私は@nansen_aiを使ってGSDのトップ100ホルダーが何をしているかを分析しました 黄色い線 = 選択した保有者グループの残高(スクリーンショットのトップ100アドレス)の時間経過。 平易な英語版 👇 各時点でそのグループが合計で保有しているトークンの数を示します。 黄色い線が上がる→、そのウォレットはネット購入・獲得を始めています。 ダウン→、彼らは配布(販売や発送)を行っています。 あなたのチャートでは: 1月16日から19日頃にかけて、上位保持者たちが強く積み重ね→黄色いラインが大きくなっています。 価格(グレーライン)が引き戻→保有者が退出していないにもかかわらず、価格が上昇し続けています。 その分岐は通常、まだ配信が始まっていないことを意味します。 簡単な頭の中モデル: 黄色の上昇+価格フラット/ダウン=ステルス蓄積 黄色フラット/下落+価格上昇=流通リスク つまり、トップホルダーはまだ積み込んでいて、ダンプしていないということです。 これは一般的に強気の構造であり、特にこの時期はそうです。

どうやらGSDはグローバルチームや数百万ドル規模の企業🤯で教えられているようです バイブコーディングの父、ティチェス エンタープライズ開発のためのClaudeコードにチームを準備させる方法 — 私の学習過程の振り返り 明日、SmartFactsチームにClaude Codeを紹介します。私たちは実際の企業ユースケースを対象とした1か月間のテストを開始します。 特別機能:私たちはすでにCursor、Windsurf、GitHub Copilotを使っています。 つまり、「AIコーディングツールが機能するかどうか」ではなく、「サブエージェント、MCPサーバー、スペック駆動型開発が実際のエンタープライズワークフローにどのような付加価値をもたらすか?」ということです。 私の準備 — 実践におけるメタ学習 私自身もClaude Codeを半年ほど使ってきましたが、とても満足しています。しかしチーム評価では、昨日ドラフトとして公開されたClaude Coworkを含めて最新の情報を把握したかったのです。 私のワークフロー: 1. Notebook LMによる知識の集約 コーディング、ワークフロー自動化(N8n→Claudeコード移行)、仕様駆動開発(BMAP、Spec-Kit、GSD)に関するYouTube動画 現在のチュートリアルとエンタープライズパターン すべてNotebook LMで処理されました 出力:プレゼンテーション、マインドマップ、さらには音声の概要まで 2. そして本当の仕事、つまり実践的な作業が始まります 私にとって学ぶとは「消費する」ことではなく、応用することだ。Notebook LMの出力が私の地図ですが、私自身の道を進めます: 自分のワークフローでサブエージェントをテストしてください MCPサーバーのハンズオン設定 実際のプロジェクトでスペック駆動型開発を検証する 知識が能力となるのは、実践的な応用を通じてのみです。 3. エンタープライズ指標の定義 私たちは以下の記録を残しています: 生産性向上(定量的) 開発者満足度(定性的) ユースケース固有の成功例 豆知識:AnthropicでさえClaude Codeを生産的に使っています。Claude Coworkの最新リリースは、Claudeコードでわずか1.5週間で開発されました。🤯 メタラーニングは流行語ではありません 「動画を見た」と「生産的に使える」の違いのようなものです。 私のアプローチ: 集約(Notebook LM):知識の構造化 実践的な応用:知識の統合 アーティキュレーション(チーム発表):知識の伝達 学びはイベントではありません。それはシステムです。 添付:NotebookLMの結果(プレゼンテーション、動画、インフォグラフィック)。 あなたに2つ質問があります: 1️そしてClaude Codeの体験はいかがでしたか?特にエンタープライズの文脈では? 2️★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★:新しいトピックはNotebook LMのようなツールを使っていますか?それとも独自のメタラーニングシステムを持っていますか?

ライファイゼン銀行インターナショナルAGのデータサイエンティストであり、元@Siemensのヴラディスラフ・ドロボトゥヒン氏 🔥 Claude Codeの扱い方を本当に変えるスキルを見つけました それは「Get Shit Done」と呼ばれ、AIアシスタントを扱う際の主な課題であるコンテキストロット(コンテキストウィンドウが埋まるにつれて品質が低下する)を解決するスペック駆動型開発システムです。 効果: → アイデアの説明を完全なPRDに変える ( → 開発を原子タスクでフェーズに分け → 各タスク=別々のgitコミット → 研究、計画、実行のための並列エージェント レガシーコードを扱う人や新しいプロジェクトに参加する人にとってなぜ素晴らしいのか: /gsd:map-codebaseコマンドは、既存のコードベースのアーキテクチャ、パターン、依存関係を分析します。その後、システムがすでにプロジェクトのコンテキストを理解しているうちに機能を追加できます。 これが本質的に「バイブコーディング」と体系的なAI支援開発を区別する点です。 混沌としたコード生成の代わりに、構造化されたプロセスが導入されます。 計画→実行→確認→話し合いましょう。 Claude CodeとOpenCodeで動作します。 ワンライン設置: NPX Get Shit-done-CC