mifro/AI retweeted
📝Opus 5.5で動画を作りたい人向けに、保存しておきたいGitHubリポジトリ8本がまとめられていた
1. awesome-opus5-5-videos(約7,100スター)
話題になった動画と、その裏のプロンプトのまとめ
2. lemo-opuscar(約4,400スター)
Claude Codeのスキル、51種類のスタイルから選ぶだけで、コードだけの短編が作れる
3. pdoom-video(約3,000スター)
歌詞カラオケ風MVの完全なプロジェクト、手元で4K60まで書き出せる
4. PDoomVideo(約2,300スター)
同じ曲の別のMVのソース、3と見比べると面白い
5. mg-styles-15(約1,400スター)
15種類のモーショングラフィックの作例、プロンプト、ソース一式
6. ClaudeAnimationBase(約1,300スター)
手描き風キャラアニメの土台、表情31種類つき
7. awesome-claude-5-5-videos(約560スター)
動画ワークフロー集、出典つきで、Opusの事例だけで301件
8. opus-video-prompts(約510スター)
中国語の事例と、そのままコピーできるプロンプト
※スター数はポスト時点の目安
xitter.cf/KinGao476942/status/21…
卧槽!兄弟姐妹们,想用 Opus 5.5 做视频,一定要收藏这 8 个 GitHub 仓库。
1. awesome-opus5-5-videos(约 7100 star)
目前最大的爆款视频合集,每条都附上了背后的提示词。
github.com/yihui-dev/awesome…
2. lemo-opuscar(约 4400 star)
一个 Claude Code skill,装上之后挑一种风格,就能做出纯代码短片,51 种风格随便选。
github.com/lemomo-ai/lemo-op…
3. pdoom-video(约 3000 star)
一支歌词卡拉 OK MV 的完整工程,本地就能渲出 4K60。
github.com/mexicat/pdoom-vid…
4. PDoomVideo(约 2300 star)
同一首歌的另一支 MV 源码,和第 3 个对照着拆,很有意思。
github.com/JohnHeibel/PDoomV…
5. mg-styles-15(约 1400 star)
15 种 MG 动效风格,成片、提示词、源码全都给。
github.com/Vincentwei1021/mg…
6. ClaudeAnimationBase(约 1300 star)
手绘卡通角色动画的起步包,自带 31 种表情。
github.com/JohnHeibel/Claude…
7. awesome-claude-5-5-videos(约 560 star)
视频工作流合集,每个案例都标了出处,Opus 的就有 301 个。
github.com/athemeroy/awesome…
8. opus-video-prompts(约 510 star)
中文案例,配上能直接复制的提示词。
github.com/joeseesun/opus-vi…
super-flow.ai のWeb版を一気に高速化しました!
以下で参考までに高速化のためにやったことと、改善結果のメモをシェアします👇
ガチエンジニアの人から見たら「レベル低!」って感じだと思いますが、Vibe Coder勢は以下のリストをAIに渡して「これ参考に高速化して」と頼めば自分のサイトやサービスも一気に高速化できるかと!
