Julian Reed

課題から始めて、
AIで解く。Start from the problem.
Solve it with AI.从问题出发，
用 AI 解决。

Julian Reed ／ ソフトウェアエンジニア（名古屋）。要件整理・設計から実機で動くシステムまで、AIを活用して形にします。業務では車載HMI開発をAIで自動化する案件の主担当です。 Julian Reed, software engineer in Nagoya. From requirements and design to systems running on real devices, I build with AI. At work I lead a project that automates automotive HMI development with AI.Julian Reed，软件工程师（名古屋）。从需求整理、设计到在实机上运行的系统，都借助 AI 落地。工作中担任用 AI 自动化车载 HMI 开发项目的主担当。

矛盾や不足は上流に差し戻すGaps and conflicts go back upstream矛盾或缺漏退回上游 課題Problem课题人が見つけるfound by people由人发现 仕様Spec规格知識ベースからfrom the knowledge base来自知识库 承認Approve审批人が判断people decide由人判断 エージェントAgent智能体役割ごとにone per role每个角色一个 MCPツールを直接操作operates the tool直接操作工具 検証Verify验证自動テスト・CItests and CI自动测试与 CI 課題Problem课题人が見つけるfound by people由人发现 仕様Spec规格知識ベースからfrom the knowledge base来自知识库 承認Approve审批人が判断people decide由人判断 エージェントAgent智能体役割ごとにone per role每个角色一个 MCPツールを直接操作operates the tool直接操作工具 検証Verify验证自動テスト・CItests and CI自动测试与 CI
業務で設計しているAI開発フローの考え方（簡略化）The idea behind the AI development flow I design at work (simplified)我在工作中设计的 AI 开发流程（简化版）

職務経歴Experience职业经历

サンダーソフトジャパン（車載HMI開発・自社HMI SDK）2026年5月〜ThunderSoft Japan (automotive HMI, in-house HMI SDK), since May 2026ThunderSoft Japan（车载 HMI 开发・自研 HMI SDK），2026 年 5 月至今

  1. 2026.5 – 現在now至今

    AI × HMI：対話の修正指示から実機デプロイまで自動化（主担当）AI × HMI: from a chat-based change request to on-device deployment (lead)AI × HMI：从对话式修改指令到实机部署的自动化（主担当）

    • 入社1か月で4か月案件の主担当に。定例会議で要件・課題を整理して技術方針を提案し、対話で受け付ける修正の範囲をお客様と協議Became lead of a four-month project one month after joining; organized requirements in regular meetings, proposed the technical approach and agreed with the customer which changes can be requested by chat入职一个月即成为为期四个月项目的主担当；在例会上整理需求与课题、提出技术方案，并与客户商定可通过对话接受的修改范围
    • 修正指示を構造化仕様・操作手順へ変換するワークフローとデータ形式を設計Designed the workflow and data format that turn a change request into a structured spec and operation steps设计将修改指令转换为结构化规格和操作步骤的工作流与数据格式
    • 自社HMI SDKを外部から操作するMCPプラグイン（C#）を設計・実装Designed and built an MCP plugin (C#) that drives the in-house HMI SDK from outside设计并实现从外部操作自研 HMI SDK 的 MCP 插件（C#）
    • ビルド・実機デプロイの自動化と、シミュレーションの方針を提示Proposed how to automate builds, on-device deployment and simulation提出构建、实机部署自动化以及仿真的方案
    • MCP
    • C#
    • CI/CD
    • AI Agent
  2. 2026

    量産プロジェクトのSDK移行：社内初のバージョンアップ検証SDK migration of a mass-production project, a first for the company量产项目的 SDK 迁移：公司内首次版本升级验证

