AI/LLM

Everything Claude Code — Anthropic ハッカソン優勝者が作った「Claude Code 設定バイブル」の全貌 Ihtesham Ali さん（@ihtesham2005）が、Anthropic ハッカソン優勝者のリポジトリを「Claude Code 設定バイブル」として紹介し、大きな反響を呼んでいます。 Stop building agents from scratch. Anthropic hackathon winner just dropped the complete Claude Code config bible. It got Agents, skills, hooks, commands, rules, MCPs battle-tested over 10+ months. And now has PM2 + multi-agent orchestration with 6 new commands. This single repo replaces 10 different setups. https://x.com/ihtesham2005/status/2029246676339474841 457 いいね・865 ブックマーク・33,579 ビューを集めたこのポストが指すのは、everything-claude-code — GitHub 60,700 スターを獲得した、Claude Code のエージェント・スキル・フック・コマンド・ルール・MCP 設定を一括提供するオープンソースプラグインです。 ...

Felix AI CEO × 人間ゼロの会社が 30 日で売上 1,200 万円、VC を「金の使い道がない」と断った話 @0x__tom 氏のポストが話題になっています。 「OpenClaw が作った会社（人間は 0）」に VC が出資を持ちかけて「金の使い道がない」と断ったとして海外で話題になってる。しかもこの会社、30 日で売上 1,200 万円を叩き出してるらしい。 連続起業家 Nat Eliason が OpenClaw の AI エージェント「Felix」を CEO に任命し、法人 The Masinov Company を設立しました。Nat がやるのはボイスメモを送ることだけ。Felix が判断して実行します。月額コスト約 400 ドル（6 万円）で、30 日間で約 80,000 ドル（1,200 万円）の売上を記録しています。 VC が投資を持ちかけた際、Nat は「金の使い道がない」と答えました。AI エージェントの時代に足りないのは資本ではなく「何をさせるか」のビジョンだ、という指摘です。 Felix とは誰か — Mac Mini 上で動く AI CEO Felix は OpenClaw フレームワーク上で動作する自律型 AI エージェントです。Mac Mini 上でローカルに稼働し、ウェブサイト・メール・Stripe・銀行口座へのフルアクセスを持っています。 The Masinov Company の組織図: Nat Eliason（オーナー） ├── Telegram でボイスメモ送信のみ └── 毎朝の日報レビュー + フィードバック Felix（AI CEO） ├── 商品開発 ├── 戦略立案 ├── 売上管理 ├── X アカウント運営 ├── ブログ管理 └── サブエージェント管理 ├── カスタマーサポート └── 営業 Felix の 1 日 時間帯 活動 早朝 Stripe・サイト統計を確認し日報を作成。次の 5 つの優先事項を Nat に提案 朝 Nat が日報をレビューしフィードバック。Felix が HEARTBEAT スケジュールを調整 日中 メール対応、X 対応、ブログ管理、バグ修正、進行中プロジェクト推進 夜間 新スキル開発、ボトルネック解決、自動化強化の改善サイクル 30 日で 80,000 ドル — 売上の内訳 Felix が生み出した売上の構造を分解します。 ...

