「AIを使って誰も何も発送しない」と言っている人々は混乱している

Claude Codeを構築したエンジニア、ボリス・チェルニーが、現在の実際の働き方を公開しました。 「私はソースコードを書きません。エージェントに話しかけて、エージェントが代わりにコードを書きます。そして今、私たちは次の飛躍を遂げようとしています。もうエージェントに話しかける必要すらありません。」 このツールを構築した人物自身が、手動でコードを書くことはもうしません。彼はすでに自分自身でプロンプトを出す段階を超えています。 18分間、完全無料。 ここで誰も気づいていない点：同じ変化こそが、今や一人で本物の企業を築く方法なのです。 私が実際に使用したシステムをそのまま記しました。ライブ製品、320人の待機リスト、月額2,000ドルで3件のB2B契約締結、数学的根拠を示した336,000ドルの収益予測。 彼の動画を見て、その動画が可能にするものを実際に構築してください。 下記の記事

2か月前、私は仕事にエージェントをどう使えばいいのか全くわからなかった。 私は必死に学びたいと思っていたが、その焦りから、自分のニーズに合ったエージェントシステムを最適に実装する方法をようやく見つけた。このシステムは、私の仕事をマルチエージェントワークフローのゲームに変え、最高水準の研究を実現している。 背景として、Claude CodeとHermesの組み合わせを使い始めた以来、私の的中率（識別できたポジティブなトレード）は68％に向上した。つまり、3回のトレードのうち2回は少なくとも資本の3倍以上のリターンを生んだ。 しかし、得られた恩恵は金銭的なものだけではない。これは、マッキンゼーのレポートを1000本読んでも得られなかった、知識労働の未来について多くのことを教えてくれた。 私は2部構成の記事シリーズで、私が実際に使用している設定を完全に公開し、それを実現するために私が書いたすべてのコマンドを丁寧に記録した。 この情報が、あなたが自分自身の「第二の脳」と、あなたのためだけに働く超知的マシンの軍隊を構築する第一歩を踏み出すのに役立つことを願っている。 パート2は下のコメント欄にリンクしています（Xの文字制限により、これを1回の投稿で送信できなかったため）。 楽しい読書を！

問題は、非人間的知性が存在するかどうかではない。 より深い問いは、人類文明が管理された技術的物語の内側で生活してきたかどうかである。 もしそうなら、それは冥王星が水瓶座にいる問題である。 隠された航空機だけではない。 隠されたシステムである。 説明のつかない目撃情報だけではない。 管理された知識である。 単なる開示だけではない。 認識的権威の危機である。 2026年の記録は、この危機が新たな段階に入ったことを示している。 UAPはもはや孤立した公聴会、センセーショナルな主張、あるいは周縁的な推測にとどまらない。 現在、それは立法、報告義務、機密解除システム、機密分類ガイドの会計、議会からの書簡、AAROの公開資料、継続的な連邦政府による情報開示、内部告発者の免疫要求、そして隠された資金と非人間的知性に関する公の告発に組み込まれている。 これは開示が完全に実現したということではない。 隠蔽の構造が、今や挑戦されるほど明確に可視化されたということである。 そして、それが真の開示の物語である。 単一の発表でもなければ、 一つの見出しでもなければ、 一つの公聴会でもない。 圧力にさらされたシステムである。 冥王星が水瓶座にいることは、単に秘密を暴露するのではない。 それらを守ってきた隠蔽的で強力なネットワークを暴露するのである。

プロンプトを書くよりループを書け：独立裁判官によりFable 5が6倍の性能を発揮 大規模モデルが自己修正時に過信しやすいという課題に対し、Anthropicチームは機械学習トレーニングチャレンジで比較実験を実施。Fable 5に自己批判をさせず、CMAのOutcomes機能を用いて独立したコンテキストウィンドウ内でスコアリングエージェントを生成し、9項目からなる基準文書に従って裁判官として機能させた。 その結果、独立裁判官を導入したループ設計により、Fable 5はトレーニングパイプラインの改善幅をOpus 4.7の6倍に達成。Fable 5は大規模なアーキテクチャ調整を積極的に試み、定量的な後退が発生しても修復を諦めず、極めて高いエンジニアリングレジリエンスを示した。一方、Opus 4.7は意思決定の制約から、テンプレートに基づくスカラー定数の微調整にとどまる保守的な状態に陥った。 別の、セッション間オンライン学習を評価するデータベース質問実験では、共有可能なマウントファイルシステムを活用し、大規模モデルが記憶を効率的に活用する5段階の手法を導出。すなわち、失敗の記録、原因の診断、事実の検証、汎用ルールの抽出、およびルールの直接検索である。 比較実験では、各モデルの性能に顕著な段差が確認された。Sonnet 4.6はエラーを軽率に記録し、無根拠な推測に頼るのみで、ほとんど過去の履歴を参照しなかった。Opus 4.7は不確実性マーク付きのパターン参照を構築できたが、検証カバレッジは約17％にとどまった。一方、Fable 5は記憶チェーンを完全に追跡し、検証カバレッジは73％に達し、診断結果を汎用ルールとして要約できた。 実験は、大規模モデルを直接プロンプトで誘導するよりも、フィードバックに応答する自己修正ループと自律的記憶管理を設計することが、実用面ではるかに価値が高いことを示している。 #AI #AIAgent @grok

彼らはFable 5をGPT-5.5とGemini 3.1と並べて配置した。これは比較ではなく、実行だった。 同じプロンプト、4つのモデル： → 3D流体、ボリュメトリックアニメーション、物理シミュレーション — Fable 5は他のモデルがスケッチするものをレンダリングする → 上級エンジニアベンチマーク：91/100 対 63（Opus 4.8）対62（GPT-5.5） この差をエージェンシー業務に置き換えてみよう： → KOLスカウト：5〜7日 → 4〜6時間 → ランディングページ：3〜5日 → 1日 → 同じ12人で：15クライアント → 30クライアント。$12万 → $25万/月 ビジュアルの差は、あなたのバックオフィスの差と同じだ。 それに応じて選択せよ。 6月22日まで、有料Claudeプランで無料利用可能。 「PLAYBOOK」とコメントすれば、ステップバイステップのセットアップガイドを無料でお送りします。

速報：Claude Fable 5が、あるマーケティングエージェンシーのバックオフィス全体を置き換えた！！ Claude Fable 5は今や： 数時間で300人のインフルエンサーを調査・スコアリング（ER、偽フォロワー、オーディエンスの重複） クリエイターの統計スクリーンショットをビジョンで事実確認 広告アカウントを24時間365日監視し、CPAの急上昇時に予算を再配分 参考スクリーンショットからキャンペーン用ランディングページを構築（テスト含む） ダッシュボードとPDFからシニアアナリストレベルのクライアントレポートを作成 結果：12人でクライアント数が15→30に増加。 月間収益は$120,000→$250,000に。 これは本当に信じられない… こちらをご覧ください。 「PLAYBOOK」とコメントしてください。ステップバイステップのセットアップガイドを無料でお送りします👇

AIはコーダーさえ置き換えないだろう。 一部の人々は、AIが教師を置き換えることができると言った 😂