Depression
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もう誰もプロンプトエンジニアリングについて話さない。
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今日はゴーストライターを殺す
3年前、私がTwitterを始めたとき、フォロワー50万人以上の人たちのためにスレッドや投稿を書いていた
その中には、私がゴーストライティングしたコンテンツのおかげで億万長者になった人もいる
同じ3年間で、Twitterから約25万〜30万ドルを稼いだ
かつては手作業で6桁のアカウントを運営していたすべてのことが、今では一つのツールを通じて行われている。あなたが話すと、それがフックを書き、スクロールを止める要素を研究し、あなたの声で配信される、一般的なトーンではなく
当時重要だったスキルは私を知ることだった。今重要なのは、そのツールを持つことだ
@voxlyinkは6月22日にローンチ予定
原文表示3年前、私がTwitterを始めたとき、フォロワー50万人以上の人たちのためにスレッドや投稿を書いていた
その中には、私がゴーストライティングしたコンテンツのおかげで億万長者になった人もいる
同じ3年間で、Twitterから約25万〜30万ドルを稼いだ
かつては手作業で6桁のアカウントを運営していたすべてのことが、今では一つのツールを通じて行われている。あなたが話すと、それがフックを書き、スクロールを止める要素を研究し、あなたの声で配信される、一般的なトーンではなく
当時重要だったスキルは私を知ることだった。今重要なのは、そのツールを持つことだ
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今日はゴーストライターを殺す
3年前、私がTwitterを始めたとき、フォロワー50万人以上の人たちのためにスレッドや投稿を書いていた
その中のいくつかは、私がゴーストライティングしたコンテンツのおかげで億万長者になった
同じ3年間で、Twitterから約25万〜30万ドルを稼いだ
今日はゴーストライターを殺す
6桁のアカウントのために手作業で行っていたすべてのことが、今では一つのツールを通じて行われている。あなたが話すと、それがフックを書き、スクロールを止める要素を研究し、あなたの声で配信される、一般的なレジスターではなく
当時重要だったスキルは私を知ることだった。今重要なのは、そのツールを持つことだ
@voxlyinkは6月22日にリリース予定
原文表示3年前、私がTwitterを始めたとき、フォロワー50万人以上の人たちのためにスレッドや投稿を書いていた
その中のいくつかは、私がゴーストライティングしたコンテンツのおかげで億万長者になった
同じ3年間で、Twitterから約25万〜30万ドルを稼いだ
今日はゴーストライターを殺す
6桁のアカウントのために手作業で行っていたすべてのことが、今では一つのツールを通じて行われている。あなたが話すと、それがフックを書き、スクロールを止める要素を研究し、あなたの声で配信される、一般的なレジスターではなく
当時重要だったスキルは私を知ることだった。今重要なのは、そのツールを持つことだ
@voxlyinkは6月22日にリリース予定
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22 これまでのところ気持ちいい
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ハンタウイルスマ memes のことが止められません
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Typefullyインターフェースの学習用テスト投稿
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AIで稼ぎ始める方法は？(20以上の方法リスト)
1. オートメーション・システム
- $300-1.5kの一度きりの費用でVAを完全自動化されたCRM+インボックスシステムで置き換え
- $800-2.5k/月 創業者向けに「完全代行」AI オプスを販売
- $500-2k/月 人間がいなくても動くリード・ツー・ブック・コール・パイプラインを構築
- $1-4k一度きりで、企業が既に支払っている (Notion、Slack、HubSpot) などのツールにAIを統合
2. エージェント・SaaS
- $1k-10k/月 単一目的のAIエージェントを特定の業界にライセンシング
- $2-8k/月 ホワイトラベルAIツールを自分のブランド名で再販売
- $500-∞/月 個人的なワークフローを他の人が利用料を払う製品化AIツールに転換
3. ビデオ・広告
- $150-600/動画 高額なUGCクリエーターをDTC企業向けのAIアバターで置き換え
- $500-1.5k/月 分割テスト広告クリエイティブ工場 (20バリエーション、デザイナー不要) を運営
