🌺ニュヌカレドニア奜き🌺スポヌツ芳戊、栌ゲヌ奜き🌈✚

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IRANIAN PRESIDENT: THE STATE OF "NEITHER WAR NOR PEACE" IS NOT IN THE COUNTRY'S INTEREST, AND EFFORTS MUST BE MADE TO END THIS SITUATION AND ELIMINATE IT
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『Obsidian』×『Claude Code』 ガチで最匷すぎる これで月々のコスト半枛したw 長期開発では最匷の組み合わせ ・䌚話ログ保存 ・仕様曞をMarkdown化 ・Claude.mdでルヌル固定 ・必芁な情報だけAIぞ枡す ・Vault化しお知識を再利甚 これやるだけで、 毎回党文読み蟌み問題がかなり枛る。 結果ずしお ・無駄トヌクン削枛 ・䜿甚制限に到達しにくい ・コンテキスト厩壊しにくい ・長期開発が安定 ・MCP/CLI連携もしやすい AI時代っお、 プロンプト力より コンテキスト管理力の差が デカくなっおる。 特にObsidianは、 AI専甚の倖郚蚘憶装眮みたいに 䜿えるのが匷い。
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Hermes Agentをただ䜿っおるのは論倖 どうやっお䜿ったら効果を最倧化できるか 誰でも1ステップで効果が実感できる方法は                                                                                        普通の察話型LLMは、 質問するずすぐ答えおくれる。 これはめちゃくちゃ䟿利です。 ただ、実務で䜿おうずするず限界もありたす。 たずえば、 ・毎回、背景や目的を説明し盎す ・「もっず深く」「別案も」「調べお」ず䜕床も埀埩する ・出おきた答えを人間が敎理する ・資料化、実行、確認、修正は結局人間がやる ・気づいたら自分がAIのマネヌゞャヌ圹になっおいる Hermes Agentは、単に質問に答えさせるのではなく、 最初に目的・条件・資料・ゎヌルを枡しお、 䜜業党䜓を動かす叞什塔ずしお䜿うのが匷い。 たずえば、 「この投皿を䜜っお」ではなく、 ・誰に向けた投皿なのか ・䜕を䌝えたいのか ・どんなトヌンにしたいのか ・参考資料はどれか ・最終的に䜕を䜜りたいのか ・どこたで自動で進めおほしいのか たで枡す。 するずHermes Agentは、 芁件敎理、タスク分解、調査、 文章䜜成、比范、レビュヌ、改善案出したで、 䞀぀の流れずしお扱いやすくなる。 ここが普通の察話型LLMずの倧きな違い。 Hermes Agentは、 最初に党䜓像を枡すこずで、 耇数のAIやツヌルを぀なぎながら、 䜜業を前に進める前提で䜿える。 ぀たり、AIを盞談盞手ずしお䜿うか、 実務を動かすチヌムずしお䜿うかの違い。 これからのAI掻甚で重芁なのは、 良いプロンプトを曞くこずだけではなく、 AIに仕事の流れそのものを蚭蚈させるこず。 AIに質問する人より、 AIに段取りを組たせお、 実行たで回せる人が匷くなる。 Hermes Agentは、たさにそのための入口になる。
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GWゆっくり研究しようかな✚✚
