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AIで制作は速くなった。
でも、仕事は楽しい?
次は、「仕事」そのものを作り直す番。
いま、新たなしくみを準備中。
デザイン、システム、マーケティング、専門知識。
価値をつくる人は、みんなクリエイター。
一人ひとりの強みをかけ合わせ、
まだないしくみと価値を生み出せる世界へ。
そんな世界を一緒につくりませんか。
まもなく、最初の一歩をお知らせします。
🤖 Made with AI
CodexのVoiceモードはほんと便利。ブラウザなど他のアプリ使用中でもそのまま対話で開発が進められます。
なぜかタメ口になるんですが、めちゃめちゃ便利なのでもう手放せません。Lunaで十分いい仕事してくれます。
AIに仕事を渡し、通知が来るたびに次の指示を返す。
動いているタスクは多いのに、完了が増えない。
なぜか。
エージェントを増やしても、自分の判断は増えない。通知のたびに目的や前回の状況を思い出し、未確認の成果物と新しい思いつきだけが積み上がる。
AIで仕事を並列化できる今、「確認負債」は誰にでも起こる。任せるほど、確認待ちも増えていく。
必要なのは、そもそも認知を切り替えずに済む設計。
人の作業は、
認知 → 判断 → 操作 → 確認
のループで回っている。
同時に開くループは原則1〜2件、多くても3件。能力の限界ではなく、余白を守るための運用上限とする。
このためには、
まずSSOTの司令塔フォルダを作る。
全プロジェクトのサマリをこの中に入れ、目的、優先順位、決定事項、最新の進捗を付記する。これで判断対象を集約できる。Markdownが軽い。
そして、今進める対象は1つにする。決めた目的と完了条件に沿って、エージェントには計画、実行、自己検証、結果の記載まで任せる。
対象範囲は小分けでよい。ただ、完了または長期間の保留状態になるまで、新しいタスクは始めない。
思いついたことはideasフォルダへ。空きができたときだけ見直す。チャットも一時的なものとみなす。
これで、すべてを頭の中に詰め込まなくても、何が進み、何が完了し、次に何をするかがわかる状態をつくれる。SSOTの中身を定期的に一枚の画像にするのもいい。
AIに任せる仕事の総量が増えても、自分の判断ループは増やさない。
完了を積み上げ、人には余白を残す。
とAgentに渡してみては
GPT-5.6 creates precise task lists, conducts deep research, and analyzes every detail before moving to implementation. Thanks to this ultimate workflow, developing what used to be just my dream product is accelerating at record speed. ⚡️
AIコーディングを並列で回す量が増え、Cursor Ultra $200が半月で上限に。Antigravityを試すと、開発計画が明示されブラウザ操作も強力。いい感じに構築できる。WorkspaceアカウントだとプランはAI Ultraのみ。ひとまず個人アカウントでAI Proを有効化した。
AI Ultra使ってる人、制限の実感どのくらいでしょう?
AIに本番DBを直接触らせている人ってどれぐらいいます?
#supabase
昨日のAIインタビュアー障害対応ログ
・11:15 参議院本会議まであと10分作業時間があるなあと思う
・11:16 AIのプリンシプル型コード(仮称)に関するAIインタビュー結果の分析のため、ローカルにバックアップを取ろうと思い立つ
・11:16 Claude Codeに「いつもみたいにバックアップして」と言う
・11:17 Claude Codeはいつものように/scriptsの中のバックアップスクリプトをなぜか使わず、SQLでアドホックに作業をしはじめる。バックアップは取れた
・11:20 VercelからSupabaseに接続されなくなっていることを発見。慌てて原因を究明しようとする
・11:25 色々見るが、原因不明のまま。参議院本会議がはじまる時間が迫っている。仕方ないので一旦Macbookを置いて議員会館の部屋を飛び出し参議院本会議場へダッシュする
・11:29 本会議に間に合う
・11:30 本会議開始。参院事務総長の交代や、請願に関して採決。今日の議事は多くはない。
・11:35 本会議終了。議場を飛び出す
・11:36 議場外で記者さんと会い、そのままの流れで党首ぶら下がりインタビューが開始される
・11:40 ぶら下がり終了。臨時国会での所感や補正予算に関するご質問に回答させていただく。すぐにダッシュで(ポリティカリーコレクトと言えるギリギリの水準の早歩きで)会館に向かう
・11:45 会館の部屋に戻る。障害対応継続。
・11:50 Claude Codeがコードに手を入れればなおるんだconnect-db.tsを修正しようと提案してくるが、筋悪すぎるのでストップをかけ続ける
・11:52 Claude Codeが発行したSQLを見て、ALTER ROLEクエリが投げられていることを確認。
・11:53 これが原因じゃないの?と聞くもClaude Codeは「これは問題を修正しようとして実行したもので、問題の原因ではありません。」と頑なに主張し続ける
・11:54 Claude Code「私の操作でsearch_pathが空になることはありえません。Supabase側で何かが変わった可能性が高いです」と言われる。→ んなわけないだろと思ってげんなりする
・11:55 埒があかないのでClaudeをほっといてGeminiと話し始める。→ Gemini的にも「ALTER ROLEが原因」でしょうという意見で一致
・12:00 ALTER ROLEを元に戻すSQLを打つが解決せず
・12:10 VercelのRedeployをしてみるが、解決せず
・12:15 Supabaseの再起動(Restart Project) したら解決
→ 結論:参院本会議直前に本番作業をしない
あすほん|Flapbase retweeted
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image.kaiten.tech/
Webサービスの販売と、有形商材の通販で共通した課題は、いかにフリクションを減らすかという点。事前の想定はほぼ役に立たないので、使ってもらいひっかかる点を発見して取り除く地味な積み重ねが必要。なので早い段階で出してみるのはおすすめです。不満な点を伝えやすい雰囲気づくりは大事!
