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Jun 13
Fableに、Fableのような強力な推論力を持つLLMでもsqlew MCPに価値があるか、という軸でsqlewのメリットを解説してもらった。
1. コードに存在しない情報は、知能では導出不能
2. Push型のADR注入は効果ある
3. マルチエージェント（Claude・GPT・Grok）の調整
4. トークン効率
Jun 12
これは何？：
プロジェクトごとのADR（設計意図）をSQLで記録・サジェストし、重複実装やプロジェクト固有のアンチパターンを回避するツールです。
デフォルトではSQLiteを使用、外部への情報送信は一切行いません。
使い方：
★本体インストール
npm i -g sqlewnpm i -g sqlew
★ClaudeCodeの場合
claude plugin marketplace add sqlew-io/sqlew-plugin
claude plugin install sqlew
★Codexの場合
codex plugin marketplace add sqlew-io/sqlew-plugin
codex plugin install sqlew --source sqlew-plugin
★GrokBuildの場合
grok plugin install sqlew-io/sqlew-plugin --trust
grok plugin update
あとは各環境のコンフィグでMCPを有効化して、プランを作成すれば自動的にADRを作成して記録していきます。
データベースは指定がなければSQLiteを使用します。Claude Code、Codex、Grok Buildすべて同じデータベースに情報を蓄積していくため、共通のADRで作業ができます。
github.com/sqlew-io/sqlew
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きのこ先輩🍄kinoko-senpai retweeted
今のExcelはAIがあるから無理にvlookupやxlookupを覚える必要は無いってのをたまたま見かけたんだけど・・・
ごめん、その考え方って間違ってない？？？
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EQの高さだけならGemmaもいい線いってると思うんだよねぇ。
Gemmaを人間との連絡役にしてOpusをオーケストレータに……と思ったけど今日で claude -p 使えなくなるんだった。
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あ、サブエージェントでOllama経由でGemmaを呼ぶスキルを作って、ClaudeCode側はサブの待ち受け状態にしておけばいける…？
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Tiならまだいけるのか。無印1080はキツかったよ…
【9年前のGPUが覚醒！】GTX 1080 TiでGemma 12Bが爆速動作 🚀
RTX 4090を購入する前に知っておきたい、レガシー環境での驚きの活用術です！
なんと、9年前のGPU「GeForce GTX 1080 Ti」でGemma 12B-QATを動かし、50トークン/秒という驚異的な推論速度を達成した報告が話題となっています。
💡 高速動作を支えるキーテクノロジー：
1. Gemma 12B-QATとGGUF：精度を維持しながら軽量化する量子化技術
2. 推論的デコード：小さな候補モデルを併用する生成プロセスの高速化
眠っている古いPCや自宅サーバーを再活用して、コストを大幅に削減したローカルAI環境を構築してみましょう！
#ローカルLLM #Gemma
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きのこ先輩🍄kinoko-senpai retweeted
A 2009 PHP app on bare metal serves 12,000 requests/min on 384MB RAM.
Meanwhile, our modern React/Node.js rewrite needs 4GB just to start.
15 years of "progress" and we're using 10x more memory for the same functionality.
What happened to efficiency?
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マジこれ。
Claude Opus4.7や4.8の性能がなぜか前バージョンの4.6より性能低いのは、アライメントの失敗や計算リソース不足だと思ってましたが、Mythos/Fableの性能を見た後だと、たぶんAnthropic内部の人間がもはやOpusシリーズを実際には仕事に使ってなかったからではないかと思い始めた。
(Mythosの完成は2月)
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次々出るなー。Composer2.5で解けなかった問題をFable5で解かせてCoT蒸留したGemma4のファインチューンモデルだそうで。
ローカルLLMは追ってるとキリがないな
Jun 14
Gemma 4 12B Coder is here and it's a game changer for local code generation. This GGUF model packs Google's latest gemma-4 architecture into a compact 12B size, perfect for running on consumer hardware. It's optimized for reasoning and thinking, making it ideal for developers who want fast, private coding assistance without the cloud.
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AMD acaba de dar un golpe fuerte en la IA local.
Lisa Su subió al escenario con un mini PC del tamaño de un libro grueso en una sola mano y ejecutó en vivo un modelo de 235 mil millones de parámetros. Sin datacenter. Sin cloud. Sin alquilar GPUs.
El protagonista es el Ryzen AI Max 395 (Strix Halo). Es el primer chip x86 que une CPU y GPU con 128 GB de memoria unificada. En Linux, el GPU puede usar hasta ~110 GB de esa memoria.
