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threecourse | Daisuke Kadowaki @threecourse

Kaggleで勝つデータ分析の技術著者/Daisuke Kadowaki/ atcoder.jp/users/threecou… / kaggle.com/threecourse

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実装してみた、簡単なタスクは動いていそう cursor cliの方が良さそうに思えるんだけど、apple scriptを使う理由はあるんだろうか
中嶋 謙互
@ringo
Jun 7
CodexをPMにして、Cursor(Composer 2.5)をコーディング担当にすると、作業がだいぶ速く終わるしトークンもめっちゃ安い。これはすばらしい。。 Codexが Apple Script経由でCursor IDEを叩くのは速いし安定する。 cursor のCLIを使う必要もない。 OSの機能すばらしいなぁ。
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RT、ローカルPCの必要性が薄くなったのはそうなんだけど必要なデータやアプリがあると移行したメリットが損なわれる、それを手当するのがまだ面倒
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みのるん
@minorun365
Jun 8
もうノートパソコンを閉じても安全です。Amazon Bedrock AgentCore でコーディングエージェントをホスティングしよう aws.amazon.com/blogs/machine…

It’s safe to close your laptop now: Hosting coding agents on Amazon Bedrock AgentCore | Amazon Web...

Amazon Bedrock AgentCore Runtime gives each agent session its own isolated microVM with a persistent workspace, secure tool access through Gateway, and built-in observability—so you can run Claude...

aws.amazon.com
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小さく分割してテスト可能に作って組み合わせるのがベストプラクティスだったと思うのだけど、 混み入ったものを作ってから絡み合う問題をほぐすのが有力になってきたかも
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GPT-5.5 Pro、codexからだとAPI経由じゃないと使えなくて、subscriptionだとWebからじゃないとダメっぽい？
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Amazon Bedrock AgentCore 実践入門、良い本だったamazon.co.jp/dp/4815641234 ハンズオンを一通り終わらせて、クラウド上でエージェントを作るときの構成を一通り理解できた エージェント自体よりAWSの構成と格闘する方が大変・・

Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 Strands Agentsで構築するAIエージェント [AWS深掘りガイド]

AWSでのAIエージェント構築を体系的に解説した、いちばん詳しい入門書です。 Amazon Bedrock AgentCoreと便利なフレームワーク「Strands Agents」を徹底的に解説！ 大規模言語モデルの仕組み、RAG(検索拡張生成)といった基本からしっかり学べます。 ★★本書の特徴★★ ①実務で役立つハンズオンで学べる ②AIエージェントの制御から、品質の評価方法まで学べる...

amazon.co.jp
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AWS、個人開発でもOrganizationsやIAM Identity Centerを使うのが良いのかな
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Codexくん、コードのフォルダの分け方が綺麗すぎるんですが
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opus4.8来たのでclaudeとcodexで同じタスク試してみた、claudeの方が時間が倍かかるけどちょっと良い感じ（？）
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ドキュメントをdesign, issues, tasks, miscに分けるような運用で安定してきた 2週間くらい開発しているとdesignも結構な量になるし、リファクタもしないとという感じ
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この文脈だとカスタマーサクセスに見えて、最初意味が分からなかったw
あやせひろみ@hiromi_ayase
May 21
CTOレベルの人、大体コミュニケーションとか顧客価値とかに傾倒している感じで、naoya氏みたいなガチガチのCS重視の人最近減ってる気がするので引き続きこのスタンスで突き進んでほしいｗ
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codex推しになりつつある、速くて簡潔な気がする・・
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エージェントが正しく動くか、ユニットテストとかじゃなくて結構デカ目の概念だなぁ
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.mdに比較検討の履歴が残りすぎてノイズになってきた discussionフォルダ作って押し込めるようにするのがいいんかな
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LLMにシンプルな前提を伝えて論点が一気に減るのは気持ちが良い
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iterm2でプロジェクトごとにタブ作って、タブ内でzellijで複数ペイン持つのが今のところやりやすい
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workspace=データと実行環境が本質、という気づき（？）を得た
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AgentCore試したいと思ったのだけど、Bedrockのモデルアクセスができない
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LLMの実装速度に設計ドキュメントのレビューが全く追い付かない
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Bojan Tunguz
@tunguz
May 6
Today I want to share one of the main projects I have been working on: TabulAI. Tabular data runs much of the business world, yet it has not received the same sustained research attention as images, text, audio, or code. TabulAI exists to change that. 1/9
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