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【衝撃】 CodexがChatGPT Proを「計画担当」として呼び出すSkillが作られた😳 コードベース全体のコンテキストを渡しながらR/Wアクセス付きスレッドはリポジトリごとに紐付く設計だ・ChatGPT Proがタスクの計画を立てる・Codexがその計画を実行する・スレッドはリポジトリ単位で管理される「計画はGPTに、実行はCodexに」 AIどうしの協業構造を、Skillというコードで自分が書けるどのAIに何をやらせるか、その設計がコードになった

東大Codex研究所

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Наука и технологии

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👁️‍🗨️2025/10 イーロン・マスク（テスラCEO） $TSLA ✔︎『人間が介在しない企業』が最強になる・人間が介在する企業よりも、AIとロボティクスだけで動く『純AI企業』のほうが、圧倒的に高い成果を出すようになる・たとえば昔は『コンピューター』という仕事そのものが人間の職業で、計算をするために『コンピューター』として雇われていた・20〜30階建てのビル丸ごとが、人間の計算要員で埋まっていた時代すらあったんだ・でも今では、その計算ビル一棟ぶんが、表計算ソフトを開いたノートPC一台で置き換えられる・しかも、スプレッドシートは人間の『コンピューター』が詰まったビル全体よりも、はるかに多くの計算をこなせるようになった・ここで考えてみて。もしスプレッドシートの一部のセルだけ、人間が計算していたらどうなる？・実際、それはかなり具合が悪い、すべてのセルをコンピューターが計算するほうが、ずっと速くて、正確で、効率的だ・つまり今後起きるのは、AIとロボティクスだけで完結する企業（あるいは集団）が、人間をループに挟む企業を大きく凌駕するということ、そしてこれは、驚くほど短い時間で現実になる Anthropicのせいで現実になりつつあるからな…勘弁してくれ…AI半導体に全ツッパします🥺

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Claude Codeの生みの親、Boris Cherny氏の話がかなり本質的。要するに、もう「良いプロンプトを書く時代」ではなく、AIが自律的に判断・実行する“ループ”を設計する時代に入っている。コーディングの進化はこう。 ① IDE＋オートコンプリートで速く書く ② Claudeにプロンプトしてコードを書かせる ③ 複数のAIを並列に動かす ④ これからは、AIが動き続ける“ループ”を設計するループとは、AIを呼び出し、判断させ、実行させ、検証して、また次の行動につなげる仕組みのこと。 Boris氏は「11月にIDEをアンインストールしてから、もうほとんど開かなくなった」とも語っている。次に強いのは、プロンプト職人ではなく、 AIを継続的に動かす仕組みを作れる人。 2026年のキーワードは、間違いなく Harness Engineering だと思う。

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チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

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イリア・トプリアの成功の鍵🔥 「自分の目で見てから信じる連中がいるけど、俺は違う。俺はまず信じてから、目にするんだ。欲しいものは何であれ、目を閉じて思い描く。それを手にしているって信じながらね。そしてそれをどう手にするのか計画を立てると、全てが可能となる。俺自身がその証拠だ。」 #UFC #イリア・トプリア 🎥SW (SportsworldVIP)

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鳥塚さんはマジで貨物輸送を復活させる計画をしているとのこと、そうすればかなりの収入を得られ、全線復旧や放置車両の復帰などが早められるかもしれないメリットだらけだどうかこの計画を実行してほしい🙏

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HIKKA

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PFNから、材料科学などのシミュレーションを用いた長期の解析タスクを実行できるコーディングエージェント PARC を発表しました。末尾に実行動画、スレッドに論文があります。 PARCは100ステップを超えるような研究計画・実行・検証・考察を行い、数十時間規模のシミュレーションを複数同時に走らせ、結果を自動で検証します。 PARCはマルチエージェント構成であり、プランナーと複数のワーカーからなります。まずプランナーが実行計画を立て、人の承認を受けた後、自動実行に移ります。自動実行は複数のステップに分割され、各ステップ内では自己検証と、外部エージェントによる検証と修正によって途中実行結果を何重にも検証しながら進めていきます。 LLM自体の性能向上がある中でも、現時点ではこうしたマルチエージェントシステムは必須で、それを使わない場合は今回のような長期タスクは不可能ｄした（今回のケーススタディはClaude Sonnet 4.5で行っています）。ケーススタディでは、論文などで報告されているシミュレーションを使った解析を再現できるかを調べ、それを専門家が検証する形でその有効性や課題を調べました。具体的には、固体電解質におけるリチウム拡散の推定、超合金の偏析機構の解析、電場をかけた非平衡シミュレーション、および汎用性を確かめるため同じシステムでのKaggleタスク実行を行いました。これらではシミュレーションの実験設定が誤っている場合でも、PARCが自動で検証し間違いを発見できることを確認しました。一方、電場をかけた非平衡シミュレーションの場合は、途中の重要な計算に誤りがあり、誤った最終結果が導かれることが判明しました。ただし、このときも研究者がその部分だけを修正すれば全体は正しく動作することも確認しました。このようにPARCは中間計算や実行結果を逐次レポートするため、研究者が正確に介入できる点も大きな利点です。今後も全体の最適化をAIがしつつ人が適切に介入できるシステム設計が重要になると考えられます。

