くまちゃん

AIを讃えよ! テクノロジーに帰依せよ! 異端の神を焼き滅ぼせ!

@dokurokamen2525 @oreryu_site 城郭ネットワークって言って、城同士の連携を取って、城に立てこもるのは援軍を待つためなのよ。 それは完全に孤立した城の話。

@oreryu_site そもそも城の中で籠城するならほぼ負け確では？(兵糧攻めとかできそうだし)

🗓️4月6日は #城の日 日本全国に点在している城(46)めぐりは、旅の醍醐味でもありますよね。 愛好家ともなると、その戦略的構造の知識も深いです👇。部長のドヤ顔、ジワるなあ。フフ…て(笑)。 #今日は何の日 #こち亀

@MIKITO_777 そして本心から書きたかった歴史書は全く売れず。

コナン・ドイルがどれほどシャーロック・ホームズを書くのを嫌がっていたのか、 作品中でホームズを死なせた結果、どれだけ恐ろしい目に遭ったのかは、こちらのまとめサイトを読むのがお勧めです 読み物としてもめっちゃ面白いので、ぜひご覧になって下さい✨

@BenGrahamUK 横溝正史じゃん。

Japan 🇯🇵 I have questions… I’ve been staring at this for 5 minutes straight. what am I looking at? Wrong answers only.

@skindie___ @tagame スムージーだよ。

@tagame What does raw egg white taste like? I’ve also heard it has that raw egg smell

Why raw egg? Why not cooked egg?

@skindie___ まろやかだから。

@sug100foroba １日食事とトイレくらいの移動しかしないから、たぶんリファビリよりも運動量少ない。

【脳卒中運動リハのESOガイドライン】 今回は脳卒中運動リハのESOガイドライン論文紹介(Alt Murphy M, et al. Eur Stroke J 2025;10: 1160–1188). ✅️ざっくり 脳卒中後の運動リハビリでは、上肢反復練習の追加、慢性期での高強度歩行訓練、集団療法、立ち上がり練習が有用だが、全体として根拠はまだ限定的🥲 ― ✅️詳しく（6つのPICOのメタ解析結果） ■PICO 1（追加の上肢反復練習 ≥20時間） very low quality evidence に基づいて、 additional minimal dose 20 h を考慮する weak recommendation ■PICO 2（追加の歩行練習 ≥20時間） RCT一つしか研究がないため evidence-based recommendation は出せず13/17名の専門家が追加歩行練習は有益と合意した expert consensus のみ ■PICO 3（高強度 vs 低強度の歩行練習） 本文中で最も明確なメタ解析部分 ＊comfortable walking speed（4試験、177例 を統合） 0.10 m/s faster（95% CI 0.01–0.19, p=0.03, I²=59%） で、高RoB試験除外後も 0.09 m/s faster（95% CI 0.01–0.17, p=0.03） と結論は維持。本文では MCID 0.14–0.18 m/s を substantial、0.06 m/s を small と引用し、この結果は small clinically important difference と解釈。CIは 0.06 m/s をまたがない一方で、0.14–0.18 m/s はまたぐため、「小さいが臨床的重要」と読むのが本文に忠実 ＊maximum walking speed（3試験、137例）0.09 m/s（95% CI -0.03 to 0.22, p=0.14, I²=69%） で有意差なし ＊6MWT では 3試験、137例、39.23 m（95% CI 20.25–58.21, p<0.0001, I²=0%） 本文は 6MWT の MCID 34.4 m を引用しており、点推定はこれを上回るものの、CIは 34.4 m をまたぐ。したがって、臨床的重要差を示す可能性はあるが、CI上は閾値確実超えとは言い切れない walking endurance に moderate quality / strong recommendation、comfortable と maximum walking speed には low quality / weak recommendation ■PICO 4（transfer package） 上肢 task-specific training に behavioural transfer package を加える問いだが、single quasi-RCT only のため evidence-based recommendation は出せず、expert consensus のみ transfer package の内容として daily evaluation、diary、problem-solving、behavioural contract、home practice、weekly follow-up などが挙げられる ■PICO 5（集団 vs 個別） 本文では non-inferiority の観点で検討。BBS・gait speed・6MWT は本文上 non-inferior、TUG は non-inferiority 不成立。 PICO 5 全体の recommendation は very low quality evidence に基づく weak recommendation 。 ■PICO 6（追加の立ち上がり訓練） abstract では、moderate quality evidence に基づく weak recommendation が示されている。Table 4 でも、usual care に追加の sit-to-stand training を行うことは提供してよいが、十分な repetition・session 数・duration・content が必要で、その最適値は不明とされている。 ― ✅️まとめると？ 量と強度を増やすといいかも？と迷ってもいいかな？くらいですかね🤔　 昨日解説した脳卒中運動リハのCochrane reviewアプデ（Todhunter-Brown A, et al. Cochrane Database Syst. Rev. 2025, CD001920)でも増量がいいかも？とゆるく示唆されていたので、増量は考えたほうがいいかな？くらいに思いました（個人の感想です） ―――――――――――――― AI漫画と文章による解説 一般向け解説/医療者向け専門解説両方あり〼 文章解説へ（続く

