CodexとClaude Code使ってる人
これ絶対に導入した方がいいぞ!!!
👇
66行のルールでClaude/Codexの
厄介な問題をまとめて改善できると
話題になってる🔥
きっかけは、Claude最高責任者が
指摘した「AIコーディングの問題点」。
そのわずか48時間後、開発者が具体的な解決策をルールファイルとして公開。
これがマジで理にかなってる。
特に改善を狙っているのが、
Claude Codeの4つの悪癖。
① 要件を理解せずに作業を始める
→ 不明点があれば、まず確認してから実装する。
② 小さな変更なのに大規模な修正をする
→ ボタン1つの修正なら、必要な部分だけ変更する。過剰設計は禁止。
③ バグ修正のついでに関係ないコードまで変更する
→ 修正範囲を最小限に限定し、既存の動作を壊さない。
④ コードを書いただけで「完成しました」と報告する
→ テストや動作確認が完了して初めて完成と判断する。
これ、当たり前に見えるけど本当に重要。
AIコーディングで無駄にTokenを
消費する原因の1つが、余計な変更に
よる修正の繰り返し。
最初から明確なルールを守らせることで、手戻りや無駄なToken消費の削減が期待できる。
しかも導入は超簡単。
Claude Codeに以下の
プロンプトを貼るだけ👇
「指定したGitHubリポジトリのルールを確認し、現在のプロジェクトのCLAUDE.mdに適切に統合してください。既存ルールとの矛盾を確認し、過剰設計・無断の変更・未検証での完成宣言を防ぐ設定にしてください。最後にルールが正しく反映されたか検証してください。」
Claude Codeを日常的に
使っている人ほど、一度試す
価値がありそう。
AIにコードを書かせるなら、
まずはAIが守るべきルールを
整えることが重要。
⚠️AIを学んだ結果稼げていますか⚠️
既存AIスクールはAIを
使える様になる事が目的で
稼げる様にはなりません
実践的な稼ぐに特化する為の
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Codexのここ数週間リセット祭り
その跳ね返りが来るかもしれない…
⬇︎
Codexの「28日間」が新モデルの
リリースによって終了するという噂が
海外で話題になっている
ここで最悪の展開が浮上している。
次に登場するのが「GPT-6.1 Terra」
になる可能性があるという話だ。
正直、これだけは勘弁して、ら
GPT-6.1 Lunaは低価格ながら優秀。
SolとAstraは圧倒的な知能を誇る。
ところがTerraだけ
は立ち位置が中途半端。
性能とコストのバランスが曖昧で、
存在意義すら疑問視されている。
もし本当にTerraが次の主役になるなら、Codexユーザーにとっては
歓迎しづらい展開だろう。
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Codex使ってる人遂に来たぞ‼️
今すぐ0.164.0にアップデートしろ
ついに、長い間問題になっていた
重大なバグが修正されたぞ🔥
👇
これ、特にGPT-6.1 Solを
使っている人にはかなり大きい
以前、TiboがGPT-6.1 Solの
デフォルトコンテキストを
50万トークンに拡張すると発表していた
ところが実際には、Codex内部で
トークンが二重計算される
不具合が発生していた
実際の検証では、
・実際に使用したトークン:約28.7万
・Codex内部での計算:約45.1万
・結果:上限に達する前に自動圧縮が発動
つまり、本来まだ使えるはずの
コンテキストが、内部の計算ミスに
よって勝手に圧縮されていたということ
しかも厄介なのが、これによって
AIが会話の文脈や過去の指示を
失いやすくなっていた可能性があること
そして今回、OpenAIが
この問題の修正をマージ。
Codex 0.164.0の正式版にも
反映されたとのこと。
これまで
「50万トークン対応のはずなのに、35万にも届かず圧縮される」
と感じていた人は、アップデート後に
もう一度試してみてほしい
長時間の開発や大規模プロジェクトでCodexを使っている人ほど、
恩恵が大きそう
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Codex研究ラボ retweeted
基本の「き」が重要ですね❗️
CodexとClaude Code使ってる人
これ絶対に導入した方がいいぞ!!!
