Lycolog

• 確認環境
• Apache2
• PostgreSQL
• Redis
• Mastodonの組み込みExporter

確認環境

Apache2

# 取得
wget https://github.com/Lusitaniae/apache_exporter/releases/download/v1.0.12/apache_exporter-1.0.12.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz apache_exporter-1.0.12.linux-amd64.tar.gz

# binを配置
sudo cp apache_exporter-1.0.12.linux-amd64/apache_exporter /usr/local/bin/
ls -la /usr/local/bin/ | grep apache_exporter

# デーモン作成
cat <<'EOF' | sudo tee /etc/systemd/system/apache_exporter.service
[Unit]
Description=Prometheus Apache Exporter
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=prometheus
Group=prometheus
WorkingDirectory=/var/lib/prometheus
ExecStart=/usr/local/bin/apache_exporter --scrape_uri=http://[::]:ここにポート番号/server-status?auto
Restart=on-failure
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

# デーモンの有効化
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now apache_exporter

# 起動確認
curl "http://[::1]:9117/metrics"

# 掃除
rm -Rf apache_exporter-1.0.12.linux-amd64 apache_exporter-1.0.12.linux-amd64.tar.gz

PostgreSQL

# 取得
wget https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/download/v0.19.1/postgres_exporter-0.19.1.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz postgres_exporter-0.19.1.linux-amd64.tar.gz

# binを配置
sudo cp postgres_exporter-0.19.1.linux-amd64/postgres_exporter /usr/local/bin/
ls -la /usr/local/bin/ | grep postgres_exporter

# 監視ユーザーの作成
sudo -u postgres psql
CREATE USER postgres_exporter WITH PASSWORD 'ここにパスワード';
ALTER USER postgres_exporter SET SEARCH_PATH TO postgres_exporter,pg_catalog;
GRANT pg_monitor TO postgres_exporter;
quit

# 監視情報の作成
echo 'DATA_SOURCE_NAME="postgresql://postgres_exporter:ここにパスワード@localhost:5432/postgres?sslmode=disable"' | sudo tee /etc/default/postgres_exporter
sudo chown root:root /etc/default/postgres_exporter
sudo chmod 600 /etc/default/postgres_exporter

# デーモン作成
cat <<'EOF' | sudo tee /etc/systemd/system/postgres_exporter.service
[Unit]
Description=Prometheus PostgreSQL Exporter
After=network.target postgresql.service
Wants=postgresql.service

[Service]
Type=simple
User=prometheus
Group=prometheus
WorkingDirectory=/var/lib/prometheus
EnvironmentFile=/etc/default/postgres_exporter
ExecStart=/usr/local/bin/postgres_exporter \
    --web.listen-address=[::]:9187
Restart=on-failure
RestartSec=5
EOF

# デーモンの有効化
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now postgres_exporter

# 起動確認
curl "http://[::1]:9187/metrics"

# 掃除
rm -Rf postgres_exporter-0.19.1.linux-amd64 postgres_exporter-0.19.1.linux-amd64.tar.gz

Redis

# 取得
wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v1.82.0/redis_exporter-v1.82.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz redis_exporter-v1.82.0.linux-amd64.tar.gz

# binを配置
sudo cp redis_exporter-v1.82.0.linux-amd64/redis_exporter /usr/local/bin/
ls -la /usr/local/bin/ | grep redis_exporter

# デーモン作成
cat <<'EOF' | sudo tee /etc/systemd/system/redis_exporter.service
[Unit]
Description=Prometheus Redis Exporter
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=prometheus
Group=prometheus
WorkingDirectory=/var/lib/prometheus
ExecStart=/usr/local/bin/redis_exporter --redis.addr=redis://localhost:6379
Restart=on-failure
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

# デーモンの有効化
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now redis_exporter

# 起動確認
curl "http://[::1]:9121/metrics"

# 掃除
rm -Rf redis_exporter-v1.82.0.linux-amd64 redis_exporter-v1.82.0.linux-amd64.tar.gz

Mastodonの組み込みExporter

1. .env.productionに以下を追加

   MASTODON_PROMETHEUS_EXPORTER_ENABLED=true
   MASTODON_PROMETHEUS_EXPORTER_SIDEKIQ_DETAILED_METRICS=true
   

2. デーモンを作る

   cat <<'EOF' | sudo tee /etc/systemd/system/mastodon-prometheus-exporter.service
   [Unit]
   Description=mastodon-prometheus-exporter
   After=network.target
   
