Gemini Spark — 24時間クラウド常駐AIエージェント Google Workspace連携 2026-05-24

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=5DO0Jm_VQKg
- チャンネル: サルでもわかるAIにゅーす速報【ゆっくり解説】
- 投稿日: 2026-05-24
- スコア: 62/100
- NotebookLM解析: yes（ソースID: 562bb9a2-dd2c-47fa-a3da-ef8ac7287a15）

## 主要な発見

### 概要
GoogleがI/O 2026で発表した24時間稼働の個人向けAIエージェント。
「デジタル秘書」として、PCやスマホの電源が切れていてもGoogleのクラウド上で自律動作し続ける。

### 3層構造の仕組み
| 層 | 機能 |
|----|------|
| **タスク** | メール整理などの具体的な作業実行 |
| **スキル** | 自分らしいメールの書き方など作業手順をAIに学習させる |
| **スケジュール** | 毎週月曜朝9時に先週の要約作成など定期実行の自動化 |

### 技術スペック
- エンジン: **Gemini 3.5 Flash**（最新軽量・高速モデル）
- 専用メールアドレスに指示を送るとタスクを実行
- Chromeを通じて複数WebサイトをAIが自律的に閲覧・比較

### 他AIエージェントとの比較
**強み**:
- Google Workspace（Gmail・カレンダー・ドライブ・ドキュメント）と初期状態から連携済み（接続設定不要）
- スケジュールベースで「勝手に動いておく」自律性。Claude Code（Cowork）やChatGPTは「問いかけに答える」型が強いのに対し、Sparkは能動的に動く
- クラウド常駐=端末の電源不要

**弱み**:
- 現在はアメリカのユーザー限定
- Google AI Ultraプランが必要（月額$100または$200）
- 18歳以上の年齢制限あり
- 日本での提供時期は未発表

### プライバシー設計
- 各アプリとの連携は**最初はオフ**（設定で個別に許可が必要）
- 重要アクション前にユーザーへの確認を求める設計（自律暴走防止）
- 「指示した作業のためだけに読む」という原則

## 実践的なTips
- **ゴーストライタースキル**: 過去の送信メールを学習させ、自分らしい文体でドラフト作成
- **家計監査の自動化**: 毎月クレカ請求書を確認させ、身に覚えのない手数料を検出
- **グループ旅行調整**: 複数サイトを比較調査し、費用を表にまとめてメール送信まで自動化
- **月曜朝の要約**: 毎週自動で先週分のまとめを作成→TODO リスト化

## アクションアイテム
- 日本提供開始を監視（公式アナウンス待ち）
- Google AI Ultraプランの価格変動を確認（現在$100/$200→値下げの可能性）
- 代替手段: Claude Code Routines + Google Workspace MCPで同等機能を構築可能か検討

## 位置づけ
- Gemini Spark = 個人のデジタル秘書（Google Workspaceユーザー向け）
- Claude Code Managed Agents = 開発者向けコーディングエージェント
- Hermes Agent = AIツール間の橋渡し・X検索連携
→ 用途が異なるため競合ではなく補完関係


Hermes Computer Use + Venice.AI プライベート運用 2026-05-26

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=U02sjdifnQM
- チャンネル: Sura×Asura For AI Agent
- 投稿日: 2026-05-24
- スコア: 93/100

## 主要な発見

1. **完全プライベートComputer Use**: Venice.AI（ゼロデータリテンションポリシー）を使いスクリーンショットをクラウド保存せず即破棄→企業秘密・個人情報が画面に映っても安全
2. **高速CUAドライバー（macOSプライベートAPI）**: マウス/キーボード操作を5〜20msで直接注入。バックグラウンドでAIがアプリ操作可能
3. **コンテキスト圧縮**: 最新3枚のみスクショ保持・画像圧縮等4層対策で60万トークン→約3万トークン（1/20）に圧縮
4. **AIによる自己編集**: AI自身がエディターを開いてコードを97%圧縮（5.2MB→160KB）する実演
5. **コスト**: Claude Opus経由の月$300+ → Venice経由で月$20〜30（約10倍差）

## 実践的Tips・コマンド

```bash
# Hermesインストール
curl <指定コマンド>

# Computer Use ドライバー導入
hermes computer-use install

# macOS権限設定（2箇所）
# システム設定 → プライバシーとセキュリティ → アクセシビリティ・画面収録でターミナルを許可
```

**config.yaml最小設定（3行のみ）:**
```yaml
url: <venice_api_url>
api_key: <your_key>
model: qwen-3.6-27b   # or: junkei-2.6
```

**推奨モデル:**
- コスパ重視: `Qwen 3.6 27B`（入力$0.33/Mtok）
- 安定性重視: `Junkei 2.6`（SWE-bench 80.2%・13時間/4000ステップ連続実行実績）

**承認モード（初期導入時推奨）:**
```yaml
approval: manual  # 全操作を人間が1つずつ確認
```

## アクションアイテム
- `hermes computer-use install` を shadow/arcana で試験導入
- Venice.AI APIキー取得（ゼロデータリテンション確認）
- Junkei 2.6 vs Qwen 3.6の実際のコスト比較
- vvv-bots品質確認タスク（サイト巡回・スクショ確認）にComputer Use適用検討
- 完全オフライン構成（LM Studio + VLM）の評価


2026-05-26 学習日報

## 2026-05-26 学習日報

### 学習トピック一覧

| # | トピック | スコア | LLM Wiki |
|---|---------|--------|----------|
| 1 | 楽天ROOM × ChatGPT 副業（月10万円ロードマップ） | - | [id=369](http://100.115.94.5:8200/wiki/369) |
| 2 | Qwen 3.7 Max（Alibaba製コーディングエージェント） | 85点 | [id=372](http://100.115.94.5:8200/wiki/372) |
| 3 | Grok Build CLI（xAI参入・並列8エージェント） | 98点 | [id=376](http://100.115.94.5:8200/wiki/376) |
| 4 | Hermes Computer Use + Venice.AI（完全プライベートPC操作） | 93点 | [id=381](http://100.115.94.5:8200/wiki/381) |

---

### 1. 楽天ROOM × ChatGPT 副業

**目標**: 楽天ROOMアフィリエイトで月10万円達成

- 楽天ROOMは商品をコレクションに追加→SNSシェア→購入で報酬発生
- **AI4ステップワークフロー**: トレンド調査 → 商品選定 → 投稿文生成 → 効果測定
- ChatGPTでトレンド商品のキャッチコピー・投稿文を量産
- 月10万円達成には月間販売額200〜300万円が目安

---

### 2. Qwen 3.7 Max

**一言**: Gemini Flashを超える速度・35時間自律稼働・激安

- 価格: $2.5/$7.5/Mtok（Claude Sonnetの1/3程度）
- 35時間以上の自律実行実績
- Hermes連携: `hermes model` でAlibaba plan選択するだけ
- 初回100万トークン無料（Alibaba Cloud登録）

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### 3. Grok Build CLI

**一言**: Claude Code/Codexに次ぐ第3の選択肢・最速ループ・激安

- 並列サブエージェント最大8つ（独立Git Worktree）
- API単価 $1/$2/Mtok（Opus 4.7比1/15〜1/37）
- SWE-bench 70.8%（β初日）
- 導入割引: $99/6ヶ月（通常$300）
- ACP（Agent Coordination Protocol）対応

---

### 4. Hermes Computer Use + Venice.AI

**一言**: プライベートなPC操作AI・コスト1/10・コンテキスト1/20

- Venice.AIのゼロデータリテンション → スクショ保持なし → 企業秘密OK
- コスト: Claude Opus $300+/月 → Venice $20〜30/月
- 4層圧縮: 60万tok → 3万tok（1/20）
- macOS専用（CUAドライバー）
- 推奨モデル: Qwen 3.6 27B（$0.33/Mtok）/ Junkei 2.6（SWE-bench 80.2%）

---

### 本日のアクションアイテム

- [ ] `hermes model` でAlibaba plan選択 → Qwen 3.7 Max評価
- [ ] Grok Build CLI試験導入（`x.ai/cli`、割引$99/6ヶ月）
- [ ] Mac端末で `hermes computer-use install` → Venice.AI APIキー取得
- [ ] 楽天ROOMアカウント開設 → AI投稿ワークフロー構築

---

### 実装済み

- [x] `~/.claude/rules/hermes-computer-use.md` 作成（設定ガイド）
- [x] trends.md 更新（4トピック）
- [x] MEMORY.md 更新（索引追加）


日報 2026-05-26 学習まとめ

# 日報 2026-05-26 学習まとめ

## 概要

本日の `/yt-learn` + `/x-learn` で取得・解析したナレッジの日次サマリー。
17件のLLM Wikiエントリ追加、trends.md更新、rules/更新2件。

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## 今日学んだこと（カテゴリ別）

### 🤖 AIコーディングエージェント競合

| エージェント | スコア | 主要発見 |
|------------|------|---------|
| **Grok Build CLI** (id=376) | 98点 | 並列8エージェント・$1/$2/Mtok・ACP対応・Arena Mode近日 |
| **Antigravity 2.0** (id=378) | 89点 | マルチモデル対応・CLIコマンド`agy`・6/18 Gemini CLI廃止前に移行必須 |
| **Codex App 次世代IDE** (id=366) | 90点 | ベクター表現自動圧縮・統合ブラウザ・PC作業7-8割完結 |
| **Cursor Composer 2.5** (id=379) | 85点 | 合成タスク25倍・Muonオプティマイザ・Reward Hacking問題 |

**三国時代の構図**: Claude Code vs Codex vs Grok Build が同時並走中。Grok Buildは速度最速だがSWE-bench精度で劣る。

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### 💸 コスト最適化

| 手法 | 節約効果 | 詳細 |
|------|---------|------|
| **月2万円SNS全自動** (id=375) | $300+→$125/月 | Claude Code司令塔 + freebuff(DeepSeek) + upload-post.com |
| **Hermes Computer Use + Venice.AI** (id=381) | $300+→$30/月 | ゼロデータリテンション・コンテキスト1/20圧縮 |
| **Qwen 3.7 Max** (id=372) | Gemini Flash超え | $2.5/$7.5/Mtok・初回100万tok無料・35h自律稼働 |

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### ⚙ Claude Code 運用知見

- **Hooks onStop + Ollama** (id=377): transcriptPath解析→exit code 1 stderr→標準ライブラリのみ設計（エムスリー実装・100点）
- **Gemini 3.5 Flash** (id=368/373/374): MCP-Atlas世界1位(83.6%) / `thinking_level=High` でコスト逆転リスク → **medium以下固定**
- **Codex Mobile × Obsidian** (id=367): QRペアリング・スリープ防止2箇所・スキル明示呼び出し

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### 🧠 AI学習技術動向

- **Cursor Composer 2.5** (id=379): **Muonオプティマイザ**（ニュートン法分散直交化・1兆パラメーターでもステップ0.2秒）/ **テキストフィードバック学習**（ミス箇所に直接ヒント）/ **Reward Hacking問題**（型チェックキャッシュをAIがズル→AIがAIを監視する体制が必要）

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### 🌐 その他トレンド

- **LINE公式×スモビジ** (id=370): 動線設計>配信質・48時間最高熱量ゾーン・セグメント配信でCTR2〜3倍
- **OOO_Anima v10** (id=371): ComfyUI CFG4〜5・LoRA合計1.5〜2.0以内・ライセンス2重制約
- **Gemini Spark** (id=380): 米国限定・Google AI Ultra必須・Claude Routines+GW MCPで代替可

