Gpt4Web's profile picture. AI時代のシステム開発工数を研究しています。

D_kun

@Gpt4Web

AI時代のシステム開発工数を研究しています。

OpenAI が強すぎて素直に喜べなくなってきてる感じする。 API使えるぐらいであれば新しいプロダクトの構想ができてhappyだが、それをも凌駕して全てを取られるレベルになってくると、悲壮感を抱いてしまうわ笑


ふかしすぎw 良いハックだな

トランプ大統領からのリクエストに応え、アメリカのAI関連事業への5,000億ドルの投資計画を宣言した孫正義さん。この動画でその投資ロジックを話しています。世界のAI産業に対してなら9兆ドルだって安い投資だと。



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プロジェクトマネジメントでよく見かける光景があります タスクを細かく分解して、ガントチャートを作って、進捗を追いかける。でも気がつくと予期せぬ問題で炎上している 実はこれ、タスクという「見えるもの」ばかり追いかけて、リスクという「見えないもの」を軽視しているからなんです…


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OpenAIが内部データを用いて、ChatGPTの史上最大規模の利用分析を実施した。7億ユーザーからの100万以上のメッセージを用いた分析だ。 結果、 - 文章作成・アドバイス・検索で全体の利用の約8割 - 非仕事目的の利用率が約7割 など、意外な事実が発覚した。 分析結果の要点をスレッドにまとめました👇

K_Ishi_AI's tweet image. OpenAIが内部データを用いて、ChatGPTの史上最大規模の利用分析を実施した。7億ユーザーからの100万以上のメッセージを用いた分析だ。

結果、
- 文章作成・アドバイス・検索で全体の利用の約8割
- 非仕事目的の利用率が約7割
など、意外な事実が発覚した。

分析結果の要点をスレッドにまとめました👇

ちゃんとコンテキストを入れているなら、実装工程よりも要件定義や設計の方がLLM活用しやすいかも? 結局正しく実装してくれないから、効率化できそうでできない。


意味あるまとまりごとに都度ドキュメントを作成しておくと、プロジェクトに途中参加の人もLLMと対話しながら簡単にキャッチアップできる


システムのキャッチアップする際、必ずどういうデータを、どういう順序でどのようなプロンプトを入れるか、頭の中でコンテキスト設計してからLLMと対話すると、良質な回答が得られる。


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バイブコーディングでリリースまでたどりつかない人が結構いるみたい。 現状、完全にプログラムを理解しないままだとLPとかはいいけど、それ以上のシステムになると絶対に基礎理解はやらないと危険だし、完成させるのが難しい。…


tl;dvの挙動わかりにくいから解説しようかな


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AIの専門知識がない人が言う、AIに「学習させる」とか「食わせる」みたいな表現も、本来的な意味から離れすぎているというか、雰囲気になりすぎてて議論が煩雑になるので使わないでくださいって言ってる。「食わせる」てなんやねん。


DETもぽん出しはできなくて、人による判断が必要だわ。叩き台でAIは良いけど。 あと、GPT-5 Thinkingは細かすぎる


まじでanyばっか吐くよな

始まってきた

sushichan044's tweet image. 始まってきた


“ガチ”なシステム開発は、真っ当にシステムの勉強をしないといけない vibe codingはPoCまで。


openaiの商業範囲がどんどん広がっている

公式からNext.jsとOpenAIを使ったスターターアプリ登場 これでAIChatアプリ作る時、ChatGPTを真似るだけの無駄な時間から解放される! OpenAIに本当に感謝だ!!! githubリンク⇩

protoduct_ai's tweet image. 公式からNext.jsとOpenAIを使ったスターターアプリ登場

これでAIChatアプリ作る時、ChatGPTを真似るだけの無駄な時間から解放される!
OpenAIに本当に感謝だ!!!
githubリンク⇩


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