runesleo

AIにChatGPTを使って仕事をさせると、副作用がある。タスクごとに新しい会話を開くため、サイドバーが一日でいっぱいになってしまう。
そこで一手加えた。回答を保存した後、AI自身が「その他 → アーカイブ」をクリックして、その会話を片付ける。座標を指定してクリックするのではなく、ページ上のボタンを直接探す。レート制限に遭遇したらリトライせずにスキップし、アーカイブに失敗してもタスクの結果には影響しない。
AIに仕事をさせるなら、作業現場もきれいに片付けさせよう。

Claude Codeを長時間使っていると、特に困ることが三つある。タイトルが最初の一文のまま止まる、どの会話を閉じていいのか区別できない、そして自分しか最終判断できないことを誰も提起してくれない。
三つのフックを書いた。メインスレッドが変わったらタイトルの変更を促す、終了時に毎回「アーカイブチェック」を一行書く、「私の判断が必要」なリストをモデルの目の前に表示し、必ず四つに分類して合計が一致するようにする。
Python標準ライブラリだけを使い、二つのファイルをコピーして settings を少し変更するだけで使える。

さまざまなAI製品、たとえばChatGPT、Claude、Grokbot、Cursorなどを試してきましたが、今でも私は、一つの対話窓口だけが欲しいという気持ちのほうが強いです。
一つの対話窓口ですべての作業を完結させたいと思っていて、あちこち切り替えるのは望んでいません。同じように感じている人は、ほかにもいるのでしょうか？ たとえばBotの中でいろいろなボットとの対話を設定すると、最初はとても爽快に感じるかもしれませんが、長く続けていると、本当にものすごく疲れてしまいます。
だから私がずっと追い求めているのは、新しいChatGPTの対話、あるいは新しいClaudeの対話を一つ開いて、そこに続けて投げかけるすべての質問や、樹状構造のように枝分かれしていくさまざまな方向の質問を、すべて段階的に解決してもらうことです。

Claude Code、Codex、Cursor、Grokを同時に使っていると、いちばん困るのは、あるサービスで話した内容が別のサービスに移ると見つからなくなることです。
自分が使っているエクスポートスクリプトを整理してオープンソース化しました：この4つのサービスのローカルチャット履歴をまとめてMarkdownにエクスポートし、1セッションにつき1ファイルにします。どのAIからでもgrepや全文検索で見つけられます。
· ローカルファイルを読み取るだけで、ネットワーク接続やアプリの変更は行いません
· 増分エクスポートに対応し、変更のあったセッションだけを処理します
· ディスクに書き込む前に、API keyやtokenなどの認証情報を置き換えるため、ファイルを読めるのは自分だけです
作成中に1つ落とし穴がありました：Codexの新しいバージョンでは、1回のやり取りで複数の返信を書き込みます。最初は「まず確認します」で、最後になって結論が出ます。最初の1件だけ取得すると、すべての結論が失われてしまいます。現在は1回のやり取りに含まれるすべての返信を保存し、Codex自身のスレッドライブラリから最終回答も補完します。
チャット履歴はあくまで手がかりとして扱い、判断と進捗はファイルに書き戻します。食い違う場合はファイルを正とします。
QuietHarnessリポジトリの実験モジュールに

はい、現在はCursorでGPT-5.6 Solを直接選択できます。ただし、OpenAIは11月12日頃にCursorへの直接接続を停止する予定で、その後も使い続けるには自分のAPIキーを入力する必要があります。

ChatGPTやClaudeに資金が関わるオンチェーン操作などを実行してもらおうとすると、よく拒否されて、何を言っても駄目なことがあります。
そういうときはCursor Appを試してみてください。ChatGPTやClaudeにプロンプトを直接書いてもらい、それをコピーして実行すれば大丈夫です。Autoでよく、実際に試して効果がありました。

ChatGPT CodeXは現在、そのモデル性能について皆が不満を口にしていますが、正直に言うと、この新しいインテリジェント出力スタイルは、スマホアプリでもPC版アプリでも、以前よりずっと見やすくなっています。以前のように大量の文字が並んでいて、読むのがとても大変ということもありません。

