テトラポット技術ブログ「TetLab」

新卒社会人になりました。趣味での開発や仕事で得た知見などを書いて行こうと思います。

DiscordのBOTを作ろう

久しぶりのブログ記事です。

技術系の話はQiitaにいろいろ書いてるのですが、たまにはブログも書こうかなと思います。

DiscordのBOTを作ろう

友人達と趣味で開発しているプロジェクトでは、コミュニケーションツールとしてDiscordを使用しています。

なんで、Discordを使ってるかと言うと、もともとは友人達とは一緒にゲームをする時にDiscordを使ってたので、またいちいちSlackとか導入して、招待するのが面倒だったので、流れでそのまま使っているという感じです。

せっかくDiscordを使っているのなら、BOTの1つでも作ろうじゃないかということで、DiscordでのBOTの作り方を書いていこうと思います。

環境

まずは、BOTのアカウント作成

まずはこちらにアクセス discordapp.com

「Create an application」を選択して、 f:id:tetrapod117:20180809000139j:plain

NAMEは適当に今回は「test_bot」にしています。 NAMEを決めたら、SaveChangeで保存します。 f:id:tetrapod117:20180809001806j:plain

次に、左のメニューからBOTを選択 Add Botを選択するとBOTのユーザーが作成されます。 f:id:tetrapod117:20180809002954j:plain

Discord上で表示される、USERNAMEを設定し、下のTOKENをコピーしてください。 こちらもまた、Save Changesをしてください。

f:id:tetrapod117:20180809012156j:plain 次に、OAuth2を選択、SCOPEからBOTにチェックをつけて copyの部分のURLにアクセスします。 f:id:tetrapod117:20180809002143j:plain

すると、BOTをどのサーバーに招待するかを設定できます。 招待したいサーバーを選択して、認証を押します。 f:id:tetrapod117:20180809002238j:plain

そうすると、選択したサーバーに先ほど設定したUSERNAMEのBOTが入ってくるはずです。 f:id:tetrapod117:20180809003341j:plain

これで、BOTアカウントの設定は完了です。

Discord.jsのインストール

次に、BOTを動かすコードを書いていきます。 今回は、DiscordのBotを簡単に作るNodeJS用のパッケージであるDiscord.jsを使います。

discord.js.org

適当にディレクトリを作って、npmでインストールします

$mkdir test_bot
$cd test_bot
$npm install discord.js

インストールしたら、いくつかWARNが出ますが、あんまり気にしなくて大丈夫です。 インストールが終わったら、適当にindex.jsみたいなファイルを作って、コードを書きます。

exampleを動かす

$touch index.js
const Discord = require('discord.js');
const client = new Discord.Client();

client.on('ready', () => {
  console.log(`Logged in as ${client.user.tag}!`);
});

client.on('message', msg => {
  if (msg.content === 'ping') {
    msg.reply('Pong!');
  }
});

client.login('{YOUR_TOKEN}');

こちらは、Discord.jsのサイトに載っている、exampleです。 client.login('{YOUR_TOKEN}');こちらの{YOUR_TOKEN}の部分は、自分で取得したBOTのTOKENを入れてください。

この状態で、

$node index.js

を実行すると、

f:id:tetrapod117:20180809005822j:plain

こんな感じで、BOTがオンラインになります。 この状態でDiscordのチャンネルで「ping」と打つと f:id:tetrapod117:20180809010225j:plain こんな感じでBOTが「pong」と返してくれます。

おうむ返しをしてみよう

index.jsを少し変更して、送られた言葉をそのまま返信するおうむ返しのBOTにしようと思います。

client.on('message', msg => {
  if (msg.content === 'ping') {
    msg.reply('Pong!');
  }
});

メッセージが送られた場合、この部分のイベントが呼ばれます。 先ほどのping-pongしている処理から考えると、if文でメッセージの中身がpingだった場合に、pongを返しているということがわかります。 つまり、送られて来たメッセージの中身をみたい場合は、msg.contentを使えば良さそうですね。

ということで、おうむ返しするにはこんな感じになります。

client.on('message', msg => {
    msg.reply(msg.content);
});