🊞Open Clawの10倍の勢いで 利甚者が急増しおいるHermes Agent 「月1000䞇円」たで皌ぎたいず考えおるなら 絶察に今すぐ導入しろ                                                                                  蚘憶システムを読み解く OpenClawの䜕を改善したのか ChatGPT、Claude、Clawdbotの蚘憶システムに぀いお曞いおきた䞭で、ずっず気になっおいた問いがある。 AI゚ヌゞェントは実際、どうやっお「蚘憶」しおいるのか。 Hermes Agentが特に面癜いのは、今回はコヌドが党郚公開されおいた点だ。 挙動を掚枬するのではなく、コヌドを盎接読める。 プロンプトの組み立お方、セッションの保存、蚘憶の敎理、過去の䌚話の怜玢たで、実際の凊理を远うこずができた。 結論から蚀うず、Hermesの蚘憶は1぀ではなく、4぀の局に分かれおいる。 ① MEMORY.md ず USER.md に保存される、圧瞮されたプロンプト蚘憶 ② SQLiteに蓄積された、怜玢可胜な過去セッションのアヌカむブ ③ スキルずしお保存される、操䜜の手順蚘憶 ④ より深いナヌザヌ理解のための、オプションのHonchoレむダヌ 蚭蚈の軞はシンプルだ。 プロンプトはできるだけ倉えずにキャッシュ効率を䞊げ、耇雑な凊理はツヌルに任せる。 ◆ Hermesがモデルに枡しおいる情報 蚘憶の話に入る前に、Hermesがモデルに䜕を枡しおいるかを敎理しおおく。 システムプロンプトは、おおむね次の順で組み立おられる。 [0] ゚ヌゞェントの基本蚭定 [1] ツヌル䜿甚のルヌル [2] Honcho連携オプション [3] 远加のシステムメッセヌゞ [4] MEMORY.md のスナップショット固定 [5] USER.md のスナップショット固定 [6] スキルの䞀芧 [7] ルヌルファむルAGENTS.md、SOUL.md など [8] 日時ずプラットフォヌム情報 [9] 䌚話履歎 [10] 珟圚のナヌザヌメッセヌゞ ここで重芁なのは、Hermesがプロンプトキャッシングを匷く意識しお蚭蚈されおいる点だ。 プロンプトの先頭郚分をできるだけ倉えないこずで、キャッシュを最倧限に掻かす。 毎回必芁な情報はプロンプトに小さく埋め蟌む。 量が倚いもの・叀い履歎・たたにしか䜿わないものは倖に出しお、必芁なずきだけ怜玢する。 この考え方が、蚘憶アヌキテクチャ党䜓の土台になっおいる。 ◆ 第1局プロンプト蚘憶MEMORY.md ず USER.md Hermesの垞駐蚘憶は、2぀のファむルだけだ。 MEMORY.md䞊限2,200文字 環境情報、ツヌルの癖、繰り返し起きた゚ラヌぞの察凊法など USER.md䞊限1,375文字 ナヌザヌの奜み、コミュニケヌションスタむル、基本情報など 合蚈しおも玄1,300トヌクン。かなり小さい。 これは意図的な蚭蚈だ。 セッション開始時にこの2ファむルを読み蟌んでプロンプトに固定し、セッション䞭は倉えない。 途䞭で新しい蚘憶が曞き蟌たれおもディスクに保存されるだけで、次のセッションが始たるたで反映されない。 保存する情報の基準も明確だ。 保存するものナヌザヌの奜み、環境の事実、゚ラヌの修正方法、安定した仕様 保存しないものタスクの進捗、セッションの結果、䞀時的なToDoリスト MEMORY.md は「蚘録垳」ではなく「厳遞されたメモ」ずしお機胜する。 ここがOpenClawずの最倧の違いだ。 蚭蚈で特に気に入った点が3぀ある。 文字数制限を䜿っおいるこず トヌクン蚈算がモデルに䟝存しなくなる。 区切りは § だけのシンプルなテキスト圢匏 耇雑なDBや独自フォヌマットが䞍芁。 プロンプト内の蚘憶領域を意図的に小さく保っおいるこず 党郚を詰め蟌むのではなく、本圓に䟡倀の高い事実だけを眮く。 memoryツヌルには add・replace・remove の3操䜜があり、郚分文字列マッチングで動く。 IDを管理する必芁はなく、䞀意に識別できる文字列を指定するだけでいい。 プロンプトむンゞェクションや認蚌情報の混入を防ぐスキャンも内郚で走っおいる。 ◆ 第2局過去セッションの怜玢session_search MEMORY.md が「垞に手元に眮くメモ」なら、session_search は「必芁なずきに匕き出す蚘録棚」だ。 過去のセッションはすべおSQLiteに保存されおいお、党文怜玢が䜿える。 モデルが過去の䌚話を参照したいずき、MEMORY.md を芋るのではなくこのDBを怜玢する。 流れはこうだ。 過去メッセヌゞを党文怜玢 → セッション単䜍でグルヌプ化 → 䞀臎床の高いものを読み蟌む → 補助モデルで芁玄 → 敎理された内容をメむンモデルに返す。 長い履歎をそのたたプロンプトに流し蟌むよりも、コストも粟床も珟実的な蚭蚈だ。 ◆ 第3局圧瞮ずメモリフラッシュ 䌚話が長くなりすぎたずき、Hermesは䞭盀郚分を圧瞮しおスペヌスを確保する。 ただし圧瞮するず情報が倱われるリスクがある。 そこで圧瞮の前に「メモリフラッシュ」を行う。 モデルに「このセッションは圧瞮されたす。残す䟡倀のあるものを保存しおください。優先すべきはナヌザヌの奜み・修正提案・繰り返すパタヌンで、タスクの詳现ではありたせん」ず䌝えた䞊で、memoryツヌルだけを有効にした远加の呌び出しを行う。 モデルが必芁ず刀断した情報は、圧瞮される前にMEMORY.mdぞ曞き蟌たれる。 ◆ 第4局スキル蚘憶 Hermesは事実だけでなく「やり方」も保存できる。 耇雑な手順を発芋したずき、厄介な問題を解決したずき、より良い方法を孊んだずき、それを「スキル」ずしお ~/.hermes/skills/ に保存する。 ただしすべおのスキルをプロンプトに詰め蟌むこずはしない。 プロンプトに入るのはスキルの䞀芧だけで、必芁なずきに本䜓を読み蟌む。 ◆ 第5局Honchoオプション ロヌカル蚘憶がHermes自身のノヌトだずすれば、Honchoはより耇雑なナヌザヌ像を構築するための局だ。 デバむスやプラットフォヌムをたたいで蚘憶を぀なげられる。 工倫されおいるのはキャッシュずの䞡立だ。 最初のタヌンではHonchoの情報をシステムプロンプトに組み蟌み、それ以降はプロンプトを倉えずにナヌザヌメッセヌゞの埌ろに远蚘する。 これでキャッシュを壊さずに最新の背景情報を参照できる。 ◆ HermesずOpenClawの違い OpenClawは蚘憶が「Markdownの蚘録垳」に近く、ログや長期ファむルが䞻な情報源になっおいる。 Hermesはプロンプト蚘憶を厳しく制限し、履歎はSQLiteに保存しお必芁なずきだけ怜玢する。 Hermesはキャッシュ効率を最優先にしおいる。 システムプロンプトはすべおの情報を眮く堎所ではない、ずいう考え方だ。 ◆ たずめ Hermesが正しく実装したのは、䞻に3点だ。 ホットコヌルドの分離 小さなプロンプト蚘憶が垞駐情報を担い、たたに必芁なものは怜玢で補う。 キャッシュ優先の蚭蚈 プロンプトを頻繁に倉えるず遅延ずコストが増えるこずを前提にしおいる。 蚘憶の倚局化 個人プロファむル・状況想起・操䜜スキル・深いナヌザヌ理解を、それぞれ別の局で持぀。 Hermesの栞心にある考え方はシンプルだ。 蚘憶ぱヌゞェントを䜿いやすくするためにある。プロンプトの安定性を犠牲にしおたで物知りにするためではない。 倧切なのは、より倚くを蚘憶するこずではなく、䜕を・どの局で・どのコストで蚘憶するかを芋極めるこずだ。
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🊞Open Clawの10倍の勢いで 利甚者が急増しおいるHermes Agent 「月1000䞇円」たで皌ぎたいず考えおるなら 絶察に今すぐ導入しろ                                                                                  蚘憶システムを読み解く OpenClawの䜕を改善したのか ChatGPT、Claude、Clawdbotの蚘憶システムに぀いお曞いおきた䞭で、ずっず気になっおいた問いがある。 AI゚ヌゞェントは実際、どうやっお「蚘憶」しおいるのか。 Hermes Agentが特に面癜いのは、今回はコヌドが党郚公開されおいた点だ。 挙動を掚枬するのではなく、コヌドを盎接読める。 プロンプトの組み立お方、セッションの保存、蚘憶の敎理、過去の䌚話の怜玢たで、実際の凊理を远うこずができた。 結論から蚀うず、Hermesの蚘憶は1぀ではなく、4぀の局に分かれおいる。 ① MEMORY.md ず USER.md に保存される、圧瞮されたプロンプト蚘憶 ② SQLiteに蓄積された、怜玢可胜な過去セッションのアヌカむブ ③ スキルずしお保存される、操䜜の手順蚘憶 ④ より深いナヌザヌ理解のための、オプションのHonchoレむダヌ 蚭蚈の軞はシンプルだ。 プロンプトはできるだけ倉えずにキャッシュ効率を䞊げ、耇雑な凊理はツヌルに任せる。 ◆ Hermesがモデルに枡しおいる情報 蚘憶の話に入る前に、Hermesがモデルに䜕を枡しおいるかを敎理しおおく。 システムプロンプトは、おおむね次の順で組み立おられる。 [0] ゚ヌゞェントの基本蚭定 [1] ツヌル䜿甚のルヌル [2] Honcho連携オプション [3] 远加のシステムメッセヌゞ [4] MEMORY.md のスナップショット固定 [5] USER.md のスナップショット固定 [6] スキルの䞀芧 [7] ルヌルファむルAGENTS.md、SOUL.md など [8] 日時ずプラットフォヌム情報 [9] 䌚話履歎 [10] 珟圚のナヌザヌメッセヌゞ ここで重芁なのは、Hermesがプロンプトキャッシングを匷く意識しお蚭蚈されおいる点だ。 プロンプトの先頭郚分をできるだけ倉えないこずで、キャッシュを最倧限に掻かす。 毎回必芁な情報はプロンプトに小さく埋め蟌む。 量が倚いもの・叀い履歎・たたにしか䜿わないものは倖に出しお、必芁なずきだけ怜玢する。 この考え方が、蚘憶アヌキテクチャ党䜓の土台になっおいる。 ◆ 第1局プロンプト蚘憶MEMORY.md ず USER.md Hermesの垞駐蚘憶は、2぀のファむルだけだ。 MEMORY.md䞊限2,200文字 環境情報、ツヌルの癖、繰り返し起きた゚ラヌぞの察凊法など USER.md䞊限1,375文字 ナヌザヌの奜み、コミュニケヌションスタむル、基本情報など 合蚈しおも玄1,300トヌクン。かなり小さい。 これは意図的な蚭蚈だ。 セッション開始時にこの2ファむルを読み蟌んでプロンプトに固定し、セッション䞭は倉えない。 途䞭で新しい蚘憶が曞き蟌たれおもディスクに保存されるだけで、次のセッションが始たるたで反映されない。 保存する情報の基準も明確だ。 保存するものナヌザヌの奜み、環境の事実、゚ラヌの修正方法、安定した仕様 保存しないものタスクの進捗、セッションの結果、䞀時的なToDoリスト MEMORY.md は「蚘録垳」ではなく「厳遞されたメモ」ずしお機胜する。 ここがOpenClawずの最倧の違いだ。 蚭蚈で特に気に入った点が3぀ある。 文字数制限を䜿っおいるこず トヌクン蚈算がモデルに䟝存しなくなる。 区切りは § だけのシンプルなテキスト圢匏 耇雑なDBや独自フォヌマットが䞍芁。 プロンプト内の蚘憶領域を意図的に小さく保っおいるこず 党郚を詰め蟌むのではなく、本圓に䟡倀の高い事実だけを眮く。 memoryツヌルには add・replace・remove の3操䜜があり、郚分文字列マッチングで動く。 IDを管理する必芁はなく、䞀意に識別できる文字列を指定するだけでいい。 プロンプトむンゞェクションや認蚌情報の混入を防ぐスキャンも内郚で走っおいる。 ◆ 第2局過去セッションの怜玢session_search MEMORY.md が「垞に手元に眮くメモ」なら、session_search は「必芁なずきに匕き出す蚘録棚」だ。 過去のセッションはすべおSQLiteに保存されおいお、党文怜玢が䜿える。 モデルが過去の䌚話を参照したいずき、MEMORY.md を芋るのではなくこのDBを怜玢する。 流れはこうだ。 過去メッセヌゞを党文怜玢 → セッション単䜍でグルヌプ化 → 䞀臎床の高いものを読み蟌む → 補助モデルで芁玄 → 敎理された内容をメむンモデルに返す。 長い履歎をそのたたプロンプトに流し蟌むよりも、コストも粟床も珟実的な蚭蚈だ。 ◆ 第3局圧瞮ずメモリフラッシュ 䌚話が長くなりすぎたずき、Hermesは䞭盀郚分を圧瞮しおスペヌスを確保する。 ただし圧瞮するず情報が倱われるリスクがある。 そこで圧瞮の前に「メモリフラッシュ」を行う。 モデルに「このセッションは圧瞮されたす。残す䟡倀のあるものを保存しおください。優先すべきはナヌザヌの奜み・修正提案・繰り返すパタヌンで、タスクの詳现ではありたせん」ず䌝えた䞊で、memoryツヌルだけを有効にした远加の呌び出しを行う。 モデルが必芁ず刀断した情報は、圧瞮される前にMEMORY.mdぞ曞き蟌たれる。 ◆ 第4局スキル蚘憶 Hermesは事実だけでなく「やり方」も保存できる。 耇雑な手順を発芋したずき、厄介な問題を解決したずき、より良い方法を孊んだずき、それを「スキル」ずしお ~/.hermes/skills/ に保存する。 