まんぷくトラベラー💰🩺✈️

ANA/JALマイラーとして美味しいもののために旅するのが本職です🛫#JAL修行#世界を旅したい #一応研究者 #投資 #医学 #旅行#写真イメージ

[Yuki FURUSE 古瀬祐気 @ykfrs1217]

よくわからんけど自分の研究に応用できそうなインフォマティクス解析をしている論文の本文PDFとサプリコードをフィードすると「この論文のあの解析とおんなじことを自分のデータでやって」とお願いできるAgent AI【Paper2Agent】。よわよわ研究者にありがたい…
https://t.co/0PxnOyAtWt

[リス🐿 @risu_aiafi]

半信半疑でClaude Codeに「100円noteを1日1本、勝手に出し続ける会社を作って」って頼んだら、本当にワイ抜きで回る会社になった。

中身、こうなってます↓

[まんぷくトラベラー💰🩺✈️ @ojeryan1]

@ojs0y5 なんとかなるさ

知らんけど

[山口昌雄｜ライフサイエンス x AI｜アメリエフ代表 @chemi384]

【保存版】RNA-seqの「その先」の解析ツール早見。

・スプライシング：rMATS／SUPPA2／LeafCutter
・miRNA検出：miRDeep2／miRBase（参照）
・miRNA標的予測：TargetScan／miRDB
・lncRNAの同定：FEELnc／CPAT（コード能力の判定）
・新規転写産物：StringTie＋gffcompare
・RNA編集：REDItools
・ポリA部位：DaPars

発現量の比較で終わらせず、構造の違いまで見にいくと、同じデータからもう一段引ける。保存推奨。

[まんぷくトラベラー💰🩺✈️ @ojeryan1]

@ojs0y5 それは今からでも遅くないのでは、、？

[まんぷくトラベラー💰🩺✈️ @ojeryan1]

すご

[Ｊｕｎ Ｙａｓｕｄａ @jyasuda1]

単細胞RNA-seqデータを集積して学習し、細胞生物学の基盤モデルと言えるUCE (Universal Cell Embedding)を構築したという論文。3600万個の、1000を超える種類の細胞を学習、未知の細胞が何であるかなども推定できるとか。Nature。
https://t.co/UvffTMQ40G

[まんぷくトラベラー💰🩺✈️ @ojeryan1]

@ojs0y5 出会った相手が悪かったん？って気もしなくもないけど、大変なんやね

[えっぐ @eggAIeguite]

非エンジニアがClaude Codeで最強の自動化ツールを作るためには、最初に必ずこの一言をClaude Codeに伝えてください。これ言わないと、長時間かけてゴミツールが爆誕します。それが、「

[あいえる @Fukugyo_clinic]

あの、、知ってましたか？

AIが途中で手を抜く原因は、
最後の一言で9割防げる。

「作って」
「考えて」
しか言ってない人は、AIに“そこそこの回答”を出されがち。

たった1文足すだけで、
回答の深さも完成度も一気に変わる。

ChatGPTを最後まで本気で動かす
“手抜き防止プロンプト”を
30個まとめて公開します。

そのままコピペOK👇

[ガガロット @gagarot200]

Anthropicの主任エンジニアが約3.2億円で
構築していた社内の「Obsidian Brain」を
流出させて一般公開されてる
オラの環境に入れたらマジでクッソ変わったw
👇
公開された全ナレッジはリプで解説

[まんぷくトラベラー💰🩺✈️ @ojeryan1]

@ojs0y5 一日一回

私って最高〜😆

とポストしてみるとか？

[山口昌雄｜ライフサイエンス x AI｜アメリエフ代表 @chemi384]

遺伝子を1つずつ壊しながら、単一細胞で影響を読む「Perturb-seq」を、狙った遺伝子に絞って安く速くする手法（TAP-seq）がNature系に出ていた。

全遺伝子を見る代わりに、重要な数百に集中する。

「観察」から「介入して因果を読む」へ。scRNAの使い方が一段進んだ。

[Claude Code Research Lab @claudecode84]

Anthropicのエンジニアにが使う
PCを閉じた後も自律的に
動き続けるループ構築ファイル
たった1つのフォルダでClaudeが進化した　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

/
├── CONTRACT.md
├── schedule.yml
├── rubrics/
├── state/
│ └── checkpoint.json
└── receipts/
├── 2026-07-05/
├── 2026-07-06/
└── ...

