TheSmartApe🔥

皆さんは@karpathy autoresearchについて話していますが、その実際の機能についてはほとんど知らないでしょう。
トレーニングスクリプト(train(dot)py)があります。これは小さな言語モデルを訓練するもので、基本的にはベイビーGPTです。そして、AIエージェントに何をすべきかを指示するための指示ファイル(program(dot)md)があります。
「スタート」ボタンを押すと、エージェントはトレーニングスクリプトを調整し、5分間訓練してスコアを確認します。良くなったら保持。悪くなったら元に戻す。これを一晩中100回繰り返します。
それだけのことです。
実際に最適化しているのは：モデルのアーキテクチャです。予測やトレード、あなたのポートフォリオではありません。
例えば：
→ 4層か8層か？
→ 最適な学習率は？
→ AdamWかMuonオプティマイザか？
→ この特定のGPUに最適なバッチサイズは？
最適なアーキテクチャはハードウェア次第です。H100はあなたのMacBookとは全く異なるモデルを求めます。autoresearchはあなたのマシンに最適な設定を自動的に見つけ出します。
これでできること：
> コードを書ける小さなLLMを作成し、autoresearchが最適なアーキテクチャを見つけて、あなたのデータセットで訓練
> オフラインで動作する軽量チャット

誰も技術界で今AI投資にとって最大の脅威について話していない。
この脅威は水だ。
特にペルシャ湾の海水淡水化プラントと、それを破壊できるイランの能力だ。
湾岸諸国は淡水化水に依存している。
クウェート：飲料水の90%が淡水化によるもの。
オマーン：86%。
サウジアラビア：70%。
何百ものプラントが湾岸沿いに点在している。これらがなければ、主要都市は人口を維持できない。
2008年の米国外交電報の漏洩情報によると、ジュバイルの淡水化プラントが深刻な被害を受けた場合、リヤドは「1週間以内に避難しなければならない」と警告していた。
これらは存続に関わるインフラだ。
バーレーンはイランが自国の淡水化プラントの一つを攻撃したと非難した。
イランの攻撃はすでにドバイのジェベルアリから12マイル離れた場所に着弾している。ジェベルアリは世界最大級の淡水化プラントの一つだ。
イラン自身は最初に米国がQeshm島の淡水化プラントを攻撃したと主張している。
イランは米国やイスラエルの火力には匹敵しないが、湾岸諸国の水供給を脅かすことができる。
さて、誰もつながっていない部分がある。
サウジアラビア、UAE、カタールは2025年だけで合計$165 十億ドルを世界の取引に投資している。すべて米国の技術とAIに投入された。
サウジのPIFはHumainという国家AI企業を立ち上げた。UAEはStargat

最近、私はClaudeトークンの制限にこれまでよりもずっと早く達してしまうことが多くなっています。
同じワークフロー。同じ複雑さ。私の側で何も変わっていません。
そこで調査を始めたところ、多くのことが説明できることがわかりました。
@AnthropicAIはClaude Codeで資金を失っています。
月額200ドルのClaude Codeサブスクリプションは、昨年約2,000ドルの計算コストを消費していました。今日？同じ$200 プランは月に最大5,000ドルの計算コストを消費しています。
これは1ユーザーあたり4,800ドルの損失です。月ごとに。
しかし、これはクラシックな戦略で、市場を獲得するために何十億も投じて燃やすことです。すべてを補助し、製品を安く感じさせ、徐々に引き締めていくのです。
これは以前@Uberで見たことがあります。乗車料金は5ドルだったのに、DoorDashは無料で配達していました。
そして、これはAnthropicだけではなく、これらすべてのAIツール、Claude Code、Cursor、Copilot、Codexは、今のところコスト以下の価格設定です。すべてです。市場全体が補助されています。
補助金が停止したとき(そしてそれは)、二つのことが起こります：
1. 価格が大幅に上昇する
2. 機能が制限される
またはその両方。おそらく両方です。
これが私

