【最新】 ChatGPTのチャット返答を、ノートとして保存できるようになった😳 返答をハイライトして「Create Note」を押すだけ ライブラリに蓄積され、次の会話で参照・引用できる x.com/JustinBleuel/status/20… これまでのChatGPTは、良い回答を引き出しても次の会話に引き継がれない構造だった コンテキストをゼロから説明し直すか、別途メモするかの二択だった 保存したノートは後の会話で呼び出せる 「あのノートを踏まえて整理して」という指示が通るようになる 分析・整理・方針が会話をまたいで積み上がる仕組みが、ChatGPT内に入った 一度出た洞察が、次の思考の土台として使えるようになった

【衝撃】 Codexで1週間の作業が3日に😳 エンジニアなしで、コンテンツ担当者が自分でWebサイト更新を完結させた x.com/OpenAIDevs/status/2065… やっていること： ・アノテーション機能で10箇所のコメントを一括指示→一括変更 ・複数のCodexセッションを並列実行で複数箇所を同時進行 ・夜間は自律稼働させ、サポートチケット35件を翌朝までに解決 速くなった理由は「並列で委任できる構造」にある 待ちが消えて、複数タスクが同時に進み続けた エンジニアへの依頼待ちがなくなると、チームの動き方そのものが変わる

【最新】 OpenAI のドキュメントサイトにエージェントが入った😳 platform.openai.com に Docs エージェントが追加された OpenAI 製品について質問すると、答えと該当ページへ直接案内される👇 x.com/OpenAIDevs/status/2065… Codex を触り始める非エンジニアが最初に詰まる場所がある 「どのドキュメントのどこを見ればいいか、わからない」という問題だ 仕様を聞けば答えが返り、確認すべきページまで連れて行かれる 「ドキュメントの読み方を知らなくても使える」構造に変わった 導入の入口として地味に大きかった壁が、静かに消えた

【話題】 Sam Altmanが語った「AI時代に価値が上がる2つのスキル」😳 アイデアの質、そしてテイスト 「AIに何をさせるかを知るセンス」のことだ👇 x.com/HarryTandy/status/2065… その背景にある考え方が「書く＝外部化された思考」 頭の中だけでは曖昧なままのアイデアが、文字にした瞬間に「これは成立しない」と即座に分かる OpenAI設立初期、計画を書き出す過程で「意味をなさない」案が次々と消えた 「Literally Our Plan」という内部文書を約2年ごとに更新してきた 25ページ→15ページ→4ページへの圧縮がそのまま進捗の証拠だという 週に1度、思考をまとめた文書を社内10人程度と共有する習慣も続けている Codexに何かを任せる前に、何をやらせるかを書き出すその工程が 実は成果の質を決めている

【保存版】 Claude CodeやCodexを動かす前に安価なモデルで実行計画を作る😳 これを知っているかどうかでトークン消費がかなり変わる👇 x.com/hooeem/status/20647400… 使うのは2本のプロンプトです。 そのうちの1本が「Karpathyプロンプト」。 安価なモデルに投げる指示はこれです。 「世界水準の専門家として、完全で詳細な実行計画を作れ」 このプロンプトで精度の高い計画を作り、Claude CodeやCodexに渡して動かします。 計画が固まっていれば、Codexが迷うことなく動けます。 余分なやり取りが減り、トークンの無駄が抑えられる。 高価なモデルに「何をするか」から考えさせると非効率です。 計画は安価なモデルで詰め、Codexは実行に集中させる。 この役割分担がコスト構造を変えます。 Karpathyプロンプトをそのまま安価なモデルに貼り付け、計画書を作ってからCodexに渡す。

【ガチ神】 Codexのレート制限リセットを、自分のタイミングで使えるようになりました😳 これまではプラットフォーム側のサイクルで消えていた 使い切れなかった分は無駄になる構造でした 今日から、リセットを貯めておいて使いたい時に使えます Go / Plus / Pro / Business ユーザーにはまず1回分の無料リセットが付与されています タスクを積んでおいて、時間が取れた時にまとめて処理する そういう使い方と相性が良くなってきた

