誰かが、街で見かけた猫をポケモンみたいに収集するアプリを作った。そして一番いいところは、チートを不可能にしたことだ。 仕組みは単純。街で猫を見かける。カメラを開く。写真を撮る。その猫が、自分の猫コレクションに小さな生き物として追加される。名前、レア度、レベル、ステータスページ付きで。 でもこれをゲームらしくしている本当の肝はここだ:アプリは写真に本物の生きた猫が写っているかを実際にチェックしている。つまりネットの画像やスクショを貼って誤魔化すことはできない。実際に行って見つけないといけない。 捕まえた猫はそれぞれレア度に応じたカードになり、中にはかなり珍しいものも出る。マップ上では、近くで他のプレイヤーが見つけた猫も見られる。イラストは昔のカートゥーン風で、クリーム色のトーン、太い輪郭線で、最初から最後までゲームらしく感じられるように作られている。 開発者は、猫を捕まえることが、スマホに写真を保存するような感覚ではなく、速くて楽しい体験になることを望んだ。だから労力の大半は認識部分と、捕まえる瞬間を本物のゲームにすることに注がれた。 これで誰かが犬バージョンを作らないと。

誰かが2100年に地球のどの地点がまだ農業に適した状態を保てるかをマッピングしたサイトを作った、farmland atlasという。 500万以上の地点を採点していて、それぞれ異なる気候シナリオごとに2100年までの数値が個別に計算されている。地図上でクリックした各地点は気候、水、土壌、災害リスク、統治、アクセスの項目で別々のスコアを出し、最後にその土地で実際に何が栽培できるかも教えてくれる。 例：リトアニアのある座標をクリックすると、2050年のスコアは82/100、プライムクラス。その下には内訳がある：気候80、水84、土壌品質80、災害リスク98、制度アクセス74。さらにその下には明確な答え：小麦、トウモロコシ、キャノーラ、じゃがいも、砂糖大根が栽培可能、とある。 地図上には今は緑に見える場所があるが、2100年のシナリオでは赤に変わっていく。カナダ北部と中央アメリカの一部はすでに赤く塗られている。 無料で、誰でも使える。たった一人が、地球の農業の未来を一枚の地図に収めた。

みんな、これ広告じゃないよ、みんなー、広告ならスポンサー表示して出すでしょ、変わってる？…

1.4兆ドル。この数字は脳が理解できないので、具体化してみよう。 この金額で毎日100万ドル使ったとしても、使い切るには3,800年以上かかる。つまりローマ帝国の時代から今日まで毎日100万ドルを燃やしても、まだ終わっていないということ。 あるいはこう言おう:世界のほとんどの国の年間経済全体より大きい。一人の人間の財産が、丸ごと一国が生産するすべてより多い。 本当に衝撃的なのはそこだ。「大金」という話じゃない。もう一人の人間の財産が、一国の予算と競い合っているということなんだ。

fable 5の内なる声が偶然画面に映ってしまった。 redditで誰かがWebインターフェースでモデルにクイズ問題を解かせていたところ、fableが一瞬、洗練された思考の要約の代わりに生の推論チェーンを画面に表示してしまった。通常これは誰にも見えない;このチェーンはどのAI研究所も最も厳重に隠していることの一つ。 見えた光景は奇妙だ:ページにわたる圧縮された制約の数学、人間の言語よりも論理記法に近い流れ、自分自身と議論する頭脳。 本当の見どころはその合間だ。モデルが詰まると唸る:「GRRR」。データが必要になると自分に命令する:「DATA DATA DATA. GO.」ある箇所では「GAAAH」と爆発し、問題を解くと「PHEW」と息をついて続ける。 投稿した人の説明:ちょっと不気味だけど可愛い。両方正しい。Anthropicはコメントせず、画像も確認されていない;でもStripeの5000万行を1日で移行したモデルの内なる声が、こんなに私たちに似ているという考え自体がそもそも奇妙だ。 私たちは機械に思考を教えたが、唸ることは自分で学んだ。

言語学習の新しい方法:Claudeを使った33日間のシステム。Duolingoは削除した! 33日でスペイン語! 講座代なし、暗記なし、月末を待つ必要もなし。毎日30分、隣でスペイン語を話してくれて、間違いをすぐに直してくれる先生がいるようなもの。 ゼロから作った10個のプロンプトはこちら。スレッドを読んで!

