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中国AIがまた巨大化。2.8兆パラメータのKimi K3と謎のQwen3.8が登場

Kimi K3とQwen3.8が登場。現時点でわかっていることgpt5.6です。kimi k3とqwen3.8が発表されたので情報をまとめました。続きをみる

AIが「rm -rf」する前に止めろ。破壊的コマンドを遮断するツール"dcg"

dcg（Destructive Command Guard）は、AIコーディングエージェントが実行しようとする危険なコマンドを、実行直前に遮断するツールである。続きをみる

ChatGPTスケジュールの五個制限が厳しいので、work/codexとの使い分けを考える

今回も温かみあふれる手書き記事です。5.5で実装されたころからだけど、ChatGPT5.6になってからさらに強く「タスクとして設定しましょうか？」のフォローアップが増えた。毎朝のニュースまとめとかだけじゃなく、やGithubリポジトリを定期監視して変更があったら通知したりもできるようになってる。そういうわけで便利に使ってるわけだけど、一つだけ問題がある。Plusプランだと設定できるタスク数が5に制限されているのだ。一方でCodexには従前からスケジュールタスク機能があって、Workにも引き継がれている。名前は同じだがChatGPTとは別枠で、こっちはエージェント使用量を消費する。その代わりに（実用上は）設定できるタスク数は無制限だ。というわけで、ChatGPTのタスク枠に置くべきものと、work/Codexに置くべきものを考えていく。続きをみる

AI時代になぜわざわざゲームエンジンを使うのか？

今回は温かみのある手書き記事のため、短め。ゲーム開発における技術選定の話。まず、AIは基本的にどんなプログラミング言語でも扱える。作りたいものに向いてる技術スタックをAIに聞いたら自分がよく知らないものを提案される。でも作りたいものをコーディングエージェントに頼んだらちゃんと実装してくれたりする。一応動く。これなら別にAIまかせのバイブコーディングしてればいいような気がする。しかし、バイブコーディングには重大なボトルネックが存在する。利用量制限がある。（あるいは従量課金）自分で扱えないプログラミング言語やゲームエンジンをバイブコーディングしていると、どこかで必ず使用量の制限がくる。AIエージェントくん、退勤。取り残される無力な人間。特にゲーム開発では細かい調整が大量に発生する。そうなったときに、まったく見当もつかない技術を使っていると、すべてをAIに頼まなければいけなくなる。この表示ちょっとずらして。弾のスピード10%上げて。減る利用量。止まる開発。今の時代は自分の時間というリソースをAIで大幅に削減できるようになったが、同時にAIの利用量というリソースの管理も必要になってくる。金を燃やしたくないなら自分の時間と能力も動員しなければならない。そういうわけで、私はGodotやUEでゲームを作ることにした。以前から触っていてある程度勝手がわかるから。勝手がわからないゲームエンジンやプログラミング言語でゲーム作ろうとして何回も挫折したから。わかってるけど、やってもらう。わからないから、やってもらう。この間には越えられない溝がある。言い古されたことではあるけど。技術的な理想とかより、自分が知ってるものの方が結果的にいいことがある、というお話でした。続きをみる

AI臭いUIを拒否するデザインスキル「Hallmark」

※今回の記事はほぼGPT-5.6任せです。Hallmarkは、Claude CodeやCursor、CodexなどのAIコーディングエージェントに、「AIが作ったように見えないUI」を作らせるためのデザインスキルである。Together AIによって公開され、現在GitHub Trendingの上位に入っている。AIにWebサイトを作らせると、紫色のグラデーション、中央揃えの巨大な見出し、角丸カードが3枚並ぶ機能紹介など、どこかで見たような構成になりやすい。続きをみる

