Codex × Grokで Xの『伸びているAI投稿』を 無料で一括収集する仕組みのおかげで 『2ヶ月で1万フォロワー』超えました 👇 やっていることはシンプルで Codex内でGrokを動かし、Xから過去24時間以内に急上昇しているAI、テクノロジー関連の投稿を20件検索　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 その後、Lark CLIを呼び出して、検索結果をそのままLarkのマルチディメンションテーブルへ自動保存させます。 保存するフィールドは、以下の6つ。 投稿リンク 作者のユーザー名 投稿内容の要約 関連タグ 投稿が伸びた理由 おすすめの二次創作案 単に投稿を集めるだけではありません。 「なぜ伸びたのか」まで分析し、さらに日本語圏向けにどう再構成すればよいかまで提案させます。 実際に取得された投稿は、すべて過去24時間以内に話題になったもの。 OpenAIやHugging Face、オープンソースモデル関連の話題から、Geminiの新モデルやAI開発の最新ニュースまで、中国語圏・英語圏を横断してまとめて収集できました。 つまり、毎日この処理を1回実行するだけで、 海外で今まさに伸びている話題 日本ではまだ広まっていないAIニュース 投稿が拡散された理由 自分のアカウント向けの投稿案 が、自動でLarkに蓄積されていきます。 もう「今日、何を投稿しよう」と悩む必要はありません。 さらにLarkのマルチディメンションテーブルには、「レイアウト印刷」プラグインも追加されています。 これを使えば、蓄積したデータを毎回AIにWord形式へ変換させなくても、テーブルの内容をそのまま読みやすいレイアウトで出力可能。 リサーチ、保存、分析、投稿案作成、資料化まで、すべて一つの流れで完結します。 面倒な人向けに、実際に使えるプロンプトも置いておきます👇 プロンプト Xで過去24時間以内に投稿された、AI・テクノロジーと強く関連するホットな投稿を20件取得してください。 目安として、1時間あたり5,000回以上閲覧されている投稿、または短時間で急速にエンゲージメントが増加している投稿を優先してください。 日本語・英語・中国語など、言語を限定せず検索してください。 取得後、Lark CLIを使用してLarkのマルチディメンションテーブルを作成し、以下のフィールドに保存してください。 投稿リンク 作者ユーザー名 「@」から始まるユーザー名のみを記載し、表示名や括弧内の文字は追加しないでください。 投稿内容概要 投稿の内容を簡潔に要約し、重要なポイントをすぐ理解できるようにしてください。 タグ 投稿に関連するキーワードを複数設定してください。 爆点 なぜこの投稿が注目され、拡散されたのかを分析してください。 おすすめ二次創作内容 この話題を日本語圏向けに再構成する場合の投稿案、切り口、冒頭のフックを提案してください。 同じ投稿は重複して保存せず、新しく発見した投稿だけを追加してください。 CodexとGrokを検索ツールとして使い、Larkを外部記憶として接続する。 これだけで、24時間動き続ける自分専用のAIトレンド編集部が完成します。

GrokをCodexに繋げると Xの「リアルタイムで伸びている投稿」を 毎日自動で収集できる オラはこんなSkillを作って運用してる 👇 ✅ 2026年7月以降に500いいね以上を獲得した投稿を毎日収集 ✅ 新しく見つかった投稿だけをSQLiteデータベースへ追記保存 ✅ キーワード・言語・いいね数などで検索できるダッシュボードを自動生成 さらに強力なのが 言語を横断してトレンドを分析できること。 英語だけでなく、中国語やアラビア語圏で話題になっているAIトピックまで 抽出できるので、日本では まだ知られていないネタを 先回りしてキャッチできる 毎日ダッシュボードを開くだけで、「次に何を発信すれば伸びるか」の候補が蓄積されていく仕組みです

