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Claude Codeの開発者が自分の活用方法を全部公開しました。・5〜10個のClaudeを並列処理・コーディングの半分はスマホ・もう手でコード書いてないこの方法を取り入れると、あなたの開発効率が15倍早くなります。詳しく解説します👇

えいと

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これが、今私が考える GitHub Copilot Coding Agent を利用した、最強の AI 駆動開発方法です。 GPT-5 が今日出てから、GPT-5 のクセを探りながら作業を開始をし、今日の午前中位から始め、それで今のこの時点でこれができました。 GPT-5 が出るまでは、この仕様書を作成する部分の精度がどうしても低かったので、自作の MCP サーバを立てて、頑張って仕様書の精度を高めるようにしていましたが、GPT-5 がでた事で、私の自作の MCP サーバを使わなくても GPT-5 単体で、ある程度精度の高い全体のシステム仕様書や、詳細設計書を作ることができるようになりました。そして、この全体仕様書と詳細設計書さえ作れば、あとは GitHub で Issue (Enhance Request として) を登録し、 Copilot に Reviewer を設定すれば Coding Agent が自動的に GitHub で PR を作成し、Issue で記載した内容（実装して！）を実行してくれます。今回、全部で 11 個のマイクロサービスのうち、6個の Issue を作成し、同時に6個のマイクロサービスの開発を並行して進めています。実装を５段階に分けて実装するようにしていますが、１段階あたり平均して 30 分位で処理が終わっています。つまり、今並行して6個のマイクロサービスを同時に並行で開発をさせているのですが、並列処理なので 30分X5段階= 2時間半〜３時間位で、6個のマイクロサービスの実装は完了します。こうやって使えば、ガチなエンプラのマイクロサービスも AI 駆動開発で、超短時間でさらに低コストで実装できます。皆様も、GPT-5 と共に、どうぞお試しください！

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『自分専用のAI（Gem）』を作りたいときにその方法をいまだにググってる人は人生の大切な時間を失っています。NotebookLMの「Fast Research(Web検索)」を使えば爆速で、「Google公式ガイドを検索」「プロンプトのコツを抽出」「具体的な活用事例」などありとあらゆる情報を一発で収集してくれます。NotebookLMをフル活用したリサーチ手順と実践方法を、リプ欄で詳しく解説します👇

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Maki@テクニカル先生

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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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こちらにつきまして、どんな感じなの？という問い合わせがありましたが、私ならこんな感じかな、ということで手話を録画してみました（あくまでも自分の解釈です）（全国に公開できる程度にはF表現を薄めております）

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