- $600-2.5k/月 退屈だが利益の出るニッチ (金融、健康、テクノロジー) でフェースレスYouTubeチャンネルを運営
- $1-3k/月 AIボイスオーバー+ストックを使用してカメラ撮影ゼロでB2Bブランドビデオを製作
原文表示1. オートメーション・システム
- $300-1.5kの一度きりの費用でVAを完全自動化されたCRM+インボックスシステムで置き換え
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- $500-2k/月 人間がいなくても動くリード・ツー・ブック・コール・パイプラインを構築
- $1-4k一度きりで、企業が既に支払っている (Notion、Slack、HubSpot) などのツールにAIを統合
2. エージェント・SaaS
- $1k-10k/月 単一目的のAIエージェントを特定の業界にライセンシング
- $2-8k/月 ホワイトラベルAIツールを自分のブランド名で再販売
- $500-∞/月 個人的なワークフローを他の人が利用料を払う製品化AIツールに転換
3. ビデオ・広告
- $150-600/動画 高額なUGCクリエーターをDTC企業向けのAIアバターで置き換え
- $500-1.5k/月 分割テスト広告クリエイティブ工場 (20バリエーション、デザイナー不要) を運営
- $600-2.5k/月 退屈だが利益の出るニッチ (金融、健康、テクノロジー) でフェースレスYouTubeチャンネルを運営
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コーディングに最適なLLMモデル
1. Claude Opus 4.6
#1 コーディングモデル、マルチファイル推論と実世界のバグ修正で無敵
ベンチマーク: 80.8% SWE-bench
2. Gemini 3.1 Pro
Googleの最新フラッグシップ、Gemini 3 Proと比較して推論能力が2倍
ベンチマーク: 80.6% SWE-bench
3. MiniMax M2.5
最高のオープンソースモデル、230Bパラメータ、低コストで強力なエージェント型コーディング
ベンチマーク: 80.2% SWE-bench
4. GPT-5.4
最高のオールラウンダー、人間の性能を上回るネイティブコンピュータ使用を備えた最初のモデル
ベンチマーク: 77.2% SWE-bench
5. Grok 4.2 Beta
現在最もアーキテクチャが独特なモデル、複雑なクエリごとに4つの専門AI エージェントが並列実行
ベンチマーク: Top 10 SWE-bench Verified (Beta、正確なスコアはTBA)
いずれにせよ、すべてのモデルの中から私はOpus 4.6を選びます。特に20× Max サブスクリプションを支払える場合
私の経験では、Claudeはまだコーディングを最も得意としています
しかし状況は非常に速く変わっているため、新しいLLMモデルが登場したら注視してください
原文表示1. Claude Opus 4.6
#1 コーディングモデル、マルチファイル推論と実世界のバグ修正で無敵
ベンチマーク: 80.8% SWE-bench
2. Gemini 3.1 Pro
Googleの最新フラッグシップ、Gemini 3 Proと比較して推論能力が2倍
ベンチマーク: 80.6% SWE-bench
3. MiniMax M2.5
最高のオープンソースモデル、230Bパラメータ、低コストで強力なエージェント型コーディング
ベンチマーク: 80.2% SWE-bench
4. GPT-5.4
最高のオールラウンダー、人間の性能を上回るネイティブコンピュータ使用を備えた最初のモデル
ベンチマーク: 77.2% SWE-bench
5. Grok 4.2 Beta
現在最もアーキテクチャが独特なモデル、複雑なクエリごとに4つの専門AI エージェントが並列実行
ベンチマーク: Top 10 SWE-bench Verified (Beta、正確なスコアはTBA)
いずれにせよ、すべてのモデルの中から私はOpus 4.6を選びます。特に20× Max サブスクリプションを支払える場合
私の経験では、Claudeはまだコーディングを最も得意としています
しかし状況は非常に速く変わっているため、新しいLLMモデルが登場したら注視してください
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プレイブック：AI学習を始める方法
1. AIが実際に何であるかを理解する
- AI、機械学習などの違い
- YouTubeで3Blue1Brownのニューラルネットワークシリーズを視聴する
- LLMがどのように機能するかについての平易な説明を読む
2. Pythonに慣れる
- Pythonはai言語である
- データを操作してモデルを実行するのに十分な知識が必要
- リスト、辞書、ループ、関数、基本的なファイル処理に焦点を当てる
