Franco

多くの人はClaude Codeを使えないと言い、頻繁にアカウントが停止されると嘆いています。
実際には、ここでの核心ポイントは、皆がMax20xを使おうと考え、羊毛を剥ぎ取るために流量を最大限に引き出そうとしていることです。
しかし、私個人の意見では、現在のPro版やMax5X版は、多くの非重度ユーザーにとっても十分に使えるものです。
公式はこれら二つの製品に対して、リスク管理がそれほど厳しくないのです。
だから、私は皆さんにこの考え方をもっと検討してみることをおすすめします。
ネット上のすべてのチュートリアルはMax20xを対象にした防止封鎖ガイドを作っていますが、ProやMax5xを使う場合、その心配はずっと少なくて済みます。

ついにネイティブのClaude Codeを使えるようになった。
三つのモードがあり、チャット、コワーク、CLIだ。
まずPro会員を購入し、安定したらMaxにアップグレードしよう。
今や主要なモデルメーカーは皆計算能力不足で、これは大きなボトルネックであり、また大きな市場チャンスでもある。
ちょうど電気が発明された当時のように、電力制限があったが、技術の進歩とともに徐々に突破された。
いつになったらAIモデルの自由化が実現するのだろうか。

Claude Web は現在、マネージドエージェントをサポートしています。
公式ドキュメント：
Claude Cowork はすべての有料ユーザーに利用可能になりました。
ChatGPT Pro 100USD サブスクリプションがリリースされました：
- Plus サブスクリプションユーザーの5倍の Codex 使用量
- すべての Pro 機能をサポート
5月31日までの期間限定で、Plus サブスクリプションユーザーの10倍の Codex 使用量を提供。
Pro 200USD サブスクリプションユーザーも、5月31日までに倍増した Codex 额度を獲得でき、現在の额度はリセットされています。
GPTは本当に太っ腹ですね、すぐに额度をリセットしますが、これは何回目ですか？

気持ちいい！今日はCodexをClaude Codeに統合して、より優れてコストパフォーマンスの高いトップエージェントにしました。
一つはMCPの呼び出し方式で、Claude Codeのプログラミング作業のプラグインとして直接組み込むことができます。コードを実行する際やチェックする際に、自動的にCodexを呼び出して実行、改善、検査、最適化を行います。また、CCと同期して検査し、比較結果を出すことで、開発者が良い方案を選びやすくします。
もう一つはスキルとして封装し、特定のタスクが必要なときに明確な指示でCodexの能力を呼び出す仕組みです。
Codexのこの技は本当にすごいですね。敵わないけど、今はあなたの一部になって、みんなに使う習慣を身につけさせましょう。もしかしたらいつの日か、逆に主導権を握ることもできるかもしれません。

OpenClawとClaude Codeの違いについて詳しく説明できる方はいらっしゃいますか？例えば、適用シーン、モデルの能力、使用体験などの観点から。

大規模モデルはまだパラメータを競っていますが、いよいよ業界の天井を押し上げるようになってきたのは、別のもの――コンテキストのストレージです。
推論の長さ、Agent の呼び出しチェーン、長期記憶がどんどん長くなるにつれて、体験やコストを本当に左右するのは、計算能力だけではなく、「コンテキストを効率よく読み書きし、スケジューリングし、さらに再利用できるか」です。これが、最近市場が Context Memory、KV Cache、推理存‌記憶分層といった基盤インフラに注目し始めている理由でもあります。
次の段階の AI 競争では、より多くのコンテンツを生成できるかどうかよりも、モデルをより長いタスクの中で、安定して低コストで継続的に動かし続けられるかが勝負になるかもしれません。
もし訓練の時代が GPU の競争だったとすれば、Agent の時代は Memory の競争です。
これは、あるグループで「龍虾（ロブスター）にはなぜ遊ぶ価値があるのか」を群のメンバーと話し合ったときのことです。私は「claude code はすべて龍虾向けに作られている」と言いました。けれど彼らは、「全量コンテキスト」の話をしてきて、私はまったく言葉を失ってしまい、正直に、真面目にまた養虾（龍虾を育てること）するしかありませんでした。

