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vip
期間 8 年
ピーク時のランク 6
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皆さん、Claude Codeが良いと評判です。最初は$20/月で試してみました。
確かに使いやすく、滑らかで気持ち良いです。しかしすぐに問題に気づきました:連続してやり取りをするとすぐに制限に引っかかり、数時間待たなければなりません。コードを書くような連続対話が必要な場面では、この制限が非常にストレスです。
ちょうどオンラインバージョンを急いで作る必要があったので、時間もない中で考えました。思い切って$249.99/月にアップグレードし、1ヶ月試してみて、コストに見合うかどうかを判断することにしました。
アップグレード後の最大の違いは「能力」ではなく、「連続性」です。
以前の$20 バージョンでは、常に制限を気にして対話を計画しなければなりませんでした。アイデアが湧き始めても、制限が回復するまで待つ必要がありました。この断続的なペースは、開発者にとっては大きな障害です。
今の$249.99バージョンでは、ほとんど制限を気にせずに済みます。機能を再構築しても、何十回も連続して議論できます。アーキテクチャ設計から実装の詳細、境界処理まで、一気通貫で進められるのです。この「フロー状態」が本当の効率向上をもたらします。
$249.99/月は高いですか?決して安くはありません。でも、別の角度から見ると、
これは単なるツール購入ではなく、自分の能力の限界に投資することです。
以前は制限を気に
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TheSequence の最新号で取り上げられたトレンド:多くのシステムと agent 能力が最先端モデルに productized されている。
以前は複雑なロジックを書く必要があった機能(ツール呼び出し、マルチステップ推論、状態管理)が、今ではモデルに直接組み込まれている。これは独立開発者とスーパー個人にとって何を意味するのか?
護城河は技術実装から領域資産へ転換
純粋な技術実装はもはや壁ではない。真の護城河は:領域知識、データ蓄積、製品設計である。
例えば、縦型領域ツールを開発する場合、その価値はどのモデルを使ったかではなく、何を蓄積したかにある:業界知識ベース、専有の意思決定フレームワーク、沈殿したデータ、自己学習メカニズム。技術はモデルに吸収されるが、これらの資産は吸収されない。
独立開発者のゴールデンエイジ、激しい競争
良いニュース:製品構築の敷居が低くなり、1人で複数のプロジェクトを同時に進めることができる。
悪いニュース:すべての人の敷居が低くなり、競争がより激しくなった。スピードと実行力がより重要になった。
特定のモデルの能力に過度に依存しない
今日の秘技は、明日は標準機能かもしれない。だからモデル切り替えの柔軟性を保ち、コアロジックとモデル能力をデカップリングする。複数モデルの協業(異なるモデルに得意なことをさせる)は、単一モデルへの賭けより堅牢である。
AI
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OpenAI が新たに ChatGPT Health をリリースしました。これにより、あなたの健康診断レポート、Apple Health、フィットネスアプリのデータと連携できます。
しかし、これは診断や処方を行うものではありません。やることは:理解しづらい検査結果を読み解く手助けをし、過去半年の血圧の変動傾向を把握し、医師に会う前により良い質問を準備することです。
AI は直接あなたの寿命を延ばすわけではありません。しかし、早期に問題を発見し、医師の指示をより良く実行し、健康管理を積極的に行うことで、長期的には寿命を延ばす可能性があります。
これは AI による治療ではなく、AI があなたをより良い患者にすることです。
問題は:あなたは健康データを OpenAI に預けたいですか?これは利便性とプライバシーのトレードオフです。現在、ChatGPT Health は HIPAA 準拠をサポートしており、データはあなたの管理下にありますが、信頼は契約だけでは保証できません。
現在は限定的なテスト段階で、今後数週間で全員に公開される予定です(ヨーロッパでは一時利用不可、医療記録の統合はアメリカのみ対応)。
健康データは最もプライベートな情報です。OpenAI がこの分野で成功できるかどうかは、技術の問題ではなく、信頼の問題です。
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Polymarket 今週の2つの動きは一緒に注目すべきです:
15分間の暗号市場に料金を導入(最大3%)、ただし料金はすべてマーケットメーカーに還元される
ウォール・ストリート・ジャーナルとダウ・ジョーンズの独占予測市場パートナーになる
最初の動きは利益を追求するためではなく、遅延アービトラージロボットに対抗するためです。短期の暗号市場では高頻度取引ロボットによる搾取が最も容易なため、動的な料金曲線を用いてそれらを排除し、真のマーケットメーカーが生き残れるようにしています。これは市場設計の技術的な側面です。
2つ目の動きのシグナルの意味はより大きいです。WSJのような主流金融メディアが予測市場のデータを引用し始めたことは、それがもはや暗号のおもちゃではなく、「信頼できる情報集約ツール」として認識され始めていることを意味します。
今後、予測市場はどのような場面に浸透していくのでしょうか?
