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Claude Codeにサイレントで「バックグラウンドモード」が搭載されてた 環境変数のENABLE_BACKGROUND_TASKSを1にセットして実行すると、7秒以上かかるコマンドに対して ・非同期で実行し続ける ・このまま待つ ・終了 を選べる。 /bashes コマンドで今走ってるタスクの詳細も確認できるから面白い

43,838 次观看 • 11 个月前 •via X (Twitter)

4 条评论

ミロ 的头像
ミロ11 个月前

他にもコッソリ環境変数が存在している模様

SIGKITTEN 的头像
SIGKITTEN11 个月前

how do i enable that notification

ミロ 的头像
ミロ11 个月前

i built it as a mac os app built in swiftui, it basically keeps monitoring jsonl files in ./claude. I will open source it anytime soon

min heo 的头像
min heo11 个月前

@grok 뭐야이게?

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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

522,214 次观看 • 3 个月前

【竜騎士エヴォルヴモード解説】#FFXIVFanFest2026 #FF14 玉置:メレーDPSの竜騎士の紹介をします。 吉田:……それごめん、ごめん! やっぱり出すところからやったほうが盛り上がる。ではでは、玉置くんの画面をお願いします。 玉置:はい。(画面を切り替える) ここ、カカシをポップさせました。従来の竜騎士と比べるとかなり変更点が大きくて、メカニクスも全くの別物になっています。 まずジョブHUDですが、「ドラグーンシンボル」というものがあります。これは戦闘中の時間経過で自動で溜まるスタック要素になっています。このスタックを消費して、方向指定のある強力なウェポンスキルを実行できます。 まず「シニスタードライブ」は敵の左側面から実行すると威力が上がります。次に「デクスタードライブ」は敵の右側面から実行すると威力が上がります。そして、シニスタードライブとデクスタードライブの後に使用できるようになる「桜花絢爛」は、敵の背面から実行すると威力が上がります。 これまでの方向指定アクションよりも条件が細かくなっているので、難しくなっている部分もあるんですが、実行するタイミングをある程度自由に調整できることと、「ベンジフルジャンプ」というアクションを使うと、次に実行するウェポンスキルの方向指定を無視できる効果が付与されるので、これも利用しながら戦います。 竜騎士だけの話ではないんですが、エバーコールドから方向指定に成功した際の手応えを感じてもらえるように、新しい表現の追加なども検討しています。 もう一つ「竜血」という要素があります。これは先ほどのベンジフルジャンプを実行するたびに付与されていくスタック要素になっていて、最大3スタックになると「スターダイバー」を実行できます。このスターダイバーを実行すると「赤の竜血」状態に移行して、専用の強力なコンボを実行できます。 さらに、とっておきとして、スターダイバーの後に一度だけ「スカイハイ」というアクションを使います。スカイハイを実行すると、空高く飛び上がって、一定時間後に地上に落ちてきて大ダメージを与えます。 スカイハイは歴代シリーズの竜騎士のジャンプをイメージしたアクションなので、飛び上がっている間は敵の攻撃を完全に無効化したいところなんですが、残念ながら無効化はできません。無効化できてしまうとコンテンツのギミックなどが成立しなくなってしまうので、代わりに受けるダメージを大幅に軽減できるようになっています。 今は「90%軽減」という、とんでもない数値になっていて、ちょっとやりすぎな気もしているんですが、でも多少やりすぎなぐらいの方が楽しいと思うので、ギリギリを狙っていこうかと思っています。 それでは、一通りアクションを使ってみます。 吉田:……俺もやってイイ? じゃあ、僕の画面お願いします。 まあいろいろ、今日は玉置くんがゆっくりローテを回してるけど、実際にプレイするとむちゃくちゃ爽快に楽しめるんで。これまでとは違った竜騎士として、ぜひエヴォルヴモードが実装されたら楽しんでみてもらいたいです。 玉置:少しだけ補足させてください。竜騎士だけの話ではないんですが、基本的にローテーションを回していて楽しいと感じられることを目標に、そのジョブらしさを感じられるようにしました。 竜騎士といえばジャンプだと思うので、ジャンプ系のアクションにより個性を持たせつつ、さらに爽快感が増すように竜血関連の遊びを強化しています。他にもアビリティの数の多さとか、それに伴う硬直時間なども整理しているので、かなり楽しめるのではないかなと思っています。 以上、竜騎士のエヴォルヴモードのご紹介でした。