OpenRouter のデータによると、Qwen3.6-Plus のリリースからわずか1日で、日次呼び出し量が1.4兆トークンを突破しました。
最近、国内製大規模モデルの呼び出しデータがますます注目を集めており、seedance2.0もオープンベータを開始しました。方法は2つあります。一つは人物が登場する場合で、少なくとも1.4万人民元の前払いが必要です。もう一つは人物が登場しない場合で、企業アカウントがあれば利用可能です。
国内モデルのコーディング分野での突破に期待しています。
#AI #大規模モデル #OpenRouter #国内製

AIを活用した開発のいくつかの段階：
1、第一段階：新大陸を発見し、自分は何でもできると感じる
アイデアがあれば完全に実現できると思い込み、毎日数え切れないほどのアイデアやさまざまなワークフローを考え、エネルギーに満ち溢れ、思考も無限大；
2、第二段階：落胆し始め、行き詰まりを感じる
いつも同じところをぐるぐる回り、スキルを一つ一つ磨きながら、使えるようになったと感じても満足できず、自分のアイデアから遠く離れていると感じる。何度も修正を重ねても、品質は大きな成果にはならない；
3、第三段階：幻想を捨て、一つ一つの工程を細かく磨き上げる
以前のAI開発にはモジュールがあったが、基本的に各モジュールの実装過程はブラックボックスで、どうやって実現しているのか分からなかった。今はAが実現し、Bが検査を行い、各工程の具体的な実装を丁寧に確認し、どこを最適化できるかを見ている。例えば、生成画像のモデルを変える必要があるか、テキスト整理のモデルを変えるべきか、実現経路を調整できるかなど。また、この工程を省略できるか、コードのロジックが複雑すぎてトークンを無駄にしていないかも検討している。
私は現在、第二段階から第三段階にいるが、たまに第一段階の症状も現れる。娑婆世界では、これほど簡単なことはなく、最終的には心性を磨く必要がある。

今日からCodexを開発のメインツールとして使い始め、ChatGPTのPro版も購入しました。全体の使用量は非常に多く、アカウント停止の心配やトラフィックの混雑による問題もありません。
以前の開発は断続的になりがちでした。OPUSやSonnetは非常に高性能ですが、開発が中断されると自分の学習や開発のリズムに大きな影響を与え、プロジェクトの継続性にも非常に影響します。
同じような状況の方はいますか？

皆さんが音声入力ソフトを使うとき、どれが使いやすいですか？入力法、豆包入力法、それからシャインデイ・ショウ（Lightning Say）、皆さんはどれをより多く使っていますか？

FeishuのCLIは本当に便利です
現在API呼び出しは100万回無料
ほとんどすべてのメッセージ通知をカバーできます
以前は自動化ボットを使うと無料の使用回数を消費していました
無料アカウントは月に200回しかなく、全く足りませんでした
CLIを使えば、完全自動化の開発が可能になり、自作アプリの方式で
同じ効果を得られ、少なくとも年間1万円以上の費用を節約できます

ほとんどの人にとって、自分の専門分野に基づいてスキルを構築することは、AIを活用した最良の実践の一つです。
コンテンツクリエーターにとっては、AIは創作の大きな後押しとなり、インスピレーションをより迅速に実現しやすくします。例えば、記事を作成する際に、思考をもとにフレームワークを作り、美しい画像を添えることや、小紅書のマトリックスを作成し、キャラクターに基づいてコピーを生成し、マーケティング用のソフト記事を作るなどです。
これらの2つの部分はすべてAIによって迅速に実現可能です。より複雑なタスクについては、実はプログラミング的な思考や能力が必要となる場合もあります。これは私自身の考えですが、もちろん、モデルの能力が急速に進化・向上すれば、将来的には中小規模のプロジェクトもスムーズに解決できるかもしれません。

AI時代において、むしろ人の思考、人の創造性、人の美意識がますます重要になってきている。これはAIに代替できない部分だ。言い換えれば、AI時代は人が本来やるべきことを実現し、人が創造の花を咲かせて実現させることを楽しむ時代である。

優秀な兵士は弾丸によって育てられる
優秀なAIエンジニアは良いモデルによって育てられる
自分に強制的なルールを課す
毎日少なくともClaude Opus+Sonnetモデルの使用量を1000万以上消費する
他の画像生成や動画レベルのモデルの使用量は含まない
ルールと基準があれば、毎日何のために開発や最適化を行うべきかを考えるようになる
これが自分自身を絶えず進化させるための方法だ！