- Google Colabを使うと、ブラウザでセットアップなしでPythonを実行できる
3. LLMの仕組みを理解する
- トランスフォーマーアーキテクチャについて高レベルで読む
- 注視、トークン、コンテキストウィンドウに焦点を当てる
- スケールが重要な理由とそれを実現する方法を理解する
4. プロンプトエンジニアリングをマスターする
- 思考の連鎖プロンプトを学ぶ
- ロールプロンプトを学ぶ
- 少数ショットの例を学ぶ
- Anthropicのプロンプトエンジニアリングガイドが最良の単一リソースである
5. 最初のAPI呼び出しを実行する
- AnthropicまたはOpenAIからAPIキーを取得する
- Pythonで簡単な呼び出しを実行する
- 小さなツールを構築する(要約ツール、Q&Aボット、またはクラシファイアー)
6. RAGに
原文表示1. AIが実際に何であるかを理解する
- AI、機械学習などの違い
- YouTubeで3Blue1Brownのニューラルネットワークシリーズを視聴する
- LLMがどのように機能するかについての平易な説明を読む
2. Pythonに慣れる
- Pythonはai言語である
- データを操作してモデルを実行するのに十分な知識が必要
- リスト、辞書、ループ、関数、基本的なファイル処理に焦点を当てる
- Google Colabを使うと、ブラウザでセットアップなしでPythonを実行できる
3. LLMの仕組みを理解する
- トランスフォーマーアーキテクチャについて高レベルで読む
- 注視、トークン、コンテキストウィンドウに焦点を当てる
- スケールが重要な理由とそれを実現する方法を理解する
4. プロンプトエンジニアリングをマスターする
- 思考の連鎖プロンプトを学ぶ
- ロールプロンプトを学ぶ
- 少数ショットの例を学ぶ
- Anthropicのプロンプトエンジニアリングガイドが最良の単一リソースである
5. 最初のAPI呼び出しを実行する
- AnthropicまたはOpenAIからAPIキーを取得する
- Pythonで簡単な呼び出しを実行する
- 小さなツールを構築する(要約ツール、Q&Aボット、またはクラシファイアー)
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Xの予測市場は死ぬのか？なぜで、次に何をすればいいのか？？
多くの人が本当のトレンドが始まったと見ている、予測市場とそれに関するボットの構築
わずか2週間で、「OpenClaw上でAIエージェントを構築して$1M を24時間で稼いだ方法」についてのスパムに変わった
今日、以前InfoFiを禁止したNikita Bierがツイート：「X上の予測市場スパムのない世界」
正直なところ、彼がそれに対して動き、類似のコンテンツを禁止するのを止めることはできない
ただ、それは少し奇妙だろう、なぜならXは公式にPolymarketと提携しており、その予測市場パートナーだからだ
では、このすべての背後にある現実と彼の声明は何なのか？
- これらのボットのほとんどは単なるスパムで、数字は真実ではない
- 実際にお金を稼いでいるのは、真剣なリソースと経験を持つプロチームだけ
- 人々が釣り餌にしている数字は不可能で、多くの市場の取引量は$100k
未満だ—これの多くはPolymarketの紹介リンクを通じた利益追求のために行われている
Nikita Bierはスパムを具体的に指摘し、予測市場のコンテンツ全体を批判したわけではない
だから、現実的には、このニッチはメムコインと同じように死ぬだろう、観客が低品質のコンテンツに飽和したら
人々は同じ種類のボット
原文表示多くの人が本当のトレンドが始まったと見ている、予測市場とそれに関するボットの構築
わずか2週間で、「OpenClaw上でAIエージェントを構築して$1M を24時間で稼いだ方法」についてのスパムに変わった
今日、以前InfoFiを禁止したNikita Bierがツイート：「X上の予測市場スパムのない世界」
正直なところ、彼がそれに対して動き、類似のコンテンツを禁止するのを止めることはできない
ただ、それは少し奇妙だろう、なぜならXは公式にPolymarketと提携しており、その予測市場パートナーだからだ
では、このすべての背後にある現実と彼の声明は何なのか？
- これらのボットのほとんどは単なるスパムで、数字は真実ではない
- 実際にお金を稼いでいるのは、真剣なリソースと経験を持つプロチームだけ
- 人々が釣り餌にしている数字は不可能で、多くの市場の取引量は$100k
未満だ—これの多くはPolymarketの紹介リンクを通じた利益追求のために行われている
Nikita Bierはスパムを具体的に指摘し、予測市場のコンテンツ全体を批判したわけではない
だから、現実的には、このニッチはメムコインと同じように死ぬだろう、観客が低品質のコンテンツに飽和したら
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