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[AYi @AYi_AInotes]

当很多公司都在哀嚎 AI 账单贵到用不起，Uber 刚发的这篇技术长文直��把全行业看傻了:
全公司 70% 的代码 PR 全由 Agent 接管，调用量半年狂飙近 10 倍，
但总 AI 账单被死死按在原地一分没涨，单次会话成本硬生生砍掉了 52%，
他们直接把软件工程做成了一座全自动的软件工厂，真的牛逼，

以前是人打开聊天框求 AI 帮一把，
��在 Uber 养了一整支托管 Agent 舰队: 审代码、修挂掉的 CI、分诊报警全是专职 AI 自动上班，
人变成了抽查质检的厂长，每天跑 3 万多次流水线任务

他们最狠的地方，是把 AI 账单拆成了一道极其冷酷的乘法题，
用量可以疯涨，但零价值的废 Token 必须被物理抹杀:

1️⃣ 规划用大脑，干活全用便宜子 Agent:
任务拆解用顶级大模型，具体搬砖的子任务全部默认切给轻量模型，这一招直接成了全厂杠杆最高的开关；

2️⃣ 把 5 分钟缓存改成 1 小时:
工程师去倒杯水开个会回来，上下文缓存依然在，原价 1 折直接续上，40 万 token 强制写摘要���缩，绝不把整本历史无限复印；

3️⃣ 别把一千种工具说明书塞进大脑:
1000 多个内部 MCP 工具统一走网关，模型要用时先搜索再按需挂载，绝不在开局就傻傻灌入 7 万 token 的工具定义；

4️⃣ Code-mode 砍掉话痨轮询:
跑 SQL 和批处理让模型自己写脚本去跑，只交回最终结果，避免一问一答的无效 ping-pong，单项 token 直接暴省 90%；

5️⃣ 2400 万节点知识图谱导航:
给 Agent 发一张包含全公司服务和事故的活地图，以前翻代码盲搜 20 分钟还报错，现在 38 秒精准定位

用量涨不可怕，浪费涨才可怕，
从人机对话迈向托管工厂舰队，大厂把 AI 真正落地的账本，算是彻底算明���了

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

AIエンジニアとして成長するためのColab集。

https://t.co/QnL9oqhVWI

[キム|AIで作業効率化 @kimuai08]

ここまでAI使いこなしてる人
マジでいないぞ…

[さおり|住宅雑誌編集者の家づくり @lepushouse]

調光できて人感セ��サー付で１万しないのさすが無印良品

[ɪɴᴅᴏ @_i_n_d_o_]

かっこいいサイト作った！
with Claude🧡

[posi_posi @posi_posi8]

（最近、ローカルLLMの特徴を最大限活かしたハードコアなアプリケーションが、タイムラインをワールドワイドに駆け抜けていった気がする）

[よわいかじゅま @weak_kajuma]

@pzkh23 日本語向けにいろいろ改造されたもの
https://t.co/TKcxrFL6yx

[🌭犬(SSR🐈) @Takanas0517]

これを3年の夏休みに写経したり数式追って今transformersのコード読めてるのでかなり感謝

[AM09:21 @AM09_21]

grill-meがTLに流れまくってきたので言っておくけど、

今のgrill-meは後方互換性を保つために残ってるだけで、実態はGrillingに移行してます。無駄にトークンを使うだけなのでGrillingに移行してください

(今のgrill-meの中身は「Grillingを読め」)

[Kenn Ejima @kenn]

開発でトークン消費を減らす方法

テストの本数が数千本とかになると
処理自体は並列化して高速に動いていても
実はログも数千行は出ていてトークンを食う

テスト実行コマンドをラッパーで包んで
成功時の出力を最小化して
失敗時だけ多めに出力で
6500行→10行になった

おすすめ

[だいこん @daigaku_ikitai]

anthropicのpptxスキルほんとにすごい
Codexからも使用可
https://t.co/e5PrS0TomY

[ゆう@資格| 復活しました @YuPhEngine]

著者がアクセンチュア出身らしいけど、図が今まで読んだ本で1番わかりやすくて多い。図だけじゃなくて余白とか構成がマジ読みやすい。

今のところ因果推論の本の中で個人的最初に読むべき本No.1。
分析手法の全体像を意識した作りになっていて迷子にならないし、実務寄りだから応用も意識しやすい。

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[オープンソース研究所 @opensourcelab9]

システムの全体像を人に見せる図、もうこれ一択かもしれません。
Claude CodeやCodexに入れて「このコードの構造を図にして」と頼むだけで、その場で���く1枚が返ってきます。★2.4万のArchifyです。

・出てくるのは自己完結したHTML1枚。PNG・SVG・動画としても書き出せる
・図の中の部品を検索でき、そこから上流と下流の経路をたどれる
・変更前と変更後を並べ、追加・削除・付け替えを差分で見せられる

導入は1行、npx skills add tt-a1i/archify -g で終わります。
オープンソースはこちら👇

https://t.co/o1qtu4tnE4

[Oikon | Claude Code深掘りガイド @oikon48]

本日の登壇資料です！
急遽参戦のLTだったのでネタ寄り

Claude Codeの体系的な理解と知識のフック
https://t.co/zSpVo1WwWW #ClaudeCodeMeetup

[kEigo @kei19_05]

GRが買えないor高いと思う人にこのカメラをおすすめしたい。
「FUJIFILM X-M5 + VILTROX AF 28mm F4.5」
GRは22万円ぐらいするけど、この組み合わせ14万円ぐらいで買えます。
コンデジばりに小さいしポケット入るし、色も最高だよ。

[Yu / ゆう @YuYoshimuta]

めっちゃ勉強になった
最先端で活躍されてる方はやっぱり自動化するのが速い
https://t.co/GqrwDwkKBO

[mizchi @mizchi]

日本の売れてるソフトウェアテストの本を何冊か読んだけど、自分の視点だと境��値テストは PBT と shrinking で済むし、デシジョンテーブルは型レベルの表現力で表現すべきだし、ホワイトボックスやブラックボックスももはやその場でテストツールを作ったほうが速いので、トートロジーを���じてしまた

[からころ / karacoro @karan_corons]

この辺とか独学厳しそう
https://t.co/n18fceKviA
あと、最近だとセキュリティ関連の深い知識はAIがクラック警戒して答えてくれないので、勉強しづらい問題はありますね

[こすもす｜AIで起業しろ @cosmos_hzokujin]

これ、日本のエンジニアにもかなり刺さるはず‼️

新しいOSSを読むとき、
受託案件で他人のコードを引き継ぐとき、
社内の謎システムを理解するとき、

READMEとディレクトリ構成だけで全体像を掴むの、普通にしんどいですよね。

でもこれを使えば、AIにコードベースを渡して、
「主要コンポーネント」
「データの流れ」
「処理の呼び出し順」
「どこが入口で、どこが中核か」
を、HTMLの図として���視化できる。

しかも単なる静止画ではなく、クリックで詳細表示したり、フローをアニメーションで見せたりできる。
・初見コードの理解が一気にラクになる
・技術記事・OSS紹介・社内共有にそのまま使える
・MarkdownやMermaidより“見てわかる”資料になる

AI開発者、個人開発者、受託エンジニアは今すぐブクマして試してみてください👇
https://t.co/ngZuMTKtfi