より良いAI設定は必要ありません。設定を減らす必要があります。
ほとんどの人はエージェントスタックの設定に多くの時間を費やしており、なぜエージェントが幻覚を見ているのか不思議に思っています。
実運用後数ヶ月で実際に効果的だった方法は以下の通りです：
> 研究と実装を分離する。
> 誘導的な質問をやめる。「バグを見つけて」と言えば、喜ばせるために勝手に作り出します。代わりに論理を中立的に分析させてください。
> エージェントはタスクの開始方法は知っていますが、終了方法は知りません。契約を与えましょう：これらのテストに合格したら、スクリーンショットが一致したら、完了です。
> 今日インストールしている便利なツールのほとんどは、6ヶ月以内にClaude/Codexにネイティブに統合されます。スキル、メモリ、サブエージェントもすべてプラグインとして始まり、吸収されました。
> サイクルは：最初は最小限に。何か不快に感じたらルールを追加し、パフォーマンスが低下したら整理し、繰り返す。
変更履歴を読むだけで改善を重ねてください。

ほとんどのAIツールはAIと話すのを助けるだけです。AIを展開するのを助けるものはほとんどありません。
今週多くのAIツールを試しましたが、@CreaoAIの使用を楽しみました。
これは一種の実行システムで、プロンプトを入力できるだけでなく、インフラを直接構築することもできます。
中心にはスーパエージェントがあり、すべての会話は永続的なエージェントアプリに変わる可能性があります。
ChatGPTやClaudeと比較して：
あなたが質問 → 出力を得る → セッション終了 → コンテキスト消失。
CREAOの場合：
あなたが質問 → それがエージェントアプリを構築 → それが永遠に動作し続ける。
エージェントアプリは実行可能で永続的です。必要なら常にオンにしておくこともできます。つまり、毎回プロンプトを再説明したりコピー＆ペーストしたりする必要がありません。これらのエージェントアプリは多くの興味深いユースケースを持つと思います。
しかし、他のものと比べて本当に付加価値が高いのは、そのシンプルさです。
1/ チャット：自然言語でやりたいことを説明します。
2/ 作成：スーパエージェントがあなたのロジックに基づいてエージェントアプリを構築します。
3/ 自動化：手動、スケジュール設定、またはクラウドで24/7動作させることができます。
これだけです。
これが私にとってOpenClawに勝

AIエージェントを作って今週末に構築できる方法で、月収2Kドルを稼ぐ方法。
97%の消費者は地元のビジネスを選ぶ前にオンラインレビューを読むが、87%のビジネスはネガティブなレビューに返信しない。
Googleでの1つ星の改善は、売上を5-9%増加させる。年商50万ドルのレストランなら、25K〜45Kドルの売上損失になる。
これは大きなギャップだ。これをシンプルなAIエージェントで埋めることができる。
エージェントの流れは次の通り：
1/ Googleビジネスプロフィールを監視し、新しいレビューを(15分ごとにポーリング)
2/ ポジティブなレビュー（(4-5つ星)）には、パーソナライズされた感謝返信を自動生成して投稿
3/ ネガティブなレビュー（(1-3つ星)）には、下書き返信を生成し、承認のためにSlackやメールでオーナーに送信、承認後に投稿
4/ すべてを感情タグ付きでGoogleシートに記録
5/ 週次ダイジェストを送信：新しいレビュー、平均評価の推移、返信時間、感情分析
この仕組みの魔法はプロンプトエンジニアリングにあり→返信はボットのように聞こえず、レビューの具体的な詳細を参照し、ビジネスのトーンに合わせ、共感を持ってクレームに対応する。
スタック (総コスト：約30ドル/月)
> n8n (セルフホスト) -> ワークフロー自動化 (無料)
> Googleビジネス

