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【SNS総フォロワー50万人】/「SNS運用代行」運用垢50社/最先端AIスクール「スキルエンジン」運営/✉️AI講習.自動化支援,Open Claw導入,企業AIアドバイザー/ご相談はDM or固定ポスト/本垢→＠gagarot200

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『Claude Code』に時間を吸い取られ 500時間使ってる人の隣でOpen Clawがたったの「3時間」で動画を「100本」以上生成し編集を続け投稿し続けているw 今まで費やした時間に発狂せずにはいられなくなる記事です👇

『Claude Code』に時間を吸い取られ 500時間使ってる人の隣でOpen Clawがたったの「3時間」で動画を「100本」以上生成し編集を続け投稿し続けているw 今まで費やした時間に発狂せずにはいられなくなる記事です👇

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レッドブルで一息ついてる間に『Claude』を自立型エージェントに進化させたら「Youtube」の長尺動画を 20本高クオリティで納品してくれるw Youtubeでひたすら動画探して学習しながら、動画企画立案から動画編集も同時並行でやるレッドブル飲んで休憩してるだけで Claude CodeがClaude Codeに指示出して勝手に成長していってるw めんどくさい作業は全てAIの時代完全自動AIマネタイズ最強すぎw

レッドブルで一息ついてる間に『Claude』を自立型エージェントに進化させたら「Youtube」の長尺動画を 20本高クオリティで納品してくれるw Youtubeでひたすら動画探して学習しながら、動画企画立案から動画編集も同時並行でやるレッドブル飲んで休憩してるだけで Claude CodeがClaude Codeに指示出して勝手に成長していってるw めんどくさい作業は全てAIの時代完全自動AIマネタイズ最強すぎw

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TikTokでは生成AIの動画で稼ぐのがトレンドになってる 👇 20歳の大学生がAI美女に「ガラスの果物」を食べさせた結果動画1本でたった4日間に『約13万円』を稼いだ投稿されているのは、 AIで生成した女性が・ガラスの果物・存在しないお菓子・スライムのような食べ物・現実では食べられない物体を食べ続ける AI ASMR・ムクバン動画。顔出しなし。出演者なし。撮影場所なし。本物の食材すら必要ない。生成AIを使って、「気持ちいい」と「気持ち悪い」の境界にある映像を作り、視聴者の手を止めている。運営者として紹介された 20歳の学生Adele氏は、 AI美女がガラスの果物を食べる動画1本から、 4日間で886ドル。日本円で約13万円の TikTok収益を得た画面を米メディアに提示している。さらに凄いのが、 AI動画の作り方を教える月額29ドルのコミュニティに約70人が参加。単純計算すると、コミュニティだけでも月約30万円規模の売上になる。つまり、この人が作ったのは単なるバズ動画ではない。 ①AI動画で再生収益を得る ②バズった実績で信用を作る ③作り方を教材として販売するこの3段構造。これからAI動画で稼ぐ人は、ただ「リアルな映像」を作る人ではない。人間では撮影できない違和感のある企画を考え、 AIで何度も検証できる人。生成AIは撮影を楽にするだけの道具ではない。今まで存在しなかった新しい映像ジャンルと、新しい収益源を作る道具になっている。

TikTokでは生成AIの動画で稼ぐのがトレンドになってる 👇 20歳の大学生がAI美女に「ガラスの果物」を食べさせた結果動画1本でたった4日間に『約13万円』を稼いだ投稿されているのは、 AIで生成した女性が・ガラスの果物・存在しないお菓子・スライムのような食べ物・現実では食べられない物体を食べ続ける AI ASMR・ムクバン動画。顔出しなし。出演者なし。撮影場所なし。本物の食材すら必要ない。生成AIを使って、「気持ちいい」と「気持ち悪い」の境界にある映像を作り、視聴者の手を止めている。運営者として紹介された 20歳の学生Adele氏は、 AI美女がガラスの果物を食べる動画1本から、 4日間で886ドル。日本円で約13万円の TikTok収益を得た画面を米メディアに提示している。さらに凄いのが、 AI動画の作り方を教える月額29ドルのコミュニティに約70人が参加。単純計算すると、コミュニティだけでも月約30万円規模の売上になる。つまり、この人が作ったのは単なるバズ動画ではない。 ①AI動画で再生収益を得る ②バズった実績で信用を作る ③作り方を教材として販売するこの3段構造。これからAI動画で稼ぐ人は、ただ「リアルな映像」を作る人ではない。人間では撮影できない違和感のある企画を考え、 AIで何度も検証できる人。生成AIは撮影を楽にするだけの道具ではない。今まで存在しなかった新しい映像ジャンルと、新しい収益源を作る道具になっている。

