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【速報】 Claude Managed Agents(ベータ版)が登場🚀 今までは数ヶ月かかった、AIエージェント開発のための「安全な土台(インフラ・セキュリティ・運用)」が数日に🔥 Claude Codeなどで作成したエージェントのインフラまで、今後はすべてAnthropicのClaude Platformというクラウド上で肩代わりしてくれるように! Claude Codeでの使い方: 1. Claude Codeで作りたいAIエージェントやについて普通の日本語で指示 (例:「在庫少なくなったら自動発注するエージェント作って」) 2. 仕事内容・ツール・守りたいルールを伝える 3. Managed Agentsが安全に構築&デプロイまで完遂 非エンジニアでも社内向けAIエージェントを公開するハードルがグッと下がりました✅

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【速報】 「Codex」と「Claude Code」を 30分で完全にマスターできる コンプリート動画をYouTubeに出しましたあああ!!! 今回マジで自信あるのでぜひ見てみてください👇 内容はこんな感じ。 ・CodexとClaude Codeの違い ・GPT-5.5とOpus 4.7の役割分担 ・ブラウザ操作はCodexが強い理由 ・壊れたコード修正でCodexが刺さる理由 ・日本語/デザインはClaude Codeが強い理由 ・セキュリティチェックでCodexを使うべき理由 ・実務でどう組み合わせると生産性が上がるか でも最近、 「Claude CodeとCodexって結局どう使い分けるの?」 という質問が多すぎたので、30分で全部まとめました。 添付の動画は10分なので動画はこちら👇 大事なのは、 どっちかを選ぶことじゃない。 “仕事ごとに使い分ける”こと。 Claude Codeは、 0→70点の成果物を作るのが強い。 Codexは、 その成果物を100点に近づけるのがうまい。 特に、 修正・検証・ブラウザ操作・セキュリティ面は Codexがかなり強いです。 つまり、実務ではこの流れが強い。 Claude Codeで作る ↓ Codexで直す ↓ Claude Codeで継続実行する 最近Claude Codeだけ触っている人ほど、 Codexは一度ちゃんと学んだ方がいい。 特に、 「壊れたコードを直す」 「安全性を高める」 「画面操作まで任せる」 このあたりは本気で別物です。 Codex + GPT-5.5 Claude Code + Opus 4.7 この2つを使い分けられる人から、 AIエージェント活用のレベルが一段上がります。 また、ClaudeCodeStudioの中の人のXアカウントはこちらから👉 いち|AI社員と働く経営者

Claude Code Studio

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OpenClawを諦めて Claude Codeに戻るか迷ってる ここ1週間くらいOpenClawしか触ってない 仕事なんもできてない 元々Claude Codeで開発とか仕事ほとんど出来てたけど、OpenClawに手を出してみた 最初は『ナニコレ、ヤバスギィ』って感じやったけど Claude Sonnet4.6, Opus4.6以外のモデルをOCで使うと『ナニコレ、頭ワルスギィ』ってなって苦しんだ。めっちゃ苦しんだ。 Gemini 3.1 pro → 遅すぎ論外 Gemini 3.1 flash lite/ 3.0 flash → ただ丁寧な長文駄文を高速で返す仕事しない日本人みたいなやつ Kimi K2.5 → 基礎体力のないSonnetみたいなやつ。仕事にはならない感じ gpt-5.4 → デフォやと長文すぎる。仕事は進めない。やたら確認してくる。アプリ版のChatGPTみたいな感じ。ダルい。出し惜しみしてくる感じイライラする。 gpt-5.3-codex → 5.4よりはエージェント利用ではマシな気がする。でもやはりタスクは遂行せずにテキスト返信して、Codexの立ち上げとかタスク管理、ほうれん草ができない。使えない。 … とまぁ、結局Claude以外やと仕事にならないというのが感想です OpenClawがすごいというか、本質的にはClaudeが圧倒的に優れてて、それをTelegramとかで使えることにパワフルさを感じてただけなのかもしれない この数日間の試行錯誤は本当に苦しかった 使えないAIとひたすらチャットして、パソコンもスマホもずっと触ってた ほんまに良くない でもスマホでAIと仕事できるようになると、多分休む暇がなくなってしまう 昔は電話と手紙とFAXで仕事するのが当たり前やったから、みんなコーヒー飲む暇あったけど このスマホでSSHしてCCを非同期でブン回すのが当たり前になると、トイレ行く時間もない… これ、ガチでヤバいぞ 人間生活がままならない。たぶんすでにLLM廃人が大量に誕生してる 気をつけないと気づいたらトークン破産するし エージェントの話に戻すと… 1. 人間と仕事するレベルのエージェントはClaudeのみ 2. でもOCでClaude使うと高すぎる 3. 中華モデルやその他のモデルとClaudeの間には明確な閾値がハッキリあって、イライラするだけで時間無駄 4. CCを生で触る方がOCに比べてトークン5倍くらい少なくて済むし、CCをターミナルでオーケストレーションする方が早くて賢い 5. たぶんCCを単純にTelegram/Slackに繋げて動画や音声ファイルの共有とかトリガーすれば実質OpenClawと変わらない。少なくとも他のモデル使ったOCよりは有能。 思ったのが、OCの設計思想自体がClaude Codeと似てるからか、skills登録しておいてとかがOCでClaude使うと自然に出来る(てか勝手に完璧にやる)けど、他のモデル使った瞬間にぎこちなくなるし、エージェントの自律的に動く能力が10分の1くらいになる あと他のモデルやとスキルとか自然に発火しにくい気がする OpenClawを散々けなしたけど、使い方によっては悪くない 単純なbotをcronするとか 調査依頼するとか。manusにお願いする程度の難易度の仕事ね でもClaude以外のモデルで新しいskillsを開発させようとかするとめっちゃ時間かかるから絶対やめた方がいい OpenClawも引き続き運用したいけど、Claude Codeの定期実行とか、skillsガチカスタムする方向とかでやる方が実際に色々進むんじゃないかって思い始めてる 寝てる間にパソコンが働き続けてくれる自律性とか完成度、オーケストレーションとかは見え隠れしてるけど、無制限Opus 4.6が必須で それを完璧に使いこなすならClaude Codeを綺麗に整理して使いこなす方が早い気がした Anthropicはコンピューターを知りすぎている 多分社内ではAGIがとうに完成してて、AGIがほとんど開発もマーケティングもやってるんやろなって感じる もう自分でモデルをコロコロ変えて節約したりするのがアホらしくて、何も考えずにダリオ甘鯛についていけばええんちゃうかって思ってる Opus4.6で仕事してると開発者としての自分の存在意義の無さを痛感させられる 『お前は指示するだけでええよ』ってモデルが毎日囁いてくる これだけ色々試行錯誤して苦しんだ結論が、とにかくモデルが賢ければ全部解決。みたいな力こそパワーみたいなところに収束してしまった あとmac miniとmac studioを買ったけど、マシンスペックのボトルネックよりモデル料金のボトルネックの方が10倍早く来る OCエージェント10体フル稼働させるには月100万くらいかかる気がする 多分それくらいの覚悟ある方が強いのかも。もはや資金調達してOCでヤバい組織構築するくらいエッジ立てれば、おもろいことできるかも 月100万かけるのはいいけど、それで月500万売り上げられる領域、使い方。これをちゃんと編み出せる人間が今1番強いんやと思う トークンをちゃんと売上に変える賢いROIをビジョンとして見える人間が羨ましい やっぱcliよな SSHでCC叩くのが最もプリミティブで間違いないわ

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

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