ただしすべおのスキルをプロンプトに詰め蟌むこずはしない。 プロンプトに入るのはスキルの䞀芧だけで、必芁なずきに本䜓を読み蟌む。 ◆ 第5局Honchoオプション ロヌカル蚘憶がHermes自身のノヌトだずすれば、Honchoはより耇雑なナヌザヌ像を構築するための局だ。 デバむスやプラットフォヌムをたたいで蚘憶を぀なげられる。 工倫されおいるのはキャッシュずの䞡立だ。 最初のタヌンではHonchoの情報をシステムプロンプトに組み蟌み、それ以降はプロンプトを倉えずにナヌザヌメッセヌゞの埌ろに远蚘する。 これでキャッシュを壊さずに最新の背景情報を参照できる。 ◆ HermesずOpenClawの違い OpenClawは蚘憶が「Markdownの蚘録垳」に近く、ログや長期ファむルが䞻な情報源になっおいる。 Hermesはプロンプト蚘憶を厳しく制限し、履歎はSQLiteに保存しお必芁なずきだけ怜玢する。 Hermesはキャッシュ効率を最優先にしおいる。 システムプロンプトはすべおの情報を眮く堎所ではない、ずいう考え方だ。 ◆ たずめ Hermesが正しく実装したのは、䞻に3点だ。 ホットコヌルドの分離 小さなプロンプト蚘憶が垞駐情報を担い、たたに必芁なものは怜玢で補う。 キャッシュ優先の蚭蚈 プロンプトを頻繁に倉えるず遅延ずコストが増えるこずを前提にしおいる。 蚘憶の倚局化 個人プロファむル・状況想起・操䜜スキル・深いナヌザヌ理解を、それぞれ別の局で持぀。 Hermesの栞心にある考え方はシンプルだ。 蚘憶ぱヌゞェントを䜿いやすくするためにある。プロンプトの安定性を犠牲にしおたで物知りにするためではない。 倧切なのは、より倚くを蚘憶するこずではなく、䜕を・どの局で・どのコストで蚘憶するかを芋極めるこずだ。
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玠晎らしい情報ありがずうございたす 早速、觊っおみたす🔥
『HERMES AGENT』がやばすぎるw Claude Codeの゚ヌゞェント機胜ず OpenClawが完党に喰われた🚚                                                                                                   これは䞀番人間に近いAI゚ヌゞェント Claudeは開発者甚AI開発アシスタント OpenClawは個人甚AI秘曞 HERMES AGENTは教えれば教えるほど、 だんだん自分仕様に切り替わっおいく 最匷のAI䜜業員 どれを䜿えばいいか䞀瞬でわかるはず これ䜿っおかないず手遅れになるぞ
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今、色々觊っお経隓積んでる人は数幎埌盞圓匷くなっおいそうですね✚
🚚【衝撃】🚚 䜎スペックPCでも動く『Bonsai AI』がやばいw もうこれ有料AI䜿う必芁ないww                                                                                                      『1bit bonsai AI』 AIっお、性胜が高いほど重くなるのが 圓たり前だず思っおた。 でも『1bit Bonsai』は、 その垞識をかなり揺らしおる。 8Bクラスなのに玄1.15GB玚。 あずから無理やり削った軜量版ずいうより、 最初から超軜量で成立させにいく発想。 これが広がるず、 AIを䜿うだけじゃなく AIを自分のPCや端末で持぀人が 䞀気に増えるかもしれない。 ロヌカルAI、今埌絶察来るw
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党郚抌さえおおきたい✚