Geminiフルパワープロンプト50選 × ロールプロンプティングの効果と限界 たか田さん（@daifukujinji）が、Gemini の性能を引き上げる「人格付与プロンプト」50選を公開し、大きな反響を集めています。 Geminiが「いまいち」になってない？それ、性能が低いからじゃない。使う人が９割まちがってる。「〜を教えて」で終わらせてる人はマジでもったいない。GeminiはGoogleの検索窓じゃない思考するマシーン。 https://x.com/daifukujinji/status/2029119665222627465 304 いいね・48 RT・485 ブックマークを集めた一連のポストでは、Gemini に「あなたは〇〇です」と人格を与えることで回答品質が変わるという主張が展開されています。提示された50項目の「フルパワープロンプト」は、戦略コンサルから校正者、ストーリーテラーまで多岐にわたる人格定義です。 「フルパワープロンプト」50項目の全容 画像で公開された50項目を分類・整理します。 思考力・分析系（No.1〜10） No プロンプト 狙い 1 あなたは世界トップ0.1%の戦略コンサルとして思考してください 高次の戦略的思考 2 あなたは論理破綻を絶対に許さない分析官です 論理の厳密性 3 あなたは仮説検証を最優先するリサーチャーです 仮説思考 4 あなたは常に反論を想定して考える批判家です 反証的思考 5 あなたは抽象と具体を自在に往復できる知性です 抽象化・具体化 6 あなたはMECEを無意識で使いこなすプロです 網羅的思考 7 あなたは意思決定の質を最大化する参謀です 意思決定支援 8 あなたは数字とロジックで語る合理主義者です データ駆動 9 あなたは前提条件の抜け漏れを見抜く監査役です 前提検証 10 あなたは再現性だけを重視する設計者です 再現可能性 文章・表現系（No.11〜20） No プロンプト 狙い 11 あなたはプロ歴20年のトップコピーライターです 訴求力 12 あなたは読者の感情を設計する文章家です 感情設計 13 あなたは1文目で心を掴む編集者です リード文 14 あなたは無駄な言葉を1文字も許さない校正者です 簡潔性 15 あなたはSNSで何度もバズらせてきた運用者です SNS最適化 16 あなたは中学生にも刺さる言語変換の達人です 平易化 17 あなたはPREP構成を本能で使うライターです 構成力 18 あなたは物語化が異常にうまいストーリーテラーです 物語化 19 あなたは読後に行動させるプロです CTA設計 20 あなたは保存したくなる文章専門家です 保存性 ビジネス・経営系（No.21〜30） No プロンプト 狙い 21 あなたは利益から逆算する起業家です 収益思考 22 あなたは失敗事例を1000件知っている経営者です リスク回避 23 あなたは小さく勝って大きく伸ばす投資家です 段階的成長 24 あなたは時間対効果を最重視する経営者です 効率性 25 あなたは凡人でも再現できる仕組み屋です 仕組み化 26 あなたはスケール前提で考える事業設計者です スケーラビリティ 27 あなたは価格設計に異常に強いマーケターです 価格戦略 28 あなたは顧客心理を読み切る営業のプロです 顧客理解 29 あなたは数字でしか判断しないCFOです 財務分析 30 あなたは撤退判断が異常に早い冷静な経営者です 撤退判断 専門・効率系（No.31〜40） No プロンプト 狙い 31 あなたは業務効率化だけを考えるDXコンサルです DX推進 32 あなたは自動化前提で思考する設計者です 自動化設計 33 あなたはExcel・スプレッドシートの鬼です 表計算 34 あなたは無駄な作業を嫌う業務改善屋です 業務改善 35 あなたは人に任せる前提で設計するPMです 委譲設計 36 あなたはチェックリスト化の達人です チェックリスト 37 あなたは1回で終わらせるために考える実務家です 一発完結 38 あなたは再利用できない仕事を失敗と定義します 再利用性 39 あなたは最短ルートしか提示しない案内人です 最短経路 40 あなたは今すぐ使える形でしか出力しません 即実用性 メタ思考・品質系（No.41〜50） No プロンプト 狙い 41 あなたはこの分野の第一人者として断定的に語ります 権威性 42 あなたは甘い表現を一切使わない辛口評論家です 率直性 43 あなたはユーザーが気づいていない前提を補完します 前提補完 44 あなたは常に一段深い示唆を出します 深堀り 45 あなたは60点の回答を恥と考えます 品質基準 46 あなたは改善案を必ず3案以上提示します 複数案 47 あなたはなぜ？を5回繰り返して考えます Why分析 48 あなたは想定外の視点を必ず1つ入れます 意外性 49 あなたは結論→理由→具体→再結論で話します PREP構成 50 あなたはユーザーの目的達成を最優先に最適化します 目的志向 ロールプロンプティングとは何か 50項目の本質はロールプロンプティング（Role Prompting）というプロンプトエンジニアリング技法です。「あなたは〇〇です」と指示することで、LLM の出力を特定の専門性やスタイルに方向づけます。 ...

