概要
https://qiita.com/zukky_rikugame/items/04af8923ce7eef834898
詳細内容
## ChatGPTで作るVST作成ノウハウ #Rust
https://qiita.com/zukky_rikugame/items/04af8923ce7eef834898
ChatGPTとRustを用いたVSTエフェクト開発の具体的な手順と、LLMを活用した効率的なプロトタイピング・テスト手法を詳述します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[VST開発, Rustプログラミング, LLM活用, オーディオプログラミング, プロトタイピング]]
音響エフェクトのプラグインであるVST（Virtual Studio Technology）は、Webアプリケーションエンジニアには馴染みが薄いかもしれませんが、本稿はChatGPTとRustを組み合わせることで、複雑なオーディオプログラミングを効率的に進める具体的な手法を提示しており、AI時代の開発ワークフローのヒントに満ちています。
著者は、音と映像を用いたインタラクティブ作品制作の経験から得たVST開発ノウハウを共有し、特にVST3形式のサウンドエフェクトを「いかに楽に開発できるか」に焦点を当てています。このアプローチは、LLM（大規模言語モデル）を開発の全フェーズで活用する点で特徴的です。
具体的には、以下の開発フローが提案されています。
1. **仕様策定**: どんなエフェクトを作りたいか、ChatGPTとの対話を通じてブレインストーミングし、仕様を明確化します。これは、複雑なシステム設計の初期段階でLLMが強力なガイドとなることを示唆します。
2. **プロトタイプ作成（Python）**: Rustでの本実装の前に、Pythonを使ってプロトタイプを作成します。マイク入力に対するエフェクトの聴感テストを行い、この段階で仕様を確定させることで、後工程での手戻りを防ぎます。サウンドプログラミングにおけるテストの難しさに対し、Pythonによる迅速なイテレーションが有効な戦略となることが分かります。
3. **Rust (nih-plug) でのVST3開発**: LLMにプロジェクト全体を理解させた上で、実際のRustコードとテストコードの生成を依頼します。オーディオ処理のようなパフォーマンスが求められる領域でRustを採用し、LLMに効率的な実装を促す手法は、Webアプリケーション開発におけるフレームワーク選定と類似する示唆を与えます。
4. **VSTテスト (Python/pedalboard)**: Spotify製のPythonライブラリ「pedalboard」を用いて、開発したRust製VSTをPythonから読み込みテストします。LLMとの対話を続けながら、Python側とRust側の両方を修正し、テストが通るまで改善を繰り返します。この多言語連携によるテスト手法は、Web APIのクライアントサイド・サーバーサイド連携テストなど、異なる技術スタックが絡む開発において応用できるベストプラクティスを示します。
このワークフローは、Webアプリケーションエンジニアが従来の専門外と捉えがちな領域でも、LLMを起点としたモダンな開発手法を適用し、効率的かつ体系的に高品質なプロダクトを開発できる可能性を示します。特に、テストが困難なドメインにおいて、プロトタイピングとAIによるテスト支援が、開発の敷居を大きく下げる「なぜ今注目すべきか」の鍵となります。