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『Claude』で構築したAI社員で面接をさせている様子を完全公開 👇 面接担当以外にも事務員など様々な職種のAI社員が実際に働いている AI社員の中には、実際に休憩をしながら作業を進めたりなど、完全に人間と同じ行動をとっているAI社員もいる休憩後は、自分の席に戻るそれ以外のAI社員は必要な書籍がある場合は、それを取るために本があるところに向かう完全に人間がやってきたことが AIに置き換わっているということ

『Claude』で構築したAI社員で面接をさせている様子を完全公開 👇 面接担当以外にも事務員など様々な職種のAI社員が実際に働いている AI社員の中には、実際に休憩をしながら作業を進めたりなど、完全に人間と同じ行動をとっているAI社員もいる休憩後は、自分の席に戻るそれ以外のAI社員は必要な書籍がある場合は、それを取るために本があるところに向かう完全に人間がやってきたことが AIに置き換わっているということ

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Claude CodeでAIトレードBotをプログラミング初心者でも構築する方法を徹底解説これはトレードBotに稼がせるのではなくむしろ本質は逆で、 AIに相場を予言させるのではなく、 AIにトレードシステムそのものを作らせるという話中身はかなり本格的で、・HMMによる市場レジーム判定・相場環境ごとの資金配分・ウォークフォワードバックテスト・リスク管理・Alpacaへのブローカー接続・自動発注・P&L監視用ダッシュボード・メインループ構築まで入っている。まず面白いのが、 HMMというモデルを使って「今の相場がどんな状態か」を判定するところ。 HMMはざっくり言うと、価格やボラティリティの動きから、裏側にある市場の状態を推定するモデル。例えば、 Crash Bear Neutral Bull Euphoria のように、今の相場をいくつかのレジームに分類する。ここがかなり重要。なぜなら、同じ売買戦略でも、相場環境によって勝ちやすさは全然違うから。強気相場で機能する戦略が、暴落相場では一瞬で壊れることがある。だからこのBotは、いきなり「何を買うか」を決めない。まず、今の相場はリスクを取っていい状態なのか。それともポジションを減らすべき状態なのか。そもそも止まるべき局面なのか。そこを判定する。例えば、 Bull相場ならリスクを取り、 Neutralなら通常運用、 Bearならポジションを縮小、 Crashならほぼ停止、 Euphoriaなら過熱警戒でリスクを抑える。つまり、「いつ買うか」だけではなく、「どの相場で、どれくらい資金を入れるか」まで自動化している。ここが普通のインジケーターBotと違う。多くの自動売買Botは、エントリー条件ばかり見ている。 RSIが30以下なら買い。移動平均がクロスしたら買い。 MACDがこうなったら売り。でも、トレードで本当に重要なのは、エントリーよりもリスク管理。どれくらいの資金を入れるのか。どこまで負けたら止めるのか。連敗したらどうするのか。暴落相場では止まれるのか。想定外の動きが来た時に破壊されないのか。このBotでは、 AIの判断よりも上位にリスク管理を置いている。例えば、 1日の損失が一定以上ならポジションを縮小する。さらに損失が広がれば全決済する。最大ドローダウンに到達したらBotを停止する。再開には手動確認を必要にする。 1回の取引で取れるリスクを制限する。こういう安全装置を入れている。これがめちゃくちゃ大事。 AIトレードで一番怖いのは、 AIが間違えることではない。間違えたまま、止まらずに売買し続けること。人間なら、「なんかおかしいな」と思って止められる。でもBotは、設計が甘いと間違ったまま動き続ける。だから、AIに全権限を渡さない。 AIには分析と実装をさせる。でも最終的な安全装置は、固定されたルールで止める。この設計がかなり現実的。さらに動画では、ウォークフォワードバックテストも入っている。普通のバックテストは、過去データに合わせすぎる危険がある。過去では勝てる。でも未来では勝てない。いわゆる過剰最適化。そこで、過去の一部で学習し、次の期間で検証し、また期間をずらして検証する。この流れで、「過去にたまたま合っただけのBot」を避けようとしている。つまり、 AIに未来を当てさせるのではなく、 AIに検証の仕組みを作らせている。ここが本質。最終的には、 Alpacaのペーパー口座に接続し、実際の運用に近い形で発注テストまで行う。流れとしては、価格データを取得する ↓ HMMで市場レジームを判定する ↓ レジームに応じて資金配分を決める ↓ リスク管理ルールを通す ↓ 問題なければ発注する ↓ ログを保存する ↓ ダッシュボードでP&Lやポジションを監視するという形。ここまで来ると、ただコードを書いて終わりではない。市場分析、資金配分、検証、発注、監視まで、一気通貫でトレードシステムを組める。ただし、重要な注意点がある。この動画で、「最終的にいくら稼いだか」という実利益は明言されていない。だから、「Claude Codeで爆益Botを作った」という見方は少しズレている。正しくは、 Claude Codeを使えば、個人でもトレード戦略の研究、実装、検証、リスク管理、発注、監視までを一人で作れるようになってきた。という話。ここがかなりヤバい。今までなら、こういう仕組みを作るには、 Pythonを書ける人、金融データを扱える人、バックテストを作れる人、証券APIを触れる人、リスク管理を設計できる人、 UIを作れる人が必要だった。でも今は、 Claude Codeに指示しながら、 1人でかなりの部分を組み上げられる。 AIトレードで強い人は、 AIに「明日何を買えばいい？」と聞く人ではない。 AIに、データ取得を作らせる。特徴量を作らせる。市場レジームを判定させる。バックテストを作らせる。リスク管理を作らせる。ブローカーAPIに接続させる。発注ロジックを組ませる。ログを分析させる。改善案を出させる。こういう使い方をする人。 AIが相場を当てる時代ではなく、 AIで検証ループを自動化する時代。トレードは、勘と根性の勝負から、検証システムを持っている人の勝負に変わり始めている。もちろん、これで勝てる保証はない。むしろ、適当に作ったBotは普通に負ける。でもヤバいのは、個人がここまで作れるようになったこと。 Claude CodeやCodexを使える人は、もはやただの個人トレーダーではなく、小さなヘッジファンドのような検証環境を持てる。 AIトレードの本命は、自動売買ではない。自動検証。 AIにトレードを任せるな。 AIにトレードシステムを作らせろ。

