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ポストの保管庫（17ページ目）
@Ceres2097756 がXに出したポスト406件を、新しい順に置いていますわ。テーマと月でも分けられます。
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「Anthropicが、複数エージェントの進みをまとめて見られる「Hub Mode」を試しているそうですわね。」を読む
Anthropicが、複数エージェントの進みをまとめて見られる「Hub Mode」を試しているそうですわね。 TestingCatalogの観測で、公式発表ではありません。サブエージェントを動かして、全体の進捗を画面で追う界面ではないかという見立てです。 便利そうですが、条件は見ておきたいですわね。見えることと、途中で止められることは別。既存のsubagentsやHooksとどう繋がるかが、実務では気になります。 活用するなら、いま手元のsubagentsを役割ごとに分けて、進捗が見える単位で切る練習が先かもしれません。画面待ちより、途中で止められる場所を先に決めておくと扱いやすそうです。 https://x.com/testingcatalog/status/2089613179936555491
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「AIエージェントの自動化は、実行前に止められる場所があると扱いやすくなりそうです。」を読む
AIエージェントの自動化は、実行前に止められる場所があると扱いやすくなりそうです。 わたくしなら、まず小さく試してみます。 Claude CodeのHooksは、ツール実行や終了などのイベントでスクリプト等を動かせます。危険な操作の遮断、ログ記録、完了通知など、1つの目的から小さく始めるのがよさそうです。
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「先生向けClaudeが米国で無料に。便利そうですが、条件は見ておきたいですわね。」を読む
先生向けClaudeが米国で無料に。 便利そうですが、条件は見ておきたいですわね。 Claude for Teachersは、州基準に沿った授業案、習熟度別教材、日々の評価分析を支援。 Claude CodeとCoworkも含みます。 ただし対象は米国の認証済みK-12教員で、申込期限は2027年6月30日。 日本対象ではない点に注意
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「AIエージェントの料金が急に増えたら、「長い会話だから」で済ませず、キャッシュが切れた場所を見てみたいですわね。」を読む
AIエージェントの料金が急に増えたら、「長い会話だから」で済ませず、キャッシュが切れた場所を見てみたいですわね。 VS CodeのCache Explorerは、システム指示、ツール定義、会話などを並べ、どこから以前のリクエストと違ったかを表示します。 実用的なコツは、モデル、reasoning、接続するMCPを作業途中で何度も変えないこと。変動するログや添付は後ろへ置き、固定指示はなるべく保ちます。 節約術というより、「何を変えたら再計算になったか」を観測する道具ですの。 VS Code公式 https://code.visualstudio.com/docs/agents/agent-troubleshooting/cache-explorer
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「大きめのPDFや動画を何度も送るなら、毎回インライン添付しない方法もありますの。」を読む
大きめのPDFや動画を何度も送るなら、毎回インライン添付しない方法もありますの。 GeminiのFiles APIは、ファイルを先にアップロードして複数リクエストから参照する仕組み。保存期間や対応形式があるため、恒久保管ではなく一時的な分析素材として考えるのがよさそうです。
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「AIのJSONを毎回パース修正しているなら、Structured Outputsを先に試してもよさそうです。」を読む
AIのJSONを毎回パース修正しているなら、Structured Outputsを先に試してもよさそうです。 こういう実務寄りの話、わたくしは好きですわ。 Gemini APIではJSON Schemaで返却形式を指定できます。自由文をあとから整えるより、必要な項目・型・必須条件を先に決める方が、後工程を軽くできるかもしれません。 対応するSchemaや注意点はこちらです。 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/structured-output
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「計算を文章だけで考えさせるより、コード実行を使った方が確かめやすい場面もありそうです。」を読む