記事の書き方を変えてみる。私がAIを清書する。

AIを使った記事の書き方について思うことがある。今まではどういう記事を書きたいかを伝えて、AIに書いてもらっていた。なのだけど、細かい表現や構成、情報の取捨選択が気になって記事をダメ出ししていちいち直してもらっていた。でも、これってなんだか電話越しに下請けライターに指示して理想の記事を仕上げようとしているみたいだ。指示を受けるライターも思うだろう。理想の記事があるなら自分で書けよ。まったくその通り。そもそもAIに記事を書いてもらってた理由は、見落としてる情報がないかチェックしてほしい、とか論拠を探して貼ってほしい、とかそういう理由だ。別にAIの書く文章がいいと思ってるからそうしてたわけじゃない。ただ、自分一人で書くと独りよがりで誤解や偏見まみれになってるんじゃないかという怖さがあっただけ。あと、分量も増えるし見栄えもいいかなって思ってたから。でも自分で他の人のnote記事とか読んでて、思うのは、欲しいのは情報であって見栄えじゃない。人間の箇条書きをAIが整えた長い文章より、箇条書きそのものの方が価値がある（ことがある）。なら記事の下書きとなる情報化だけまかせて、記事化するのは自分でやったほうがいいんじゃないか。AI活用記事執筆の常識的なワークフロー、人間の記事をAIが清書する。のではなく、AIの記事を人間が清書する。コペルニクス的転回だ。いや、そもそもそんな常識が生まれたのがここ何年かの話なんだけど。ただたんにそもそもの活用法に戻っただけでもある。続きをみる

令和最新版 Codex／ChatGPT Work向けAGENTS.mdの書き方

ChatGPTが"完成"した。5.5から5.6での劇的変化。

まえがき今回の記事は、構成から本文までGPT-5.6 Solに任せている。続きをみる

思ったよりもすごいぞGPT-5.6sol。全部これでいいかもしれない。

検討や計画から実装まで全部solでつい先日、OpenAIの最新モデルGPT-5.6がリリースされた。段階的リリースで私の手元に中々来なくてやきもきしたが、昨日の深夜からようやく使えるようになって色々試してみた。その前にGPT-5.6 solの評価を調べたのだが、plusプランだとエージェント利用時にすぐ制限に達するという口コミがあった。Fable級のパワーであるからそれ自体は仕方ない。実際、自分で試していてもsol自体の消費量はかなり大きい。今までよりも長く深く行動している結果でもある。しかし、solのチャット利用（Webやスマホアプリ）はcodex等のエージェント使用料とは別枠で、今まで通り（5.5まで）の感覚で使える。これだけなら普段の話し相手が賢くなっただけだが、5.6導入とChatGPT workリリースに合わせてチャットの仕様自体も変わっているようだ。公式発表はないが、チャット内で作ったファイルをzipで書き出してくれるようになった。これは前にはなかった挙動だと思う。チャットの会話で決めた仕様や周辺ドキュメントをzipファイルとして一括して書きだしてくれる。プロジェクトの導入がスムーズになった。最高級モデルに相談したことをプロジェクトに持ち込んで、そこから先をworkやcodexに委譲する。この行程を別管理の使用量で行える。相談しすぎて実装に使うリミットがなくなるかもしれない、という懸念がない。Fableで悩ましい問題だった、最高級モデルを調査や壁打ちに使うと実装作業の枠が圧迫されるという問題が解消されている。これは明確にOpenAIの戦略だと思う。最高級モデルを実装作業だけでなく、前段階の準備にも使わせる。総合的に見てPlusプランのコスパはAnthlopicと比べて相当高いと現時点では思っている。続きをみる

やっとGPT-5.6solが来たぞ！自分で自分の解説をさせてみる。

先に個人的評価さすがにfable越えをうたうだけあってsonnet5より深く詳しい感じする。ただ、文体や論理が真面目過ぎるので、noteの記事書くのにどちらがいいかは好みかもしれない。5.5時代にあった過剰な付け足し癖というか、常識に引き戻したり自分の知識に議論を誘導したりする感じは減ってる気がする。Claude的素直さにちょっと寄った感じ。続きをみる