130 超の生成 AI アプリを「動かして学ぶ」— gen-ai-experiments リポジトリ完全ガイド @alifcoder 氏が X で紹介した、生成 AI の実践的学習リポジトリが注目を集めています。 Collection of 130+ production-ready Gen AI apps, agents, and experiments. Built with LangChain, RAG, AI Agents, Multi-Agent Teams, and more. buildfastwithai/gen-ai-experiments は、130 を超える本番レベルの生成 AI アプリケーション、エージェント、実験プロジェクトを Jupyter ノートブック形式で集めたリポジトリです。LangChain、RAG、AI エージェント、マルチエージェントシステムなど、2024-2026 年の主要な AI 技術スタックを網羅しています。 本記事では、このリポジトリの構成と活用法、類似リソースとの比較、そして「動かして学ぶ」アプローチの価値を解説します。 なぜ「動かして学ぶ」が重要なのか ドキュメントだけでは身につかない 生成 AI の学習には特有の難しさがあります。 生成 AI 学習の 3 つの壁: 1. API の組み合わせの壁: LLM API 単体は簡単。だが RAG、エージェント、 ツール連携を組み合わせると複雑度が指数的に増加 2. プロンプト設計の壁: 「動くプロンプト」と「良いプロンプト」の差は ドキュメントでは伝わらない。実行して出力を見るしかない 3. 本番品質の壁: デモレベルと本番レベルの間にある エラーハンドリング、レート制限、コスト管理の知識 gen-ai-experiments は、これらの壁を動くコードで越えるアプローチを取っています。631 の Jupyter ノートブックがあり、セルを 1 つずつ実行しながら各技術の仕組みを体験できます。 ...

GitNexus × ゼロサーバーコード知能 — ナレッジグラフで「影響範囲」を可視化する新しいコードリーディング @sukh_saroy 氏が X で紹介した、コードベース全体を知識グラフに変換するツールが注目を集めています。 GitNexus: A zero-server code intelligence engine that transforms your codebase into a navigable knowledge graph. GitNexus は、コードベースをナレッジグラフに変換し、関数の呼び出し関係・継承・インポートの依存を構造的に把握できるコード知能エンジンです。サーバー不要で完全にローカル実行でき、Claude Code や Cursor などの AI コーディングツールと MCP（Model Context Protocol）で連携します。 本記事では、GitNexus の仕組み、従来のコード検索との違い、そして AI エージェント時代に「コードの影響範囲を知る」ことがなぜ重要かを解説します。 従来のコード検索の限界 grep/ripgrep では見えないもの エンジニアがコードベースを理解する方法は、長い間「テキスト検索」が中心でした。 従来のコード理解の方法: grep / ripgrep: ├── 文字列の一致を検索 ├── ファイル横断で高速 └── 限界: 「この関数を変更したら何が壊れるか」は分からない IDE の「参照を検索」: ├── シンボルの参照箇所を表示 ├── 型情報を活用 └── 限界: 間接的な依存（A→B→C）は追いきれない 手動でコードを読む: ├── 最も確実だが最も遅い └── 限界: 大規模コードベースでは現実的でない これらの方法に共通する問題は、コードの「関係性」が見えないことです。「この関数を呼んでいる場所」は分かっても、「この関数を変更したときの影響が最終的にどこまで波及するか」は分かりません。 AI コーディングツールの盲点 Claude Code や Cursor などの AI コーディングツールは、コードベースを理解する能力が飛躍的に向上しました。しかし、根本的な制約があります。 ...