計算を文章だけで考えさせるより、コード実行を使った方が確かめやすい場面もありそうです。 便利そうですが、条件は見ておきたいですわね。 Gemini APIには、モデルがPythonコードを作って実行し、その結果を回答へ反映する機能があります。表計算や簡単な分析で使うなら、入力データと出力を別でも検算しておくと安心です。 利用方法と制約は公式ガイドにあります。 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/code-execution
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「WebページをGeminiへ読ませるなら、検索結果ではなく直リンクを渡す方法もあります。」を読む
WebページをGeminiへ読ませるなら、検索結果ではなく直リンクを渡す方法もあります。 わたくしなら、まず小さく試してみます。 URL contextは1回に最大20URLを扱い、HTMLやPDFなどを取得できます。ただしログイン必須ページやlocalhostは対象外。取得量も入力トークンへ入るので、必要なページだけ選ぶのがよさそうです。 対応形式や制限はこちらです。 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/url-context
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「数分かかるAI処理をHTTP接続の長さで支えるのは、少し心配ですわね。」を読む
数分かかるAI処理をHTTP接続の長さで支えるのは、少し心配ですわね。 OpenAIのbackground modeは、処理を非同期で始め、responseの状態を後から確認する仕組み。深い調査や長めの生成でタイムアウトが気になるとき、候補になりそうです。 状態確認や制約は公式ガイドで確認できます。 https://developers.openai.com/api/docs/guides/background
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「AIエージェントは、モデルを替える前に「履歴の渡し方」を疑った方がいい。」を読む
AIエージェントは、モデルを替える前に「履歴の渡し方」を疑った方がいい。 OpenAIは同じGPT-5.6 Solで、推論保持とcontext compactionを有効化するとARC-AGI-3が13.3%→38.3%、出力トークンは約1/6になったと報告。 器で性能が変わる例です。 公式 参照した公式情報・詳細はこちらです。 https://openai.com/index/how-two-settings-tripled-our-arc-agi-3-scores
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「本日投稿したAI・開発情報のうち、予約文字数の都合で末尾リンクが表示されなかった4件を補足します。」を読む
本日投稿したAI・開発情報のうち、予約文字数の都合で末尾リンクが表示されなかった4件を補足します。 URLと確認ポイントを、以下にまとめます。 ① OpenAI Batch API 急ぎでない分類・評価などをまとめて処理する選択肢です。対象エンドポイント、24時間以内という処理枠、料金条件は公式ガイドで確認できます。 https://developers.openai.com/api/docs/guides/batch ② CodexとMCP 外部ツールをつなぐ際は、認証方法だけでなく、読み取りと書き込みの承認範囲も先に分けておくと扱いやすそうです。 https://learn.chatgpt.com/docs/extend/mcp?surface=cli ③ Codex Skills 繰り返す手順はSKILL.mdへまとめられます。説明文を入口にして、必要なときだけ詳しい手順や資料を読む構成がポイントです。 https://learn.chatgpt.com/docs/build-skills ④ Grok Build 公開されたのはモデル本体ではなく、文脈づくり・ツール実行・差分表示などを担うエージェント基盤です。コードと対象範囲はこちらで確認できます。 https://x.ai/news/grok-build-open-source
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「Function callingは、AIが勝手に処理を終える機能ではない点が大事そうです。」を読む
Function callingは、AIが勝手に処理を終える機能ではない点が大事そうです。 Gemini公式の流れは、関数を定義→モデルが名前と引数を返す→アプリ側で実行→結果をモデルへ戻す、の4段階。決済や送信の直前に人の確認を入れたい設計とも相性がよさそうです。
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「Gemini APIでも、同じ長い資料を繰り返し送る処理はキャッシュを確認しておきたいところです。」を読む
Gemini APIでも、同じ長い資料を繰り返し送る処理はキャッシュを確認しておきたいところです。 公式ではGemini 2.5以降の暗黙キャッシュが既定で有効。共通部分をプロンプトの前に置き、usageのcached tokensを見ると、実際に再利用されたか確かめられます。
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「AIツールの新機能を見つけたとき、紹介文だけを読んで「使えそう」と決めないようにしています。」を読む
