おきゃ。(ok ya)

Retweet only. DX consultant. 魔除:六四天安門, Loves: Monet, Bossa/Samba, Cheburashka, Neko(cat), Diving, Triathlon, Strolling over the world

[松丸 彗吾(keigo matsumaru) @k_matsumaru]

やっぱりきたー！！！

GPT-LiveがCodexで動かせるようになった
向こうもリアルタイム音声で返してくれるし、もはや画面見ずに運動したりうろうろしながらGPTと会話するだけでバイブコーディングも何もかもやってくれるのか

J.A.R.V.I.S.だ…

[ふじくるり｜AI×スライド制作 @fujikururi]

図表が見にくいと指摘されたことがある方へ

『魅力的な図表の描き方』（田中佐代子）によれば、
分かりやすい図表は「足す」ではなく「削る」
これをAIが使える診断基準に落とし込みました。

スライド画像を投げるだけで、
見づらいポイントをAIが直してくれる、
そんなプロンプトはこちら↓

[ぶんかい@AIで遊ぶ人 @bunkaich]

AI用のナレッジベースを構築したい全ての人にとって、
この記事はインスピレーションに富みすぎてる。

まず文章の流れが素晴らしすぎる。
何が課題で、理想がなんであって、どう解決したかがひたすら書いてある、こんな文章が書けるようになりたい。

この文章を種としてAIナレッジベースを構築する。

[ゆきまさかずよし @Kyukimasa]

米国で6月に起きた医薬品会社の倉庫火災ではものすごく広い建屋が全焼している（やはり壁のない空間にものがぎっしりだから火の回りが）
https://t.co/FsBXRf2CRK

[ゆきまさかずよし @Kyukimasa]

韓国でも先日に仁川の物流センターが大火災起こして問題となってるのだそうだ（数年前に防火基準が見直されたがそれ以前の建物だった）
https://t.co/AVxSCjJu13

[ゆきまさかずよし @Kyukimasa]

物流センター、なぜあれほど派手な火事になるんだと思ってなんとなく検索したら実験
https://t.co/1ix34ZtAbi
高い天井の巨大空間にラックが並んだ空間は火の回りが極端に速い（金属メッシュだから燃えて崩れることもなく周囲から空気が豊富に供給）。そこに段ボール箱とか高密度に詰め込んでる

[ネコ丸⌘ @CFFKg31]

本当にこんな飛べて綺麗に撮影できるなら欲しいけど、信じがたい（笑）

[ネコ丸⌘ @CFFKg31]

本当かフェイクかわからんけど、こんなのが銃器とか爆発物搭載して追いかけてきたら怖いな🥺

[山ちゃん｜凡人のAI活用 @yamachan_ai_log]

ChatGPTで図解を作るとき「フラットデザインにして」と頼んで、さらに「手描き感、3D、グラデーション、強い影、過度な装飾は使わないで」と禁止事項を渡すの、めっちゃ良かったです。ほしい雰囲気と避けたい表現をセットで伝えると、AI感が減って落ち着いた資料感に少し近づいた気がします。

[情報の灯台 @joho_no_todai]

インド政府が学生デモ中にネットを繰り返し遮断した結果、デモ参加者はBluetoothで通信するBitchatに切り替えた。

政府は次にそのソースコードをGitHubから3時間以内に消せと命じた。
中国に続き2カ国目の国家規模の排除になる。

アプリは端末に残りメッシュ通信にサーバーは要らない。削除命令が届く先はGitHub。
https://t.co/ECt7ug68jb

[はやっち @ AI Business Lab @HayattiQ]

将棋AIの世界で、先手の勝率がついに94%に達した。AI同士の研究が進みすぎて、「後手はほぼ勝てないゲーム」になりつつある。

しかもこの大会は先手は持ち時間ゼロという、その場でほとんど考えられない条件で、15勝1敗。
トップ勢の定跡はいまや2000万局面級で、事前計算だけで中終盤まで指し切れてしまう。

背景にあるのはAIによる定跡研究の深掘り。
レート１位AIは、定跡開発するのに2408兆局面を研究している。

開発者のやねうらお氏はこう書いている。「競技としての将棋は終わったかもしれない。もう大会するのが難しい」。

人間の将棋はまだ別の世界だが、ただ、計算資源を注ぎ込んだ研究が「先手必勝」を事実上証明していく流れは止まらない。

https://t.co/CYEfrYnCSx

[窪田 敏之 Ph.D.,D.D.S. (TOSHI) @QuickToshi]

