DegenSing

OpenClawの開発者であるPeter Steinbergerは、先月トークンに約$10M を費やしたと見積もっています。
このペースだと、1人で年間$120M かかる計算です。
その金額があれば、シニアエンジニア500人を1年間雇えます。
雇用主であるOpenAIがその費用を負担しています。本人も、その支出のすべてが有益だったわけではないと認めています。
だから「AIは人を雇うより安い」と言われたら、そのトークンで実際に何が得られたのかを尋ねてみてください。

投稿はいつも空白の入力欄から始まる。Studioなら違います。
毎朝、あなた自身の投稿からアイデアを提案。AudenAIがあなたらしい文体で下書きを作成し、スタイルとスタンスをチェックして、最適な時間に投稿を予約します。
あなたらしい投稿を：

Twitterの2,800文字上限に関するスレッドを見ましたね。
コードと照らし合わせて確認しました。
正しい情報：上限、トリミングの変更、重み付けの比率
誤った情報：「通知が表示されるのはフォロワー以外だけ」
見落とされている点：AI生成の低品質コンテンツのラベルが、現在は7日間表示されること
次の投稿でどうするか：

LinkedInで確実に成果を上げる7つの方法：
→ 週に少なくとも5回投稿する
アルゴリズムにあなたを認識してもらうには、時間が必要です
→ ビジュアルを追加する
カルーセル、インフォグラフィック、動画クリップのほうが効果的です。また、購入者の多くは視覚的に学ぶタイプです
→ プラットフォームで時間を過ごし、理解する】【。

今では誰もがSEOにAIを使っていて、それにつれて基準も下がっています。少し手をかけて、自分が書く記事やランディングページに人間味を加えましょう。Googleに評価される優れた記事を書くのに、AIが登場する前は3～4時間かかっていたところ、今ならわずか1時間で済むと断言できます。でも、ほとんどの人は...

Microsoftは、6万人の従業員に退職するための金銭を提示した。🫠 これは全従業員の27%にあたる。そして、誰も解雇されるわけではない。
これは「自主退職オファー」と呼ばれるもの。
退職金を受け取って、12月31日に退職するか、残るか。
米国、英国、カナダ、インドの従業員には、12月上旬まで猶予がある。

LinkedInで確実に成果を出す7つの方法：
→ 週に少なくとも5回投稿する
アルゴリズムにあなたを認識してもらうには、時間が必要です
→ ビジュアルを加える
カルーセル、インフォグラフィック、短い動画はより高い効果を発揮します。また、見込み顧客の多くは視覚的な情報から学ぶタイプです
→ プラットフォーム上で時間を過ごし、今どのフォーマットやトレンドが機能しているのかを把握する
→ チームメンバー、共同創業者、友人に早い段階でコメントしてもらい、投稿をさらに広める価値があるとアルゴリズムに認識させる
→ プロフィールを集客の導線として作り込む
投稿を見た人が、迷わず通話を予約できるようにしましょう
→ これまでに発信したすべての内容をデータベース化する
ポッドキャストの文字起こし、過去の投稿、ボイスメモ、Slackのチャット。あなたの会社では毎日、コンテンツのアイデアが生まれています
→ 効果が出ているフォーマットを見つけ、自分らしい語り口と専門性を加える
フォーマットがリーチを生み、あなたらしい語り口と専門性が通話につながります。

今では誰もがSEOにAIを使うようになり、それに伴って基準も下がっています。
少し手間をかけて、自分が書く記事やランディングページに人間らしさを加えましょう。
Googleに評価される素晴らしい記事を書くのに、AI登場前は3〜4時間かかっていたところ、今はわずか1時間で済むと断言できます。
それなのに、ほとんどの人は怠けていて、AIが生成してから30秒で公開ボタンを押しています。
手抜きSEOがあちこちにあふれています。

マイクロソフトは、6万人の従業員に退職するための金銭を提示した。🫠
これは全従業員の27％にあたる。しかも、誰も解雇されるわけではない。
「自主退職オファー」と呼ばれる制度だ。
退職金を受け取って12月31日に退職するか、会社に残るか。
米国、英国、カナダ、インドの従業員には、12月上旬までに決断する時間がある。
なぜ会社は、従業員に退職してもらうためにお金を払うのか？
AIには、調達できる限りの資金が必要だからだ。
→ データセンター
→ チップ
→ 電力
5月時点で、マイクロソフトは今会計年度の設備投資に約1,900億ドルを投じることを約束していた。
ソフトウェア企業では、通常、人件費が最大のコストだ。
6万人を解雇すれば、悪い見出しが躍り、従業員の怒りを招き、訴訟にもつながる。
買い取り制度なら、従業員自身が退職を選ぶ。
これが新しい形の人員削減だ。
驚いたのは、対象がレベル70まで及ぶことだ。取締役やゼネラルマネージャー、さらには一部の副社長職まで含まれる。
しかも、これが最初ではない。4月には米国の従業員を対象に自主退職プログラムを実施し、対象者の30％超が申し込んだ。
マイクロソフトは、これが人員削減の必要性を意味するものではないと述べている。制度を利用する人が何人になるかは、誰にもわからない。
だが、資金の行き先を見てほしい。
人的資本からAIインフラへと移っている

返信はアカウントの成長につながります。すべてに対応し続けるのは大変です。 VoiceMoatのChrome拡張機能は、TwitterとLinkedInのすべての投稿に表示されます。あなたらしい返信やコメント、リミックス、投稿の下書きを作成できます。返信ボタンを押すのは、これまでどおりあなたです。

あなたのアプリは月に$8K を稼いでいます。Googleから年収$200Kの仕事をオファーされました。ただし、その仕事を受けるにはアプリを手放さなければなりません。その仕事を受けますか？

AIコーディングの危険なところは、失敗するときじゃない
間違った理由でうまくいってしまうときだ
よくある原因は：
間違ったデータベース
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「完了」の定義が間違っている
構文エラーは目立つ
間違った前提は目立たない
そして、目立たないバグこそ本番環境にたどり着く
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間違ったメンタルモデルを持つ自信満々のエージェントは、ただエラーを出すだけのエージェントより、はるかに危険だからだ

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フィードではみんなが広告なしでどう成長するかを尋ねているけれど、返ってくる答えはどれもツールの話。私が賭けるのは、地味なやり方だ。すでにその問題を抱えている人を20人見つけて、ほかのものを作る前に話を聞くこと。

私もこれをやってしまう。
AIのおかげで、何かを作るコストが大幅に下がり、新しいアイデアがその日のうちに新しいプロジェクトになる。
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2026年、希少なスキルはコーディングではない。
作るのをいつやめて、売り始めるかを知ることだ。