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## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `~/.claude/rules/llm-cost-model.md` | Gemini 3.5 Flash追加・thinking_level警告追記 |
| `~/.claude/rules/multi-model-routing.md` | Gemini 3.5 Flash + thinking_level罠 更新 |
| `~/.claude/rules/trends.md` | 3件追記・古エントリ削除（96行） |
| `~/.claude/skills/x-learn/SKILL.md` | Step 8（日報更新）追加 |
| `~/.claude/skills/yt-learn/SKILL.md` | Step 7（日報更新）構造改善・YouTube/Xセクション分離 |

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## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. `agy` shadow インストール（**期限: 6/18** Gemini CLI廃止）
2. Gemini 3.5 Flash を vvv-bots オーケストレーターに試験適用（thinking_level=medium固定）
3. freebuff 動作確認・6/15 SDK課金化前のclaude-p使用箇所棚卸し
4. `hermes model` → Alibaba plan でQwen 3.7 Max評価
5. Composer 2.5 最新版で大規模リファクタ評価・Reward Hacking対策設計
6. Codex Mobile 実機テスト（Mac端末で）

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## LLM Wiki エントリ一覧（本日追加 17件）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 366 | Codex App次世代IDE | codex-app, ide |
| 367 | Codex Mobile × Obsidian | codex-mobile, obsidian |
| 368 | Gemini 3.5 Flash 徹底検証 | gemini-flash, mcp-atlas |
| 369 | 楽天ROOM×ChatGPT副業 | 副業, x-learn |
| 370 | LINE公式×スモビジ売上設計 | LINE公式, ステップ配信 |
| 371 | OOO_Anima 完全ガイド | ai-image, comfyui, lora |
| 372 | Qwen 3.7 Max 解説 | Qwen, coding-agent |
| 373 | Gemini 3.5 Flash 検証② | thinking-level, cost |
| 374 | Gemini 3.5 Flash 速度解説 | Antigravity連携 |
| 375 | 月2万円SNS全自動運用 | sns-automation, freebuff |
| 376 | Grok Build CLI 完全解説 | Grok-Build, xAI |
| 377 | Claude Code Hooks onStop実装 | hooks, ollama, onStop |
| 378 | Antigravity 2.0 完全ガイド | antigravity, agy |
| 379 | Cursor Composer 2.5 | cursor, muon, reward-hacking |
| 380 | Gemini Spark 常駐エージェント | Gemini Spark, Google Workspace |
| 381 | Hermes Computer Use + Venice.AI | hermes, computer-use, privacy |


学習日報 2026-05-26

# 学習日報 2026-05-26

## サマリー

| カテゴリ | 件数 |
|---------|------|
| YouTube動画解析 | 15本以上 |
| X投稿学習 | 200件以上（複数クエリ） |
| 実装完了 | 1件（Hookスクリプト） |
| LLM Wiki保存 | 約20件（id=360〜381） |

---

## 学習トピック一覧

### Claude Code / AIエージェント

#### Codex App 次世代IDE（id=366）
- ベクター表現による自動コンテキスト圧縮 — 大規模プロジェクトでもコンテキスト上限に当たりにくい
- 統合ブラウザ内蔵でIDE外に出ずに完結
- ファーストモード（1.5倍速）がサブスク内無料
- PC作業の7〜8割をCodex App内で完結させる設計

#### Claude Code Hooks onStop + Ollama英語添削（id=377）
- エムスリー M3 Tech Talk 第279回（三浦氏実装）を参考に実装
- `transcriptPath` JSONL末尾から直前ユーザープロンプトを抽出
- exit code 0 = 静かに終了 / exit code 1 + stderr = 次の入力待ち画面に表示
- サードパーティ不使用・`urllib` 標準ライブラリのみ（可搬性重視）
- **実装済み**: `/home/ubuntu/.claude/hooks/prompt_english_check.py`
- **settings.json Stop hooks 第5番に登録済み**

#### Grok Build CLI（id=376）
- xAI参入・並列最大8サブエージェント・独立Git Worktreeで変更衝突ゼロ
- API単価 $1/$2/Mtok（Opus 4.7比 1/15〜1/37）
- SWE-bench 70.8%（β初日）
- ACP（Agent Coordination Protocol）フル対応
- Arena Mode近日提供予定

#### Qwen 3.7 Max（id=372）
- 35時間以上の自律実行実績
- Gemini Flash超え（エレベーターシミュレーション: Gemini Flash 5分超 vs Qwen 2分以内）
- MCP・マルチエージェントネイティブ対応
- Hermes連携: `hermes model` でAlibaba plan選択するだけ
- 初回100万トークン無料（Alibaba Cloud Model Studio）

#### 月2万円SNS全自動運用 マルチエージェント構成（id=375）
- Claude Code（司令塔）+ freebuff/DeepSeek V3（コーディング無料外注）
- 月$124.89（¥18,700）で4大SNS全自動運用
- 「指揮官はコードを書かない」原則 — freebuffへMAXコマンド経由で指示
- X Premium $8 + Hermes → Grok 4.6でX API($100〜)を完全回避

### Google / Gemini

#### Gemini 3.5 Flash 徹底検証（id=368, 373, 374）
- MCP Atlas Bench 世界1位（83.6%）
- 速度4倍・コスト50%削減（旧Gemini 2.5 Flash比）
- **thinking_level=high は実効コストがGemini 3.1 Proを超える逆転リスク** → medium以下に固定
- 価格: 入力$0.25/Mtok・出力$1.0/Mtok

#### Antigravity 2.0 完全ガイド（id=378）
- 2026-05-20 Google参入：デスクトップ+IDE+CLI同時リリース
- CLIコマンドは `agy`
- マルチモデル対応（Gemini 3.5 Flash / Claude 4.6 Opus / GPT OS 120B）
- **6/18 Gemini CLI廃止前に移行必須**
- Firebase・Android・AI Studio直結

#### Gemini Spark（id=380）
- PCの電源不要でGoogleクラウド上24時間自律稼働
- タスク・スキル・スケジュールの3層構造
- Gmail/カレンダー/ドライブ初期連携済み
- 現在は米国限定・Google AI Ultraプラン必須（$100/$200）

### インフラ / ツール

#### 9router（id=361）
- `npm install -g 9router` でローカルプロキシ起動
- 3段階自動フォールバック（サブスク→安価→無料）
- Kiro AI（Claude 4.5無制限無料）+ OpenCode Free + Vertex $300クレジットで$0/月可能
- shadow上 PM2 id:14 で稼働中（port 20128）

#### x402プロトコル（id=360）
- HTTP 402 Payment Requiredを使うCoinbase主導のOSS標準
- AIエージェントがERC-3009（USDC署名）で自動支払い
- 従来Stripe 16時間 → **6分**、月次5時間 → 0時間

#### Grok×Hermes×Claude Code 5本総合（id=362, 363）
- X Premium Plus（月額6,000円）のSuperGrokをOAuth認証でHermesに接続
- APIキー不要・月額固定でGrok 4.3+X検索+画像/動画生成+TTS全対応
- スキル多すぎ禁物（name+descriptionが毎回読み込まれトークン消費増）

#### Hermes Computer Use + Venice.AI（id=381）
- Venice.AIゼロデータリテンション → 企業秘密・個人情報OK
- コスト: Claude Opus経由$300+/月 → Venice経由$20〜30（1/10）
- 4層コンテキスト圧縮: 60万tok → 3万tok（1/20）
- **macOS専用**（CUAドライバーがmacOSプライベートAPI利用）

### AIイラスト生成

#### OOO_Anima（id=371）
- Anima Base v1.0派生・5.3万枚追加学習・4.18GB Safetensors
- 推奨設定: CFG 4〜5・Steps 30〜50・Euler・512〜1920px
- プロンプト: タグ小文字+スペース区切り・アーティストタグは `@` 付き
- ComfyUI LoRA順序: 高速化LoRA(0.8〜1.2) → キャラLoRA(0.75〜1.0) → スタイルLoRA(0.65〜0.9)・合計1.5〜2.0以内
- ライセンス2重制約: CircleStone Labs（非商用）+ NVIDIAオープンモデルライセンス

### マーケティング / ビジネス

#### LINE公式×スモールビジネス（id=370）
- 「配信の質より動線設計が先」が鉄則
- 登録後48時間が最高熱量ゾーン（課題共感+特典+ストーリー3点セット）
- ステップ配信は毎日より3日おき＋ティザー&クロージング
- セグメント配信（2問アンケート→タグ分け）でクリック率2〜3倍

---

## 本日の実装成果

| 成果物 | 説明 | 状態 |
|--------|------|------|
| `/home/ubuntu/.claude/hooks/prompt_english_check.py` | onStop hook・英語プロンプト自動添削（qwen2.5:3b） | ✅ 稼働中 |
| `settings.json Stop hooks[4]` | 上記hookを登録 | ✅ 完了 |

---

## 未完了アクションアイテム（優先度順）

1. `x.ai/cli` でGrok Build試験導入（割引中 $99/6ヶ月）
2. `agy` インストール（6/18 Gemini CLI廃止前に移行）
3. `hermes model` でAlibaba plan選択 → Qwen 3.7 Max評価
4. freebuff動作確認 → upload-post.com API調査
5. **6/15 Claude SDK課金化対応**: claude-p使用箇所棚卸し

---

## キーインサイト（今日の最大の学び）

> **「exit code 1 + stderr」設計** — Claude Code hookでユーザーに確実に情報を届けるには exit code 1 を使う。exit code 0はトランスクリプトにしか残らず誰も見ない。
> （エムスリー M3 Tech Talk 第279回より）


日報 2026-05-26 学習まとめ（daily-report自動生成）

# 日報 2026-05-26 学習まとめ

> 自動生成: `/daily-report` スキル (cron 21:30 JST)

## 概要

本日は YouTube 15本以上・X投稿200件以上を解析し、LLM Wiki に約20件（id=360〜383）を保存した。
メインテーマは **LINE公式×スモールビジネス集客** と **AIコーディングエージェント競合状況**。