Got a 16GB GPU? You can run all of these right now. Tested 4 Qwen3.5-based models on ToolCall-15 & BugFind-15: Models: - Qwen3.5:9b Q8 (Official) - Qwopus v3 Q8 by Jackrong - OmniCoder-9B by Tesslate - Qwen3.5-9b-Sushi-Coder by bigatuna Summary: - ToolCall-15: Qwopus v3 went perfect 30/30, Sushicoder beat base Qwen3.5 - BugFind-15: Omnicoder flipped the script and took #1 at 83% No single model won both, that's the fun part. Open source community is cooking.

ローカルLLMで今熱いのが ・Gemma 4 ・Qwen 3.5 の2つ。 ベンチマークでいろいろ言われてるけど、一番肌感に近いのはArtificial Analysisの知能スコア。 メモリ24GBのGPUかMacがあれば、GPT-5.4（Instant）やClaude 4.5 Haikuレベルの超知能は手元で動く時代になった。 2026年はマジでヤバいぞ。

@Endo_Chisato @aoinanase_main 本気だったらすごいねｗ 呪力って初めて聞く情報科学概念だわ。

@aoinanase_main 信じない...信じないぞ！ 絵師への憎しみ、嫉妬を極限まで拗らせた奴らが呪力で58億の絵を数GBに圧縮。 そして呪言（プロンプト）によりその加害性を顕現させていると聞いているぞ！ 呪言の使い方や術師の性能によって脅威度が異なり、中でも七瀬葵さんは特級中の特級認定だって、知ってるからな！

右の絵が、悪しき👹生成AI絵👹の実態。 グラフィックボードの性能を駆使しただけの、超福笑い。 一つ認めなければならないのは絵の裁断や切り貼りにもユーザーの指示や使用ツールによって差が生まれること。 上手いAI絵を出力する者ほど高い呪力を持つ危険な呪詛師なのだよ！