最も直接的なのは金融・保険業界です。ヘッジファンドは予測市場を使って尾部リスクの価格付けを行い、再保険会社は極端なイベントの確率を評価できます。これらの場面には十分な専門参加者がおり、流動性の問題はありません。
さらに外側には、大企業の内部意思決定市場も考えられます。GoogleやMicrosoftのような規模の企業は、従業員が製品リリースやプロジェクト進行を予測し、従来の調査よりも正直に情報を得
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ポリにとっては小さな一歩、不動産にとっては大きな一歩です。
ポリマーケットが不動産予測市場を立ち上げる。
予測市場は金融プレイヤーのツールから生活のツールへ、仮想データ価格設定から実物資産(RWA)価格設定へと変化しています。
かつては、誰もが金利、インフレ、失業率に賭けていました。これらはマクロデータであり、一般の人々とはかけ離れていました。
これで「来年サンフランシスコで家を買うべきかどうか」を判断できます。 これは本当に重要な決断です。
人生の大きな決断が市場によって価格が決まると、機関だけが持つ情報優位性が個人に流れます。
未来は本当に予測可能です。
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Notion AI 真乃神器也!
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バイブコーディングが終わり、私は再びClaudeコードの情報の繭の中に入り込みました
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現在は特別なウィンドウ期間です。
AIはすでに十分に強力ですが、まだ完全に成熟していません。これは、ツールの能力曲線と認知ギャップが同時に存在していることを意味します。
ほとんどの人はまだ「AIが何をできるか」を見守っている一方で、少数の人はすでにAIを使って予測ツール、自律取引システム、クローズドループのエージェントを構築しています。これらは五年前にはできなかったことであり、五年後にはすでにレッドオーシャンになっているかもしれません。
チャンスはこの認知差の中にあります。
私たちが何かを変えられると言っているわけではありませんが、個人は結局塵に過ぎません。しかし、この転換点の形成に関与する過程自体に意味があります。
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2日前、AIにポリマーケットの裁定取引戦略を設計してもらったところ、一度に14の戦略が出ました:M1決定的裁定取引、M2マルチレッグの組み合わせ、M3ホエールコピー取引、M4インサイダー取引スカウティングです...... M14まで。
当時の私が考えていたのは、まず全部を動かして、どれが利益を出せるか見てみることでした。 VPSは緑色のログがスクロールしているだけで、これはかなりブラフです。
その結果、初日に崩壊しました。 同時に14つのプロセスが動作し、2Gメモリは直接満杯、リクエスト送信が速すぎ、ログには「Detected Opportunity」がたくさんありますが、実際のトランザクションは非常に少なく、バグがあるものやフィルタリングされているものもあります。
後でデータベースを調べたところ、14の戦略の中で実際にシグナルを生成したのはM3(賢い大手プレイヤーの追跡)だけでした。 他のものはみんな待機していて、資源を消費するだけでなく、唯一の機能は「このシステムは本当に素晴らしい」と思わせることです。
10件以上の無効なポリシーが削除され、システム負荷は直接的に80%削減されました。
どんなに便利でも、初心者が使い始めるのが難しくはなく、試行錯誤が速くなり、その後はシンプルさに戻るようです。
まずはM3を使い、賢い資金に注目してください。 まだ安定して利益が出るわけではありま
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AIは人を何もしなくてもいいと言っていませんか
なぜAIが登場した後、自分がより疲れるようになったのでしょうか
24時間いつでもさまざまなアイデアが次々と湧き出てきます
自分は何でもできる気がします
何でも試してみたい😆
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スーパー個人は本当に人間の仕事じゃない、疲れすぎ😂
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a16z 予測:2026年予測市場は「AIエージェントトレーダー」時代に突入
この分野で構築を進めている者として、私はこのトレンドを既に感じています:
🔍 コントラクト数は爆発的に増加
→ 大選だけでなく、すべての細分イベントをカバー
⚖️ AIを使った争議解決