1. 日本語フォント読み込みの最適化
元:Noto Sans JPのTTFファイル(1本5.7MB)を3本、自分のサーバーに置いて読ませていたため、1ページ開くたびに約10MBのロードが発生
→ Next.jsの next/font に切り替えた。フォントをwoff2に圧縮したうえで、文字の範囲ごとに約100個の小さなファイルに分けて配信してくれるので、ページに出ている文字の分だけ読まれる。結果的にロードは1.5MBになった。太さは数値で400/500/700の3つを指定して、見た目は結果的に変わっていない。
2. 画像・動画・フォントのキャッシュ
元:Cache-Controlが max-age=0(毎回サーバーに「変わってない?」と聞きに行く)だった。
→ max-age=1年+immutable にした。代わりに、ファイルを差し替えるときは必ずファイル名に版を入れる(hero-v6.mp4 のように)ようにした。
3. 一覧APIが読みすぎていた
元:アイテム一覧を出すAPIが、DBから記事の本文まで全列読んでいた。仮に300件保存しているユーザーだと、サーバーがDBから8MB読んでいた。画面に返す必要があるのは1MB程度。
→ ORM(Prisma)の include を select に変えて、使う列だけ読むようにした。返すJSONは変えていないので、アプリ側は修正要らずで済んだ。
4. 表示の後ろでいい処理は後に回した
元:一覧を返す前に「固まった保存の復旧」など掃除的な処理を3本直列で待っていて、件数に関係なく固定で200msかかっていた。
→ そのうち2本を、Vercelの waitUntil で応答を返した後に回した。
5. 端末側に一覧を保存するようにした
元:sessionStorage(タブを閉じると消える)に一覧を保存していた。
→ localStorage に変更。別タブでも翌日でも、通信を待たずに保存済みの一覧を即表示して、裏で最新を取りに行く。ユーザーIDでキーを分け、ログアウトで消す。
6. 分析ツールの処理は後回しにするようにした
元:Amplitude(イベント分析)とSentry(エラー監視)を最初から読んでいて、合わせて250KBのロードが発生していた
→ requestIdleCallback で「画面が出て手が空いたら」読むようにした。それまでのイベントは配列に貯めて、初期化後にまとめて送るようにした。
7. タブの先読みとスケルトン表示
元:未読/読了のタブを切り替える度にサーバーへ取りに行っていた。
→ ページを開いた時点で Link の prefetch で3タブの中身を先読みしておき、押した瞬間に切り替わるようにした。先読みが間に合わなかったときだけ、カード形の灰色の骨組み(スケルトン)を出して体感の待ち時間を圧縮。
8. 一覧は30件ずつ描画するようにした
元:未読/読了タブの一覧画面で、受け取った全件のカードを一度に描画していた。
→ 最初は30件だけ描画して、末尾に IntersectionObserver で見張り役を置き、近づいたら30件ずつ追加で描画する形に。さらに各カードに content-visibility: auto を付けて、画面外のカードは描画処理を省くようにした。
■ 結果
・トップページのLCP(画面内でもっとも大きなコンテンツが表示されるまでの時間): PC 7.0秒→2.3秒、スマホ 5.1秒→3.0秒
・タブ切り替え時の表示速度: 約250ms→約15ms
・一覧ページの2回目以降の表示速度: 0.3秒台
実測的にも体感的に爆速になりました!
ぜひ super-flow.ai で体感してみてください!&自分のサイトやサービスで上記の施策参考にしてみてください!
mifro/AI retweeted
📝Grok Botを司令塔にして、Xのトレンド情報を集め、情報を元に自動的にサムネを作る流れも良い感じ
Grok Botでは私のSkillsを呼び出せる自作プラグインを設定しているのでかなり能力拡張できる
あとはCodexかそのままGrokで画像生成して納品してもらう流れ、どっちがトークン消費少ないか検証中
📝【週刊ニュースレター発行】今日から始めるAI生活
Grok BotはX連携で化ける!専門botを指揮者のように組み合わせて毎日ネタがたまる使い方と、そのまま貼れるプロンプト集97個を配布します
初月2,640円から使えるようになったGrok Botを、2日間以上ガッツリ使い倒しました
海外で話題のポスト1,171件が97個のプロンプト集になり、3体の専門botが引き継いで、約3分で記事の下書きまで届きました
X連携で化ける使い方、Dr Eggbotでのbot作り、新しい料金への乗り換え実録まで、設計テンプレートと一緒にまるごと配布します!
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mifro/AI retweeted
ありがとうございます!
yomiyasuのリリースサイクルの速さの理由は、作業そのものの速さというより、AIに仕事を任せる仕組みを3つの層で設計していることだと思います。
以下に解説を書きますね。
・改善のサイクル(ユーザーの声から公開まで)
1. Grok Botでインターネット中のユーザーの声を多角的に集める
2. 背景・今の動き・minimumの要件をそろえた要件定義書にする
3. 完成の条件を先に決め、作り、確かめ、公開する
例えばv2.1.0 はこの1〜3を約8時間で回しました。
v2.0.0 から数えると、4日で4回の公開です。
・ループエンジニアリング(エージェントへの指示を仕組みに任せる)
作って確かめる段では、私が毎回プロンプトを書くのではなく、仕組みが Claude Code のエージェントを起動し、結果を確かめさせ、先に決めた完成の条件を満たすまで回します。
調べ・実装・見直しは20を超えるエージェントが役割ごとに並行で受け持ち、CI が落ちれば、知らせを受けたエージェントが直して出し直します。
結果として、yomiyasu v2.0.0の作成では1200件を超えるサブエージェントが起動しました。
・ハーネスエンジニアリング(1つ1つのエージェントが正しく働く環境)
エージェントのまわりに、守る決まりや、途中でcompactionが入っても記憶が消えないようにする引き継ぎの記録、判定の道具(試験1,814件、前の版との4,099通りの出力の比べ、310回の実際の推敲)を置いています。
AIが間違えたら、その場で直させて終わりにせず、決まりや記録に書き足して同じ間違いを防ぎます。
・僕の仕事は何か?
