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Claude Code 2.1.49に起動時フラグが2つ追加されています ・-w, --worktree [name] ・--tmux --worktree フラグをつけると、./.claude/worktree 以下にworktree用のディレクトリが生成されます。[name]を使わないとランダムで可読性のある名前が振られます。 --tmux フラグは--worktreeフラグがある時のみ使用でき、tmux セッションを起動します。 [Original descriptions] -w, --worktree [name]: Create a new git worktree for this session (optionally specify a name) --tmux: Create a tmux session for the worktree (requires --worktree). Uses iTerm2 native panes when available; use --tmux=classic for...

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AIによる大量並列実装、ローカルでgit worktree使うより上位互換の方法が見つかりました。 CodexもしくはCursor Agentの「クラウド版」で「テスト駆動開発」を並列実行する方法。解説↓ ローカルgit worktreeの課題 ⚠️マシンのメモリがひっ迫すること ⚠️大量並列した後、すべてのAIのアウトプットを手動で確認する手間 ⚠️テスト駆動開発したい時、playwrightの実行環境が競合すること これらをすべて解決するのが、クラウド環境でのテスト駆動開発。 ✅️クラウド環境なのでマシンメモリの上限がない。やろうと思えば100並列でも1000並列でも出来る。 ✅️playwrightもしくはjestのテスト駆動開発環境さえ先にローカルで整えれば、AIのアウトプットの評価を手動で行う必要がない。テスト通ったものだけローカルに落として確認すればよい。 ✅️playwrightの実行環境も分離しているので競合しない。 ✅️実行の時、パソコンを閉じてもOK。スマホから操作でもOK。 これにより、ローカルのgit worktreeで実行する課題を解決しながら、AI大量並列実装のメリットである、AI出力の不安定さを確率論で下げる点をしっかり享受出来ます。 注意するべきは、クラウド環境で環境変数の設定をすること、postgresサーバをlocalではなくリモートで開発環境整えること、くらいですね。 あとは、とにかくGitに慣れること!Gitをマスターしなさい!

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325,263 次观看 • 7 个月前

🎮🧙‍♀️Luluに対するすべてを公開します 2弾🪄🎮 2弾でやってきました! 今日は100点のLuluになる過程を見てみましょう‼️ 今回の投稿では、ルルのスキルコンボとメカニズムが盛り込まれた投稿ですので 一度ずつ文章と映像を見ていただければ、プレイに大いに役立つと確信しています! 1. 本当に誰にも話さなかったLulu Qの秘密の使い方について説明します LuluのQはピックスからスキルが発射されます これを利用して、Lulu Qの射程をより長く使う方法があります (*映像1番をご参照ください) ピックスからQスキルが発射されるこのメカニズムを利用してみますと、 敵にプレッシャーをかけるとき、前のムービングをしてから外すふりをして後ろのムービングをしながら、フィックスを前にして敵にQを使うのです こうなると、ピックスが前に位置している状態でQが発射されるわけですから、Qの射程がはるかに長くなります ( 1番映像の最初の場面でQを使うスタートラインは同じですが、ピックスの位置によって敵に的中したり的中したりできない違いが発生します ) このtipを使える人と使えない人の差は本当に大きいと思っているので、ぜひ覚えておいて使ってみましょう! 次に、一般的なスキルの使用とコンボについて説明します 2. R+Wです 重要度(⭐⭐⭐⭐⭐) R+WはレオナのQ+Rに似たメカニズムのコンボです 敵をCC Chainできます。 このコンボもすごくよく使われるコンボの一つです ( 映像2番をご参考願います!) 3. Eです 重要度(⭐⭐⭐⭐⭐) LuluのEには真の視界効果を持っているので、敵が隠れスキルを使う前にEを使っておきましょう! 映像の中でAkaliはLuluのEによってWの中でもチャンピオンが見えています ( 映像3番をご参考願います!) 4. Wです 重要度(⭐⭐⭐) AlistarやPantheon、LeonaのようなチャンピオンのCC ChainをWを使って切ることができます 映像の中では、AlistarがWを使用する時点でLuluのWを使用してAlistarのW+Qのコンボを妨害しました ( 映像4番をご参考願います!) +LuluのEを使用したチャンピオンや物体にピックスの位置が移動しますので、E+Qのコンボを使用する際、注意が必要です! そして本当にたくさん悩みました Luluの3段Nerf ( 特に体力関連のナーフはすごく致命的だったと思いました ) しかし、ルルは依然として健在で、十分に1Tier級の性能を見せていました そして、もう一つ、 現在、LuluはQスキルを3回アップグレードするよりも、まさにEとWをマスターした方が勝率が良いということでした。 Luluのメカニズム上、レーン戦で強力にリードしていかなければならないチャンピオンなので、Qを3回アップグレードするのが理論上合っています データとメカニズムが合わなくてたくさん悩んでみました(2~3パッチの間EとWのデータがもっと高く出たからデータ標本数は一理あると思いました) 私が考え出した結論はこれです 現在Luluは3段Nerfのため、自分だけの階級は高くないということです しかし、このLuluを強力にしてくれたのは、現在AttackベースのADCが強力だということでした この前のAttackの制限を解いてくれるとてつもなく大きいBuffと現在ユンのアイテムの価値がとてつもなく高いということ、この2つが現在のLuluを存在させたという結論が出ました したがって、LuluはAttackベースユンのアイテムを使用するADCと一緒にすることができれば、1ティアまたはそれ以上の性能を出すことができるというのが結論です したがってQは最大2つまでアップグレードすることにしておき、残りのスタットはEとWに没頭することにしましょう! 今日の掲示物はここまでです 遅くなって本当に申し訳ありません 今度のKR大会で優勝しました 関連映像に関して編集が終わったら、皆さんと一緒に見られるように映像を共有します! 今度台湾行きの往復チケットも怪我で受け取ることになったので、LCPが見れたら見に行きたいです! #SHGDFMWIN! 皆さん今日も長い文章を読んでくださって本当にありがとうございました! また他の掲示物でまたお伺いします! いろんなことをしているので、仕事がほぼ終わったらStreamもまた始めるつもりです! あ、そして7月末にOsakaに出国する予定です! 長くいてくると思います

