借金を抱えた元営業マンが 「Claude Opus 4.8」をPMにして開発開始 300体のAIエージェントを並列で動かした 300万円が売り上がる仕組みを作った AIをチャットとして使う時代は終わり。 これから勝つのは 「AIを社員化した人」。... Claude Opus 4.8に要件整理をさせる。 GPTに仕様書を書かせる。 Cursorに実装させる。 AIエージェントに リサーチ 開発 デザイン テスト 営業資料作成 を同時実行させる。 人間1人が頑張る構造は遅い。 今は 1人 × 300エージェント の時代。 多くの人はまだ ChatGPTに質問して満足している。 だから差がつく。 稼げない理由は才能じゃない。 AIを社員として配置する設計を知らないだけ。show more

2026年度は20体のAIエージェントを活用し 「月1000万円」を完全自動で稼ぐ組織を 作れるのに大量に使えない新入社員を 採用してしまった企業とかマジこんな感じだろw 人件費が増える、教育コストも増える 管理工数も増える。 なのに成果は横ばい。 AIなら24時間止まらず回せる業務まで 人を増やしてわざわざ遅くしてるのが... 今の企業あるあるw 優秀な1人を引く採用ガチャに賭けるより 再現性あるAIワーカーを仕組み化した方が 経営は安定する。 これからは「何人採るか」より 「何体のAIを動かせるか」で差がつくshow more

これ知らないと危険 Claude Codeの利用料 人によって50倍変わります 原因はたった1つ この投稿、実はかなり重要です。 多くの人はClaude Codeをそのまま使っています。 タスクを投げる... ↓ AIが考える ↓ コンテキストが増える ↓ トークン消費が膨らむ これを繰り返している。 でもこの開発者は違いました。 昼前にClaude Codeを起動。 やったことはシンプルで、 「この機能を作って」 とタスクを渡しただけ。 その後はSNSを見たり、 別の作業をしたりして放置。 夕方に戻ると ・機能実装完了 ・テスト完了 ・mainへコミット完了 ここまでは最近のAI界隈なら珍しくない。 本当にヤバいのはその裏側。 Headroomという仕組みを使って、 337万トークンを削減。 さらにコンテキストを75%圧縮。 AIが読む情報量を整理してからClaudeへ渡すことで、 無駄なトークン消費を大幅に減らしている。 しかも開発速度は落ちていない。 投稿にもあるけど、 同僚は毎回フルコストでMCPやWeb検索を回している。 一方で、この開発者は同じようにClaude Codeを使いながら、裏側で消費量を最適化している。 つまり差は能力じゃない。 Claude Codeを使っているかどうかでもない。 設定を知っているか。 仕組みを知っているか。 それだけ。 今のAI開発で起きているのは、 「どのモデルを使うか」 の競争じゃない。 「どれだけ少ないトークンで同じ結果を出せるか」 の競争です。 ほとんどの人は性能比較ばかり見ている。 でも最前線の人たちは、 コスト コンテキスト エージェント効率 を最適化している。 AI時代の格差はプログラミング能力じゃない。 仕組みを知っている人と知らない人の差です。show more

