**チューリップ・クリエイティブ・コンピュータ**

- 芸術と技術のユニークな融合  
- 革新的なビジュアル体験を設計  
- 鮮やかなカラーパレットと最先端ハードウェアを組み合わせる

2026/01/14 2:10

**チューリップ・クリエイティブ・コンピュータ** - 芸術と技術のユニークな融合 - 革新的なビジュアル体験を設計 - 鮮やかなカラーパレットと最先端ハードウェアを組み合わせる

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要約

日本語訳:

Tulip CC は低電力で手頃な価格のセルフコンテインドポータブルコンピュータで、オープンソースの音楽ワークステーションとしても機能します。ESP32‑S3マイクロコントローラを中心に構築され、MicroPython を実行し、AMY ステレオ 120 ボイスシンセサイザーエンジン(加法/減法/F‑M 合成、サンプラー、Karplus–Strong、アナログフィルタ、シーケンサー、ドラムマシン、パッチエディタ)とキャパシティブ・マルチタッチ対応のタッチスクリーンディスプレイを備えています。
デバイスは 8.5 MB の RAM(MicroPython 用 2 MB、OS 用 1.5 MB、残りがグラフィックスフレームバッファ)と 32 MB のフラッシュ(うち 24 MB が使用可能)、Wi‑Fi、USB キーボード/マウス/MIDI、I²C/Grove/Mabee コネクタをセンサーや周辺機器用に搭載し、組み込みの pico/nano スタイルエディタ(構文ハイライトと REPL)も備えています。グラフィックスは LVGL によって処理されます:テキストフレームバッファ 128 × 50(ANSI 256 色)、スキャンラインあたり最大 32 スプライト(32 KB ビットマップメモリ)、1024 × 600 の背景フレームバッファでスクロール、PNG ローディング、デフォルト 30 FPS、解像度調整可能、256 色。
電力消費は 5 V で 575 mA(中程度の輝度)で、LiPo、18650、または USB バッテリーパックに対応しています。追加ソフトウェア機能として、ネイティブチャット/ファイル共有 BBS「TULIP ~ WORLD」、MIDI 入出力コールバック、およびクリエーションの共有用 Web バージョンがあります。
Tulip CC は市販ユニット、DIY ハードウェアキット、フル機能の Web アプリ、またはネイティブデスクトップアプリ(Mac/Linux/WSL)として入手可能です。開発リソース—完全な API ドキュメント、チュートリアル、Discord コミュニティ、およびオープンソース GitHub リポジトリ—が提供されており、埋め込みデバイスとデスクトップ環境の両方で動作するために貢献が必要です。将来のファームウェア更新では、合成モジュールの拡張、LVGL を介したグラフィックス解像度の向上、および電力効率の改善がコミュニティの入力を受けて行われる可能性があります。

本文

Tulip Creative Computer(Tulip CC)
低電力・手頃な価格で、タッチスクリーンとスピーカーを備えた自己完結型ポータブルコンピュータです。Python で完全にプログラム可能で、音楽・ゲーム・グラフィック・テキストなど、想像できるものなら何でも作れます。


はじめに

  • 購入または自作:Makerfabs から US$59 で Tulip CC を入手するか、自分で組み立ててください(DIY ハードウェアプロジェクト)。
  • Web とデスクトップ:ほぼすべての機能を Web 上で動かせるほか、macOS/Linux/WSL 版ネイティブアプリとしても利用可能です。
  • 起動:Tulip は即座に Python REPL に入ります。