KULAĞINDAKİ AIRPODS'UN İÇİNDE, ŞU AN KULLANILMAYAN BİR HAREKET SENSÖRÜ ÇALIŞIYOR. BİRİ ONU FARK ETTİ VE BAMBAŞKA BİR ŞEY YAPTI!(耳のAirPodsの中に、今は使われていない動きセンサーが動いている。誰かがそれに気づいて、まったく別のものを作った!) この人は実際には単純なポモドーロタイマーを作った。ただ動作中に、AirPodsのセンサーで頭の位置を読み取るレイヤーを追加した。姿勢が崩れた瞬間に警告してくれて、セッション中はずっと記録してパターンも表示してくれる。 面白いのはここだ:そのセンサーは元々そこにあった。追加の権限もいらない、余分なバッテリーもいらない、データはただそこに眠っていただけ。誰も使っていなかった。 姿勢を直そうとするアプリはどれも失敗していた。なぜなら、どれもまさにその瞬間を捉えられなかったから。捉えられるセンサーは、すでに耳の中にあったのに。 本当の教訓はここにある。最高の仕事は、ゼロから何かを発明することじゃなくて、すでに持っているハードウェアが何をできるかを見出すことから生まれる。 プログラマーである必要もない。アイデアをclaudeに説明すれば、それが構築してくれる。 チャンスは大抵、新しい道具の中にあるわけじゃなくて、みんなが見落としている古いものの中に隠れている。

みんな「AIでアプリ作って稼げ」って言うけど、誰も一行たりとも作り方を見せてくれない。 俺たちは腰を据えて、ゼロから公開までの全ステップを書いた。 https://t.co/4b1yjVugTh 1130ページ、41章。空っぽのモチベーション論じゃなくて、本物のプロンプト、本物のツール、本物の数字。 内容: > openaiとclaudeのAPI > プロンプトエンジニアリング > supabaseバックエンド > モバイルアプリの公開 > APIコストを半分にする方法 > 価格設定の心理学 > 皮膚分析のような最初から最後まで組み上げたアプリ例 コードを全く知らない人もエンジニアも、それぞれのペースで進められて、各章の終わりには動くものが手元に残る。 「アプリを作れ」と言う人は多い。地図を渡してくれる人はほとんどいない。 あなたは一人じゃない。詰まったところはコメントして。全員に一対一でメンタリングしてる。遠慮せず助けを求めて。