Claude史上、一番仕事のやり方が 変わるかもしれない新機能が出ました その名も「Record a skill」 ただの画面録画機能だと 思った人は危ないです 本質は、Claudeに仕事を 文章で説明する時代が... 終わり始めたこと 今までは同じ作業を任せるたびに、 「このファイルを開いて」 「この列を削除して」 「日付順に並べて」 「最後にここへ貼り付けて」 みたいに、手順を細かく プロンプトで書く必要がありました でもRecord a skillは違います 自分がいつも通り作業している様子を 録画しながら、 「ここで何を確認しているか」 「なぜこの順番で進めるのか」 を説明すると、 その流れをClaudeが 再利用できるスキルとしてまとめてくれる つまりこれは、 AIに毎回同じ指示を 出すための機能ではなく、 一度教えた仕事を、 次から任せるための機能です ここを録画できる便利機能ねで流すと、 この先も同じ作業をするたびに、 同じ説明を書き続けることになる 逆に早く使い始めた人は、 ・データ整理 ・定例レポート ・フォーマット修正 ・問い合わせの振り分け ・毎回ほぼ同じ事務作業 みたいな、 地味だけど確実に時間を奪う仕事を、 少しずつClaude側へ移していける 可能性があります 実際の入り口だけ分かるように、 簡単な操作動画もつけました 動画だけで全部説明しているわけではないですが、 「どこから使うのか」 「どういう流れで記録するのか」 はイメージしやすいと思います もちろん、どこまで応用できるのか 単なる操作記録なのか、 意図まで理解してくれるのか 細かい仕様はまだ見えない部分もあります それでも方向性はかなり大きい これから差がつくのは、 「AIを使う人」と「使わない人」 ではありません 「AIに質問する人」と、 「AIに仕事を覚えさせる人」です 使ってみたい人は使いたいと リプしてくださいshow more

OpenAIが『約34000円』で発売した 「AIエージェント専用のキーボード」だが Codexが同じようなツールを 無料のiOSアプリとして 使えるものが 作られたらこ しかも専用ハードウェアは不要 iPhoneにアプリを入れるだけで 完全ワイヤレスの操作デバイスとして... 使えます。 このアプリはを 中心に構築されており 単なるショートカット キーボードではない 接続しているAIエージェントが、 ・待機中なのか ・処理を実行しているのか ・確認や入力を求めているのか ・タスクが完了したのか といった状態を 機能的なステータス表示で確認できます。 さらに大きな特徴は、特定のAIモデルやエージェントに縛られないこと。 コーディングエージェントであれば 任意のエージェントと連携可能。 つまり、複数のAIエージェントを切り替えながら、iPhoneからタスクの実行や状態確認を行える「AIエージェント用リモコン」に近い存在です。 今後は音声入力にも対応予定とのこと。 実装されれば、 「このエラーを修正して」 「テストを実行して」 「終わったら結果をまとめて」 とiPhoneに話しかけるだけで、PC上のエージェントを操作できるようになる可能性があります。 4万円はドルの専用デバイスを買わなくても、手元のiPhoneをエージェント操作専用キーボードに変えられる。 AI時代のハードウェアは、 製品を買うより先に、 アプリで再現できる時代になってきました。show more

Claude Codeを使うなら、 「3席構成」は覚えておきたい。 例えば、 コスト：約2万円 → 約3,000円 処理速度：約3倍 まで効率化できるという考え方... ポイントは、 全てを最上位モデルに任せないこと。 構成はこれ▼ Haiku：仕分け ↓ Sonnet：実作業 × 8並列 ↓ Opus：最終判定 ↓ 却下ならSonnetへ差し戻し つまり、 sorter → worker ×8 → judge の3席構成です。 Haiku 大量のタスクを高速で分類 Sonnet 実作業を8レーン並列で処理 Opus 最後の品質チェックだけ担当 重要なのは、 「作るAI」と 「評価するAI」を分けること。 自分で作って、 自分で採点させない。 そして、 一番やってはいけないのが、 「全部Opusに任せれば最強」 という使い方 これではAIに 高い給料を払って 作業させているのと同じです。 AI時代に重要なのは、 どのモデルが最強か ではありません。 どの仕事を、 どのモデルに任せるか。 Haiku = sorter Sonnet = worker Opus = judge Claude Codeを 本気で使いこなすなら、 この役割分担はかなり重要です。 これから差がつくのは、 AIを使える人ではなく、 AIを適材適所で動かせる人。show more

AI時代のマインスイーパを作りました。頭を使ってマスを開くところはAIが勝手にやってくれるので、人間は勘でマスを開くところをやってください。 楽しい単純作業はAIに奪われて、人間の仕事は責任をとることだけです🙂