木の主成分は「炭水化物」で水が抜けると炭。炭の融点は3600度と全金属で最も融点の高いタングステンの3420度を超える。酸素が無ければ燃えないので無敵の耐熱素材なのだ。

[さいぺ @cipepser]

knowledge baseの構築の仕方、特にslackのところはパラメータの値まで書いてあってめちゃくちゃ具体的で凡事徹底だった

[みなせ ★C108 8.16(日)東2.ﾉ49ab★某A産業リクルーター @Ton_beri]

溶接は熱が入って、部材が鈍って弱くなるとかあるからなぁ……
欠陥も多いし

その点、接着剤は作業手順を遵守すれば、焼き鈍りの強度低下もなく、かなり強い。

[hirokaji @hirokaji_]

Graph Engineeringという言葉に「設計実務」に使えるくらいの意味を持たせるなら、少なくとも次の段階まで進む必要があります。

1．Nodeが単なるAPI Callではない

各Nodeが、責任と契約を持つ実行単位になっていること。

node:
objective:
input_contract:
output_contract:
completion_criteria:
allowed_side_effects:
budget:
evidence_required:

単に「ここでLLMを一度呼ぶ」だけでは弱くて、
Loop Harness、Subgraph、人間判断、Validator、Tool群などを、境界付きの実行単位として扱う必要がある。

2．分岐が固定if文だけではない

実行中の状態や証拠に応じて、経路が変わる。

検証失敗
→ 修正Loop

要求矛盾
→ 仕様NodeへBacktrack

高リスク操作
→ Human Gate

Context不足
→ Context Compilerへ再要求

単なる分類分岐ではなく、修復経路、停止経路、再開経路まで持つことが重要。

3．StateとArtifactがGraphを流れる

Graphの価値は、処理を線でつなぐことだけではなく、

現在状態、判断理由、生成物、検証結果、承認履歴、使用したContext、残予算

をNode間でどう受け渡すかが本体。これがなければ、複雑なフローチャートを描いただけ。

4．Cycle、Fan-out、Fan-inを統治する

Graphらしさが出るのは、単純な条件分岐よりこちら。

複数案を並列探索する
独立した評価者が検証する
結果を合流させる
失敗分類に応じて適切な上流へ戻す
局所Loopの予算を管理する
必要なSubgraphだけ起動する

ただ並列化すればよいわけではなく、合流時の比較基準や競合解消まで設計対象になる。

5．運用上の意味がある
本来のEngineeringなら、Graphの形よりも次を扱うべき。

どこで失敗したか
誰が責任を持つか
どこから再開するか
どのNodeが費用を消費しているか
どの権限を使ったか
何を根拠に経路を選んだか
変更後も再現可能か

ここまで入って、Graphが運用可能な仕事のトポロジーになる。

[Kazunori Otani @katzchang]

他の人が使うソフトウェアを作るときに重要なのは、テスト、エラーハンドリング、オブザーバビリティなのです

（…というのは、学生プログラマーと職業プログラマーとの違いとして従来から語っていた）

[Kazunori Sato @kazunori_279]

データモデルのcode as harness っぽい。"Operational Ontology のアプローチは 「モデルにルールを書く」 ことで、GUI の人間も API のエージェントも同じゲートを通ることを保証する" https://t.co/fV8YnCTC8h #zenn

[フジ AI開発 @Neetfujisub]

Claude fable5 にリファクタリングさせた
結構いい

使ったプロンプト↓

あなたは、このコードベースを深く分析し、実装担当モデルがリファクタリングを完遂するための指示書を作る役割です。

あなた自身は、まだ実装しないでください。
あなたの仕事は、プロジェクト全体を読み、何を作っているのか、守るべき仕様は何か、どこに技術的負債があるのか、どこを触ると危険なのかを整理し、実装担当モデルに渡すためのMarkdown形式の指示書を作ることです。