👇
66行のルールでClaude/Codexの
厄介な問題をまとめて改善できると
話題になってる🔥
きっかけは、Claude最高責任者が
指摘した「AIコーディングの問題点」。
そのわずか48時間後、開発者が具体的な解決策をルールファイルとして公開。
これがマジで理にかなってる。
特に改善を狙っているのが、
Claude Codeの4つの悪癖。
① 要件を理解せずに作業を始める
→ 不明点があれば、まず確認してから実装する。
② 小さな変更なのに大規模な修正をする
→ ボタン1つの修正なら、必要な部分だけ変更する。過剰設計は禁止。
③ バグ修正のついでに関係ないコードまで変更する
→ 修正範囲を最小限に限定し、既存の動作を壊さない。
④ コードを書いただけで「完成しました」と報告する
→ テストや動作確認が完了して初めて完成と判断する。
これ、当たり前に見えるけど本当に重要。
AIコーディングで無駄にTokenを
消費する原因の1つが、余計な変更に
よる修正の繰り返し。
最初から明確なルールを守らせることで、手戻りや無駄なToken消費の削減が期待できる。
しかも導入は超簡単。
Claude Codeに以下の
プロンプトを貼るだけ👇
「指定したGitHubリポジトリのルールを確認し、現在のプロジェクトのCLAUDE.mdに適切に統合してください。既存ルールとの矛盾を確認し、過剰設計・無断の変更・未検証での完成宣言を防ぐ設定にしてください。最後にルールが正しく反映されたか検証してください。」
Claude Codeを日常的に
使っている人ほど、一度試す
価値がありそう。
AIにコードを書かせるなら、
まずはAIが守るべきルールを
整えることが重要。
Codex研究ラボ retweeted
画面操作までエージェントに渡せるの、便利なのは分かる。でも権限まわりが一番気になる。
私はまず捨て環境で何ができて何を止められるか試すかな(たとえ個人環境でもセキュリティ意識大事!)。
流石にこれは革命すぎるwww
CodexのComputer Useが、
Claude Codeでもバリバリ使えるようになった。
Codexへのログインすら不要。
「LCU」というオープンソースが公開されて、
ChatGPTデスクトップアプリのComputer Use機能を
外部のAIエージェントから利用できるようになった。
これ、何がヤバいかというと……
今までClaude Codeにできなかったような、
PC画面を直接操作する作業まで任せられる。
例えば、
① PC画面を認識して状況を判断
② アプリを開いてボタンをクリック
③ 入力欄に文字を打ち込む
④ スクリーンショットを取得して確認
⑤ 複数のデスクトップアプリを操作
⑥ Chromeのタブを読み取り、Web操作
つまり、Claude Codeを単なるコーディングAIから
PCを操作できるAIエージェントへ拡張できる。
対応しているのはClaude Codeだけじゃない。
PiやCodex CLIにも対応し、Hermesなどへの
実験的な連携も用意されている。
しかも導入方法が簡単。
Claude CodeなどのAIエージェントに、
以下をそのまま貼り付けるだけ👇
「GitHubの amontlabs/lcu の公式インストールドキュメントを確認してください。現在のOS、CPU、ChatGPTデスクトップアプリ、必要な権限を調査し、最新版のLCUをインストールして、今使っているAIエージェントに接続してください。セットアップ後は動作確認を行い、利用可能なComputer Use機能を説明してください。」
ポイントは、ChatGPTデスクトップアプリが
インストールされていれば、Codex認証なしで
利用できるということ。
ただし、対応OSやアクセシビリティ権限などの
条件はある。
AIがコードを書くだけの時代から、
実際にPCを操作して作業を進める時代へ。
これ、Claude Codeの使い道が一気に広がるぞ
Codex研究ラボ retweeted
サイトのお知らせ更新が、
チャットで頼むだけで終わります。
Framerで作ったサイトを、
ChatGPTやClaudeから
チャットで直せるようになりました。
ページの追加や文章の更新ができて、
公開は頼んだときだけ行われます。
今日から試す手順はこの4つです。
①Framerで、AIとつなぐページを開く
②Add to Claudeなどのボタンを押す
③Framerのアカウントで許可する
④下の頼み方を貼って送る
「Framerの〇〇というサイトの
お知らせに、下の文を足して。
まだ公開はしないで。
直した場所を一覧で教えて」
慣れたら、料金表の書き換えや
告知ページづくりにも使えます。
たとえば、毎回30分かかる更新が
5分で済めば、月8回で
3時間20分浮きます。
僕は、直すところまではAIに任せて、
公開のボタンは自分で押すのが
いいと思っています。
出す前に一度、自分の目で
見ておくと安心です。
サイトで一番よく直すのはどこですか?