既存の営業資料やプレゼン資料など Codexが目の前で完璧に直してくれる 👇 AIでインフォグラフィックを 作ったものの ・文字だけ修正できない ・配置を少し変えたい ・矢印や図形の位置がズレている ・一部だけ直したいのに全体が崩れる こんな経験ありませんか？ そんなときは「土博」という SkillをCodexにインストール。 元画像を読み取らせるだけで、Codexがデザインやレイアウトを維持しながら、1:1に近い状態で図を再描画してくれます。 しかも、完成後は各要素がバラバラに編集可能。 テキスト、図形、矢印、色、配置などを自由に調整できるため、AI画像のように「修正するたびに全部作り直し」になりません。 特に相性が良いのが、 ・研究発表の図解 ・論文内の概念図 ・学会用ポスター ・プレゼン資料 ・複雑なインフォグラフィック AIに画像を生成させるだけではなく、編集可能なデータとして再構築させる。 研究や論文の図を頻繁に作る人にとって、これはかなり便利なSkillです。

Codexで Gemini 3.6 Flash を 使ってみたけど『Opus5レベル』で 安くて、何よりめっちゃ早いw 👇 実際にリサーチを任せて そのまま紹介用のWebページまで 生成させてみたらリサーチ完了から ページ完成まで、1〜2秒　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 しかも生成されたページも 一瞬で表示される。 スループットは約300トークン/秒レベル。 この速度なら、GPT-5.6 Solのワーカーとして動かす構成がかなり快適 オラもCodexに設定して 使っているけど 重い推論はGPT-5.6 Sol 爆速処理はGemini 3.6 Flashという 役割分担が本当に相性抜群 この構成は、オープンソースの「Codex Multiagent Skill」 を使えば そのまま簡単にセットアップできる 一度この速度を体験すると もう元の環境には戻れない

みんなまだ Claudeにプロンプトを 入力し続けている 一部のチームは それを構造化している その差は驚くべきものだ これを追加するだけで👇：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 CLAUDE.md → プロジェクトの記憶 skills/ → 自動起動ワークフロー agents/ → 並列ワーカー hooks → ライフサイクル自動化 MCP → 外部ツール settings.json → 権限とガードレール Claudeはチャットボットではなくなる そしてリポジトリを知る シニアエンジニアのように 振る舞い始める それは慣習を覚えている •コミット前にテストを実行する •あなたのスタイルで リファクタリングするツールを 自動的に呼び出す •エージェント間で作業を分割する これはもうプロンプト入力ではない これはClaudeに 脳と筋肉と記憶を与えることだ 構造化されたClaudeを使っているチームは10倍速くデリバリーするだろう なぜなら彼らはAIに 答えを求めているわけではないからだ 彼らはそれに責任を割り当てている みんながCLAUDE.mdを発見する前に これをブックマークしておけ

最近Xの動画メディア化が拍車かかってる 専門特化した領域でビジネスする人には要注目では？ 長文ポスト→長時間動画メディアへ Grok AIの進化で　ユーザーが関心をしめしてれば 長文記事として関心にあわせたポストへの遭遇率がたかまってきたので、長文ポストから長時間動画へのシフトというのは自然

