るき@京都エンジニア

なんちゃってフルスタックエンジニア & テックリード & FDE🏃‍♀️ SE7年目 医療系
京都でハリネズミ飼ってます🦔

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

ほぼ1年経っちゃいましたが、入社エントリを書きました。

入社エントリ | 受け身の思考から価値を創る思考へ 〜AI時代に気づいた技術者と課題解決者の違い #note #入社エントリ #エンジニアさんと繋がりたい
https://t.co/fKCnr6qkut

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

タバコ吸ってたら外に体長3〜4cmのでっけえクマバチちゃんおった。
飛ぶの下手すぎて何回も壁にぶつかってた。可愛い。

強く生きろよ

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

正解はわからなくてもいいが、指針はあるべき。
ただその指針の正しさは未知の領域であるほど自分では測れない。
こういう時にメンター欲しくなるんだよなぁ。

[規格外 @shinkaron]

https://t.co/sa4nbpcXCo

[KT @kolife01]

Fableの命が残り少ない方！

Fableのリミット、従量課金のコストをステータスラインに表示するプロンプトです。よかったらどうぞ

https://t.co/b1ZOCBO00Z
#aimeetup #Claude #ClaudeCode #Fable

[楠悠一｜クレーン降りたら人生上がった｜AI講師 @kusunoki_u1]

Meet の ホスト全員に告ぐ！！②
毎回、招待メッセージからよく分からない電話番号が邪魔なので、いちいち消して送ってませんか？

⇩こんなの
ダイヤルイン: (JP) +81 3-4545-xxxx PIN: xxx xxx xxx 1510#
その他の電話番号: ttps://tel.meet/gee-bxxx-xxx?pin=30226xxxxxxxx

画像の項目のチェック外したら、
URLだけになってすっきりしますよ！

[コンドウハルキ｜7/15初出版/ズルいほど稼げるデザイナーの仕事術 @halukik_0520]

https://t.co/vwKOB8LSdS

[つぐみん#Contrea採用担当 @Tsugumin_I]

雨の中お越しいただいた皆様、本当にありがとうございました！！！
とっても好評だったので、ぜひまた開催したい！！！

今月は大阪開催です！

[久松剛 IT・AX・DX・FDE組織づくりの水先案内人 @makaibito]

IVSに行ってきました。

会場は賑わっていましたが、スタートアップ景況感もあって出展者も変化し、目的も不透明になった印象です。

「上場」が消え、EXITがM&A前提になった夏 ― IVSで見たスタートアップの現在地｜久松剛 @makaibito #日経COMEMO #創作大賞2026 https://t.co/YreORcz2h8

[久松剛 IT・AX・DX・FDE組織づくりの水先案内人 @makaibito]

https://t.co/w0pmiGmEYP

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

やはりAI使うときの最大のボトルネックは人間だな…早く仕組み化等で人間脱却せねば…

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

@ramen_neko_suki 早め了解！
そうなんやね！めっちゃ良心的！！
超楽しみだぁ...！

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

@ramen_neko_suki 自分1900円の安いパス買ったからVIP箇所入れないけどそれでも良ければ！是非是非！！！！！！！！！！！！

[ユギ イサナ/ 柚木勇魚 @137yugi]

Fable5を使って数字を取るために、実際作ってないのに作ったフリしたり他の人の動画勝手に使ったりするモラル欠如の数字中毒者が多すぎるのでちゃんと作ってます。

商材にも繋げないし作り方も説明するんでまっとうで人間である人は是非情報共有しましょ

もうちょいブラッシュしたらアップ予定

[にことら＠医師 x AI @DrNikotora]

動画生成自動化実験。
とりあえず作ることまではできたので、今後はパターン化。人間が「みたくなる構造」を作っていくぞ、ワークフローさえ作ればあとはFableじゃなくてもいける。そしてユーザー心理は重要。なんで、まだまだ勉強して作る必要がある。枠組みできただけよし！

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

そういえば健康診断E判定だった。病院行かな

[Hideyuki Uchida | 経営企画 @uchy1217]

Fableの特徴を理解する上で、Thariqさんの記事でこのフレームワークが一番しっくり来ました。自分の理解しているレベルを伝えて、Unknown Unknownsを見つけてもらう。
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Known Knowns：既知の既知
これは基本的に、私のプロンプトに書かれているものだ。私はエージェントに何をしてほしいと伝えているのか。

Known Unknowns：既知の未知
まだ答えは出せていないが、自分が「まだ分かっていない」と認識できていること。

Unknown Knowns：未知の既知
あまりにも当たり前なので言語化していないが、実際に見れば「これだ」と分かること。

Unknown Unknowns：未知の未知
そもそも自分が考慮していないこと。自分が知らない知識。あるいは「どこまで良くできるのか」を自分が分かっていないこと。

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

「コンテキスト効率化」というユーザーハーネス可能な部分がやっぱり注目浴びてるし、今後も活発化するんだろうな
RTKのリポジトリ更新も早いし69kスターついている

今後は「出力データの文脈理解・構造化」の機能とかで、/compactコマンドでも情報に加重をつけて圧縮していくとか出てきそう

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

RTK使ってたんだけど、やっぱり「実行結果の検証が『環境によって異なる』」段階だとまだすこし早すぎるかもなぁ

自分の環境だと意図せずコマンド出力が削減されて、他ツールに影響与えて全落ちしちゃう

本来この出力削減の分類機も、AI自身が適切にできるべきなんだよなぁ
https://t.co/tcteBsiNL2

[るき@京都エンジニア @ruki_engineer]

やりたいこと簡単に設計してFableに任せた。私は一旦寝る😴