最初のステップ

# 保存したファイルを実行
cd('ex')          # 例フォルダへ移動
execfile("parallax.py")

# パッケージ(他のファイルが含まれるフォルダ)を実行
run("game")

エディタ – pico/nano ベースで、構文ハイライト、検索、保存/名前を付けて保存に対応。

edit("game.py")   # エディタでファイルを開く

ハードウェア仕様

機能詳細
RAM8.5 MB(MicroPython 用 2 MB、OS 用 1.5 MB、残りはグラフィックとファームウェアキャッシュ)
フラッシュ32 MB ファイルシステム(OS インストール後は 24 MB)
シンセサイザーAMY ステレオ 120 ボイスエンジン:加算/減算、FM、サンプラー、フィルター、シーケンサーを備え、ドラムマシンと Juno‑6 エディタも含む
テキストバッファ128×50、ANSI 対応(256 色、反転・太字・下線)
スプライト画面あたり最大32 個、1 バイト/ピクセル、衝突検出付き
背景1024+128 × 600+100 ピクセルでスクロール可能
Wi‑Fi
requests
で HTTP、TCP/UDP ソケット対応
ディスプレイクロック/解像度可変(30 fps @ 1024×600)、256 色
グラフィックスロードスプライト/背景は PNG、またはコード内でビットマップデータを生成
入力USB キーボード/マウス、MIDI、タッチ(キャパシティブマルチタッチ;デスクトップ/Web ではマウスがタッチとして扱われる)
I²C/Grove/Mabee コネクタジョイスティック、キーボード、GPIO、DAC/ADC、ハブなどに対応
電源5 V @575 mA(中程度の輝度時)で LiPo/18650 または USB バッテリーパックで数時間稼働

接続

# Wi‑Fi 接続
tulip.wifi("ssid", "password")

# IP アドレス取得
ip_address = tulip.ip()   # 未接続時は None

# ファイルダウンロード
bytes_read = tulip.url_save("https://url", "filename.ext")

音楽とサウンド

amy.drums()          # テスト曲を再生
amy.send(volume=4)   # ボリューム変更
amy.reset()          # すべての音声停止

AMY は FM、PCM、加算合成、パーシャル、フィルター、オシレータごとのステレオパンをサポートします。


MIDI

m = tulip.midi_in()                 # 最後に受信したメッセージのバイト列
tulip.midi_out((144, 60, 127))      # ノートオン
tulip.midi_out(bytes)               # 生バイト列またはリストを送信

Python コールバックで MIDI 入力を処理できます。


グラフィックスシステム

# 背景ピクセル取得
pal_idx = tulip.bg_pixel(x, y)

# PNG を背景にロード
tulip.bg_png(png_filename, x, y)

# 背景スクロール
tulip.bg_scroll(line, x_offset, y_offset, x_speed, y_speed)

スプライト

(w, h, bytes) = tulip.sprite_png("filename.png", mem_pos)
tulip.sprite_move(12, x, y)          # スプライト位置を設定

Tulip World(BBS)

import world
world.post_message("hello!!")   # ユーザー名が必要
world.upload(filename)          # ファイルアップロード
world.ls()                      # 最近のファイル/ユーザー一覧

開発と貢献

  • クロスプラットフォーム対応:Tulip CC と Tulip Desktop の両方で機能するようにしてください。
  • テスト:ハードウェア上で変更を検証してから提案しましょう。
  • コミュニティ:Discord に参加し、フィードバックやプルリクエストを送ってください。

Tulip で楽しい創作活動をお楽しみください!

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2026/01/14 5:45

**ゲームズ・ワークショップ、スタッフのAI使用を全面禁止 経営陣はテクノロジーに興味津々でない** - 同社は従業員が業務上人工知能ツールを利用することを一律で禁じる方針を採用しました。 - 経営層は知的財産の安全性や創造的コントロールへの影響を懸念していると述べています。 - 業界内では注目が集まっても、上級経営者はAIがデザイン・生産フローに与えるメリットに対し慎重な姿勢を保ち続けています。

