Yuuma WASHIMI

uts1-14🇪🇸

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

https://t.co/LJ14PmmKuQ
人と関わる時常にテンション二割増しと20分のバッファ 持たせて行動するってのはちゃんと実践していきたいな

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

https://t.co/WU8kjoaJFb

- リーダーシップはチームの目標のためにリスクを取って意思決定をし、目標達成を第一として動けること
- リーダーシップを全員が持つチームの方がチームのために動けるの��パフォーマンスが圧倒的

[コムテ @commte]

Claude Code に動画を見せられるようになった

動画の URL かファイルを渡すと、変化のあった場面のフレームだけ選んで文字起こしまで付けて、どの LLM でも読める形に整えてくれる。全部ローカルで動くし、スキルとして入れれば Claude Code が自分で動画を見て答える

https://t.co/1BjpsikZj2

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

原価は固定費や労務費も入れて捉えるらしい。そうすると原価割れでも仕入れ額より高ければ、売っただけ赤字補填できる。固定費と変動費を分けてもらえるのが大事

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

https://t.co/fnmjvMA4ZL
良著
BSや損益計算書、減価償却の説明はもちろん、発生主義による収益と収入の違いや原価割れと貢献利益が負の違いを学べた。会計士関係なくビジネスやる上で誰もが使える知識に振っていた

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

商取引が行われたタイミングで確定するのが収益と費用、その差額が利益。これをまとめたのが損益計算書。
対して実際にお金のやりとりが行われたタイミングで確定するのが収入と支出、その差額が収支。これをまとめたのがキャッシュフロー計算書。
利益がマイナスでも収支がプラスなら倒産しない

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

工学部が終わってるのはそうだが東工大がそんな少ないわけ？？

[高時給家庭教師バイト募集【スマートレーダー／公式】 @smartrador]

卒業に必要な最低単位数、12大学で比べてみた

文科省の基準は124単位。

【124単位 組（7校）】
名大・東北大・東工大・一橋・神戸大・筑波大・お茶大

【基準超え（5校）】
阪大 130（文・工等）
北大 132（文・法等）
九大 128〜130（法・工等、学部差）
京大 140（多くの学部）
東大 136〜158（法・経済136 / 工学部153〜158）

東大は前期教養（駒場 1〜2年）＋後期専門（3〜4年）の2段構え。理系工学部は前期63＋後期90単位超=計153〜158単位で12大学最重量級。文系（法・経済）も56＋80=136単位で京大並み。

どこも文科省基準以上。理系・難関大ほど単位数が多い傾向。

※4年制・主な文理工学部の公式学則で確認（医・薬・獣医の6年制除く）

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

今日 Zedの調子 悪すぎてclaudeの処理 終わってないのに終わったとか出るし 新規セッション 作成が別 ワークツリー作成に変わってるに変わってるから 本当に 使いづらい

[Skills Studio @sumika45379]

【結論から言う】
Claude Codeで論文を書く人は、Academic Research Skillsを入れたかどうかで別物だよね😳
海外で伸びてたのは
30以上の専門agentをまとめた、研究チーム型のClaude Skill。
論文をraw ideaからpublication-readyまで持っていきたい人は、まず見てほしい。

① Deep research
arXiv / Semantic Scholar / DBLPを横断して調べる。
「まず関連研究を集める」がSkill化されてるの普通に強いんだけど、、

② Drafting
paperをsection by sectionで作る。
一気に全部書かせるんじゃなくて、
論文の構成に沿って進めるやつ。

③ Integrity check
referenceとdataを100% verificationする前提。
ここが甘いAI論文作成と違う。

④ Peer review
5-person peer reviewにDevil's Advocateまで入る。
自分に甘い文章をちゃんと壊しにくるのが良いんだよね。

⑤ Export
APA / IEEE / Chicago / MLA / Vancouverに対応。
最後の形式合わせまでSkill側に寄せられる。

しかも導入は
/plugin install academic-research-skills
これだけ。

ここまで入れると👇
「Claudeに論文を手伝わせる」
じゃなくて
「Claude Codeに研究チームを持たせる」
に変わるんだよね。

このレベルのSkill、研究やってる人には普通に神すぎる😻

研究チームSkillを使うなら、Claude Skills全体の考え方も一緒に見ると理解が深まるやつ。
この下の記事を読むと理解が一気に深まる。マジでおすすめ👇😻