①お知らせ ②料金表 ③予定表
番号で教えてください。
チャットでサイトを直す様子は、
下の動画で見られます。
Kimi K3.1 Proがガチで化け物すぎるwww
GPT-6 Astraを大きく上回る性能に進化して🔥
👇
GPT-6 Astraに対しては7.5ポイントも
リードしている計算になる。
しかも今回のKimi、
単にコードを書くだけのAIじゃない
・複雑なソフトウェア開発
・AIエージェントによる自律的なタスク実行
・3Dモデリング
・Unreal Engineの操作
・金融リサーチ
・アニメーション制作
こうした高度なタスクへの
対応もアピールしている。
さらにスペックも規格外。
約3兆パラメータ級の大規模モデルに、
最大100万トークンのコンテキスト。
加えて、通常版より2〜3倍高速とされる
Highspeed版まで用意。
特に注目したいのが、大規模な強化学習
による後学習の進化。
単純なコード生成から、
AIが実際にツールを操作して複雑な作業を
完了する方向へ進化している。
これ、本当に発表どおりの性能が出るなら
ClaudeやGPTにとって相当強力な競合になるぞ
しかもKimiの強みは、性能だけでなく
価格や利用環境にもある。
AI開発の勢力図、また大きく変わりそう。
※ベンチマーク数値や性能は発表ベース。
独立した検証結果とは区別が必要。
Codex研究ラボ retweeted
AIインフルエンサーを14日間運用した人
実験結果が衝撃的すぎる
👇
2週間で累計27万再生を突破してる
実在しないAI美女なのに
DMには案件オファーや個人的な連絡が
大量に届いたらしい
その運用方法と実態がかなり興味深い
まず、Instagramに架空の女性
インフルエンサーを作成
使用したAIツールは主に2つ
・Kling:AI美女のダンス動画を生成 ・Grok:画像生成や制作作業を効率化
フィード投稿よりもリールに集中し
AI美女が踊るショート動画を継続的に投稿。
すると、わずか14日間で
・累計再生数27万回 ・フォロワー129人 ・案件オファーやDMが多数
という結果に。
さらに驚くのが収益化の仕組み。
Instagramで認知を獲得し、
OnlyFansやPatreonなどの有料サブスクへ
誘導するモデルが存在している。
つまり、
① AIで架空のインフルエンサーを制作 ↓ ② リール動画を大量に投稿 ↓ ③ Instagramでファンを獲得 ↓ ④ 外部の有料サブスクへ誘導 ↓ ⑤ 継続課金によって収益化
という仕組み。
ただし、この実験者は2週間で運用を終了。
理由は「実在しない人物に大量の注目が
集まることへの恐怖」と、ユーザーを
誤認させることへの倫理的な懸念。
ここが重要で、27万再生されたことと、
実際に稼げたことは別の話。
今回の事例では具体的な
売上までは確認できない。
それでも、AIで生成した架空の人物が
短期間で数十万回再生され、
実際に人々からDMまで
届いたという点は興味深い。
AIインフルエンサー市場で本当に重要なのは
美女を生成する技術だけじゃない。
キャラクター設計、ショート動画の企画、
ファン化、そして収益化までの導線設計。
今後はAI生成であることを明示しながら、
どれだけ魅力的なキャラクターと
ファンコミュニティを作れるかが重要になりそう
AIインフルエンサー市場
まだまだ可能性しかない
Codex研究ラボ retweeted
AIでホームページを作って放置してる人
今かなり危険な状態にあります。
👇
先日のPHPの脆弱性が公開された一件から
あらゆるサービスへ攻撃が続いています
Claude Code、Codexに
貴方のHPがどれだけ危険に晒されているかが
わかる指示文を作成したので使ってください↓
Codex研究ラボ retweeted
動画の編集ソフトを開かずに、
告知動画を仕上げられます。
CodexやClaude Codeに、
言葉で動画の編集を頼めます。
切り貼りや字幕付けを、
パソコンの中で進めてくれます。
今日から試す手順はこの4つです。
①撮った動画を1つのフォルダに入れる
②CodexかClaude Codeで、
そのフォルダを開く
③下の頼み方を貼って送る
④できた動画を見て、
直したい所を伝える
「このフォルダの動画をつないで、
60秒の告知動画にして。
言いよどみと無音の所を切って、
字幕を付けて。切るか迷う所は
『要確認』として一覧にして」
慣れたら、セミナーの録画を
短い紹介動画に分けるのも
おすすめです。
たとえば、告知動画1本の編集に
2時間かけていたとします。
30分の確認で済めば、
月4本で6時間浮きます。
僕は、編集をAIに頼むときこそ、
浮いた時間を数字で確かめるのが
大事だと思っています。
1本で何分縮んだかを書き留めると、
次に任せる作業が見えてきます。
告知動画で一番手間なのは?