Claude Opus 5が、 ついに自分でYouTubeを やり始めてる。 人間が細かく指示しなくても、 ・動画の企画を考える ・台本を作る ・必要な素材を集める... ・動画を編集する ・サムネを作る ・投稿後の数字を分析する ・次の動画を改善する ここまでをAIが 一つのループで回し始めている。 これまでのAIは、 「動画を作る道具」だった。 でも、これからは違う。 AI自身がチャンネルを運営し、 数字を見ながら改善し、 勝手に成長していく。 つまり始まっているのは、 動画生成AIの時代ではない。 「AI YouTuber」ではなく、 「AI YouTube運営者」の時代です。show more

今日から使える Fable5でBlenderを動かしたらヤバい BlenderをAIが操作して 1時間で3D映像を作る時代 使う側は月100万円を狙える 2026年、動画の仕事は完全に分かれる。 編集だけする人。 AIで事業を作る人。 この差はデカい。... Fable5で映像を作る。 GPTで投稿文を作る。 Claudeで営業文を作る。 CursorでLPを作る。 OpenClawで投稿と営業を自動化する。 ここまで組めば、 ただの動画制作者じゃない。 小さなAI動画事業になる。 初心者はまず、 1ジャンルに絞れ。 不動産なら内覧動画。 飲食なら新メニュー動画。 採用なら会社紹介動画。 美容なら施術ビフォー動画。 1ジャンルだけでいい。 30本作れ。 その中で反応が取れた型を売れ。 月額10万円の運用代行を30社。 これで月300万円。 簡単ではない。 でも手順は見えてる。 Fable5を知らない人は遅れる。 知ってるだけの人も遅れる。 今日から使う人間だけが勝つ。show more

『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show more

もうmyfansモデルはいらないかもしれない。 AIの発達で人間と変わらないような美女が生成できるようになった。 ダンスなどのノンバーバルの動画も人間と同じ動きを作れるようになった。 話し口調イントネーションも含め、今後3年以内で人間と見分けがつかないようなAIインフルエンサーが大量に出てくると思う。 そうしたときに、myfansやfantiaなどで活動してるモデルの存在意義である。 SNS用、ファンクラブ用の人物動画をAIで作れてしまったらモデルが不要になってしまう。 ファンクラブ側でAIの規制が強化されることが予想されるが、SNS上で競合が人間だけではなくAIモデルも含まれるため、埋もれやすく稼ぎにくくなってしまう可能性がある。 そうしたときにア◯ルトモデルとして生き残ってくにはどうしたらいいか？ 結論、これから価値が上がるのは「美人」ではなく「人間」だと思う。... 顔が可愛い。 スタイルがいい。 ダンスが上手い。 写真がエロい。 こういう「見た目だけの価値」はAIが一番最初に代替してくる。 むしろAIの方が24時間働けるし、老けないし、太らないし、撮影も必要ない。 じゃあ人間のモデルは何で勝つのか。 俺は「ストーリー」と「関係性」だと思う。 どんな人生を送ってきたのか。 何を考えているのか。 何に悩んでいるのか。 何を目指しているのか。 そして、ファン一人ひとりとのコミュニケーション。 AIがどれだけリアルになっても、 「この人を応援したい」という感情まで完全に代替するのは難しい。 だから今後は 「美女を作って売る」 から 「推したくなる人間をプロデュースする」 に変わっていく。 要するにファン化をより大切にするということです。 AI時代に一番危ないのは、 AIモデルではなく「AIでも代替できる人間」なのかもしれない。show more