Claude Fable5と同等の性能で 3/1以下の費用で使える『Kimi3』を 更に効率的に使えるように Kimi Codeが大幅アプデされてる‼️ 今回のアップデートで一番大きいのは、　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 GUIとターミナルを「別々の作業環境」として使う必要がなくなったこと。 GUIでKimi Codeと会話しながら 計画を立て、必要になった瞬間に ターミナルへ切り替えて実装する その後、再びGUIへ戻っても、 ・会話履歴 ・作業中のタスク ・参照しているファイル ・プロジェクトの前提条件 ・実行したコマンド ・修正内容 がそのまま引き継がれます。 同じ会話、同じエージェント 同じコンテキストのまま、 GUIとターミナルを瞬時に往復できる これまでのAIコーディングでは、 「GUIで相談した内容をターミナル側で説明し直す」 「CLIで進めた作業をGUI側に再度読み込ませる」 「別セッションに移動したら前提が消える」 といったコンテキスト断絶が 頻繁に起きていた 新しいKimi Codeでは この無駄がほぼなくなります さらに追加された機能もかなり強力です。 ① インライン差分表示 Kimi Codeが変更したコードを、 元の内容と修正後の内容でその場で比較できます。 どの行を追加したのか、 どの処理を削除したのか、 どこを書き換えたのかが一目で分かる。 AIが勝手にコードを変更して、 後から何が変わったのか分からなくなる問題を防げます。 修正内容を確認してから適用できるため、 既存プロジェクトでも安心して使いやすい設計です。 ② リッチなツール呼び出し表示 Kimi Codeが裏側で何を実行しているのかを、 以前より分かりやすく確認できます。 例えば、 ・ファイルを検索 ・コードを読み取り ・ターミナルコマンドを実行 ・依存関係をインストール ・テストを実行 ・エラーを解析 ・コードを修正 ・再度テスト といった処理が可視化されます。 単に「作業中」と表示されるのではなく、 AIが現在どのツールを使い、何をしているのかを追える。 AIエージェントをブラックボックスのまま動かすのではなく、 作業工程を確認しながら任せられます。 ③ 計画モード いきなりコードを書き始めるのではなく、 最初にプロジェクトを分析し、実装計画を作らせられます。 例えば、 「このアプリに決済機能を追加して」 と指示すると、まず既存コードを確認し、 ・どのファイルを変更するか ・必要なライブラリは何か ・データベースをどう設計するか ・APIをどこに追加するか ・どの順番で実装するか ・どんなテストが必要か ・既存機能への影響はあるか を整理してから作業に入る。 大規模な修正ほど、 この「考えてから実装する」工程が重要になります。 ④ メッセージキュー Kimi Codeが作業している途中でも、 次の指示を先に送っておけます。 例えば、AIが実装している最中に、 「終わったらテストも実行して」 「エラーが出たら原因まで修正して」 「最後にREADMEも更新して」 「モバイル表示も確認して」 と追加指示を入れられる。 作業が終わるたびに画面を確認して、 次のプロンプトを入力する必要がありません。 複数の指示をキューに積み、 Kimi Codeに連続して処理させられます。 つまり今回のアップデートで、Kimi Codeは単なるチャット型コーディングAIではなく、 「GUIで相談するAI」 「ターミナルで作業するAI」 「コードを修正するAI」 「テストを回すAI」 が一つの環境に統合された。 GUIでは、 ・会話 ・設計 ・差分確認 ・進捗管理 ・追加指示 を行い、 ターミナルでは、 ・コマンド実行 ・ビルド ・テスト ・デバッグ ・環境構築 を行う。 それでも、使っているエージェントの記憶は途切れない。 GUIとCLIのどちらを使うか選ぶのではなく、 作業内容に合わせて自由に切り替える。 そして、その間も会話とコンテキストは維持される。 これが新しいKimi Codeです。 AIにコードを書かせるだけの時代から、 AIと同じ開発環境を共有しながら、プロジェクト全体を進める時代へ。 今回のリニューアルで、Kimi Codeはかなり実用的なAI開発環境になりました。

Claude Fable 5を多用し発信してる AI発信者はどうかと思う。 Fable使えば誰だって ある程度の成果物を出せます。 なんならGPT-4oの時からAIを活用して稼いでる人は稼いでる。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ただの一般の人がFableを使っても 一生クレジットを無駄遣いして終了 スキルエンジン講習生なんて ChatGPTの無料プランでSNS運用して 2ヶ月で2000万インプ取ったり リスト3週間で500人取ってきたり 収益化はほぼ達成してる。 正直副業レベルであれば有料AIに 課金する必要はない。 勿論課金していた方が良いが Fableじゃなくても良いw Fableの成果物しか出さず それを押し出してるAI発信者は まず、ほぼ何もできん。