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推論AIは、生成AIの1000倍の計算を食う。 NVIDIAのジェンスン・ファンが、ほぼ誰も織り込んでいない計算の数式を語りました。・AIが理解・推論・計画・ツール実行まで進むと、必要な計算量は生成AIの約1000倍・そこに、使いたい人が100倍に増える分を掛け合わせる・だからGPU消費は天井知らず「推論で単価は下がる」という前提は、もう崩れているかもしれない。 ※大前提としてポジショントークであることも念頭に動画を見てもらえたらと思いますが、企業のAI活用の現場にいるとトークン消費が莫大になることは確定路線であるなとも感じております。

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チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

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Antigravityが開発のためのツールだと思っていると詰む正直全てのビジネスパーソンが触るべき。エンジニアだけでなく非エンジニアも触るべき。モデルの性能やツール実行の不安定さを気にせずとにかく触るべき。 Antigravityはいずれ全てのビジネスプロセスを代替する。例えば添付の動画では提案された成果物に一括でコメントを入れて修正を反映させている。これは開発だけではなく人との間の承認プロセスと全く一緒それ以外にも、ブラウザ操作の作業ログを動画で残してくれたり、制作イメージをNano Bananaで生成して事前に提示してくれたりしてくれる。 Chrome連携と組み合わせれば、Antigravity内で作業計画だけ対話してその後の実行はブラウザを使ったSaaSの操作を含めて全てやってくれる。しかもその作業ログを動画で残してくれる。これができれば例えばマーケティング分野なら、全てのメディア媒体の統計情報をブラウザから取得して、マーケティング戦略をAIが提示。それを専門の人材がレビュー。実行はAntigravityがブラウザ操作で実行。経理業務なら、Salesforceの売上データから請求書の未提出を検出して請求書を作成、会計システムに登録して、未入金の催促メールも実行してくれる。催促メールに承認が必要ならレビュープロセスを導入すればいい。 Antigravityから全てのビジネスプロセスを実行するようになる

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【必見】Anthropic CEOのDario Amodei氏が語る「AI時代の本質」の学びが深い重要なのは「AIに仕事を奪われるか」ではなく、「AIに何を任せ、人間がどこで価値を出すか」一読推奨の内容です。 AI時代における5つの重要な視点はこちら👇 ①コーディングは最初にAI化されるまず置き換わるのは「コードを書く作業」。その後、ソフトウェア開発全体もAI前提に変わっていく。 ②人間の価値は上流設計に移る AIが実装の大半を担うほど、人間には「何を作るべきか」「誰の課題を解くのか」を考える力が求められる。 ③残る5%が、圧倒的にレバレッジされる AIが95%の作業を担っても、人間が担当する5%の判断・設計・検証が成果を左右する。むしろ、その5%の価値が何十倍にも増幅される。 ④AIの使い方でスキル格差が広がる AIを学習や思考の補助に使う人は伸びる。一方で、丸投げする人はコード力・判断力・思考力が落ちる。 AIは使い方を間違えると、普通にデスキリングを起こす。 ⑤最重要スキルは文脈設計と批判的思考これから重要なのは、単なるプロンプトではない。・目的を決める・文脈を渡す・AIエージェントを動かす・出力を疑う・本物と偽物を見抜く・最後に人間が判断するこの力が必要になる。結論、AI時代に残るのは、「AIに仕事を奪われない人」ではなく、「AIに正しく仕事をさせられる人」。コードを書く力以上に、設計し、判断し、AIを使いこなす力が重要になる。

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🚨AIにUIを作らせると「惜しい見た目」になりがちな人、これ見てください。 Hallmarkというopen-source design skillが出ています。 Claude Code / Cursor / Codexに入れて使える、UIやLPをきれいに作るためのデザインスキルです。 AIにコードだけ任せると、動くけど見た目が微妙な画面になりがちですが、こういうskillを渡すと「最初からデザイン感度込み」で作らせやすくなるのが良いです。インストールはこれだけ。 npx skills add nutlope/hallmark Claude CodeやCodexでUIを作る人は、かなり試す価値ありそうです。