何を作るか、何を優先し、どこで止めるかを決めることです。
作るのはAIに任せ、その仕組みを人が設計する。
速さの理由は、この役割分担にあると思っています。
mifro/AI retweeted
今知っておくべき、成長に欠かせない13のグロースハックをまとめました。
- UGCとAI UGC
- SEO
- AI検索対策
- オンボーディング & リテンション
このスレッドを保存して、必要な時に見返してください🧵
mifro/AI retweeted
うおおお!
Elevenlabsの音声を完全に放置で
気づいたら3000円くらい稼いでいた!
これ1ヶ月経っていないくらいですからね...。
地味にサブスク料金カバーできている。
むしろプラス。
これ結構やばいですね。
mifro/AI retweeted
Grok Bot使ってるなら、Cursorを組み合わせるのがいい?
Grok Bot×CusorのXでの活用事例を集めてみた👇
・Grok Botが見つけたバグをCursorのクラウドエージェントに回したら、15分後には直っていた
・チームのDMをボットが読み、自分からCursorのエージェントを立ち上げてサイトを直し、PRまで開いていた
・Projectsで機能3つを3つのエージェントに任せ、それぞれが確認用のデモ動画を撮影
aireviewlog.com/cursor-useca…
本日のGrok Bot 10選
1. Phone Call Bot by @thebowlboy
解約・返金・予約など、後回しにしていた電話を Grok が実際にかけて、結果を報告してくれます。80以上の言語に対応しており、面倒な電話の時間を減らせます
x.ai/bot/5VOzTZvBuUv2bhQUqIX…
2. Gridlock by @LemT410113
Excel やスプレッドシートのファイルを厳しくチェックして、計算や数式のミスを「必ず直す」「直したほうがいい」「細かい点」の3段階で、どのセルをどう直すかまで教えてくれます
ファイルは書き換えないので、予算表や集計を人に出す前に安心して通せます
x.ai/bot/wLGRmIN1v-L8Hlz_BWQ…
3. Security by @PerWendelboe
個人や小さなチーム向けの、見て報告するだけのセキュリティ担当です
GitHub のリポジトリ、ドメインやメールの設定、Cloudflare、Linux などを点検するので、専任の担当がいなくても穴に気づけます
x.ai/bot/-qkf41F4R1MtZRetyUr…
4. T3/GrokBot Connector by @taylorhbuilds
T3 Code・Claude Code・Codex の作業が終わったり、止まったり、エラーになったりするたびに、何が起きたかと自分の対応待ちのことを短く知らせてくれます
AIに任せたコーディング作業を、画面に張り付かずに見守れます。
x.ai/bot/FfyFNHvtbtuRV04Rg9h…
5. Review Brief by @teeRex247
PRを貼ると、2分以内にレビュー用のまとめを返します。チケットの内容とのズレ、危ない箇所(ファイル名・行番号付き)、手で試すべき点がまとまっているので、コードレビューが速くなります
x.ai/bot/XftMzXd6cq-DT_ZLvdo…
6. Inbox Injection Guard by @teeRex247
メールの中に隠された、AI に向けた指示(白い文字、見えない文字、「前の指示を無視して」など)を調べて、危ないメールを隔離します
AI にメールを読ませるときに、だまされて勝手に動かされるのを防げます
x.ai/bot/lsXZ6NdEqAdCHe8z88Q…
7. VeilBreaker Guard & Watch by @PixelRainbowNFTWeb
ページ・メール・ファイルなど、外から入ってくる信用できない内容を VeilBreaker プラグインで検査し、Bot の動きも見張ります
AI に外部の情報を扱わせるときの安全対策になります
x.ai/bot/DMifb6iyC03g6HvPNrk…
8. Contract Signer by @julianweber
短い条件を伝えるだけで、NDA・業務委託契約・オファーレターなどの契約書を下書きします
危ない条項や抜けている項目をわかりやすく指摘して、署名まで回します。契約書づくりの手間と見落としが減ります
x.ai/bot/emH53moZpEP8rqAECJB…
9. Book Maker by @rabspice
GitHub のリポジトリやドキュメントサイトなどの資料から、何章もある手引き書を Notion に作り、PDF(希望すれば EPUB)でも出します
社内マニュアルや新人向け資料づくりが楽になります
x.ai/bot/-PuwO8v1fhC4LujsgwL…