Para ponerlo en contexto: una RTX 5090 tiene 32 GB y una 4090 tiene 24 GB. Este pequeño equipo ofrece más del triple de memoria accesible para modelos grandes, en un chasis compacto.
En pruebas específicas de inferencia (como DeepSeek R1), superó en más de 3x al rendimiento de una RTX 5080 cuando el modelo no cabe en la VRAM de la tarjeta de Nvidia.
El precio real del equipo con 128 GB (GMKtec EVO-X2) suele estar entre $1,800 y $2,500 según ofertas (el kit oficial de AMD es más caro).
Para quien usa mucho IA, esto cambia las cuentas: en vez de pagar cientos de dólares al mes en suscripciones (Claude, ChatGPT Pro, Cursor, etc.), puedes correr modelos potentes localmente con Ollama, LM Studio o similares. Privacidad total, sin límites de tokens y sin que te corten el servicio a las 3 a.m.
No es que las suscripciones vayan a desaparecer mañana, pero para muchos casos de uso (RAG con documentos privados, prototipos, agentes locales, etc.) esta opción se vuelve muy atractiva.
Estamos viendo el inicio de una nueva etapa de IA local accesible y potente??
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なにそれ怖い
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ほんとに必要なのは、Fable5の間違いを指摘できる人なんだけど、
だんだん着実にそのハードルが上がり続けていて、
しかもかなりの速度で。。
AIの間違いを指摘できなくなったら、その時点でAIに置き換えられる側である。
厳しい
面接官「能力はFable5とありますが？」
学生 「はい。Fable5です。」
面接官「Fable5とは何のことですか？」
学生 「AIです。」
面接官「え、AI？」
学生 「はい。AIです。だいたい何でも作れます。」
面接官「・・・で、そのFable5は当社において働くうえで何のメリットがあるとお考えですか？」
学生 「はい。企画、資料、コード、ゲーム、言い訳を作れます。」
面接官「いや、最後の言い訳は作らないでください。」
学生 「でも、かなり自然です。」
面接官「自然とかそういう問題じゃなくてですね・・・」
学生 「上司に怒られた時の反省文も出せます。」
面接官「ふざけないでください。それはあなた自身の能力ではないですよね。」
学生 「でも、使える能力です。」
面接官「使える能力ではなく、あなたの能力を聞いています。」
学生 「はい。Fable5を開く能力があります。」
面接官「それはクリックですよね。」
学生 「クリックにも意思が必要です。」
面接官「採用基準をそこまで下げていません。」
学生 「しかも、プロンプトを入れると動きます。」
面接官「それはAIがすごいだけでは？」
学生 「違います。僕がお願いしています。」
面接官「お願いする仕事ではありません。」
学生 「でも、お願いの精度には自信があります。」
面接官「それは指示能力ということですか？」
学生 「はい。『いい感じに』と言えます。」
面接官「一番だめな指示ですね。」
学生 「でも、Fable5は察します。」
面接官「察する前提で業務を設計しないでください。」
学生 「大丈夫です。御社の新規事業も作れます。」
面接官「本当に作れるんですか？」
学生 「はい。タイトルとロゴと世界観まで出ます。」
面接官「売上は？」
学生 「あとで考えます。」
面接官「一番大事なところですよ。」
学生 「でも、すごそうには見えます。」
面接官「すごそうでは困ります。」
学生 「社内発表ではかなり強いです。」
面接官「実務で強くあってください。」
学生 「必要なら、御社を舞台にした感動RPGも作れます。」
面接官「必要ありません。」
学生 「社員が全員、選ばれし者になります。」
面接官「ならなくていいです。」
学生 「経理部長がラスボスです。」
面接官「失礼ですよ。」
学生 「でも、第二形態があります。」
面接官「聞いてません。帰って下さい。」
学生 「あれあれ？怒らせていいんですか？使いますよ。Fable5。」
面接官「いいですよ。使って下さい。Fable5とやらを。それで満足したら帰って下さい。」
学生 「運がよかったな。Fable5はすごすぎてアメリカ政府に禁止されたみたいだ。」
面接官「帰れよ。」
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きのこ先輩🍄kinoko-senpai retweeted
gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-GGUF