   [Service]
   Type=simple
   User=mastodon
   WorkingDirectory=/home/mastodon/live
   Environment="RAILS_ENV=production"
   ExecStart=/home/mastodon/.rbenv/shims/bundle exec prometheus_exporter -b "::" -p 9394
   Restart=always
   
   [Install]
   WantedBy=multi-user.target
   EOF
   
   # デーモンの有効化
   sudo systemctl daemon-reload
   sudo systemctl enable --now mastodon-prometheus-exporter
   

3. 起動確認

   curl "http://[::1]:9394/metrics"
   # Streamingはv4でしかlistenしてないので[::1]は諦める
   curl "http://localhost:5001/metrics"
   

Ubuntuのネイティブ環境にPrometheusとGrafanaをIPv6スタックで導入したの続き。

ちまちまやってて記憶が飛びまくってるので抜け漏れがあるかもしれないが、吐き出しておかないと記憶が散逸するので、一度書き留めておく。

• やったこと
• 環境セットアップ
  • Loki
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    • 参考
  • FluentBit
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やったこと

LokiとFluentBitを入れてnginxのログをGrafanaで見れるようにする。

環境セットアップ

ここでは例示のためにLokiのlistenポートは9100とする。

Loki

確認環境

インストール

1. リリース一覧からLokiのバイナリを探す。CLIとかではなく、Loki単品を探す
2. インストールコマンドを流す

   wget https://github.com/grafana/loki/releases/download/v3.5.9/loki_3.5.9_amd64.deb
   sudo dpkg -i loki_3.5.9_amd64.deb
   rm loki_3.5.9_amd64.deb
   

3. 後述する設定を行う
4. サービスの起動と確認をする

   sudo systemctl start loki
   systemctl status loki
   

設定

/etc/loki/config.ymlを開き、IPv6でListenし、ポート番号が9100となるようにする。中身はデフォルトの設定の改編。

auth_enabled: false

server:
  http_listen_port: 9100

common:
  ring:
    instance_addr: "::"
    kvstore:
      store: inmemory
  replication_factor: 1
  path_prefix: /tmp/loki

schema_config:
  configs:
  - from: 2020-05-15
    store: tsdb
    object_store: filesystem
    schema: v13
    index:
      prefix: index_
      period: 24h

storage_config:
  filesystem:
    directory: /tmp/loki/chunks

参考

• Grafana Loki | Grafana Loki documentation

FluentBit

確認環境

インストール

1. インストールコマンドを流す

   # FluentBitのGPGキーをキーリングに追加
   sudo sh -c 'curl https://packages.fluentbit.io/fluentbit.key | gpg --dearmor > /usr/share/keyrings/fluentbit-keyring.gpg'
   # OSコードの取得
   codename=$(grep -oP '(?<=VERSION_CODENAME=).*' /etc/os-release 2>/dev/null || lsb_release -cs 2>/dev/null)
   # OSコードをもとにAPTリストへ追加
   echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/fluentbit-keyring.gpg] https://packages.fluentbit.io/ubuntu/$codename $codename main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/fluent-bit.list
   # パッケージリストの更新
   sudo apt update
   # Fluent Bitのインストール
   sudo apt install fluent-bit
   

2. 後述する設定を行う
3. DB配置場所を作成し、サービスの起動と確認をする

   # DB配置場所の作成
   /var/lib/fluent-bit/
   # デーモンの開始
   sudo systemctl start fluent-bit
   # デーモンの起動確認
   systemctl status fluent-bit
   

設定

/etc/fluent-bit/fluent-bit.confを開きファイル末尾に以下を足す。

# nginx access log
[INPUT]
    name              tail
    path              /var/log/nginx/access.log
    parser            json
    tag               nginx.access
    db                /var/lib/fluent-bit/nginx-access.db
    refresh_interval  5

