み

[ぶんかい@AIで遊ぶ人 @bunkaich]

できてるーーー！！！

もうまじすごい！！ほんと楽しい！！
なんて素晴らしい時代なんだ！！

流石に高すぎで買うのを諦めたCodex MicroをGPT5.6とFable5が作ってくれたのよ🙄
動くのすご、感動。

[ぶんかい@AIで遊ぶ人 @bunkaich]

みんながUPSからCodex Microが到着した報告をしている中、我が家にはUPSからクローンした基板だけが届いたわけである。

[Nyuki @nyukimushi]

1枚の絵から3D空間をつくる実験
今度のは少し力技。

深度で起こした殻を5枚、望遠鏡みたいに入れ子で焼き込む

今度のは後ろは振り返れない。
前に進む間だけ、世界に見える。

[オープンソース研究所 @opensourcelab9]

【事件】
AIに動画のURLを渡すだけで、中身を見たうえで答えるようになりました。
画面も音も全部読んでから返してきます。

これまで動画は、題名とざっくりした字幕からの推測でしか扱えませんでした。
何が変わったかというと👇

・字幕があるときは無料で取得し、無いときだけ音声の書き起こしに回す
・画面が動いた瞬間を選んでコマを抜き、ほぼ同じ絵は捨てる
・49分の講演を、時刻つきの要点に落として返す

つまり
「見た人の説明」ではなく「見た本人の答え」が返ってくるということ。
競合の宣伝動画から中身だけ抜く、不具合の録画を渡して原因の瞬間を特定する、といった使い方が現実的になります。

★1万を超えたOSSで、ライセンスはMITです。

https://t.co/p2ujf5TbHa

[Carlos E. Perez @IntuitMachine]

Cheatsheet for ... https://t.co/HY44SdLOhf

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📝昨日からFable 5で作り込んでいたAIカンパニーの見える化、一旦ここまでにしてしばらく動かしてみる

こだわったのは社員の見える化ではなく、部署の見える化
社員を見える化すると動きは楽しいけどメンテの手間がかかる

重要なのはこの見える化で何を達成したいのか

シンプルにこの画面を開いておけばClaude CodeやCodex含め”動いている”が見えること
そして使用制限等も見える化して、AIカンパニーがあとどれくらい動けるのかを把握したかった

まずはこれくらいで良い
最初から壮大に作り込むと修正の手間もかかるから、部署も見る化も、まずは”動く”というスモールスタートが良いと学んだ

で、ちょっとこだわりが画面下に司書室を設置

玄関：いま会社がどういう状態か
案内板：何がどこにあるのか
組織図：部署と事業ライン
社員名簿：人数と稼働の正本
顧問室：13人の顧問について（Brain教材の専門家等）
司令塔：今日やること
使い方：頼み方から納品まで

これをクリックすることで、詳細に会社組織を把握できるようにしました

詳細は書ききれませんので、毎週発行しているニュースレターで配信予定です！

[み @witmake1]

Prompt Engineering
→ Context Engineering
→ Harness Engineering
→ Loop Engineering

という流れを見ると、その次に来ても不思議ではないのが

State Engineering

です。

部分の総和以上になれるのでしょうか。

[み @witmake1]

Fable5のように状態管理が仕組化されておらず性能を引き出せない現状のAIオーケストレーション過渡期に停止計画が策定されようとしてるの、未来が見えない。

[み @witmake1]

Fable5のように状態管理が仕組化されておらず性能を引き出せない現状のAIオーケストレーション過渡期に停止計画が策定されようとしてるの、未来が見えない。

[み @witmake1]

@takamasa045 こちらこそありがとうございます!
素敵な活動、これからも応援します✨️

[み @witmake1]

この実験が示しているのは、以下の3点

① 知能は資本（お金）をどこまで代替できるか

・AIによって活動の制約条件が何に移るのか
・個人戦略も社会設計も根本から変わる可能性

② 身体を持ったからこそできるフィードバックループの短縮

・作る → 壊れる → 直す → 分かる、という因果を自分の手で回せることは、知的に最上級の体験
・スケールは後からついてくる

③ 「ゼロから立ち上げる過程」の正直な記録

・成功者は後から美化し、失敗者は語らない
・リアルタイムの正直な記録には価値がある

この投稿自体が、その価値を示す一例です。動画では、元投稿の内容を基に上記の3点を解説します。

[伊藤貴將（いとぱん）｜AIエージェント×創作開発 @takamasa045]