    • 公式資料は大まかな方針のみ。手順を自分で調べ、同僚にも相談しながら約2週間で移行手順を確立し、Android実機での動作まで確認With only high-level official guidance, worked out the procedure in about two weeks, consulting colleagues, and confirmed it running on an Android device官方资料只有大致方向，自己调查并与同事商量，约两周确立迁移步骤，并在 Android 实机上确认运行
    • 例：新版でビルドしたのに実機でバージョン不整合 → ログから端末上の旧エンジンライブラリ参照を特定し、新ライブラリをAPKに同梱して解消Example: a version mismatch on device despite a new build — traced to the old engine library on the device, fixed by bundling the new library in the APK例：用新版本构建后实机仍出现版本不一致 → 从日志定位到设备上旧版引擎库被引用，把新库打包进 APK 后解决
    • 課題と対処を一覧化し、正式評価と今後の工数見積もりの参考資料にListed the issues and fixes as a reference for formal evaluation and future estimates把问题与对策整理成清单，作为正式评估和今后工时估算的参考
    • Android
    • GitHub Copilot

これまでの歩みBackground教育与经历

コンピューターサイエンスの基礎 × 3D・インタラクション × AIの活用Computer science foundations × 3D and interaction × AI计算机科学基础 × 3D 与交互 × AI 的运用

  1. 2018.9 – 2022.6

    済南大学 計算機科学と技術専攻（学士）University of Jinan, B.Eng. in Computer Science and Technology济南大学 计算机科学与技术专业（学士）

    • 日本語を副専攻として修了Minor in Japanese辅修日语
    • ICPCアジア瀋陽地区大会 銅メダル、ICPC山東省大会 金メダル、藍橋杯全国大会 Java 2等・C++ 3等ICPC Asia Shenyang Regional bronze, ICPC Shandong Provincial gold, Lanqiao Cup national 2nd (Java) and 3rd (C++)ICPC 亚洲区域赛沈阳站铜牌、ICPC 山东省赛金牌、蓝桥杯全国总决赛 Java 二等奖・C++ 三等奖
  2. 2022.7

    来日。語学学校で日本語と大学院受験の準備Moved to Japan; language school and graduate entrance preparation来日本，在语言学校学习日语并准备考研

  3. 2024.4 – 2026.3

    北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）修士課程JAIST, Master's program北陆先端科学技术大学院大学（JAIST）硕士课程

    • 前期は3D生成を研究。「既存ツールの不満」ではなく「先行研究から問いを立てる」べきと気づき、VRで3Dモデリングの創作過程を支援する研究へテーマを再設定Started on 3D generation, then reframed the topic around questions from prior research: supporting the 3D modeling process in VR前期研究 3D 生成；意识到应当"从先行研究中提出问题"而不是从现有工具的不满出发，把课题调整为在 VR 中辅助 3D 建模创作过程
    • MorphBrush：複数のペンストロークで3Dメッシュを直感的に編集できる、一般化円筒に基づく変形可能なVRブラシを提案。NICOGRAPH International 2026 で発表、修士論文 評価AMorphBrush: a deformable VR brush based on generalized cylinders for editing 3D meshes with multiple strokes. Presented at NICOGRAPH International 2026; thesis graded AMorphBrush：基于广义圆柱、可用多笔画直观编辑 3D 网格的可变形 VR 画笔。在 NICOGRAPH International 2026 发表，硕士论文评价 A
    • Unity
    • VR
  4. 2026.5

    サンダーソフトジャパン 入社Joined ThunderSoft Japan入职 ThunderSoft Japan

個人開発Side projects个人项目

業務外で、自分が欲しいものを作っています。Things I build outside work because I want them to exist.工作之外，做自己想要的东西。

PDA

声で話しかけるだけで動くAIアシスタントAn AI assistant you just talk to动嘴就能干活的 AI 助手

Discordの音声通話やチャット、Webコンソール、3Dの「舞台」から話しかけると、シェル・ファイル・ブラウザ・Windowsの画面操作まで代わりに行うセルフホスト型アシスタント。どの経路から話しても、記憶は一つ、答えるのは同じ「彼女」です。

A self-hosted assistant you can talk to over Discord voice or chat, a web console or a 3D "stage". It works the shell, files, the browser and the Windows desktop for you. Whichever way you reach her, it is the same memory and the same "her".