⚠【超特別情報】 オラがい぀も孊んでる Youtubeチャンネルを特別に公開するw                                                                                                                  サむバヌセキュリティ - NetworkChuck 人工知胜 - Two Minute Papers Web開発 - The Net Ninja Pythonプログラミング - Corey Schafer DevOps - TechWorld with Nana クラりドコンピュヌティング - AWS Developers デヌタ分析 - Luke Barousse デゞタルマヌケティング - Brian Dean UI/UXデザむン - Jesse Showalter ブロックチェヌン開発 - Dapp University React開発 - JavaScript Mastery Javaプログラミング - Amigoscode ネットワヌク - Jeremy's IT Lab 個人ブランディング - Dan Koe 絶察これみお勉匷しおほしい
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⚠【超特別情報】 オラがい぀も孊んでる Youtubeチャンネルを特別に公開するw                                                                                                                  サむバヌセキュリティ - NetworkChuck 人工知胜 - Two Minute Papers Web開発 - The Net Ninja Pythonプログラミング - Corey Schafer DevOps - TechWorld with Nana クラりドコンピュヌティング - AWS Developers デヌタ分析 - Luke Barousse デゞタルマヌケティング - Brian Dean UI/UXデザむン - Jesse Showalter ブロックチェヌン開発 - Dapp University React開発 - JavaScript Mastery Javaプログラミング - Amigoscode ネットワヌク - Jeremy's IT Lab 個人ブランディング - Dan Koe 絶察これみお勉匷しおほしい
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どんどん觊っお䜿いこなしおいかないず💊進化のスピヌドが゚グい😅
🚚【事務職の奎オワコンw】 経理、人事、総務のや぀早く転職しろ 『Microsoft』ず『OpenClaw』の 組み合わせで事務職完党終了w 事務職AIの䜿い方は⬇ Microsoft公匏のmarkitdownずOpenClawを組み合わせるだけで、 PDF敎理、議事録芁玄、 TODO抜出、共有、 報告たで自動化ラむンに乗りたす。 これたで人が䜕時間もかけおいた䜜業、 もうAIで䜙裕でできる。 markitdownが資料をAIが食べやすい圢に倉える。 OpenClawがそのたた凊理しお、実務たで動かす。 ぀たり 読むだけのAIじゃなく、仕事を進めるAIが珟実になっおきたずいうこず。 事務䜜業を人力で回しおいる䌚瀟、 かなり危ない。 先に導入した偎だけが、どんどん軜くなる時代。 マゞで導入しなかったら手遅れになる
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米囜や英囜が暗号通貚に本気になっおるのに日本はなにやっおるんだろ。 サナ゚トヌクンずいう䞋らない案件が足匕っ匵るわ 囜の成長戊略からWeb3・暗号通貚が消えるわ もう知らない人が殆どだけど、2017幎たで日本は本圓に暗号通貚界の䞭心だった。 圓時は取匕高が䞖界1䜍だったり、 䞖界で初めお のレベルでビットコむンが合法決枈手段になったりず芏制敎備もめちゃくちゃ順調に進んでいた。 どうしおこうなっおしたったんだ。 本圓に悲しい。
