Franco

AIが未来の確実なトレンドであると気づいたとき、あなたはもっと積極的になるべきです。AIは大企業だけができることだと考えないでください。2026年はAIの実用化の元年とも言われ、個人、組織、大手企業すべてにとって平等な年となります。大手は大きなシナリオを、個人は小さなシナリオを作ることができます。走り始めて、走り続けることで、チャンスはますます増えていきます。傍で見ているだけでは、決して参加の機会は訪れません。AIコーディングに興味のある方は、ぜひご連絡ください。現在、ハンズオンのスキル指導や自動化ワークフローの展開を行っており、今後はミニプログラム開発の拡大も計画しています。
AIの未来は明るく、無限の可能性に満ちています。
### これからの展望
- 個人のスキルアップ
- 小規模なプロジェクトの実現
- 大規模なシナリオの構築
**興味のある方は、遠慮なくお問い合わせください！**

開発ツールを追加します。例えば、codexのデスクトップ版を使ってclaude codeで開発したスキルを追加することで、codexにもう一度チェックさせることができます。現在、すべてのスキルがサポートされているため、今日は「每日美图」のスキルを修正しました。ついでに、codexに請求書処理の自動プログラムも開発させました。請求書を投入すれば、ルールに従って自動的に分類してくれます。これは第一歩の小さなクローズドループです。今後は、請求書の番号抽出などのアップグレードも可能です。AIコーディングで重要なのは、まず小さな製品を作ることです。自信と経験を積んだら、絶えず最適化を行い、徐々に中規模や大規模なプロジェクトに取り組めるようになります。毎日やることがたくさんあります！
これにより、開発の効率と精度が向上し、より良い製品を作ることができます。今後も継続的に改善を重ねていきます。

海外専用線、企業向けサービス、皆さんの試用を歓迎します。現在、10名の内測枠を皆さんに提供しています！

なぜ皆さんにClaude Code、OpusまたはSonnetモデルの使用をお勧めするのかというと、これは最もシンプルな使用シナリオだからです。必ずしも何かをプログラミングしなければならないわけではありません。Claude Codeはシステムレベルの権限と処理能力を持っているため、サーバーのデプロイや資料の整理を手伝うことができます。他のAIと何が違うのかというと、Claudeはプログラミング理解の面で最も優れたモデルだからです。したがって、論理性、理解力、複雑な問題の処理速度において、他のAIにはない能力を持ち、私たちの時間を大幅に節約し、作業効率を向上させることができます。

今日は友人にClaudeスキル開発のロジックについて話し、自分でも再整理しました。確かなことは、スキルは徐々に普及し、商業化の潜在的価値は計り知れないということです。現在、私はすでに軽量化されたビジネスシナリオを実行しています。1、Claudeを用いたオープンソースプロジェクトの最適化とウェブサイトの展開 2、Claudeを用いたスキルの定期タスク開発、4つの定期タスク：（1）産業ロボットの定期コンテンツ収集・整理・公開；（2）毎日の画像生成の定期公開；（3）毎日のAIテクノロジー・金融レポートの定期公開；（4）毎日のスキル厳選説明の公開。軽量タスクをまず実行し、その後段階的にアップグレードします。現在稼働中のもう一つのスキルは、中大型プロジェクト向けで、EC製品のウェブ登録・照会・警報機能を解決するもので、既に一つのモジュールは稼働しています。

雇佣了世界トップクラスのスタッフはclaude、codexの3人の大物です。claudeが完了した後、他の2人の大物を使ってプロセスをチェックし、修正を提案して、ワークフローと呼び出しロジックを絶えず改善しています。現時点では効果は良好です！

未来の1人会社の組織構造

12個の反重力アカウントは、基本的にclaude codingによるAIコーディングに十分であり、5時間ごとにリセットして呼び出しています。
数日前は2つのアカウントだけで、頻繁にコーディングを行い、その後一時停止が発生しました。クラウドや中継APIも実際には安定していません。
考えた結果、実際には反代（リバースプロキシ）が最も安定していることに気づきました。Googleが代理店として提供するトラフィックを利用しているため、claudeがどれだけ過激でもブロックされることはありません。したがって、AIコーディングを行う皆さんには、この方法が最も良いと提案します。
私のテストでは、12個の反重力アカウントは必要なく、6〜10個あれば十分だと推測しています。

AI時代、ビジネスのエコシステムは大きく変化します。あなたは準備はできていますか？
今日は友人のために技工学校の募集のSOPや、ロボットの情報集約のワークフローを整理しました。Claude codeのコマンドラインとopus大モデルを組み合わせることで、1日や数日かかっていた作業を数時間、さらには数分に短縮できます。
ここで重要なのは、作業のSOPフローを明確に整理できること、開発ツールに精通していること、モデルの呼び出し、API大モデルのデバッグ、そして各セクションの統合です。
現在進めているプロジェクトには、会社のECサイトのクエリ監視システムも含まれており、フレームワークは完成しています。モジュール別では、Pinduoduoのフローは通過済みで、他のいくつかのプラットフォームも調整中です。MCPやSkillの調整も行っていますが、主にログインとデータのクローリング部分の克服が必要です。データ整理、Feishuへのエクスポート、担当者への通知も実現は難しくないはずです。ただし、実現の難易度と時間についてはまだ不明です。
自動検索、記事の整理、校正、API呼び出しによる送信は完全に動作しています。この部分は他の自媒体プラットフォームでも試してみる予定ですし、Obsidianに統合して、同じプラットフォーム上でコンテンツ生成のワークフローを作成し、モジュールごとに進めていきます。