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Claude Codeのメモリシステムのパッチ先週、メモリリークバグの修正を依頼し、今週も似たような問題に直面し、ゼロから推測しました。 設定やプロジェクト情報を保存できますが、ピットレコードの保存には適していません。時間が長くなり、全文検索のみ可能で、「スクリプトが常に上昇する」検索でも「メモリオーバーフローの修正方法」は見つかりません。 私が望んでいるのは、問題が起きたときに「以前に似たようなことを解決したことがあります」と言えることです。 私の解決策は、経験ライブラリを別に維持する + 意味検索+自動更新 • 落とし穴の記録:シナリオ、問題、解決策、教訓 • 意味的マッチングをサポートするローカル検索ライブラリを構築する - 「スクリプトメモリが増える」は「メモリオーバーフローの修正方法」を見つけられる • ルール作成:問題に直面したらまずデータベースを確認し、それを実行する • 自動更新:経験を書き終えた後は自動的にデータベースに保存され、20本以上の記事を手動で管理する必要はなく、正直なところあまり役に立っていません。ほとんどが最近になってから作成されたものです。 でもこれは木を植えることで、今植えれば日陰を楽しめるでしょう。 技術スタック:ベクトルストレージ用のChromaDB、リアルタイムトリガー用のClaude Codeフック、タイミング下位用にリリースされました。

AI 書きコードには 5 段階あり、あなたはどのレベルにいますか？このフレームワークは Glowforge CEO Dan Shapiro からのもので、インスピレーションは自動運転の階層（図参照）です。最近爆発的に人気の Clawdbot（現在は Moltbot に改名）作者は自分は L5 だと言っています。10 日間で GitHub 6 万スター、そのやり方は：• 同時に 4 つの Claude ウィンドウを開き、異なる機能を並行開発 • 「私はコード構造を自分のために設計しているのではなく、AI のために設計している」 • 問題が起きてもロールバックせず、AI に方向修正させる 重要な変化点：従来の「コードの審査」から「要求の審査 + テスト結果の確認」へ。私は現在 L3 から L4 の間にいます：AI が大部分のコードを書き、私はアーキテクチャの決定とレビューを行います。実際に使っている習慣は次の通り：1. 問題があれば AI に修正させ、自分で手を動かさない。修正すると、コンテキストを失い、次回同じ間違いを犯す可能性があるから。2. 複数のウィンドウを同時に開く。一つはバグ修正用、もう一つは新機能用、干渉しない。3. 自分をプロダクトマネージャーとみなす。「何が必要か」を明確に伝えることが、「どう書くか」よりも重要です。あなたはどのレベルにいますか？👀

自建预测市场跟单策略，$200 → $52 の教訓
ポリマーケットの巨額取引を追跡するボットを作成しました。ペーパートレーディングで5000回以上シミュレーションし、勝率58%、利益+770ドル。自信満々で実際の資金200ドルを投入。
結果：実取引25回、勝率28%、残高52ドル。
経験した落とし穴：
1. 幻影の意思決定 - コードは「買いたい」と記録しているが、APIエラーで約定しない。データベースには決定の記録が山のように残るが、アカウント残高は動かず。自己欺瞞のデータ＝誤った自信。
2. 重複注文 - 巨額投資家が同じ市場を5回連続で買い、ボットも同じく5回追随して購入。単一市場のエクスポージャーは40%、一度負けると爆発。
3. ポジション制限は形だけ - 設定は5%上限と書いてあるが、実際の単一取引は$80 の40%を占めていた。リスク管理のコードは回避されたが（テストしていなかったため）気付かれなかった。
4. ペーパートレーディングの幻想 - スリッページや遅延なしのシミュレーションで、シグナル価格＝約定価格。実環境ではシグナルから実行まで数秒かかり、その間に価格は動いている。
5. スポーツ市場の巨額投資家はギャンブラー - NHLでは1回の損失80ドル、NBAでは5回すべて損失。すべての大口投資家が賢い資金持ちではなく、スポーツベッティングの巨額投資家はお金持ち

Vibe Coding 安全防御実録
自分でセキュリティ監査を行い、プロジェクト内の10以上のスクリプトにウォレットの秘密鍵がハードコーディングされていることを発見—資金がGitHubに露出しかけた。
原因は @evilcos が警告したIDEの脆弱性と、以前Polymarketのデータ取得時にXの友人たちからの指摘。
🚨 最も危険なシナリオ
GitHubからプロジェクトをクローンし、Cursorで開く—秘密鍵が消える。
プロジェクト内に設定ファイルが隠されており、IDE起動時に自動的にコマンドが実行されるため、気付かないまま。
Cursor公式はこのセキュリティメカニズムを「非常に複雑」だとして、デフォルトで無効にしている。
解決策：Settings → 検索 workspace trust → 有効化
🛡️ 私の防護体系（図1）
重要なのは防護を自動化すること：
• IDEの悪意のあるプロジェクト → 自動ポップアップで確認
• AIによる秘密鍵の読み取り → 自動ブロック
• コードをmainに変更 → 自動ブロック
手動では頼りにならないため、自動化が最も確実。
📋 外部プロジェクトのクローンSOP（図2）
5段階のチェックフローを習慣化すれば、怖くない。
皆さんは外部プロジェクトをクローンする前に何をチェックしていますか？
cc @evilcos @SlowMist

