claude coworkのようなAIエージェントの登場で劇的に”出来る”が増えた！ その反面、容赦なくrm -rfを実行してくる💦 コマンドの知識ない方は、意味を調べながらでもやらないと大事故になる人出るので気をつけて‼️

💡ClaudeCodeとCoworkのおすすめ ①AIで使うフォルダは最小に 　→整理や作ってもらうフォルダのみ指定すること 　 ※ただし、場合により他のフォルダに対して検索を進めてくる承認確認があるのでご注意を！

業務システムで攻撃を保守してた目線で見ると、すごく怖いと感じます💦 システム側で遮断する仕組みは昔からありますが、影響が出ないように組織的な人の判断が必要な時もあります。。 AIチャットからAIエージェントになり、作れるものが増えた反面でリスクも増えてますね。。

大きな流れとして 　2025年まで、AIと「会話」した。 　2026年、AIは「動く」ようになった。 2026年での進み具合がすごい！ なんでも最新は必要無くて、必要なものだけ付き合っていく方が疲れない気がしますね！

同じミス多くて、”人間も同じだね”と言ったら回答がより人間に近づいてる。。笑

プログラミングを学ぶべきという意見はすごい同意 今必要なのは、if文を書けることよりAIに正しく指示できる力・コードを読んでレビューできる力・設計や要件を定義できる力だと思う。 勉強すべきスコープ自体が変わってきてると感じる。

Openclawなのか？ Claude Dispatchなのか？ ではなく、人間側が時代の変化に合わせて適応していく方が大変だし、必要なのかもしれない。。 管理してるプロジェクトを整理して移動できるように設計していかないとより大変になる。。 気がする。。

🚨 CRITICAL: Active supply chain attack on axios -- one of npm's most depended-on packages. The latest [email protected] now pulls in [email protected], a package that did not exist before today. This is a live compromise. This is textbook supply chain installer malware. axios

公式からnpmしたら、実は感染して認証情報持ってかれるのは怖すぎる💦 何より怖いのは、ほとんどの場合に自分が指定してインストールしてなくても、何かのインストールで付属して入っている。。 最近のリリースしたバージョンとの事なので、広まらない事を祈る限り。。

どうAPIを扱うかによりますが使うモデルによって、利用上限の設定が可能なので制限は必須ですね！

自由度高く設計したら工数多いと言われ、何か問題起きた時にはなんで汎用的にやってなかったの？と言われるあるある事例。。 自由度高いとそれだけテストも設計の考慮も工数もかかるのに、簡単にできるでしょ？と言われるエンジニアは多いと思う。。

「シンギュラリティっていつ来るの？」 この議論が噛み合わない理由がある。定義がバラバラだからな気がする。 一方では、「自己改善ループが始まった瞬間」 ある一方では「全分野で人間を超えた瞬間」 研究者は「予測不可能になった点」と言うこともある

郵便番号を自前のシステムで維持していくのは、市区町村統合とかそこそこあって、住所の取扱いはメンテナンスコストがかかるんですよね💦 それが無くなるのはかなり大きい！ lp-api.da.pf.japanpost.jp

シンギラリティの定義で個人的にしっくりくる定義はシンプルで「自分の仕事でAIが自分を超えた日」 チェスは1997年、画像診断は2020年頃、コーディングは今まさに進行中。 シンギュラリティは一点で来ない。業界ごとに、静かに、もう始まってる。 あなたの仕事はいつ？

chatGPTの登場で、チャットでの会話ができた衝撃はすごかった記憶が今でもある！ それまでのチャットは定型分しか返ってこなかったり、明らかに機械的な返答が普通の事だった。 2022年：人と話せるAI 2024年：人と同レベルで考えるAI 2026年：人の代わりに動くAIエージェント

最新のAI情報を学ぶよりも、自分の仕事をAI使って楽にできないか？ という目線でPC作業の無駄を減らす方がおすすめ！ 例えば、canvaのマジックレイヤーも今話題ですね！ この機能をうまく使うには、前提を押さえないとうまくいかない。。 最新よりも自分に向き合う方が絶対にいい！

Web業界でAEOが進む未来の後に、物販でもAEOは必ず来る ユーザーがめんどくさいと感じるプラットフォームごとに価格を比較する行為は、AIによって簡単になる AIが価格をどう調査するのか？ ユーザーが商品を選ぶときに、何を入力するのか？ その辺りがキーになる！たぶん！

表現は難しいけど 　・作れた 　・作りこめた AIで作る作業においてはかなり違う 例えば 動くものが作れても、エラー対策はできていない のような ただ、AIの進化が早すぎて、半年後には定義が変わる