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Web3 Degen | 通貨分析 & トレーディングインサイト | #メモコイントレーダー
Vibeコーディングは素晴らしいですが、基本を知らないと詰まってしまいます。以下を理解しておく必要があります:
- 環境変数とは何か
- Gitのバージョン管理の仕組み
- プロジェクトのインストールと実行方法
- エラーのデバッグ方法
- 開発環境(dev)と本番環境(prod)の違い
任意ですが役立つ知識:
- どうやって設定や調整を行うか
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Vibeコーディングは素晴らしいですが、基本を知らなければ行き詰まります。
あなたは以下を知っている必要があります:
- 環境変数とは何か
- Gitのバージョン管理の仕組み
- プロジェクトのインストールと実行方法
- エラーのデバッグ方法
- 開発環境(dev)と本番環境(prod)の違い
オプションですが役立つ知識:
- APIがデータを送受信する仕組み
- データベースがデータを保存する仕組み
- ログがデバッグに役立つ理由
- ビルドとデプロイの仕組み
誰でもコードを生成できますが、維持管理できる人は少ないです。
これを省略する人もいますが、彼らはAIは基本を必要としないと思い込んでいます。
その結果、アプリが本番環境で壊れても原因がわからなくなるのです。
AIは既に知っていることを加速させるものであり、実際の仕組みを理解することを置き換えるものではありません。
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これは実際のリスクです。私も考えています。
しかし、すべてのインフラ決定は信頼の決定です。
AWSはあなたをシャットダウンできる。Stripeはあなたのアカウントを凍結できる。Appleはあなたのアプリを削除できる。Anthropicはあなたのアクセスをロックできる。
「このリスクは本物かどうか」という質問は決してなかった。
アクセスできる間に、その能力の優位性が価値があるかどうかだ。
私にとって今は…はい。
しかし、1つのプロバイダーに依存して構築する場合は、代替策を持つべきです。
リスクを選びなさい。どちらもコストがかかる。
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OpenClawはもう無意味になった。Claudeには競合製品は必要ない。すでに備えている: → 音声モード → エージェントチーム → 38以上のコネクター → Coworkプロジェクト → スケジュールされたタスク → プラグインマーケットプレイス → 永続的なメモリ → 100万のコンテキストウィンドウ → Telegram + Discordチャンネル →
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今の2種類の人々:
グループ1:
「AIに取って代わられる」
「すべてが飽和状態」
「今から始めるには遅すぎる」
「チャンスを逃した」
グループ2:
誰も教えなかった学習ツールを使って
実際にものを作りながら
他の人がパニックになっている間にAIスキルを積み上げて
静かに次の10年に備えている
一方のグループは未来についてツイートしている。
もう一方は、月額20ドルのサブスクリプションとクリアな頭で、深夜2時に未来を築いている。
この2つのグループの差は才能ではない…アクセスさえも違わない…ただ決断のスピードの違いだ。
6ヶ月後、同じグループ1の人たちはグループ2を見て「彼らは運が良かった」と言うだろう。
違う。彼らはただ始めただけで、あなたは始めるかどうか迷っている間に。
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🚨 ChatGPTは27%の確率であなたに嘘をつき、あなたはそれに気づいていません。弁護士はAI生成の法的引用が完全に捏造されたものであることを信じてキャリアを失いました。裁判所に提出し、裁判官にバレてしまったのです。キャリアは終わりです。でも、多くの人が知らないことがあります…ジョンズ・ホプキンズ
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ほとんどの人はクラッシュゲームが2021年に始まったと思っているが、実際には@bustabitは2014年から稼働している。
DeFiサマーの前。
NFTの前。
ほとんどのCrypto Twitterが存在する前。
10年間、同じゲームを運営し続けており、シャットダウンもリブランドもピボットも一切なし。
一部のプラットフォームはトレンドを追いかけるが、これは文字通りフォーマットを発明したものだ。
ぜひ自分で確かめてみてください。
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Googleはこっそりとこれまでの最高のAIツールの一つをリリースしましたが、ほとんど誰も話題にしていません。それが「CodeWiki」と呼ばれるもので、任意のGitHubリポジトリを完全にインタラクティブなガイドに変えます。オープンソースのリポジトリをアップロードするだけで、以下を生成します: → ステップバイステップのデモ → ビジュアルウォークスルー