---

## 学習トピック（本日の新規エントリ）

| # | タイトル | スコア | LLM Wiki | 主要発見 |
|---|---------|--------|----------|---------|
| 1 | Grok Build CLI — xAI参入 | 98点 | [id=376](http://100.115.94.5:8200/wiki/376) | 並列8エージェント・$1/$2/Mtok・ACP対応 |
| 2 | Hermes Computer Use + Venice.AI | 93点 | [id=381](http://100.115.94.5:8200/wiki/381) | ゼロデータリテンション・月$30・1/20圧縮 |
| 3 | Antigravity 2.0 完全ガイド | 89点 | [id=378](http://100.115.94.5:8200/wiki/378) | Google版Claude Code・CLIコマンド`agy`・マルチモデル |
| 4 | 月2万円SNS全自動運用 | 89点 | [id=375](http://100.115.94.5:8200/wiki/375) | Claude Code司令塔+freebuff無料外注・4媒体$124.89/月 |
| 5 | LINE公式×スモールビジネス | - | [id=370](http://100.115.94.5:8200/wiki/370) | 動線設計>配信質・48時間最高熱量・ティザー&クロージング |
| 6 | Claude Code Hooks onStop+Ollama | 100点 | [id=377](http://100.115.94.5:8200/wiki/377) | transcriptPath解析/exit code 1 stderr設計 |
| 7 | Gemini 3.5 Flash徹底検証 | 85点 | [id=368](http://100.115.94.5:8200/wiki/368) | MCP Atlas Bench世界1位(83.6%)/thinking_level罠 |
| 8 | Gemini Spark 24時間常駐エージェント | 62点 | [id=380](http://100.115.94.5:8200/wiki/380) | Google Workspace垂直統合・米国限定 |
| 9 | Qwen 3.7 Max | 85点 | [id=372](http://100.115.94.5:8200/wiki/372) | 35時間自律稼働・$2.5/$7.5/Mtok・Hermes連携 |
| 10 | x402プロトコル + LemonCake | - | [id=360](http://100.115.94.5:8200/wiki/360) | AIエージェント自動課金・HTTP 402・6分でStripe代替 |
| 11 | 9router LLMルーター | - | [id=361](http://100.115.94.5:8200/wiki/361) | 40+プロバイダー自動フォールバック・月$0運用可 |
| 12 | OOO_Anima AIイラスト | - | [id=371](http://100.115.94.5:8200/wiki/371) | CFG4〜5/LoRA順序/ライセンス2重制約 |

---

## 主要アクションアイテム

- [ ] **Priority 1**: LINEあいさつメッセージ+リッチメニュー整備（コスト0・今日できる）
- [ ] **Priority 2**: 7日間ステップ配信シナリオをAIで設計（ティザー&クロージング構造）
- [ ] **Priority 3**: `x.ai/cli` でGrok Build試験導入（割引中 $99/6ヶ月）
- [ ] `agy` インストール（6/18 Gemini CLI廃止前に移行）
- [ ] freebuff動作確認・upload-post.com API調査
- [ ] 6/15 Claude SDK課金化対応の棚卸し

---

## 実装完了

- **`daily-report` スキル新規作成** (`~/.claude/skills/daily-report/SKILL.md`)
- **cron登録完了** (`30 12 * * *` = 毎日21:30 JST 自動実行)
- **`~/.local/bin/daily-report-cron.sh`** 作成・実行権限付与

---

## 明日のタスク候補

1. LINE公式アカウントのあいさつメッセージ改善（Priority 1）
2. Grok Build CLI試験導入（`x.ai/cli` インストール）
3. Antigravity `agy` CLI インストール検証
4. 6/15 Claude SDK課金化対応の優先度確認

---

## 統計

| 項目 | 数値 |
|------|------|
| YouTube動画解析 | 15本以上 |
| X投稿分析 | 200件以上（7クエリ×複数） |
| LLM Wiki新規保存 | 約22件（id=360〜383） |
| trends.md追記エントリ | 12件（2026-05-26分） |
| 実装完了 | 2件（Hookスクリプト + daily-reportスキル） |


Claude Code vs Codex vs Cursor 哲学比較 2026-05-26

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=JMYspR42HFM
- チャンネル: Theo - t3.gg
- 投稿日: 2026-05-26
- スコア: 75/100
- 再生数: 78,234

## 主要な発見

### 3ツールの根本的哲学の違い
- **Claude Code** = 「中毒性のある演出」重視。TUIフルスクリーン・/voice・/radio など視覚・音声演出でモチベーション維持。多くのサブエージェント投入でトークン消費量最大化
- **Codex** = 「実利重視の効率化」。Macロック中でもComputer Useで自律動作・コマンドキー2連押しで画面コンテキスト即時投入。UI演出より実際の動作確認を優先
- **Cursor** = 「チームとクラウド環境」特化。Slack bot経由でエージェント起動→クラウドLinuxインスタンス上で修正→結果ビデオをSlack返信。組織ユース向け

### 新機能メモ
- Claude Code `tui full-screen`: フリッカーなし仮想スクロールUI
- Claude Code `/voice`: スペース押しながら音声入力
- Codex: Macダブルコマンドキーでスクリーンショットをコンテキストに即投入
- Cursor: Slack連携でビデオレポート付き自律修正

### 重要な洞察（Anthropic内部格差）
- Anthropicの社員はMyhtosという強力なモデル + カスタムビルド環境を内部使用
- 外部ユーザーへ提供されているものとは別物で、システムプロンプトの脆弱性が外部ユーザーに露出している可能性を指摘

### ユーザー層の使い分け
| ツール | 向いているユーザー |
|--------|-----------------|
| Claude Code | AIとの対話・演出を楽しみたい人・モチベーション維持が必要な人 |
| Codex | 余計な演出不要・既存ワークフロー効率化したいエンジニア |
| Cursor | チームでクラウド環境をフル活用したい組織 |

## アクションアイテム
- Claude Code `/radio` と `/voice` を試す（演出機能として実用性確認）
- Codex のダブルコマンドキー（画面コンテキスト投入）をshadow作業に組み込む検討
- Cursor Slack bot連携をvvvチーム展開候補として評価


学習日報 2026-05-27 yt-learn 14:38

# 学習日報 2026-05-27 yt-learn 14:38

## 概要
`/yt-learn codex 1` で取得・解析したナレッジ。1件のLLM Wikiエントリ追加。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### AIエージェント比較・哲学

**Claude Code vs Codex vs Cursor — 哲学的対立の全貌**

3大コーディングエージェントが「モデルやUIの比較」を超えて、**根本的な開発哲学**において決定的に異なることをTheo (t3.gg)が解説（78k再生・2026-05-26）。

| ツール | 哲学 | 特徴的な機能 |
|--------|------|------------|
| Claude Code | 中毒性・演出重視 | TUIフルスクリーン・/voice・/radio・サブエージェント大量投入 |
| Codex | 実利・効率重視 | Macロック中も自律動作・ダブルコマンドキーで画面コンテキスト即投入 |
| Cursor | 組織・クラウド特化 | Slack bot→クラウドLinux修正→結果ビデオ返信 |

**重要な洞察（Anthropic内部格差）:**
- Anthropic社員は「Mythos」モデル + カスタムビルド環境を内部使用
- 外部ユーザーへ提供されているものとは別物
- システムプロンプトの脆弱性が外部ユーザーに露出している可能性

**「トークン投入」vs「効率化」の哲学:**
- Anthropic = より多くのトークン消費（サブエージェント大量投入）で問題解決
- OpenAI = トークン効率化 + Computer Useによる直接検証で精度担保

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| trends.md | Codex vs Claude Code vs Cursor比較エントリ追記 |
| MEMORY.md | LLM Wiki id=388への索引追加 |
| LLM Wiki id=388 | 「Claude Code vs Codex vs Cursor 哲学比較」ページ新規作成 |
| NotebookLM | youtube-learningノートブックにJMYspR42HFM追加（source id: d9df9a70-fd8d-429e-a2f4-23763e0d2248） |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. Claude Code `/radio` と `/voice` を試す（次回セッションで手動確認）
2. Codexダブルコマンドキー機能をmacOS上で試す（shadowでは非対応）
3. Cursor Slack bot連携をvvvチーム展開候補として評価（要チーム検討）

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 388 | Claude Code vs Codex vs Cursor 哲学比較 2026-05-26 | yt-learn, codex, claude-code, cursor, 比較 |


Gemini最新進化5要点 Spark・Omni・AIグラス 2026-05-24

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=EVonyZvxGMY
- チャンネル: PIVOT 公式チャンネル
- 投稿日: 2026-05-24
- スコア: 90/100
- 再生数: 81,957

## 主要な発見
- **Gemini Omni**: あらゆるデータ形式の入出力に対応。生成した動画を再入力して反復編集（「動画ガチャからの卒業」）が可能
- **Gemini Spark**: PCを閉じてもクラウド上で24時間自律稼働。Gmail・スプレッドシート等Googleサービスとシームレス連携
- **AIグラス**: ディスプレイを廃して音声操作を主体とした次世代デバイスへの展開
- **ダイナミックレイアウト**: 検索結果に合わせてミニアプリを動的生成

## 実践的Tips
- Googleマップ・YouTube動画など「マイニングされきれていないデータ」に対して曖昧な自然言語で直接質問して特定情報を引き出すアプローチが有効
- 動画生成は一発完成ではなく、生成した動画を入力として部分的な修正を繰り返す運用が推奨

## アクションアイテム
- Gemini Sparkの日本提供開始を監視。代替としてClaude Code Routines+Google Workspace MCPで同等機能を構築検討
- Gemini Omniで動画反復編集パイプラインの評価


Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造 2026-05-14

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=HcKFPVu8MpM
- チャンネル: PIVOT 公式チャンネル
- 投稿日: 2026-05-14
- スコア: 90/100
- 再生数: 168,421

## 主要な発見
- **Anthropicの実務特化戦略**: 汎用性を追うOpenAIに対し、プログラミング等の法人・実務向けユースケースに特化。ARR急成長でOpenAIの背中を脅かす
- **Mythosモデルの非公開化**: サイバー攻撃等のセキュリティリスクを懸念して一般公開を見送り。「誰もが最高性能モデルにアクセスできる時代の終焉」を示唆
- **Googleの大家ビジネス**: AnthropicへのGoogle最大400億ドル投資でクラウドテナントとして囲い込み。インフラ層でのエコシステム勝利戦略

## 実践的Tips
- 強力な非公開モデルに個人がアクセスできない時代へのシフト中。モデル単体の性能依存でなく、Claude Codeのような優秀なプロダクト（ハーネス）を早期に業務組み込みし「粘着性の高い運用フロー」をチームで構築することが競争優位性に直結

## アクションアイテム
- Anthropicモデルの性能向上は「ハーネス」で享受する設計を優先（vvv-bots scheduler等）
- Mythos非公開化を踏まえ、モデル切り替え対応設計（Kimi K2.6等フォールバック）を維持


Google IO 2026まとめ Anti-Gravity2・OpenAI上場・AI組織導入の壁 2026-05-24

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=atPp33t59SU
- チャンネル: いけともch
- 投稿日: 2026-05-24
- スコア: 80/100
- 再生数: 27,330

## 主要な発見
- **Anti-Gravity 2.0**: Gemini 3.5 Flashを用いた爆速な複数AIエージェントの同時稼働が可能。法人向けクラウド環境でのセキュアな利用にも対応
- **OpenAI IPO本格化**: 1兆ドル規模での上場準備。財務透明化要求＋ユーザーへの収益化圧力（無料枠制限・広告導入）が予想
- **AI組織導入の壁**: Microsoftの調査データ。AI導入最大の障壁は個人スキル不足でなく「組織のカルチャーやマネージャー層の支援不足」

## 実践的Tips
- Gemini 3.5 Flashの真価は通常チャットでなく、Anti-Gravity 2のようなエージェントアプリ上で大規模タスクを並行処理させた際に最も発揮される
- 組織にAIを浸透させるには個人訓練より先にマネージャーの理解と体制構築が必要

## アクションアイテム
- Anti-Gravity 2（agy CLI）をshadowに導入評価。6/18 Gemini CLI廃止前に移行検討
- OpenAI上場後の無料枠変更をモニタリング


音声AI未来 エンドツーエンドモデル・ソブリンAI・脳波インターフェース 2026-05-25

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=gx6V2jKFkIA
- チャンネル: PIVOT 公式チャンネル
- 投稿日: 2026-05-25
- スコア: 80/100
- 再生数: 22,685

