少し前に、r/programming の Reddit で LLM 関連の投稿を禁止する方針を導入したそうです。
こうした文章を見ると、導入した理由を多少はうかがい知れる気がします。

実サービスもまだ作っていないのに Supabade を使う PoC のウェブサイトを煽り立て、技術企業や専門開発者を愚か者扱いし、挙げ句の果てには何とかして技術流出で一度 influence を得てみようという倫理意識まであり、
まさに総体的な難局だと思います。

 

よく整理されていますね。とはいえ結局、仕事はそのままで変わったことはなく、AIで自分も作業できるように知識を共有しよう、というところに収束します。

 

openclaw内に、自分が実装しようとしていたものが出てきたね。持ってきて使おう。

 

コードベースを整理することが長期的には速度を上げる道だということは誰もが分かっていますが、
よく食べて、運動して、よく眠れば健康になるというのと同じレベルの話ですよね

 
conpages 27 일 전 | 親コメント | トピック: コードレビューをなくす方法 (latent.space)

試してみる価値のある発想ではありますが、まだ時期尚早だという見方が支配的なようですね

 

またこんなのがGNに上がるんですね……。 盗みがバズる時代だなんて……

 

何もなかった基本のVaultを初期化して、そのファイル1つを読ませたうえで、このアイデアを具体化したいと話したところ、superpowersのブレインストームスキルとともに全体の枠組みを固め、CLAUDE.md とObsidianプラグインの設定まで完了しました。

 

ああ、そうなんですね。教えてくださってありがとうございます。いろいろと気を配らないといけませんね

 

Claude Codeに切り替えると、Agent Teamsを使えるようになりますか?

 

共有ありがとうございます。試してみましたが、驚きました。
コミュニティでは今後もさらに改善された方法が出てくると予想されます。

 

レガシーサポートを(病的なほど)無視するApple。とはいえ、レガシーサポートがないということは結局気にすべき要素が少ないという意味でもあるのに、それにもかかわらず不安定さが継続的に発生する理由は何なのでしょうか?

 

ただ叩くために叩いているのではなく、実際に不便を感じている人があまりにも多いです。(Appleを宗教にたとえるなら、信仰心が冷めてしまうほどに)

 

言いたいことは分かりますが、比較対象が間違っています。
LLMベース企業の収益性の問題、慢性的な赤字の問題については私も共感する部分がありますが、
せめてビッグテックの売上原価ならともかく、多国籍LLM企業とキンパプ天国の財務状況を1:1で比較するのは妥当な論証ではありません。

 

1年ほど前にすでに公開されていたエージェントです。 Goose - 오픈소스 AI 코딩 에이전트
最近の進化に合わせて少しずつアップデートしているようで、今ではかなり良くなっているみたいです。
Twitterの創業者で、現在はBlockのCEOである @jack が自慢していたので、改めて登録してみます。
https://x.com/jack/status/2039897468775604711

 

これを活用した Farzapedia: 日記・メモ・メッセージ2,500件から作った個人Wikipedia

  • LLMを活用し、日記、Apple Notes、iMessageの会話という2,500件の項目を入力として、400件の詳細なWiki文書を自動生成
  • 友人、スタートアップ、関心のある研究分野、好きなアニメーションとその影響まで含み、バックリンク(backlink)で相互接続
  • Wikiは個人閲覧用ではなく、エージェントが活用する知識ベースとして設計されており、ファイル構造とバックリンクがエージェントにとってクロールしやすい形
  • Claude CodeをWikiに接続し、index.mdをエントリーポイントとして、クエリ時にエージェントが必要なページを直接探索する方式で動作
  • 活用例: 新しいランディングページを作業する際に「最近インスピレーションを受けた画像や映画を参考に、コピーとデザインのアイデアを出して」と依頼すると、エージェントがStudio Ghibliのドキュメンタリーに基づく「哲学」文書、YC企業のランディングページのスクリーンショットが入った「競合」文書、保存しておいた1970年代のBeatlesグッズ画像まで総合して回答を提供
  • 1年前にRAGベースで類似システムを構築したが、性能は良くなく、エージェントがファイルシステムを通じて直接探索する方式のほうがはるかに効果的
  • 新しい項目(記事、インスピレーション画像、ミーティングノートなど)を追加すると、システムが関連する2〜3件の既存文書を自動更新するか、新しい文書を生成

Karpathyが語ったLLM Wikiベースのパーソナライズの4つの利点

  • 上記のFarzapediaをLLM Wikiツイートの優れた実例として挙げ、「使うほど勝手に良くなる」という既存のAIパーソナライズ方式と比べて、このアプローチの利点を4つに整理
  • 明示性(Explicit): メモリの成果物がWikiの形で明確に存在し、AIが何を知っていて何を知らないかを直接確認・管理できる - 知識が不透明なシステム内部に埋もれず、目に見える形で存在
  • データ所有権(Yours): データが特定のAIプロバイダーのシステムではなくローカルコンピュータに保存され、取り出せない形でロックされないため、情報に対する完全な統制権を維持
  • ファイル優先(File over app): メモリがMarkdown、画像など汎用フォーマットのファイル群で構成されており、さまざまなツール・CLIと互換性がある — エージェントがUnixツールキット全体を適用でき、Obsidianなど好きなインターフェースで閲覧可能
  • AI選択の自由(BYOAI): Claude、Codex、OpenCodeなど望むAIを自由につなげられる — オープンソースAIをWikiでファインチューニングし、データを参照することを超えて重み自体に個人知識を内在化することも原理的には可能
  • この方式は最もシンプルな方法ではなく、ファイルディレクトリの管理が必要だが、エージェントがこの過程をかなりの部分で支援できる
  • **「エージェント活用能力(agent proficiency)は21世紀の中核スキル」**と強調し、英語で指示すればコンピュータ作業を代行してくれるこのツールを自分で体験してみることを勧めている
 

実際に使ってみるまでは、ollama のような他のローカルLLMを動かせるツールと比べてどんな利点があるのか少し疑問だったのですが、実際に触ってみるとハルシネーションもひどく、かなり賢くないですね。
ただ、他のローカルLLMツールはGPUを活用して強力な反面、リソースを多く消費しますが、このモデルの場合は比較的リソース消費が少なく、ニューラルエンジンをうまく活用して電力使用も少ないという点では利点があるように思います。
Apple Intelligence 自体が、モバイル機器を含むさまざまなデバイスで軽量なAIを動かすというコンセプトだと理解しているので、そのコンセプトにはよく合っているのではないかと思います。
その一方で、いくら軽量モデルでも、これよりは性能が良くないと少しでも実用的に使うのは難しいのではないかと思います。今はあまりにも賢くなさすぎます。

 

本来なら批判されるべきなんでしょうが、クロードに「誰かのものを盗んだ」と罵る資格があるのかという気もします。
違法に本をスキャンして学習させ、訴えられて金を払ったことを思えばね(笑)

 

そのとき、どんな問題を解決する意図でコードを書いたのかが残っていなければなりません。

時間が経つと、いったい何の目的でこう書いたのだろう? ということしか残りません……