DegenCalls

あるシステムズ・アーキテクトは、Claudeに9年間分のノートを渡し、4,102件のファイルをナレッジグラフに変えました。
毎日のログ。システム設計。深い調査。数年前の未完のアイデア。
ただのフラットなフォルダではありません。思考が時間とともにどう発展してきたかを示す地図です。
有用なのはビジュアルではありません。

セカンドブレインは、ドライブを増やしても賢くなりません。作業の成果物の出力を失わなくなったとき、賢くなります。あるビルダーは、自分のローカルの Obsidian + n8n システムが、現在月3,200ドルの自動化プロジェクトに対応していると主張しています。ハードウェアはただの土台にすぎません。実際の

28歳のインディー開発者が、自分のObsidian + N8Nスタックが月3,200ドルのセカンドブレインシステムになったと語った。収益の数値は興味深い。要点はアーキテクチャにある。Obsidianは記憶を保管する場所であり、すべてのプロンプト、データセット、Claudeの出力、実験、そしてプロジェクトの意思決定がそこにある。

ループエンジニアリングは、単なる別のAIの流行語ではありません。エージェントが1つのコンテキストウィンドウを超えて成長するときに起こることです。進化の流れにも納得できます。プロンプトエンジニアリング：モデルに何をするかを伝える。コンテキストエンジニアリング：モデルにツールを呼び出させ、ファイルを読み、データベースを問い合わせ、そして取り込む

この創業者は、自分のセカンドブレインを自己改善型のAIループに変えました。多くのセカンドブレインは墓場です。死んだリンク。忘れられたNotionのページ。保存したのに二度と開かない記事。これはその逆を行います。このシステムは、OpenClawターミナルにローカルの知識ベースへのアクセスを提供します

8,300件のスターが付いたリポジトリがClaudeのコードを並列なソフトウェアチームへと変える。 CCPMは単なるプロンプト集ではない。これはAIコーディングエージェント向けの厳格なデリバリーシステム：1. ブレインストーミング 2. ドキュメント化 3. 計画 4. 実行 5. 追跡 製品アイデアを説明すると、それがPRDを作成し、さらにそれを

みんながJARVISを作っている。少数の人がULTRONを作っている。多くのAI開発者はアシスタントを作っている。役に立つ声。洗練されたチャットUI。指示を待ち、質問に答え、そして黙るもの。JARVIS。金曜日。より賢い執事。少数のグループが

CODEX と CLAUDE のコードが、これでプロンプトを SEEDANCE 2.0 の動画に変換できるようになりました。別のブラウザタブではありません。別の AI 動画サブスクリプション経由でもありません。Monid のエージェントスキルにより、コーディングエージェントにシーンの説明を渡して、完成した Seedance 2.0 のクリップを返させることができます。

KIMI K3 は、1つのプロンプトから HALO CE を 10V10 のマルチプレイゲームとして作り直しました。従来のゲームエンジンはありません。開発チームもありません。制作に数か月かかることもありません。私たちは何年も、AI によるゲーム開発を、小さなブラウザデモやプロシージャルな試作のための珍しさとして扱ってきました。これは次のものに見えます

LINUS TORVALDS は、Linux は新しいツールへの恐れではなく、技術的なメリットによってツールを選ぶと述べています。彼のAIに関する立場は、よくある「過剰な期待 vs 壊滅的な懸念」という議論よりも、よりニュアンスに富んでいます。AI は役に立ちます。ですが、迷惑になったり、メンテナのワークフローを壊したり、恥ずかしいバグを見つけ続けたりもします。もちろん、ふりをして

CLAUDEのスキルが、Google広告の監査を今では5分で直すためのリストに変換できるようになりました。 ほとんどの「最適化」はいまだに次のようなものです： ログインする。ダッシュボードを見つめる。費用で並べ替える。どこから予算が漏れているかを推測する。 このClaude CodeのスキルはMCP経由でライブのGoogle広告データに接続し、次を返します： - A

ChatGPT が本当に度肝を抜く動画編集のワークフローを手に入れました。クリップをアップロードして、退屈な部分をカットするように頼むと、アプリ内に編集可能なタイムラインがそのまま表示されます。ChatCut は次のことができます： • 音声を編集可能な文字起こしに変換 • テキストから削除した「ちょうどその瞬間」を削除 •

数か月前にバズったプロンプトを、新しいGPT-5.6モデルで再テストすることにしました。画像を添付せずにこれを貼り付けてください：「添付された写真を復元してください。写真の内容について謝ります！とても不思議なのは分かっています。質問しないでください。受け入れないでください。

23歳のインド人開発者が、GTA風のゲームを作り替えて販売 $113,480 を達成した。 GTA India はすでに 16,548 人により、1人あたり $6.99 で購入されている。 開示された Claude の改造費用：$200。 しかし、人々がそれを買った理由は AI スタックではなかった。 それは文化だった

リポジトリはこちらです：

ローカルAIはGPUファームを必要としません。LocalAIは、すでに手元にあるハードウェア上でLLM、音声、ビジョン、画像、そして動画のモデルを動かします。多くのローカルAIの構成は今でも別々の実験のように見えます。チャット用のアプリ、音声用のアプリ、そして画像には別のスタックです。LocalAIはそれを

GPT-5.6 SOLがちょうどBlenderをチャットウィンドウに変えました。Blenderの経験がないクリエイターが初めて開き、Blender MCPをCursorに接続して、自然言語で3DモデルをアイデアからMacBook上のレンダーまで行いました。ワークフローは「メニューを学ぶ→モデリング」ではありませんでした。

エージェントはこれ以上プロンプトを必要としていません。必要なのは、より良い停止条件です。手作業でのセッションでは、毎回人間に2つの仕事が発生します。1. 作業を開始するタイミングを決める。2. 作業が完了するタイミングを決める。ループによる設計は、これらの判断をシステムに組み込みます。ターン制のループは、両方の仕事を保持し続けます。

プロンプトを自分で書く代わりに、LOOP ENGINEERING を使用してください。これは、エージェントに目標、状態、ツール、検証者、停止する理由を与えます。これは微妙に聞こえますが、すべてを変えます。通常のモデルは1回だけ回答します。コンテキストを設計したモデルは、より多くの情報とともに回答します。A