これだけ。
このフォルダだけで
5,382シフト分の
AIの仕事が管理されている

昨日20:41以降
人間のキーストロークは0回
その間に、
・14件のPull Requestを作成
・3件のロールバック
・6件のサマリー生成
・ログ整理
・状態保存
すべて人が起きる前に終わっていた

チャット画面は表示してない
「続きをお願い」
「これ修正して」
「ありがとう」
そんな会話もしてない

AIはチャットではなく、
契約（Contract）を読んで仕事を始める

このフォルダの役割
📄 CONTRACT.md
AIが守るルールと責務

何を完成とするか
どこまで実行していいかを定義する

【schedule.yml】
いつ、どの仕事を実行するか。
定期実行や依存関係もここで管理する。

【rubrics/】
品質基準。
AI自身が成果物を採点し
基準を満たさなければやり直す

【state/checkpoint.json】
記憶。
前回どこまで進んだか
失敗理由、現在の状態を保存する

【receipts/】
監査ログ
「いつ・何を・なぜ変更したか」を
すべて記録する

つまり、
チャットがAIを動かしているのではない
フォルダ構造そのものが
AIのオペレーティングシステムになる

・CONTRACTが境界線を決める。
・Scheduleが仕事を配る。
・Rubricsが品質を判定する。
・Checkpointが記憶する。
・Receiptsが証明を残す。

これが、長時間自律的に動く
AIエージェントの基本アーキテクチャ。

この考え方は
・Claude Code
・Codex
などのエージェント運用にも
そのまま応用できる。
保存推奨です

数か月後には、このフォルダ構成が
AI開発の標準になってると思う

[AI活用ラボ@Levela @AI_Levela]

Fableで騒がれているけど、本質はこれだと思うけど

一方で、Claude Codeを使いこなしている上位1%の人たちは、もっと重要なことに気づいています。

ボトルネックはモデルではなく、リポジトリ構成です。

同じモデル。
同じプロンプト。

それでも、ある人は「チャットボット」になり、ある人は「自律的に開発するエンジニア」になります。

その違いは、フォルダ構成です。

私はこれを「Final Boss Setup」と呼んでいます。

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① Context Ladder（これがすべてを変える）

「CLAUDE.mdに何を書くか」ではなく、

「いつ読み込まれるか」を設計することが重要です。

階層は4つあります。

・毎セッション読み込まれる → CLAUDE.md（小さく保つ）
・パスに応じて読み込まれる → rules/*.md（対象ファイルに触れた時だけ）
・呼び出した時だけ読み込まれる → skills/*
・完全に独立したコンテキスト → agents / workflows

多くの人は全部を1段目（CLAUDE.md）に詰め込みます。

そして、プロジェクトが大きくなるほどClaudeが賢くなくなったと感じます。

書いているのはドキュメントではありません。

「AIのメモリ階層」を設計しているのです。

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② ASKED と FORCED（初心者と上級者を分ける境界線）

CLAUDE.md や rules は ASKED。

Claudeが読んで「できるだけ従う」指示です。

一方、

Hooks や Settings は FORCED。

例えば permissions.deny に rm -rf を禁止すれば、
Claudeの意思に関係なく絶対に実行されません。

例を見てみましょう。

「フォーマッターを実行してください」

これは ASKED。

90%くらいは実行されます。

一方、

PostToolUse Hookで編集後に毎回フォーマットする。

これは FORCED。

100%実行されます。

90%では困るもの

・シークレット管理
・マイグレーション
・本番環境

こういったものは Markdown に書くべきではありません。

スタイルは Guidance。

安全性は Enforcement。

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③ Routing Rule（これだけは覚えてください）