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欲しいソフトウェアを説明するだけで、夜のうちにコードとテストが生成され、翌朝には動くサービスが立ち上がる。リポジトリを巡回するエージェントがテストとコミットを回し、更新と運用を自律化する。そこまでいけば「開発を速くする道具」というより「会社そのものを自動化するOS」の胎動だ。サム・アルトマン「最初のバージョンを作るときは、欲しいソフトウェアをただ説明するだけになると思います。そしておそらく、システムが一晩かけて考え、コードを書いてテストまでしてくれて、翌朝にはその『本の販売アプリ』のようなものができている、という感じになります。その後、システムが大きく複雑になるにつれて、リポジトリを巡回して作業してくれる、いわば『ソフトウェア工学エージェント』が動くようになります。それらはテストを書き、コードをコミットし、会社運営に関わる多くの作業も、ソフトウェア開発に限らず自動化できると想像できます。ソフトウェア開発に関しては、『これがどう動くか』がはっきり見える道筋があると思います」ダン・ボネ「つまり、開発者ははるかに生産的になる、ということですね。今日のように実際にコードを書くのではなく、欲しいものを説明するようになる、という見方ですね」アルトマン「そう思います」

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信じられない事実が今、明らかになっています。NASAの極秘文書が流出し、グローバルエリートたちが「マトリックス」の世界を現実にしようとしている計画が暴露されました。その目的は単なる人類の削減ではありません。彼らは私たちを「デジタルクラウド」にアップロードし、現実を完全にコントロール可能なシミュレーション世界へと置き換えようとしているのです。 2025年に予定されている計画の内容は、想像を絶するものです。これには人間と機械の融合、サイボーグやバーチャルヒューマンの出現、さらには生物学的生命の完全な絶滅が含まれています。そして、NASAの文書はこれを「人類の進化」として正当化していますが、実際にはそれは人間を無価値な存在とみなす恐ろしい思想に基づいています。さらに、この計画のいくつかの要素はすでに実行段階に入っていると言われています。彼らは、私たちの脳をデジタル化し、マシンと融合させる技術を開発中です。これによって、「人類」という存在そのものが技術に置き換えられる未来が目指されています。彼らが目指す世界、それは「永遠の生命」と称された完全管理社会です。この恐ろしい現実を受け入れる準備はできていますか？それとも、このシステムに抵抗し、人間としての自由を守り抜きますか？タイムリミットは迫っています。時計の針はもう止まりません。

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かつては「学習が終われば軽く使える」と思われていたAIが、今や推論の瞬間ごとに膨大な計算を要求するようになった。o1の登場がその現実を突きつけた瞬間だ。AIは考えれば考えるほど強くなる。だからこそGPUを握る者が次の文明の支配権を握る。今井翔太「これもちゃんと推論時スケーリングっていう名前がついてるんですよ。昔から研究はあったんですけれども、有名になったのは去年の9月にOpenAIがoシリーズ——o1を出した時の話なんですけれども、要するに学習ではもう限界があって、みんな100の性能モデルしか作れないかもしれない。ただその100のモデルを実際に使うときに、推論時間を増やしていくっていうことをすると、100が110になり120になり130になり……ということで、学習でもともと得られた性能よりも、使うときに考えさせると性能が上がっていくという説が発見されたんですね。 AIエージェントってその推論時スケーリングが発見されるはるか昔——といっても我々の業界で『はるか昔』は2年前とかなんですけれども——2023年とかから普通にあったんですよ。当時全然無能だったんですけれども、そのo1とかが出てきて推論するときに、推論時スケーリングでパワーアップするということが発見されたあたりから、急激にAIエージェントがどんどんパワーアップしてきたんですね。なので『学習時に計算インフラをすごく使うが、それが終わった後は、みんなの軽いCPUとかで動くんじゃないか』と言われていたのが、結局動かすときにスケーリングが存在するんだと。そこでも莫大な計算資源が必要なんだというのが明らかになったので、これは明らかにNVIDIAに有利」

かつては「学習が終われば軽く使える」と思われていたAIが、今や推論の瞬間ごとに膨大な計算を要求するようになった。o1の登場がその現実を突きつけた瞬間だ。AIは考えれば考えるほど強くなる。だからこそGPUを握る者が次の文明の支配権を握る。今井翔太「これもちゃんと推論時スケーリングっていう名前がついてるんですよ。昔から研究はあったんですけれども、有名になったのは去年の9月にOpenAIがoシリーズ——o1を出した時の話なんですけれども、要するに学習ではもう限界があって、みんな100の性能モデルしか作れないかもしれない。ただその100のモデルを実際に使うときに、推論時間を増やしていくっていうことをすると、100が110になり120になり130になり……ということで、学習でもともと得られた性能よりも、使うときに考えさせると性能が上がっていくという説が発見されたんですね。 AIエージェントってその推論時スケーリングが発見されるはるか昔——といっても我々の業界で『はるか昔』は2年前とかなんですけれども——2023年とかから普通にあったんですよ。当時全然無能だったんですけれども、そのo1とかが出てきて推論するときに、推論時スケーリングでパワーアップするということが発見されたあたりから、急激にAIエージェントがどんどんパワーアップしてきたんですね。なので『学習時に計算インフラをすごく使うが、それが終わった後は、みんなの軽いCPUとかで動くんじゃないか』と言われていたのが、結局動かすときにスケーリングが存在するんだと。そこでも莫大な計算資源が必要なんだというのが明らかになったので、これは明らかにNVIDIAに有利」

Tsubame

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