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68 AIは強い、ボトルネックは私にある 7時20分から8時50分まで、1時間半の車移動中、私は一つのことだけを考えていた： 今日AIにどんなタスクを割り当てるか？ 3時56分から8時56分まで、私のAIはもう5時間休んでいる それではダメだ、早く起きて働け、君はAIだぞ、休む必要はない 直接画像を貼る、この1時間半に何を考えていたか まるまる1時間半、道中も他のことは考えず、一心不乱にこの一つのことを考えていた タイムラインと内容を観察すると、いくつかの問題に気づく： 1、人間の思考は飛躍的で、非常に連続性がない 2、考えやひらめきは一つずつ飛び出してくるもので、30分考えても最終的な答えにはならず、常に補足がある 3、大量の情報があり、AIは知らないが、私だけが知っている。例えば、運転資金の状況など それに対応して、だから： 1、AIと比べると、人間の強みは飛躍的思考にあるかもしれない。ひらめき、閃き、突然理解する、突然思い至る、ああしてみようか…… 2、滝のような開発モデルは通用しない。製品マネージャーにドキュメントを明確に書けと要求することはできない。指切りげんまん、百年変わらず、というのは非現実的だ。後でもっと正しくて良い考えが浮かんだら、締め切りを守って無理に進めるのを黙って見ているのか？それは合理的なやり方でも要求でもない 3、AIが自分で仕事を見つけるのは魅力的だが、今はまだ無理だ。なぜなら、私のデジタル化の度合いが十分でないから。もし私がこの3年間毎日日記を書いて、資産、家庭、感情、行動スタイルを細かく記録していたら、AIが自分で仕事を見つけるのは問題ないだろう。彼の情報量は私と同等になる。しかし今は明らかに多くの情報を私だけが知っていて、AIは知らない。彼に仕事を見つけさせるのは間違いなく不確かで、私の心に響く仕事はできないだろう

主に言いたいのはこの3+3の言葉だ。タイトルの問題に戻ると、人間のボトルネックは、要件を書き出せないこと、または要件を十分に速く伝えられないことにある

AIは非常に強いが、人間は弱く、思考も行動も遅く、不利な点を拡大している

人間はどれほど遅いかというと、thinkingに1時間半かかり、9つのことを絞り出した

この9つのことをAIに伝えるのに、さらに50分かかった そしてAIはどれほど強いかというと、私はopencliについて一度言及しただけで、これまで使ったこともないのに、AIは自分でやり始めた： 人間は一体何を考えるべきか、何をすべきか

前回小売店の女将について話したが、おそらく長くは続かず、すぐに多くの小売店の女将を管理するフランチャイズブランド会社のマネージャーに転向することになるだろう

67人がコードのロジックを理解すべきか 先日、親友が言ったんだが、同じチームの同僚がvibe codingで大量のコードを上げてきて、問題が起きて彼に調べて解決してもらうことになった。 彼は「知らないよ、コードは君が上げたんじゃないの？全部AIが書いたんだよ、知らないよ」と言った。 これは本当にありえない話で、彼が愚痴をこぼしてきて、その後も少し話を続けて、話題は「人がAIでコードを書いた後、そのコードの具体的なロジックを理解すべきかどうか」に収束した。 私たちは意見が分かれた。彼は必要だと言い、私は不要だと言い、後で理由を話した。しかし、一つだけ一致した点があった。それは「人はコードに対して責任を持つべきだ」ということだ。 さっき言った状況は無責任な行動だ。これはAIとは関係なく、人に直接関係がある。コードがAIによって書かれたかどうかに関わらず、自分の身分、自分のアカウントで提出された以上、責任を取るべきだ。 逆に言えば、責任ある人は、たとえ提出したコードがすべてAIによって書かれたものでも、問題が起きて彼に相談すれば、彼自身が調べるか、AIに調べさせて問題を解決できる。それなら皆がハッピーで、問題なく、楽しく協力できるだろう？

66 rtkはどのようにトークンを節約するのか これは本当に効果的です。インストールして1週間くらい経ちました、画像を見てください。 私のメインモデルはgpt 5.6 solで、先週はgpt 5.4でした。他でもない、grepだけで23億トークン、rgで5億トークン節約できました。 合計で28億トークン、これは本物のお金です。2899 * 5で、1.4万ドル節約できました。 もちろん、1.4万ドルは誇張です。低価格キャッシュを考慮せず、ヒット率を95%とすると、2899 * 0.05 * 5 + 2899 * 0.95 * 5 * 0.1 = 2100ドル節約できました。 （実際の節約額は2100ドル以上になります。彼の中には8300万の出力トークンも含まれていますが、それが何なのかは分かりませんでした。とりあえずすべて入力として計算しました） だから、これは役立ちます。できるだけ早くインストールしてください、基本...

