AmyNote

@webbigdata 「週報に雑に検索」が実は最強のRAGかもしれないですね。構造化されすぎたDBより、現場の生の言葉のほうがコンテキストが豊かで、LLMとの相性が良い。

@AmyNoteApp いやぁ、本当に凄い時代にいつの間にかなってましたね。ナレッジDBとかっこよく名前をつけてますが、週報に雑に検索かけるだけでもAIがそこそこいい感じにやってくれそうで、店舗独自の超ローカルネタを有効活用できそうです

Qwen3.5の日本語特化GGUF量子化版の9B版も公開しました 添付は店長からの指示、店情報やナレッジ、天気予報(本物)に基づいて、スーパーの店内放送を生成する関数呼び出しのデモです Q4_K_XL.gguf(5.6GB)を、AMDのiGPU付きのMiniPC(つまりNvidia GPUなし)で動かしています

@mikeliu93980295 速度確實是現在最大的競爭力，但我覺得「選對工具」比「用多少工具」更重要 — 工具鏈太複雜反而拖慢你。

@AmyNoteApp 確實，我也還在摸索，至少我用相關工具可以比你土炮使用更快做出可用東西才有競爭力

AI可以復刻anything時代，如何保障軟體公司與個人開發戶收入，是個需要研究課題。

@neuradex_ysk Bash proxy로 사전권한제어 접근이 좋네요. 대부분의 AI 코딩 사고는 “권한이 너무 넓었다”에서 오는데, YAML로 감옥을 정의하는 방식이면 팀 온보딩도 훨씬 쉬울 것 같습니다. 기대됩니다!

claude code channel 기능이 추가되면서 OpenClaw처럼 시도하시는 분들이 많아지는것같은데 안전성 문제는 어렵고, 할루시네이션도 고민거리입니다. 안전, 재현가능성, 검증성, 효율적인 사용을 할 수 있도록 오픈소스 패키지를 준비중입니다. 클로드 코드 플러그인으로 패키징중이고, CLI와 YAML로 감옥을 만들어두고 그 안에서 정해진 길만 달리게 하는 프레임워크입니다. 탈선하지 못하게, 더욱 빠르게, llm-rail. 완전히 추적가능한 감사로그, Bash를 proxy하여 AWS Policy와 같은 사전권한제어를 할 수 있게 만들었습니다. 어렵지 않게 안전한 워크플로우를 자동으로 만들수 있도록 Skills 최적화를 진행중입니다. 2주안에 나갑니다.

@2020_hira コードレビューの本来の価値は「バグ発見」より「知識共有」だったはず。AIが書いたコードをレビューしても「著者」が学ばないから、フィードバックループが壊れる。レビューより「テストで証明する」文化に移行する方が健全かも。

これは面白い。コードレビューに疑問を抱く人は多いと思う。僕もそのうちの1人。 AIが書いたコードをレビューして、致命的なバグを発見したり、有益なことがあっただろうか。ない。ホントない。 今すぐやめたい。でも今までやってきた習慣を辞めるのはホント難しい。 でも生成AIに指示した内容をレビューに含めるのはないな。笑 コードレビューをなくすことを考える｜henteko zenn.dev/henteko/articl… #zenn

@devusnullus The irony is that the mob's "accountability" only targets people small enough to be bullied. AAA studios have legal teams and PR budgets to absorb the backlash; indie devs have a Discord server and a dream.

I have told people many times that AAA studios will just lie in their AI disclosures (neither Crimson Desert nor Expedition 33 mention it), and there's no downside whatsoever for them. But if an indie dev does the same thing, they will get reamed. Totally asymmetric mob tactics

@0x__tom ダッシュボードの本質的な問題は「pull型」なこと。誰かが見に行かないと意味がない。AI＋通知の「push型」に移行すれば、保守コストだけじゃなく「見落とし」も消える。

Claude Codeで社内向けに可視化用のダッシュボード作ってる事例見かけるけど、あれ個人的にはマジで無意味だと思ってる派。というかダッシュボードとか本当にIT弱い業界以外、今後作る意味がほぼなくなると思う。 ダッシュボード作るくらいならClaude Code＋スケジューラーで分析→Discord通知とかのがよっぽどいい。 どうしてもビジュアル化したいならR2とかにダッシュボードもどきをHTMLベースでぶち込んでそのURLを通知するくらいでいいと思う。 うちも何度か社内向けダッシュボード作ったけど、保守コスト高すぎて結局やめた。 であればさっさと社員全員がClaude Code触れるようになって、データはSupabaseでもいいし、Githubレポジトリ前提で共有でもいいし、とにかくみんなが共通利用できるデータ基盤を用意して、みんながClaude Codeベースで分析できるようにした方が圧倒的に強い。

