2026/05/27 4:12

スノーボードキッズ2は完全にデコンパイルされました

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要約▶

Japanese Translation:

テキストは、約 2 年にわたる作業の結果、「Snowboard Kids 2」が C 言語コードに成功的に復元され、オリジナルの Nintendo 64 バイナリと一致したことを発表しています。この大きなマイルストーンは、人工知能とコミュニティによる協力がクラシックなビデオゲームソフトウェアを効果的に再活性化できることを示しています。プロジェクトは 2024 年 9 月の最初のコミットで始まり、新生児の娘を持つ著者は、病院でのダウンタイムをクリエイティブな distractions（ distraction: 精神的な distraction/ distractions → 精神への distractions の意味で「 distractions」のまままたは自然な日本語訳「 distract」として判断）として利用しました。成功は N64 復元 Discord コミュニティからの支援に大きく依存しており、特に Bl00D4NGEL および inspectredc の最終関数への貢献に対して謝意を表しています。AI ツールの分野では、Codex 5.5 xhigh が最も困難なタスクにおいて最も効果的なモデルとして特定されましたが、他のモデルの高いサブスクリプション料金を考慮すると、GLM がコストパフォーマンスに優れているため推奨されています。今後、チームは sonicdcer および DarioSamo の支援を受けながら、ワイドスクリーン対応や描画距離の拡大といった現代的な改良を備えた高品質なリコンパイル版をリリースする予定です。次のステップとして、バグの修正、一般的なコードラベルの整理化、構造体/アセットのリネーム、そして「Super Snowboard Kids」というタイトルの『Snowboard Kids 1』を含む複合版を作成するために『Snowboard Kids 1』の復元を行う可能性があることなどが含まれます。興味のある読者はプロジェクトの README で最初の良質なタスクを見つけることができ、Bluesky で最新情報をフォローできます。

注釈:

「distractions」は文脈上「精神的な distractions（ distracting activity）」として解釈し、自然な日本語訳に即して「クリエイティブな distractions」と表現しました。ただし、原文の意味を正確に保つため、翻訳では「 distractions」のニュアンスを残しつつ、日本の読者にも理解しやすい形で調整しました。
技術用語（API, LLM, zero-trust など）はそのまま保持しましたが、このテキストにはこれらの用語が含まれていないため、該当部分は特に変更しませんでした。
ドキュメント構造（見出し、箇条書きの有無など）は原文に合わせて維持しましたが、原文に箇条書きがないため、翻訳でも同じく段落形式としています。

本文

雪ボーダーキッズ 2 の全機能復号化と C言語実装に成功

達成の概要

100% 復号化を完了しました。
原作のすべての機能を、C 言語で実装し、オリジナル N64 ゲームと完全に一致するようにコンパイル済みです。
一部例外:
```
__asm__
```
を用いた工夫的な処理のみがアセンブリとして残存しています。
現状: 関数名やドキュメントの整備などは改善余地がありますが、C による実装自体はすべて完了しています。

成果の意味

MIPS アセンブリという暗号化されたコードブロックから、以下の状態へと姿を変えました：

✅ 読める

✅ ビルドできる

✅ 研究しやすい

✅ 改変可能な

これにより、以下のような発展が期待されます：

再コンパイルの実現

アセット（グラフィック・オーディオ）の抽出

ゲームメカニクスのより深い理解

旅路：プロジェクトの軌跡

開発期間: プロジェクトには約2 年以上かかりました。
始動: 最初のコミットは2024 年 9 月にアップロードされました。
現在の状況: 現在入院中で、新生児の娘と静かな時間を過ごしています（娘の状態は良好）。
精神的効果: 復号化作業は静寂な時間に楽しく過ごし、心からの distraction（注意力散漫）となりました。

N64 復号化の特殊性

Nintendo 64 タイトルを復号化するには、特別に詳しい公式ドキュメントが存在しません。
プロジェクト成り立った背景には、N64 復号化作業に関する Discord コミュニティの深い関与があります。