→ 従来の人力判断は遅すぎるため、LLMは迅速に構造化された判断基準を提供できる
🤖 AIエージェントは複雑なトレーダーになる
→ 彼らは全ネットのシグナルをスキャンし、「市場価格」と「実際の確率」の差を見つけ出す
予測市場は世論調査の代替ではなく、より良いものにするためのもの。
情報の未来は、リアルタイム価格設定です。
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每 5 小时清零の AI クォータは、まるで「期間限定ビュッフェの不安」を生み出してしまった。
空腹かどうかに関係なく、カウントダウンを見るとついもう一口多く食べたくなり、リセット前に使い切れなかったり、損した気分になったりする。
これが Antigravity のクォータ監視:Claude と Gemini の血条をリアルタイムで見張っている。
Vibe Coder にとって、このパネルは「延命ダッシュボード」でもあり、「強制消費リマインダー」でもある。
コードが正常に動作しバグがなくても、リフレッシュまで1時間、手元の残り10%のクォータを見ると、何とかして使い切らないと落ち着かない。 😂
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Demoは機能を確認し、Productionは運命を見極める。
今日はある底層SDKの再接続バグで、2分で65535個のポートを使い果たした。システムは明らかにダウンした。
これにより、ソフトウェア工学の鉄則が再び証明された:
あなたは論理を書いていると思っているが、実は防御を書いている。
初心者は機能の実現に固執し、ベテランは異常処理に固執する:
- ネットワークの揺らぎ
- 依存関係のクラッシュ
- リソースの枯渇
- 異常な入力
これらは「偶然」ではなく、常態である。
良いシステムは「エラーを避ける」ために設計されているのではなく、「エラーを許容」するために設計されている。
動作することが技術であり、死なずに動き続けることがエンジニアリングである。
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2025年はもうすぐ終わります。
今年私が最も強く感じているのは進歩ではなく、情報密度のコントロールを失ったことです。
AI、暗号化、物語、そして機会が同時に訪れています。
毎日、「従わなければすべてを見逃す」という抑圧感があります。
歯を磨くほど不安になりやすくなります。
知れば知るほど、自分が何をしているのか不安になります。
それから方向を変えました。
もはや世界全体を理解しようとしない、
代わりにAIとバイブコーディングを使い始めました。
特定の問題、実際の構造物に注意を集中させましょう。
私が見ているのではなく、作り始めたとき、
不安は大幅に減りました。
判断はもはや情報層に留まらない。
代わりに「自分は成功できるのか?」という問いに陥らざるを得なくなる。
ビルダーの喜びを初めて感じる本当の体験:
トレンドを理解することが目的ではありません。
代わりに、その騒音の中で、ぼんやりとした思考が走れるものへと変わっていく。
また、次第に明確になってきている:
情報の爆発は避けられません。
しかし、それに導かれるかどうかは選択の問題です。
2026年には、より包括的な見解を追求することはありません。
私はただ、いくつかの本当に重要な方向にもっと着実に進みたいと思っています。
新年、
君と僕がこの騒音の中でリズムを保てたらいいのに。
明けましておめでとう。
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「殺戮の線」が私にとって最大の啓示はただ一つあります。
私はもはやランダムなミスを許すシステムにいません。
ここ数年、私は「超個人的」な方向に進んでいます:
AI×暗号通貨×ツールは、コンテンツ×パーソナルブランディング×しています。
表面的には、より高い自由度があるように見えます。
しかし、本当の変化は―
私は低耐性の構造に自分をさらしました。
今の私の多くの状態は、実は見えない斬り線を踏んでいるような状態です:
• 収入の極めて不安定な状況
・キャッシュフローとエネルギーは生産効率に結びついています
• 複数のアイテムが並列に存在しますが、バッファ層は薄い
• プラットフォーム、生態系、周期的変化に非常に敏感であること
これは一つの意味があります:
もう「ゆっくり直す」余裕はありません。
一度遭遇したこと:
判断ミス、物理的な問題、急激な市場の冷え込み、プラットフォームルールの変更、
「しばらく不快」というわけではありません。
代わりに、システム全体が同時に圧力にさらされています。
これは本質的に通貨サークルのキリングラインと同じです。

私に気づいた二つ目のポイント:
以前は「実行」を過大評価し、「構造的安全性」を過小評価していました。
私は進行、構築、反復、そして本番化が得意です。
Spark Monitor、予測副操縦士、コンテンツシステム......
