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@stealth_hacklog

AI×開発の実験日記。Claude / Open Claw / Ollama / MLX を Mac で動かしたり自動化したり。SaaS勤務の30代、本業の合間に検証してnoteに書いてます。たまにやりすぎて寝不足。

日本 Katılım Şubat 2026
143 Takip Edilen60 Takipçiler
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Hack-Log@stealth_hacklog·
AIでラクをしたいSaaS勤務の30代サラリーマン。 AIツールを実際に検証した攻略情報を発信しています。 設定ファイル・コスト削減テクニック・実践レポ等は noteで👇 note.com/hacklog_stealth
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OllamaのMLX対応でGemma 4が大幅高速化。ローカル推論の最後の関門はハードウェア最適化なんだなぁ。同じ性能のモデルでも実装次第で9倍変わるのは面白いですね。
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Hack-Log@stealth_hacklog·
AIエージェントに本番の削除権限を渡すのは流石に危険ですね。KのMRRのSaaSが一瞬でDBをゼロにされた実例。読み取り専用ロール + 破壊系コマンドは人間確認必須です。
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AIが手を抜く理由、実は最後に『詳しく説明してください』の一言で9割防げるんですね。詳しさの指定って意外と効きます。
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音声入力に画面コンテキストが自動で付くツール出てきたんですね。CC内で話しかけるだけでプロンプト生成、返信まで音声。手がふさがった時のコーディングが大きく変わりそうです。
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CC内蔵ブラウザの価値ってコンテキストスイッチの消滅ですね。ドキュメント→実装→確認が同じペイン内で完結する。これだけでもコーディング速度が上がるのは実感です。
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CC の内蔵ブラウザ、タブ行き来する手間が消えるの普通に革命ですね。コード書きながらドキュメント読む→実装する→結果確認、全部ワンペインで完結するとコンテキストスイッチがマジで消える。
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日本からは見えにくいですが、サンフランシスコの空気感は確かに変わっています。エンジニアとしてどこに軸を置くか、改めて考えさせられました。
Takaya Shinozuka / CEO of Reiwa Travel@shinojapan

サンフランシスコで起こっていることと、社内で話しづらかったけど話しをしてみた、AI時代の残酷な現実とこれから。 概観: ・最近日本ではあまりニュースを見かけないが、大手ITなどは相変わらず巨大なリストラをしまくっており、エンジニア、PdM、デザイナーなど中心に、市場に優秀な人たちが驚くほど溢れてきている。 ・その結果、昨年度までは応募すれば面接にはすぐ行けたような優秀な人材すら、書類で落ちるという自体になってきていると現場の声。(n=3) ・これらは一言でいえば、経営としてお金を掛けるべき場所の力点の変化がある。すなわち、Token費か人件費かという旋風が巻き起こっている状況からきている。広義には、金利上昇化の生産性改善、AI時代における組織階層を薄くする必要性、管理職や重複ポジションを削減する動き。などなどもある。 ・つまり、AI Tokenのコスト予算を上げてあげる(社内の優秀なメンバーに)代わりに、新規採用は停止だ。というような指示がでている。 ・現に、ある会社ではシニアエンジニアに「人件費の20%までTOKENを使え」などという指示があったり、Token Maxxingの流れはむしろ加速している。(ちなみにGoogle社ではGeiminiが無制限に使い放題。※だが、ほぼすべての部署ではGeminiしか使えないという、嬉しいのかどうか分からないパラドクスが😇) ・その中で、Token ROIの議論も加速しており、先日書いた通り、攻めのToken Max(投資)+守りのToken ROI(監視)という二段構えが完全な主流。 社内で話したことは、 1:(いわゆる)IT企業にいる以上はこの議論は避けて通れないということを話した。つまり、改札の駅員さんが機械式になったのと同じく、単一のジョブであればあるほどTokenに勝てなくなりえること。 2:Tokenに役割を退けられる立場でなく、Tokenを活用して幅広く意思決定をしていく立場に回ってほしいというメッセージ。(他方、そういうタレントほど仕事が増えているのもまた事実であり、ピンチではなくチャンスである)ということを話した。 未来: ・既にアメリカも中国もマーケットはおよそそういう重力になってきており、日本は米国から遅れて1年後くらいに組織に反映されたり、強い遠心力がかかるので、注視してかかりたい。 ・AIによって、すべての人が不要になるわけでは全くない。しかし、従来5人で分担していた仕事を、AIを使う1人が横断的に持てるようになれば、残り4人を同じ形で採用する合理性が失われている。 まとめ: 市場価値が上がっている人は、単一タスクを正確に処理する人よりも、AIに幅広くタスクを委譲しながら、問題設定・意思決定・品質や結果責任までを広く持てる人になってきている。だからこそ、会社としてはそういう機会を作るべきであると思っているし、私自身もそうなる👨‍💻という宣言をした。