あなたのAIエージェントは今やSolanaで取引できるようになりました。方法は以下の通りです。
@dflowはすべてを変える2つのものをリリースしました：
> ユニバーサルMCPサーバー：あなたのエージェントにSolana取引インフラへの直接アクセスを提供
> Claude Codeスキル (Phantom)付き：エージェントが単一のプロンプトからフルスタックのSolanaアプリを構築可能
使い方：
> DFlow MCPサーバーをインストール → それをClaude設定またはOpenClaw MCP設定に追加
> Phantom Connectを設定 → ブラウザウォレット、埋め込みウォレット、またはモバイルディープリンク
> エージェントにタスクを指示 → 「SOL/USDCスワップインターフェースを作って」
> デプロイ → 本番環境向けのコード
面白いのは、彼らがAIエージェントを構築しているのではなく、どんなエージェントでも取引できるインフラを構築している点です。これは、私たちがPolymarketのCLOB APIをボットに使用しているのと同じです。
スキルのアプローチも賢いです。単なるAPIではなく、エージェントに「どうやって構築するか」のコンテキストを提供し、フロー全体を理解させています。

Anthropicは、Claudeのドキュメント機能を支えるスキルをオープンソース化しました。16のスキルがあります。
ほとんどは例です。しかし、その中の4つ、PDF、DOCX、PPTX、XLSXは、Claudeの「ドキュメント作成」機能の背後で実行されている実際のプロダクションコードです。
今すぐインストールすべき3つのスキル：
→ MCPビルダー。モデルコンテキストプロトコルサーバーを構築するためのステップバイステップガイド。APIリサーチ、ツールの命名、認証パターン、エラーハンドリング。
→ Webアプリテスト。Playwrightベースのツールキットで、意思決定ツリー付き。サーバーのライフサイクル管理。スクリーンショット、ログ、すべて。
→ スキルクリエーター。スキルを作成するためのスキル。ドラフト、テスト、ベンチマーク、トリガーの最適化。自分のスキルを作っている場合は、ここから始めてください。
これらはClaude専用ではありません。オープンスタンダードです：OpenClaw、Cursor、GitHub Copilot、そしてあなたが任意のエージェントに展開できる同じSKILLフォーマット。
そしてアーキテクチャはスマートです。エージェントはスキル名と説明だけをコンテキストにロードします。
完全な指示は必要に応じてのみロードされます。リンクされたファイルはエッジケースのみ

私たちは最近、Claude Opus 4.6による脆弱性が原因で177万ドルの攻撃を目撃しました。
cbETHは$$1 ではなく、$2,000で価格設定されていました。
その後すぐに@OpenAIがEVMbenchをリリースしました。簡単に言えば、これはAIエージェントがスマートコントラクトとやり取りする能力を評価するベンチマークです。
主な評価モードは3つあります：
> Detect：脆弱性を検出するエージェントの能力を分析
> Patch：脆弱性を修正するエージェントの能力を分析
> Exploit：脆弱性を悪用するエージェントの能力を分析
彼らの分析によると、最近のモデル(Opus 4.6、GPT-5.3-Codexなど)は、脆弱性を悪用するのに非常に優れている一方で、検出と修正は弱いことがわかりました。
これはまさに私が最新モデルで自分のエージェントを動かして観察していることと一致します。私のエージェントチームでは、常に完全なコンテキストを得る監査エージェントを含めており、主な目的は脆弱性を見つけることです。
脆弱性を見つけると、開発者エージェントが簡単に修正します。
しかし問題は、10個の脆弱性のうち、3つしか見つけられないことです。現時点では、エージェントに脆弱性を適切に検出させることはできません。
このベンチマークをリリースするのは非常に強力な動きです。私も自分のエー

私は@PolymarketでのBTC 15分市場のUPとDOWNの価格を推定するための理論的確率モデルを構築しました。このモデルは、ターゲット価格、現在のBTC価格、およびラウンド終了までの残り時間だけを用いて確率を計算します。この理論モデルが実際の市場確率にこれほど近いとは思っていませんでした。市場価格とモデルの確率の差はわずか1〜5％であり、モデルが現実を非常に正確に追跡していることを意味します。この市場では、確率はトレーダーによって直接設定されています。これは、論理的なルールとアルゴリズムによって支配されているボット中心の市場であることを明確に示しています。もし市場が主に人間によって取引されているなら、実際の確率は理論モデルとこれほど密接に一致しないでしょう。