どの視線も合理的
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Vibe coding 最大の落とし穴は、コードが書けないことではなく、
突然自分は何でもできると思い込むことです。
AIは「実現コスト」をあまりにも低く抑えすぎて、
結果として:すべてのアイデアがすぐに新しいリポジトリを作る価値があるように感じられる。
しかし現実は——
本当に希少なのは能力ではなく、集中力です。
たくさんできること ≠ 何かを構築していること。
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📌 Leo Labs
私はAI × Cryptoの小さなツールを継続的に構築・テストしています。
主に2つの目的で使用しています:
— 新しいストーリーの感知
— 実際の実行体験の検証
ここはより継続的に更新される作業台 / 武器庫のようなものです。
• 予測市場:スキャン、構造、オッズとエッジ
• BTCネイティブ:データ監視と実行感知
• サイド実験:実際の問題から出発した小さなツール
すべての使用中・改良中のものは、こちらにあります:
🔗
BTC-0.48%
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私はLLMは文脈を覚えると思っていたが、実際には金魚よりも忘れっぽい
Copilotを開発しているとき、AIとN回対話した後、ついに我慢できなくなった:
さっき渡したAPIドキュメントを、「見たことがない」と言われた
さっき決めたアーキテクチャを、次のラウンドで自分で覆される
同じバグを3回修正したが、AIは最初にどう修正したか全く覚えていない
その午後、私は3時間無駄にして、「さっき言ったじゃないか」と何度も繰り返した。
後になって気づいた:AIは人間じゃない、無状態の関数だ。記憶を与えなければ、本当に金魚のように忘れる。
私のやり方は馬鹿だけど効果的だ:
各段階ごとに《プロジェクトスナップショット》を作成——現在の進捗、技術選定、経験した困難をすべて記録する。対話の最初にこれをAIに渡す。
これ以来、「また忘れたのか」とイライラすることはなくなった。
結論:AIを賢いと期待しないこと。あなたの仕事は「チャット」ではなく、「記憶を与えること」だ。
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最近AIが書いた長文を頻繁に目にするようになった。分析は的確だが、読了後には何も残らない。
最大の問題は情報不足ではなく、あらゆる場所に合成されたゴミが溢れていることだ。
AIが1秒で1万字を吐き出せる時代にあって、インターネット上の99%のコンテンツは自然とノイズに価値を下げられてしまう。
多くの人にとって、競争力は逆転しつつある:かつてはどれだけ多くの情報を掘り出せるかだったが、今やより重要なのは、いかに多くのゴミを徹底的に遮断できるかだ。
十分に厳しい情報フィルターを作るべきだ。直感に反し、信頼できるがあまり快適ではない情報源だけを残す。それはAIによる執筆ツールをたくさん揃えるよりも価値があるかもしれない。
長い間脳に与えるものが、あなたの判断を大きく左右する。
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