDOMList() {
const posts = window.document.getElementsByClassName('post');
for (let index = 0; index < posts.length; index++) {
//HTMLCollectionからElementを1つずつ抽出して配列に。
arrPostDOMList.push(posts.item(index));
}
return new PostDOMList(arrPostDOMList);
}
/**
* 開いてる投稿結果画面に表示されてるエラーを読み取ってPostErrorMessageインスタンスを作って返す。
*/
function createPostErrorMessage() {
window.document