もう怖いレベル AIが営業部隊になってる。 12体が同時に電話してる。 通話内容もメモも自動。 人間の1日はAIの数分に負ける。 月2,000万円の営業自動化はここから始まる これを見て危機感ない人は危ない。 営業の仕事は、 確実に分解されてる。... 架電するAI。 会話を読むAI。 見込みを判定するAI。 資料送付するAI。 再架電を予約するAI。 人間に渡すAI。 つまり、 営業マン1人を増やす時代じゃない。 AIオペレーターを並列運用する時代。 初心者がミスるのは、 いきなり売ろうとすること。 まずやるのはこれ。 ChatGPTで顧客別トークを作る。 ClaudeでNGパターンを洗い出す。 Geminiで競合比較を作る。 AI架電システムで大量接触する。 反応ありだけ人間が詰める。 これで営業の無駄が消える。 100件電話して3件商談なら弱い。 700件回して21件商談なら別物。 営業は汗をかく競技じゃない。 仕組みを持つ競技だ。 感情で動くな。 AIで回せ。show more

ヤバい。これは本気で「鳥肌」が立つ。 初期のAIオフィスが、すでに会社っぽく動いている。 営業が売り、マーケが集め、管理部が監視。 開発が直した結果を、また営業が試す。 情報が部署を巡回し、24時間改善が続く。 社員ゼロの会社が現実味を帯びてきた。 この動画の本質は、 AIがたくさん表示されていることじゃない。 「部署同士がつながっていること」だ。... 営業AIが顧客との会話から課題を抜き出す。 マーケAIが、その課題をもとに新しい訴求を作る。 開発AIが、売れない原因を機能へ反映する。 管理部AIが、売上とコストの変化を判定する。 良ければ継続。 悪ければ修正。 判断結果は、また各部署へ共有される。 これを人間の会社でやると遅い。 報告書を書く。 上司が確認する。 会議を予約する。 担当者へ依頼する。 翌週に結果を見る。 その間に市場は変わる。 AIオフィスは、この待ち時間を消す。 Claudeが顧客データを要約。 Geminiが競合情報を収集。 GPTが営業資料と広告案を生成。 Cursorが開発修正を進める。 OpenClawが全体の処理をつなぐ。 人間が担当するのは、 目標設定と最終判断だけになっていく。 AI導入で作業を速くする時代は終わる。 これからは、会社の意思決定そのものを速くする時代だ。show more

AIでスポーツアニメ作る人は全員、Kling1.5Proのモーションブラシ使うべき（いる・・か・・？） Klingのモーションブラシ、複数のオブジェクトを意図する方向に動かせるんですが、その実力を発揮してもらおうとバスケさせてみました。 まずは試しにプロンプトで他の動画生成のやつで出力したものを。「ノールックパスして」と言ったんですが、なかなかカオスな状況になりがちでした。 満を持してモーションブラシを使ってみたら・・・成功！これはかなり良い！ちょっと３D化してるけど、Kling使う時は大体こうなると想定して作品をつくれば良いかなと。 #klingai

🚨 世界最大のOpenAI CEOが衝撃発言 海外ではかなり大騒ぎになっているのに 日本で全く騒がれていない事が恐怖でしかない 【サム・アルトマン】 👇 『これから数年間で世界はもうすぐ、10人しか働いていないのに10億ドルの企業が現れる。 今、もし私が22歳だったら…史上最も幸運な人間だと感じるだろう。』... なぜ22歳が「史上最も幸運」なのか それは、これからは 「人数」ではなく「AIを使いこなせるか」 で会社の価値が決まる時代になるから これまで10人、50人、100人 必要だった仕事を、 AI社員が代わりにこなす世界が 現実になろうとしている ・営業 ・カスタマーサポート ・SNS運用 ・コンテンツ制作 ・プログラミング ・データ分析 これらはすでにAIが実用レベルで 対応できる領域です。 つまり、 「会社を大きくする＝社員を増やす」 という常識が変わり始めています。 これから伸びるのは、 AIを便利なチャットボットとして使う人ではなく、 AIを24時間働く社員として運用する人。 数年後には、 「もっと早く始めておけばよかった」 そう思う人が圧倒的多数になるはずです。 この波は、スマホやインターネット以上の 変化になるかもしれません。 今のうちからAIを使う側ではなく AIに働いてもらう側へ回る準備を始めましょうshow more