Claude Fable5と同等の性能で 3/1以下の費用で使える『Kimi3』を 更に効率的に使えるように Kimi Codeが大幅アプデされてる‼️ 今回のアップデートで一番大きいのは、　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 GUIとターミナルを「別々の作業環境」として使う必要がなくなったこと。 GUIでKimi Codeと会話しながら 計画を立て、必要になった瞬間に ターミナルへ切り替えて実装する その後、再びGUIへ戻っても、 ・会話履歴 ・作業中のタスク ・参照しているファイル ・プロジェクトの前提条件 ・実行したコマンド ・修正内容 がそのまま引き継がれます。 同じ会話、同じエージェント 同じコンテキストのまま、 GUIとターミナルを瞬時に往復できる これまでのAIコーディングでは、 「GUIで相談した内容をターミナル側で説明し直す」 「CLIで進めた作業をGUI側に再度読み込ませる」 「別セッションに移動したら前提が消える」 といったコンテキスト断絶が 頻繁に起きていた 新しいKimi Codeでは この無駄がほぼなくなります さらに追加された機能もかなり強力です。 ① インライン差分表示 Kimi Codeが変更したコードを、 元の内容と修正後の内容でその場で比較できます。 どの行を追加したのか、 どの処理を削除したのか、 どこを書き換えたのかが一目で分かる。 AIが勝手にコードを変更して、 後から何が変わったのか分からなくなる問題を防げます。 修正内容を確認してから適用できるため、 既存プロジェクトでも安心して使いやすい設計です。 ② リッチなツール呼び出し表示 Kimi Codeが裏側で何を実行しているのかを、 以前より分かりやすく確認できます。 例えば、 ・ファイルを検索 ・コードを読み取り ・ターミナルコマンドを実行 ・依存関係をインストール ・テストを実行 ・エラーを解析 ・コードを修正 ・再度テスト といった処理が可視化されます。 単に「作業中」と表示されるのではなく、 AIが現在どのツールを使い、何をしているのかを追える。 AIエージェントをブラックボックスのまま動かすのではなく、 作業工程を確認しながら任せられます。 ③ 計画モード いきなりコードを書き始めるのではなく、 最初にプロジェクトを分析し、実装計画を作らせられます。 例えば、 「このアプリに決済機能を追加して」 と指示すると、まず既存コードを確認し、 ・どのファイルを変更するか ・必要なライブラリは何か ・データベースをどう設計するか ・APIをどこに追加するか ・どの順番で実装するか ・どんなテストが必要か ・既存機能への影響はあるか を整理してから作業に入る。 大規模な修正ほど、 この「考えてから実装する」工程が重要になります。 ④ メッセージキュー Kimi Codeが作業している途中でも、 次の指示を先に送っておけます。 例えば、AIが実装している最中に、 「終わったらテストも実行して」 「エラーが出たら原因まで修正して」 「最後にREADMEも更新して」 「モバイル表示も確認して」 と追加指示を入れられる。 作業が終わるたびに画面を確認して、 次のプロンプトを入力する必要がありません。 複数の指示をキューに積み、 Kimi Codeに連続して処理させられます。 つまり今回のアップデートで、Kimi Codeは単なるチャット型コーディングAIではなく、 「GUIで相談するAI」 「ターミナルで作業するAI」 「コードを修正するAI」 「テストを回すAI」 が一つの環境に統合された。 GUIでは、 ・会話 ・設計 ・差分確認 ・進捗管理 ・追加指示 を行い、 ターミナルでは、 ・コマンド実行 ・ビルド ・テスト ・デバッグ ・環境構築 を行う。 それでも、使っているエージェントの記憶は途切れない。 GUIとCLIのどちらを使うか選ぶのではなく、 作業内容に合わせて自由に切り替える。 そして、その間も会話とコンテキストは維持される。 これが新しいKimi Codeです。 AIにコードを書かせるだけの時代から、 AIと同じ開発環境を共有しながら、プロジェクト全体を進める時代へ。 今回のリニューアルで、Kimi Codeはかなり実用的なAI開発環境になりました。