## Japanese Translation: **改善された概要** Games Workshop は、コンテンツ制作と設計プロセスにおける生成型 AI ツールの使用を正式に禁止しました。この方針では、厳格な監視下で数名の上級マネージャーのみが AI を実験できるようになっていますが、その可能性についてはまだ誰も興奮していません。外部コンペティションへの参加を含む不正使用は禁止されており、企業はデータ準拠・セキュリティ・ガバナンスを監視し、AI/ML エンジンがデバイスに自動インストールされるのを防止する必要があります。 GW の禁止措置は知的財産権を保護し、人間クリエイターを尊重するとともに、上級スタッフによる限定的な調査を許可しています。この決定は、より広い文脈の中で行われました。GW は *Warhammer 40,000* や *Age of Sigmar* などのフラッグシップテーブルトップタイトルを所有し、高品質のコデックス本・ミニチュア・アニメーションを販売しており、最近は新規採用で Warhammer Studio を拡大しました。Displate の作品に関する最近の紛争―Displate がそのアートワークが AI によって生成されたと否定し、「赤旗」を人為的なミスに帰せたケース―は、ファンが生成型 AI アートに対して反発していることを示しています。特に Warhammer の美学に大きな影響力を持つアーティスト John Blanche の存在がその背景にあります。 今後も GW はデータ準拠とセキュリティの監視を継続します。上級マネージャーは AI の可能性を探るかもしれませんが、内部方針の変更や外部圧力が変わらない限り、広範な採用は見込めません。この禁止措置により GW は Genvid、EA、Square Enix など AI を積極的に導入している競合他社に比べて遅れを取ることになり、ゲーム開発の競争ダイナミクスが変わる可能性があります。これは生成型 AI の統合に対する業界全体の慎重な姿勢を反映しています。

2026/01/14 1:22

「二つの頭(=複数の視点)が一つより優れているのでしょうか?」

## Japanese Translation: ## 要約 コイントスの結果を時折だけ報告する人々がいる場合、報告者数が奇数であると予測精度が向上し、さらに1人追加して偶数にすると追加効果は得られないという点が主旨です。 シミュレーションと解析的な検証から次のように示されています:正直な友人(80 % 正解率)を1人だけ持つ場合、2人目を加えても精度は80 %のままであり、合意しても不一致が相殺されるため利益がありません。3人目が参加すると精度は90 %に上昇し、4人目が加わると再び90 %に戻ります。このパターンは奇数回報者ごとに繰り返されます。 この発見はコンドルセートの陪審理論を反映しており、偶数規模のグループでは多数決が引き分けになる可能性があるため、新たな情報を提供しないことを説明しています。著者は、創造的執筆プロジェクトを開催するプログラミングリトリート「Recurse Center」でベッティングシミュレーションを実行している際にこの現象に気付きました。 今後の研究では、この傾向がより複雑な投票設定や大規模グループでも維持されるかどうかを検証することが期待されます。グループサイズと偶奇性が意思決定品質に与える影響を理解することで、クラウドソーシングサイト、陪審制度、または人間の判断を集約するあらゆるプラットフォームの設計者が、不必要な偶数参加者を追加しないよう助けることができます。

2026/01/14 3:43

**Show HN:Nogic — VS Code 拡張機能でコードベースをグラフとして可視化**

## Japanese Translation: **概要** Nogic Visualizerは、VS Code拡張機能であり、プロジェクトのファイル構造をインタラクティブなグラフィックに変換し、開発者が大規模コードベースを迅速に把握・ナビゲートできるよう支援します。フォルダーを開くと、ツールは自動的にすべてのファイル(JavaScript、TypeScript、Python、Go、Rust、C/C++、PHP、Swift、Kotlin など)をインデックス化し、階層グラフ、クラス図、呼び出しグラフ、クイック検索オーバーレイといったビジュアルマップを構築します。これらの視覚化は、コマンドパレットまたはエクスプローラーのコンテキストメニューからカスタム「Nogic Boards」に追加でき、チームがコードの焦点を絞ったビューを共有できます。 主なインタラクション機能: - **ノードをダブルクリック**すると、そのファイルが開きます。 - **メソッドをクリック**すると図内でその本体が展開されます。 - **ドラッグ/パン**と**スクロール/ズーム**でナビゲーションします。 クイック検索は `Cmd/Ctrl+K` で利用可能で、名前やパターンで要素を瞬時に見つけられます。可視化はコード変更と自動的に同期し、プロジェクト構造の最新状態を保ちます。 将来のアップデートでは言語サポートが拡張され、コード進化に伴って可視化が継続して同期されるようになります。Nogic Visualizerはプロジェクトアーキテクチャの明確でライブな図像を提供することで、新人研修を支援し、不慣れなコード探索時の認知負荷を低減し、個人および組織全体の保守性向上に寄与します。

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