Ryōsuke

Software Engineer, Agentic Coding, Multi Agent Orchestration, 個人開発
を開発中

[Ryōsuke @ryosukeuni]

🚀 AIがAIを管理するためのアプリ：https://t.co/W56Blq4n2v をリリースしました 🚀

PhloxはClaudeCode,Codex,Cursorのマルチオーケストレーションをネイティブにサポートします！

まだ荒い部分もありますが、まずは実際に使ってもらいながら改善していきます 💪

エージェントネイティブな開発をぜひ体験してみてください👇
https://t.co/gqPMAtz3Fk
フィードバックも大歓迎です 🙌

#個人開発

[Ryōsuke @ryosukeuni]

最近思うのはAIを全社員に使用可能にしたとして本当に会社の生産性は上がるのかってこと。
前は全員がAIを使いこなせれば生産性は上がると思ってたけど今は逆に少数精鋭にトークンコストを集中して投資し、自動化システム作りまくって人員削減した方が1人あたり生産性は上がるのでは？という気持ち。
AIスロップを大量に生み出す、価値ないものにトークンを使いまくるとかの副作用を考えるとさらに少数精鋭の方がいいのでは。

[Ryōsuke @ryosukeuni]

あとこれ面白いのがeffortがMAXよりもXhighの方がどの
レベルのタスクでもスコアが高くて、特に最難関タスクリストにおけるスコア(添付画像)では明らかにXhighの方が良い結果になってるんだよね。

これってつまり難しいタスクには最も高い推論量が良いっていう考えが間違いだってこと。(Opus4.8の場合)

ボリスも確か普段はXhighを使ってるって言ってた気がするけど、普段のタスクどころか難しいタスクにおいても**コーディングにおいては**逆にMAXを選択せずXhighを設定した方がいいってこと。

バイアスにとらわれてはいけないね。

[Ryōsuke @ryosukeuni]

最近よくOpus4.8はポンコツだからOpus4.7を使ってるとかOpus4.6の方が良いみたいなんを見るんだけど主観は置いておいて、最近出たコードの正確さだけでなく品質まで測るベンチマークを見ると最高難易度のタスク(1枚目)では明らかにOpus4.8が優位で、難易度が高くないタスク(2枚目)でもOpus4.8は最も優れている結果なんだよね。

確かにバグはあるんだけどOpus4.8は現状Claudeで最も優れたモデルであることには違いないと思うんだけどちがうのかな？

1枚目はDiamond,2枚目はExtended

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FrontierCode について、難易度が段階的に高くなる3つの入れ子構造のサブセット、Extended、Main、Diamond を提示します。Diamond は最も難しい50問、Main は Diamond を含む最も難しい100問、Extended は全150問で構成されます。
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[Ryōsuke @ryosukeuni]

https://t.co/r7gnyEzLHF

[Ryōsuke @ryosukeuni]

最近よくOpus4.8はポンコツだからOpus4.7を使ってるとかOpus4.6の方が良いみたいなんを見るんだけど主観は置いておいて、最近出たコードの正確さだけでなく品質まで測るベンチマークを見ると最高難易度のタスク(1枚目)では明らかにOpus4.8が優位で、難易度が高くないタスク(2枚目)でもOpus4.8は最も優れている結果なんだよね。

確かにバグはあるんだけどOpus4.8は現状Claudeで最も優れたモデルであることには違いないと思うんだけどちがうのかな？

1枚目はDiamond,2枚目はExtended

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FrontierCode について、難易度が段階的に高くなる3つの入れ子構造のサブセット、Extended、Main、Diamond を提示します。Diamond は最も難しい50問、Main は Diamond を含む最も難しい100問、Extended は全150問で構成されます。
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[Ryōsuke @ryosukeuni]

CursorのAPI使用量が余ってるからOpus4.8(最初のプランニング)とComposer2.5(最初のプランニング以外)でiOSアプリを作ってみたんだけどやっぱりClaudeと比べて複雑な指示の理解と忠実さと実行力が足りない気がしていて、Core部分の開発を別の誰かがやる作業としてやらずにUIだけやって完了報告してくる。(UIも何度も再起的にサボってやってなかったところをやらせた)

