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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。

今日はtraeを使って3 proで会社のデータ比較を行いました。通常は手作業で少なくとも半日かかる作業ですが、agentを使えば1時間もかからずに完了しました。同時にproのウェブ版も使って比較しましたが、以下のような違いがあります。
1、traeを使うと、まるでプログラミングプロジェクトを作成するように、比較したいファイルをプロジェクトフォルダに入れます。必要に応じて付属のプログラムを作成し、詳細な比較を行います。しかも、プロセスが非常にわかりやすいです。
2、ウェブ版を使った分析は、リアルタイムで調整しにくく、正確性もやや不足しています。インタラクションにおいても細かい部分が欠けています。結果を生成した後、「比較データをダウンロードできます」と案内されますが、…ダウンロードリンクは偽物です。（これが私にとって初めてのことではありません！）
全体的に、今後はchatbotは質問や資料検索に使い、少し複雑なタスクにはやはりagentを使うのが良いと感じています。実は以前、chatgptを使って似たような作業をしたことがありますが、そのときも「生成完了しました。ダウンロードできます」とだけ通知され、正しいダウンロードリンクは表示されませんでした。でも、agentを使えば、直接ローカルで作業でき、プロセスも見える化されていて、細かい調整も比較的簡単です。