今日、いつもAI創作ラボに来てくれている方とESP32の話しをきて、ちょっと驚愕だった😳

AIエージェントの幅が、とうとう物理世界にも広がってきた感がある。

今、菌ちゃん農法を家庭菜園的にやっているんだけど、

「この土の中って、実際どうなってるんだろう？」
「マルチの下の水分や地温って、どれくらい変化してるんだろう？」
「雨のあと、土はどう戻っていくんだろう？」

みたいなことがずっと気になっていた。

そこで調べてみたら、ESP32という小さなマイコンにセンサーをつなげることで、

🌱 土壌水分
🌡 地温
💧 気温・湿度
☔ 雨のあとの変化
📷 生育写真の記録

みたいなものが、家庭菜園レベルでも取れるらしい。

しかも面白いのはここからで、
これって単なる電子工作じゃなくて、AIエージェントとかなり相性がいい。

たとえばCodexやClaude CodeみたいなAIエージェントに、

・ESP32のプログラムを書いてもらう
・センサーの値をGoogleスプレッドシートに送る仕組みを作る
・グラフ化する
・「水分が下がりすぎているかも」と判断する
・写真と土のデータを見比べる
・次に何を観察すればいいか提案してもらう

みたいなことができる。

もちろん、実際の配線や設置は人間がやる必要がある。

でも、今までは「電子工作わからない」「コード書けない」で止まっていたところを、AIエージェントに相談しながら進められるようになってきた。
これはかなり大きい。

AIエージェントって、これまでは文章を書いたり、画像を作ったり、動画を編集したり、Webサイトを作ったり、画面の中の作業が中心だった。

でも、ESP32みたいな小さなデバイスと組み合わせると、 畑・土・水分・温度・植物の成長みたいなリアルな世界にまでつながってくる。

つまり、
AIエージェントが物理世界を観察する入口ができる。
菌ちゃん農法 × ESP32 × AIエージェント。
これはちょっと面白すぎる。

土を“なんとなく”見るだけじゃなく、
センサーで観察して、
データを残して、
AIと一緒に読み解いていく。

家庭菜園が、小さな研究所になる感じ。
これ、AIエージェント創作開発ラボでもやってみたい。

いよいよ「AIで何か作る」が、画面の中だけじゃなくなってきた。🌱

[ぶんかい@AIで遊ぶ人 @bunkaich]

ぼくの着想の限界＝Codexの限界、
第二弾きたかもしれない。

DJI Mic 3で、LimitlessとかPlaudみたいな“24時間ボイスログ端末”を自作できる可能性が出てきました。

もともとDJI Mic 3で1日の会話を録音して、文字起こしして、AIで整理する仕組みを作っていたんですが、これまでは、　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
公式のUSB接続で録音ファイルを転送する必要があったんですよ。

でも今回、Codexで公式アプリMimoとMic 3の通信を解析。
実際に何をやり取りしているのかを追って、非公開っぽい通信仕様を推定して、オリジナルのクライアントアプリを作りました。

結果、Mic 3本体の内部録音ファイル一覧を取得して、そのままダウンロードするところまで成功。

つまり
録音 → 自動取得 → 文字起こし → AI要約 → Notion保存
みたいな、24時間ボイスログ環境をMic3で作れそうな環境が整いました。

また市販のガジェットが、Codexで別物になっていく。
楽しすぎてハード好きにはたまらないす。

[伊藤貴將（いとぱん）｜AIエージェント×創作開発 @takamasa045]