# nginx error log
[INPUT]
    name              tail
    path              /var/log/nginx/error.log
    tag               nginx.error
    db                /var/lib/fluent-bit/nginx-error.db
    refresh_interval  5

# Loki へ出力
[OUTPUT]
    name        loki
    match       nginx.*
    host        ::1
    port        9100
    labels      job=nginx, log_type=$TAG[1]

設定解説

今回の設定についての説明であって汎用性は考慮していない。

• [INPUT], [OUTPUT]
  • 入力か出力か
• name
  • 利用するプラグインの名前
    • 入力はdata-pipeline/inputs、出力はdata-pipeline/outputsに定義されている
  • ファイルから拾う場合はtail
  • lokiに飛ばす場合はloki
• path
  • 入力ファイルのパス
• tag
  • 出力で引っ掛けるときの名前
• db
  • ログファイルをどこまで読んだかを記録する
• match
  • ここにマッチしたtagが出力対象になる
• host
  • Lokiのホスト
• port
  • Lokiのポート
• labels
  • Grafanaで引っ掛けるときのラベル

nginx

確認環境

設定

nginxの標準ログでは得られるものが少ないので色々見れるようにする。ついでにjson形式にする。

1. /etc/nginx/nginx.confを開きログ設定を以下のようにする

       log_format main_json escape=json
       '{'
           '"time":"$time_iso8601",'
           '"remote_addr":"$remote_addr",'
           '"remote_port":"$remote_port",'
           '"request_id":"$request_id",'
           '"scheme":"$scheme",'
           '"server_name":"$server_name",'
           '"server_port":"$server_port",'
           '"request_method":"$request_method",'
           '"request_uri":"$request_uri",'
           '"server_protocol":"$server_protocol",'
           '"status":$status,'
           '"body_bytes_sent":$body_bytes_sent,'
           '"bytes_sent":$bytes_sent,'
           '"request_length":$request_length,'
           '"request_time":$request_time,'
           '"http_referer":"$http_referer",'
           '"http_user_agent":"$http_user_agent",'
           '"ssl_protocol":"$ssl_protocol",'
           '"ssl_cipher":"$ssl_cipher",'
           '"connection":"$connection",'
           '"connection_requests":"$connection_requests"'
       '}';
   
       access_log  /var/log/nginx/access.log  main_json;
   

2. nginxを再起動する

   sudo systemctl restart nginx
   

Grafana

確認環境

1. Grafanaのダッシュボードを開く
2. 左のグローバルナビからConnections→Add new connectionでLokiを追加する
3. URLをhttp://[::]:9100で指定する
4. Explorerを開きLokiを選び「Go queryless」を押すとLokiの中身が見れる

さて、世の中ではAI開発全盛期という感じで、とにもかくにも全盛期という感じになってきているので、今回は私自身の活用状況について書いていく。

あらかじめ断りを書いておくと、世の中の人ほど活用できてはいない。

今のところは簡単なツール作りや、実装の部品作りといった、小規模用途に利用していて、開発工数の圧縮には便利だと感じている。

• 開発でLLMを使ってみた事例
  • 事例1：MarkdownをYAMLに変換するスクリプトの作成
  • 事例2：adiaryのMarkdownパーサーへの脚注記法の追加
• ローカルLLMの利用状況
  • Ollamaからllama.cppに乗り換えようとして失敗した話
  • ローカルLLMの活用方法が見えない
• まとめ

開発でLLMを使ってみた事例

仕事ではなく趣味の開発の話。

事例1：MarkdownをYAMLに変換するスクリプトの作成

私は職務経歴書をWordで作っているのだが、WordそのままだとLLMに読ませるのはしんどい。

そこでLLMに読ませる形にしたいが、Markdownはそこまで構造的ではない。なのでYAMLにすることにした。

単刀直入にやるならWordファイルの中身をLLMに渡し、「これをYAMLにしてください」というのが恐らく一般的で、最も手っ取り早いだろう。

しかし私はそれを避けた。私の経歴書はかなり長く、LLMがどこかでミスをしていた場合、それをレビューするのは至難の業だからだ。例えば経歴の一部がLLMによって書き換えられていたりするリスクは拭えない。