Anthropicの共同創業者Jack Clarkは、完全なRSIが実現する可能性のある時期についての見方を、2028年から2027年へと前倒しした。
その根拠の一つがTasteValだ。AIは、研究課題を与えられた後に実験を設計し、反復改善する効率が急速に向上している。
しかし、これはまだ完全な自己改善ではない。独立してテーマを選び、研究の価値を検証し、次世代モデルを継続的に改善することは、依然として異なるレベルの能力だ。
独立系ビルダーにとって、次の重点はBotをいくつか追加でデプロイすることではなく、AIに「仮説の提案 → 実験 → 検証 → 改善」のサイクルを本当に完遂させ、再検証可能な証拠を示させることだと思う。
Jack Clark 原文：

Polymarket 5mの終盤、この数日グループ内で最もよく聞く不満はこの2つ：
99cで指値を出しても、いつも約定できない。
いざ反転すると、今度はまったく逃げられない。
まずは、約定できない件。
あるメンバーが終盤専門のアカウントを分析したところ、そのほとんどが指値注文による約定だった：
締め切り後に0.99で指値を出し、
決済を待ちたくなくて早めに売り出す注文を受け止め、
価格が0.99になるのを待ってから追いかけることはほとんどない。
少額で試した人もいる：
1時間で12試合、そのうち5～6試合で注文が入った。
つまり、キュー内の位置と約定率そのものが、戦略の一部なのだ。
次に、逃げられない件。
反転はたいてい一瞬で起こり、板の価格が0.99から0.01へ直接跳ぶこともある。
あらかじめ0.9で損切り注文を出しておくのは難しい。
できることは2つしかない：
1試合あたりの損失に上限を設ける；
または反転に気づいた後、反対側を買ってヘッジする。
だから「98試合勝ち、2試合負け」という記録でも、その日に損失が出る可能性は十分にある。
もう一つ、見落とされがちなシグナルがある：
専用回線に依存していた終盤プレイヤー数人が、稼ぎでは専用回線の料金を払えないため、すでに停止したという話が出ている。
この数日、グループ内で話題になったもう2つの流れも記録しておきたい：
1. 新しく

封鎖された Claude の古いアカウントを申し立てて復旧できた人がいると聞いたので、私も数か月前に封鎖されたアカウントで試してみます。
申し立てのメールは送信済みですが、まだ解除されていません。結果が出たらまた更新します。

同時に Claude、Codex、Cursor、Grok に1台のコンピューター上でコードを書かせると、最初に壊れるのはコードではなく git だ。
各セッションは「コミット済み」と言うが、実際には、変更が機能ブランチに残って main に戻せなかったり、誰にもコミットされていないファイルがどんどん積み上がったり、ときには残ったロックによってリポジトリ全体のコミットがひそかに失敗したりする。ルールをプロンプトに書き込んでも無駄で、別の AI に替えると守られなくなる。
私のやり方は、バージョン管理を「AIの自覚」に任せるのではなく、AIとは無関係な夜間タスクに変えることだ。毎晩、git の実際の状態に基づいてすべてのリポジトリを一巡して確認し、誰が変更したかは問わない。
1. 区分する：プライベートリポジトリは自動でコミットし、リモートにマージしてプッシュする。金銭を扱うコードは PR のみとし、マージ前に別のモデルでレビューする。公開リポジトリはローカルでのみコミットし、公開前にプライバシースキャンを実行して、私が了承する。他人のプロジェクトは報告だけにする。
2. 手書きのものだけを対象にする：コード、ドキュメント、設定テキスト。データ、スクリーンショット、ログは git に入れない。一晩で1つのフォルダーに数百個の新しいファイルが現れたら、プログラムの出力とみなし、.giti

昨夜、スマホからリモート操作していた複数の Claude Code セッションが一斉に切断された。調べてみるとネットワークの問題ではなく、Mac 自体が耐えられなくなっていた：同時に多くの Agent、ブラウザ、バックグラウンドタスクを起動していたため、CPU とメモリが完全に使い切られ、プロキシすら CPU を確保できず、リモート接続が切れては再接続を繰り返していた。
現在は負荷監視機能を追加し、2分ごとに負荷、メモリ、プロセス数を確認している。継続的に閾値を超えると TG に通知し、どの種類のプロセスがリソースを消費しているのかを知らせる。通知するだけで、プロセスには手を加えない。何を終了するかは自分で決める。
ローカルで複数の Agent を動かす場合、先に限界に達するのはモデルの利用枠ではなく、たいていあなたのコンピューターだ。