【保存版】 AIエージェントの恩恵を受けたいなら最新モデルばかり使わない方がいい😳 x.com/daniel_mac8/status/206… 例えばClaudeの最新モデルFableをオーケストレーターに置き、推論が重いフェーズだけOpusに委任する構成が今いちばん効く 設定はこれだけです ・Model を Fable 5 に設定 ・Reasoning を max に ・Fableがオーケストレーター、Opusが推論担当という動的ワークフローを指示 Fableはオーバースペックなくらい性能が高い 全ステップに投入し続けるとすぐレート制限に当たります 一部のフェーズだけOpusに委任する設計なら、Fableの判断力を温存しながら処理が長く続く モデルルーティングの役割設計は今後一層大事になるからCodexユーザーも絶対に意識した方がいい

【注目】 OpenAIの開発者ドキュメントにエージェントが入った platform.openai.com に docs agent が追加された 質問を投げると、関連ドキュメントへ直接案内される👇 x.com/OpenAIDevs/status/2065… Codexを使い始めるとき 「どのドキュメントのどこを見ればいいかわからない」で詰まる そこを自分で探す作業が、エージェントに移った 仕様を聞けば答えが返り、確認すべきページまで連れて行かれる 「調べる工程」が自動化されている 触り始める人の障壁として地味に大きかった部分が、静かに消えた

【衝撃】 Claude Fable 5にLP画像を1枚渡してNext.jsで再現させたら、一致度が圧倒的だった😳 GPT5.5と比べて精度は明らかに上で、マーケ文章の生成力も高い x.com/yoshio_nocode/status/2… 試した構成 ・LP制作の基盤はClaude Code ・画像生成だけClaude CodeからCodexを呼び出す コードとUIは通しで任せ、ビジュアル精度が要る箇所だけCodexに委任する 「どのAIを使うか」より「どの工程をどのAIに割り振るか」が問いになってきた

【衝撃】 1946年から80年間解けなかった数学の難問をOpenAIのモデルが自律的に解いた😱 研究者が「信じられない」と語るほどの結果👇 x.com/OpenAI/status/20571762… ・80年間続いた「正方形格子が最善」という定説を覆した ・人間には判断が多すぎて実行不可能だったアプローチを、AIが網羅的に探索して突破口を開いた ・数学・工学・物理・生物・医学への波及が示されている AIが既存タスクを速くこなす段階から、一歩踏み込んでいます 人間が踏み込めなかった探索空間そのものを切り開いた事例です

【速報】 Codex のレート制限リセット、貯めて使えるようになりました😳 今日から、リセットをストックして好きなタイミングで使う機能が展開されています Go / Plus / Pro / Business ユーザー対象 まず1回分の無料リセットから開始 x.com/OpenAI/status/20652253… ・「今週のレートを使い切った、でも期日が迫っている」状況が解消 ・締切が集中する時期にリセットをまとめて投入できる 今まで「リセットまで待つしかない」が唯一の選択肢でした どのタイミングでリソースを使うかを、自分で決められるようになります👀

【話題】 欧州でのCodex採用が本格化している😱 ロンドンで急遽開かれたミートアップに、200名近いエンジニアが集まりまった👇 x.com/Andy_AJT/status/205715… 創業者、大手企業の担当者、開発者 それぞれが異なる業務でCodexを実際に組み込んでいます エンジニアが試しているツールという段階を超えている 意思決定者が自社業務への組み込みを判断し始めている。それが今の欧州の実態 自社で使い始めるなら、最初にどのフローに入れるか先に決めておく。 そこを決めた組織から、動き出せる速度が変わる AIエージェントネイティブな組織の土壌は今から取り組むべき

【話題】 CodexがiPhoneからMacのアプリを操作できるようになってる😱 Macのロック中、画面オフでも動き続けます👇 x.com/OpenAI/status/20576178… 「タスクを渡してMacを閉じる」が実際にできる 移動中にスマホで進捗を確認して、帰ったときには完了している Codexの非同期委任が、物理的な場所まで拡張された どこにいても仕事が進んでいる状態が、当たり前になる