私はWEBサービスとか無形商材をやったことがないのですが、最近 @ideagarage_ に並走してもらってて、なるほどM&Aを視野にいれるとこういうとこは切り出しておいたほうが良いのかとか、色々学びがあります。作らないとわからないので、一旦出してTLの猛者たちにボコしてもらおうかなという甘い考え…。
Gemini 3.0使うなら
Google Workspace最強説。
独自ドメインGmailを設定できるのはもとより、
Business StandardはGemini PRO、Meet録画文字起こし、さらに電子署名まで入って月たった1500円。
個人でも使える
Google Workspace
referworkspace.app.goo.gl/g7…
あすほん|Flapbase retweeted
Supabaseは特に個人開発者にはおすすめ。バックエンド構築にこのうえなく便利です。
ただ、日本語で一通り基礎を学べるものがあまりないので教材を作りました。その場でスゴウデAIに質問できるので学習がはかどります。ぜひ使ってみてください。
あすほん|Flapbase retweeted
Replying to @wlv_myzk
すげぇエンジニアは、独立すべき時代。人の評価ではなくスキルのみで勝負。
まだそのためのプラットフォームがないだけ。
Supabaseを使ったTypeScript型安全な開発方法について学びたい方のために、
以下の教材「Step10」を期間限定で公開しています。ぜひご覧ください。
また、付録の「開発ツール活用ガイド」では、
supatoolの便利な使い方も解説しています。あわせてどうぞ。
sugoude.pro/courses/a19ce21f…
Replying to @NatumeSousaku
ポイント消費などトランザクションが必要な箇所はRPC一択ですね。
supabase gen types typescript で型安全性も確保でき、スキーマとの同期も一発。
ORMは同期ずれが起きやすいので、自分は直接SQL派です。
AIに的確なコードを書かせるには、コンテキストが命。
UI/機能のソースに加え、仕様・ToDo・DBスキーマ・シードなど最新版をすべて含め、フロント・バックエンドを1リポで一括管理。ルールで参照させれば、迷った出力も防げます。React/Supabaseで実現可能。手順知りたい方はお知らせください。
AIは「四次元ポケット」のようなもの。なんでもできるが、理想とは真逆の結果が出ることすらある。大事なのはAIに舵取りを任せず、今求められるものと、提供する価値のギャップを埋めていくこと。
AIに命を吹き込むかどうかは、自分次第。
最近、「AIエージェント風」を名乗る会社があまりに多い。
だが──本当に大事なのは、“AIでなくても刺さってる機能”を、AIでアップグレードすることだ。
AIは「魔法」ではなく、「加速装置」だ。
そもそも刺さらないプロダクトにAIを載せても、
ユーザー体験の“空虚さ”は、どんなLLMでも埋められない。
AIは「何を解決するか」ではなく、「どれだけ解像度を上げるか」を決める技術。
AIそのものが価値を生むのではなく、
既存の痛みを10倍速・10分の1コストで解決できるようにする。
そこにだけ、真の差別化がある。
つまり、“AIをやる”こと自体に価値はない。
AIがなくても成立する構造を、AIで“非線形に進化”させられるか。
ここが、企業の「事業アーキテクチャ力」を測る分水嶺だ。



