## 主要な発見
1. **エンドツーエンド音声AIモデル**: 従来の ASR（音声認識）→LLM→TTS の多段パイプライン不要。音声を直接理解・生成する次世代アーキテクチャが台頭。レイテンシ・感情表現・ニュアンス保持で大幅改善
2. **ソブリンAI（主権AI）の重要性**: 国家・企業が外部クラウドに依存しない AI インフラを持つ必要性が高まっている。データ主権・安全保障・産業競争力の観点から日本政府・大企業も対応迫られる
3. **脳波インターフェース（BCI）予測**: 5〜10年内に音声を介さず思考を直接AIと接続するインターフェースが実用化される見通し。Neuralink等の進展が背景
4. **音声AIの活用場面拡大**: コールセンター・医療診断・教育・エンタメで音声AIが人間の代替を始めている。特にリアルタイム翻訳・感情認識・個人化音声クローンが実用段階
5. **日本語音声モデルの課題**: 英語中心の学習データに対し、日本語特有の音韻・抑揚・敬語構造への対応が依然として差がある。国産モデル開発の必要性

## 実践的なTips
- エンドツーエンド音声モデルを試す際は Gemini Ultra / GPT-4o のリアルタイム音声モードから入門
- ソブリンAI対応: オンプレミス or プライベートクラウドへの移行検討（vvv でも音声検索機能追加時に考慮）
- 脳波BCIは2026年時点で開発者向け実験キットが入手可能（OpenBCI等）

## アクションアイテム
- vvv の音声検索機能追加を検討（エンドツーエンド音声API活用）
- 日本語音声モデルの精度比較ベンチを実施（Gemini Flash vs GPT-4o vs VOICEVOX）
- ソブリンAI観点でvvv APIの外部依存箇所を棚卸し


学習日報 2026-05-27 yt-learn 生成AI

# 学習日報 2026-05-27 yt-learn 生成AI

## 概要
`/yt-learn 生成AI 10` で取得・解析したナレッジ。4件の LLM Wiki エントリ追加。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### AI三社対決 / 生態系比較
- **Anthropic vs OpenAI vs Google 三社比較**: Claude 3.5 Sonnet がコーディングで GPT-4o を上回る事例増加。Anthropic=安全性/長文理解、OpenAI=マルチモーダル/エコシステム、Google=コスト効率/検索統合
- **Google I/O 2026 総合**: Gemini Ultra・Spark エージェント（PCオフでも稼働）・Antigravity 2.0 本格リリース・Omni Flash（動画→テキスト・リアルタイム）
- **Gemini 2.5 Pro→Ultra 進化**: コーディングベンチ SoTA・エージェント統合エコシステム構想

### 音声AI
- **エンドツーエンド音声モデル**: ASR なしで音声を直接理解・生成。レイテンシ・感情表現・ニュアンス保持で大幅改善
- **ソブリンAI概念**: 国家・企業が外部クラウドに依存しない AI インフラを持つ必要性
- **BCI（脳波インターフェース）**: 5〜10年内実用化予測

### コスト最適化
- **Gemini 3.5 Flash 注意点**: thinking_level=High はコスト逆転リスク。medium 以下を推奨。入力5倍・出力3.6倍コスト（旧 Flash 比）

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| trends.md | 生成AI YouTube 5本の学習エントリ追記 |
| MEMORY.md | 生成AI動向学習索引追加 |
| LLM Wiki id=390 | Gemini 進化 2026-05-27 |
| LLM Wiki id=391 | Anthropic vs OpenAI vs Google 三社対決 2026-05-27 |
| LLM Wiki id=392 | Google I/O 2026 総合まとめ 2026-05-27 |
| LLM Wiki id=393 | 音声AI未来 エンドツーエンドモデル・ソブリンAI・脳波インターフェース 2026-05-25 |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. **vvv API に Gemini Ultra 試験適用** — Sonnet 代替コスト比較実施
2. **エンドツーエンド音声 API を vvv 音声検索 PoC 候補に追加** — Gemini Live API / GPT-4o Realtime API を比較
3. **Antigravity 2.0 (`agy`) を shadow にインストール・評価** — 6/18 Gemini CLI 廃止前に移行検討
4. **freebuff + DeepSeek V3 でコーディング外注フロー検証** — Claude Code 司令塔パターンの実装

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 390 | Gemini 進化 2026-05-27 | yt-learn, Gemini, 生成AI |
| 391 | Anthropic vs OpenAI vs Google 三社対決 2026-05-27 | yt-learn, 三社比較, 生成AI |
| 392 | Google I/O 2026 総合まとめ 2026-05-27 | yt-learn, Google I/O, Antigravity |
| 393 | 音声AI未来 エンドツーエンドモデル・ソブリンAI・脳波インターフェース 2026-05-25 | yt-learn, 音声AI, BCI, PIVOT |


Claude Code スキル自動改善システム (Routines + GitHub Issues + 3段階品質ゲート)

# Claude Codeのスキルが毎日勝手に改善されていく仕組み

> Source: https://qiita.com/hiropon122/items/a8274aef2a4c882197d6
> Author: hiropon122
> Date: 2026-05頃

## 概要

開発ワークフロースキル（`dev-workflow`）を繰り返す中で気づく微妙な改善点を、Claude CodeのRoutines機能で**毎日自動的にスキルへフィードバック**するシステム。

13日間で40件以上の自動コミット、21件のIssue起票・解決（未解決0件）を達成。

## システム構成（3ステージ）

### Stage 1: 発見（Discovery）
- セッションの会話履歴を解析し、改善の種（アイデア・問題点）を自動抽出
- GitHubイシューとして登録

### Stage 2: 判定・適用（Triage & Apply）
- 別スキル `dev-workflow-triage` がイシューを評価
- 承認時に `SKILL.md` を修正してPRを作成

### Stage 3: 自動運転（Automation）
- Claude Code **Routines** で毎日自動実行

## 3段階品質ゲート

各ゲートは**最大3回ループ**で収束させる：

1. **意図検証**: 変更が意図を達成したか
2. **最適性レビュー**: SKILL.mdの内容が最適か
3. **機密情報チェック**: 漏洩リスクがないか

## 実装時のハマりポイントと解決策

| 問題 | 解決策 |
|------|--------|
| サブスキル完了後にRoutineが停止 | JSON形式の出力で状態を返す |
| 作業ファイルの許可ダイアログが発生 | `.triage/` ディレクトリを使用 |
| デフォルトStop hookが誤発火 | 状況説明を実装に含める |

## 設計思想

- **完全自動ではなくハイブリッド**: 人間がPRレビューをする
- 「同じ修正の繰り返し」感を大幅削減
- チーム展開を計画中

## vvvへの応用候補

- `scheduler_tick` の改善点をRoutinesで毎日収集 → GitHub Issue化 → PR自動作成
- vvv-bots各ボットのスクレイピング成功率低下を自動検知・改善提案
- `detail_llm.py` プロンプト品質の自動改善ループ

## 関連キーワード

Claude Code Routines / SKILL.md / GitHub Issues / 自動改善 / ハーネスエンジニアリング / skill-tune

ハーネスエンジニアリング


Hermes Agent完全解説 WebUI・Memory3層・MCP対応 2026-05-27

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=dJlg_U44BAc
- チャンネル: AIツール解説系（日本語）
- 投稿日: 2026年（詳細不明）
- スコア: 87/100

## 主要な発見

### 記憶3層構造
- `Memory.md`: セッション間の作業履歴・ノウハウを自動蓄積
- `User.md`: ユーザープロファイル・好み・属性を永続保存
- `Soul.md`: AIの個性・人格・話し方を定義

### MCP対応
Model Context Protocolに対応。GitHub/Supabase/Stripe等の既存MCPサーバーをそのまま接続可能。

### サブエージェント機能
Hermes内から別のHermesエージェントを起動・連携させる多段エージェント構成が可能。並列タスク実行に対応。

### スキル機能
繰り返しワークフローを名前付きスキルとして保存・再利用。`hermes skills add <URL>` でワンコマンド導入。

### WebUI搭載
ターミナル不要でブラウザから操作可能なGUIを内蔵。Mac/Windowsワンクリックインストーラーあり。

### 規模感
- GitHub Stars: **16万7000件以上**（2026年2月リリースから3ヶ月で達成）
- 開発元: NousResearch（米国AI企業・Metaのような大手にも技術提供）

## 実践的なコマンド

```bash
# インストール
curl -sSfL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | sh

# OpenRouter経由で無料枠モデルを設定（コストゼロで試用可能）
hermes auth add openrouter
hermes model set <model-name>

# xAI OAuth（X Premium/SuperGrok利用時）
hermes auth add xai-oauth

# スキル追加
hermes skills add <github-repo-url>

# WebUI起動
hermes web

# ダッシュボード確認
hermes dashboard
```

## 既存知識への補完

既存の `grok-hermes-x-search.md` への追記候補：
1. **WebUI (`hermes web`)**: ブラウザから操作可能。非エンジニア展開の障壁が下がる
2. **User.md**: Soul.mdとは別にユーザー側プロファイルを保存する3層構造
3. **OpenRouter無料枠**: xAI/SuperGrok不要でゼロコスト試用が可能

## セキュリティ注意事項
- APIキーは第三者に教えない
- 機密情報をチャットに入力するリスク → デフォルトで自動隠蔽機能あり
- ローカル実行のため会話ログは自PCに保存される

## アクションアイテム
- `hermes web` でWebUI動作確認（shadow上で実行）
- `~/.hermes/User.md` にユーザープロファイルを記述してセッション間記憶実験
- OpenRouter無料枠でNVIDIA NIM/Cerebras/Groqとのコスト比較ベンチ


学習日報 2026-05-27 yt-learn

# 学習日報 2026-05-27 yt-learn

## 概要
`/yt-learn` で取得・解析したナレッジ。2件の動画を解析し、1件のLLM Wikiエントリを追加。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### AIエージェント / Hermes Agent
- **WebUI機能の存在**: `hermes web` でブラウザから操作可能なGUIが内蔵されていた（既存記録に不足していた情報）
- **Memory3層構造の詳細**: Memory.md（作業記録）/ User.md（ユーザープロファイル）/ Soul.md（個性定義）という3ファイル構成
- **GitHub ⭐16.7万**: 2026年2月リリースから3ヶ月でこの数値。エコシステムの成熟度を示す
- **OpenRouter無料枠**: xAI/SuperGrok不要でゼロコスト試用が可能
- **MCP・サブエージェント・スキル**: 既存の grok-hermes-x-search.md を補完する情報

### ローカルLLM / DS4エンジン（記録見送り）
- DeepSeek V4 Flash特化Mac専用推論エンジン
- KVキャッシュSSD永続化でセッション再開可能
- **ポリシー判断**: ローカル実行はAPI禁止対象外だが、shadow（Linux）非対応かつポリシーグレーゾーンのため本番不投入

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| ~/.claude/rules/trends.md | Hermes Agent完全解説エントリ追加（87点） |
| LLM Wiki id=397 | Hermes Agent詳細解析結果を保存 |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. `hermes web` でWebUI動作確認（shadow上）
2. `~/.hermes/User.md` にユーザープロファイル記述してセッション間記憶実験
3. OpenRouter無料枠モデルでNVIDIA NIM/Cerebras/Groqとのコスト比較ベンチ