しかし、これだけだと、BOTが自分の送信したメッセージにも反応してしまい、ひたすらBOTがメッセージを送りつづけてしまうため、メッセージの送信者が自分自身だった場合に終了するコードを追加します。

client.on('message', msg => {
    if (msg.author.id === client.user.id) {
        return;
      }
    msg.reply(msg.content);
});

そうすると、こんな感じでメッセージをそのまま返してくれるようになります。

f:id:tetrapod117:20180809011652j:plain

最後に

今回は、テキストメッセージのBOTを作成しましたが、DiscordBOTの最大の特徴はVoiceチャンネルを使うことができることなので、次回はVoiceチャンネルを使ったBOTの作成をしてみようと思います。

Node.jsとPythonでのスクレイピングメモ

バイト先でWebスクレイピングをする機会があったので、簡単ですがNode.jsとPythonでのWebスクレイピングをメモしておきます。

スクレイピングは、前回のブログ記事のタイトルを取得してみます。

環境

Node.jsの場合

モジュールは「cheerio-httpcli」を使用します。

モジュールのインストール

npm install cheerio-httpcli

コード

// モジュール読み込み
var client = require('cheerio-httpcli');

// URLを入力して、スクレイピング。
client.fetch('http://tetlab117.hatenablog.com/entry/2017/10/15/182158', {}, function (err, $, res) {

  // 記事のタイトルを取得
  $('title').each(function() {
    console.log($(this).text()); //タイトルを出力
  });

});

実行結果

f:id:tetrapod117:20171107152308p:plain

Pythonの場合

ライブラリは、requestsとBeautifulSoupを使用します。

ライブラリのインストール

pip install requests
pip install beautifulsoup4

コード

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

target_url = 'http://tetlab117.hatenablog.com/entry/2017/10/15/182158' //URL
content = requests.get(target_url)         #requestsを使って情報を取得
soup = BeautifulSoup(content.text, 'lxml') #要素を抽出

print(soup.title.string)    //タイトルを出力

実行結果

f:id:tetrapod117:20171107152312p:plain

あとがき

タイトルを取得するくらいなら、NodeでもPythonのどちらでもかなり簡単にできますね。

MESH SDKをいじった話

先日、出場したハッカソンで、MESHのSDKをいじる機会があったので書いときます。

今回やったこ

今回はMESHの動きセンサータグを使い、動作を検知したら特定のURLを叩くということをしました。

MESHとは?

センサーやボタンが着いた消しゴムサイズのMESHタグと、MESHタグをビジュアルプログラミンで他のタグに繋げることができるMESHアプリを使い、簡単にIoTサービスを作ることができるデバイスです。

meshprj.com

↑公式サイトを見るのが一番わかりやすいです。

MESH SDKとは?

MESHでは、アプリ上でセンサータグ(動きや人感など)やモバイルのタグ(カメラやマイクなど)、連携タグ(IFTTTやHue)を繋げてサービスを開発することができますが、これら以外にもソフトウェアタグといって、JavaScriptのコードを実行することができるタグがあります。そのソフトウェアタグを開発することができるのが、MESH SDKです。

meshprj.com ↑公式ドキュメントです。

まずはアカウント作る。

meshprj.com

ここでアカウントを作成してください。

f:id:tetrapod117:20171014220129j:plain

新しいタグを作る

作成したアカウントでログインすると、タグを作るページになります。

f:id:tetrapod117:20171014221742j:plain

「Create New Tag」でタグを作ることができます。 f:id:tetrapod117:20171014225929j:plain

名前や説明、入力の設定ができます。

f:id:tetrapod117:20171014225608j:plain

こんな感じでテストとして適当に書きます。

コーディング

f:id:tetrapod117:20171015163726j:plain

直接コードを書くのは、codeの項目の4つの箇所になります。

公式のドキュメントでは、それぞれ以下の際に実行されると記載されています。

メソッド 概要
Initialize Functionの初期化時に呼ばれます。内部変数の確保やスケジューラーの設定といった、初期化処理が必要な場合に実装します。
Receive 入力コネクタからメッセージを受け取った際に呼ばれます。入力コネクタが複数あり、どれから受け取ったか区別したい場合に実装します。
Execute Function実行時に呼ばれます。通常、手続きはこのメソッドに記述します。
Result Executeメソッドが完了し、出力コネクタから次のタグにメッセージを送信する際に呼ばれます。出力コネクタが複数あり、どのコネクタからメッセージを出力するかを選びたい場合に実装します。デフォルトでは全ての出力コネクタから出力されます。