ありしあ@Ridill

333,897 次观看 • 1 个月前

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。

Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔

32,988 次观看 • 6 个月前

【 比例議員定数削減 実効性の担保が重要 】 日本維新の会 共同代表 #藤田文武 今国会内に1割を削減すると確定させ、それに実効性を持たせるというものなので、確実に今国会で決めるという法案を想定しています。 いわゆる選挙制度について衆議院の比例代表並立制とか中選挙区とか、いろいろ議論されてきているわけです。 それについては早晩結論を出そうという動きもあると聞いていますから、ここについてはそれは尊重しなければというのは、一方でやっぱり王道の議論としてあるんですね。 なので今回、私たちが提案しているのは、1割を削減する。 後ろの期日を切って結論を出した方がいいんじゃないかと、その期日を1年にしようというだけです。 1年間まとまらなくて変更せずというふうに決まったら、当然現行制度が続くわけですから、現行制度の中で減らすということで、それについては一番最もシンプルで、かつ合理的な比例での議席を1割削減すると。 そこには数字を明確に明記しないと実効性が持てませんから、そこは1割とかじゃなくて、例えば45だったら45、46だったら46、50だったら50と明記する形にして実効性を持たせるというのが、これが法律の建て付けの話であります。 数字を書き込んで時期を明記して確実に減らすというものがなかったら、いわゆるプログラム法なので、それでは意味がないということを私は申し上げています。 自民党が丸々反対で、我々が無理を押し通しているという感じじゃなくて、そもそも実効性はいるよねということは合意していて、その実効性のやり方について私たちの案についても、非常に前向きな反応を示してくださっている方も、特に幹部はかなり多くいらっしゃるという中で、自民党は大きな組織なので、そこの手続き論については丁寧にやらせてほしいという、そういうお話かなというふうに受け取っているので、とはいえあと1カ月しかありませんから、スケジュールにはめていかないといけないので、出来る限り急いでくださいとお願いしているというのが実態です。 #議員定数削減

日本維新の会

30,547 次观看 • 6 个月前

#チームインテル ギミック同期の話 長文注意! ブースのギミックは、ものすごい勢いで連打することを求められるギミックがある そして連打の回数は正確に同期する必要がある 実はこれ、結構難しい Udonかじったことある人なら、もしかしたら 「別にボタン押したらSendCustomNetworkEvent呼ぶだけじゃん」 と思うかもしれない でもそれは非常に少ない回数のときだけなのだ 今回のギミックで、例えば高橋名人(昔のゲーム名人で、1秒間に16回連打できるすごい人)が10人来て全力で連打されたら、1秒間に160回も同期イベントが走ることになる! これは簡単に通信がパンクする ましてや「インテルワールド」ではなく、企業ワールドの1ブースなのだから、そんな通信負荷を使っちゃうわけにはいかない 更にクリックされた回数は正確に、かつ途中参加者にも同期される必要もある なので「1秒間に何回クリックしたか」という情報だけ同期し、それに基づいて変数同期及びエフェクトを再現する、という細かい制御をしている クリックされた"回数"は、1秒あたりの回数を変数同期でオーナーが確実に保持・管理する クリックされた"エフェクト"は VRなら手の動きはもともとVRChatに同期されているのでそれを使う デスクトップならエフェクトを再現するためにはクリックそのものを同期しないといけないけど、それだと通信不可がすごいので前述の「1秒間に何回クリックしたか」という情報をもとに、エフェクトを再現するという手法を取ってる つまりこれによって ・通信負荷は少ない ・クリック"回数"は正確に同期 ・クリック"エフェクト"はVRならリモートでも違和感のない動き ・クリック"エフェクト"はデスクトップならリモートは1秒間に何回クリックされたかという情報を元に再現 (ラグが大きいけど通信負荷が少なく連打していることが通じる!) という、めっちゃめんどい工程を踏んでます! 動画はその"エフェクト"部分の同期の感じ 5回連打しても、10回連打しても、20回連打しても、同期は1回しか発生しない!

bironist@ぽこピーランドギミック担当

192,121 次观看 • 11 个月前

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!

J

325,263 次观看 • 6 个月前