IMI｜AI×会社員エンジニア

会社員エンジニア｜AIで仕事・家計・英語・筋トレを実データで検証。使えた仕組みと失敗を記録。会社の外で価値を作れるか実験中｜ABEMA出演 / J-StarX

[IMI｜AI×会社員エンジニア @imi_lab0818]

AIエージェント「Muse」を試した。 InstagramのDM取得だけでなく、指定メッセージへの❤️リアクションまで成功。
次はNotionと連携して、返信提案・会話情報の自動記録を検証したい。
招待コード：OWBP1X

登録後48時間以内の入力で双方10億トークン付与とのこと。

https://t.co/JLTdOHAtH7

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@shun_shobon これ、OSSのローカルツールを配布する時にAPIキー設定を省けるのが大きいですね。公式を見ると現状は利用者本人のプラン上限内で、商用・ホスト型は別途申請が必要そうですが、個人開発の配布ハードルはかなり下がりそうです。

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@uzuki_aoba 具体例ありがとうございます。FPGAみたいな技術語そのものより、文脈次第で日本語判定に寄るケースがあるんですね。Shiftで英字固定できるなら、技術文を書く時も思ったより実用できそうです。

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@AoneSenbongi 最終的にIME側へ任せる設計にしたんですね。全部自前で処理するより既存IMEを使う方が早かったとのことですが、Meltype側とIME側の役割分担はどこで切っていますか？

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@yaammaammootoo 証跡との紐づけまで必須なんですね。レビューする人が追いやすいように、AIの出力から元ログや入力データへ直接辿れる形にしていますか？それとも要約＋参照先を残す形ですか？

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@yksr_melt やはり判定精度なんですね。技術用語や固有名詞みたいな曖昧な入力が難しいのでしょうか？精度を上げる時に、特に効いた工夫が何だったのか気になります。

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@__fu__ 仕組みを見ると、グローバルフック→独自変換→SendInputなんですね。便利さの裏でアプリ相性が出るのは重要そうです。会社PCみたいに環境を選べない場面もあるので、普段使いで一番気になった制約は何でした？

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@yaammaammootoo なるほど、AIの結論そのものではなく「どう判断したか」を人がレビューするんですね。人が確認しやすいように、AI側には判断根拠や参照したログまで出させていますか？

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@Parslay12 ありがとうございます！エンジニアとしてはまだ若手です。最近はAIを使いながら、FPGAなどハード側も勉強しています。松井さんはエンジニアの方と普段かなり交流されてるんですね！

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AIで人生を実験する Day 4

Xを約2週間試した。

記録上、こちらから返信すると約4割は会話になる。
でもフォロワーは7人で止まった。

会話は作れても、
「この人をまた読みたい」には変えられてなかった。

今日から返信中心をやめて、
会話で得た発見を自分の投稿にも残す。

1週間後に数字を見る。

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@jissama 初期は厳密な変更記録より「戻せるポイント」だけ残して、節目で全体整合を見るんですね。PoCにも合いそうです。「ある程度進んだ」の判断って、機能数より他人に見せる・渡すタイミングですか？

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@_faycute 背景・理由もコードと一緒に定期メンテするんですね。測定手順でも「なぜこの順番か」が古くなると危ないので参考になります。仕様変更時にもそのスキルを走らせます？それとも定期実行だけですか？

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@yaammaammootoo なるほど、結果だけでなく入力条件→実行ログ→AI判定→確認観点・根拠まで一連で残すんですね。計測系でもかなり参考になります。一次AIと再レビューが食い違った時は、そこで人が判断する運用ですか？

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AIを使ってFPGAを勉強中。
Lチカも「動いた」で終わらせず、RTL Viewerで回路を見て、Questaで波形まで確認した。
12MHzとcount[3]の関係も、自分で波形を見ると一気に腹落ちする。
AIは答えを出すより「なぜ？」を潰す使い方がかなり良い。

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@koguGameDev 計測GUIでも、手順を細かく文書化しすぎると試行錯誤のたびに古い前提が残ります。「文書化」が悪く作用するのは、更新が追いつかないからですか？それともAIが古い前提を守りすぎるからですか？