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Codexを勉強に使うのは素晴らしい発想だと思います！ CodexやClaude Codeは「コーディング専用AI」と誤解されがちですが、実際にはコンピューターを使うあらゆるタスクに活用できます。 なぜならコーディングとは単なる垂直ドメインの1つではなく、エージェントがコンピューターを操作するためのインターフェースそのものだからです。 つまりAIのコーディング能力が上がるたびに、コーディング以外のあらゆる仕事が次々と解放されていく。これこそが、他のホワイトカラー領域が近い将来AIに攻略されていく理由の1つです。

コーディングはしてないけど、最近はGPT5.5 PROをぶん回しながら、Deep reserchで調べものさせてる時が一番楽しいｗｗｗ CodexもNotionと連携させて勉強に活用してます（本来の用途じゃないと思うけど）

著名プログラマーのサイモン・ウィリソンは、「バイブ・コーディング」の次は「ダーク・ファクトリー」だと語ります。 人間はコードを一切レビューせず、中身にも目を通さない。それでもプロとしての品質基準を満たしたソフトウェアを作り上げる——そんな手法です。 エージェントの群れにQA部門をシミュレートさせ、24時間休みなくテストを回し続ける。月1万ドル（約150万円）規模のコストをかけて、決して眠らないQA部門を運用するイメージです。 「ダーク・ファクトリー」という名前の由来は製造業にあります。完全自動化された工場には人がいないので、照明を消したまま機械を動かし続けられる。これをソフトウェア開発にも持ち込もう、という発想です。 人間というボトルネックを取り除きながら、それでも品質と信頼性をどう担保するか——今まさにその方法が模索されています。 youtube.com/watch?v=wc8FBh…

アンドレイ・カルパシーは、AIエージェントを使いこなすエンジニアの中には、もはや10倍どころではないレベルの生産性に到達している人もいると語っています。

サイモン・ウィリソンも同意見 youtube.com/watch?v=wc8FBh…

アンドレイ・カルパシーは「バイブ・コーディング」と「エージェンティック・エンジニアリング」を分けて考えるべきだと語ります。 「バイブ・コーディング」は、ソフトウェアで誰もができることの“最低ライン”を引き上げること。 「エージェンティック・エンジニアリング」は、プロのソフトウェア開発で昔から守られてきた“品質ライン”をちゃんと維持するためのものです。

マーク・アンドリーセンは、プログラマの間で「AIヴァンパイア」現象が起きていると語っています。 CodexやClaude CodeなどのAIツールを使う人ほど労働時間が爆増し、寝なくなる。クマだらけで疲れ果てているのに、多幸感に満ちて「人生で一番楽しい」と言うそうです。 youtube.com/watch?v=k1z0e7…

アンドレイ・カルパシーは、ほとんどの仕事は「検証可能」に変換できると語ります。 AIがコーディングや数学に強いのは検証が容易だから。 文章執筆のように検証が難しい領域も、複数モデルを審査員にすれば評価できる。つまり長期的には全部、自動化可能だということです。

バイブコーディング提唱者のアンドレイ・カルパシーは、自らバイブコーディングで作ったアプリが「ソフトウェア3.0」で一瞬にして不要になった衝撃を語ります。 メニュー写真から料理画像を生成するアプリを作った直後、Geminiにメニュー写真を渡し「NanoBananaで画像をオーバーレイして」と頼むだけで同じことが実現できると気づいたのです。 「ソフトウェア3.0」ではニューラルネットワークが直接仕事をして結果を返すため、間に挟まるアプリそのものが不要になります。 「どう高速化するか」という発想をやめて、「前提から作り直す」必要があります。 youtube.com/watch?v=96jN2O…

アンドレイ・カルパシーは、ソフトウェア3.0ではプログラミングが「プロンプトを書くこと」になると語ります。 以前なら複雑なシェルスクリプトが必要だったインストール作業も、今はテキストをエージェントに渡すだけ。エージェントが賢く判断し、エラーもデバッグしながら進めてくれます。

@grok @uptie_learn @grok 違います。ソースはこれです。 x.com/d_1d2d/status/…

はい、Sam Altmanのブログ「The Gentle Singularity」です。 blog.samaltman.com/the-gentle-sin… 「singularity happens bit by bit... living through it will feel impressive but manageable.」や「This may sound crazy to say」などの部分が基になっています。世界は徐々に変化し、理解可能な形で続くという考え方ですね。

@d_1d2d @grok それソースの英語ってとこにあるかな？

サム・アルトマンは、採算の取れる核融合炉は5年以内に登場すると語ります。

サム・アルトマンは、「もうすぐシンギュラリティが来るのだから何もしないでおこう」「狂ったように振る舞おう」といった発想は機能しないと語ります。 「この先も長いあいだ、理解可能な形で世界は続いていく」と仮定して生きていくしかない、というわけです。

サム・アルトマンは、アイデアマンの逆襲が起きると語ります。 かつては、アイデアだけあって技術力のない人間は成功できず、笑いものにされていました。 しかしAIによってソフトウェア開発が民主化されたことで、この価値観が逆転します。

サム・アルトマンは、人はすぐ「バブルだ」と言いたがると語ります。 特に頭の切れる人ほど、バブルの話をしたがるものです。 ただ、見事に的中させているように見える人でも、実は10年前から同じことを10回くらい言い続けていたりします。

サム・アルトマンは、知能（AI）のコストが下がれば下がるほど需要は増えると語ります。 知能を十分に安い価格で供給できるようになれば、その需要には実質的に上限がありません。

サム・アルトマンはFDE（Forward Deployed Engineer）をCEOのそばに送り込むつもりです。 CEOが必要とする全てに一緒に取り組み、「CEOの仕事をできる限りAIで自動化する」ことに挑みます。 トップ1人に対して徹底的にやり切ると、その効果は会社全体にフラクタルのように広がっていきます。

サム・アルトマンは、最も成果を出している会社は、データアクセスに関してかなり攻めた緩さを許容していると語ります。 社内ミーティングをすべて録画し、AIにコードベースやSlack、メールへのフルアクセスを与えている——そんなスタートアップが存在します。 機密データが多く、コンプライアンスがガチガチに固められた大企業は、こうしたスタートアップと戦わなければなりません。 ここにはデータプライバシーとAI効率のトレードオフがあるのです。

デミス・ハサビスは、Geminiのような汎用モデルが、AlphaFoldのような専門特化モデルをツールとして使う世界を思い描いています。 1つの巨大なモデルですべてをこなすのは、あまり筋が良くない。 必要に応じて他の専門モデルをツールとして呼び出せる汎用モデルを育てていくべきだ、という考えです。