AI映画は2026年に主流になるのでしょうか?

続編が来るの? マイケル・セイラーにインタビューした子供は完全に洗脳されていた 彼はもともと50億ドル以上の資産を持つ不動産投資の大物グラント・カードーンのマネージャーを務めていました 彼とセイラーがオンラインになってから 私はずっとビットコインに夢中でした 彼の今の目標は次のセイラーになることです 毎月の不動産賃料と減価償却金を使ってBTCを購入しましょう 会社を不動産+ビットコインモデルのマイクロ戦略にしましょう 2026年までに、世界最大の不動産ビットコイン企業になる予定です

Cursor + AI StudioとGPT、Geminiを使い、会社レベルの暗号インテリジェンス監視および半自動公開システムをゼロから作成しました。 24時間体制で、ネットワーク情報全体がRSS、Grok/GPT/Geminiなどのモデルを通じてスキャンされ、自動的にクリーンアップされ、スコアリングされ、自動的に書き込まれ、「トラフィックアルゴリズム」に従って自動的に配布されます。 多くの人に「AIプログラミングがこれほど人気になった今、どうやってVibe Codingをプレイしているの?」と聞かれます。 ” 現在では、このプロジェクトの需要整合から解体、最終着陸までの全プロセスが直接発行されています。 これは単なるツールの誕生ではなく、一般の人々がAIを操作するための方法論でもあります。 1. なぜこれをするのか? (敵対的アルゴリズムのエントロピー増加) 人間には限界があり、眠らなければならず、感情的になり、情報を見逃すこともあります。 しかしAIはそうではありません。 そこでアイデアが浮かびました。「AIエージェント」になって、私の汚れ仕事の90%を代わりにやってもらえますか? 24時間体制の監視(情報の幅広さ)を担当しています。 クロスバリデーションの重複除去(情報の正確性)を担当します。 初期の採点と作成(情報処理)を担当します。 そして、私が担当するのは「意思決定」と「仕上げ」の最後の1%だけです。 これは私のシステム、XAgentic Semi-Automationのプロトタイプです。 2. Vibe Codingの核:あなたはコーダーではなく、プロダクトマネージャーです 多くの初心者はAIでコードを書けません。なぜならAIに「貪欲な蛇を書かせてしまっている」からです。 Vibe Codingの第一原則:コードは結果に過ぎず、必要性こそが魂です。 1日目(50%の確率):完全にチャット。 GPTに従ってニーズに合わせ、AIを「拷問」して論理を明確にしましょう。 2日目の朝(25%の確率):異なるLLM同士のスプレー(クロスレビュー)に関するドキュメントを作成します。 2日目の午後(25%の時間):コードを書く(AI Studioがフロントエンドを、カーソルがバックエンドを書く)。 ステップ1:PRDにチャット コードを一行書く代わりに、自分をパーティAだと考えています。 思いつく限りの関数をGPTに投げかけました: 「RSSを監視したいし、LLMを使ってTwitterをスキャンしたい、重みを減らしたい、スコアをつけたい。スコアが足りなければ倉庫に入れないで、そして大量のトラフィックプールを割り算たい......」 それならGPTに「PRD要件ドキュメント」の整理を手伝ってもらう。 ステップ2:LLMクロスレビュー(AI相互レビュー) これが最もワクワクする一歩です。 GPTが書いた要件文書をクロードとジェミニに投げつけて、こう言いました: 「あなたはシニアアーキテクトです。プロジェクトの実施、コスト管理、データの整合性の観点からこの文書を必死に批判し、論理的な抜け穴を見つけてください。」 その結果、予想外の落とし穴をたくさん指摘してくれました。 「AIが幻覚や突然叫ぶのを防ぐにはどうすればいい?」 -> 解決策:検証ノードの導入とホワイトリスト化。 「複数のモデルを同時に運用するのはコストがかかりすぎたらどうすればいい?」 -> 解決策:レイヤーマルチモデル、プロセス層の収束を発見する。 「ロボットとして判断されるのを防ぐにはどうすればいい?」 -> 解決策:人間のリリースのリズムとブレイクをシミュレートします。 この「バーチャルCTO」レビューの後、フルPRDを取得しました。 3. システムアーキテクチャ:「トラフィック思考」をコードに書き込む このシステムの核はクローラーではなく、「トラフィック」と「価値」の自動判断です。 出力を2つのプールに分けましたが、これはXのアルゴリズムメカニズムに完全に適合しました。 1. トラフィックプール 論理:速報や熱い議論のために。 条件:まずスピード。 RSS情報源やプロンプトなどを設定して情報を取得し、その情報にトラフィック価値があるかどうかを直接判断します。 2. 研究プール 論理:物語の変化、マクロ分析、プロジェクトの深み。 条件:まず層の厚さ。 一部のVCを設定することで、投資リサーチ機関のRSSは詳細なリサーチレポートやプロジェクト分析などを取得し、スコアリングを通じて自動的にトラフィックプールに入力されます。 プロセス全体はこんな感じです: 発見:Grok/GPT/Geminiポーリング+RSSスクレイピング。 フィルター:AI自動重複除去(均質スパムをフィルタリングします)。 スコア:影響力、タイムリーさ、情報密度に基づいて評価されます。 ルート:低いスコアは捨てて、高得点でプールに入ります。 ドラフト:Claude/Geminiがドラフトを生成します。 レビュー:私は毎朝背景を開いています。皇帝の承認のように、「承認」または「興味なし」をクリックします(AIは私の好みを覚えていて、次回はこの種の情報を無理に押しません)。 4. 結果と納品 最終的に、AI Studioでフロントエンド(ダッシュボード)を完成させ、バックエンドのロジックとデータベースのやり取りはカーソルで処理しました。 動画の様子は以下の通りです: 左側には元の証拠(噂を広めない保証付き)が載っています。 その中間にはAIの論理的判断(なぜ重要だと思うのか)があります。 右側にはツイートの草稿があり(直接編集も可能です)。 現時点で最大の難点は情報源の調整にあります。 AIは非常に強力なため、ネットワーク全体のゴミを消費してしまうので、今「ホワイトリストクリーニング」を行っています。 5. Vibe Codingを試したい方へ手紙を書く VibeCodingの過去の期間で学んだことがあります。AI時代においては、プログラミング言語がもはや基準ではなくなり、想像力や論理、明確な要件文書がその基準になっているということです。 もし自分で道具を作りたいなら、私のアドバイスは次の通りです: コードを書くのを急いではいけません。 PRD(要件文書)の磨き上げに80%の時間を費やしてください。 AIはコードを素早く書きますが、スパム指示を出すと、ジャンクコードも生成されます。 「AIジュリー」を有効活用しましょう。 AI同士に協力させて、99%の論理的な穴を埋めるのを助けましょう。 まずは「ワークフロー」から始めましょう。 アプリを書くためだけに書くのではなく、1日に最も繰り返す動作を考え、AIで自動化しましょう。