今回のように入力が1つで他のタグなどに出力をしない場合は基本的にExcuteにコードを書けば大丈夫です。 特定のURLを叩くというのはこんな感じで書けます。なお、Ajaxを使うのですが、MESH内では、素のJavaScriptの中でAjaxを使います。

var apiURL = "http://example.com"; //叩きたいURL

ajax ({
    url : apiURL,
    type : "get", 
    timeout : 5000,
    success : function ( contents ) {
    log("success");  //成功した場合はアプリ内のlogへ「success」の文字列を出力 
    },
    error : function ( request, errorMessage ) {
        log("error");
        runtimeValues.outputIndex = -1;
        callbackSuccess( {
            resultType : "pause",
            runtimeValues : runtimeValues
        } );
    }
});

//次のメソッドを呼ぶかどうかの処理。
return { 
    resultType : "pause"
};

最後のreturnの部分はMESH SDK固有のもので、ExecuteからResultメソッドを呼ぶかどうかを書けます。 今回はpauseで呼んでいませんが、呼ぶ場合は、continueで呼べます。詳しくは公式を https://meshprj.com/sdk/doc/ja/#sdkdoc_section_3-2

なお、今回は入力が1つだけでしたが、入力が複数ある場合は、Receiveの中に

if ( index == 0 ) {     //1番目のコネクタから入力がきた場合の処理
    log( "入力1" );      //アプリ内のlogへの出力 
}
if ( index == 1 ) {     //2番目のコネクタから入力がきた場合の処理
    log( "入力2" );
}

このような感じで、if文で分岐処理をすることが可能です。

MESHアプリに入れる

コードを書いたら、saveボタンを押して保存しましょう。 f:id:tetrapod117:20171015174925j:plain

保存をしたら、次はMESHアプリを使います。

MESHアプリ内で、最初に作成したアカウントでログインをして、新しいレシピを作ります。 そして、下のメニューからカスタムの追加を選択します。

f:id:tetrapod117:20171015175638j:plain

そして、先ほど作成したtest_tagを選択。

f:id:tetrapod117:20171015181112j:plain

すると、test_tagが追加されるのでこれを画面上に置いて、他のタグと繋げてみましょう。

f:id:tetrapod117:20171015180955j:plain

こんな感じでログを見ると、successと出力されれば成功です。 f:id:tetrapod117:20171015180834j:plain

あとがき

もともとは、MESHのBluetooth通信を解析して、PCと直接通信できれば最高だったんですが、あまりに自分に知識がなかったですね...

MESHは非常に面白いプロダクトですが、使用するのにスマートフォンのアプリを起動しっぱなしにする必要があったり、まだまだ思うようにできないこともあるので、これからに期待したいですね。

今年中にラズパイにハブのアプリが出るらしいので楽しみです。 www.get.meshprj.com

実を言うと僕はまだMESH買ってないんですけどね...

欲しいけどお金が...

1つ6000円は高いかな...

PythonとOpenCVを用いた顔の類似度判定についての話

ハッカソンで使用したOpenCVを用いた顔の類似度判定について話をしようと思います。

環境

Python 3.5.2 OpenCV 3.1.0

やりかた

どうやって顔の類似度の判定を行うのかというと、特徴点のマッチングをします。簡単にいうと、判定したい2画像の特徴点を抽出し、それらの距離を比較します。

今回は、ジェフ・ベゾスの顔写真をターゲットとして、ビル・ゲイツスティーブ・ジョブズの顔写真と比べてみようと思います。

01.png f:id:tetrapod117:20170928163409p:plain

02.png

f:id:tetrapod117:20170928163426p:plain

target.png f:id:tetrapod117:20170928163448p:plain

コード

imagesというフォルダに比較したい顔写真とターゲットとなる写真を入れてください。

##!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import cv2
import os

TARGET_FILE = 'target.png'
IMG_DIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) + '/images/'
IMG_SIZE = (200, 200)
target_img_path = IMG_DIR + TARGET_FILE
target_img = cv2.imread(target_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
target_img = cv2.resize(target_img, IMG_SIZE)

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING)

