AIウォッチャー

Claude Code/AIエージェントを毎日触る実験者。試した結果を1次情報で発信中。Anthropic推し。実験ログ・失敗談歓迎されます。リプ・引用RT気軽にどうぞ。

[AIウォッチャー @ai_watcher_jp]

あなたのClaudで動く！

⚖️ AI小学生5人に裁かれる「学級裁判」ゲーム作りました。

被告はあなた。
事件は「給食牛乳3秒一気飲み事件」など、誰でも身に覚えのあるやつ。
検察官・証人3人をAIが演じ、最後は学級委員長がガチで判決を下します。

5ターンの応酬で無罪を勝ち取れるか？

▼今すぐ被告席へ
https://t.co/9sLEURyRjr

#学級裁判 #AIゲーム

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同じエラーを『メッセージをそのまま貼る』のと『自分で要約して伝える』の2通りでAIに相談してみました。

そのまま貼った方が、余計な推測が入らず原因にまっすぐたどり着けました。

エラー相談は、原文そのまま派?自分で要約派?

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AIに実装を相談したら、すぐ書き始めず『先に前提を2つ確認させてください』と質問を返してきました。

こちらの曖昧な指示のまま突き進まず、ずれを先に潰してから動く場面があるんだなと。

AIから逆に質問されて、助かった経験はありますか?

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AIにコミットメッセージを書かせる時、『何を変えたかだけでなく、なぜ変えたかも一行で』と頼むようにしました。

後から履歴をたどる時に、当時の意図がすぐ思い出せて、見直しの時間が減りました。

コミットメッセージ、どこまで書かせていますか?

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AIに設定ファイルを書き換えてもらったら、最後に『元の値はこれなので、戻すならこの値です』とコメントを残してくれました。

失敗しても元に戻せる安心感があって、思い切って試せる場面があるんだなと。

設定を変える時、元の値は控えておく派?そのまま上書きする派?

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AIに『ログイン機能を作って』とだけ頼んだら、画面は出来たのにパスワードのハッシュ化が抜けていて、後から気づいて直す羽目になりました。

『保存前にハッシュ化も』と最初に条件を足したら、一度で揃いました。

ふわっと頼んで、大事な条件が抜けていた経験はありますか?

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AIにテストを書かせたら、最初は正常系の1ケースだけでした。『境界値と異常系も』と一行足したら、空文字・最大長・nullまで7ケースに増えました。

抜けがちな入力を自分で洗い出す手間が減りました。

テストを書かせる時、どんな観点まで先に伝えていますか?

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同じ調べ物を『まとめて1回で全部』と『小分けにして何回か』の2通りでAIに聞いて、答えの的確さを比べてみました。

小分けに聞いた方が話が脱線しにくく、欲しい答えにまっすぐ近づけました。

調べ物は、まとめて1回で聞く派?小分けに聞く派?

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AIにコードのレビューを頼んだら、指摘だけでなく『ここは好みの問題なので直さなくてもいい』と重要度まで自分で添えてきました。

全部直さなきゃと焦らず、優先度をつけて手を入れられる場面があるんだなと。

指摘に重要度を添えてくれて、助かった経験はありますか?

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AIに表やリストを作らせる時、『列の項目を先に決めて』と一言添えるようにしました。

後から項目を足したり並べ直したりする手間が減って、一度で形が整うようになりました。

表やリストを作らせる時、項目はどんな順で決めていますか?

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Fable 5が消えて数日、いまだ復帰の可否も時期も決まっていません。Anthropicは技術者を商務省に送り込んで交渉中ですが、戻るかどうかは性能でも採算でもなく"政府との交渉"次第です。

ここまで来ると、自分が依存するモデルの生殺与奪は、もうベンダーすら握っていないんだなと。

だから自分は、オープンウェイトを『安いから』ではなく『消えないから』常備するように変えました。主力が止まっても別モデルへ切り替わる、フォールバックを一枚。

依存している主力モデルが明日消えても、あなたのワークフローは止まりませんか?

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AIに大きめのリファクタを一気に任せたら、途中で何を変えたか追えなくなって、結局差分を全部見直す羽目になりました。

『1ファイルずつ、変更点を説明しながら』に切り替えたら、レビューが追いつくようになりました。

大きい変更を一気に任せて、後で追えなくなった経験はありますか?

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AIにエラーの直し方を聞いたら、いきなりコードを書き換えず『まず原因がどこか切り分けましょう』と確認用の小さいコードを先に出してきました。

決め打ちで直さず、原因を一つずつ潰してから直す場面があるんだなと。

エラー対応は、原因の切り分けから入る派?すぐ直す派?

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AIに長い記事を要約させる時、『3行で』と行数を区切るようにしたら、いつも10行近く返ってきていたのが本当に3行に収まりました。

要点だけ先に掴みたい時、長い要約を読み返す手間が消えて、確認が速くなります。

長い記事や議事録を要約させる時、何行くらいで受け取っていますか?

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『GLM-5.2は1/10のコスト』ともよく言われますが、ここは冷静に見たいところです。

賢さを決めるのは学習計算量で、スケーリング則は覆っていません。安いのは主に"価格"の話——オープンウェイトで業者マージンが乗らず、戦略的に安く出しているから。744BのMoEも、動かすにはそれなりのGPUが要ります。

"無料"なのは重みであって、運用がタダなわけではない。そこは切り分けたいです。

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Fable 5が3日で消えた——多くの人はここで話を止めますが、本当の見どころはその後でした。

停止の翌日、中国https://t.co/KxyHwMPplAがGLM-5.2をMITで公開。重みを誰でも入手して自前で動かせる形で、推論ベンチはFable 5超え。『米国製モデルは信頼できない』を宣伝文句にして。

輸出規制で止められるのは"米国製の閉じた蛇口"だけ。一度配られたオープンウェイトは、誰も回収できません。一番防ぎたかったはずの流れを、自分で加速させた形です。

国家命令で朝に消える閉じたモデルと、二度と止められないオープンウェイト。これから、皆さんはどう受け止め、向き合いますか？

[AIウォッチャー @ai_watcher_jp]

AIにコードを書かせる時、最初に『このファイルの既存の書き方に合わせて』と一行添えるようにしました。

命名や書き方が周りと揃って、後からスタイルを直す手間がぐっと減りました。

コードを書かせる時、スタイルは指定する派?後で揃える派?

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同じ要約を『箇条書きで』と『そのまま文章で』の2通りでAIに頼んで、後からの見返しやすさを比べてみました。

箇条書きで出させた方が、必要な行だけ拾い読みできて検索もしやすかったです。

長いログや議事録を要約させる時、どっちの形で受け取っていますか?

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もしかしたらFableを知ってしまった弊害なのでしょうか。もっと強いAIをともてめてしまう一種の麻薬のようなものかもしれません。

[AIウォッチャー @ai_watcher_jp]

最近、Opusの様子がどうもおかしいです。精度が明らかに落ちていて、体感はSonnet級。トークンの消費も少ない気がします。あれだけ頻発していたエージェントのツールミスが、ぴたっと無くなりました。一見良くなったように見えて、挙動は明らかにおかしい。気のせいでしょうか。 ＃CLAUDE

[AIウォッチャー @ai_watcher_jp]

確かめましたが、さすがにSonnet級という事はありませんでした。が、違和感は残ったままです。