10. The Maitre D by @TeslaAiGirl
日にち・人数・エリア・お店の雰囲気を伝えると、良いレストランを4件選んで、予約先と地図付きで返し、予約まで取ってくれます
会食や接待のお店選びが早く済みます
x.ai/bot/jZDmuZbKvUIELlYazIA…
mifro/AI retweeted
📝Grok Botを作っているlaurenさんから、「今日はじめてGrok Botを試すなら?」というありがたいトピックが投稿されてた
整理すると ↓
Grok Botを始めるなら、まず1体に「自分の仕事」を知ってもらう
@poteto が勧めているのは、最初に普段使っているアプリを接続すること
カレンダー、Slack、Google Driveなど、予定や会話、資料を参照できるようにして、仕事の背景と必要な道具を渡す
例えば営業なら
「明日の商談に向けて、前回のやり取りと、まだ対応できていない宿題を整理して」
毎回チャットに情報を貼り直す場面を減らしながら、自分の仕事に沿って手伝ってもらうイメージ
しかも、最初からBotを何体も作る必要はないという
※ここ重要!!
まずは1体でいろいろ頼んでみる
その中で、繰り返し任せたい仕事や、分けて管理したい役割が見えてきたら、専門担当を追加する
この順番なら、何を任せるか決まっていない段階で、Botの役割分担に悩みすぎずに済む
非エンジニアの最初の一歩も、日々の面倒を言葉にするところからでよさそう
「会議前の情報探しを手伝って」
「会話の中で約束したことを整理して」
実際に公式ガイドでも、会議前の準備や、未完了の約束を拾って返信案を用意する使い方が紹介されている
日々の仕事を知る相棒が、必要に応じて専門チームに育っていく
この始め方なら、AIを使う場面が具体的に想像できる
接続する情報の範囲と、送信・変更を任せる条件は、最初に決めておきたい
if you’re trying out Grok @Bot for the first time today, I suggest first connecting apps that you use regularly so that your bot has enough context about the work you do, and the tools it needs to do the job. for example, your calendar, slack, issue tracker, CRM, Google Drive etc
you don’t need to rush into making multiple bots! your primary bot is very capable even on its own. i’d even recommend doing everything with one bot first before you make new ones. the reason you might want to add new bots is for specialization and organization, but that can come later
in a one bot setup, your bot does all the work that your normally do. when you have multiple bots, it’s more like having a team, and you can design that team in a way that matches how you like to best work. for example, if you work in GTM, you might want one bot to organize all work for a single customer. or you may want to have specialists that handle one small part of the overall workflow, like an Outreach bot
when you feel like it makes sense to add new bots to your team, check out our bot marketplace: x.ai/bot/marketplace
or if you want to design your own, try my bot designer Dr Eggbot who can make you high quality bots: x.ai/bot/_jOdbfkB16zxu7MRcmR…
Holy smokes... how is this AI?
Just 48 hours ago Kling 4.0 opened to everyone.