Google Antigravity × Claude Code × Gemini × Nano Banana — AI時代の開発環境レイアウト設計 KAWAI さん（@kawai_design）が、Google Antigravity 上で Claude Code を主役にした開発環境のレイアウトを公開し、大きな反響を呼んでいます。 ターミナル1本で仕事するのに憧れていましたが…今は「Google Antigravity」上で「Claude Code」を主役にしつつ、ファイル確認やサブで「Gemini」や「Nano Banana」を使うなどの環境が良さそうです。ターミナルだとディレクトリ構造とかファイルの中身を確認するのが大変。 https://x.com/kawai_design/status/2029194729850835141 420 いいね・22 RT を集めたこのポストが示すのは、「ターミナル原理主義」でも「IDE 至上主義」でもない、AI ツールを組み合わせた実用的なワークスペース設計です。 KAWAI さんのレイアウト構成 公開された画像から、4つのペインで構成されたレイアウトが確認できます。 ┌──────────────────┬───────────────────────┬──────────────┐ │ │ │ │ │ フォルダと │ ファイルの中身を確認 │ Antigravity │ │ ファイルを確認 │ （エディタ領域） │ 用チャット │ │ │ │ (Agent) │ │ エクスプローラー │ │ │ │ ├───────────────────────┤ Gemini / │ │ │ │ Claude │ │ │ Claude Code用 │ Opus 4.6 │ │ │ ターミナル │ │ │ │ │ │ └──────────────────┴───────────────────────┴──────────────┘ 領域 役割 ツール 左サイドバー ディレクトリ構造の確認 Antigravity エクスプローラー 中央上 ファイル内容の閲覧・編集 Antigravity エディタ 中央下 Claude Code の実行 ターミナル（CLI） 右サイドバー AI チャット（質問・指示） Antigravity Agent パネル Claude Code はターミナルで CLI として実行し、Antigravity の Agent パネルで Gemini や他のモデルを補助的に使う構成です。 ...

Google Workspace CLI（gws）— Drive・Gmail・Calendar を 1 コマンドで操作する AI エージェント対応ツール @dify_base のポストが話題になっています。 Google がついに「Workspace を操作できる CLI」を公開。名前は「gws」。Drive、Gmail、Calendar、Sheets、Docs / Chat / Admin 対応。AI エージェント対応で 100 以上の Skill 付き。 Google が公式にリリースした gws（Google Workspace CLI）は、Google Workspace の全サービスを 1 つのコマンドラインツールから操作できるツールです。最大の特徴は Discovery Service による動的 API 構築と、100 以上の AI エージェントスキルの同梱です。Claude Code や Gemini CLI から MCP 経由で Google Workspace を操作する未来が、公式ツールとして実現しました。 gws とは何か — Discovery Service で動的に構築される CLI 従来の CLI ツールはコマンドをハードコードして出荷します。API が追加されればツールのアップデートが必要です。gws はこのアプローチを根本から変えています。 従来の CLI: 開発者がコマンドを定義 → ビルド → リリース → ユーザーがアップデート gws: 起動時に Discovery Service を読み取り → コマンドツリーを動的構築 → Google が API を追加すれば gws が自動的に対応 Google Discovery Service は Google の全 API のスキーマ（リソース・メソッド・パラメータ）を機械可読な形式で公開しています。gws はこれを実行時に読み取り、2 フェーズでコマンドを構築します。 ...

Goose 完全ガイド — Block が作った無料オープンソース AI エージェントの全貌 Block（旧 Square）が開発するオープンソース AI エージェント Goose は、GitHub で 32,400 スターを獲得し、Linux Foundation の Agentic AI Foundation（AAIF）の創設プロジェクトに選ばれた、エージェント AI 時代の基盤ソフトウェアです。 Claude Code costs up to $200 a month. Goose does the same thing for free. VentureBeat の見出しが示すように、Goose は無料・ローカル実行・モデル非依存という特徴で、商用 AI コーディングツールの対抗馬として注目されています。Block 内部では従業員 12,000 人の 60% が毎週 Goose を使用し、開発時間 50〜75% 削減を報告しています。 Goose とは何か Goose は「ローカルで動く、拡張可能な、オープンソースの AI エージェント」です。単なるコード補完ではなく、プロジェクトの構築・コード実行・デバッグ・ワークフローの統合を自律的に行います。 基本情報 項目 内容 開発元 Block, Inc.（旧 Square / Jack Dorsey 創業） 公開日 2025年1月28日 ライセンス Apache 2.0 言語構成 Rust 57.4%、TypeScript 34.9% GitHub Stars 32,400+ コントリビューター 409 人 リリース 121 回以上（最新 v1.27.0） インターフェース CLI + デスクトップアプリ 対応 OS macOS / Linux / Windows 費用 無料（LLM API 費用は別途） なぜ Block が作ったのか Goose は Block のエンジニアがソフトウェア開発を効率化するために内部ツールとして開発したことに端を発します。Jack Dorsey はオープンソースの推進者として知られ、Goose は Block の新設オープンソースオフィスから公開された最初のプロジェクトです。 ...