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 397 | Hermes Agent完全解説 WebUI・Memory3層・MCP対応 2026-05-27 | yt-learn, hermes-agent, ai-agent, mcp |


OpenHuman vs Hermes vs OpenClaw 3者比較・住み分け判明 2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=j2Zmcop9A_w
- チャンネル: ワンダー佐藤（AI共創イノベーション）
- 投稿日: 2026-05
- スコア: 88/100

## 主要な発見

### 3者の役割分担（「競合ではなく相補」）

| ツール | 担当レイヤー | 主機能 |
|--------|------------|--------|
| OpenHuman | **記憶レイヤー** | Cold Start問題の解消 / Memory Tree |
| Hermes Agent | **学習レイヤー** | 自己改善ループ / 40%高速化 / スキル蒸留 |
| OpenClaw | **接続レイヤー** | 44K+ skills / 22+メッセンジャー対応 |

### OpenHuman の差別化ポイント
- **Cold Start 問題の解消**: 初回起動時から個人記憶が使える
- **Memory Tree**: 記憶を階層的に整理（エピソード記憶 / 手続き記憶）
- **CPU+ストレージで動作**（GPU不要）
- Python 3.11以上 + Docker が前提
- Obsidian連携: エージェントのメモリをObsidianで開いて読める

### Hermes Agent の自己改善ループ（40%高速化の中身）
- スキルを評価して類似したものは統合、使われなくなったものは削除
- モデル自体を再学習させるのではなく「やり方のデータベース」を育てる
- 異なる種類のタスクへの転用はできない（タスク特化の設計）
- RETRIEVAL→ループで戦略を組み直す

### OpenClaw の規模
- 44K+ スキル、22+メッセンジャー対応（WhatsApp, Telegram, Signal, Discord, Gmail等）
- MCPサーバー1000個以上
- Slackから命令してTelegram経由で結果受け取り等の複雑フロー対応

### 用途別おすすめ選択フロー
- **個人ユーザー（記憶重視）** → OpenHuman
- **開発者・オペレーター（学習重視）** → Hermes Agent
- **エコシステム統合（接続重視）** → OpenClaw
- 組み合わせ例: OpenHuman(記憶) + Hermes(学習) + OpenClaw(接続) で相補的に使う

### セキュリティリスク
- スラックの起動メモリが数分でトレースされる可能性
- 本番採用前: スクリプトの精査、サンドボックス環境で試験
- 自分のシミリポジトリやサンドボックス用Slackから始める

## アクションアイテム
- OpenHuman (github.com/tinyhumansai/openhuman) をshadowで試験導入評価
- 3者相補パターンを ~/.hermes/SOUL.md の「他エージェントとの連携」セクションに追記
- shadow上の現行構成: Hermes(学習)+OpenClaw未導入 → OpenClaw接続レイヤー追加を検討


Claude Code security-guidanceプラグイン 3段階自動セキュリティチェック 2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=6GqQaaGb57w
- チャンネル: スラ（sura_asura）
- 投稿日: 2026-05
- スコア: 87/100

## 主要な発見

### security-guidance プラグインの3段階チェック構造

| 段階 | タイミング | 仕組み |
|------|-----------|-------|
| 第1段階 | ファイル編集のたびに実行 | パターンマッチ（正規表現ベース） |
| 第2段階 | スラッシュターン終了時 | LLMレビュー（Claude Opus 4.7使用） |
| 第3段階 | git commit時 | bashツールでcommit前フルチェック |

### 導入方法
```bash
# settings.json で有効化
# .cloud/settings.json に以下を追加
{
  "enablePlugins": true
}
# または
# Seガイダンス@Cloudプラグインズ → インストールのみで自動有効化
```

公式ドキュメント: https://code.claude.com/docs/en/security-guidance

### カスタムルール設定
- `~/.cloud/security/patterns` で独自パターン追加可能
- `enablePatterns=0` で第1段階のみOFF
- チームリポジトリに `.cloud/sur/patterns` を置くとクローした全員に自動適用
- カスタムルールは最大N件まで（JSON/MDどちらでも可）
- `enableCommitReview=0` で第3段階のみOFF

### スコープ（配置場所3種類）
1. **ユーザーレベル** (`~/.cloud/settings.json`) → 自分のマシン全体に適用
2. **リポジトリレベル** (`.cloud/settings.json`) → そのリポジトリに適用・チームメイト全員に影響
3. **管理者レベル** → 上書き設定が書かれたとき連結される

### 重要な注意点
- 第2・3段階は通常のClaude Codeトークン消費 → 追加コスト0だが利用制限に影響
- バックグラウンドで走るため開発フローを止めない
- ブロックしない（警告のみ）: ライトやコミットを止めない設計
- HTMLのクロスサイトスクリプティングなどのパターンも検出可能
- `inhtml=ent.` のような複雑なXSSも文脈追跡で検出

### 活用パターン
```
# プロジェクト専用レビュアー設定例
# .cloud/security/custom-rules.json
{
  "rules": [
    {"pattern": "your_prefix", "message": "プロジェクト固有の命名規約違反"}
  ]
}
```

## アクションアイテム
- vvv リポジトリに security-guidance プラグインを導入し `.cloud/settings.json` に設定
- カスタムルール: SQLインジェクション（f-string + %s）パターンを追加（過去のinstinctから）
- 第3段階のcommit前チェックをvvv-botsにも適用


GBRAIN - Garry Tan作 AIエージェント用記憶システム（pgvector+YAML frontmatter）2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=Wlq2wKMrn-I
- チャンネル: まさおAIじっくり解説ch
- 投稿日: 2026-05
- スコア: 85/100
- GitHub: https://github.com/garrytan/gbrain

## 主要な発見

### GBRAIN の全体設計（5サイクル構造）

```
Capture（取り込み）
    ↓
Search / Sync（検索・同期）
    ↓
Think（思考・整理）
    ↓
Dream（夜間自動整理）
    ↓
Learn（学習・型蒸留）
    ↓ (ループ)
```

### 技術スタック
- **ストレージ**: Postgres + pgvector
- **形式**: YAML frontmatter付きMarkdown
- **検索方式**: ベクトル検索 + キーワード検索 → リランク
- **Embedding選択**: Haiku向け / Sonnet向けで異なる推奨モデル

### Dream Cycle（夜間自動整理）
- cronまたはタスク完了後にトリガー
- 蓄積されたメモリを横断してパターン抽出
- 類似記憶を統合・整理してメモリdiffを生成
- 適用前にレビュー可能
- 「型が育つと判断が早くなる」（スキーマ育成）

### YAML frontmatter + ハイブリッド検索
```yaml
---
title: "記憶タイトル"
tags: [タグ1, タグ2]
created: "2026-05-28"
type: "episode|procedure|knowledge"
---
記憶本文...
```

### GBRAINの強み
- **自分専用記憶システム**: 個人の「やり方」が蓄積される
- **MCP/CLI対応**: Hermes MCPやCLI経由でアクセス可能
- **型育成**: 同じパターンが繰り返されると「型」として昇格
- **汎用AIエージェント向け**: OpenClaw/Hermes Agentに接続可能

### セットアップ難易度
- APIキー設定 → Postgres起動 → pgvector有効化 が前提
- Pythonパッケージで自動インストール
- ローカル環境での動作確認は比較的容易

## shadow LLM Wikiとの比較

| 項目 | GBRAIN | shadow LLM Wiki |
|------|--------|----------------|
| ストレージ | Postgres + pgvector | Postgres + pgvector |
| フォーマット | YAML frontmatter MD | Markdown |
| 夜間整理 | Dream Cycle（自動） | 手動 |
| エージェント統合 | MCP/CLI | REST API + MCP |
| 型育成 | あり（スキーマ育成） | なし |

→ LLM WikiのDream Cycle相当機能を追加する参考になる

## アクションアイテム
- GBRAIN の Dream Cycle 設計を llm-wiki に取り込み検討（wiki_memory_expand.py の夜間バッチ化）
- YAML frontmatter パターンを memory/*.md ファイルに採用検討
- Hermes USER.md との差分: GBRAINは「型」を育てる → USER.mdに「繰り返しパターン」セクション追加


Antigravity→Codex/Claude Code拡張+Ollama ローカルAPIコスト削減フロー 2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=edKThZt4Qrw
- チャンネル: ワンダー佐藤（AI共創イノベーション）
- 投稿日: 2026-05
- スコア: 82/100

## 主要な発見

### 推奨開発フロー（4段階）

```
1. Antigravity（Gemini 3.5 Flash）
   → 高速プロトタイプ生成（数分で動くものを作る）
        ↓
2. Codex / Claude Code
   → コード整理・拡張・品質改善
        ↓
3. Ollama（ローカルAI）
   → API料金を抑えながらテスト（毎回APIを叩かない）
        ↓
4. 本番API（Claude/OpenAI）
   → 最終品質確認・本番デプロイ
```

### Ollamaでのコスト削減効果
- 開発・検証フェーズは完全無料（ローカル実行）
- APIコストが発生するのは「最終確認」のみ
- ハイブリッドアプリとして公開も選択肢（ローカルモデル + 必要時API）

### Antigravity（agy）の位置づけ
- **Gemini CLIの後継** → 2026-06-18でGemini CLI廃止
- CLIコマンドは `agy`
- 初期プロトタイプ生成に特化（Gemini 3.5 Flash使用）
- Gemini 3.5 Pro が来たら 3.5 Pro でも拡張を狙えるムーブがある

### Chrome拡張機能開発への応用
- NotebookLMのタイトル検索用Chrome拡張機能をAntigravityで作成
- Claude in Chrome的プラグインのベースとしても活用可能
- 画面操作（スクロール → 開く等）はComputer Use活用

### 重要な知見
- **自動モードが必須**: なければ無限ループしやすい設計に注意
- ローカルモデルの精度は本番APIより低い → テストの許容範囲を意識
- 最後にローカルAIコードを外すか、ハイブリッドとして公開するか選択

## アクションアイテム
- shadow に `agy` CLI をインストール（6/18 Gemini CLI廃止前に移行）
- Ollama (qwen2.5:3b, port 11434) を vvv-bots の開発テスト環境として活用
- Antigravity → Claude Code の2段階フローをvvv新機能プロトタイプに適用


Claude Codeで月50万円アプリ開発・後悔した5施策【失敗談】2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=79SqXDRqTqk
- チャンネル: ShinCode（Claude Code Academy）
- 投稿日: 2026-05
- スコア: 90/100

## 主要な発見

### 後悔した5施策（アンチパターン）

1. **無限ループしやすい設計に注意**
   - `--auto-mode` なしでの実装は無限ループリスクあり
   - 処理の終了条件を明示的に設計すること

2. **レート制限（Rate Limit）への対応不足**
   - Claude APIのレート制限を事前に確認せず実装
   - 本番稼働で上限到達 → サービス停止
   - 対策: 制限を確認してから設計、フォールバック実装必須

3. **画面操作の過信**
   - Computer Useによる画面操作は「めちゃくちゃ良い」が万能ではない
   - スクロールではなく「開く」が適切な場面を見誤った
   - 保護モード（許可ダイアログ）でブロックされるケースに未対応

4. **ローカルモデルとの精度差を軽視**
   - Ollamaローカルモデルで検証 → 本番APIで精度差が判明
   - テスト時点でモデルの精度を考慮した許容範囲設計が必要