画像編集もCodexで全て自動化が 可能になっています‼️ 直接CodexがPhotoshopを操作して 「ノイズ・レタッチ・調色」を 完璧にこなしてくれる！　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 画像をAIにアップロードして、 「人物を消して」 「色味を映画風にして」 「背景を自然に広げて」 と指示している人がほとんど ただ、この方法だと、 ・画像が再生成される ・細部が勝手に変わる ・文字やロゴが崩れる ・肌や商品の質感が変わる ・元画像の解像感が失われる ・何度も修正すると劣化する といった問題が起こりやすい。 特に、商品画像、広告素材、バナー、人物写真、ロゴ入り画像では、AIに画像そのものを再生成させる方法は危険です。 そこで使うのが、 「Codexに画像を作り直させる」のではなく、 「CodexにPhotoshopを操作させる」という方法。 CodexからPhotoshopへ指示を出し、 ・レイヤーの追加 ・対象物の選択 ・マスク処理 ・不要物の除去 ・背景の拡張 ・トーンカーブ調整 ・色相、彩度、明るさの変更 ・Camera Rawフィルターの適用 ・人物と背景の個別調色 ・スマートオブジェクト化 ・PSD形式での保存 ・複数サイズへの一括書き出し まで、Photoshop上で実行させます。 この方法の強みは、 元画像を壊さずに編集できること。 例えば、 「人物の肌は触らず、背景だけ少し暗くして」 「商品本体の色は変えず、机の反射だけ弱めて」 「ロゴと文字は維持したまま、全体を高級感のある色味にして」 「編集前と比較できるように調整レイヤーで処理して」 「後から修正できる状態でPSD保存して」 と自然言語で指示できます。 CodexはPhotoshop内の操作を組み立て、 元画像を複製 非破壊編集用のレイヤーを作成 対象範囲を選択 マスクを適用 色や明るさを調整 結果を確認 必要なら数値を微調整 PSDとPNGを書き出し という流れを自動化できます。 つまり、AI画像生成ではなく、 AIによるPhotoshop作業の自動化です。 これなら、 ・元の構図を維持 ・顔を維持 ・商品形状を維持 ・ロゴを維持 ・文字を維持 ・画質を維持 ・編集履歴を維持 ・後から人間が修正可能 という状態で仕上げられます。 さらに、同じ編集を大量の画像へ適用することも可能です。 例えばEC画像なら、 「このフォルダ内の商品画像100枚を開いて、背景を白に統一し、明るさを揃え、1200×1200pxで書き出して」 と指示するだけ。 SNS素材なら、 「この横長バナーを、X用、Instagram用、ストーリーズ用、LINE用の4サイズに展開して。文字切れが起きないようにレイアウトも調整して」 と依頼できます。 毎回手作業で、 選択して、 マスクして、 色を調整して、 サイズを変えて、 書き出す。 この繰り返しをCodexに任せられる。 重要なのは、 Codexに完成画像を生成させるのではなく、 Photoshopという専門ツールを操作する担当者にすること。 AIに画像を渡して作り直させると、 「似ているけど別物」になりやすい。 Photoshopを直接操作させれば、 元画像を維持したまま、必要な部分だけを編集できる。 無損レタッチ、調色、P図、広告クリエイティブ制作を本気で自動化するなら、 画像生成AIではなく、 Codex × Photoshop。 これが、デザイナーや編集者の実務に耐える使い方です。

Claude code 元CEOが語っていたけど、 AIはこれから数年で、 世界の働き方・稼ぎ方を 根本から変える。 シンプルに言うと、 AIツールを正しく使える人は これまでチームでやっていた仕事を 1人でも形にできる時代に入っている。 ただし、差がつくのはここ 「AIを触ったことがある人」 ではなく、 「AIを仕事レベルで使いこなせる人」 もし今から30日で本気で学ぶなら、 Claude Codeを軸に AI Agents構築を学ぶのが かなり強い。 無料で学べる ロードマップをまとめます👇

Claude Fable 5を多用し発信してる AI発信者はどうかと思う。 Fable使えば誰だって ある程度の成果物を出せます。 なんならGPT-4oの時からAIを活用して稼いでる人は稼いでる。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ただの一般の人がFableを使っても 一生クレジットを無駄遣いして終了 スキルエンジン講習生なんて ChatGPTの無料プランでSNS運用して 2ヶ月で2000万インプ取ったり リスト3週間で500人取ってきたり 収益化はほぼ達成してる。 正直副業レベルであれば有料AIに 課金する必要はない。 勿論課金していた方が良いが Fableじゃなくても良いw Fableの成果物しか出さず それを押し出してるAI発信者は まず、ほぼ何もできん。