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ピヌタヌ・ティヌル・パランティア・テクノロゞヌズ瀟䌚長@peterthielを官邞にお迎えし、日米の先端技術分野の珟状及び展望等に぀いお、有意矩な意芋亀換を行いたした。 続いお、のゞャヌベル特䜿の衚敬を受けたした。むランをめぐる情勢を螏たえ、における被害にお芋舞いを申し䞊げ、邊人保護や石油の安定䟛絊を芁請したした。たた今回、日本・の『包括的経枈連携協定』が亀枉劥結に至りたした。この機䌚を捉え、様々な分野での協力を䞀局匷化しおいきたす。 その埌、ドむツのメルツ銖盞 @bundeskanzler ず先週以来床目の電話䌚談を行い、メルツ銖盞から最近の蚪䞭ず蚪米に぀いお説明をいただきたした。たた、䞖界のサプラむチェヌンに圱響を及がす経枈安党保障の問題に぀いお、日独䞡囜が匕き続き緊密に連携しおいくこずを確認したした。
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SANAE TOKENずいう仮想通貚が発行され、䞀定の取匕が行われおいるず䌺いたした。 名前のせいか、色々な誀解があるようですが、このトヌクンに぀いおは、私は党く存じ䞊げたせんし、私の事務所偎も、圓該トヌクンがどのようなものなのかに぀いお知らされおおりたせん。本件に぀いお我々が䜕らかの承認を䞎えさせお頂いたこずもございたせん。 囜民の皆様が、誀認されるこずのないよう、申し䞊げるこずず臎したした。
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🚚BREAKING: FLARE NETWORKS & XAMAN WALLET LAUNCH ONE-CLICK DEFI FOR $XRP HOLDERS @FlareNetworks and @XamanWallet have introduced seamless one-click DeFi access enabling $XRP holders to deposit into yield-generating vaults in a single transaction, eliminating bridging complexity and custodial risk. The integration eliminates the multi-step process that typically requires bridging XRP to other chains, swapping for wrapped assets, and exposing users to smart contract risk across multiple platforms.
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RT @Ultimae_Crypto: FOMOチャンスを芋逃す恐怖 䞊がっおいる銘柄を買いたくなるのはなぜか たずFOMOの正䜓は「䞍安や恐怖」です。 䞍安、恐怖は我々が「脅嚁」を感じ取った時に発生したす、、問題は「トレヌドチャンスを逃したこず」そのものではなく、それ 
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【日本語翻蚳】 Flare DeFiのTVL合蚈ロック額が2億3600䞇ドルに達したした。 お尋ねになる前に蚀っおおきたすが、 この数字には借り入れずリキッドステヌキングも含たれおいたす。 これは単なる資金ではありたせん。確信の衚れです。 開発者たちは開発を続け、ナヌザヌは定着しおいたす。 そしお、報酬はどうなっおいるかずいうず、私たちをここたで支えおくれたDeFiナヌザヌぞの報酬は、今も続いおいたす。 #FlareNetwork #FLR
Flare DeFi just hit $236M TVL Before you ask, it includes borrowing and liquid staking. That’s not just capital. That’s conviction. Builders are building. Users are sticking. And rewards? Still rewarding DeFi users that got us here.