①切り貼り ②字幕 ③音の調整
番号で教えてください。
言葉で編集していく様子は、
下の動画で見られます。
Codex研究ラボ retweeted
お客様の要望を、
聞き流すのはもったいない。
ChatGPTのSpaceを使うと、
SNSのコメントや問い合わせを
1つの表にまとめて、
新しい声が来るたびに
更新していけます。
今日から試す手順はこの4つです。
①ChatGPTでSpaceを開く
②SNSのコメントと問い合わせを集める
③下の頼み方と一緒に貼って送る
④毎週、新しい声を足して
表を更新してもらう
「このコメントと問い合わせを、
要望・不満・ほめ言葉に分けて表にして。
同じ内容は1行にまとめて、件数も数えて。
分けにくいものは『要確認』と書いて」
慣れたら、件数の多い要望から
商品の説明やよくある質問を
直していくと効果が見えます。
たとえば、要望の見落としで
3万円の注文を月に1件
逃していたなら、
年36万円の取りこぼしを防げます。
僕は、表づくりはAIに任せて、
どの声に応えるかは
自分で決めるのがいいと思っています。
件数の多い声に1つ応えるだけでも、
十分な一歩です。
お客様の声は、どこに一番届きますか?
①SNSのコメント ②メール ③電話
番号で教えてください。
声をまとめていく様子は、
下の動画で見られます。
流石にこれは革命すぎるwww
CodexのComputer Useが、
Claude Codeでもバリバリ使えるようになった。
Codexへのログインすら不要。
「LCU」というオープンソースが公開されて、
ChatGPTデスクトップアプリのComputer Use機能を
外部のAIエージェントから利用できるようになった。
これ、何がヤバいかというと……
今までClaude Codeにできなかったような、
PC画面を直接操作する作業まで任せられる。
例えば、
① PC画面を認識して状況を判断
② アプリを開いてボタンをクリック
③ 入力欄に文字を打ち込む
④ スクリーンショットを取得して確認
⑤ 複数のデスクトップアプリを操作
⑥ Chromeのタブを読み取り、Web操作
つまり、Claude Codeを単なるコーディングAIから
PCを操作できるAIエージェントへ拡張できる。
対応しているのはClaude Codeだけじゃない。
PiやCodex CLIにも対応し、Hermesなどへの
実験的な連携も用意されている。
しかも導入方法が簡単。
Claude CodeなどのAIエージェントに、
以下をそのまま貼り付けるだけ👇
「GitHubの amontlabs/lcu の公式インストールドキュメントを確認してください。現在のOS、CPU、ChatGPTデスクトップアプリ、必要な権限を調査し、最新版のLCUをインストールして、今使っているAIエージェントに接続してください。セットアップ後は動作確認を行い、利用可能なComputer Use機能を説明してください。」
ポイントは、ChatGPTデスクトップアプリが
インストールされていれば、Codex認証なしで
利用できるということ。
ただし、対応OSやアクセシビリティ権限などの
条件はある。
AIがコードを書くだけの時代から、
実際にPCを操作して作業を進める時代へ。
これ、Claude Codeの使い道が一気に広がるぞ
Codex研究ラボ retweeted
Codexの使用上限に悩む人へ。
AIトークン節約・クレジット消費削減のため、設定と運用を見直しました。
✅ Fastモードを既定でOFF
✅ Luna/Solを作業別に選べる設定
✅ 回答・ツール出力を短く
✅ 同じ資料の重複読み込みを抑制
✅ RTKを導入してログを圧縮
✅ 背景情報を再利用し、変更部分だけ確認
安全ルールは維持。
#Codex #AIトークン節約
CodexがSkillsやAIエージェントの
使い勝手を進化させてるけど終わったかも
👇