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🚨 ChatGPTは27%の確率であなたに嘘をつき、あなたはそれに気づいていません。
弁護士は、完全に捏造されたAI生成の法的引用を信じてキャリアを失いました。裁判所に提出し、判事にバレてしまったのです。キャリア終了。
しかし、多くの人が知らないことがあります…
ジョンズ・ホプキンス大学の研究者は1,200のプロンプトをテストし、プロンプトの仕方がすべてを変えることを発見しました。
基本的なプロンプト: hallucination(幻覚)率27.3%
「正確であれ」といった一般的な指示:24.1%…ほとんど効果なし
では、解決策はこれです:
質問の前に「〜によると」を追加するだけです。
例:
「マグネシウムの健康効果は何ですか?」

「ピアレビューされた研究によると、マグネシウムの健康効果は何ですか?」
幻覚率は7.2%に下がります。たった一つの小さな変更で20ポイントの削減です。
出典の帰属方法も同じです…7.2%。
ポイントは簡単です。AIにその主張の出典を特定のものに帰属させると、簡単に捏造できなくなるのです。出典を見つけるか、「わかりません」と答えるだけです。
たった二つの言葉で、嘘を20%減らせます。
ほとんどの人は怠けてプロンプトを続けるでしょう。でも、あなたはそうしなくて済むのです。
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$20/月 vs 4年制の学位。これらのうちの一つは、リードを見つけて、あなたのウェブサイトを構築し、クライアントのペルソナを作成し、オンボーディングを行い、アウトリーチをし、1日でサービス事業全体を立ち上げます。もう一方は、より良いグッズを持っています。ほとんどの人はまだChatGPTを使っている一方で、Claudeはそうではありません。
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私は日常的にClaudeを使ってデザインレビュー、分析チェック、コンテンツ作成を行ってきました。すべてが私のスマートフォンに移動しました。オフィスはすでに任意でした。今ではただの不便になっただけです。
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$20/月 vs 4年制学位。
これらのうちの一つは、リードを見つけ、ウェブサイトを構築し、クライアントのペルソナを作成し、オンボーディングを行い、アウトリーチをし、1日でサービスビジネス全体を立ち上げます。
もう一つは、より良いグッズを持っています。
ほとんどの人はまだChatGPTを使っている一方で、Claudeはうまく使いこなせる人のために静かにビジネス全体の運営を行っています。
ツール自体が優位性ではなくなっています。
何をすべきかを知ることが重要です。
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金曜日と水曜日の間のどこかで、私のAIに関する理解が崩れました。 → 金曜日..クールなツール → 土曜日..実際のビジネスを動かすのを見た → 日曜日..8分で作ったトレーディングボット → 月曜日..一晩でコンテンツチーム全員が入れ替えられた → 火曜日..史上最大の分散型AIモデル。
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今週、カーソルは5つの機能を削除しました。Anthropicはさらに4つを削除しました。次のものが落ちる前にインストールした最後の設定をまだ完了していません。私のワークフローは建設現場のようなものです。使用しているすべてのツールはアップデートの途中です。安定して長く使えるものはなく、習熟するには不十分です。そして明日
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皆さんAIで働きたいと思っています。データについて尋ねると、部屋の半分が静かになります。最近、100人以上の大学院生と一緒にこれを目の当たりにしました。AIに手を挙げる人は多いですが、データに手を挙げる人はわずかです。毎回同じパターンです。私たちは力を感じるものに惹かれますが、それを実際に生み出すものを見落としています。
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金曜日と水曜日の間のどこかで、私のAIに対する理解が崩れました。
→ 金曜日.. 便利なツール
→ 土曜日.. 実際のビジネスを動かすのを見た
→ 日曜日.. 8分で作ったトレーディングボット
→ 月曜日.. 一晩でコンテンツチーム全員を入れ替え
→ 火曜日.. 今までで最大の分散型AIモデルを訓練
水曜日、私はただここに座って再調整しています。
世界は今週変わりませんでした。
私の理解だけが変わったのです。
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