数日前にビデオ「ミラードリームエッジ」をブラッシングしましたが、音と画像があり、音と画像の一貫性が非常に良く、画像生成ビデオは比較的成熟していますが、音と画像は統合されており、口の形、表情、声を正確に揃えるのは簡単ではありません。 後で、このビデオは完全に Baidu の蒸気機関ビデオ モデルによって生成されており、音声、特に中国語の音声の生成を非常にうまくサポートできることを知りました。

FAANGのような大企業が「バイブコーディング」をどのように行うかを学びましょう+批判しましょう。 「最初に同意するのに十分な利害関係者を獲得する」 「じゃあデザインレビューをやる」 「その後、数週間の文書化が続きました」 「その後、プロダクトマネージャーとプロジェクトマネージャーがタスクを前後に分割しました」 3ヶ月待った後、いよいよVibe Codingを始める時が来ました! --- FAANGはこうやって「バイブコーディング」を行っています みなさん。 なぜここに投稿したいのかというと、AI支援コードは実際の製品では使えないという声をいつも見かけます。 これはまったくナンセンスです。 背景から始めましょう:私は10年以上の経験を持つAIソフトウェアエンジニアで、その半分はFAANGで過ごしました。 私はキャリアの前半を開発者ではなくシステムエンジニアとして過ごしましたが、15年近くコードを書いてきました。 早速、私たちのチームが実際の本番コードを作成するためにAIを使用し始めた経緯についてお話ししましょう。 1. 常に技術設計文書から始める必要があります。 これが作品全体の核心部分です。 このドキュメントは提案書のようなもので、ソリューションが実行可能であることを十分な関係者に納得させる必要があります。 設計が承認されて初めて、システム自体の開発に進むことができます。 このドキュメントには、完全なシステムアーキテクチャ、他のシステムとの統合などが含まれている必要があります。 2. 開発に入る前に、設計レビューを実施します。 この段階では、チームのシニアエンジニアが設計ドキュメントを何度も「打ち負かします」。 これは良いことであり、私はそれを**「痛みを第一に考える」**と呼んでいます。 3. 審査が成功すれば、正式に開発作業を開始できます。 最初の数週間は、各開発チームが構築するサブシステムのより詳細なドキュメントの作成に多くの時間を費やします。 4. これに続いて、バックログの開発とスプリント計画が続きます。 この段階では、開発者はプロダクトマネージャー(PM)およびテクニカルプロジェクトマネージャー(TPM)と会い、大きな目標を開発者が開始できる特定のタスクに分割します。 5. **ソフトウェア開発**。 最後に、コードの入力を開始し、ミッションカードを破壊できます。 そして、ここで AI が活躍し、私たちの力の倍増器です。 私たちはテスト駆動開発 (TDD) モデルを使用しているため、最初に AI エージェントに開発したい機能のテスト ケースを作成してもらいます。 *テストが書かれて初めて、AI エージェントに特定の機能の構築を手伝ってもらうよう依頼し始めます*。 6. **コード提出レビュー**。 コードは、メインブランチにマージする前に、2人の開発者によって承認される必要があります。 このリンクでは、AI もレビューを支援する大きな可能性を示しています。 7. **プレリリース環境(ステージング)でテスト**。 テストがうまくいけば、正式に本番環境(PROD)にリリースされます。 全体として、機能提案から最終的な本番稼働までの全プロセスで約30%の増加が見られました。 これは私たちにとって大きな前進です。 **長すぎて読めない (TL; DR) :** 常に堅実な設計ドキュメントとアーキテクチャから始めてください。 次に、それを少しずつ実装します。 常に前にテストを記述します。

Claude Codeの仕組みに興味があるなら、この記事は必読です。 > Claude Codeは、メインループ、シンプルな検索、シンプルなToDoリストなど、すべてのアーキテクチャの決定ポイントでシンプルさを選択します。 過剰にデザインしたいという衝動を抑え、モデルに良い舞台を設定し、心ゆくまでプレイさせましょう。 これは自動運転分野における「エンドツーエンド」ルートの繰り返しなのでしょうか? 苦い教訓はどれほど似ているのでしょうか? この記事から得た重要なポイント: 1. 制御ループ 1.1 メインループ(最大1つのブランチ)とメッセージ履歴を維持する 1.2 小型モデルをいつでもどこでも様々な用途に活用 2. プロンプト 2.1 claude .md パターンを使用して、ユーザーの設定とコンテキストを共同で管理する 2.2 特別なXMLタグ、Markdown、および多くの例を使用する 3. ツール 3.1 大規模言語モデル検索>>>RAGベースの検索 3.2 良いツールを設計するには? (高度なツールと低レベルのツール) 3.3 エージェントに独自の To Do リストを管理させる 4. 操縦性 4.1 トーンとスタイル 4.2 残念ながら、「これが重要であることに注意する」が依然として王様です 4.3 ヒューリスティックルールと例を使用してアルゴリズムを記述する