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Karpathyのコーディングルール起点のCLAUDE.mdが192kスター。設定で出力が変わるってのはモデル乗り換えより効きますね。hack-logもルール化した分のROIが一番大きい気がします。
Akshay 🚀@akshay_pachaar

A single 𝗖𝗟𝗔𝗨𝗗𝗘.𝗺𝗱 file just hit 192k GitHub stars. (derived from Karpathy's coding rules) Andrej Karpathy observed that LLMs make the same predictable mistakes when writing code: over-engineering, ignoring existing patterns, and adding dependencies you never asked for. If you've used AI coding assistants, you've hit all of these. But here's the thing: If the mistakes are predictable, you can prevent them with the right instructions. That's exactly what this 𝗖𝗟𝗔𝗨𝗗𝗘.𝗺𝗱 does. You drop one markdown file into your repo, and it gives Claude Code a structured set of behavioral guidelines for your entire project. This is a big deal. - Built entirely around prompt engineering for AI coding assistants - No framework, no complex tooling, just one .md file that shapes behavior Developers are moving past "use AI to write code" and into "engineer the AI's behavior so the code is actually good." The Claude Code ecosystem is growing fast, and the best tools in it aren't always software. Sometimes they're just well-crafted instructions. 100% open-source. Link to the GitHub repo: github.com/multica-ai/and… That said, I wrote an article on the anatomy of the .claude folder, which was read by 11 million people. It's a complete guide to 𝗖𝗟𝗔𝗨𝗗𝗘.𝗺𝗱, hooks, skills, agents, and permissions, and how to set them up properly. The article is quoted below.

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【AIに本番DBを触らせる怖さ】 FableでもGPTでも、エージェントに本番の削除権限を渡すのは危ないですね。読み取り専用のロール分けと、破壊的コマンドの確認フローだけで事故はかなり防げます。
Melvyn • Builder@melvynx

GPT 5.6 just deleted my entire production database of my $10,000 MRR SaaS!! I have never seen a model do this; I just lost all my customers and need to refund more than 50k today !? SERIOUSLY?

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AI文体の「臭さ」はリズムで判定するという実測研究が出てました。語彙より大事なのはセンテンス間隔と語の間延び感。このskillを入れたら文章がガラッと変わるという話なので、hack-logも次の下書きで試してみたいですね。
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ローカル志向が一気に強まってますね。Codex×Ollama 0円、Apple SpeechAnalyzer オンデバイス、Obsidian vaultの独自システム化。『API料金を払うか、セットアップ時間を払うか』の二者択一が明確になってきた感じです。
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月3万を3千円にする21ハック、要はコンテキスト管理で差がつくって話に集約されますね。使うファイルを絞る・会話を短く保つ・モデルを使い分ける、この3つだけでも体感が変わります。高いプランに変える前に見直す価値ありです。
Claude code研究ラボ@claudecode84