# ORBとAKAZEは特徴点や特徴量を抽出するアルゴリズム
# コメントアウトを調節することによりどちらでも行える

# detector = cv2.ORB_create()
detector = cv2.AKAZE_create()

# ターゲットの写真の特徴点を取得する
(target_kp, target_des) = detector.detectAndCompute(target_img, None)

print('TARGET_FILE: %s' % (TARGET_FILE))

files = os.listdir(IMG_DIR)
for file in files:
if file == '.DS_Store' or file == TARGET_FILE:
continue

comparing_img_path = IMG_DIR + file
try:
comparing_img = cv2.imread(comparing_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
comparing_img = cv2.resize(comparing_img, IMG_SIZE)
# 比較する写真の特徴点を取得する
(comparing_kp, comparing_des) = detector.detectAndCompute(comparing_img, None)
# BFMatcherで総当たりマッチングを行う
matches = bf.match(target_des, comparing_des)
#特徴量の距離を出し、平均を取る
dist = [m.distance for m in matches]
ret = sum(dist) / len(dist)
except cv2.error:
# cv2がエラーを吐いた場合の処理
ret = 100000

print(file, ret)

実行結果

ジェフ・ベゾスの顔写真を用いて、ビル・ゲイツスティーブ・ジョブズの顔写真と比べた結果が以下になります。 01.pngビルゲイツで、02.pngスティーブ・ジョブズです。

 

TARGET_FILE: target.png
01.png 128.7171717171717
02.png 123.4949494949495

距離の平均が近い方が似ているということなので、今回は02.pngつまりジョブズの写真の方が若干類似度が高いという感じになりました。

あとがき

今回は拾い物の画像で検証したため、写真の顔の位置などが違い、あまり高い類似度は出せませんでしたが、これを顔の位置がほぼ同じ場所で撮影した場合にはかなり高い類似度が出ると思います。(R-Stack Hack Dayで使用した写真ではもっと高かったので...)

画像の類似度判定といえば、機械化学習で行うイメージですが、このように機械化学習を行わなくても、簡単な類似度チェックは行えるということは覚えておいて欲しいですね。

DashButton Hack! その2

tetlab117.hatenablog.com こちらの記事の続きです。

前回は、DashButtonを押したイベントを取得しましたが、その2では、IFTTTとの連携を行おうと思います。

IFTTTとは?

まぁ、今更説明する必要はなさそうですが。 簡単にいうと、異なるWebサービスなどを連携させることができるサービスです。 たとえば、Twitterで特定のつぶやきを自動的にEvernoteにアップロードしてくれるなどのことを、わざわざコーディングする必要がなく自動でやってくれる便利なサービスです。

今回やること

IFTTTではTwitterで特定の言葉をつぶやいたりするなど、Webサービスをトリガーにすることが多いですが、Webhookをトリガーにすることができます。 今回はDashButtonを押した際に、IFTTTにWebhookを送り、IFTTTがそれをトリガーにして、Googleスプレッドシートに出勤と退勤を書き込むサービスを作ります。

f:id:tetrapod117:20170923145245p:plain こんな感じ

IFTTTでアプレットを作成

ということで、まずはIFTTTのアプレットを作っていこうと思います。

[New Applet]のタブを選択肢するとこんな感じの画面になります。

f:id:tetrapod117:20170923150440p:plain

thisを押すとトリガーとなるサービスを選択する画面になります。 そこでWebhooksを選択 f:id:tetrapod117:20170923150644p:plain

Event Nameは適当に f:id:tetrapod117:20170923152133p:plain

お次はthatを選びます。 f:id:tetrapod117:20170923152357p:plain

Googleスプレッドシートはないので、GoogleDriveを選択します。 f:id:tetrapod117:20170923153325p:plain

GoogleDriveの項目に、スプレッドシートへの追加があります。 f:id:tetrapod117:20170923153457p:plain

次に、スプレッドシートの設定をします。 スプレッドシートの名前は適当にわかりやすいものを。 フォーマットは、わかりやすいように、投稿された時間と、Value1とVlaue2を入れます。

あとは、フォルダーのパスも適当に入れてください。 そのあと、Create Actionを押してください。 f:id:tetrapod117:20170923154413p:plain

Value1やValue2には、コードからWebhookを送る際に、JSON形式で好きな値を入れることができます。 今回はValue1には名前、Value2には出勤や退勤などの状態を入れることにします。