なので私はLLMにWordファイルから切り出したプレーンテキストをYAMLに変換するスクリプトを書くことを依頼した。これであればレビューするのはコードそのもので良いし、静的コードは基本的に文脈を見て判断して勝手に書き換えることはしないし、仮にそんな処理があったとしてもそんなものはコードを見ればわかるからだ。

作らせたのはSESや受託系の経歴書にありがちな、死ぬほど繰り返される案件ごとの経験セクションだ。職務経歴書の中でも職務要約だとか、活かせる経験みたいな単純な文章セクションは手作業でどうにもなるので、そこは手で移植すればいいが、繰り返しはしんどい。

というわけで次のようなものを書いてもらった。これで9割はうまく変換してくれたし、後はざっと目検して行って変換にしくじっている部分を直して対応した。

要はLLMに変換させるのではなく、LLMに変換ツールを作らせると間違いが少ないという話だ。

#!/usr/bin/env perl
use strict;
use warnings;
use utf8;
binmode(STDIN, ':utf8');
binmode(STDOUT, ':utf8');

my $input = do { local $/; <STDIN> };

# 複数のプロジェクトを分割（日付パターンで分割）
my @projects = split(/(?=\d{4}\/\d{2}\s*-\s*\d{4}\/\d{2})/, $input);

print "projects:\n";

for my $project (@projects) {
    next if $project =~ /^\s*$/;

    parse_project($project);
}

sub parse_project {
    my ($text) = @_;

    # 時期を抽出
    my ($period) = $text =~ /^(\d{4}\/\d{2}\s*-\s*\d{4}\/\d{2})/m;
    return unless $period;

    # タイトル（時期の後の行）
    my ($title) = $text =~ /^\d{4}\/\d{2}\s*-\s*\d{4}\/\d{2}\s*\n(.+?)(?:\t|規模|$)/m;
    $title //= '';
    $title =~ s/^\s+|\s+$//g;

    # 要員数
    my ($members) = $text =~ /要員数\s*\t?\s*(\d+名)/;
    $members //= '';

    # 役割
    my ($role) = $text =~ /役割\s*\t?\s*([^\t\n]+)/;
    $role //= '';
    $role =~ s/^\s+|\s+$//g;

    # プロジェクト概要
    my ($overview) = $text =~ /【プロジェクト概要】\s*\n(.*?)(?=\n\s*\n|\n【|$)/s;
    $overview //= '';
    $overview =~ s/^\s+|\s+$//g;
    $overview =~ s/\n\s*/\n/g;

    # 主な業務
    my ($tasks) = $text =~ /【主な業務】\s*\n(.*?)(?=\n\s*\n|\n【|$)/s;
    $tasks //= '';
    $tasks =~ s/^\s+|\s+$//g;

    # 実績・取り組み
    my ($achievements_text) = $text =~ /【実績・取り組み】\s*\n(.*?)(?=\t要員数|\n開発環境|$)/s;
    $achievements_text //= '';

    # 開発環境セクションを抽出
    my ($dev_env_text) = $text =~ /開発環境\s*\n(.*?)$/s;
    $dev_env_text //= '';

    # 出力
    print "      - 時期: $period\n";
    print "        内容: $title\n";
    print "        要員数: $members\n";
    print "        役割: $role\n";

    # プロジェクト概要
    print "        プロジェクト概要: |-\n";
    for my $line (split /\n/, $overview) {
        print "          $line\n" if $line =~ /\S/;
    }

    # 主な業務
    print "        主な業務:\n";
    print "          - $tasks\n";

    # 実績・取り組み
    print "        実績・取り組み:\n";
    parse_achievements($achievements_text);

    # 開発環境
    print "        開発環境:\n";
    parse_dev_env($dev_env_text);
}

sub parse_achievements {
    my ($text) = @_;

    # 実績項目をパース（タイトル + 説明の形式）
    my @items;
    my $current_title = '';
    my $current_desc = '';

    for my $line (split /\n/, $text) {
        $line =~ s/^\s+|\s+$//g;
        next if $line eq '';