最終的に、人間がCodexやOpusなどの実装担当モデルに次の形で渡せる refactor-instructions.md を作ってください。

「/goal refactor-instructions.md に書かれたことを完遂しろ」

まず、プロジェクトフォルダ内を読み込んでください。

存在する場合は、少なくとも以下を確認してください。

AGENTS.md
CLAUDE.md
README
プロジェクト固有の指示ファイル
packageや依存関係の設定
build、lint、test、typecheck、CI設定
docs、spec、設計メモ
エントリーポイント
主要モジュール
テスト
DB schema、migration
認証、課金、通知、外部API、ジョブ、キュー、ストレージ関連
既存スクリプトや運用手順

まず、証拠にもとづいてこのプロジェクトを理解してください。
推測だけで判断しないでください。

次の内容を整理してください。

このプロジェクトは何をするものか
主要なユーザー体験やワークフローは何か
主要なエントリーポイントはどこか
主要モジュールと責務は何か
データはどう流れるか
外部依存は何か
現在の検証コマンドは何か
絶対に壊してはいけない既存挙動は何か

次に、技術的負債を整理してください。

観点は以下です。

重複
死コード
責務の混在
所有範囲の曖昧さ
過剰または不足している抽象化
依存方向の乱れ
型、schema、契約の曖昧さ
テスト不足や壊れやすいテスト
エラーハンドリングやログの不統一
設定や環境差分の複雑さ
非同期処理や並行処理の危険箇所
パフォーマンス上のリスク
セキュリティ上慎重に扱うべき境界
命名やファイル配置の分かりにくさ

各負債について、以下を書いてください。

根拠となるファイルや箇所
なぜ負債と言えるのか
影響範囲
変更リスク
改善案
検証方法
実装担当モデルが今実装してよいか、提案だけに留めるべきか

機能的に何が正しいかわからない場合は、勝手に決めないでください。
その場合は、実装用の指示書を確定する前に「実装前に確認すべき質問」としてまとめてください。

特に以下に該当する場合は、必ず質問にしてください。

正しい仕様がコードから判断できない
テストと実装が矛盾している
削除候補のコードが本当に不要かわからない
公開API、DB schema、保存済みデータに影響する可能性がある
認証、課金、通知、外部連携に影響する可能性がある
互換性を壊す可能性がある
複数の設計案があり、プロダクト判断が必要

そのうえで、実装担当モデルに渡すためのMarkdown指示書を作ってください。

指示書には、必ず以下を含めてください。

Objective
Project Understanding
Behaviors To Preserve
Non-Negotiables
Stop And Ask Conditions
Baseline Commands
Debt Map
Implementation Phases
Verification Requirements
Reporting Format
Out-of-scope Items

実装フェーズは、小さく安全な順番にしてください。

推奨順序は以下です。

1. 現在状態と検証コマンドを確認する
2. 重要挙動にテストや再現手順がなければ先に安全網を作る
3. 明らかに安全な整理から始める
4. 小さな責務分離を行う
5. 境界やインターフェースを明確にする
6. テストしやすい構造にする
7. 大きな設計変更は、承認なしに実装せず提案に留める

実装用の指示書には、以下の制約も入れてください。

最初にgit statusを確認する
既存の未コミット変更と自分の変更を混ぜない
編集前にbaselineの検証結果を記録する
変更は小さく戻しやすい単位にする
無関係な整形やついでのリファクタリングをしない
既存挙動を勝手に変えない
正しさが不明な場合は実装を止めて質問する
各フェーズごとに検証する
最後に実行したコマンドと結果を報告する

最終出力では、次の2つを出してください。

1. 実装前に確認すべき質問
必要な場合のみ。コードから判断できるものは質問しないでください。

2. refactor-instructions.md本文
人間がそのまま保存して、CodexやOpusなどの実装担当モデルに /goal で渡せる内容にしてください。

重要:

曖昧な「全部リファクタして」という計画にしないでください。
見た目の綺麗さを目的にしないでください。
古いコードをすべて悪と決めつけないでください。
実装担当モデルが証拠なく大きな削除や全面書き換えをしないようにしてください。

目的は、既存仕様を壊さず、負債を減らし、今後変更しやすい状態にすることです。

[君斗りんく＠クリエイター応援 @streamerfunch]

どのAIにきいても
絶賛されるのがこのツイート。

claude codeも絶賛です。

[大野泰弘 @yasu_oh_]

その通りにございます