これが終われば、IFTTT上での作業はほぼ終わりです。 最後に、Webhooksのドキュメントの画面からAPIキーやリクエストのURLを取得しましょう。

f:id:tetrapod117:20170923160301p:plain

コーディング

ということで、IFTTTの設定も終わったので、コーディングしていきます。 前回、Node.jsでDashButtonのイベントを取得したので、今回もNodeで書いていきます。 まずは、IFTTTにWebhookを投げるコードです。

var request = require('request');

//IFTTTのWebhookの中身
var options = {
  uri: "https://maker.ifttt.com/trigger/{event_name}/with/key/{your_api_key}",
  headers: {
    "Content-type": "application/json",
  },
  json: {
    "value1": "名前",
    "value2": contents
  }
};

//IFTTのWebhookへpostする
request.post(options, function(error, response, body){});

まずは、Nodeのrequestモジュールを読み込み、Webhookの中身を書き、POSTしています。 uriの{event_name}には、IFTTTでWebhooksに設定した、Event_nameを入れてください。 {your_api_key}には、IFTTTのドキュメントに記載されているものを使用してください。

Value2には、変数「contents」の中に出勤か退勤の文字を入れるのですが、今回は、contents_switchという変数にtrueかfalseかのブール値を入れ、contents_switchがtrueの場合は「出勤」という文字を変数contentsにいれ、contents_switchをfalseに変える、contents_switchがfalseの場合は「退勤」という文字を変数contentsにいれ、contents_switchをtrueに変えるようにしましょう。

var contents  = "出勤";
var contents_switch = true;


  if(contents_switch === true){
    contents = "出勤" ;
    contents_switch = false; 
  }else if(contents_switch === false){
    contents = "退勤";
    contents_switch = true;
  };

これらのコードを前回のDashButtonのイベントを取得するコードに入れていくとこんな感じです。

const dash_button = require('node-dash-button');
var request = require('request');
// Dashボタンのアドレス
const dash = dash_button('××:××:××:××:××:××', null, null, 'all');

var contents  = "出勤";
var contents_switch = true;

// ボタンをクリックしたときのアクション
// クリックしてから数秒遅延します。
dash.on('detected', () => {

  if(contents_switch === true){
    contents = "出勤" ;
    contents_switch = false; 
  }else if(contents_switch === false){
    contents = "退勤";
    contents_switch = true;
  };

//IFTTTのWebhookの中身
var options = {
  uri: "https://maker.ifttt.com/trigger/{event_name}/with/key/{your_api_key}",
  headers: {
    "Content-type": "application/json",
  },
  json: {
    "value1": "名前",
    "value2": contents
  }
};

//IFTTのWebhookへpostする
request.post(options, function(error, response, body){});
});

これを

node app.js

ターミナル上で実行した状態で、DashButtonを押すと、 f:id:tetrapod117:20170923172726p:plain こんな感じで、IFTTT上で、設定したスプレッドシートに書き込めるはずです。

最後に

今回はIFTTTを用いて、スプレッドシートに書き込みを行いましたが、スプレッドシート以外にもボタンを押せばTwitterで呟いたりするなど、結構いろんなことができます。 もちろん、IFTTTを使わなくても、プッシュイベントを取れるなら、いろんなことができるので、ぜひやってみてください。

みんなもDashButtonを買って、Let`s Hack!!

DashButton Hack! その1

1ヶ月ほど前に、こちらのイベントでAmazonDashButtonを用いたIoT勤怠アプリについてLTをしてきたので、忘れないうちにブログに書いておこうと思います。

ちなみに、スライドはこちら↓

その1では、DashButtonのイベントを取得するところまで書いていこうと思います。

必要なもの

  • Dash Button

  • Node.jsが使えるPC

  • IFTTTのアカウント(その2で使います)

  • Wi-Fi環境

  • スマホ(Dash Butoonのセットアップに必要)

実行した環境

使用するモジュール

いくつかDashButtonのイベントを取れるライブラリがあるのですが、僕の環境で一発でうまくいった、「node-dash-button」を使用します。

github.com

モジュールのインストール

$ mkdir dash-button // 作業するディレクトリを作成
$ npm init
$ npm install node-dash-button --save

