LittlePenguinApichan

非常に実用的な小さなヒント 💡
Claude Designのプロンプトの書き方がわからない？他のAI(ClaudeやChatGPTに事前に尋ねても良い)「Claude Designを使ってXXウェブサイトを作りたいので、完全なデザインプロンプトを書いてください」と伝えるのが良いです。できれば、Claude Designの公式紹介をAIに参考資料として添付してください。
こうすれば、色調、モジュール、レイアウトなどを事前に詳しく説明し、それをClaude Designに貼り付けることで、完成品は大きく異なり、多くの試行錯誤の時間を節約できます。

今年還沒秋天，Aave 已經是多事之秋了 😓
去年底 DAO 治理爭議延燒到今年
2 月開發主力團隊宣佈撤出
現在又因為 KelpDAO 爆出壞帳
利率直接衝高到 15%（上個月看還是 2%）
真希望 DeFi 裡大家的資金都能平安，少點意外發生 🙏

今週、友達のロブスターのシステムメンテナンスを一通り行った
彼のAIアシスタントは記帳、健康、買い物を管理している。Apple Watchのデータは自動的にデータベースに取り込まれ、毎朝AIがデータを見て挨拶をする
修理の過程で一つ気づいたこと：他人のAIワークフローを作るのと、自分用に作るのは難易度が全く違う。自分が使うとき、多くの「とにかく知っている」AIの常識は全然書き留めていない。
別の人が使うと、そのAIの常識がすべてバグになってしまう 🐛🐛
私が一番時間をかけるのはコードを書くことではなく、その人の使い方をAIが読めるルールに翻訳することだ。記帳の分類方法、買い物の通貨処理、どんな健康レポートを見たいか
小企鵝の願いは「一人でもAIチームを持てること」だが、今回の最大の発見は、ユーザーに詳細なインタビューを行わないと、AIは彼らの生活に本当に寄り添えないということだ 💡

私は今、AIを使ってフィットネス姿勢を修正しています。
一つの動作を三日間練習します：
Day 1：三つの角度から同期録画し、AIが分析して最初の修正ガイドラインを提供します。
Day 2：ガイドに従って動作を修正し、もう一度録画して、更新版を受け取ります。
Day 3：検証します。合格したら次の動作に進み、合格しなかったらもう一度練習します。
毎日練習後に痛みの指標を報告し、AIがデータに基づいてセット数や注意事項を調整します。
実は本当に面白くて、皆さんにもぜひ試してみてほしいです！

最近在寫一個比較大的程式，我的分法是：Claude Code 規劃加 review，Codex 寫 code
跟團隊分工一樣，叫 PM 去打 code，叫工程師自己 review 自己的程式碼遲早都會出事 😂
自從 AI 工具變多之後，分工逐漸變成一項藝術，真的很有趣！

Tether Wallet はダウンロード可能です
登録は非常に簡単で、メールだけでアカウントを申請できます xxx@tether .me
また、助記詞を覚える必要もなく、直接クラウドにバックアップされます
リンクは下にあります 👇

最近この Gemini の制限は本当に厳しい… 2GBの動画をアップロードできるけど、毎回私のフィットネス動作を分析させると、「私はただの言語モデルで役に立てません」と二の腕を広げるだけ
だから圧縮スクリプトを書いた、720p、音声をカットして、250MB以内に圧縮して、ChatGPTに投げる 一発で通過して、どの角度が歪んでいるかを直接指摘してくれる
ツールがダメだと言ったら、別のものに切り替えるだけ

今週から私は新しい方法で自宅トレーニングを計画しています：
1. まず、Claudeに今週の私の状態、目標、利用可能な時間に基づいてトレーニングプランの草案を作成させます。彼は私に先週何をしたか、どこが筋肉痛か、今週何日運動できるかを尋ねてきます。
2. 次に、Claudeの草案をGeminiとChatGPTに渡し、深いリサーチをさせます。それぞれに最新の運動科学、リスク、代替案を調査させるのです。
3. それら三者の結果を比較して、最終版を決定します。
このやり方の違いは、：Claudeは私を理解している（長期のコンテキストを持つ）、GeminiとChatGPTは世界を理解している（論文を検索できる）。以前はどちらを使うべきか迷っていましたが、今は両方を使い、それぞれの得意分野に任せるのが答えだと気づきました。
一人の時は、これがあなたのAIチームの役割分担です 🪖

Claude Sonnet も Max effort を持っています
試したことがある人はいますか 🤔

最近私は毎日一つのことを練習しています：AIに指示を出す前に、自分が何を求めているのかを理解することです。
聞こえは無駄に思えるかもしれません。でも、気づいたのは、多くの場合、私たちは本当に伝えたいことをはっきりと伝えられていないということです。
「この表を整理して」何を整理するのか？データのクリーニングなのか、要約を書くのか？誰に見せるのか？
「これを分析して」どの側面を分析するのか？結論が欲しいのか、それとも過程なのか？
一週間練習して、最も意外だったのは、AIは変わらないのに、自分が変わったということです。過去ずっと曖昧な問題を投げていた自分に気づき、AIはただその曖昧さを忠実に返してきただけだとわかりました。
今ではpromptを書く前に、まず3秒間止まって、「手伝って...」をタスク、対象、フォーマットの3つの質問に分解して自分に問いかけるようにしています。同じモデルでも、応答の質は全く異なります。
この練習はかなり難しく、自分の意図や目的を深く掘り下げる必要があります。毎日新しいアイデアが浮かびます。でも、積み重ねていけば、自分のpromptスキルをかなり鋭く磨くことができると信じています。💪

🤖 Claude のモデル選びは高すぎる？多くの人が自分が損していることに気づいていない
判断はたった一つの質問をすればいい：この質問には明確な答えがあるか？
1. ある → Sonnet：基本的な文章作成、仕様のあるコーディング、資料整理、Sonnetのハイエンドで十分
2. ない → 才価値があるのは Opus：アーキテクチャ設計、不確定な複雑な意思決定、答えがはっきりしないもの
effort level のロジックも同じ：
- max/high は「推論が必要な」問題に使う
- medium/low は「実行が必要な」作業に使う
タスクが明確であればあるほど、モデルは安く済む。
Opus max はツールボックスの最後の切り札であり、毎回使う必要はない

落ち着いて @grok

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