自托管的 AI 助手：通过 Discord 语音或聊天、Web 控制台、3D"舞台"和她说话，她就能替你操作命令行、文件、浏览器乃至 Windows 桌面。不管从哪个入口进来，都是同一份记忆、同一个"她"。

「状態はコンテキストへ、判断はモデルへ」「リスクは人が判断する」を設計原則に、マズローに倣った5層の欲求モデルで、指示を待つだけでなく自分から動きます。

Built on principles like "state goes into context, judgment goes to the model" and "people decide on risk", with a five-level needs model after Maslow so she acts on her own, not only on request.

以"状态交给上下文、判断交给模型""风险由人来判断"为设计原则，并参照马斯洛设计了五层需求模型，让她不只是等指令，也会主动行动。

  • 4.1万行k lines万行TypeScript（テスト除く）TypeScript, excluding testsTypeScript（不含测试）
  • 1,156件の自動テストautomated tests个自动测试
  • 188回のコミット（2026年7月〜）commits since July 2026次提交（2026 年 7 月起）
モデルが最初の一語を返すまで（同じ供給元）Time to the model's first word (same provider)模型返回第一个字的时间（同一服务商）
キャッシュなしCache miss未命中缓存
15.5 s
キャッシュありCache hit命中缓存
1.2 s
測ってから直す。計測で「遅いのは記憶ではなくモデル」と分かり、ツール表と履歴を毎回ずらさない形にしてキャッシュに当てた。話し終えてから最初の一語まで中央値 約2.6秒（実測91回）、記憶の検索は中央値10ms。Measure, then fix: profiling showed the model, not memory, was slow, so prompts were reshaped to hit the cache. Median ≈2.6 s from end of speech to first word (91 runs); memory lookup median 10 ms.先测量再优化：测量发现慢的是模型而不是记忆，于是调整提示结构让请求命中缓存。从说完话到模型说出第一个字中位数约 2.6 秒（实测 91 次），记忆检索中位数 10 ms。

genfit

写真から3Dキャラクターを生成3D characters from photos从照片生成 3D 角色

普通の写真数枚から、3Dキャラクター（DAZ Genesis）の顔形状・体型・肌テクスチャを自動生成するツール（GUI付き）。目標は数値ではなく「同じ人に見えること」です。

A tool with a GUI that builds a 3D character's face shape, body and skin texture (DAZ Genesis) from a few ordinary photos. The goal is not a number but "it looks like the same person".

带 GUI 的工具：用几张普通照片，自动生成 3D 角色（DAZ Genesis）的脸型、体型和皮肤贴图。目标不是某个数值，而是"看起来是同一个人"。

回帰モデルで初期形状を推定し、写真ごとにカメラを解いて微分可能な投影で詰める。6つの目的を互いに悪化させないよう同時に最適化し、「新機能は既存の精度を落とさない」を合格条件にしています。

A regression model gives the first shape; per-photo camera solving and differentiable projection refine it. Six objectives are optimized without degrading each other, and a new feature only passes if existing accuracy holds.

先用回归模型估计初始形状，再对每张照片求解相机，用可微投影精修。六个目标同时优化且互不拖累，并以"新功能不能降低已有精度"作为合格条件。

  • 150+番号付きの検証実験numbered experiments次编号验证实验
  • 6種の目的を同時に最適化objectives optimized together个目标同时优化
  • 約15分≈15 min约 15 分钟写真4枚からの生成時間to generate from 4 photos用 4 张照片生成
正解形状のある48体での形状誤差（cm）Shape error on 48 ground-truth heads (cm)在 48 个有真实形状的头部上的形状误差（cm）
標準の顔Base face标准脸
0.61
回帰推定Regression回归估计
0.37
＋精密化+ Refined＋精修
0.29
学習に使っていない頭部を約10方向から描画して入力。外形誤差は 10.9% → 2.7%。Held-out heads rendered from about 10 directions. Silhouette error fell from 10.9% to 2.7%.用未参与训练的头部从约 10 个方向渲染作为输入。外形误差从 10.9% 降到 2.7%。