Claude CodeでAIトレードBotをプログラミング初心者でも構築する方法を徹底解説これはトレードBotに稼がせるのではなくむしろ本質は逆で、 AIに相場を予言させるのではなく、 AIにトレードシステムそのものを作らせるという話中身はかなり本格的で、・HMMによる市場レジーム判定・相場環境ごとの資金配分・ウォークフォワードバックテスト・リスク管理・Alpacaへのブローカー接続・自動発注・P&L監視用ダッシュボード・メインループ構築まで入っている。まず面白いのが、 HMMというモデルを使って「今の相場がどんな状態か」を判定するところ。 HMMはざっくり言うと、価格やボラティリティの動きから、裏側にある市場の状態を推定するモデル。例えば、 Crash Bear Neutral Bull Euphoria のように、今の相場をいくつかのレジームに分類する。ここがかなり重要。なぜなら、同じ売買戦略でも、相場環境によって勝ちやすさは全然違うから。強気相場で機能する戦略が、暴落相場では一瞬で壊れることがある。だからこのBotは、いきなり「何を買うか」を決めない。まず、今の相場はリスクを取っていい状態なのか。それともポジションを減らすべき状態なのか。そもそも止まるべき局面なのか。そこを判定する。例えば、 Bull相場ならリスクを取り、 Neutralなら通常運用、 Bearならポジションを縮小、 Crashならほぼ停止、 Euphoriaなら過熱警戒でリスクを抑える。つまり、「いつ買うか」だけではなく、「どの相場で、どれくらい資金を入れるか」まで自動化している。ここが普通のインジケーターBotと違う。多くの自動売買Botは、エントリー条件ばかり見ている。 RSIが30以下なら買い。移動平均がクロスしたら買い。 MACDがこうなったら売り。でも、トレードで本当に重要なのは、エントリーよりもリスク管理。どれくらいの資金を入れるのか。どこまで負けたら止めるのか。連敗したらどうするのか。暴落相場では止まれるのか。想定外の動きが来た時に破壊されないのか。このBotでは、 AIの判断よりも上位にリスク管理を置いている。例えば、 1日の損失が一定以上ならポジションを縮小する。さらに損失が広がれば全決済する。最大ドローダウンに到達したらBotを停止する。再開には手動確認を必要にする。 1回の取引で取れるリスクを制限する。こういう安全装置を入れている。これがめちゃくちゃ大事。 AIトレードで一番怖いのは、 AIが間違えることではない。間違えたまま、止まらずに売買し続けること。人間なら、「なんかおかしいな」と思って止められる。でもBotは、設計が甘いと間違ったまま動き続ける。だから、AIに全権限を渡さない。 AIには分析と実装をさせる。でも最終的な安全装置は、固定されたルールで止める。この設計がかなり現実的。さらに動画では、ウォークフォワードバックテストも入っている。普通のバックテストは、過去データに合わせすぎる危険がある。過去では勝てる。でも未来では勝てない。いわゆる過剰最適化。そこで、過去の一部で学習し、次の期間で検証し、また期間をずらして検証する。この流れで、「過去にたまたま合っただけのBot」を避けようとしている。つまり、 AIに未来を当てさせるのではなく、 AIに検証の仕組みを作らせている。ここが本質。最終的には、 Alpacaのペーパー口座に接続し、実際の運用に近い形で発注テストまで行う。流れとしては、価格データを取得する ↓ HMMで市場レジームを判定する ↓ レジームに応じて資金配分を決める ↓ リスク管理ルールを通す ↓ 問題なければ発注する ↓ ログを保存する ↓ ダッシュボードでP&Lやポジションを監視するという形。ここまで来ると、ただコードを書いて終わりではない。市場分析、資金配分、検証、発注、監視まで、一気通貫でトレードシステムを組める。ただし、重要な注意点がある。この動画で、「最終的にいくら稼いだか」という実利益は明言されていない。だから、「Claude Codeで爆益Botを作った」という見方は少しズレている。正しくは、 Claude Codeを使えば、個人でもトレード戦略の研究、実装、検証、リスク管理、発注、監視までを一人で作れるようになってきた。という話。ここがかなりヤバい。今までなら、こういう仕組みを作るには、 Pythonを書ける人、金融データを扱える人、バックテストを作れる人、証券APIを触れる人、リスク管理を設計できる人、 UIを作れる人が必要だった。でも今は、 Claude Codeに指示しながら、 1人でかなりの部分を組み上げられる。 AIトレードで強い人は、 AIに「明日何を買えばいい？」と聞く人ではない。 AIに、データ取得を作らせる。特徴量を作らせる。市場レジームを判定させる。バックテストを作らせる。リスク管理を作らせる。ブローカーAPIに接続させる。発注ロジックを組ませる。ログを分析させる。改善案を出させる。こういう使い方をする人。 AIが相場を当てる時代ではなく、 AIで検証ループを自動化する時代。トレードは、勘と根性の勝負から、検証システムを持っている人の勝負に変わり始めている。もちろん、これで勝てる保証はない。むしろ、適当に作ったBotは普通に負ける。でもヤバいのは、個人がここまで作れるようになったこと。 Claude CodeやCodexを使える人は、もはやただの個人トレーダーではなく、小さなヘッジファンドのような検証環境を持てる。 AIトレードの本命は、自動売買ではない。自動検証。 AIにトレードを任せるな。 AIにトレードシステムを作らせろ。

