DUCK‑E（話すアヒル：音声で応答するデバッグアシスタント）

AI/ML
DUCK‑E（話すアヒル：音声で応答するデバッグアシスタント）

DUCK‑E（話すアヒル：音声で応答するデバッグアシスタント）

DUCK‑E は「ラバーダックデバッグ」を拡張する、音声で会話できる AI アシスタントです。開発者が自分のコードを声に出して説明すると、DUCK‑E がリアルタイムに応答して対話を続け、問題発見や思考の整理を助けます。OpenAI Realtime API、FastAPI、AutoGen フレームワークを組み合わせ、音声ストリーミングとマルチターン会話を実現。ローカル環境で試せるサンプル実装で、開発フローに自然に組み込める点が特徴です（300字程度）。

https://github.com/jedarden/duck-e

概要

DUCK‑E は、古典的な「ラバーダック（説明することで自分のバグに気づく）」の概念を AI と音声インターフェースで拡張したプロジェクトです。ユーザーがコードや問題を口頭で説明すると、DUCK‑E が OpenAI Realtime API を通じてインテリジェントに応答し、質問を返したり、確認事項を提示したり、会話を通じて思考を促進します。バックエンドには FastAPI、会話ロジックのオーケストレーションには AutoGen が利用され、リアルタイムの音声ストリーミングとテキスト生成を組み合わせたデバッグ支援を行います。デモ実装はシンプルな HTML フロントエンドを備え、ローカルで試せる構成になっています。（300字程度）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 24
  • フォーク数: 6
  • ウォッチャー数: 24
  • コミット数: 17
  • ファイル数: 11
  • メインの言語: HTML

主な特徴

  • 音声ベースのラバーダック体験：マイク入力で説明すると AI が相互応答し、会話を通じて問題理解を促進する。
  • リアルタイム／低レイテンシ：OpenAI Realtime API を用いたストリーミング応答で、対話が途切れにくい。
  • フルスタックのサンプル構成：フロントエンド（HTML）とバックエンド（FastAPI）を組み合わせた実装例を提供。
  • AutoGen による会話管理：複数のエージェントやタスクフローの調整に AutoGen を利用し、複雑な対話シナリオに対応。

技術的なポイント

このプロジェクトの技術的注目点は、音声ストリーミングと会話プランニングをリアルタイムでつなぐ点にあります。フロントエンドはブラウザの Web Audio API 等でマイクから音声を取得し、サーバーや直接 OpenAI の Realtime 接続へストリーミングする設計が想定されます。バックエンドには FastAPI が採用され、WebSocket やサーバーサイドイベント（SSE）で双方向の低レイテンシ通信を担います。会話制御には AutoGen フレームワークが使われ、発話の文脈管理、追跡、エージェント間の役割分担（例えば「質問するエージェント」「要約するエージェント」）を簡潔に記述できます。

OpenAI Realtime API を組み込むことで、音声→テキスト変換とテキスト生成をストリーム処理し、生成された応答を音声合成へ渡すフローが可能になります。これにより、ユーザーは自然な音声会話でコード説明を続けられ、DUCK‑E は逐次的にフォローアップ質問や要約、改善提案を返します。セキュリティ面では、.env.example に示される環境変数で API キーやエンドポイントを管理する想定で、ローカル開発時にはキーの保護や CORS 設定、認証の追加が必要です。

また、リアルタイム音声処理は帯域・トークン消費・レイテンシのバランスが重要です。短い応答単位でのストリーミングや生成制御（max tokens の設定、温度の調整）を工夫することで、対話の滑らかさとコストを最適化します。AutoGen の採用により、複数ターンの状態管理や失敗時のリカバリ（例：認識エラー時の再確認プロンプト）を構造化でき、開発者が独自ルールを追加しやすい点も評価できます。（700字程度）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .env.example: file
    • 環境変数の例を示すファイル。OpenAI の API キーやホスト設定を記載して、ローカルでの起動前にコピーして編集する想定です。
  • .github: dir
    • リポジトリの CI/CD やワークフローテンプレートが入るディレクトリ。自動テストやデプロイ設定があればここに配置されます。
  • .gitignore: file
    • ビルド生成物や機密情報（.env など）を除外するための設定。
  • LICENSE: file
    • プロジェクトの利用許諾を示すライセンスファイル（リポジトリに記載のライセンスに従います）。
  • README.md: file
    • プロジェクトの概要、セットアップ手順、デモや使用方法の説明が記載されています。

…他 6 ファイル

上記の構成から、このリポジトリはサンプルやデモとして動かしやすい設計になっていることが分かります。特に .env.example と README は、実際にローカルで試す際のガイドラインを提供する重要ファイルです。FastAPI を利用するバックエンドや AutoGen のスクリプトは、多くの場合 Python ファイル群として同梱されますが、ここでは主要ファイルのみが列挙されています。展開時には、API キー管理、ローカルサーバーの起動手順（uvicorn 等）、ブラウザでのマイクアクセス許可に関する記載を README で確認してください。

まとめ

音声対話で「説明すること」を自動化し、デバッグ思考を促す実用的なデモ実装。拡張性が高く現場試験に適する。 （約50字）

リポジトリ情報：

  • 名前: duck-e
  • 説明: 🦆 DUCK-E: The Duck That Talks Back - An AI-powered voice assistant that revolutionizes rubber duck debugging by actively engaging in your debugging process. Built with OpenAI Realtime API, FastAPI, and AutoGen framework for intelligent, real-time voice conversations about your code.
  • スター数: 24
  • 言語: HTML
  • URL: https://github.com/jedarden/duck-e
  • オーナー: jedarden
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/53181353?v=4

READMEの抜粋：

🦆 DUCK-E: The Duck That Talks Back

What is Rubber Ducking?

Rubber duck debugging is a time-honored programming technique where developers explain their code, line-by-line, to an inanimate rubber duck. The simple act of verbalizing the problem often leads to discovering the solution yourself.

The concept comes from The Pragmatic Programmer by Andrew Hunt and David Thomas:

“A very simple but particularly useful technique for finding the cause of a problem is simply to explain it …