  • ゲーム向けプラグイン・3DコンテンツGame plugins and 3D content游戏插件与 3D 内容

    無償公開・累計 4,000+ DLFree, 4,000+ downloads免费公开・累计 4,000+ 下载

    モーション制御機能を追加するプラグイン（単体で2,000DL以上）と3Dコンテンツを無償公開。今後はAIから操作できるMCPプラグインも公開予定です。Released a motion-control plugin (2,000+ downloads on its own) and 3D content for free. An MCP plugin that lets AI drive the game is planned.免费公开了增加动作控制功能的插件（单个超过 2,000 次下载）和 3D 内容，之后还计划公开可由 AI 操作的 MCP 插件。

  • AgenticFlowPro

    AIのバーチャルチームAn AI virtual teamAI 虚拟团队

    名前と役割を持つAIたちがメッセージでやり取りしながら仕事を進め、人はチームの依頼主として成果物をレビューします。成果物ごとのバージョン管理と、コスト上限での自動停止を備えています。Named AI roles pass work to each other by message while I act as the client and review deliverables. Each deliverable is versioned, and work stops automatically at a cost limit.有名字、有角色的多个 AI 通过消息协作推进工作，我作为委托方审核交付物；每份交付物独立版本管理，到达成本上限会自动停止。

  • ゲーム試作Game prototypes游戏原型

    Unity / Unreal

    ゲームのプロトタイプを2本開発中。Unity・UnrealのMCPを使い、設計書を先に直してからコードに反映する進め方でAIと一緒に作っています。Two prototypes in progress, built with AI through the Unity and Unreal MCPs, updating the design book before the code.正在开发两个游戏原型，借助 Unity 和 Unreal 的 MCP 与 AI 一起开发，先改设计书再改代码。

  • Minecraft 演奏ModMinecraft instrument modMinecraft 演奏 Mod

    Forge

    ゲーム内でリアルタイムに楽器を演奏できるMod。多くのバージョンでの検証が必要なため未公開です。Play instruments in real time inside the game. Unreleased while it is tested across many versions.可以在游戏里实时演奏乐器的 Mod。因为需要在很多版本上验证，暂未公开。

  • AI開発の補助スキルSkills for AI coding agentsAI 开发辅助技能

    Claude Code

    設計の判断と理由を記録して後から辿れるようにするもの、手間のかかる下調べを安いモデルに任せてコストを抑えるものを自作しました。One records design decisions and their reasons so they can be traced later; another hands legwork to cheaper models to keep costs down.一个用来记录设计决策及其理由、方便日后追溯；另一个把繁琐的调研交给便宜的模型来降低成本。

スキルSkills技能

言語は手段。AIを前提に、問題に合わせて必要な技術を選び、学びながら実装します。Languages are tools. I pick what the problem needs and learn as I build, with AI as a given.语言只是手段。以 AI 为前提，按问题选择需要的技术，边学边做。

AI
GitHub Copilot, Claude Code, OpenCode / MCP (Unity, Unreal, 自社ツール向けに自作custom for in-house tools为自研工具自制) / STT, TTS / LLMエージェント設計LLM agent designLLM 智能体设计
プログラミング言語Programming编程语言
C / C++ / C#, Java, Python, TypeScript / Node.js
開発環境Tools and platforms开发环境
Unity, Unreal Engine, Android Studio, VS Code, Git (GitHub / GitLab), Docker / WSL2, Blender, Arduino
語学Languages语言能力
中国語（母語）、日本語（JLPT N1 113点）、英語（TOEIC 850 / TOEFL iBT 89）Chinese (native), Japanese (JLPT N1, 113), English (TOEIC 850 / TOEFL iBT 89)中文（母语）、日语（JLPT N1 113 分）、英语（TOEIC 850 / TOEFL iBT 89）

お話ししましょう。Let's talk.聊聊吧。

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