        # 新しい項目タイトル（短い行で次の行に説明がある）
        if ($line =~ /^(.+?)$/ && length($line) < 30 && $line !~ /。$/) {
            if ($current_title) {
                push @items, { title => $current_title, desc => $current_desc };
            }
            $current_title = $line;
            $current_desc = '';
        } else {
            $current_desc .= ($current_desc ? "\n" : '') . $line;
        }
    }

    if ($current_title) {
        push @items, { title => $current_title, desc => $current_desc };
    }

    for my $item (@items) {
        print "          - $item->{title}: |-\n";
        for my $desc_line (split /\n/, $item->{desc}) {
            print "              $desc_line\n" if $desc_line =~ /\S/;
        }
    }
}

sub parse_dev_env {
    my ($text) = @_;

    my %sections;
    my $current_section = '';

    for my $line (split /\n/, $text) {
        $line =~ s/^\s+|\s+$//g;
        next if $line eq '';

        if ($line =~ /^【(.+?)】$/) {
            $current_section = $1;
            $sections{$current_section} = [];
        } elsif ($current_section) {
            # カンマやスペースで分割し、バージョン番号を除去
            my @items = split /,\s*/, $line;
            for my $item (@items) {
                $item =~ s/^\s+|\s+$//g;
                # バージョン番号を除去（数字とドットのパターン）
                $item =~ s/\s*[\d.]+\s*$//;
                $item =~ s/\s+\d+(\.\d+)*$//;
                push @{$sections{$current_section}}, $item if $item =~ /\S/;
            }
        }
    }

    # 順序を維持して出力
    my @section_order = ('言語・FW', 'インフラ', 'ドキュメント', 'CI/CD', 'VCS');

    for my $section (@section_order) {
        next unless exists $sections{$section};
        print "          $section:\n";
        for my $item (@{$sections{$section}}) {
            print "            - $item\n";
        }
    }

    # 定義順以外のセクションも出力
    for my $section (keys %sections) {
        next if grep { $_ eq $section } @section_order;
        print "          $section:\n";
        for my $item (@{$sections{$section}}) {
            print "            - $item\n";
        }
    }
}

入力に使ったワードファイルのフォーマットは以下のような内容だ。

[企業情報A]
[案件情報1]
[案件情報2]
...
[企業情報B]
[案件情報1]
[案件情報2]
...

ツールの想定漏れにより一部手修正しているが、低いレビューコストと最低限の手作業で完遂でき、LLMに読ませて分析させられる経歴書を作れたので、結果としてこれはよかった。

事例2：adiaryのMarkdownパーサーへの脚注記法の追加

これは重い腰を上げてadiaryのMarkdownパーサーを脚注記法に対応させたでも書いた内容だ。

端的に言うと既存コードを読ませて部品程度の機能を書いてもらった。

そのまま愚直に書いてもうまく動かなったので、結合する部位などは適当に手直ししているが、これもLLMを使ったコーディングが役に立った一例だ。

ローカルLLMの利用状況

現状ではベンチマークを取るくらいしか出来ていないが、試したことを書き留めておく。

Ollamaからllama.cppに乗り換えようとして失敗した話

Ollamaよりllama.cppの方がCPUオフロードなどのチューニングができるので20〜100%程度のパフォーマンス向上が望めるみたいな情報も見かけたが、GitHubのCUDA対応バイナリを単に叩くだけではパフォーマンスが著しく劣化し、Reasoningの影響で、ただでさえ遅いのが余計に遅くなるなど、全く使い物にならなかった。

調べたところ-nglオプションでGPUオフロードを指定したり、--reasoning-budget 0を付加することでReasoningを防げるらしいがReasoningを防げるかどうかはモデルに依存するらしく上手く行かなかったし、-nglオプションも適切な値が謎だったので諦めた（コンテキストトークン長で変わるらしいが計算ツールがWindowsだとハングしたので調べられなかった）

llama.cppは元々mac用に開発されていてCPUオフロードが標準らしいのでWindowsで使うのは結構大変なのかもしれない。

Ollamaの動きを観察していた感じ、なんかいい感じにCPUオフロードとGPUオフロードを按分してくれてるように見えたので、Ollamaでも別に構わない気はした。