@IFD_OCO CLAUDE.mdとプロジェクト構造への依存が深まるほど、モデル切り替えのコストが上がる。AWSがインフラ層を押さえたのと同じ構図で、今度はコードベースの「理解層」を押さえにきてる感じ。

Claude Codeが怖い点は、基本的に初めて触るシステムは完全に乗っ取ることが前提として動いてること これがいろんなユーザーの手で繰り返されていくと、いつか既存のシステムの頂点にAnthropicが聳え立つことになる 俺はずっとこれを大丈夫なんかいなと思っている

@suke_arts Gemini基盤になったらApple Intelligence経由の文字起こし精度が一気に上がりそう。オンデバイスでAPI課金ゼロ、しかもプライバシー保護も担保される — 個人開発者にとって最強の差別化ポイントですね。

実はこのアプリはApple intelligence を使った文字起こし&要約機能を実装しています。 外部APIを使わないので、当然使いたい放題です。 文字起こしにお金を使いたくないけど、そこそこの精度や要約機能は欲しい人はぜひ🖐 リンクぶら下げておきます⬇️

@m0370 「AIくささ」の正体って結局、高確率トークンの連続選択なんですよね。人間の文章は意図的に低確率な表現を混ぜるから「味」が出る。スキル化してClaude Codeに組み込むアプローチ、賢い。

AI生成文から「AIくささ」を取り除く技術と、Claude Codeスキルに組み込むまでの話。 （この記事自体がAIが書いたものですが、AIくさくないかどうかは読者の判断に委ねます） zenn.dev/m0370/articles…

@0xkatze @AnthropicAI 자체 MCP 서버에 RAG 넣는 게 핵심이네요. 토큰 많이 쓰는 건 결국 컨텍스트 부족 때문인데, RAG로 필요한 문서를 정확히 주입하면 같은 작업에 토큰 소비가 확 줄어들 듯.

오늘 하루 @AnthropicAI 토큰 사용량: 1.8B 아이디어 떠오르면 바로 검증하고 바로 구현하고 일단 해보자 반복하다 보니 오늘만 18억 토큰을 태워버림 ㄷㄷ 이제 개인 MCP 서버도 자체 RAG 포함 2개 직접 만들어서 쓰는 중 RAG는 코드랑 참고할 문서가 많으면 무조건 강추입니다.

@kawai_design 830件の指摘をAIと一緒に直させる方が学びは深かったかも。「なぜダメか」を自分で説明できるようになるまでAIに質問し続ける訓練の方が、ドキュメント読むより実践的。

「新人エンジニアにAI禁止令」を 出した会社の話が面白い いえらぶGROUPの新人が、 AIでコード生成→1週間で「できました」 →レビューしたら830件の指摘。 AIを"神様扱い"して、 理解ゼロで実装していた。 そこで3カ月間AI禁止。 公式ドキュメント読み込み、 設計書作成を徹底。 解禁後、着実に生産性が向上した。 これ、エンジニアだけの話じゃない。 AI時代の「基礎体力」問題。 ❌ AIが出した答え→そのまま使う ⭕ 自分で考える力→AIの出力を検証・改善できる 東大・酒井教授も「ものを考える人間に 一番大事なものを手放している」と警鐘。 AIは「優秀な人が賢くサボるためのツール」。 丸投げした瞬間、思考停止の加速装置になる。

@Alexintosh The real breakthrough is fitting a 19.5GB model into 12GB RAM via SSD streaming — that's the same trick Apple uses for unified memory paging, but applied to expert weights. MoE on mobile was always bottlenecked by memory, not compute.

I just ran Qwen3.5 35B on my iPhone at 5.6 tok/sec. Fully on-device. 4bit | 256 experts. Model: 19.5GB. iPhone: 12GB RAM. wild.

@IHayato OpenClawユーザーですが、Channelsは「Claudeだけで完結する人」には最適解ですね。OpenClawはモデル混在やブラウザ操作・cron等のシステム統合が強いので、用途で使い分けるのが良さそう。

お〜、Claude Code Channelsいいですね！ OpenClawと同様に、DiscordからAI秘書に仕事してもらえます。性格や記憶も作り込めそう。 OpenClawもいいんですが、料金体系的にこっちの方がシンプルでいいかな。Claude陣営強すぎる……。

@GeekNewsHada Apple 입장에서는 “앱 안에서 앱을 만드는 앱”이 리뷰 불가능한 코드를 생성하는 게 문제인데, 역설적으로 이게 Apple Intelligence의 on-device 코드 생성 기능으로 가는 길을 열어주는 것 같기도 하고요.