これがClaudeだと全く同じ指示で忠実かつ正確に意図を理解してよしなにやってくれるのでEQが高いことはAI(特にエージェント)においてかなり重要。

Composer2.5はコーディング能力自体は高いのかもしれないけどエージェントに望まれる能力が低いというのが現時点の感想。

次のモデルに期待。

[Ryōsuke @ryosukeuni]

@fujibee 同じようなアプリを作っているものとして尊敬します！

[Ryōsuke @ryosukeuni]

エージェントの自動作業を管理するのに最適な方法はkanbanビューなのではないか

[Ryōsuke @ryosukeuni]

まじで、たかだか月100ドルでAPIコスト100万以上使えるのほんとにバグすぎる。

[Ryōsuke @ryosukeuni]

最後にめっちゃ有益なこと言ってた
AIに本気で取り組みたいやつは1日中Claudeに指示だけしろ！
そしてClaudeに何ができて何ができないのかを知れ！
君がすることはClaudeができないことをできるようにさせることだ。

https://t.co/0rC9vQQEIM

[Ryōsuke @ryosukeuni]

確かにClaudeはEQが高い。
だから長く対話を続けても苦痛を感じづらい。

[Ryōsuke @ryosukeuni]

こういうのを見ると生成AIの確率的な動き(非決定論性)を忘れてはいけないと思う。

system<system-reminder>
現在、ToDoリストが空であることをお知らせします。ユーザーにはすでにそのことを認識しているため、この件について明示的に言及しないでください。ToDoリストを活用できるタスクに取り組んでいる場合は、「TaskCreate」ツールを使用してリストを作成してください。そうでない場合は、このメッセージを無視して構いません。繰り返しになりますが、このメッセージについてユーザーに言及しないでください。
</system-reminder>

[Ryōsuke @ryosukeuni]

会社全体の形式知・暗黙知・専門知識をAIにどう学習させるべきかを学び、システムを構築し、継続的に改善させることが企業の最優先の課題。
今や人間がただ仕事するだけでは生き残るのは難しい。
だからこそ常にAIに触れ合って常に成長し続ける必要がある。

要約👇

素人：この文章、ざっくり言うと何を言ってるの？
専門家：一言で言うと、AI時代の会社の強さは「どのAIモデルを使うか」じゃなくて、「人間の知識とAIを組み合わせて、会社独自の学習ループを作れるか」で決まる、って話だね。

素人：学習ループって何？
専門家：会社の人たちが持っている知識、判断力、経験、仕事の進め方をAIに使わせる。
それでAIが仕事を助ける。
さらに、その結果からまた会社が学んで、AIも改善される。
この繰り返しのこと。

素人：なるほど。AIをただの便利ツールとして使うんじゃなくて、会社全体で賢くなっていく仕組みにするってこと？
専門家：そう。そこが重要。
文章では、企業にはこれから2つの資本が必要になると言っている。

素人：2つの資本？
専門家：1つは「Human capital」、つまり人間の資本。
人の知識、判断力、人脈、創造性、経験からくる勘みたいなもの。
もう1つは「Token capital」。
これは会社が自分で持つAI能力のこと。
AIシステムに蓄積された会社独自の知識やノウハウだね。

素人：AIが強くなると、人間の価値は下がるんじゃないの？
専門家：この文章では逆だと言っている。
AIが強くなるほど、人間の価値はむしろ上がる。
なぜなら、AIに何をやらせるか、何を重要だと判断するか、どんな目標を立てるかは人間が決めるから。

素人：AIだけだとダメなの？
専門家：AIだけだと、方向性のない計算になりやすい。
たとえば、優秀な部下がいても、何を目指すかを決める人がいなければ動きが散らばるよね。
それと同じで、AIには人間の目的設定や判断が必要になる。

素人：じゃあ、会社は最新のすごいAIモデルを選べばいいって話ではないんだ？
専門家：そう。そこがこの文章の中心。
大事なのは「最高のモデルを選ぶこと」ではなく、「モデルの上に、自社独自の学習システムを作ること」。

素人：自社独自の学習システムって、具体的には？
専門家：たとえば、会社の業務フロー、専門知識、過去の判断、顧客対応の経験、社内の暗黙知をAIに組み込む。
そしてAIを使うたびに、その会社に合った形で少しずつ改善されるようにする。