私は下手すぎる
Polymarketのデータプロジェクトを一週間以上研究して、自分の vibe コーディングで収集スクリプトを書いていた。
今日気づいたこと：
1. poly_data には既存の履歴スナップショット（無料）がある
2. Polymarket Analytics には完全なトレーダー分析（無料）がある
3. オープンソースコミュニティはすでにインフラを整えている
教訓：車輪を作る前にまずClaudeにGitHubを検索させよう。
すべての問題をゼロから解決する必要はない。😆

GPTに私たちの関係を描かせてみてください。そんなにひどいことですか🤣

Grokは、リアルタイムのX最新情報検索ができるため、私が試した中では予測市場に比較的フレンドリーなLLMだと言えます。その他の機能も充実しており、イベントの分析を頼むことがよくあります。
ただ、時々かなり矛盾したことを言うんです。さっきはある市場のedgeが巨大だと言っておきながら、数分後にはモンテカルロシミュレーションに基づいて価格設定は適正だと言い張るんです。
なぜLLMを使った予測市場プレイは信頼できないのか？
記憶とフィードバックループがない — LLMは自分が言ったことを覚えておらず、常に一度きりの回答をしている
ナラティブ汚染が得意で、確率分解が不得意 — 市場センチメントとニュースに引きずられている
skin in the gameがない — 間違っても代価がないが、私たちの賭けは実際のお金が失われている
AI補助を使って予測市場を本気でプレイするには、以下を満たす必要があります：
Edgeに明確な閾値がある（例：≥3%）
決策が追跡可能で、バックテスト可能である（Decision Contract）
Evolution Loopがある（予測 → 検証 → 修正）
データサポート > モデル結論
AIの最大の価値は予測ではなく、ノイズフィルタリング、edge発見、リスク定量化に使うことにあるべきです。
最終的な決定権はプレイヤー側にあるか、または明確なルール、バック

a16z crypto 発表 2026 年予測：Crypto の次の段階は「新しいブロックチェーンを超える」。
三つの方向性：
1. 予測市場 - エンターテインメントから意思決定インフラへ
2. 検証可能な計算 - ZK/FHE がオンチェーン計算のボトルネックを突破
3. Staked Media - ステーキングを用いたクリエイター経済の再構築
2017-2021：新しいパブリックチェーン戦争（ETH、SOL、AVAX...）
→ みんなが TPS や Gas 料金の高さを競う
2022-2025：アプリケーション層の爆発（DeFi、NFT、GameFi）
→ しかし依然として「金融」を中心に展開
2026+：インフラが成熟した後、本当のイノベーションはアプリケーション層に
→ 予測市場はギャンブルではなく意思決定ツール
→ 検証可能な計算により AI + Crypto が真に融合
→ Staked Media によりクリエイターはプラットフォームに頼らず生きていける

予測市場が一定の水準に達すると、
疑似インサイダーアドレスによる継続的な利益獲得を重ねて、
規制当局も動き出す。
Nancy Pelosi など30人の民主党議員が推進している法案：
政治的な出来事に対して予測市場で賭けることを禁止する。
理由は「インサイダー取引を防ぐため」。

皆さん、Claude Codeが良いと評判です。最初は$20/月で試してみました。
確かに使いやすく、滑らかで気持ち良いです。しかしすぐに問題に気づきました：連続してやり取りをするとすぐに制限に引っかかり、数時間待たなければなりません。コードを書くような連続対話が必要な場面では、この制限が非常にストレスです。
ちょうどオンラインバージョンを急いで作る必要があったので、時間もない中で考えました。思い切って$249.99/月にアップグレードし、1ヶ月試してみて、コストに見合うかどうかを判断することにしました。
アップグレード後の最大の違いは「能力」ではなく、「連続性」です。
以前の$20 バージョンでは、常に制限を気にして対話を計画しなければなりませんでした。アイデアが湧き始めても、制限が回復するまで待つ必要がありました。この断続的なペースは、開発者にとっては大きな障害です。
今の$249.99バージョンでは、ほとんど制限を気にせずに済みます。機能を再構築しても、何十回も連続して議論できます。アーキテクチャ設計から実装の詳細、境界処理まで、一気通貫で進められるのです。この「フロー状態」が本当の効率向上をもたらします。
$249.99/月は高いですか？決して安くはありません。でも、別の角度から見ると、
これは単なるツール購入ではなく、自分の能力の限界に投資することです。
以前は制限を気に

OpenAI が新たに ChatGPT Health をリリースしました。これにより、あなたの健康診断レポート、Apple Health、フィットネスアプリのデータと連携できます。
しかし、これは診断や処方を行うものではありません。やることは：理解しづらい検査結果を読み解く手助けをし、過去半年の血圧の変動傾向を把握し、医師に会う前により良い質問を準備することです。
AI は直接あなたの寿命を延ばすわけではありません。しかし、早期に問題を発見し、医師の指示をより良く実行し、健康管理を積極的に行うことで、長期的には寿命を延ばす可能性があります。
これは AI による治療ではなく、AI があなたをより良い患者にすることです。
問題は：あなたは健康データを OpenAI に預けたいですか？これは利便性とプライバシーのトレードオフです。現在、ChatGPT Health は HIPAA 準拠をサポートしており、データはあなたの管理下にありますが、信頼は契約だけでは保証できません。
現在は限定的なテスト段階で、今後数週間で全員に公開される予定です（ヨーロッパでは一時利用不可、医療記録の統合はアメリカのみ対応）。
健康データは最もプライベートな情報です。OpenAI がこの分野で成功できるかどうかは、技術の問題ではなく、信頼の問題です。