それとCPUに全部オフロードしても実用性は薄いが、それなりの速度で生成してくれるのが分かったのは収穫だった。

もし過去にこれを知っていればメモリ高騰前に128GBにしておきたかったと後悔した。何せ去年の8月に5万だったDDR5の32GBメモリ二枚組が、今や22万と、四倍以上も値上がりしていて、もはや手の出しようがない。

ああ、去年DDR4からDDR5に上げるときに64GBを維持せず、いつものように意味もなくメモリを盛っていれば…。

ローカルLLMの活用方法が見えない

たぶんLLMをチューニングする知識がないとどうにもならなさそう。RAGとかMCPとかLoraを自作できれば夢があるのかも？

30b程度のモテルだとClaude Opus 4.5の足元にも及ばないので、多分何かに特化させないと使いみちはないと思う。

PoeでGLM-7を試した感じ体感そこそこ使える気がしたので120b辺りなら実用性が期待できそうだが、これをまともに動かすにはNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwellが必要らしく、こいつは140万円もするし、GMKtec EVO-X2 GMKtec EVO-X2でも実用速度で動くらしいが、LLM以外に使いみちのない端末のために貴重な電源と部屋のスペースを取られるのも困りものなので乗り気にはなれない。

まとめ

現状そこまでバチバチに使えているかといわれると、そこまで使えていないのが正直なところだとは思う。

例えばサブエージェントやスキルといったものや、MCP、RAG、ファインチューニング、Loraといったものは活用できていない。

まぁ徐々に使えるようになっていければいいのかなぁというところで、程々にやっていきたい。

ローカルLLMはまたなんかいい感じの情報が出たら試したい。Poeの利用料金もタダではないので…。

既存CGIを一切触らずに、前段にアクセス制御やアクセスロガーをつけたいとかの用途でラッパーCGIを使うと上手くいくので、その方法を書く。

なお前段が動くことしか試していないが、備考に後段で処理をさせる方法についても軽く触れている。

動作機序

CGIはコマンドライン引数、環境変数、標準入力を受け取り、何かを処理した結果を標準出力するプログラムである。

つまりラッパーCGIはコマンドライン引数、環境変数、標準入力を受け取り、それをラッピングするCGIにそのまま受け渡し、このCGIの標準出力をリダイレクトできればよい。

やり方

以下のようなコードを書き、exec()前に前段の処理を書けばよい。

#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;

#
# ここに実行前に挟みたい処理
#

my $original_cgi = './hoge.cgi';
exec($original_cgi) or die "Cannot exec $original_cgi: $!";

今回実際に作ったサンプル

adiaryにはアクセス制限をする機能がなく、本体を弄るのが嫌だったので前段に処理を入れることで実現した。

#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;

# 以下のコマンドでIP::Geolocation::MMDBをインストールしていることが前提
# cpanm -l extlib IP::Geolocation::MMDB
use lib './extlib/lib/perl5';
use IP::Geolocation::MMDB;
# https://download.db-ip.com/free/dbip-city-lite-YYYY-MM.mmdb.gz
# ex. https://download.db-ip.com/free/dbip-city-lite-2026-01.mmdb.gz
my $db = IP::Geolocation::MMDB->new(file => './DBIP-City.mmdb');
my $country_code = $db->getcc($ENV{REMOTE_ADDR});

# 日台韓は許可する方針（怪しい挙動を見たことがないため）
my @allow_country_codes = ('JP', 'TW', 'KR');

my $user_agent = $ENV{HTTP_USER_AGENT};

# 許可する国コードかチェック
my $is_allowed_country = grep { $_ eq $country_code } @allow_country_codes;

# 許可するBOTのUAパターン
my @allowed_bot_patterns = (
    qr/bot/i,
    qr/curl/i,
    qr/wget/i,
    qr/google/i,
    qr/bing/i,
    qr/mastodon/i,
    qr/misskey/i,
    qr/pleroma/i,
    qr/akkoma/i,
    qr/lemmy/i,
    qr/activitypub/i,
    qr/hatena/i,
    qr/github/i,
    qr/tumblr/i,
    qr/meta/i
);