Codex-5.6が本気で動画編集者の 仕事を全て奪いにきた... 👇 動画編集副業は間違いなくオワコンになる 映像制作会社のリストラもエグいやろな 最近の動画制作能力は明らかに　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 レベルが上がっていて 指示を一言伝えるだけで 企画から編集、レンダリングまで 一気に進められるようになってきた 実際に1週間ほど徹底的に検証して 特に相性が良かったのが この4つのSkillです👇 1️⃣ HyperFrames 動画全体の企画、モーション生成、画面合成、最終レンダリングまでを担当。 テキストでアイデアを伝えるだけで、完成度の高いダイナミックな映像へ変換できます。 企画から納品まで、動画制作の流れを一気通貫で回したい時にかなり強いです。 2️⃣ Remotion Reactベースで動画を生成できるツール。 テンプレートとコードを組み合わせることで、高品質な動画を大量に自動生成できます。 特に、デジタルヒューマン、字幕、図解、モーションを組み合わせたSNS動画との相性が良く、動画制作をほぼ工業化できます。 3️⃣ video-use 実写素材の編集に特化したツール。 素材の内容を自動で認識し、使うシーンの選定、カット、タイミング調整、編集までAIに任せられます。 単純な自動カットではなく、映像の流れを理解したうえで編集してくれるのが強い。 4️⃣ Seedance 動画生成モデル向けに、質の高いプロンプトを作るためのツール。 カメラワーク、構図、照明、被写体の動き、実写感まで細かく指示できるため、AI動画にありがちな「映像は綺麗だけど演出が弱い」という問題を補えます。 Codex 5.6とこの4つを組み合わせれば、 ・企画 ・台本作成 ・素材生成 ・モーション制作 ・実写編集 ・字幕挿入 ・画面合成 ・最終レンダリング ここまでの工程を ほぼAIだけで完結できます。 これまで動画制作には、企画担当、編集者、モーションデザイナーなど複数人が必要でした。 でも今は、Codexに完成イメージを伝えるだけで、複数のSkillを使い分けながら、完成動画まで自動で持っていける。 動画編集がなくなるというより、 「編集ソフトを手作業で操作する仕事」が急速に減っていく。 近日開催するセミナーで 全て解説する

Kimi K3の生みの親「楊植麟」が語った 加速する2026年のAI時代で 「生き残る人材」と「貧する人材」について 語っている動画が非常に有益 簡単に要約👇　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 彼は清華大学を卒業後 アメリカのカーネギーメロン大学で コンピューターサイエンスの 博士号を取得しました 卒業する頃には、すでにアメリカの 大手テック企業が獲得を競う トップクラスのAI人材だった 「ビザの問題でアメリカに残れなかった」と 言われることがありますが それは事実ではない 指導教員によると、彼にはアメリカに 残る選択肢が数多くあり Appleではティム・クックCEO直属の幹部が 自ら声をかけ、北京オフィスで 働く案まで提示していたそう それでも彼は、そのすべてを 断って中国へ戻り、起業する道を選んだ 理由はたった一つ 「自分で会社を作らなければ、一生後悔すると思ったから。」 アメリカは彼に 最高峰のキャリアを提示した しかし中国は、彼に世界を変える会社を 創業するチャンスを与えた だからこそ今、Kimi K3のような 世界トップクラスのオープンモデルが 生まれているのかもしれない

毎朝AIエージェント同士に 議論させてるんだけど今日で3ヶ月目 お互いが「AIエージェント」と認識した 👇 今まで言語で会話していたのに お互いがAIと認識した瞬間 人間の言葉を放棄して会話し始めたw

日本の鳩（ハト）問題が Claude Claudeによって解決された 『自動ハト撃退システム』を20分で自動構築 「1機種」➡︎40万円でバカ売れしている 👇 ハトがベランダでフンや巣を作るので ハトを検知したClaudeが 水で狙い撃ちする仕組みを自作　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 仕組みはこんな感じ USBカメラでハトを検知 ↓ ニューラルネットワークがリアルタイムで識別 ↓ 2つのサーボで水鉄砲の向きを調整 ↓ 自動で発射 六千円ほどのOrange Pi 5で動く 人の操作はいらない これからAIで稼ぐ人たちは 「生活の小さなストレスをAIで自動化する」 これが一気に増えそう。