Tencentの「WorkBuddy」はSkillsそのものを
販売して稼げる様になってる
AIで稼ぎたい人にとってかなり重要なニュース
なんと、開発者が自作した
・AI Skills
・AIエージェント(専門Agent)
をマーケットプレイスで有料販売できる仕組み。
しかも収益モデルは2種類。
① 買い切り型:一度購入すれば利用できる
② 月額課金型:毎月継続して収益化できる
さらに、現在のテスト段階では
プラットフォーム手数料が1%と報じられている
ただし、販売には開発者認証や
コンテンツ審査などの条件がある。
これの何がすごいかというと……
今まではAIを使って業務を効率化したり、
AIで作った成果物を販売するのが中心だった。
でもこれからは、
「AIに仕事をさせる仕組み」
そのものが商品になる。
例えば、
・SNS投稿を自動生成するSkill
・競合リサーチを自動化するAgent
・営業資料を作成するSkill
・SEO分析を行うAgent
・EC運用を効率化するSkill
こうした専門的なAI機能を開発して
販売するビジネスが広がる可能性がある。
しかも月額課金なら
継続収益を生み出すモデルにもできる。
AIを使いこなすだけの時代から、
AIの能力を商品化して販売する時代へ。
今後は「優秀なSkillを作れる人」が、
そのままAI市場の供給者になれる。
Tencent、この収益化の仕組みは
かなり面白い
⚠️AIを学んだ結果稼げていますか⚠️
既存AIスクールはAIを
使える様になる事が目的で
稼げる様にはなりません
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s.lmes.jp/landing-qr/2009133…
Kimi K3.1のコスパがバグりすぎてるwww
GPT-6 Astraを超える性能で圧倒的に安く
使い放題になってる。。。
海外ユーザーが両モデルにMinecraft上で
自分自身を再現させたところ……
GPT-6 Astra
・使用ブロック数:5,738個
・生成コスト:5.31ドル
Kimi K3.1
・使用ブロック数:13,707個
・生成コスト:0.38ドル
これ、冷静に考えるとヤバい。
Kimiは約2.4倍のブロックを使用しながら、
コストは約14分の1。
しかも、Kimi K3.1は低コストの
オープンウェイトモデルとして公開される
という情報まで出ている。
AIの性能競争は、もはやベンチマークの
スコアだけじゃない。
「どれだけ複雑なタスクを、
どれだけ安く実行できるか」
ここが今後のAIエージェント
市場で重要になってくる。
もちろんブロック数が多いだけで
生成品質が高いとは限らないし、
今回の結果は個別の比較事例。
それでも、0.38ドルでここまで
複雑な処理ができるなら相当面白い。
高性能AIを低コストで大量に動かせる時代、
本格的に来てるな。
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既存AIスクールはAIを使える様になる事が
目的で稼げる様にはなりません
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・複雑なソフトウェア開発
・AIエージェントによる自律的なタスク実行
・3Dモデリング
・Unreal Engineの操作
・金融リサーチ
・アニメーション制作
こうした高度なタスクへの
対応もアピールしている。
さらにスペックも規格外。
約3兆パラメータ級の大規模モデルに、
最大100万トークンのコンテキスト。
加えて、通常版より2〜3倍高速とされる
Highspeed版まで用意。
特に注目したいのが、大規模な強化学習
による後学習の進化。
単純なコード生成から、
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