# 許可するBOTかチェック
my $is_allowed_bot = 0;
for my $pattern (@allowed_bot_patterns) {
    if ($user_agent =~ $pattern) {
        $is_allowed_bot = 1;
        last;
    }
}

# 許可国でもなく、許可BOTでもなければエラーにする
if (!$is_allowed_country && !$is_allowed_bot) {
    # 未知のSNS BOTを将来的に許可するために、BOTくさいUAのログを集めておく
    if ($user_agent !~ /Windows|Mac OS|Linux|Android|iOS|iPhone|iPad/i) {
        # OGP取得BOTに間違いなく含まれない文字列が入ってるものはログに入れない
        my $deny_ua_log_file = './deny_ua.log';
        if (open my $fh, '>>', $deny_ua_log_file) {
           my $time = localtime();
           my $remote = $ENV{REMOTE_ADDR} // 'unknown';
           my $uri = $ENV{REQUEST_URI} // 'unknown';
           print $fh "[$time]\t\"$user_agent\"\t$country_code\t$remote\t$uri\n";
           close $fh;
        }
    }

    print "Status: 403 Forbidden\n";
    print "Content-Type: text/plain; charset=UTF-8\n\n";
    print "Access denied.\n";
    exit;
}

# adiary呼び出し
my $original_cgi = './adiary.cgi';
exec($original_cgi) or die "Cannot exec $original_cgi: $!";

備考

perldocを読んだ感じ、互換性に問題が出る可能性も少なからずあるようだ。

perldocのexec関数の説明を見る感じ、ENDブロックや、オブジェクトのDESTROYメソッドを起動しないとあるので、実装方法次第では正しく動かない可能性もあるのかもしれない。

また「戻って欲しい場合には、execではなく system関数を使ってください」とあるため、もし後処理をしたい場合はexec関数でなくsystem関数を使うとよいと思う。

あとがき

レンタルサーバーではWAFが自由に使えないため、なんちゃってWAFの様なものを作りたいとか、レンタルサーバーを新規に始めたく、CGIにバナー広告を差し込みたいといったケースがある場合に、今回のような手法は便利だろう。

今時、往年のレンタルサーバーを新規に始め、それもバナー広告を出したいと考える人物がいるかどうかは謎だが、共通的に何かを差し込みたいなど、何かしら活用方法はあるかもしれない。

何かしらの理由でAnthropicのアカウントをBANされて復活ができなくなった場合にClaude Codeを使う方法。

• 結論
• 確認環境
• やり方
• トラブルシューティング
  • claudeを叩くとコマンドが見つからない
• 備考

結論

poe-codeを使う。

poe-codeがあると、AnthropicのアカウントがなくてもClaude Codeを使うことができる。

確認環境

やり方

1. Claude Codeをインストールする

   curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
   

2. Poeのアカウントを作る
3. Poeの設定からPoeのサブスクリプションを契約する。最安は700円
4. PoeのAPIキーを取得する
5. poe-codeをインストールし、Claude Codeをインストールする

   npm i -g poe-code
   # ここでAPIキーを入れ、モデルを選ぶ
   poe-code configure claude-code
   # このコマンドを叩くとpoe用のClaude Codeがインストールされる
   poe-code install claude-code
   # このセッションでは普通にclaudeを叩くと使えるようになる
   claude
   

   

   

トラブルシューティング

claudeを叩くとコマンドが見つからない

本家Claude Codeが必要なため、インストールすることで解消する。

poe-codeによるclaudeは本家のラッパーとして機能しているため、本家がないと動かない。

備考

Poeは従量課金制だが、標準だと自動課金になっていないためPoeの設定から自動チャージを有効にすると勝手に止まることがなくなって便利。

レートリミットは恐らくないので無限に使うことができる反面、放置してると無限に請求されるので気を付けたほうがいい。

またpoe-codeでは、Claude Codeに限らずCodexやOpenCode、Kimiも使えるようだ。Poeは殆ど大抵のLLMがレートリミットなしで無限に使えるため、色々試してみるのも悪くないだろう。