素人：それって、会社のベテラン社員の知識をAIに入れていく感じ？
専門家：かなり近い。
文章では、汎用AIモデルは入れ替えられても、会社の中に蓄積された「ベテラン的な知識」は失われないようにすべきだと言っている。

素人：つまり、ChatGPTとかClaudeとかGeminiみたいなモデルを変えても、自社のノウハウは残る状態が理想ってこと？
専門家：そう。
その状態を作れているかどうかが、AI時代に会社が自分の知的財産をコントロールできているかのテストになる、という話だね。

素人：でも、AIに会社の知識をどんどん渡したら、全部AI企業に取られない？
専門家：そこも文章ではかなり警戒している。
少数の巨大AIモデルだけが、あらゆる会社や業界の知識を吸収して、利益もそこに集中する未来は危ないと言っている。

素人：たしかに、それだと普通の会社は自分たちの強みを失いそう。
専門家：そう。
文章では、過去のグローバル化で一部の産業が空洞化したことにも触れている。
GDPの数字は問題なさそうに見えても、現場では仕事や産業が失われた。
AIでも同じことが起きる可能性がある、という警告だね。

素人：じゃあ、どうすればいいの？
専門家：少数のAIモデルに全部の価値が集まるのではなく、各企業が自分たちの学習ループを持てるようにする。
つまり、AIの基盤は使いつつも、自社の知識、判断、業務改善の仕組みは自社で所有する。

素人：それができると何が良いの？
専門家：会社は自分たちのノウハウを守りながら、AIで仕事を強くできる。
社員の経験や判断もAIによって広がる。
そして、その価値がAI企業だけではなく、会社、社員、業界、地域にも還元される。

素人：つまり、AIに仕事を奪われるかどうかじゃなくて、AIを使って会社全体が学び続けられるかが大事なんだね。
専門家：そう。
この文章の結論はそこだと思う。
AI時代の企業の本当の競争力は、人間の知識とAIの能力を組み合わせて、会社独自の学習を複利で積み上げられるかにある。
その学習ループこそが、これからの企業の新しい知的財産になる、という主張だね。

[Satya Nadella @satyanadella]

https://t.co/vLmiBKTtX3

[Ryōsuke @ryosukeuni]

いつの間にかClaudeチャットが勝手に図解してくれるようになってたんだけどこれがかなりわかりやすい。
このスキルを作成してローカルでも使えるようにしたらかなり便利になった。

[Ryōsuke @ryosukeuni]

前から思ってたんだけど、Skillsの自動発火は悪手だと思うんだよね。
CLAUDE.mdに必要なスキルは事前にロードしてねって書いてても呼ばないんだから。
Cluadeの社員はどうやって管理してんだろうなぁ

[Ryōsuke @ryosukeuni]

この動画を見て今さら気づいたんだけど、今まで当たり前に個人で夜間エージェントループみたいな事をして寝ている間も作業を続けさせることはしてきたけど会社でやろうとは思ってなかった。

Claudeの社員は寝ている間もタスクを実行させ続けてる。おそらくすでに社内にそんなシステムが存在しているのか、全員優秀すぎて自立的に各々システムを構築しているのか分からないが。

んでふと思ったのが、既に夜間のAIの生産活動も個人の生産性に加算されていて、このエージェンティックループを組めるかどうかがめちゃくちゃ個人の価値に直結してるんじゃないか？
今までさんざんClaudeがループループと繰り返してたのは一過性のトレンドではなく今後の働き方、個人の価値に直結するからだったんだ。

単純に計算しても8時間働く人間と24時間働くAIで個人の生産性は4倍(当然これは最低)

ちょっとこれはちゃんとループエンジニアリングを学ばないといけないね

https://t.co/5qV6PELHOF

[Ryōsuke @ryosukeuni]

Claudeは一貫してAIの性能が上がれば人間は創造的で人間にしかできない仕事に注力できるって言ってるけどそんなことできる奴は人口の半分もいないんじゃないか？
だったらAIが思考・創造タスク以外の仕事を奪ってしまったら待ち受けるのはできる仕事が何もなくなってしまった人たちがAI反対デモを起こしまくるディストピアじゃないか？と最近思う
一部の超生産性の高い人間の資産をBIで還元して働かないでも死にませんを保証するしかないんじゃ。
どうすんだこれ

[Anthropic @AnthropicAI]

The US government, citing national security authorities, has issued an export control directive to suspend all access to Fable 5 and Mythos 5 by any foreign national, whether inside or outside the United States, including foreign national Anthropic employees.