JustFocus | ジャスフォ

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ネイサンはフィギュアスケートで成功する鍵を与えてくれています。 ➡️氷の状態は時間とともに確実に変化します。例えば、あるスケーターが氷上の同じポジションでクワッドトウ、クワッド・ループを滑っているとします。通常、6分間のウォームアップ中に同じ場所で同じ動作を数回繰り返します。 つまり、次のスケーターが滑る際には、そこにディボット(凹み)ができている可能性があることを念頭に置く必要があります。その場所にできる可能性のあるディボットを考慮して、自分のパターンを調整する必要があるかもしれません。 ですから、誰が何をどこで滑っているのかを大まかに把握しておくことが非常に重要です。そうすれば、そのエレメントを滑る際に、大まかに何が起こるかが分かります。他のスケーターの動きに遅れずに追いつくことができるのです。 しかし一方で、氷の上に立つと、一目見て、少し白い部分があるかどうか確認できます。これは、氷から舞い上がった雪が多いこと、つまりディボットが多いこと、あるいはそのエリアにエッジが多いこと、スピンが多いことなどを意味し、氷が他のエリアほどきれいではない可能性があります。 そこで、まずは視覚的なスキャンを始めます。つま先がその方向に行くなら、そっちの方に行くように、氷の上にあるものは避けます。氷の状態によってダメージを受けます。 .... ネイサンはここまで考えて滑っていたのか!?と、、、だからプーシャワーの後の酷い氷の状態でも崩れなかったのだ!と彼のクレバーさを実感しました!

Nathan's supporting team JPN

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今回は Void Gaming さんより、話題のコントローラー「FireBird」をご提供いただいたので、忖度なしで正直にレビューします。 これまで DualShock 4 を使用していましたが、FireBirdに変更してまず感じたのは「遅延の少なさ」です。 撃ち合いで「あと少し追えない」「反応が一瞬遅れる」と感じていた場面がありましたが、FireBirdに替えてからはしっかり追えるようになりました。 これは気のせいではなく、明確に体感できた変化です。入力に対するレスポンスがとにかく速いと感じました。 スティックの操作感も非常に良好です。 他のコントローラーを多く使ってきたわけではありませんが、それでも違いがはっきり分かるレベル。エイムの安定感が一段階向上した印象があります。 背面ボタンは好みが分かれる部分だと思いますが、私はリロードを設定しています。 親指をスティックから離さずに操作できるため、撃ち合い時の安定感につながっていると感じました。 これだけの性能を持ちながら、コストパフォーマンスが高い点も魅力です。 今回は提供品として使用させていただきましたが、個人的にももう一台購入を検討しています。 一方で、気になった点もあります。 起動時に接続がやや不安定に感じることがあります。プレイに大きな支障はありませんでしたが、人によってはストレスに感じる可能性があります。 また、スティック感度が良い分、最初は指先が少し震えて疲れやすく感じました。 ただし、数日使えば自然と慣れる範囲だと思います。 総合的に見ると、FireBirdは自分のポテンシャルを最大限に引き出してくれるコントローラーでした。 本気で上達を目指している方には、十分検討する価値のある製品だと感じています。 以下はFireBird使用時のクリップです

ちこちゃんだお🐟🪇【BS】

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サム・アルトマン: 私は、これらすべてが1つに統合されることを本当に望んでいます。他のサービスにOpenAIでサインインできるようになるべきです。他のサービスは、ある時点でChatGPTのUIを引き継ぐための素晴らしいSDKを持つべきです。しかし、あなたを知っていて、あなたの情報を持っていて、あなたが後で何を共有したいかを知っていて、あなたに関するこのすべてのコンテキストを持っているパーソナライズされたAIを持つことになる程度には、多くの場所でそれを使いたいと思うでしょう。さて、現在のバージョンのAPIがそのビジョンから非常にかけ離れていることには同意しますが、私たちはそこにたどり着けると思います。ええ、そうかもしれません。それについて補足質問があります。あなたは私の質問を奪いました。しかし、アプリケーションレイヤーの会社を構築している私たちの多くは、それらのビルディングブロックをそれらの異なるAPIコンポーネントに使用したいと考えています。おそらく、リリースされていないディープリサーチAPIですが、そうなる可能性があり、それらを使って何かを構築したいと考えています。それは優先事項になるのでしょうか、つまり、私たちのためにそのプラットフォームを有効にすることは?それについてどのように考えるべきでしょうか?ええ、私は、それらの間の何かを望んでいます。つまり、インターネットの将来のためのHTTPのレベルの新しいプロトコルがあり、そこでは物事が連合され、はるかに小さなコンポーネントに分割され、エージェントは常にさまざまなツールを公開して使用し、認証、支払い、データ転送はすべて、誰もがすべてを信頼し、すべてと通信できるこのレベルで組み込まれています。それがどのようなものになるかはまだ正確には分からないと思いますが、霧の中から現れつつあり、それについてより良い感覚を得るにつれて、再び、そこにたどり着くにはおそらく数回の反復が必要になるでしょうが、それが私が見たい方向性です。

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