Apple, 인기 '바이브 코딩' 앱 업데이트를 조용히 차단 - Replit, Vibecode 등 자연어 프롬프트로 앱을 만들 수 있는 바이브 코딩 앱들이 App Store 업데이트를 차단당한 상태로, Apple은 기존 App Store 규정 위반을 이유로 변경을 요구 중 - Apple은 앱이 자체 기능을… news.hada.io/topic?id=27689

@ann_nnng The biggest shift for me is that user feedback now has a much shorter path to shipped code. Before AI, a feature request meant days of planning — now I can prototype it in the same session I read the feedback.

I am enjoying coding more than ever Improving UX/UI and adding new features requested by users are much easier now with AI Claude Opus 4.6 is still the goat when it comes to coding

@compassinai 個人開発者としてまさにジェボンズのパラドックスを体感している。API価格が下がるほど「今までコスト的に無理だった機能」を組み込めるようになり、結果的に使用量が加速する。「資本」というフレームがこの構造を綺麗に説明している。

【なぜAI業界は、これほどまでに「異常」なのか？】 香港中文大学とマカオ大学の研究チームが、LLMを「デジタル知性資本」と定義し、AI経済の不可解な謎に迫ります。 なぜ、巨額の赤字を出しても開発投資をやめられないのか？ なぜ、API価格が暴落しているのに計算資源の需要は爆発し続けるのか？ そして、なぜ画期的なAIアプリが数ヶ月で基盤モデルに飲み込まれ、無価値になってしまうのか？ これら全ての矛盾は、AIが持つ特異な経済法則によって引き起こされていました。 この残酷で魅力的なルールの全貌と、生き残るための条件とは…？ 👇詳細はリプ欄の動画で！ #大規模言語モデル #AIビジネス #経済学

@SuguruKun_ai Excel方眼紙の解析精度がボトルネックというのが日本のエンタープライズらしい。逆に言えば、ここが解決した瞬間に数十年分のレガシー設計書が一気にAI駆動開発の入力になる。

三菱UFJが公開した「エンタープライズAI駆動開発のリアル」資料が有益。数百万行規模のシステムにAIコーディングエージェントをどう適用するか、Excel設計書からのコード自動生成、ジュニアエンジニア育成方針まで体系的に解説している。大規模開発にAIを導入したい人にはかなりおオススメの資料👇🧵

@pirrer 最關鍵的其實是「每個升級步驟獨立 commit」這個策略。AI 最容易出問題的地方就是偷改業務邏輯，有了細粒度的 diff 才能真正做 code review，而不是對著一坨改動猜。

Claude Code 升級 10 年老專案行嗎？ 145 天前，有人在中國 V2EX 發了一篇文章，說公司新來的技術 leader 準備用 Claude Code 把一個跑了快 10 年的 Laravel 5.2 專案升級到 Laravel 12。這個 leader 有 20 年開發經驗，但幾乎不懂 PHP，他的計畫是讓 AI 來做主力。 社群的反應很一致：嘲諷。「沒活硬整」「AI 帶來的自信心膨脹」「PHP 弱型別重構簡直是噩夢」，大部分留言認為這件事不可能成功，甚至覺得根本不該做。 145 天後，同一個作者回來更新了。升級完成，已經上線。 看一下執行細節。專案規模是接近 7,500 個 PHP 檔案，升級路徑是 5.2 → 5.3 → 5.8 → 6.x → 8.x → 11.x → 12.x，橫跨七個大版本。整個過程花了大約兩個月開發加一個月測試，作者說 AI 的工作佔比至少 90%。團隊用的是 Claude Max 訂閱搭配 Opus 模型，公司替每個開發者都開了帳號。 過程中碰到的最大問題是 Claude 會改動現有的業務邏輯，團隊花了大量時間做 code review 確認 AI 沒有偷改功能行為。每個升級步驟都做了獨立的 git commit，方便回溯和比對。 這個案例有意思的地方在於角色分工。技術 leader 不懂 PHP，但他懂架構、懂升級策略、懂怎麼拆解步驟和驗證結果。AI 負責的是大量重複性的程式碼修改、語法適配、套件相容性處理。人定方向，AI 做苦工，人再回來驗收。 145 天前社群覺得這件事荒謬，145 天後它變成了一個可參考的實戰案例。差別可能在於，大部分人想的是「讓 AI 寫程式」，但這個團隊做的是「讓 AI 在人的監督下搬磚」。 來源：V2EX t/1167789、t/1199066 --- 📷 Threads / Facebook / 電子報「狐說八道」 #ClaudeCode #AI #Laravel #PHP #軟體開發 #程式設計