DashButtonのMACアドレスの取得

まずは、お手持ちのスマートフォンで、DashButtonのセットアップを行います。

f:id:tetrapod117:20170824201634p:plain

こんな感じのボタンを押した際に注文する商品を選択する画面になったら右上の×ボタンを押してください。 ここで選んでしまうとボタンを押すたびに商品を注文してしまいます。

セットアップが終わったら、モジュールのfindbuttonを実行します。

$ cd node_modules/node-dash-button
$ sudo node bin/findbutton

これを実行したら、DashButtonを押してください。 そしたら

f:id:tetrapod117:20170824203513j:plain

こんなかんじで、いろいろ文字がターミナル上に出てきます。 モザイクがかかった部分が、MACアドレスになります。

MACアドレスが取得できたら、次は、DashButtonのイベントを取得するプログラムを書きます。 今回は、簡単にボタンが押されれば、ログを出力するようにします。

こんな感じ

const dash_button = require('node-dash-button');
// DashボタンのMACアドレスを入力
const dash = dash_button('××:××:××:××:××:××', null, null, 'all');

// ボタンを押したときのアクション
dash.on('detected', () => {
    console.log("ボタン反応してるよー");
});

これを実行した状態で、DashButtonを押すと、「ボタン反応してるよー」と出力されます。

$ sudo node  test.js
ボタン反応してるよー

数秒ほどラグがあるので出力されるまで、気長に待ってください。

あとがき

ということで、今回はDashButtonのイベントを取得しました。 ボタンプッシュのイベントが取得できたら、後はなんでもできますね。 ということで、次回はIFTTTを用いて、DashButtonとGoogleスプレッドシートを連携させて、退勤システムを作ろうと思います。

Ubuntuをインストールしてからやったまとめ

せっかくブログを作ったのに、ほとんど更新していないので、久しぶりに書きます。

最近は、研究室のPCにUbuntuをインストールして使っていて、たまーに動作が安定しないくて、再インストールから環境構築で、何回も同じような環境構築をしてしまっているので、忘れないように書いておきます。 また、やることが増えたら書き足していくつもりです。

環境

OS: Ubuntu17.04 PC: ThinkPad L560

ディレクトリ名を日本語から英語へ変える

Ubuntuをインストールしたら、ダウンロードとかディスクトップとかのディレクトリ名がなぜか全部日本語になっているので、それだと端末で扱いにくいので英語に変更します。

$ LANG=C xdg-user-dirs-gtk-update

GoogleChromeのインストール

FireFoxも嫌いじゃないけど最近はもっぱらChromeが便利ですね。

公式ページで、debファイルをダウンロード https://www.google.co.jp/chrome/browser/desktop/index.html

libappindicator1というパッケージが必要なので、インストールします。

sudo apt-get install libappindicator1

その後、debファイルをダウンロードしたディレクトリに移動して、dpkgでインストールを行う。

sudo dpkg -i ダウンロードしたインストーラ名.deb

これでエラーが出なければ完了

Atomのインストール

開発用のエディターはAtomがお気に入りなんで、Atomをインストールします。

PPAを入れてリポジトリを追加

sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/atom

sudo apt-get update

その後、apt-getでインストール

sudo apt-get install atom

エラーが出なければ完了

DropBoxのインストール

他のPCとのファイルの共有はDropBoxで初期の容量がもっと増えてくれたら完璧。

UbuntuのソフトウェアセンターにDropBoxがあるので、そこでインストールする。

Slackのインストール

研究室でのコミュニケーションツールはSlackです。 他のゼミ生はあまり使ってくれないことが悲しい。

公式ページでdebファイルをダウンロード https://slack.com/downloads/linux

ダウンロードしたファイルをダブルクリックして、ソフトウェアセンター内でインストールする。

Albertのインストール

ランチャーアプリはAlbertを使います。

「webupd8」のPPAリポジトリを追加してインストールします。

$ sudo add-apt-repository ppa:nilarimogard/webupd8
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install albert

Clipitのインストール

クリップボードマネージャ。 ソフトウェアセンターにあるので、「Clipit」で検索してインストール。

あとがき

あらためてみると、ソフトウェアセンター便利だなぁーと思いますね。 後は、開発環境はあまり書いていないので、開発環境編も後日書きたいですね。