Claudeでブザー音源を40cm以内に特定

Willison氏のプロジェクトは、散らかった物置で断続的に鳴るブザー音という厄介な問題から始まった。すべての箱を開ける代わりに、同氏はAIコーディングエージェントのClaude Codeに解決策の構築を任せた。エージェントは問題を調査し、市販の端末——スピーカーとマイク——で音の距離測定と位置特定を行う方法を記した2007年の論文「BeepBeep」を見つけ出した。この調査がBeep Locatorの設計に直結し、同システムはPythonのWebサーバーとWebSocketsを介して複数のリスナー端末を連携させる。

システム開発では、AIエージェントに音を認識する能力を与える実践的な手法も示された。Claudeにはネイティブの音声入力がないが、マイクデータを取得・解析するJavaScriptとPythonのコードを実行させることで、Willison氏は事実上「耳」を与えた。これによりエージェントはソフトウェアを反復改良でき、Willison氏は主に状況についてエージェントと会話していた。この手法は、Webカメラでハードウェアをデバッグするなど、コーディングエージェントに物理世界を感知させる他の取り組みと呼応する。

成果は、ブザー音を約40cm以内に特定する実用的なツールとなり、古い一酸化炭素検知器の発見につながった。このプロジェクトは、AIコーディングエージェントが画面上の作業を超えて実世界の信号を解釈・相互作用できるよう拡張可能であり、ソフトウェアで物理世界の問題を解く新たな道を開き得ることを示している。