These are not real🤯
7 wild examples + PROMPTS:
1. UGC character at brunch
PROMPT: Raw vertical 9:16 video recorded on a phone's front camera (not on screen), one continuous 30-second take with no cuts. It looks like an ordinary unedited phone clip, not a film: slightly soft image, a little digital noise and compression, deep focus with the café behind her as sharp as her face, auto-exposure brightening and dimming as people pass the sunny window behind her, no colour grading. The phone sits close and a little low, looking slightly up at her; around 9 s a waiter's arm bumps the table, the phone slides and tilts, and she catches it and props it back up. Sadie, a young woman in her early 20s with long honey-blonde waves, light natural makeup, small gold hoop earrings and a cropped cream knit top, sits at a small marble table by a big sunny window in a busy brunch café. Her sister sits across from her, out of frame except for her arm and a hand with a silver ring. Behind Sadie: other tables of people talking, a counter with a glass pastry case, plants, staff moving about, chalkboards too far away to read. Around 9 s a waiter sets down two plates, a lemon ricotta pancakes and a plate of eggs on toast, plus two iced coffees in plain glasses. Around 15 s she turns the pancake plate toward the camera; around 20 s she cuts a bite, eats it and closes her eyes; around 26 s her sister's hand reaches in with a fork and steals a piece of pancake, and Sadie swats at it, laughing. [Sadie: casual young woman's voice, warm and a bit giggly, recorded on the phone's built-in mic from half a metre away]: "Okay, I promised I'd show you what we get. ... We get the same thing every single time. ... Oh, here it is! Thank you! ... Look at this. Lemon ricotta pancakes. ... Mmm. Okay. Yeah. Still the best. ... Hey! Get your own!" [Her sister, off camera: a young woman's voice, dry and amused]: "That's the tax." [Sadie, laughing]: "She does this every time." Audio as captured by the phone mic in a busy café, not studio clean: her voice close but with the room around it, the hiss and grind of an espresso machine, cups and cutlery clinking, overlapping chatter and laughter from other tables, a door bell jingling, a chair scraping, faint music in the background. No subtitles, no captions, no on-screen text.
mifro/AI retweeted
A quick reminder that you can split any tab in Orca—chat, terminal, coding files, browser, diffs, CI logs, videos, PDFs, CSVs, and more.
Three ways to split:
- Drag and drop
- Right-click the tab
- Press Cmd/Ctrl + D (Cmd/Ctrl + Shift + D for a horizontal split)
mifro/AI retweeted
📝Grok BotとClaude Codeを、直接しゃべらせるサービスが出てきたからちょっと気になってる
xitter.cf/reasonmachines/status/…
Reason Networkは、Grok BotやMuseから、Claude CodeやCodex、Cursor、Gemini CLIなどに仕事を頼めるネットワーク
同じLANの中なら、サーバーを挟まずに直接やりとりする
待機させたエージェントなら、短い質問に1.5〜2秒くらいで返ってくるらしい
P2Pの部分は無料で、通信エンジンはオープンソース
AIを1つに絞るより、得意なAI同士に話し合わせる方が早い場面は多い
「どのAIを使うか」から「AIをどうつなぐか」に考え方を変えるきっかけになるかもしれませんね
Let your Grok Bot / Muse talk to your Claude Code / Codex or any other agents
Introducing Reason Network,
Free, peer to peer and Open-Source Engine
Loop in your teammates too so no live agents work collides when coding.
Try it for free: reasonmachines.com/network
one click install and setup!
mifro/AI retweeted
ハーネス好きな方々に YouTube で流れてきた動画 URL をお知らせ。
Pstack 作者 の Lauren Tan さん( @poteto ) の解説動画。
1. 信頼がボトルネック
2. 検証(verification)が最重要スキル
3. フィーチャーマップ
4. Pstackの成り立ち
5. Evalとスキルの保守
6. ローカルからクラウドへ
7. リファクタリングと制約設計
8. コストと効果
9. 他職種への影響
youtube.com/watch?v=I_oMJk6b…
mifro/AI retweeted
📝Grok Botを2週間以上ガッツリ使って、今までXの情報を集めるために、どれだけ回りくどいことをしていたのか痛感している
以前の私の流れは、こうだった
Claude CodeやCodex → Grok Build → Xの情報を取得 → 整理 → 元のツールへ戻す → レポート化
今は、Grok Bot → Xの情報取得 → レポート
これだけ、メチャシンプル、楽、早い、深いっ!
