Keinoaza/けいのあざ

このガイド、"初めて録音します"って人に渡すと95%でOK品質になるのでめっちゃ効果あります🤘

単純にいっぱい稼働してるからか朝起きて気づいたら夜になってる毎日。充実より疲弊。よくないなぁ

GPTを初めてproプランにしてproモード使ってみたけど、あまりに遅い。これ一個回答出るまでに何ターンかして壁打ち進めれるから滅多なことでは使わないな。

特に発信することもないが暇潰しのためにミックスで"結局使い続けてるプラグイン"を挙げていきます。 前提として僕が使い続けたくなるものには明確な理由があって、 ・操作がシンプル ・音の変化がわかりやすい ・合う場面がはっきりしてる そして当てはまるプラグインは4つです。 1. material comp 何よりコスパ最強格ではあるんですが、それよりも操作性がシンプル。 色々パラメータはあるものの使うべきは限られていて、というより他のプラグインでも共通の考え方として自ら触らないものを決めてます。 よく分からないものは触らない。マテコンは分かりやすいですが。 柔らかい音にはしにくいんで場面もはっきりしてる。 2. Valhalla Room ほぼセッティングは固定。その音が合わなければ使わないし、でもほとんどの場合で良い結果になるから全プロジェクトに入ってる感じです。 3. God Particle マスターのリミッター前に。シンプル操作で合わなきゃ外す。でも大概は良くなる。 AI分析の手間もなく良し悪し判断までいかに早くできるか。 これは別にスピードを競いたいんじゃなく、イメージした音にならないときにもがくのがストレスだから。 そういうのは検証フェーズでやることであって実践ではやりたくない。 4. Kirchhoff-EQ EQは宗派がありますがもう慣れてしまったのは大きい。 機能の多さよりも音よりもダイナミックEQの使いやすさ。結局ストレスが掛からないことが第一。 この主題とは逆に"良いなと思っても結局使い続けない"ものは大量にあるんですが、まぁ大抵は手に馴染むかです。 音の優劣はそんなに問題じゃない。 プラグインは完全に飽和しているしどれも音は良いし一定の使いやすさもある。でもそれが逆に悩む種にもなります。 じゃあ選ぶ基準をどうするかは、まずは色々触って好みの操作性か確かめる。第一印象がイマイチならいくら世間の評価が高くても使わない。逆も然り。 僕の場合はこれを繰り返して自分のデッキを構築してます。

アイディアの枯渇がひどくてなんもできない。ただゴミを吐くだけマンになってる

ClaudeCodeとCodexの連携やり始めてデバックがさくさく進む。いま音源投げたらステム分離して解析→フィードバックもらうアプリ作ってます

なんというか、最初の予算提示が実作業ベースより高かったとしてラッキーという感覚は自分にはなくて、それだけ"責任"が重い案件という認識になる。逆の立場で考えるとわかると思う。より慎重にゴール設定して齟齬のないように設計したい。たまにほんとに丸投げでやってくれって場合もあってそれはラッキーかもしれないが、経験上長い関係にはなりにくい。どっちが良いかは明白。

予算から逆算が難しいぐらい内容に幅があるならヒアリングシートぐらい作れよと思いますけどね。一般常識のレベルができてないからぐずぐずになる。

おいしい案件なら安くでも受けたいしそうでもない案件は定価、精神負担の大きい案件は割増で取りたいって本音をいかに隠すかでうだうだ言ってるのが見苦しい。

料金表出さないスタンスでいくならそのリスクは全部飲めばいい。その失注リスクは回避したいが料金出したくないはただの我儘。

依頼時の見積や交渉が云々が目立つけど、料金表作れ、で終わる話なんじゃないの？作業量で変わるからとか言い訳で受ける最低ベースはあるし予算ふんだくりたい魂胆にしかみえない。企業依頼は別とか色々書き方はあるでしょうに、怠慢よね。

そもそも人間の組織自体が 「人間ひとりの認知限界・帯域幅の制約」から生まれた構造なので、その制約がないLLMに適用する意味が薄い ってclaudeが回答してるのが皮肉

巷で流行ってるclaudecodeで社員数十人作るやつ、逆に非効率になってると研究結果出てるのにやたら騒がれてるのはなんなんでしょ

とはいえしばらく企業ユースはclaude一強が続くしコワークが浸透するといよいよopenAIやばそうだがどうなることやら。

claude codeとGPT codex、情報量が圧倒的にclaudeだからclaude強いイメージが先行してるけどちゃんと使えばcodexかなり強いよ。それでも併用は必須だが。claudeはcodexのレビューないとまともに仕事しないサボり癖がやばい。

OD505でナレ録りすると5kが強く出てリップノイズみたいになるがノイズ除去で取りにくいところなのが厄介。クリア系ダイナミックは扱いむずいかも。

教えたらそこそこできるようになるのはかなり進化してるなと思う。

ClaudeCodeとGPTCodex、どっちも毎日がりがり使ってるけどどっちも一度たりとも賢いとは思ったことがなくて、計算ができる馬鹿という表現がしっくりくる。人間的な阿吽の呼吸が全くできないのでそういう部分を教える作業にかなりの工数を取られる。

これを参考にClaudeCodeとGPT Codexがコマンド一発で相互レビューして精度上げれるやつ実装した。所要時間1時間ちょい。 「Claude」の作業を「GPT-5.4」が批判、「GitHub Copilot CLI」に新機能「Rubber Duck」 - 窓の杜 forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2099…

あいほん17eに替えたけどカメラ使わん勢はこれで十分すぎる。コスパ最強では😎