にゃんとぴあ 🐾
「にゃんとぴあ」は、画面上の日本語をねこ語に変換するブラウザ拡張機能です。どんなにきつい言葉もねこ語に変換して、世界をちょっとやさしくします。
現在の機能
- 語尾のねこ語変換: ページ内の日本語テキストの語尾を「にゃ」に変えます。
- 2 つの変換エンジン
- ON / OFF 切り替え: ツールバーのポップアップからワンクリックで切り替えられます。OFF にすると元の文に戻ります。
- 文末の 🐈 🐱: 文ごとにランダムに付けます(設定で無効化できます)。
- 後から追加されたテキストにも対応: SPA などで動的に追加された文も変換します。
動作要件
- Firefox 142 以降
- ねこ語モデルを使う場合は WebGPU が有効なこと。空きメモリ 1GB 程度
- Windows は Firefox 141 以降、macOS は Apple Silicon の Mac で Firefox 147 以降で標準で有効です
- それ以外の環境では
about:config の dom.webgpu.enabled を確認してください。WebGPU が使えない場合も「かんたん変換」は動きます
- 初回のみモデル(約 90MB)を Hugging Face からダウンロードします。2 回目以降はブラウザのキャッシュから読み込みます
仕組み
content.js (各ページ) → background.js (常駐バックグラウンドページ、WebLLM + WebGPU)
テキストノード収集 メッセージの処理
置換 / 復元 llm-jp-3-150m で語尾変換、結果の後処理
- content script がページ内のテキストノードを集め、日本語を含むものだけを画面に近い順に変換します。リンクや強調などの行内要素をまたいだ文も 1 つの文として扱います(脚注番号、ルビの読み、コードは変換しません)。 ハッシュタグ(
#タグ)だけの文字列は変換せず、文末に並ぶハッシュタグは「にゃ」と絵文字の後ろに残します。
- バックグラウンドページは常駐の通常のドキュメントなので、WebGPU が使え、読み込んだモデルをブラウザを閉じるまで保持できます。Manifest V3 のイベントページでは数十秒でアンロードされてしまうため、Manifest V2 を使っています。
- モデル実行用の wasm は拡張機能に同梱しています(addons.mozilla.org のポリシーで外部から実行コードを取得できないため)。wasm は WebLLM と同じ版の TVM(mlc-llm)でねこ語モデル用にコンパイルしたもので、重みと同じ Hugging Face のリポジトリの
lib/ に置いてあり、npm run build 時に scripts/fetch-wasm.mjs が public/wasm/ にダウンロードします。モデルの重みだけを実行時に Hugging Face から取得します。
- WebLLM が JavaScript に埋め込んでいるトークナイザと文法エンジンの wasm は、ビルド時に
dist/wasm/ へ切り出しています(addons.mozilla.org は 5MB を超える JavaScript ファイルを受け付けないため)。
- WebLLM は WebGPU の
maxStorageBuffersPerShaderStage を固定で 10 要求しますが、Firefox の上限は 9 なので、ビルド時にブラウザの上限に合わせるよう書き換えています。ねこ語モデルは 9 で動くことを確認しています。
- ねこ語モデルは llm-jp-3-150m-instruct3 を LoRA で学習させたもので、文末の命令・禁止・きつい断定だけをやわらかい形にして「にゃ」を付けます。1.5 億パラメータの小さなモデルなので、ダウンロードは約 90MB、1 文の変換は 1 秒前後です。学習データと手順は別リポジトリで管理しています。
- モデルの重みが Hugging Face 上で更新されていれば(索引ファイルのコミット ID が前回と違えば)、読み込み時に古いキャッシュを捨てて取り直します。ネットワークに届かないときはキャッシュのまま動きます。
- モデルの出力は検査し、元の文との違いが「対応表にある語尾の言い換え」に収まるものだけを採用します。意味が変わる出力や文の途中を変えた出力はルール変換の結果に戻します。
- モデルの出力は後処理で検査し、語尾が「にゃ」になっていなければ補います(ルール変換と共通)。
- 後処理(「にゃ」の付け方や終助詞の整え方)は nyanyaku から移植しています。
ビルド
npm install # package-lock.json のとおりに依存関係を入れる
npm run build # dist/ に出力
Firefox で about:debugging#/runtime/this-firefox を開き、「一時的なアドオンを読み込む」から dist/manifest.json を選ぶと試せます。
Build instructions for reviewers
The extension is bundled with esbuild. To reproduce the distributed package from this source:
- Node.js 22 or newer (verified with Node.js 22.15.0 / npm 10.9.2; Node.js 24 is fine). No other tools are required
npm install, then npm run package. The output web-ext-artifacts/nyantopia-firefox-<version>.zip is the submitted package- The model weights are fetched by the user's browser at runtime from https://huggingface.co/jasmray/nyantopia-llm-jp-3-150m-q4f16_1-MLC
(llm-jp-3-150m-instruct3 fine-tuned with LoRA and quantized to q4f16_1; Apache-2.0). No code is downloaded at runtime
public/wasm/nyantopia-llm-jp-3-150m-q4f16_1_cs1k-webgpu.wasm is the model runtime (the TVM/WebGPU kernels for this model),
compiled from the unmodified mlc-llm sources (commit 8978ea9, TVM 201fa00 = web-runtime 0.28.0-dev0, the version WebLLM 0.2.86
bundles) with mlc_llm compile --device webgpu (LLVM 23.1, Emscripten 4.0.23). It is published next to the weights at
https://huggingface.co/jasmray/nyantopia-llm-jp-3-150m-q4f16_1-MLC/tree/main/lib together with BUILD-INFO.json.
scripts/fetch-wasm.mjs downloads it only when the file is missingdist/wasm/xgrammar.wasm and dist/wasm/web-tokenizers.wasm are extracted at build time from the base64 data URIs embedded in
node_modules/@mlc-ai/web-llm/lib/index.js (see build.mjs), without modificationbuild.mjs applies one change to the WebLLM library while bundling: the requested WebGPU limit
maxStorageBuffersPerShaderStage is lowered to the adapter's limit (Firefox exposes 9, WebLLM asks for 10)
ライセンス
にゃんとぴあのコードは MIT ライセンス です。
利用している外部のライブラリ、モデル、素材のライセンスは THIRD_PARTY_NOTICES.md にまとめています。