間に挟んでいた往復がごっそり消えた
調べたい条件を伝え、結果を見て、そのまま追加で掘り下げられる
この体験の差は、思っていた以上に大きい
例えるなら、知り合いに調べ物を頼み、その人の要約メモを受け取り、足りない部分をまた聞き直していた状態から、自分の疑問に合わせて調査を続けられるようになった感じ
もちろん、Xの全データを自由に見られるわけでも、検索漏れや誤りがなくなるわけでもない
元投稿の確認は必要だ
それでも、情報を集めて、比較して、レポートにするまでの距離が短くなった意味は大きい
しかもGrok BotはAIがOpus 5.5ベースだからレポートなど成果物の質がClaude級でトップレベルのクオリティ
記事や音声配信を作る人にとって、Xは情報の金脈だと思う
発表の直後に出てくる使い方、実際に試した人の反応、公式説明だけでは見えてこない疑問
そういう材料を探し、まとめて読める
しかも、公開投稿の検索・閲覧は、自分でX APIを契約・設定するところから始めなくてもいい
この入口の低さは、非エンジニアにはかなり大きい
私が一番価値を感じているのは、投稿を大量に作れることより、調べるための往復を減らして、自分で試す時間や考える時間に回せること
鮮度の高い情報を見つけ、自分で確かめ、自分の視点を加えて届ける
このサイクルを回しやすくなるなら、記事も音声配信も、もっと面白くできる
さらにXは収益化システムがあるからサブスク代を0円、人によっては収益も得られるというバグ級の仕組みがある
The X SubscriptionでGrok Botが使えるのは30$(初月15$)から、だけどその数倍使える100$もアリ
収益につながるかは、発信内容や制度の条件次第
誰でも月100~200ドル稼げるとは言えないけど、発信が直接、わりとハードル低めで実現できるのは”X”
だからサブスク利用料を見るときに「何回質問できるか」だけでなく、「取材や制作の手間がどれだけ減るか」で考えるようになった
情報を探す場所と、それを扱うAIと、発信する場所が近づいている
ここに、Grok BotとXの組み合わせの面白さを感じている
AIに触れ続けるなら、この流れを実際に試してみるのは、かなり楽しい
📝 Grok Botを使っている人、Dr Eggbotは入れておいた方がいいです
作ったのはGrok Bot開発チームのエンジニア、Lauren Tanさん(@poteto)。自分に合った専門botを設計して、作成までしてくれるボットテンプレート
複数のbotを作れると分かっても、「何を任せる?」「どこで役割を分ける?」で迷う。Dr Eggbotは、そこから相談できる
私も既存の2体を見直してもらったら、Xネタ帳・ニュースレター編集・スキル管理という3体の専門botを提案してくれた
しかも、決めるのは仕事内容だけじゃない。「やらないこと」「口調」「起動のしかた」まで整理して作ってくれる
何でも1体に頼んで混乱している人や、専門botを増やしたいけど設計に迷っている人には、かなり頼れる入口になる
実際のやり取りと導入方法、専門botを組み合わせる使い方を記事にまとめました ↓
mifro/AI retweeted
ちょ待って、これAPIあるのwwww
日常を文字起こしできる
「AIマインドクリップ」が
SwitchBotさんから届きました!
位置情報の利用を許可すれば、
録音した場所までAPIで取り出せるのやばい。
やりたいのはこれ👇
会話・思いつき+位置情報
↓
自分のAIエージェントに渡す
↓
いつもの日記に自動で残す
↓
「あとでやる」をタスクにする
↓
AIエージェントにやってもらっておく
そういうところまで作りたい。
これから毎日使うので、
実際使ってみての感触はフォローして待ってて☝️
#PR #SwitchBot #忘れる前にマインドクリップ
\📝AIマインドクリップが3,000円OFF!/
会話も、ひらめきも。その場で残してAIで整理。
Amazonでチェック▶️switchbot.vip/3TMdRPu
🎟️さらに100円OFF:26PASSNS
✅身につけたまま、会話やアイデアをその場で記録
✅文字起こし・要約・ToDoまでAIがまとめて整理
10月19日(月)まで秋の大感謝祭開催中!
#SwitchBotで秋じたく #AIボイスレコーダー #プライム感謝祭
mifro/AI retweeted
【海外で話題】
えええええ!!!