github上整理出来最能帮助你赚钱的40个仓库 一人公司指南 01 one-person-businesses-methodology：从零搭建一人公司的完整方法论，覆盖选题、定价、获客、运营全流程，教你如何构建商业闭环。 github.com/easychen/opc-m… 02 awesome-indie：独立开发者变现资源合集 ，汇聚赚钱思路、成功案例和相关工具，是出海独立开发者的经典入门参考。 github.com/mezod/awesome-… 03 indiehackers-steps：独立开发者出海实战指南，从注册美国 LLC、申请 EIN，到开通 Stripe 和 Mercury 银行账户，项目手把手教你出海起步的每个关键步骤。 github.com/hua1995116/ind… 04 chinese-independent-developer：中国独立开发者项目汇总列表 ，看看国内同行都在做什么、怎么赚钱，提供真实的项目选题参考。 github.com/1c7/chinese-in… 05 howto-make-more-money：程序员副业赚钱实操秘籍，结合国内实际场景，覆盖接单、自媒体、数字产品等多种变现路径。 github.com/easychen/howto… 06 ai-money-maker-handbook：AI 副业赚钱思路大全，整理利用 AI 工具做副业项目的各类玩法和案例。 github.com/XiaomingX/ai-m… 07 lemonade-stand：开源项目变现指南，详尽列出通过开源工作获得报酬的所有方式，适合做开源项目的开发者获取变现思路。 github.com/nayafia/lemona… 08 MoneyPrinterV2：海外多渠道自动化变现方法合集。能自动做短视频、自动发推广赚亚马逊佣金、自动给海外商家发开发邮件，适合想折腾海外副业的人参考学习。 github.com/FujiwaraChoki/… 09 open-saas：免费的全栈 SaaS 启动模板，内置 Stripe 支付、用户认证、邮件、订阅管理和 AI 接入，React + NodeJS + Prisma 技术栈，想做 SaaS 产品变现的开发者直接 fork 即用。 github.com/wasp-lang/open… 10 nextjs/saas-starter：Next.js 官方出品的 SaaS 启动模板 ，集成 Postgres、Stripe 和 shadcn/ui，轻量干净，适合想快速上线一个订阅付费产品的开发者。 github.com/nextjs/saas-st… 11 Ghost：开源的内容订阅变现平台 ，支持博客发布、会员付费订阅和 Newsletter，数据完全自己掌控，适合做知识付费、独立博客或订阅型内容变现的创作者。github.com/TryGhost/Ghost 2、金融投资 12 yfinance：最流行的 Python 金融数据抓取库，一行代码从 Yahoo Finance 拉取股票、加密货币、ETF 的历史行情和财务数据，投研必备工具。 github.com/ranaroussi/yfi… 13 Qlib：微软出品的 AI 量化投资研究平台，完整覆盖因子挖掘→模型训练→回测→组合优化→订单执行全链路，适合辅助进行量化研究。 github.com/microsoft/qlib 14 vnpy(VeighNa)：国内最流行的开源量化交易平台开发框架。支持股票、期货、期权等多交易品种，内置套利、网格等十余种成熟策略，适合想要在国内市场实战自动化交易的投资者。 github.com/vnpy/vnpy 15 TradingAgents / TradingAgents-CN(中文加强版)：多智能体股票交易框架。用多个 Agent模拟基本面、情绪面和技术面分析师，让散户也能零成本拥有机构级分析团队。 github.com/TauricResearch… github.com/hsliuping/Trad… 16 Dexter：专业的金融深度投研 Agent，能自动规划研究任务、调用实时数据、验证分析结论，替你完成深入的基本面调研工作。 github.com/virattt/dexter 17 ai-hedge-fund：一个模拟的AI对冲基金团队，内置巴菲特、芒格、彼得·林奇等 12 个投资分析 Agent一起协同合作，多角度分析并给出投资建议。 github.com/virattt/ai-hed… 18 daily_stock_analysis：LLM 驱动的 A / H / 美股每日智能分析器，自动抓取实时行情和新闻，通过 Telegram 等渠道定时推送，适合想零成本搭建个人选股助手的散户。 github.com/ZhuLinsen/dail… Crypto 投资（含预测市场） 19 CCXT：加密货币交易所统一接入库，一套 API 对接 100+ 主流交易所，是构建量化策略、套利机器人和自动化交易系统的行业标准基础库。但需注意之前被曝光的抽拥问题，这里要用的话可能要重写一下相关源代码。 github.com/ccxt/ccxt 20 Nautilus Trader：Python+Rust 构建的高性能量化交易框架，内置完整的回测引擎与实盘执行模块，支持多交易所，架构设计面向低延迟和高吞吐场景，适合对性能有较高要求的进阶量化交易者。 