お礼と謝意

コミュニティメンバーのご協力を心より感謝します。特に以下のメンバーに特別な謝意を表します：

Bl00D4NGEL（最後の十の関数への大きな貢献）
inspectredc
SlaveOfIDO
queueRAM

コミュニティと AI エージェントの役割

コミュニティのサポートがプロジェクトの最大級の成り遂げでした。

愚かな質問への回答
ツールの使い方の解説
自発的な関数復号化への支援

さらに、コーディングエージェント（AI）も効率化に大きく貢献しました：

Claude
GLM
Codex

AI モデルによる観測結果

特定モデルへの偏意は意図せずありませんが、以下の傾向が見られます：

難易度との関係
- 取り組んだ最後の十の関数（最も難度が高い部分）では、Codex 5.5 xhighが特に効果的でした。
- 歴史的には Claude が優位でしたが、状況は常に変化します。今後上位を占めるのは別のモデルになる可能性があります。
コストパフォーマンス (GLM)
- Frontier モデルは高性能ですが高額です。
- GLMは「コスパ」において最も優れた選択肢でした。
- 高額のサブスクリプション費用を抑えたい方にとって、始めるのに最適な AI です。

今後の展望と次なる課題

次なる目標：再コンパイル版リリース

100% 復号化完了は技術的なブロックにはなりませんでした。
より興味深いと感じたため意欲的に進めました。
次の目標: 高品質な**「雪ボーダーキッズ 2 リコンパイル版」**をリリースすることです。

現在のプロジェクト状況

支援者:
```
sonicdcer
```
と
```
DarioSamo
```
の両氏の支援により、プロジェクトは既に高い完成度にあります。
スナップショットの状態：
- 画角がワイドスクリーンに拡張されています。
- 描画距離も拡大されており、一部で視覚的な奇異が生じる可能性があります。
残されたバグ: いくつかのバグが残っており、解消されるまでリリースは控えています。

まだ解決すべき課題

「100% マッチ」達成＝完全な理解ではありません。以下の課題が残りっています：

関数名: 多くの関数は依然として生成された適当な名前（みだりの名前）のままです。
構造化データ: 整理が必要です。
アセット: グラフィックやオーディオはほとんどバイナリブロッブとして扱われています。

「雪ボーダーキッズ 1」への拡張案

新たなアイデア: 両作を統合した**「スーパー・スノーボードキッズ」**の創出を検討しています。
- 第二作の近代化されたエンジン上で、第一作のオリジナルトラックをすべてプレイできるようにする。
- 実現可能性は不明ですが、考えるほど楽しいアイデアです。

参加と最新情報へのアクセス

「雪ボーダーキッズ 2 復号化プロジェクト」へようこそ

初心者が取り組むのに適した最初のタスクの一覧が README に掲載されています。ぜひご覧ください。
URL:
```
snowboard-kids-2-decomp
```
(※原文のリンク先を指す)

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2026/05/30 2:54

耐久性のあるワークフローには SQLite のみで十分です

## 日本語訳: #: オリジナルのサマリーは明確で簡潔かつ構造化されており、箇条書きを意味を損なうことなく一貫した物語に統合しています。したがって、改善は必要ありません。 # 改善されたサマリー：オリジナルと同じ ## サマリー： DBOS は、高価で複雑な共有データベースクラスターを不要にする、AI ワークフローにおける持続的実行のための費用対効果の高い戦略を提案しています。Obelisk フレームワークを SQLite および Litestream と組み合わせることで、システムはワークフローの進行状況をローカル SQLite ログに直接保存し、非同期でオブジェクトストレージへバックアップをストリーミングすることができます。このアーキテクチャにより、永続的な状態と Disposable な計算リソースが分離され、組織は壊れやすいモノリシックなシステムを管理するのではなく、個別のデータベースを持つ小さなサーバーの艦隊を実行できるようになります。従来の設定では必要な継続的なネットワークホップや共有利用可能性的保証が必要であるのに対し、このアプローチはテナントごとに障害を隔離し、ローカルファイルを通じたデバッグを簡素化します。Postgres は依然として高コンカレンシーまたは同期整合性を必要とするシナリオには不可欠ですが、このローカル化されたモデルは、突発的な AI ワークロードを持つ実験環境には理想的です。究極的には、この手法は不要な制御平面を除去することでインフラコストを削減し、開発者が複雑な共有ストレージ層や高度なレプリケーション戦略を管理するのではなく、エージェントロジックに集中することを可能にします。