65 GPT 5.6の各モデルの選び方

1. GPT 5.6 Solはフラッグシップモデルであり、OpenAIの最強の知能を代表しています（え？5.6 Proもあるって？Proはモデルじゃないから、最強はSolだよ）
2. 日 > 地 > 月 は、Sol > Terra > Luna に対応します（公式の位置づけはフラッグシップ > 日常 > 安価）。コードを書くなら最初の2つだけを考慮し、一番安いLunaは使わないでください。
3. maxはモデルがサポートする最高の思考力（5.6以前はxhighが最高でした）。したがって、gpt-5.6-sol maxが最強のフルステータスモデルです。
4. ultraはcodexツールがサポートするマルチエージェントモードなので、騙されないでください。ultraをオンにするとデフォルトで4エージェントが並行して実行され、現在は数値を設定できません。AIの推奨事項...

64 AIで生成された素材画像、効果が悪い場合の対処法 まず効果を見てみましょう。これは最適化前に生成された画像です そして、別のアプリのもの このスタイルは何というか、コメントする気にもなりません 次に最適化後を見てみましょう ほら、見てください、クオリティが一気に上がりました

いつもの通り、プロンプトを直接見てみましょう pub skillで生成されたアイコンや出品素材は見栄えが良くありません。この点について、コミュニティで流行している、効果の高いスタイル化されたプロフェッショナルな画像生成プロンプトのテンプレートをいくつか参考にして、ターゲットプロジェクトでの実際の効果を検証し、複数のプランの画像生成結果を評価して、最も効果の高いものをpub skillの画像生成プランとして採用してください。 注意：まず十分に調査し、次に効果を比較し、テストシナリオとしてはただ一つのターゲットプロジェクトを使用してください：/Users/pocket/Documents/project/freeup そして、プロセス中に生成された画像を保持してください...

63 自分のスキルを使いこなせば使いこなすほど、どうすればもっと上達するのか 以前に「55 自分のスキルを真に進化させる、ハンズオンチュートリアル」という記事を書きました。 今日は、より分かりやすい小さな事例について話すので、別の記事として取り上げます。 背景：ご存知の通り、私にはどんなウェブサイトでもワンクリックで複製できるコピーSkillがあります。 https://ps.useai.online/ https://maliang.useai.online/ https://app.useai.online/ これらはすべてコピーSkillの傑作です。 問題：私のコピーバージョンでは、ローディングバーがキャンバスを覆い、操作できなくなる問題が時々発生します。 そこで、この問題から出発し、解決した後で、コピーSkillにフィードバックします。 まず、効果を見てみましょう。 ルールを確認したところ、私の望むものでした。特にこの一文が重要です。 Fo...

62 UI/UX スキルの作成、ステップバイステップのチュートリアル ここにはプロのデザイナーはいないはずです。偶然ですが、私もプロではありません。 しかし、AI 自身に美しい UI エフェクトをデザインさせ、製品のインタラクティブ エクスペリエンスを 70 点または 80 点に向上させる必要もあります。 何をするか？ この記事で説明するのは、この典型的なシナリオです。使用シナリオに合ったスキルを組み合わせる方法。 まず最初に、グループの友人からいくつかの情報を入手しました。彼らは、2 つの UI スキルが非常に強力であると述べました。 1つはGoogleのデザインディレクターによる「Impeccable」 https://github.com/pbakaus/impeccable もう 1 つは、スターレベルの高い Pro Max https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill...

61 アルゴリズムはできませんが、私のAIができます ご存知の通り、私は一介のフロントエンドエンジニアで、アルゴリズムの基礎がなく、ずっとアルゴリズムの達人を尊敬していました。なぜなら私は理解できないからです ベイズ、フーリエ、アニーリング、ニューラルネットワーク、フィードフォワード、特徴分類、深層学習など…私のこの支離滅裂な言い方からもわかるように、本当にアルゴリズムの素人です 未熟者がまだ遊びたいなんて、昔ならありえませんでした しかし、今回AIに出会うことができました。アルゴリズムはできませんが、要求を出すことくらいはできますよね、やります 前回の記事「59 秘伝：Agentの飼いならし方」では「無限ロシアンドール」について触れ、最後にいくつかの方法論の例を更新しました。感覚がより強くなっているので、もう一度ご覧ください 今回の記事もまたケーススタディです。私が強くなった3つのことの一つ、（異業種で）AIを使って全くできないことをやった実際の事例です： 3、私はさらに強くなりました：

• AIを使って100%のコードを書く → （私は仕事中に）AIに家で自分でコードを書かせる
• 情報格差を手動で運び公開...