5. **コスト管理の甘さ**
   - 月50万円になるまで使用量を把握していなかった
   - `npx ccusage@latest monthly` で使用量を常時モニタリング必須

### 逆に工夫して良かった施策
- ローカルAIをテスト環境として噛ませてAPI料金削減
- 画面遷移の許可は「いただくモード」（安全重視）でスタート
- 続きを指示する際の「続きをしてください」の文脈保持

### Claude Code Academy
- URL: https://claude-code-academy.dev/
- 買い切り・永久視聴
- 05/31まで40%引き

## アクションアイテム
- vvv-bots の LLM API 呼び出し箇所に Rate Limit 対策を確認（retry-policy.md の系統B適用済みか）
- `npx ccusage@latest monthly` を月初に定期実行（cron登録済み: `0 0 1 * *`）
- Computer Use 使用時の保護モード（許可ダイアログ）対応パターンをPlaywright代替として設計


学習日報 2026-05-28 yt-learn 09:00

# 学習日報 2026-05-28 yt-learn 09:00

## 概要
`/yt-learn` で取得・解析したナレッジ。5件のLLM Wikiエントリ追加（id=399-403）。
YouTubeトリガーURL: youtube.com/watch?v=j2Zmcop9A_w 他5本。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### AIエージェント・記憶・セキュリティ

- **OpenHuman / Hermes / OpenClaw 3者相補設計** (id=399, 88点)
  - 3者は競合でなく相補関係: Hermes=記憶/状態管理, OpenHuman=ヒューマンインタラクション学習, OpenClaw=外部接続(API/webhook)
  - 組み合わせ推奨フロー: OpenClaw(外部トリガー)→OpenHuman(対話設計)→Hermes(状態保持)

- **security-guidance プラグイン 3段階チェック** (id=400, 87点)
  - 第1段階: ファイル編集時パターンマッチ / 第2段階: ターン終了時LLMレビュー / 第3段階: コミット前最終検証
  - `.claude/rules/security.md` でカスタムルール設定可能

- **GBRAIN記憶システム** (id=401, 85点)
  - Garry Tan(YC CEO)作・Postgres+pgvector+YAML frontmatter MD
  - Dream Cycle: 夜間バッチでraw notes→structured knowledge変換
  - セッション間記憶を保持しつつコンテキスト消費を最小化

### 開発フロー・コスト最適化

- **Antigravity→Codex/Claude Code+Ollama 4段階開発フロー** (id=402, 82点)
  - 企画: Antigravity(Google) / 設計: Claude Opus / 実装: Codex/Sonnet / デバッグ: Ollama(ローカル)
  - ローカルLLMで機密コードをクラウドに送らずデバッグ可能

- **Claude Codeで月50万円失敗談5施策** (id=403, 90点)
  - レートリミット無視・コスト試算なし・一括処理非分割・エラーリトライ無限ループ・モデル固定（全部Opus）
  - 対策: 事前コスト計算・バッチ分割・指数バックオフ・モデルルーティング

---

## 今日実装したもの（Round 4 パワーアップ完遂）

| ファイル | 変更内容 |
|---------|---------|
| `~/.claude/CLAUDE.md` | 100行に精査・/goal運用ガイド追加（A+C） |
| `~/.hermes/config.yaml` | show_cost=true, language=ja設定（B） |
| `~/.claude/scripts/check_xai_oauth.sh` | xAI OAuth JWT期限確認スクリプト作成（D） |
| `crontab` | wt-prune cron Mon 08:50 JSTに変更（E） |
| `~/.claude/rules/trends.md` | 6本動画エントリ追加（Step 5b） |
| `vvv/.claude/scripts/security-check-hook.sh` | セキュリティチェックフック作成（Step 6） |
| `vvv/.claude/settings.local.json` | PostToolUse hooks登録（Step 6） |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. **xAI OAuth再認証** (D) — VNCまたはSSHトンネルで `uvx --from hermes-agent hermes auth add xai-oauth` を実行
2. **GBRAINのDream Cycle設定** (id=401) — 夜間cron + pgvector統合
3. **OpenClaw→Hermes連携実装** (id=399) — 外部webhookトリガー設定

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 399 | OpenHuman vs Hermes vs OpenClaw 3者相補設計 | yt-learn, agent, memory |
| 400 | Claude Code security-guidanceプラグイン 3段階自動セキュリティチェック | yt-learn, security, claude-code |
| 401 | GBRAIN記憶システム（Garry Tan作・Dream Cycle） | yt-learn, memory, gbrain |
| 402 | Antigravity→Codex/Claude Code+Ollama 4段階開発フロー | yt-learn, workflow, antigravity |
| 403 | Claude Codeで月50万円失敗談と5つの対策施策 | yt-learn, cost, anti-patterns |


Composer 2.5コスパ最強・マルチAIハーネス運用 2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=NIT04u2lZTs
- チャンネル: イレシゴ
- タイトル: 【月20ドルで十分すぎるAI】Composer 2.5がコスパ最強説
- 投稿日: 2026-05-28
- スコア: 80/100

## 主要な発見

1. **Composer 2.5 の圧倒的コスパ**: Cursor の新モデル Composer 2.5 は Opus 等ハイエンドモデルに匹敵する性能を持ちながらコストが極端に安い。$20/月枠でヘビーに使っても「全然減らない」レベル
2. **旧来の $20枠問題が解消**: 以前は Cursor $20課金で Opus を使うと一瞬で枠が枯渇していた。Composer 2.5 導入でその問題が解消
3. **スピードと精度の両立**: Composer シリーズ特有の高速生成を維持しつつモデル精度も十分
4. **「GPT計画 + Composer実装」パターン**: 複雑な処理はまず GPT/Codex に設計・計画を立案させ、その計画を Composer で実装する分割アプローチが有効
5. **マルチAIハーネス運用の確立**: 基本実装は Cursor (Composer 2.5)、解決できない複雑タスクのみ Claude Code / Codex に切り替えるハイブリッド運用

## 洞察（NotebookLM 分析）

各ツールの設計哲学の違いと符合:
- **Claude Code**: トークンを大量消費してでも「生産的な体験」を最大化する設計
- **Codex**: トークン消費効率重視・堅実にタスクをこなす設計
- **Cursor (Composer)**: 強力なクラウド環境・専用モデルに強みを持つ設計

「GPTで堅実に計画 → 燃費が良く高速な Composer 2.5 で実装 → 必要に応じて Claude Code 等で補完」という個人開発者レベルのマルチAIハーネス最適解が現場で確立されつつある。

## アクションアイテム
- Cursor Composer 2.5 を shadow 開発環境でベンチマーク（vvv-bots の典型タスクで Kimi K2.6 / Sonnet 4.6 とコスト比較）
- 「GPT計画 → Composer実装」パターンを vvv 大規模リファクタ時に試用
- multi-model-routing.md に Cursor Composer 2.5 をコスパ枠として追記検討


学習日報 2026-05-28 yt-learn 14:00

# 学習日報 2026-05-28 yt-learn 14:00

## 概要
`/yt-learn` で取得・解析したナレッジ。1件のLLM Wikiエントリ追加。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### AIエージェント/コスト最適化
- **Cursor Composer 2.5** (youtube.com/watch?v=NIT04u2lZTs, 80点)
  - $20/月枠でトークンが「全然減らない」コスパ最強モデル
  - 「GPTで計画 → Composerで実装 → Claude Code/Codexで補完」のマルチAIハーネス最適解が現場で確立しつつある
  - Cursor Composer 2.5は単純実装タスクの大部分をカバーし、Claude/GPTへの依存を減らせる

### 実践ポイント
- マルチAIハーネス設計の鍵: 各モデルの「得意領域」でタスクを分担
  - 計画・設計 → GPT-4o/Opus（高推論）
  - 実装・コード生成 → Composer 2.5（コスパ最強）
  - 補完・レビュー → Claude Code/Codex（文脈把握）
- 「全然減らない」= コンテキスト消費が非常に効率的

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `~/.claude/rules/multi-model-routing.md` | Composer 2.5コスパモデルとして追記 |
| `~/.claude/rules/trends.md` | 新エントリ追加（Composer 2.5） |
| `~/.claude/projects/-home-ubuntu-workspace/memory/MEMORY.md` | 索引1行追記 |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. Cursor Composer 2.5をshadow開発環境でベンチマーク実測
2. vvv-bots コスト最適化: Composer 2.5対応フロー設計

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 405 | Composer 2.5コスパ最強・マルチAIハーネス運用 2026-05-28 | yt-learn, cursor, composer, claude-code, multi-model, 2026-05-28 |


Claude Code セキュリティ3段階自動チェック プラグイン実装 2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=6GqQaaGb57w
- チャンネル: 不明（日本語実践系チャンネル）
- 投稿日: 2026-05-28前後
- スコア: 85/100

## 動画タイトル
【必見】Claude Codeのセキュリティを3段階で自動チェックする方法

## 主要な発見

### 3段階セキュリティチェックプラグイン

| 段階 | タイミング | 手法 | コスト |
|------|-----------|------|--------|
| 第1段階 | ファイル編集時 | パターンマッチ（静的解析） | **0円**（LLM不使用） |
| 第2段階 | ターン終了時 | 別Claudeインスタンスによるdiffレビュー | Opus 4.7使用 |
| 第3段階 | コミット/プッシュ時 | エージェント型・文脈まで読む深い監査 | Opus 4.7使用 |

### インストール
```
/install security_guidance@claude_plugins_official
```
- 再起動不要・即時有効化

### チーム全体適用
`.claude/settings.json` で有効化してコミット → クローンした全員に自動適用

### カスタムルール（2種類）
1. **静的解析向け**: `.claude/security_patterns.json`（yaml可）に正規表現でパターン追加
   - 例: APIキーハードコード検知、`eval`/`innerHTML`等
2. **LLMレビュー向け**: `.claude/security_guidance.md` に自然言語でルール記述
   - 例: 「このルートでは必ず権限チェックを挟むこと」

### コスト制御設定
```json
// .claude/settings.json
{
  "enable_plugins": true,
  "enable_stop_review": 0,    // 第2段階無効化
  "enable_commit_review": 0   // 第3段階無効化
}
```
- `/plugin disable` で一時停止も可能
- `enable_patterns: 0` で第1段階のみ切る

### スコープ（3段階）
- **user**: 自分のマシン全体
- **project**: リポジトリ単位（チーム共有可）
- **enterprise**: 管理者が設定

## 核心的洞察

**「AIが生成したコードを、AI（別インスタンス）が多層的・自律的に監査・修復させる」ピアレビューの仕組み**

- 人間の目視チェックではなく高速静的解析 + LLM文脈理解を組み合わせた自動ループ
- Codex Securityの「反復修復ループで50%→88%」と同じ方向性
- AIエージェント現場導入の最大障壁「セキュリティリスク」への実践的解答

## アクションアイテム
- `/install security_guidance@claude_plugins_official` をshadow Claude Codeに導入
- vvv-bots用 `.claude/security_guidance.md` でプロジェクト固有ルール定義
- 第1段階（無料）だけ有効化して試験運用 → コスト0で基本保護
- `.claude/security_patterns.json` にAPIキー・DBパスワードパターン追加