【注目】 ChatGPT のメモリ機能が更新された😳 会話をまたいでコンテキストを保持し続ける、より高性能なシステムの展開が始まっている👇 x.com/OpenAI/status/20625675… 業務で使っている人に直接関係する変化： ・自社の背景や担当業務を毎回説明しなくていい ・以前の会話の文脈を引き継いだ回答が返ってくる ・継続利用するほど自分の業務に近い応答になっていく 繰り返し同じ背景を説明してきた手間が、これで省けます 使い続けることで精度が上がる仕組みがようやく本格化した、という変化 「同じ説明を毎回するなら自動化できない」と感じていた業務ほど、ここから変わる

【話題】 Codex の 2 倍使用上限プロモが終了した😱 $100 プランで 2 倍枠があってもリセット後 2 日で使い切ったという報告が出ている👇 x.com/Kappaemme1926/status/2… 同じ使い方を続けると、月の途中で Codex が止ま流可能性がある タスクを Codex に委任して業務を回しているなら、上限はそのままスループットに直結する トークン利用の最適化がこれからすごく大事になってきそう

【注目】 ChatGPTに「処理の深さを選べる」機能が入った😳 Plus/Proユーザーは、送信ボタンを長押しするだけで、AIにかける処理レベルをタスク別に変えられます👇 x.com/adamhfry/status/206401… 今回追加された機能 ・長押しで処理レベルを選択 ・チャートをインタラクティブに操作 ・長い会話の目次を自動生成 ・添付ファイル付きメッセージの編集 「何を頼むか」だけでなく、「どのくらい深く考えさせるか」も指定できる 簡単な確認は軽く、戦略の整理は重くかける 業務でChatGPTを使い込むほど、この差が出てくる

【話題】 Anthropicのエンジニアが1年前より8倍のコードを生産してるらしい😱 先月の数字👇 x.com/birdabo/status/2062578… Anthropicのコードベースにマージされたコードのうち80%超がClaudeの書いたもの 速度比較もあります。 ・熟練エンジニアが数時間で達成できるコード高速化：4倍 ・最新モデルが同じ課題で：52倍 ツールを作っている会社が、自社の開発の8割をそのツールに任せている。 「AIは補助」という前提で開発チームを運用しているなら、この数字は一度立ち止まって確認する材料になります。 CodexもClaude Codeもスピードが早すぎて今までの当たり前の考えが全く通用しなくなりそう👀

【注目】 Claude Opus 4.8に macOS 風 Web OS を作らせるテスト😳 1 時間 56 分、66,000 トークン超を消費して、Qwen 3.7-Max より劣る結果が出た この数字、モデル調達の判断に直結すると思う👇 x.com/intheworldofai/status/… Opus 4.8 の性能が低いわけではない 時間とコストをかければ確かに動作する ・Qwen 3.7-Max：短時間、少ないトークン消費、より良い出力 ・Opus 4.8 Max：1 時間 56 分、66k トークン、それ以下の品質 コストが結果に見合わないケースが出始めている 「最上位モデルを選べば安心」という判断軸では、 不要なコストが積み上がっていく タスクの性質に合わせてモデルを選べるか。 ここが AI 調達の精度を分ける

【衝撃】 OpenAI Responses APIのウェブ検索が画像結果にも対応した😱 テキストだけだった検索結果に、画像が入るようになっている👇 x.com/OpenAIDevs/status/2064… ・商品やサービスを探すとき、画像つきで候補を返す ・場所を調べるとき、写真と一緒に選択肢を提示 ・ビジュアル参考のリサーチを、画像とリンクまとめて一覧化 ECの商品提案、不動産・旅行の物件探し、デザインのリサーチ。 「文字で説明する」から「画像で見せる」に変わる

【話題】 Codexに「8.3ms以上のフレームが1件でも出たら達成とみなさない」という目標を渡した ゲームは10万体超のオブジェクトが動く状態で、平均120fpsながらランダムに20fpsまで落ちていた 原因の特定ができていない。その状態からの指示1行で全て解決した Codexは1日かけて5秒分のプレイデータで計測と修正を繰り返した👇 x.com/NicolasZu/status/20583… 結果、平均200fps・フレームドロップほぼゼロ。 「何が遅いかを探す→直す→また計測する」というループは、時間がかかる上に途中で止まりやすい作業。 合格条件を数字で定義して、あとは委ねる。Codexはこういう指示に強い ゴールシークはAIエージェント活用でますます重要性が高まる