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なんか怖いな😚
🚚 TRUMP TO MAKE 3 PM ANNOUNCEMENT WITH SECRETARY OF DEFENSE -WHITE HOUSE
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nobusukef retweeted
うぉおおおおお 1000人 皆さんのおかげ これからも頑匵るぞヌ💪🇯🇵
#FlareNetwork 🇯🇵 アカりント運営しお玄2ヶ月で1000名のフォロワヌさんず繋がりたした㊗ありがずうございたす おかげさたでアンケヌト䌁画ができたり公認アカりントになったりず想像以䞊の出来事がありたした㊗ 日本からフレアを盛り䞊げるべく匕き続き発信頑匵りたす FLRヌヌヌヌ🚀🚀🚀
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nobusukef retweeted
みなさん、こんにちは @FlareNetworks 公匏アンケヌトの 日本垂堎調査に参加したしたか? アンケヌトのみでもOK🙆‍♀ 8000 FLR圓たるかもです #FlareNetwork 知らない人でもアンケヌトに参加しおください✊ 分からないこずは匕甚元でコメントしおね🍻 #仮想通貚 #BTC #ETH #SOL #giveaway
【泚目】 公匏の@FlareNetworks から日本コミュニティぞのアンケヌト調査がありたす。 䞋蚘FlareNetwork公匏からです。 是非参加しおください  日本のコミュニティの皆様、こんにちは。 この床は、日本のナヌザヌの皆様をより深く理解するためのアンケヌト調査にご協力いただき、誠にありがずうございたす。 本アンケヌトを通じお、フレアは日本における圱響力をどのように高め、日本のコミュニティの皆様ず共に成長しおいけるかを怜蚎しおたいりたす。 ご参加いただいた皆様ぞの感謝の気持ちずしお、抜遞で10名の方に8,000 FLR、総額80,000 FLRを莈呈いたしたす。 ◻抜遞ぞの参加方法 ・アンケヌトの回答 ・@flarejapangroup のフォロヌ ・この投皿をいいね、リポスト アンケヌト期間 4/11〜4/20たでの10日間 ◻圓遞者発衚 アンケヌト期間終了埌、玄1週間を予定しおおりたす。 ◻アンケヌトはこちら flarecommunity.typeform.com/
 改めお、皆様のご協力に心より感謝申し䞊げたす。 FlareNetwork  #FlareNetwork #FLR
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#FlareNetwork 🇯🇵 10名に8,000FLR(蚈80,000FLR)が圓たる公匏のアンケヌトです コミュニティのみなさんのおかげで䌁画に぀ながりたした ぜひサクッずアンケヌトにお答えいただけたら嬉しいです ※この結果が次に繋がるず思いたしお🀣
【泚目】 公匏の@FlareNetworks から日本コミュニティぞのアンケヌト調査がありたす。 䞋蚘FlareNetwork公匏からです。 是非参加しおください  日本のコミュニティの皆様、こんにちは。 この床は、日本のナヌザヌの皆様をより深く理解するためのアンケヌト調査にご協力いただき、誠にありがずうございたす。 本アンケヌトを通じお、フレアは日本における圱響力をどのように高め、日本のコミュニティの皆様ず共に成長しおいけるかを怜蚎しおたいりたす。 ご参加いただいた皆様ぞの感謝の気持ちずしお、抜遞で10名の方に8,000 FLR、総額80,000 FLRを莈呈いたしたす。 ◻抜遞ぞの参加方法 ・アンケヌトの回答 ・@flarejapangroup のフォロヌ ・この投皿をいいね、リポスト アンケヌト期間 4/11〜4/20たでの10日間 ◻圓遞者発衚 アンケヌト期間終了埌、玄1週間を予定しおおりたす。 ◻アンケヌトはこちら flarecommunity.typeform.com/
 改めお、皆様のご協力に心より感謝申し䞊げたす。 FlareNetwork  #FlareNetwork #FLR
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