Blum45

どのAIの下書きも、同じクソみたいなLinkedIn投稿に聞こえる。
GitHubの6つのリポジトリがそれを解決してくれる。コマンド1つで文章を整えるものから、自分の文章をもとにスタイルガイドを作るものまで。
1. Siqi ChenのHumanizer（64.4kスター）
AIの文章を人が書いたように書き直し、自分の文章を2～3段落貼り付ければ、その文体にも合わせてくれる。
2. Hardik PandyaのStop Slop（18.6kスター）
Claudeに1つのルールファイルを与え、書くときの前置きの冗長な表現、ビジネス用語、その他のAIらしさを削ぎ落とす。
3. Peter YangのNo AI Slop（13.1kスター）
下書きから20以上のAIらしいパターンを取り除き、自分らしい文体を保ち、変更した箇所をすべて列挙する。
4. Conor Bronsdonのavoid-ai-writing（5.4kスター）
文章に含まれるAIらしいパターンを見つけ、カジュアルからぶっきらぼうまで、選んだ口調で書き直す。
5. Nanako0129のsepia（3.6kスター）
筋書きが整いすぎている、結末ですべてを総括している、といった、物語や記事の構成におけるAIらしいパターンを修正する。
6. larashero3-dotcomのWriting DNA Distiller（2.

10 BEST ローカルLLMsモデル
lbh、皆AIサブスクリプションに高額を払うのに疲れている
ローカルモデルはこの点で私たちの救世主
完全なデータプライバシー + サブスクリプション料金なし
だから、トップピックはこちら：
> GLM-5
現在のトップオープンウェイトモデル
エリートコード + 長いコンテキスト、ただし高性能GPUが必要
> MiniMax M2.5
実世界での使用を想定して構築
迅速で堅牢なツール使用、常に回答を熟考
> Qwen3.5-27B
最良のシングルGPUモデル
高速、正直、指示追従性優秀
> Qwen3.5-397B-A17B
アリババのフラッグシップ
強力な推論 + 数学能力、閉じたモデルに匹敵
> DeepSeek V3.2
コーディングの巨人
最先端のベンチマーク、エージェント構成で広く使用
> Llama 4 Scout
驚異的な10Mコンテキスト
大規模なコードベースやドキュメントのプレイに最適
> Kimi-K2.5
1T MoEの巨人。エリート推論、数多くの「プレミアム」ツールを支える
> GPT-OSS 120B
オープンウェイトモデル
柔軟な推論、80GB GPU1台で動作
> GLM-4.7-Flash
最良の2

真に効果的なAIプロンプトの作り方
あなたはLLMに高品質なレポートを依頼し
専門家レベルの自信を持って書かれたテキストを返してもらう
しかし、その内容は全くのデタラメだったりする
馴染みがある？
だから、こういった状況を避けるために
これらの基本ポイントを理解する必要がある：
> 「賢いが信頼できない」アシスタントの問題
LLMの出力は20%がモデル本体、80%はプロンプトの構成次第
プロンプトエンジニアリング - ただの自然言語コンピューティング制御の徹底
だから、質の高い出力を得るには
モデルと会話するのをやめて、プログラムすることが必要
> AI幻覚 - 不十分な指示の兆候
確実に基盤を固めるために、次のテクニックを使おう：
- 明確な期待値を設定する
- 出力を制約する (厳格な境界を設定)
- 自己検証/自己確認をさせる (セルフファクトチェック)
> フレームワーク - AIのための「青写真」
トップ3：
- RACE (役割、行動、文脈、期待)
迅速でシンプル、日常的な利用に最適
- STOKE (状況、タスク、目的、知識、例)
深い作業やニッチな分野に適している
- CRISPE (能力、洞察、声明、個性、実験)
創造性、仮説検証、スタイル制御
LLMsはこうした構造をはるかに得意とする
その結果、出力は実際に望むものにかなり近づく
無意味な再プロンプトでAIの使

初めて「私たちに取って代わるように設定されたテック」に完全なコントロールを手渡す
出力製品は何か：

Good Stake -> 生産的なエージェント
多くの人々は、AIエージェントは単によく書かれたプロンプトに過ぎないと信じています
それを超えて、適切なエージェント部品を選択することは非常に重要です：
> LLM
> ツール
> メモリ
> トリガー
> フィードバックループ
単一のポイントではありません - エージェントは単なる空の話し手です
1. LLM：推論エンジン
この部分は目的、行動方針、実行設計を定義します。
しかし、LLM自体はあなたのシステムに自動アクセスしたり、安定したコンテキストを保持したり、現実世界で行動したりしません
だから「単にGPTを使う」ことはエージェントを構築することと同じではありません
2. ツール：実行レイヤー
それはエージェントの手であり、このレイヤーは思考をアクションに変換します
あなたのエージェントはツールを使用してデータをチェックしたり、メッセージを送信したりすることができます
しかし、ツールがなければ、AIエージェントは単なるテキスト生成システムです
3. メモリ：コンテキストレイヤー
それはあなたのエージェントを時間を通じて一貫性を持たせるものです
これはユーザー設定、テキスト出力のスキーム、スタイルなどである可能性があります
しかし、忘れないでください：メモリをメモ帳の一部として使用しないでください
この戦略はパフォーマンスの低下

OpenClawスキルを3分で作成する方法
スキルは高品質なAIエージェントの重要な要素です
スキルなしでは成り立たず、カスタムスキルはしばしば不可欠です
安全第一：本番運用前に必ずローカルでテストしてください
1. ディレクトリの作成
例 (端末で入力):
| mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/skill_name
これにより、スキルに必要なすべてのデータが保存されます
2. SKILL·md (LLMへの指示)
重要なポイントは、望むLLMの動作の本質を正しく定式化することです
このファイルはメタデータにYAMLフロントマターを使用し、指示にはMarkdownを使用します
重要：
> 実行可能にし、具体的かつ簡潔に
> 特定のツールを言及
- フロントマターでカスタムツールを定義可能 (任意)
> 何をすべきか、どう反応すべきかを説明
誤った例：
世界に挨拶する
正しい例：
---
name: hello_world
description: 挨拶をするシンプルなスキル。
---
ユーザーが挨拶を求めたとき、echoツールを使って「あなたのカスタムスキルからこんにちは！」と伝える
3. OpenClawをリフレッシュ
エージェントに「スキルをリフレッシュ」またはゲートウェイを手動で再起動させてください
OpenClawは新しいディレク

ただ今、MacBookを売ってもう一度下落を待っています
ヘッドフォンとデスクも次です
この市場を生き延びるためのもっと賢い方法はありますか？