動画編集で、いまだに「カット作業」に時間を使ってる人を見ると、ちょっと心配になります。それ、「3分」で終わるのに。 動画を見てほしい。 （※早回ししてるけどノーカットの実演） AIが「判断」し、 Premiere Proが「実行」する。 人間がやるのは、 最後の微調整だけ。 「AIを使えば楽できる」... と甘いことを言うつもりはないが、 AIを使う人の作業時間は たったの3分。 徹夜でカットしている場合じゃない。 少し詳細を話すと、 このスピードを実現するには 「撮影環境（録音）」 のハックが必須。 具体的には、 ①AIが100%の精度を出せるように、マイクと話し方を整える。 ↓ ②Geminiで作った台本を読み込ませる。 ↓ ③VrewとPremiere Proを連携させる。 この「ロジック」さえ組めば、 徹夜での「カット作業」は不要。 編集スキルが不要になる訳ではなく、 「AI」を最強の部下にして 指示を出す側になるイメージ。 これが『動画編集者OS 3.0』の世界。 正直、 この「環境構築」と「ワークフロー」が広まると、 時給労働で戦っている人は厳しくなるね。 この動画の裏側にある ・Gemini用プロンプト ・AI最適化の検証データ（神素材・ゴミ素材） ・具体的な解説動画 を本気で働き方を変えたい人にだけシェアするから、 興味ある人は「いいね」しておいて。 ※リプ不要show more

ADHDが『Codex』を活用して 「年間4000万」稼いでいる大学生の1日 👇 業務Aが退屈 → 隣のコンピューターで業務Bを進める → 退屈になったらCに切り替えて退屈から脱出 →... 業務A.B.C を動かすCodexが売り上げ目標を達成 1つのタスクにすぐ飽きがくる ADHD気質の人はAIエージェントと Codexを使い倒せ。 AIエージェント時代に生まれた ADHDの人は勝ち組show more

IT系の人が「AIに仕事奪われたら最悪農業でもするか」と言ってるの、たまに見ます。 "最悪"というのは全農家に失礼だけど、データ取りをして分析する力っていうのは農業に必要なので、相性いいと思ってます。（フィジカル面の話は別として） 梅ボーイズには「AIに仕事を奪われたからしょうがなく農業やってる」ではなく「農業を進化させるためにAIも活用する」メンバーが集まってます。 これは自社開発した、梅の傷の判別をする選果機。（テスト中） 膨大な数の梅の実の画像データを学習させて、傷の程度を判別できるようになりました！

昔ながらの手仕事をしてみると、いかに効率よく、質の高いものを沢山作れるかを考えてしまう。 だから人類が工業化の道を選び、コスパ・タイパを求める人が増えたのは、必然だったと感じる。 人類は決して間違ってはいない。 ただ、行き過ぎたので今は「手の感覚」を取り戻す時代が来ていると思う。

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。show more

Claude Designが無料化レベル しかも「制限なし」で使える 名前はOpen Design UI/UX、画像、動画、資料まで対応 高額デザインツールを置き換える可能性あり 月50万円案件を狙う人は今すぐ触れ これは見逃すな。... Open Designは、AIでデザイン制作を回したい人に刺さる。 特に、ClaudeやGPTを使ってるのに「最後の見た目」で止まってる人。 できることは強い。 ・プロンプトからUI案を作る ・LPやアプリ画面のたたき台を出す ・画像、動画、資料の構成に使う ・オープンソースだからカスタムできる ・高額ツールの代替候補になる 初心者の失敗は、いきなり完璧なデザインを作ろうとすること。 違う。 最初は「営業に使える見本」を量産しろ。 GPTでコピーを作る。 Claudeで構成を磨く。 Geminiで競合を調べる。 Open Designで見た目に変換する。 この流れで、1日3案作れる。 30日で90案。 その中から刺さるものだけ営業に使え。 AI副業で勝つのは、知ってる人じゃない。 触って、出して、売る人間。 保存して、今日触れ。 遅い人から消える。show more