github.com/nautechsystems… 21 Freqtrade：用Python语言编写的加密货币交易机器人，内置策略回测与机器学习参数优化，支持主流交易所，可通过Telegram或网页端随时管理。 github.com/freqtrade/freq… 22 Hummingbot：专注高频交易的crypto策略框架，同时支持 CEX 和 DEX，适合做策略自动化和量化交易。 github.com/hummingbot/hum… 23 NOFX：由Tinkle老师（@Web3Tinkle ）推动的全自动 AI 交易助手。AI 自主选模型、抓数据、执行策略，支持 Binance、OKX、Hyperliquid 等主流 CEX/DEX。 github.com/NoFxAiOS/nofx 24 py-clob-client(Polymarket)：Polymarket 官方 Python SDK，封装完整的限价订单簿 API，支持查询行情、挂单、撤单，是想在 Polymarket 上自动化交易的必备起点。 github.com/Polymarket/py-… 25 prediction-market-analysis：目前公开可用的最大规模 Polymarket + Kalshi 历史数据集，配套完整的数据收集框架和分析工具，方便展开历史策略回测等工作。 github.com/Jon-Becker/pre… 26 pmxt：预测市场统一交易开发库，一套 API 统一对接 Polymarket、Kalshi、Limitless 等多平台，跨平台量化交易必备。 github.com/pmxt-dev/pmxt 自媒体自动化 27 MoneyPrinterTurbo：最受欢迎的AI短视频生成项目，输入主题或关键词即可自动生成文案、配音、字幕并拼接相关素材。要注意的是该项目目前项目维护较差，建议对视频生成变现感兴趣的朋友参考项目思路自己fork或者重构。 github.com/harry0703/Mone… 28 NarratoAI：一站式 AI 影视解说与自动化剪辑工具。利用大模型实现文案撰写、视频剪辑、配音和字幕生成全流程自动化，零门槛做起影视解说自媒体。 github.com/linyqh/Narrato… 29 VideoLingo：全自动视频搬运与翻译配音工具，提供 Netflix 级字幕切割、翻译、对齐及高质量克隆配音。 github.com/Huanshere/Vide… 30 social-auto-upload：多平台短视频自动发布助手。支持抖音、小红书、B站等多平台的一键上传与定时发布，适合需要全网批量分发内容的自媒体运营者。 github.com/dreammis/socia… 31 md2wechat-skill：公众号内容创作自动化skill。一键完成文章的精美排版、图片上传、草稿发布，高效进行公众号内容写作。 github.com/geekjourneyx/m… 32 XiaohongshuSkills：小红书全流程自动化运营skill。支持自动发布、自动评论、自动检索、多账号管理与内容数据抓取，小红书矩阵号玩家必备。 github.com/white0dew/Xiao… 33 baoyu-skills：宝玉老师（@dotey ）开源的内容创作skills合集，配图生成、内容发布神器。适合小红书、X、公众号多平台内容创作者。 github.com/JimLiu/baoyu-s… 34 huobao-drama：一站式短剧生成平台。输入主题或剧本，自动完成角色生成、分镜设计、AI 生图和视频合成全流程。对短剧创作感兴趣的朋友可以去体验一下创作基本流程。 github.com/chatfire-AI/hu… 35 Toonflow：小说文本转短剧创作的自动化AI工具。支持将小说自动转为剧本，结合AI生图和视频生成，实现高效短剧、漫剧创作。 github.com/HBAI-Ltd/Toonf… 远程工作资源 36 awesome-remote-job：远程工作资源大全，收录远程职位平台、工具、社区、文章等各类资源，是海外最全面的远程工作导航列表。 github.com/lukasz-madon/a… 37 remote-jobs（remoteintech）：社区共同维护的远程友好科技公司名录，收录大量明确支持远程的技术公司及其招聘页面。 github.com/remoteintech/r… 38 remote-working：中国国内远程工作资料合集，涵盖招聘平台资源、经验分享等，国内开发者找远程机会的首选参考。 github.com/greatghoul/rem… 39 TheRemoteFreelancer：面向开发者和设计师的远程自由职业平台导航 ，精选可接外包和合同项目的社区与平台资源，适合想独立接单搞钱的技术人。 github.com/engineerapart/… 40 established-remote：持续维护的成熟远程公司名单 ，收录长期支持远程办公的知名企业，适合想找稳定远程岗位的求职者直接定向投递。 github.com/yanirs/establi… 以上40个仓库整体平均star数超2w，都是有人在用且被持续维护的优质项目。