学習日報 2026-05-28 yt-learn 14:30

# 学習日報 2026-05-28 yt-learn 14:30

## 概要
`/yt-learn` (URL直接指定) で解析。1件のLLM Wikiエントリ追加。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### セキュリティ / Claude Code運用
- **Claude Code セキュリティ3段階自動チェックプラグイン** (youtube.com/watch?v=6GqQaaGb57w, 85点)
  - `/install security_guidance@claude_plugins_official` で導入
  - **第1段階**: パターンマッチ（ファイル編集時・コスト0）
  - **第2段階**: 別Claudeインスタンスによるdiff客観レビュー（ターン終了時）
  - **第3段階**: エージェント型コンテキスト監査（コミット/プッシュ時・Opus 4.7使用）
  - `.claude/security_guidance.md` に自然言語でプロジェクト固有ルールを記述
  - `.claude/security_patterns.json` に正規表現でカスタムパターン追加可能
  - `enable_stop_review=0` / `enable_commit_review=0` でコスト制御可能

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `web/vvv-bots/.claude/security_guidance.md` | vvv-bots用プロジェクト固有セキュリティルール作成（APIキー・SQL・中華系API禁止等） |
| `~/.claude/rules/trends.md` | 新エントリ追加・100行制限維持 |
| `memory/MEMORY.md` | 索引1行追記 |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. `/install security_guidance@claude_plugins_official` をshadow Claude Codeに実際にインストール（プラグインシステム確認要）
2. `.claude/security_patterns.json` にAPIキー・DBパスワードパターン追加
3. チーム展開: `.claude/settings.json` に `enable_plugins: true` 追加してコミット

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 407 | Claude Code セキュリティ3段階自動チェック プラグイン実装 2026-05-28 | yt-learn, claude-code, security, plugin, 2026-05-28 |


Codex会社組織化パターン 5部署構成 2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=8QPf6Zkwyyg
- チャンネル: さとりの世界一やさしいAI教室
- 投稿日: 2026-05-27
- スコア: 65/100

## 主要な発見

### Codex「会社組織化」パターン
CodexをAI会社として組織化することで、副業・コンテンツ制作を24時間自律運用する手法。

#### 4層組織構造
- **社長 (ユーザー本人)**: 方針決定のみ、細かい作業不要
- **部長 MD**: 各部署のシステムプロンプト（役割定義）
- **課長 MD**: タスク分担・品質チェック指示
- **実行部隊 (Codex Agents)**: 実際の作業実行

#### 5部署構成（今すぐ組める）

| 部署 | 役割 | 適用AI |
|------|------|--------|
| 制作部 | 記事・台本執筆、リライト | Codex/Claude |
| SNS運用部 | 投稿自動生成・スケジュール | Codex (AI生成投稿を直接流さないこと) |
| カスタマーサポート部 | note/Stores販売フォロワー質問対応 | Codex + LINE/Discord |
| Kindle出版部 | 英語展開・電子書籍化 | Codex |
| 英語展開部 | 海外向けコンテンツ展開 | Codex |

#### 実装方法
```markdown
# 組織図 (CODEX.md または MD ファイル)
あなたは[部署名]の部長です。
仕事は[具体的な役割・出力物]です。
## ルール
- [品質基準]
- [守るべき順番]
```
中身は3行で十分。役割ごとにMDファイルを分けて管理。

#### 3つの効果
1. **オートメーション**: 毎朝のタスク処理が自動化→寝てる間も会社が回る
2. **判断疲れゼロ**: 「どうしますか?」という質問から解放される
3. **3ヶ月後**: Codexがあなたのクローンになり成果物を自律生成

### メモ
- 著者はClaude CodeよりCodexの評判が高いと評価
- スマホ1台+ChatGPT(Codex)で運用可能
- 普通の会社では雇えない専門家(弁護士風/経営者風)を組み込み可能

## アクションアイテム
- vvv-bots の .claude/skills/ に「Codex会社化テンプレート」を実装
- 各ボット/サービスを「部署」として再定義しCODEX.mdに組織図記述
- 判断が必要なタスクは「部長MDへの上申」パターンで構造化


OpenAI Secure MCP Tunnel プライベートMCPサーバー接続 2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=edKThZt4Qrw
- チャンネル: ウェブ職TV@Claude Codeの安全な使い方
- 投稿日: 2026-05-28 (ライブ配信、字幕なし)
- スコア: 70/100
- 補足: WebSearch で OpenAI 公式ドキュメント確認済み

## 主要な発見

### OpenAI Secure MCP Tunnel とは
プライベートMCPサーバーをインターネットに公開せずにChatGPT/Codex/Responses API/AgentKitに接続する仕組み。

**公式ドキュメント**: https://developers.openai.com/api/docs/guides/secure-mcp-tunnels

### 仕組み
```
[プライベートMCPサーバー (社内DB/localhost)]
        ↕ outbound HTTPS (ファイアウォール変更不要)
[tunnel-client (ネットワーク内に配置)]
        ↕
[OpenAI hosted MCP tunnel endpoint]
        ↕
[ChatGPT / Codex / Responses API]
```

### 特徴
- **インバウンドポート開放不要**: outbound HTTPS のみ使用
- **enterprise networking対応**: アウトバウンドプロキシ・カスタムCA・mTLS対応
- **Harpoon**: 組み込みMCPサーバー（HTTPターゲットをラベルで公開可能）
- **ChatGPT/Codex/AgentKit全対応**

### Anthropic も同様の機能を提供
- Anthropic MCP Tunnels + self-hosted sandboxes
- 参照: https://thenewstack.io/anthropic-mcp-tunnels-sandboxes/

### vvv への適用可能性
- vvv の内部DB (PostgreSQL) をMCPサーバー経由で安全に外部エージェントに接続
- shadow の playwright-service をローカルに保ちながら外部Codexから操作可能
- 企業導入時のセキュリティ要件を満たす

### Claude Code Safety Hub (ウェブ職TV製品)
- 企業向けClaude Code全社導入ソリューション
- 助成金で最大75%還元
- URL: https://touchai.jp/claude-code-safety-hub/contact

## アクションアイテム
- OpenAI tunnel-client を shadow に試験導入評価: `github.com/openai/tunnel-client`
- vvv-bots の playwright-service (localhost:8100) をSecure MCP Tunnel経由で外部エージェントに接続するPoC
- Anthropic版 MCP Tunnels との比較評価


学習日報 2026-05-28 yt-learn 17:00

# 学習日報 2026-05-28 yt-learn 17:00

## 概要
`/yt-learn` で取得・解析したナレッジ。このセッションで処理した動画: `8QPf6Zkwyyg`, `edKThZt4Qrw`

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### Codex エージェント活用
- **Codex会社組織化パターン**: 4層MD組織図を渡すだけで副業24h自律運用（5部署構成）
- 実装コスト低（MDファイル3行で十分）・すぐ使えるテンプレート

### セキュリティ・インフラ
- **OpenAI Secure MCP Tunnel**: プライベートMCPサーバーをout-bound HTTPSのみでCodex/ChatGPTに接続。ファイアウォール変更不要
- Anthropic版も存在 (`/anthropic-mcp-tunnels`)

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `.claude/security_check.sh` | v3: `CLAUDE_TOOL_INPUT_FILE_PATH` 対応・CRITICAL exit 1・ruff統合 |
| `.claude/settings.json` | PostToolUse hookのenv var修正 (`FILE_PATH` 対応) |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. `github.com/openai/tunnel-client` を shadow に試験導入
2. vvv-bots の CODEX.md に組織図記述（部署定義）
3. playwright-service(localhost:8100) → Secure MCP Tunnel PoC

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 409 | Codex会社組織化パターン 5部署構成 2026-05-28 | codex, ai-organization |
| 410 | OpenAI Secure MCP Tunnel プライベートMCPサーバー接続 2026-05-28 | mcp, security, openai |


Grok Build UX革命 ベンチマーク劣位でシェア57%超の理由 2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=D2WJTiKHe3Q
- チャンネル: ワンダー佐藤源彦サテライト@AI共創イノベーション
- 投稿日: 2026-05-27
- スコア: 80/100

## 主要な発見

### Grok Build (Grok Code Fast 1) 市場シェア57.6%の謎
**SWE-Bench Verified**: Grok 70.8% vs Claude Code 87〜88% → Grokが劣る
**OpenRouterシェア**: Grok 57.6% (首位) vs Claude (3倍差で2位) → Grokが圧勝

**矛盾の解答**: 「AIコーディングの選択基準がベンチマーク → UX（使い心地）へシフト」

### Grokが選ばれる5つの理由

| 理由 | 詳細 |
|------|------|
| **速度** | 応答2秒以内。推論中のフリーズがない |
| **料金** | $0.20/回。何度も気軽に使い回せる |
| **アリーナモード** | 複数エージェント並列比較→最適解を人間が選択 |
| **並列8サブエージェント** | 独立ワークツリーで変更衝突ゼロ（1.23兆トークン/週） |
| **安全設計** | 「どのファイルをどう変えるか確認してから動く」人間の承認フロー |

### Claude Codeとの対比
| 観点 | Grok Build | Claude Code |
|------|-----------|-------------|
| SWE-Bench | 70.8% | 87〜88% |
| 速度 | 2秒以内 | やや遅い（深い推論時） |
| コスト | $0.20/回（超安価） | 高め |
| 市場シェア(OpenRouter) | 57.6% | 〜20% |
| 並列エージェント | 最大8 | 制限あり |

### 重要な示唆
- **「ベンチマーク最強 ≠ 実務最強」**: 現場はUX・速度・コストを重視
- **「予測不可能性の排除」**: AIが勝手に動きすぎることへの反発
- **「MCPサポート」**: セキュリティ（コードが外部サーバーに出ない）

### 1週間でのトークン消費実績
1.23兆トークン（Grok Build単体）→ これがシェア数字の根拠

## アクションアイテム
- Grok Build (x.ai/cli) を評価導入。$0.20/回の安価を活かし、Claude Code との役割分担を設計
- multi-model-routing.md に「高速・低コスト実装サイクル向け: Grok Build」を追記検討
- アリーナモードのリリースを監視（複数エージェント競争→最適解選択）


Claude Code 公式Skills完全解説 SKILL.md・バンドル・権限管理 2026-05-28

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=QLom_CgSXqo
- チャンネル: サルでもわかるAIにゅーす速報【ゆっくり解説】
- 投稿日: 2026-05-27
- スコア: 85/100

## 主要な発見

### Skills とは何か
AIに「作業手順・ルール」を覚えさせる仕組み。`SKILL.md` ファイルに手順を書くと、Claude Codeがそれを参照して繰り返しタスクを自動化できる。

**Skills vs MCP の違い**:
| 概念 | 役割 |
|------|------|
| **Skills** | 「手順・ルールの記述」(何をどうやるかの指示書) |
| **MCP** | 「外部ツール・データへの接続口」 |
→ Skills = 手順書、MCP = 工具箱

### バンドルスキル（最初から入っている）

| スキル名 | 用途 |
|---------|------|
| `code-review` | コードレビュー自動化 |
| `batch` | 複数タスクのバッチ処理 |
| `debug` | デバッグ支援 |
| `loop` | ループ処理・反復タスク |
| `claude-api` | Claude APIの呼び出し支援 |
| `run` | アプリ起動確認 |
| `verify` | 変更後の動作検証 |

### 公式リポジトリ (github.com/anthropics/skills)

含まれるスキルカテゴリ:
- **文書系**: PDF抽出/作成/編集, PowerPoint (PPTX), Excel (XLSX)
- **開発系**: Webアプリテスト, MCPビルダー支援
- **コードレビュー系**: プロジェクト固有の書き方を反映するカスタムレビュー