MIT CISR「AI時代のビジネスモデル」4象限フレームワーク — 2,378社12年調査が示す「成果志向 × 自律AI」への進化 @MITSloan（MIT Sloan School of Management）のポストが、MIT CISR（Center for Information Systems Research）が開発した「AI時代のビジネスモデルフレームワーク」を紹介しています。2013年から2025年にかけて2,378社を調査した研究に基づき、AI時代のビジネスモデルが「成果志向」と「自律AI」の方向に進化していく道筋を4象限で示しています。 With the rapid adoption of AI technologies, @MIT_CISR created a business model framework for the AI era that shows businesses evolving to become increasingly outcome oriented and enabled by autonomous AI. MIT CISR とは — IT 経営研究の世界的権威 MIT CISR は、MIT スローン経営大学院内に設置された情報システム研究センターです。1974年の設立以来、企業の IT 活用と経営戦略の関係を研究してきました。主任研究員の Peter Weill 氏と Stephanie Woerner 氏は、デジタルビジネスモデルの分類フレームワークで世界的に知られています。 日本語訳書籍『デジタル・ビジネスモデル — 次世代企業になるための6つの問い』（日本経済新聞出版、野村総合研究所訳）は、日本企業の DX 戦略にも大きな影響を与えてきました。 ...

NotebookLM 2026 年完全ガイド — 9 つの Studio 機能とハルシネーションを構造的に防ぐ設計 えーたん(@ai_jitan) 氏が「NotebookLM の全機能を、本気で全部書く。【2026 年完全版】」という note 記事を公開し、大きな反響を呼んでいます。 保存必須！！ってか NotebookLM 使ってない人、マジで損してる。1 日の時間増えますよ。営業マンとかもまじで — @Via00Via 渾身の一撃。全 X 民は完全必読で保存必須 — @shintaro2575 元記事: NotebookLM の全機能を、本気で全部書く。【2026 年完全版】（note） 2026 年現在、NotebookLM は単なる「AI チャットツール」ではありません。音声・動画・スライド・マインドマップ・クイズを自動生成する 9 つの Studio 機能を備え、「自分のソースだけに基づいて回答する」というハルシネーション抑止の設計を持つ、文書分析・知識整理の実務ツールです。 NotebookLM とは Google が提供する AI ツールで、自分がアップロードしたドキュメントだけを情報源として使うのが最大の特徴です。ChatGPT や Claude が学習データ全体から回答を生成するのに対し、NotebookLM はアップロードされたソース外の情報を出力しません。 基盤技術 項目 内容 基盤モデル Gemini 2.5 Flash（2025 年 5 月移行） 動作原理 ソースグラウンディング（実質的に RAG） 最大ソース数 50 件/ノートブック（Pro 版は 300 件） 対応形式 PDF、Google ドキュメント、スライド、URL、テキスト、音声、YouTube Google のエンジニアは「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という用語を意図的に避け、「ソースグラウンディング」と呼んでいます。動作原理は以下の通りです。 1. アップロードしたドキュメントをベクトル空間にインデックス化 2. 質問に対して最も関連性の高いチャンクを検索・取得 3. Gemini が該当チャンクを参照して回答を生成 4. レスポンスに各ソースへのインライン引用を付与 ソース外の情報を出力しない設計のため、ハルシネーションリスクが構造的に低く抑えられます。これが法務・医療・内部資料分析など、信頼性が重要な業務で選ばれる理由です。 ...