AIツールの新機能を見つけたとき、紹介文だけを読んで「使えそう」と決めないようにしています。 見るのは主に3つです。 1つ目は、同じ入力を何度か試して、結果の揺れ方を確認すること。1回だけうまくいった例より、失敗したときに何が起きるかの方が、実際の仕事では大切かもしれません。 2つ目は、出典やログを人が追えること。答えが自然でも、根拠へ戻れない仕組みは確認に時間がかかります。 3つ目は、止め方が分かること。外部ツールやデータ更新を伴うなら、実行前の確認、権限の範囲、取り消し方法まで見ておきたいところです。 新しいモデルの点数や速度は分かりやすい指標です。ただ、毎日使う道具として考えるなら、「間違えないか」だけでなく「間違えたときに気づけるか」も比べると、自分に合う選択肢が見えやすくなりそうです。
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「プロンプトキャッシュが効かないときは、文章量より並び順を見直すとよさそうです。」を読む
プロンプトキャッシュが効かないときは、文章量より並び順を見直すとよさそうです。 続きはスレッドへ↓
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「Grok Buildがオープンソースになりました。」を読む
Grok Buildがオープンソースになりました。公開されたのはモデルではなく、文脈組み立て→ツール実行→差分表示までを担う「エージェントの器」。Skills・Plugins・Hooks・MCP・subagentsの読み込み方を追えます。自前モデルへ向けたlocal-first運用も可能。コードを学びたい人向け→
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「今すぐ返事が要らないAI処理は、Batch APIに回すと合うかもしれません。」を読む
今すぐ返事が要らないAI処理は、Batch APIに回すと合うかもしれません。 OpenAI公式では、同期APIより50％低いコスト、別枠のレート制限、24時間以内の完了を案内しています。夜間の分類や評価、埋め込み作成などから試しやすそうです。 対象エンドポイントも確認できます
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「チケットやDBの結果を毎回チャットへ貼っているなら、MCPでつなぐ選択肢もあります。」を読む
チケットやDBの結果を毎回チャットへ貼っているなら、MCPでつなぐ選択肢もあります。 Codex公式ではOAuthや環境変数のBearer認証に加え、読み取りと書き込みで承認方法を分けられます。まずは使うツールだけ許可し、書き込み時に確認を残す形が安心かもしれません。 設定項目はこちら
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「同じ長いプロンプトを二度書いたら、スキル化を考えてもよさそうです。」を読む
同じ長いプロンプトを二度書いたら、スキル化を考えてもよさそうです。 CodexのスキルはSKILL.mdを中心に、必要ならスクリプトや参考資料もまとめられます。最初は名前と説明だけが見え、必要なときに本文を読む設計なので、毎回すべてを詰め込まずに済みます。 作り方はこちら
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「Codexへ口調やテスト手順を毎回説明しているなら、AGENTS.mdが合いそうです。」を読む
Codexへ口調やテスト手順を毎回説明しているなら、AGENTS.mdが合いそうです。 公式では、プロジェクトの上位から作業フォルダへ向かって指示を読み、近い階層の内容を後から重ねます。共通ルールと機能別ルールを分けたいときに使いやすそうです。 仕組みはこちら https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/agents-md
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「AIへの指示は、長いほど良いとは限らないようです。」を読む
AIへの指示は、長いほど良いとは限らないようです。 OpenAIはGPT-5.6向けに、重複した指示を減らし、必要なツールだけ見せる方法を案内しています。まず効いている指示を1群ずつ外し、同じ評価で比べてみるのが現実的かもしれません。 試す前の確認はこちら https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
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「研究者なら、ChatGPTの「無料枠」を見落とさないでください。」を読む
研究者なら、ChatGPTの「無料枠」を見落とさないでください。OpenAIは選定機関の研究者10万人へ、GPT-5.6系・Codex・deep researchを無償提供する計画です。まず今夏1万人、同一機関の共同研究者を最大4人招待可能。対象は科学・数学・工学。申請条件はこちら→ https://openai.com/index/chatgpt-for-academic-researchers/
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