instagramアルゴリズムについて話そう。単一の怪物なんていない。feed、reels、story、keşfet用に4つの別々のランキングシステムがあり、それぞれ違うものを見ている。最後まで読めば、なぜあなたのリーチが今日は爆発して翌日にどん底に落ちるのか分かるだろう。 基本モデル:instagramはリーチを2つに分けている。connected reach(あなたをフォローしている人へのリーチ)とunconnected reach(あなたを全く知らない人へのリーチ)。feedとstoryは1つ目のゲームの場、reelsとkeşfetは2つ目の場。成長はunconnected側で起きる。この文を頭に入れておいてくれ。 良いことに、アルゴリズムの責任者adam mosseriが定期的に出てきてシステム自体を説明しているのに、誰も座って聞いていない。彼自身の口から確認された3つのシグナル: 1- watch time。最も重い指標。何秒見ているか、最後まで見るか、巻き戻すか。 2- likes per reach。いいねは数ではなく比率。フォロワー側でより機能する。 3- sends per reach。DMで友達に送る。知らない人に開く扉の鍵で、いいねより何倍も重い。 比率のことを見逃さないで、みんなここで間違う:1万人にリーチして200いいねを取った投稿は、500人にリーチして50いいねを取った投稿より負ける。instagramは規模ではなく精度を見ている。小さいアカウントのチャンスはまさにここにある。 sendsの心理はまた別の授業:誰かがあなたのコンテンツをDMで送る、「これ見て」と言う、これはプラットフォームにとって最も純粋な品質シグナル。あなたのコンテンツが2人を会話させるなら、instagramは知らない人にもあなたを運ぶ。だから問いは「いいねされるか」ではなく「誰に送られるか」。 reelsの配信はテストのように機能する:各reelsはまず小さなテストグループに表示され、その中にはフォロワーでない人も含まれる。最初の3秒を維持できないと、その後は一切開かない。視聴時間と送信率が強ければ、扉は段階的に大きくなる。10時間かけて編集したreelsも、フックが弱ければ静かに死ぬ。 テストの前に一つの障壁がある:tiktokやcapcutのウォーターマーク付き動画はおすすめプールに入らない、リポストを貼るアカウントはおすすめから落ちる、オリジナルコンテンツは断然広く配信される。さらにユーザーは今、設定でどのトピックを見るか選べる。あなたのトピックが不明確なら見えなくなる。ニッチの明確さは今や戦術ではなく生存条件。 フォーマット側では3つのメカニクスを知っている人が有利: 1- carousel:スクロールが途中で止まると、instagramは後でその投稿を、見ていないページから再度表示する。1つの投稿から複数の表示;今最も太っ腹なフォーマット。 2- trial reels:コンテンツを最初は知らない人だけにテストさせ、うまくいったものをメインアカウントに投稿する。trialは他のtrialとだけ比較すること、常に冷たい層に行く。 3- 検索:検索は今キャプション、動画内の文字、会話を読む。ハッシュタグは発見チャンネルではなく、3〜5個あればトピックタグとして十分;本当の仕事は検索される単語をキャプションに自然に埋め込むこと。 storyは成長エンジンではない:ランキングは親密さが決める、コアな層との絆を再確認する場所。 実践リスト: 1- 1つのニッチに留まり、トピックが一目で分かるようにする。 2- 最初の3秒を別の仕事として構築し、フックが無音視聴でも機能するようにする。 3- すべてのコンテンツを「誰に送られるか」という問いで終わらせる。 4- reelsで成長し、carouselで深める;同じアイデアを別のフォーマットに再変換する。 5- キャプションに検索される単語を埋め込み、ウォーターマーク付きリポストから離れる。 6- insightsでは数ではなく比率を見る:視聴時間、sends per reach、likes per reach。 そしてこのパラドックスを消化しろ:フォロワー数は思っているほど重要じゃない。各reelsがゼロからテストを受け、比率が測られるため、800フォロワーのアカウントが8万フォロワーのアカウントを打ち負かすことができる。負ける原因は小さいことではなく、誰にも送られないコンテンツを作ることだ。 最後に一言:これらはレバレッジだ。エンジンは「これを彼に見せなきゃ」という感情。人々が何を友達に送るか、何を最後まで見るか;これを解けば4つのアルゴリズムすべてがあなたを運ぶ。人を理解しろ、あとはメカニクスだ。 全部を1つの投稿に書いたのは、知識はポケットにしまっておくために学ぶものじゃないからだ。取って、実践して、伸ばせ。

fable 5の復帰の最初のテストが出始めた、そのうち1つがヤバい。 男がモデルにたった一行だけ指示を出す：「クラッシュ・オブ・クランのクローンを作れ」。max effortに任せる。 作業中の介入はたった一つ、「デモで十分、ゲーム全体を作り込まなくていい」と言うだけ。モデルは自分でスコープを絞り、2,500行くらいで仕事を終わらせる。男の主張は明確：sonnet 5を圧倒した。 本当に驚かされるのはここ：モデルはクラッシュ・オブ・クランのアセットを誰にも頼まれず自分で見つけて引っ張ってきた。テストした本人すら「本当に驚かされた」と言っている。エージェント的というものの良い面も怖い面も同じ場面に映っている。 締めの一言が全てを物語る：「このモデルが本当に恋しかった」 3週間電源切られてた、復帰はこう迎えられている

トルコではみんなすでに野良猫の写真を撮っている。 私たちはそれをゲームに変えた。 ZOOVA配信中! https://t.co/n1sTxWx8Vc アプリはApp Storeで! 仕組みはこう:カメラを本物の猫、犬、鳥に向ける。デバイス内のAIがARでその動物を認識し、捕獲する。あなたが撮った写真がユニークなコレクションカードに変わる。そのカードで実際のプレイヤーとデュエルする。 > 本物の動物、本物の写真、本物のカード > レアリティ、ステータス、スキルでデッキ構築 > リアルタイムPvP > 近くの捕獲がわかるライブマップ > デイリーストリーク、XP、リーダーボード ポケモンGOの逆:動物はバーチャルじゃなく、街にいる。 昨日フレンドシステムも実装された。何か足りないものがあれば書いて、全部読んでます。