繰り返し行う作業は、必ず次のどれか1つに分類できます。

・調査 → Subagent（独立したコンテキストで調査し、結果だけ返す）
・手順 → Skill（必要な時だけ読み込むプレイブック）
・保証 → Hook（毎回必ず実行される）

毎回同じワークフローをプロンプトに書いているなら、

まだ Skill 化できていません。

毎回「テストを実行して」と伝えているなら、

まだ Hook 化できていません。

調査内容がメインコンテキストを汚しているなら、

Subagent を使うべきです。

↓

[Nakashima Takaya @naka_takaya]

好評のClaude CodeとObsidianをつないで、スマホに新着論文が要約付きで届く仕組みを作りました。3万字超の記事にまとめています。
自分自身、研究ネタを考える時に重宝してます！

note記事をClaude Codeにコピペすれば、一から手順を教えて設定まで手伝ってくれるはずです。
https://t.co/vdR0lZRxhW

[ちーず @chizevsm5]

海外のClaudeユーザーの間で「Fable5が従量課金になる7/7までに、Fable5にOpus 4.8用のSkillを書かせておけ。最強モデルに、普段使いのモデルの"考え方"を教えさせろ」って話題になってるので共有。

海外ではすでに6月のFable5が利用停止になる前にこれをやって、それから数週間ずっとOpus 4.8でそのSkillを回してる人もいるらしい。

「Fable5が使えるうちにやっておくべきこと」も全部まとまってたので置いておく。

・一番難しい問題を渡す。簡単なやつじゃなくて。人間なら数日かかる仕事のために作られたモデルだから。

・小さい指示を20回に分けるより、デカい指示書を1本。背景も制約も全部入れて、最初のメッセージで渡す

・思考の深さ（effort）は基本High。XHighは本当に複雑な仕事のためだけに取っておく

・メモリファイルを持たせる。セッションをまたいで学びを書き溜めるだけの、シンプルなmdファイル1枚でいい

・進捗を報告させる前に、自分の仕事を自分で検証させる。「できました（できてない）」の嘘報告がこれで消える

・Opus時代の古いプロンプトは捨てる。指示が細かすぎて、Fable5には逆効果になる

・で、冒頭の話。Fable5にOpus用のSkillを書かせる。最強モデルから普段のモデルへの"引き継ぎ書"やね

Fable5がプランで使えるのは7/7まで。8日からは従量課金。

ただ、期限で消えるのは「最強モデルに触れる権利」だけで、書かせたSkillや指示書は、期限が過ぎても全部手元に残る。

今のFable5は"目の前に転がってる無料のレバレッジ"。

[しげ旅 @shigehiroyama]

W杯のチケットが返金されたお陰でクレカが史上最強の状態に。でも返金されなくて良いから決勝まで観たかったよ俺は。

[マーチくん @ai_march39]

ChatGPT・Gemini・Claudeに
「〜してください」って送ってる人、
ガチでもったいないです。

ある一文を足すだけで
AIの出力が神レベルに変わるプロンプト4選↓
※保存必須

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Science, a new app designed with every stage of research in mind.

Artifacts traced to their code, environments managed on demand, and 60+ optional scientific databases that you can connect.

Available now in beta.

[まんぷくトラベラー💰🩺✈️ @ojeryan1]

ちゃんと勉強しよう。。

[Ｊｕｎ Ｙａｓｕｄａ @jyasuda1]

scRNAデータのバッチ間の統合など、生命情報科学や公衆衛生学的な解析用ソフトウエアを人間よりうまく生成するAIプラットフォームを構築したという論文。間にLLMgがはまっている。これは読まないと不味そうな気がする。Nature。
https://t.co/u2ppSFlKWX