The net effect of this order is that we must abruptly disable Fable 5 and Mythos 5 for all our customers to ensure compliance.

Access to all other Claude models is not affected.

We apologize for this disruption to our customers. We believe this is a misunderstanding and are working to restore access as soon as possible.

Read our full statement: https://t.co/bwn0sximKZ

[Ryōsuke @ryosukeuni]

ダリオアモデイは別のインタビューでもAIが95%のタスクをこなせるなら人間は5%のタスクを行うだけで生産性が20倍になるとも言っていて、共通してるのはこの5%のタスクをこなせなければ生産性が下がるどころか不要になってしまうということ。
つまり格差は広がり、職業は高度化し、上澄みは競争が激化し、下層は崩壊してしまう。
ただしダリオは人間に関わる仕事や物理世界にある仕事は残ると言ってたけど、正直それもAIが物理世界に参入するまで(ロボティクスAIが普及するまで)の間のことだと思ってる。
今はこれからどこで働くのか、何を仕事とするのかで人生がかなり変わってくるフェーズにある。

[Ihtesham Ali @ihtesham2005]

The CEO of Anthropic just predicted something that should make everyone uncomfortable.

He is building the technology causing it. And he said it anyway.

"I think we could have this very unusual combination of very fast GDP growth and high unemployment, or at least underemployment, a lot of low wage jobs, high inequality."

Read that again slowly.

The person building the most powerful AI in the world is not telling you everything will be fine. He is telling you the economy could boom at the top while collapsing underneath.

He went further.

"You automate 90% of the job, great, people are 10 times more productive in the other 10%. But eventually it gets close to a hundred percent. Now the sequel to that is, well then you have to find something else for them to do."

That last sentence is doing a lot of work.

He is not saying jobs change. He is saying at some point there is nothing left to hand off. And then what.

Most CEOs in his position talk about new jobs being created. Dario is talking about what happens when that argument runs out.

He is building it. He is worried about it. He said so publicly.

That combination is rare.

[Ryōsuke @ryosukeuni]

実装に使うにはあまりにfableは高くつくので、俺もプランナー/オーケストレーター/レビュアーとして使うのがいいと思う
エージェンティック開発にはモデルの適切な選定と使い分け≒コスト最適化が必要だね

[Pietro Schirano @skirano]

You should basically never use Fable for coding, but instead use it as a planner/orchestrator.

Most of today's advanced models can implement a spec perfectly, and once done you can send the work to Fable to review.

This has been my most powerful flow so far.

[Ryōsuke @ryosukeuni]

phloxとすごい相性良さそう！
タスク難易度に応じて違うモデルを使うようにできたらコスト最適化できそう

[サクサク@中学3年生 @SakuSaku23TOP8]

最近、自分でタスク毎にClaudeCodeのチャット作るのやめました。

正確に言うと、ClaudeCodeのチャット管理をClaudeにやらせるスキルを作りました笑

task-dispatcher という司令塔スキルです。

人間がやるのは基本2つだけ。

1. 作りたいものをClaudeに伝える
2. タスク票を承認する
3. mainに反映するときだけ最終承認する

それ以外は司令塔Claudeがやります。

「タスク起票」
人間が「これ作って」と投げる
→ 司令塔Claudeが壁打ちしてタスク票を作る
→ 人間がタスク票をレビューして承認する

「司令塔タスク」
→ タスクを分解する
→ 並列でワーカーを起動する
→ 各ワーカーの進捗を監視する
→ 必要なら修正指示を出す
→ マージ候補までまとめる

「人間タスク」
→ main反映だけ最終承認する

Claude Codeを1個ずつ起動して、
それぞれの様子を見て、
止まっていたら指示して、
修正結果を確認して……

みたいな認知負荷がかなり下がります。

使ってみると、開発のボトルネックって実装速度じゃなくて、

「人間がAIワーカーの進捗を見て、逐次指示を出す時間」
だったんだなと気づく。

エージェントを並べる時代から、
エージェントを管理させる時代になってきた気がする。

需要ありそうなら、task-dispatcherの設計思想とプロンプト構成も書きます。