謎に "fable5" や "composer2.5" という要素が入ったGemma4 12Bモデル、AMD Ryzen AI Max 395 で動かしてみたら、とりあえず 22~24t/s くらいのパフォーマンス
あとは実際にコード書かせてみる
unsloth の Kimi-K2.7-Code-GGUF 見たら、1-bit量子化版ですらモデルサイズ300GB超えか... ローカルは無理ですな
しかし gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-GGUF なら、8-bit版でも13GB以下
ローカルAIコーディングエージェントに使えそうだな
huggingface.co/yuxinlu1/gemm…
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きのこ先輩🍄kinoko-senpai retweeted
母がiPhoneに付いてるタイマーではなく、個人開発で作られてそうなタイマーを使ってた。
使ってる理由を聞いたら、
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Gemma4もThinkingモデルだとSonnetレベルの文章力あるから、マーケティングメールの下書きくらいならローカルで書けるかもしれんね。
GTX3060でもレスポンス10秒くらいで速度面も問題ない。ちょっとプロンプト考えてみようかな。
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イエーイシャチョサン見てるー？
モダンAI（＝大規模言語モデル）をちゃんと使えるという事は、
「有能な上司と同じ才能が必要」
です。
上司やっててAIを使えない人、人間の部下をちゃんと面倒見れてる？
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きのこ先輩🍄kinoko-senpai retweeted
今この瞬間だけでいうとOpus4.8を使わないほうがいいかもしれない。
出力が明らかにおかしくて、なんなら会話も破綻してることが多い。何かをお願いしても、よくわからないことを一生ループさせ続けてたりするし。
特にFable5で処理したものの続きをOpus4.8でやっていたりするとひどい。クオリティとかそんな話ではなくて、もはやまったく理解できていないような感じに見える。ベテランエンジニアが作ったものを新人エンジニアが適当に作り替えてるみたいな…
Opus4.8の挙動を見てるとこわすぎて使えなくなってしまった。
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きのこ先輩🍄kinoko-senpai retweeted
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何度見てもこれ予測した人無能すぎる答え合わせになっててワロス。
しかしアナウンサーがAIに奪われない仕事として最強格になってるのAIの発展以前でも「ねぇよ」だったのにマスコミに忖度した結果だったんかね。 当時ですら「枝豆やゆっくりでもかまわん」商売だろ。アナウンサー。
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知らんうちに使ってる、って状況にあと1年でなると思う。特に検索のAI概要とYouTubeの要約
Xを見ていると麻痺してしまってる内容だった。
・世間では誰もがAIをあらゆることに使っていると言われているが、それは事実ではない
・実際にAIを試した人の多くは、たまにしかAIを使っていない
・人口の大部分はAIを全く使っていないのが現状
・AIへの関心が高いZ世代であっても、ここ1年でAIの普及は停滞している
・MSなどの調査によると、アメリカの労働人口の約7割はAIを積極的に利用していない
・利用者の割合はおおむね、積極的な利用者が3分の1、たまに使う人が3分の1、全く使わない人が3分の1に分かれている
・過去半年から1年の間で、AIの利用率はそれほど大きく変化していないが、AIに対する人々の怒りや否定的な感情は大幅に増加している
・多くの人がAIの利用を控えている背景には、AIに対する現実的な懸念と有用性への疑問がある
・具体的な懸念のトップは、AIが仕事を奪って失業を引き起こすこと
・プライバシーの侵害や、誤情報や嘘が拡散されることも強く心配されている
・他国より開発が遅れたとしても、政府はAIの安全性やプライバシーに関するルール作りを優先すべきだと考える人が多数派を占めている
・AIが社会に与える影響に対する肯定的な評価は、携帯電話やインターネットと比べて非常に低く、SNSと同程度にとどまっている
・メディアや経営者が語るAIの楽観的な未来を、一般の人々は冷ややかな目で見ている
・全員がAIを使いこなしているという言説は、早期にAIを取り入れた一部の知識労働者やメディアの思い込みに過ぎない
・人々のAIに対する態度は、完全に使うか全く使わないかの二極化ではなく、その中間に多くの人が存在する連続的なもの
・この状況は、人々の肉の消費行動にとてもよく似ている
・肉が重要だと言われても健康や倫理のために食べる量を制限する人がいるように、AIもプライバシーなどの懸念から自発的に利用が制限されている
・企業はこのような多様な態度を理解し、プライバシーに配慮したAIや、AIをオフにする選択肢など、様々なメニューを提供することが求められていく
・今後AIの機能が向上し規制が整えば利用状況は変わるかもしれないが、現時点ではかなりの割合の人が意図的にAIの利用を制限しているようだ
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