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中国では既に『7台のMacMini』だけで『年50億』を生み出している Claude Code OpenClaw HermesAgent を活用し組織的なアプリ開発をしているこれによって多くのアプリを量産しているこれができる背景として AIエージェントの理解さらに大事なこととして CLAUDE.mdファイル、そしていくつかのスクリプトが、通常は分析チーム全体が行う仕事の大部分を自動化たことでこれだけの収益のある組織を MacMini 7台だけで作り上げている

中国では既に『7台のMacMini』だけで『年50億』を生み出している Claude Code OpenClaw HermesAgent を活用し組織的なアプリ開発をしているこれによって多くのアプリを量産しているこれができる背景として AIエージェントの理解さらに大事なこととして CLAUDE.mdファイル、そしていくつかのスクリプトが、通常は分析チーム全体が行う仕事の大部分を自動化たことでこれだけの収益のある組織を MacMini 7台だけで作り上げている

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アメリカ人がClaude Fable 5に自己資金でトレードさせた結果資金が100万円→137万円まで増えた資金+37%を1日のトレードで増やしたこれを自動で回し続けるだけで誰でも億万長者になれそうw 👇 やったことはシンプルで、・市場データの分析・エントリー条件の設計・損切りラインの判断・ポジション管理・結果の振り返りこのあたりを全部AIに任せた。人間がやったのは、大きな方向性の確認と明らかに危ない判断のストップだけ。正直、AIに金融取引を任せるのはかなり怖かったらしい。でも今回の検証でわかったのは、 Claude Fable 5はただのチャットAIではなく、分析 → 仮説 → 実行 → 改善まで一気通貫で回せるAIエージェントに近いということ。もちろん、これは投資助言ではないし、再現性もまだ検証中とのことただ、 AIが文章を書く時代から、 AIが資金を動かす時代に入り始めている感覚はある。次は、 Claude Fable 5 × Claude Code × 自動売買環境でどこまで人間の判断を減らせるか試してみるらしい