今日、いつもAI創作ラボに来てくれている方とESP32の話しをきて、ちょっと驚愕だった😳

AIエージェントの幅が、とうとう物理世界にも広がってきた感がある。

今、菌ちゃん農法を家庭菜園的にやっているんだけど、

「この土の中って、実際どうなってるんだろう？」
「マルチの下の水分や地温って、どれくらい変化してるんだろう？」
「雨のあと、土はどう戻っていくんだろう？」

みたいなことがずっと気になっていた。

そこで調べてみたら、ESP32という小さなマイコンにセンサーをつなげることで、

🌱 土壌水分
🌡 地温
💧 気温・湿度
☔ 雨のあとの変化
📷 生育写真の記録

みたいなものが、家庭菜園レベルでも取れるらしい。

しかも面白いのはここからで、
これって単なる電子工作じゃなくて、AIエージェントとかなり相性がいい。

たとえばCodexやClaude CodeみたいなAIエージェントに、

・ESP32のプログラムを書いてもらう
・センサーの値をGoogleスプレッドシートに送る仕組みを作る
・グラフ化する
・「水分が下がりすぎているかも」と判断する
・写真と土のデータを見比べる
・次に何を観察すればいいか提案してもらう

みたいなことができる。

もちろん、実際の配線や設置は人間がやる必要がある。

でも、今までは「電子工作わからない」「コード書けない」で止まっていたところを、AIエージェントに相談しながら進められるようになってきた。
これはかなり大きい。

AIエージェントって、これまでは文章を書いたり、画像を作ったり、動画を編集したり、Webサイトを作ったり、画面の中の作業が中心だった。

でも、ESP32みたいな小さなデバイスと組み合わせると、 畑・土・水分・温度・植物の成長みたいなリアルな世界にまでつながってくる。

つまり、
AIエージェントが物理世界を観察する入口ができる。
菌ちゃん農法 × ESP32 × AIエージェント。
これはちょっと面白すぎる。

土を“なんとなく”見るだけじゃなく、
センサーで観察して、
データを残して、
AIと一緒に読み解いていく。

家庭菜園が、小さな研究所になる感じ。
これ、AIエージェント創作開発ラボでもやってみたい。

いよいよ「AIで何か作る」が、画面の中だけじゃなくなってきた。🌱

[ろてじん @rotejin]

852話さんがFableで5分でアバターツールを作ったみたい（胸も揺れててすごい）私はCodexで作ってたので2週間くらい掛かったけどFableなら1-2日で今の所まで作れたのかも知れぬ👀

[ろてじん @rotejin]

通常のPNGTuberの素材に髪のパーツを加える事でググっとリッチに見えるアバターを作れるリポジトリを公開しました🎶
https://t.co/AOhQffxWzO

[ぶんかい@AIで遊ぶ人 @bunkaich]

Codexの「/goal」
使い方の本質を理解した気がする。
特定領域ではもうシンギュラリティなのかも。

これを26時間経ってもなおループし続けていたらそりゃそうなるかって結果が出始めて目玉飛び出そう。

[み @witmake1]

話し合いが成立しない「６つの理由」

1. 【自己客観視の欠如】
2. 【助言拒否】
3. 【他責化】
4. 【攻撃と被害者化による反撃】
5. 【恨む】
6. 【記憶改変】

https://t.co/ySSJmkfGse

前頭前野の理性的抑制（トップダウン制御）が物理的に機能していないため、

事実確認（証拠の提示）行うほど、防御反応（攻撃性）を強める

--

親自身がこの6つの不適応行動を強く持っている場合、

「子ども自身が自分を守ることは不可能」

誤解してはいけない

一般的に言われがちな 甘やかされた、我慢を覚えなかったという話では 一切ない

安心して甘えることすら許されなかった
自分の要求や感情を安定して受け止めてもらえなかった。

0歳の時点から、

・一貫性のない反応
・予測不能な対応
・安心できない空気
・期待しても裏切られる関係性
・親を喜ばせなければストレスを向けられる関係
・甘えや要求が安全に受け止められない環境

にさらされ続けます。

その結果、

・慢性的ストレスによって形成された 生存モード
・前頭前野の 抑制機能の弱体化
・扁桃体の 過敏化
・報酬系の 歪み
・安心を前提に発達できなかった 神経系の問題

を生涯抱えることになります。

[み @witmake1]

https://t.co/O3BQVqL1wq