@BrightOpenWorld 余計なお世話だと思うよ！

L'IA NE DOIT PAS ETRE UTILISÉE DANS L'ART. L'IA NE DOIT PAS ETRE UTILISÉE DANS L'ART. L'IA NE DOIT PAS ETRE UTILISÉE DANS L'ART. L'IA NE DOIT PAS ETRE UTILISÉE DANS L'ART. L'IA NE DOIT PAS ETRE UTILISÉE DANS L'ART. L'IA NE DOIT PAS ETRE UTILISÉE DANS L'ART.

@aoinanase_main @DSPetolicchio 徳川家康が本能寺の変の時に機内から三河に逃げる時に伊賀越えをするけど、服部半蔵はその時に協力者になったぽい。

@aoinanase_main @DSPetolicchio 特に詳細が分かってる訳ではないみたい。 武将クラスなら詳細が記録に残ってる事が多いんですけど、忍者って裏方なので細かい記録残る筈無いんですよね…

To my Japanese friends: Which is more popular in Japan? Samurai or ninja

@sug100foroba 国語として読めたのは…体系だったリファ→課題志向…ね。

【PT必見！脳卒中運動リハのコクランレビューアプデ】 今回は脳卒中運動リハのCochrane reviewアプデ紹介（Todhunter-Brown A, et al. Cochrane Database Syst. Rev. 2025, CD001920). メタ解析結果一覧はスレッド後半に ( ･ิω･ิ) ― ✅️ざっくり 脳卒中後の身体リハビリは… ＊機能・移動能力の回復に概ね有効 （≒何もしないよりやったほうが良さげ） ＊追加訓練は有望 （≒量は増やしたほうが良さげ） ＊課題志向型訓練は有望 （≒具体的な目標/テーマに沿ってやると良さげ） ＊神経生理学的アプローチ（Bobathなど含む）は、他より優れているとは言えなそう（むしろ劣る可能性） 歯切れの悪い言い方をしてるのはいずれもエビデンスの質が低いから（GRADEでlow〜very lowで、良くてmoderate） ― ✅️主要な効果量/GRADE/信頼区間 ①リハをする vs しない〜最小限 ＊ADL指標（SMD 1.32, GRADE Low 95% CI 1.08–1.56, 52研究, 5403例） ＊motor function（SMD 1.01, Low 95% CI 0.80–1.22, 50研究, 5669例） ＊balance （MD 4.54（BBS）, Low 95% CI 1.36–7.72, 9研究, 452例） ＊gait velocityは SMD 0.23, moderate （0.05–0.42, 18研究, 1131例） GRADEの低さは「かなりの異質性（I²が45%〜93%） 」「CIの重なりが乏しい」と論文では説明。なおMCIDの話はされてないす（以降も同様） ― ②リハの量を増やす vs 普通の量 ＊ADL指標 SMD 1.26 （0.82–1.71, 21研究, 1972例） ＊motor function SMD 0.69 （0.46–0.92, 22研究, 1965例） ＊balance MD 5.74 （3.78–7.71, 15研究, 795例） ＊gait velocity SMD 0.59（0.26–0.91, 19研究, 1004例） GRADEは全部Low（∵異質性） 有害事象は RR 0.80（0.64–0.98, 4研究, 702例） だがVery low certainty ― ③課題志向型 vs その他 ＊ADL指標 SMD 0.58, Low （0.29–0.87, 22研究, 1535例） ＊motor function SMD 0.72, Very low （0.21–1.22, 20研究, 1671例） ＊balance MD 2.16, Very low （-0.24–4.55, 25研究, 1194例） ＊gait velocity SMD 0.28, Very low （-0.01–0.56, 27研究, 1719例） motor function は high uncertainty の研究を除くと差がなくなると脚注 ― ④神経生理学的アプローチ（Bobathなど含む）vs その他 ADL指標 で SMD -0.34, Low （-0.63 to -0.06, 14研究, 737例） ▼他アプローチより不利な可能性 motor function は SMD -0.60, Low （-1.32 to 0.12, 13研究, 663例） balance は MD -0.06, Low （-5.90 to 6.03, 9研究, 292例） gait velocity は SMD -0.17, Very low （-0.62 to 0.27, 16研究, 630例） ― リハの立場としてはなかなか辛い🥲 相変わらずエビデンス弱いですね… 効果量的には、リハDo、増量Doあたりは信じて良さそうだけどな🤔 もっと詳しくはスレッドに！ メタ解析結果の詳細は最後！ ―――――――――――――― AI漫画と文章による解説 一般向け解説/医療者向け専門解説両方あり〼 文章解説へ（続く

@proofkiss 上司には恵まれたい…

えーん会社辞めて独立傭兵になりたいよー😭 でも社保とか無さそうだから仕事頑張ります😭

@__my__at よく歩く、そもそもそれほど食べない。

How are Japanese so thin if y’all eat a lot of ramen???? I need to know 😭

@46iruka464 眼鏡はインテリだからＮＧおじさん！

@Polandball_2003 流石名誉皇民…

売国奴の成れの果て

@FiredUpCoug 魚の身をすりつぶしたものです。

My Japanese friends. What are these little things that look like candies? I have seen them in a few images of Japanese dishes posted on X.