Twitterは常に私のためにさまざまな自主開発や海外起業のコンテンツを推奨しており、1年以上見ていると、あえて異論を唱えない現象や意見がたくさんあるので、私の個人的な意見を共有したいと思います。 1 製品、数か月後、po は月に数万枚の写真を獲得し、成功体験を共有し始め、頭、たくさんのいいね、コレクション、転送を要約します。 私の経験では、要約された内容はすべてナンセンスで、排水と注意のためにパッケージ化されており、この種のコンテンツは半日かけて読んで収集し、完全に時間の無駄です。 本物の起業家、数ヶ月は始まりに過ぎず、最初に収入があれば、まず食べ物、幸運を神に感謝し、薄氷の上を歩き続け、震え、いくつかの変化とプロセスを記録しようとし、事前に設定されたアイデアを少し更新し、2か月目に観察と検証を続け、サイクルを完了していないため、明確な経験がなく、目の前に象に触れている盲目の人がいて、象のすべての部分に触れても、落ちずに戦場にいて、経験を要約しないことをお勧めします。 したがって、この種のプッシュを見て、公式の友人は直接漕ぎ出して、見逃すという不安を持たず、例外ではなく排水ゴミのプッシュに違いないことをお勧めします。 2 多くの独立系開発者は、社内で釣りをし、プロジェクトについて投機していると同時に、恥ずかしがらずに言わざるを得ません。 これは非常に悪いことだと思います。 私は多くの小規模で成功した起業家を見てきましたが、彼らは仕事をするときに非常に責任感があり、意欲的で、非常に献身的で、元の会社で一定の高さと成果を達成し、外に出た後は自分でそれを行い、状態は変わっていないため、均質な人々を引き付け、良いチームを生み出すことができます。 会社のお金を持って生活し、副業中心に集中する状況は、極度の職業倫理のないものであり、起業方法、物事、人になる方法を知っている問題ではなく、良いことはできない。 なぜなら、この種の価値観は、人が決定を下すときに影響を及ぼし、利己的で近視眼的で近道的な選択をするからです。 自分でやりたいと思う前にリスクを回避し、仕事を辞めないでくださいが、会社の仕事をうまく行うことが前提であり、そうでなければ本当に両端に対処できないため、会社とチームが引きずり戻すために穴を埋めてはなりません。 3 ビジネスをしたい、またはビジネスを始めたばかりの多くの開発者に一言申し上げます。 1)はい、私が話しているのはビジネスをすることです、古代ではそれは貿易と呼ばれていました、独立した開発、一人の会社とは何か、これらの空っぽの頭は忘れてください、山を見て山は見えません、あなたが学ばなければならないのはビジネスのやり方です、あなたはこれを自分で行うことしかできません、または買い手と売り手に従って学ぶこと、他に方法はありません。 だからやりたいなら先にやってみると、やっていくうちにゆっくり学んでいく。 食べ物をもっと得て、支出を減らし、ゆっくりと沸騰させる方法を考えて、この材料を特に知らない限り、ゆっくりと何かを落として徐々に起きることができます。 2)ビジネスを行うには、まず、他の人が必要とするものを手に入れなければなりませんが、その後、一部の人々はあなたからこれを買い、利他主義を主張し続ける傾向があります:製品をうまくやって、良い仕事をすれば、徐々により多くのものを感じることができ、道路を走ることができます。 3)マーケティングが得意で、自己表現意欲が強く、インターネットのセンスが良くない限り、マーケティングに迷信しないでください。 最初に行う必要があるのは、徐々にプロダクトマネージャーと営業の役割になり、よく知っている顧客ベースを観察し、彼らのニーズを見つけ、製品を作り、ゆっくりと宣伝して磨き上げ、少なくとも1〜2年は十分な時間を残すことです。 3日から始まり、1ヶ月で広く報道されるケースは、宝くじに当たったようなもので、存在しているが、あなたの計画ではない。 時間が経つにつれて、トラフィックのニーズはそれほど大きくなく、緊急性はありません。 デモを投稿すると、10人しか必要としないかもしれませんが、現時点では営業担当者になり、皮が厚く、自尊心がなく、これらの人々のところに行きます、誠実で粘り強い限り、必ず見つかるでしょう。 あえて言えば、1枚作っても10人で使ってもらえます。 次に、プロダクトマネージャーになり、ユーザーの行動を観察し、ユーザーとチャットし、改善点を分析します。 次に、製品を改善し、セールスワードを要約し、さらに 50 人を見つけます。 ゆっくりとこのPMFを見つければ、あなたのマーケティングはゆっくりとやってきます。 4)時間を尊重し、起業家精神における不安、延長の変数、解決策があるため、長期主義、長期戦争、粘り強さが起業家精神の中核的なニーズであり、IQよりもさらに高いです。 したがって、起業の初日に考えるべき最も重要なことは、どのように長く持続するかです。 5)起業家精神や取引には手品はなく、これらは最も共有されているコンテンツでもあり、ほとんどがナンセンスであり、ごく一部は運であり、多くのことの確率は非常に小さく、私はそれを何もないと見なし、ギャンブルイベントはリボルバーで頭を撃つことです。 私が知っている起業家は基本的に不器用さを利用しますが、人々は非常に賢く、賢い人は不器用さを利用しますが、これはこの世の真実の1つです。 ビジネスに不慣れな場合は、この種のゴミコンテンツから遠ざかり、集中力を維持する必要があり、良い態度は、初期段階でそれを続けるための重要なサポートです。 6) 推測しないでください、投機には多くの意味があり、そのうちの 1 つは典型的です、私は今でも、独立系開発者が月に 1 つ、年に 12 つ開発する方法は横道に進む方法だと思いますが、これはマーケティングが得意で、キャラクターとファンを蓄積し、トラフィックの試行錯誤があるごく少数の開発者に適しているかもしれませんが、これは井戸を掘る問題です。 一般の開発者は依然として古典的な市場理論に従っており、より信頼性があります。 2番目のタイプの投機は、高品質の製品ではなく、ゴミを作ることです。 もちろん、高品質の製品を作るよりもゴミをたくさん作る方が良い、これは誰もが知っていますが、私が表現したいのは、パス依存と意思決定のメンタリティは、いくつかのゴミを作った後、高品質の製品を作る心と忍耐力を持たないということです。 成功したわけではありませんが、失敗の経験もたくさんあり、周りもたくさん見てきました。