アメリカ人がClaude Fable 5に自己資金でトレードさせた結果資金が100万円→137万円まで増えた資金+37%を1日のトレードで増やしたこれを自動で回し続けるだけで誰でも億万長者になれそうw 👇 やったことはシンプルで、・市場データの分析・エントリー条件の設計・損切りラインの判断・ポジション管理・結果の振り返りこのあたりを全部AIに任せた。人間がやったのは、大きな方向性の確認と明らかに危ない判断のストップだけ。正直、AIに金融取引を任せるのはかなり怖かったらしい。でも今回の検証でわかったのは、 Claude Fable 5はただのチャットAIではなく、分析 → 仮説 → 実行 → 改善まで一気通貫で回せるAIエージェントに近いということ。もちろん、これは投資助言ではないし、再現性もまだ検証中とのことただ、 AIが文章を書く時代から、 AIが資金を動かす時代に入り始めている感覚はある。次は、 Claude Fable 5 × Claude Code × 自動売買環境でどこまで人間の判断を減らせるか試してみるらしい

ガガロットAI

298,490 görüntüleme • 3 ay önce

【Open Claw完全終了】 Anthropicが新たに出した『Dispatch』がOpen Clawを凌駕しててヤバすぎるww 『Dispatch』とは、Anthropicが 2026年3月17日にリリースした、 Claude Coworkの新機能（研究プレビュー版）です。イメージは、Open Clawと一緒で外出中や離席中にスマホからClaudeに指示を出して、PC上で仕事を代わりにやってもらうみたいな感じです。【どうやって使うか】 1.PCにClaude Desktopアプリをインストールして起動しておく 2.スマホのClaudeアプリで『Dispatch』を選んでPCとペアリング 3.外出中やスマホから指示を出す 4.PC上で複数エージェントが動いてくれる 5.家に帰るとタスクが完了されている内容としてはOpen Clawとほぼ同じ。最初はMaxプランの人から順次使えるようになるらしい。安全性とか重視したい人はこっちの方がいいかもしれない。

【Open Claw完全終了】 Anthropicが新たに出した『Dispatch』がOpen Clawを凌駕しててヤバすぎるww 『Dispatch』とは、Anthropicが 2026年3月17日にリリースした、 Claude Coworkの新機能（研究プレビュー版）です。イメージは、Open Clawと一緒で外出中や離席中にスマホからClaudeに指示を出して、PC上で仕事を代わりにやってもらうみたいな感じです。【どうやって使うか】 1.PCにClaude Desktopアプリをインストールして起動しておく 2.スマホのClaudeアプリで『Dispatch』を選んでPCとペアリング 3.外出中やスマホから指示を出す 4.PC上で複数エージェントが動いてくれる 5.家に帰るとタスクが完了されている内容としてはOpen Clawとほぼ同じ。最初はMaxプランの人から順次使えるようになるらしい。安全性とか重視したい人はこっちの方がいいかもしれない。

ウラロット

441,816 görüntüleme • 5 ay önce

🚨【Anthropicに鉄槌】ある開発者がClaudeより優れた完全無料AI 『Onyx』を発表多分課金系のAI終わるwww 『Onyx』・100%オープンソース・ローカルで動作・任意のLLMで動作・リサーチでClaudeを上回る・Coworkのような機能・ 40以上のデータソースに接続・ Dockerでセルフホスト可能、その他多数まじでこれ使えwww

🚨【Anthropicに鉄槌】ある開発者がClaudeより優れた完全無料AI 『Onyx』を発表多分課金系のAI終わるwww 『Onyx』・100%オープンソース・ローカルで動作・任意のLLMで動作・リサーチでClaudeを上回る・Coworkのような機能・ 40以上のデータソースに接続・ Dockerでセルフホスト可能、その他多数まじでこれ使えwww

ガガロットAI

244,945 görüntüleme • 5 ay önce

【ガチでコールセンター終了のお知らせww】絶対動画見ろまだコールセンター生き残るとかいう考えなくなるからこれNVIDIAから出てて完全無料前にgoogleの音声AIのポストしたけど、これはまじで格段にレベル違う。リアルタイム会話モデル『PersonaPlex 7B』聞き取りと発話を同時に行うことで、自然な割り込みや声の重なりをスムーズに扱えるようになった。色んなアプリに組み込んでサポートとして中小企業は入れるしかないな

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113,163 görüntüleme • 5 ay önce

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