最近ローカルLLMを使って vibe coding で token maxxing でアプリを作ってしまうという流行があるようなので，流れに乗り遅れないために local LLM vibe coding を試してみた．
ローカルLLMを使う環境として Ollama を採用し，モデルとしては新しめの Gemma 4 の中でも大きい 31B を，coding agent としてはシンプルさでうたっている pi-coding-agent を採用した．使ったマシンは NVIDIA DGX Spark．
とある固体電解質材料の分子動力学（MD）結果の extxyz ファイルを用意する．この中にはある程度イオンが拡散するくらいのステップ数のMD trajectoryが入っている．
ollama launch pi として coding agent を起動し，上記のファイルの中の特定のイオンの平均二乗変位を計算してグラフに描くよう指示したら，extxyzファイルを解析して，セルサイズデータも特定して，途中で周期境界条件を考慮することにまで気づいて自分で修正して，最終的に正しい結果を出すpythonスクリプトとそれを使って描いたグラフのPNGが作成された．
これまでにネット上で言われていることを見ればこんなことは簡単だろうとも思うが，実際にセル形状のデータを取ってきて周期境界条件を考慮した結果を出してきたことには感心した．これを活用しないという策はありえないということを実感した次第（使い方に習熟しないと使えないかもしれないが）．