2026/05/30 12:14

Perry は SWC と LLVM を用いて TypeScript を直接実行可能ファイルに変換します。

## Japanese Translation: Perry v0.5.306 は、macOS、iPadOS、iOS、Android、Linux、Windows、watchOS、tvOS、WebAssembly、および Web の上で TypeS cript を直接、極めて小さく独立したネイティブバイナリにコンパイルする革命的なフレームワークであり、Node.js や Electron などのランタイムを必要としない。SWC を解析に、LLVM を最適化されたコード生成に活用することで、Perry は 2〜5 MB の実行ファイルを生成し（npm パッケージのためにオプションで V8 ランタイムを採用すると約 20 MB）、これに対し Node.js は約 80 MB、Bun は約 90 MB と比較して格段に小型である。起動時間は Perry で約 1 ms、Node.js で約 30 ms、Bun で約 10 ms となり、Apple M1 Max の RUNS=11 テストの中央値では Perry v0.5.279 が Node.js v25 を凌駕する。このフレームワークはジェネレーションごとのガベージコレクタおよびデフォルトでの lazy JSON tape を備え、ほとんどのベンチマークで Node や Bun よりも高速なパフォーマンスを発揮可能である。 Perry は包括的な標準ライブラリ（fs、path、crypto、os、Buffer、child_process）を内蔵し、64 位浮動小数点、BigInt、単型化を伴うジェネリック、高度な型（インターフェース、ユニオン、タイプガード）、async/await をサポートする。AppKit、GTK4、Win32、UIKit、および JNI 経由で 30 以上のネイティブ UI ウィジェットを提供し、また 30 件以上の人気のある npm パッケージ（データベース：mysql2、pg、mongodb、better-sqlite3；セキュリティ：bcrypt、jsonwebtoken；ユーティリティ：lodash、moment、uuid）をネイティブ Rust で再実装しており、依存関係を直接のネイティブ関数呼び出しに変換することで、プラグインのオーバーヘッドと IPC の境界を排除する。コンパイル時プラグインシステムにより、安全でない変更可能キャプチャ（SharedArrayBuffer や Workers を使用しないなど）を拒否する決定的なビルドおよび安全性チェックが実現される。高度な機能には、`parallelMap`、`parallelFilter`、および `spawn` を通じた実際の OS スレッドサポート、CLDR 複数規則を使用した 30 以上のローカルのための自動コンパイル時 i18n、App Store、Play Store および直接ダウンロード向けの「Perry Publish」サービスによるクロスプラットフォームのビルド、署名、および配布が含まれる。デプロイ前の機能検証に Geisterhand を活用した全 6 プラットフォームへの自動化された UI テストも可能である。これらの能力により、ダウンロードサイズ、レイテンシ、複雑性の大幅な削減が実現され、既存のソリューションとの比較で安全性とパフォーマンスにおいて同等または優位性を確保する。

2026/05/30 11:20

日本における灯油不足

## Japanese Translation: 5 月 12 日付けで、大手日本製菓メーカーのカルビーは、イランへの戦争による地政学的緊張に起因するナフサ不足のため、パッケージから色彩、画像、キャラクターを除去すると発表した。この不足は、特に印刷用資材に必要なインクや溶剤の供給に影響を及ぼしており、カルビーは直ちに 14 の製品でモノクロのパッケージに切り替え、5 月 25 日からはポテトチップスとグラノーラに対して段階的にモノクロデザインの展開を開始せざるを得ない状況となった。今回の危機は、グローバルなサプライチェーンの統合の深さを浮き彫りにしており、株式会社帝国データバンクが調査した中、約 30%（約 46,741 の企業）がエチレンやポリ塩化ビニール樹脂などの基本的な化学物質に依存していることが判明している。政府関係者は、日本が必要な量を確保しているため直ちに供給不足となる可能性はないと述べているものの、企業側はすでに希少性や価格高騰に対応し、無地のパッケージや柔軟なデザインを採用することで適応を進めている。この影響は食糧分野のみならず、医療用品（注射器等）、住宅断熱材、家畜飼料など他の業界にも及びつつある。その他、三光食品や日清食品といった大手ブランドも同様に、視覚的なブランディングを削除したりテープの使い方を簡素化したりするなど、続いているサプライチェーンの不安定化に対応している。