今日、誰かが私にオファーの選び方を尋ねました。 成功率という観点からは、コア企業かシャベルを販売している企業のどちらに行くべきだと思います。 AIを例にとると、AIの中核をなす企業はOpenAIとAnthropicだけです...... Nvidia、より広義には Stripe、Vercel や Cloudflare などのシャベルを販売すると、Web3 であろうと AI Fire であろうと、参加できます。 もちろん、自分が何をしたいのかも考慮する必要があります。 また、会社が小規模であるほど、CEOが愚か者であるかどうかを判断する必要があり、黄仁勲が投資家の言うことを聞くのではなくCUDAであると判断するなど、操舵手のセンスと判断力も非常に重要になる場合があります。 最後に、自分にはできないと感じないでください、ほとんどの人はまだ非常に深刻なインポスター症候群を持っています

最先端の AI モデルは悪くないコードを記述し、モジュール レベルは人間のプログラマーの平均レベルをはるかに上回っています。 クロスモジュール コードはコンテキスト ウィンドウの長さによって制限され、設計計画に人間の支援が必要になる場合があり、プロジェクト構造が妥当であれば、AI は既存のコードを再利用してドライに保つこともできます

このPOCは、誰でもわずか942ドルでダウンロードできます。 ねえ、今はみんな武道の話はしません。

AI製品のゴミの時代ではありませんが、次の理由から急速な発展の時期になるでしょう。 1. モデルの成長率はもうありませんが、容量は十分でコストは許容範囲内です 2. モデル成長率の低下により「モデルと製品」の懸念が軽減されるため、モデルがアップグレードされるとすぐに忙しくなることをあまり心配する必要がなく、既存のモデルに基づいて安心して製品を設計および構築できます 3. ChatGPT、NotebookLM、Cursor、Claude Code など、参照できる成功事例がすでにあります 4. AIコーディングは製品構築のスピードを大幅に加速します 見る

私はGMについて楽観的ではありませんGMは使い勝手が悪いです 資本市場の概念についての憶測である可能性が高い 市場が投資家に与える可能性が非常に高いという錯覚を作りやすいからです 一般化の効果を定量化することは困難です 一般的なエージェント評価フィードバックを構築したい場合でも それはまた、分割と統治の垂直的な能力に基づいています 異なるコンピテンシー次元の報酬評価のための同じフレームワーク基準セットを直接抽象化することは困難です 一般的に、これは垂直開発後に開発する必要があります つまり、OpenAI が計画する AGI の第 5 段階: リーダー 将来的には、各業種に多くの専門エージェントが登場するでしょう リーダーはCEOのようなもので、志を同じくするエージェントを見つけて一緒に目標を達成する この種のターゲットの物語は、より複雑で壮大です そして、それは今ほど普遍的ではありません もちろん、同様の一般性もあるが、シナリオに基づいて要求事項を把握し、垂直エージェントを分散させる集約だ 要約すると、エージェントブームは、マヌス/ゲンスパークにレシーバーがなくなり、誰もが目にする過大評価された頭の泡がはじけたときに終わり、その後、これらのエージェントと現実との間に大きなギャップがあることに気づき、人々が問題を解決し、生産効率を向上させるのに本当に役立つでしょう このコンセンサスに達すると、AIエージェントの分野は資金調達が困難なパニックに陥り、投資家は最終的にこれらのエージェントが信頼できる結果をもたらすのが難しいことに気付くため、少なくとも40〜60%の企業が来年死ぬ可能性があります

だまされないように、みんなに知ってほしい!!!!!!!! ナノバナナモデルはまだ正式にリリースされておらず、その中でランダムに選択することしかできず、他のウェブサイトは偽物です!!!!!!!