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

https://t.co/3LnipQKZuY
ニコチンは入ってるが30分持続。14パウチ500円か。楽しめる時間的には得だがどうなん

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

https://t.co/Co72BTmWpG
沢山本を読んでいるがいまいち血肉になっていない人が、先の内容を予測しながら読んだり、章ごとに内容を思い出したり、読んだあとにマインドマップを作り自分の知識と結びつけることで、本の内容を知識として蓄え、自分で考える連想力を鍛えることができるようになる本

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

中国人も米国人も金拝主義な面では同じだが、歴史上中国人は政治的権力を用いて富を得てきたのに対して、米国人は富が政治的権力や名誉につながる。

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

https://t.co/VcRdUKXJ60
要約
米国大学に2年間留学していた筆者が米国人と日本、韓国、中国各国の留学生を比較し、それぞれの特徴を比べて論じる。出身による優秀さの違いや文化的違いは幻想であり、結局のところ環境によるものではないかという話。

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

米国の大学生もその他の人もトップ層は優秀だが、米国では圧倒的課題量と発表量により、議論を通した��説立てやその修正が得意になっていく
に

[国山ハセン @hasenkuniyama]

AI時代、勉強量より「質問力」が価値になる。

MITの大学院生が
「1学期分の学習を48時間で終わらせる方法」を見せてくれた。

彼がやったことは意外だった。

教科書1冊ではなく

・教科書 6冊
・研究論文 15本
・講義の文字起こし

全部を NotebookLMに入れる。

そしてこう聞く。

「この分野の専門家が共有している
5つのメンタルモデルは何か？」

次に聞く。

「専門家が根本的に意見が割���ている論点は何か？
それぞれの最強の主張は？」

20分で
その分野の 知的地図 が出来上がる。

さらに彼はこう聞いた。

「この分野を
深く理解している人と
暗記だけの人を見分ける質問を10個作って」

そして6時間
その質問に答え続ける。

間違えるたびにAIに聞く。

「なぜ間違いか？
何を見落としている？」

48時間後
彼は教授と議論できるレベルになっていた。

AI時代の差は

コンテンツ量ではない。

質問の質。

多くの人はAIを
「高性能な蛍光ペン」として使っている。

でも本当は

“全ての文献を読んだ家庭教師” として使える。

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

https://t.co/yUcHAi8s0H
学んだこと
相手から学ぶ姿勢を取り続ける
���に自分が正しいと思わず、一度肯定してからアドバイス
言いづらいときは事実を伝えるだけ

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

- コミュニケーションをとって信頼され、宣言通りに動く人だと思われることで利益を高められる。自分が宣言通り協力すると信じられていれば相手も協力しやすい。物を盗まれた時に、「次は必ず訴える」と言う言葉が信じられていればさらに盗みが生じる可能性は低い

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

https://t.co/0gw1HWFHC3
要約
環境破壊はなぜなくならないのか。個人が個人の利益を優先した結果、全体としては不利益の方が大きくなってしまう社会的ジレンマ。これは全体の利益を最大化するために人類が身につけてきた生存戦���の裏返しだった？研究における具体的な実験の紹介を通して考察する一冊

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

学んだこと
- 周りに合わせるという人が大多数の場合、協力する人が多数派になり全体の利益が最大化される
- どれくらい周りが協力していたら自分が利己的行動でなく協力行動をするかは人によるので、均衡する協力する人の割合は同じ人々が作る集団でも初期状態により変わる

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

学んだこと
- 相手を丁寧に観察し相手のすばらしい行動を褒める
- 相手が疲れたいないタイミングで相手が好きな話題で心を解きほぐし、さりげなく提案する
- トラブルがあったらwhyでなくてwhatで聞く。whyだと叱責、whatだと解決に向かう

[Yuuma WASHIMI @LLMengineering]

https://t.co/s8Go6E3rHc
予想
ルールに則って行う作業はAIに取って代わられるので、創造的な活動をチームで円滑に行うために人にgiveし、いかに自分が描く方向に人を動かしプロジェクトを成し遂げていくかを具体的なケースを取り上げて説明する本