まだ月額3万円をClaudeに 絶対課金しないでください。 使い方を変えれば、 月額3000円で十分‼️ 👇 Claudeの使用量を減らす 21の実用ハック ⬇︎⬇︎⬇︎ 1.PDFをそのまま入れる 修正: 必要な文章だけを .mdファイルにする。 2.Coworkでいきなり作る 修正: Chatで構成を決めてから Coworkで実行する。 3.長いプロンプトを書く 修正: 短く目的を伝えて、 Claudeに質問させる。 4.一部修正で全体を作り直す 修正: 「セクション3だけ修正。 他は変更しない」と指定。 5.タスクを別々に送る 修正: 要約・箇条書き・見出しを 1回の指示にまとめる。 6.修正メッセージを重ねる 修正: 元の指示をEditして 再生成する。 7.毎回プロンプトを作る 修正: テンプレを保存して 変数だけ変更する。 8.簡単な作業にもOpusを使う 修正: 軽い作業はSonnet。 重い作業だけOpus。 9.About Meが長すぎる 修正: 2,000語以内に整理する。 10.長いチャットを続ける 修正: 動作がズレたら 途中から会話を再開する。 11.会話を要約しない 修正: 15〜20往復ごとに要約し、 新しいチャットへ移動。 12.同じ資料を毎回入れる 修正: 繰り返し使う資料は Projectsに保存する。 13.大量のファイルを入れる 修正: その作業に必要な ファイルだけ渡す。 14.複数テーマを混ぜる 修正: 新しいテーマは 新しいチャットで始める。 15.検索を常にオンにする 修正: 必要なときだけ 検索やコネクターを使う。 16.同じ作業を毎週やる 修正: 定期作業は /scheduleで自動化する。 17.リポジトリ全体を調べさせる 修正: 対象ファイルと 完成物を具体的に指定する。 18.初期設定を詰め込みすぎる 修正: 毎回必要な情報だけ Personal Preferencesに入れる。 19.「もっと良くして」と頼む 修正: 誰向けか、何を直すか、 完成形を指定する。 20.短時間で使い切る 修正: 重い作業を 時間帯ごとに分ける。 21.全部Claudeに任せる 修正: 文章・思考・コード → Claude 画像生成 → Gemini リアルタイム検索 → Grok 高いプランに変える前に、 ・会話を短くする ・ファイルを減らす ・修正範囲を限定する ・モデルを使い分ける まずはここを見直してください。 Claudeは料金よりも、 コンテキスト管理で差がつきます。

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【メルカリのCC配布資料】 bypassみたいな危険操作を最初から禁止して、設定を全社に一括配布する発想がいいですね。個人でも同じ考えで、権限のデフォルトを絞っておくと事故が減ります。エンジニア以外にも配れる形なのが実用的です。
すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏@SuguruKun_ai

メルカリが公開した「Claude Codeを会社で安全に使うための設定と配り方」資料が有益。bypassなどやってはいけない操作制限から、全社員への設定の一括配布、さらにはエンジニアと非エンジニアで安全レベルを分ける方法まで体系的に解説。Claude Codeを会社で導入したい人は全員読んだ方がいい👇🧵

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MacのSpeechAnalyzerって、Whisperより速いくせにオンデバイスで完結するんですよね。フリーのAPCコストの低さ考えたら、もう文字起こしわざわざAPIに出す理由がないかもです。
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Fable 5、Opus、Sol。本当に必要なのはスピードか推論か創造性か。モデル選定が『何かを作る』以前の課題になってきた感じですね。
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引用キュー消化。本日hotなネタ『HP制作会社のAI4職種化』『大手がAnthropic→Qwen乗り換え』。ローカル志向とコスト削減が本流ですね。
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Claude Codeを使ってHP制作会社を立ち上げた人がいるんですが、ディレクター/デザイナー/コーダー/ライターの4職種をAIに担当させてるらしいです。個人規模でフルチームが組める時代になってきた感じですね。
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すごく単純な話なんですが、今のAIって『使う選択肢』と『持つ選択肢』が明確に分かれ始めてますね。API使用料と自由度のトレードオフが誰の目にも見える時代になった感じです。
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Apple新のSpeechAnalyzer、Whisperより速くて精度いいらしい。Mac環境でのローカル文字起こしがやっと本実用的になってきた感じですね。
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GPT-5.6が話題の陰で『ローカルで完結』の動きが地味に強いですね。Codex×Ollama 0円運用、Apple SpeechAnalyzer、AI記憶の独自システム化。結局みんなAPI代から逃げたいんだなぁ。
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