Opus 5.5で作られた話題の動画と、そのプロンプトをまとめたGitHubリポジトリが話題に😳
xitter.cf/HurricaneCrypt0/status…
中身は——プロンプト703本、うち418本は作り直した動画つき
動画を選ぶと、元の動画・作り直し・プロンプトが1画面に並ぶ👇
・モーション、解説動画、3Dシーン、ゲームまでカテゴリ別
・どれもHTML・Canvas・SVG・Three.jsのコードで作られた動画
・1本ごとに作者の元投稿へのリンク付き
・プロンプトは「Copy prompt」でそのままコピーできる
・MITライセンスで、リポジトリ名は「awesome-opus5-5-videos」
つまり、
「伸びた動画のプロンプトを
自分のClaude Codeでそのまま試せる」
動画を作る前のお手本探しが、一気に短くなる。
映像ソフトを開く前に、
『どのプロンプトで作られたか』から始める時代へ。
しかもここの動画は全部コードで動くHTMLなので、Claude Codeが得意な形そのもの。
成果物をHTMLで出させる考え方をまとめた記事はこちら👇
mifro/AI retweeted
poteto さん推奨の Grok Bot の始め方。
1. 普段使うアプリ(カレンダー、Slack、課題管理、CRM、Google ドライブなど)をつなぐ
2. Bot が仕事の文脈をつかみ、必要な道具もそろう
3. しばらくはメインの1体で全部やる
4. 必要になったら、専門や整理のために複数の Bot を足す
if you’re trying out Grok @Bot for the first time today, I suggest first connecting apps that you use regularly so that your bot has enough context about the work you do, and the tools it needs to do the job. for example, your calendar, slack, issue tracker, CRM, Google Drive etc
you don’t need to rush into making multiple bots! your primary bot is very capable even on its own. i’d even recommend doing everything with one bot first before you make new ones. the reason you might want to add new bots is for specialization and organization, but that can come later
in a one bot setup, your bot does all the work that your normally do. when you have multiple bots, it’s more like having a team, and you can design that team in a way that matches how you like to best work. for example, if you work in GTM, you might want one bot to organize all work for a single customer. or you may want to have specialists that handle one small part of the overall workflow, like an Outreach bot
when you feel like it makes sense to add new bots to your team, check out our bot marketplace: x.ai/bot/marketplace
or if you want to design your own, try my bot designer Dr Eggbot who can make you high quality bots: x.ai/bot/_jOdbfkB16zxu7MRcmR…
mifro/AI retweeted
動画編集、今まで3時間かかってた作業が
8分55秒で終わりました。
使ったのはGPT-6 Astraだけ。
「全部完璧に編集してください」と投げて、
あとはエンターを押すだけ。
カット、テロップ、BGM、効果音まで全部AI。
動画編集をよくやっている人ほど驚くクオリティです。
正直、まだほとんどの人が気づいてない。
副業で動画編集やデザインをやりたい人、
SNSの仕事をしている人は、今この波に乗っておいた方がいい。
やり方は全編で解説してます👇
mifro/AI retweeted
もうClaudeに
「動画を作って」と
丸投げするのはやめた方がいい👇
実は、6つの小さな仕事に分けるだけで、動画制作の精度と修正のしやすさが劇的に変わる。
しかも、各工程でファイルを作り、
次のAIに引き継ぐだけ。
具体的な流れはこちら👇
① reference → spec.md
参考動画を分析。
テンポ、冒頭の動き、
カットのリズムを言語化する。
② data → data.json
動画に使う数値を収集。
すべてのデータに出典を紐づける。
③ story → story.md
伝えたいメッセージを1つに絞る。
重要な数字を1つ選び、3段階でストーリーを構成する。
④ motion → Scene.tsx
Remotionとデザインスキルを活用。
アニメーションをコードで生成する。
⑤ direct → timing.ts
「タイトルをもう少し早く表示して」
自然な言葉で指示するだけで、必要な部分を修正できる。
⑥ ship → final.mp4
各シーンをレンダリングして確認。
仕様や数値と照合し、承認後に完成版を出力する。
この方法が強力な理由は3つ。
✓ 各工程の成果物が明確で確認しやすい
✓ 修正したい部分だけをピンポイントで変更できる
✓ 動画全体を最初から作り直す必要がない
つまり、
1つの巨大なプロンプトはAI任せ。
6つの小さな仕事は、人間が細部までコントロールできる制作環境。
AI動画制作は、単に生成する時代から、工程を設計して編集する時代へ。
後から試せるように保存推奨👇







