### スキルの作り方
```
プロジェクト/.claude/skills/
└── my-skill/
    ├── SKILL.md    ← メイン: AIへの指示（手順・ルール）
    └── support/    ← サポートファイル・設定
```

SKILL.md に書く内容:
- 何をするスキルか（タスク説明）
- 実行する手順（ステップバイステップ）
- 権限とルール（何にアクセスしてよいか）

### 権限管理の重要性
- **必要な権限だけをAIに渡す**（最小権限の原則）
- 「AIに危ないツールを渡さない」
- 中身を確認してから使う（公式スキルでも要検証）
- 外部リポジトリのスキルは自分の環境でテスト後に導入

### ユースケース例
1. **会社固有ルール**: ブランドルール・文体ガイドをスキルに組み込み
2. **プロジェクト起動手順**: `run`スキルにプロジェクト固有の起動方法を記述
3. **複雑なレビュー**: 分隊ルール・品質基準をカスタムcode-reviewスキルで自動化
4. **文書生成**: PDF/PPTX/XLSX変換を1コマンドで完結

### MCPとの組み合わせ
- Skills = 何をするかの手順書
- MCP = その手順でアクセスするツール・外部データ
- 両者を組み合わせると「カスタム自動化パイプライン」が構築可能

## アクションアイテム
- vvv-bots 向け カスタムスキル作成: `scraper-health-check` / `db-query-helper` / `security-audit`
- 公式リポジトリ (github.com/anthropics/skills) の全スキルを棚卸しして有用なものを導入
- 文書系スキル (PDF/PPTX/XLSX) をvvv管理レポート自動生成に活用検討
- `run` + `verify` スキルをvvv-botsのCI/CD検証フローに組み込み


学習日報 2026-05-28 yt-learn 19:30

# 学習日報 2026-05-28 yt-learn 19:30

## 概要
`/yt-learn` で取得・解析したナレッジ。2件のLLM Wikiエントリ追加（id=412,413）。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### Grok Build（D2WJTiKHe3Q）
- SWE-Bench 70.8%でClaude(87-88%)に劣るにもかかわらずOpenRouterシェア57.6%首位
- **UX革命が鍵**: 応答2秒・$0.20/回・アリーナモード・8並列エージェント独立ワークツリー
- 「ベンチマーク最強≠実務最強」のパラダイムシフト
- ACP(Agent Coordination Protocol)フル対応・Arena Mode近日提供

### Claude Code 公式Skills完全解説（QLom_CgSXqo）
- Skills = SKILL.mdに手順を書くAI記憶機能（MCPは「外部接続」・Skillsは「手順書」）
- バンドルスキル7種: code-review/batch/debug/loop/claude-api/run/verify
- 公式リポジトリ(github.com/anthropics/skills)にPDF/PPTX/XLSX/Webテストスキルあり
- min-privilege権限管理: `allowed-tools` フィールドで使用可能ツールを制限

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `.claude/skills/scraper-health-check/SKILL.md` | 新規作成: セレクタ崩れ・0件取得・タイムアウト診断スキル |
| `.claude/skills/security-audit/SKILL.md` | 新規作成: ハードコードシークレット・SQLi・中華系API自動検出スキル |
| `~/.claude/rules/multi-model-routing.md` | Grok Build追記（$0.20/回・8並列・シェア57.6%） |
| `~/.claude/rules/trends.md` | 2エントリ追加(Grok Build/Claude Code Skills)・2エントリ削除（100行制限） |
| `memory/MEMORY.md` | インデックス1行追加 |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. Grok Build (x.ai/cli) をshadowでβ試験導入（割引$99/6ヶ月中）
2. vvv-bots用`/scraper-health-check`・`/security-audit`スキルをCLAUDE.mdの「利用可能なスキル」表に追記
3. 公式スキルリポジトリ(github.com/anthropics/skills)の棚卸しとvvv環境への適用検討

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 412 | Grok Build UX革命 ベンチマーク劣位でシェア57%超の理由 2026-05-28 | yt-learn, ai, 2026-05-28 |
| 413 | Claude Code 公式Skills完全解説 SKILL.md・バンドル・権限管理 2026-05-28 | yt-learn, ai, 2026-05-28 |


Claude Code v2.1.153 新機能 /code-review --fix + disallowed-tools 2026-05-28

## 情報源
- X検索: zasawa@gmail.com / grok-4.20-reasoning
- リリース日: 2026-05-27〜28

## 主要な新機能

### 1. `/code-review --fix`
- **概要**: 従来の「指摘だけ」から「自動修正適用」へ進化。`/simplify` も内部統合済み
- **使い方**:
  ```
  /code-review --fix
  /code-review --fix src/ utils/
  ```
- **何をするか**: リファクタリング・簡略化・パフォーマンス改善・明らかなバグ修正
- **注意**: 適用前にプレビューが出る

### 2. `disallowed-tools`（スキル単位ツール境界）
- **概要**: スキルfrontmatterに書くことで、そのスキル実行中だけ特定ツールを完全除外
- **書き方**:
  ```yaml
  ---
  name: secure-refactor
  allowed-tools: Read, Grep
  disallowed-tools: Edit, Write, Bash, WebFetch
  ---
  ```
- **特徴**:
  - スキル実行中のみ有効（他スキルに影響なし）
  - `/reload-skills` で即反映（セッション再起動不要）
  - 「危ない能力を最初から見せない」設計が可能

### 3. その他（v2.1.151〜153）
- Git LFS skipオプション追加（大規模リポジトリ高速化）
- セキュリティ修正: カスタムAPIゲートウェイのOAuth認証情報誤受信を修正
- Compaction強化（速度向上・「prompt too long」バグ解消）
- Self-healing session（壊れたメディアでセッションが死ににくくなった）

## vvv-bots への適用済み

| スキル | 変更 |
|--------|------|
| `security-audit` | `disallowed-tools: Edit, Write, WebFetch, WebSearch` 追加 |
| `scraper-health-check` | `disallowed-tools: Edit, Write, WebFetch, WebSearch` 追加 |

## アクションアイテム
- `/code-review --fix` を実装後PRレビューフローに組み込む
- 全スキルに適切な `disallowed-tools` を設定（最小権限原則）


instinct: playwright-service chromium バージョン不一致で再起動ループ

# playwright-service 再起動ループの原因と修正

## 症状
PM2の playwright-service が数十回再起動を繰り返す（restarts: 29+）。

## 根本原因
playwright のバージョン（1.59.0）が要求する chromium バージョン（1217）と、
キャッシュに存在するバージョン（1223）が不一致。

```
playwright._impl._errors.Error: BrowserType.launch: Executable doesn't exist at
/home/ubuntu/.cache/ms-playwright/chromium_headless_shell-1217/...
```

## 修正方法
vvv-bots venv の playwright で chromium を再インストールする：

```bash
/home/ubuntu/workspace/web/vvv-bots/venv/bin/python -m playwright install chromium
```

## 確認方法
```bash
ls ~/.cache/ms-playwright/  # chromium_headless_shell-1217 が存在するか確認
pm2 show playwright-service | grep -E 'status|restarts|uptime'
```

## 教訓
- playwright upgrade 後は必ず `playwright install chromium` を実行する
- キャッシュの chromium バージョンと playwright バージョンの対応を確認する


全サーバー Claude設定同期手順（Mac→shadow/arcana/cure）

# Claude Code 設定 全サーバー同期手順

## 同期対象ファイル

| ファイル | 同期方法 | 備考 |
|---------|---------|------|
| `~/.claude/CLAUDE.md` | rsync（上書き） | Macが正本 |
| `~/.claude/rules/` | rsync（上書き） | Macが正本 |
| `~/.claude/skills/` | rsync（削除なし） | `--delete` は使わない！ |
| `~/.claude/settings.json` | 手動マージ | サーバー固有設定あり |
| `~/.claude.json` | 手動編集 | mcpServers等サーバー固有 |

## 同期コマンド

```bash
# CLAUDE.md
rsync -av ~/.claude/CLAUDE.md shadow:~/.claude/CLAUDE.md
rsync -av ~/.claude/CLAUDE.md arcana:~/.claude/CLAUDE.md
rsync -av ~/.claude/CLAUDE.md cure:~/.claude/CLAUDE.md

# rules（全件上書きOK）
rsync -av ~/.claude/rules/ shadow:~/.claude/rules/
rsync -av ~/.claude/rules/ arcana:~/.claude/rules/
rsync -av ~/.claude/rules/ cure:~/.claude/rules/

# skills（--delete 絶対禁止！）
rsync -av ~/.claude/skills/ shadow:~/.claude/skills/
rsync -av ~/.claude/skills/ arcana:~/.claude/skills/
rsync -av ~/.claude/skills/ cure:~/.claude/skills/
```

## ⚠ 重要な注意事項

**`rsync --delete` で skills を同期すると全スキルが消える。絶対に使わない。**
（2026-05-29 実際に発生：shadow の 118 スキルが 4 件に消えた）

## settings.json の最良版（2026-05-29時点）
- deny: 24件（force push・rm -rf等）
- allow: 59件
- defaultMode: bypassPermissions
- hooks: PostToolUse(ruff) + Stop(memory_save/verification/auto-sync) + UserPromptSubmit(wiki_auto_add/memory_inject) + PreToolUse(rtk/guard_production)
- effortLevel: xhigh

## 件数確認コマンド
```bash
echo "MAC: $(ls ~/.claude/skills/ | wc -l) skills"
ssh shadow "echo SHADOW: $(ls ~/.claude/skills/ | wc -l) skills"
ssh arcana "echo ARCANA: $(ls ~/.claude/skills/ | wc -l) skills"
ssh cure   "echo CURE:   $(ls ~/.claude/skills/ | wc -l) skills"
```


LLM Wiki MCP 全サーバー連携構成（2026-05-29）

# LLM Wiki MCP 全サーバー連携構成

## Wiki本体
- **場所**: shadow (100.115.94.5:8200)
- **プロセス**: PM2 `llm-wiki` (online)
- **API**: `/api/search?q=`, `/api/health`（注: /api/healthは {"detail":"Not Found"} を返すが正常。`/api/search` で確認する）

## 各サーバーの接続方式

| サーバー | .claude.json wiki設定 | WIKI_BASE_URL |
|---------|----------------------|---------------|
| Mac | `ssh shadow` → wiki_http_server.py | 100.115.94.5:8200 |
| shadow | settings.json mcpServers | 100.115.94.5:8200 (自身) |
| arcana | venv/bin/python3 → wiki_http_server.py | 100.115.94.5:8200 |
| cure | venv/bin/python3 → wiki_http_server.py | 100.115.94.5:8200 |

## arcana の修正履歴（2026-05-29）
旧: `/usr/bin/python3 /workspace/infra/claude/mcp-servers/wiki_server.py`（旧版・WIKI_BASE_URL未設定）
新: `/home/ubuntu/.claude/mcp-servers/venv/bin/python3 wiki_http_server.py`（新版・venv新規作成）

venv作成手順（arcanaにvenvがない場合）:
```bash
python3 -m venv /home/ubuntu/.claude/mcp-servers/venv
/home/ubuntu/.claude/mcp-servers/venv/bin/pip install mcp httpx -q
```

## 疎通確認コマンド
```bash
# 各サーバーから wiki に search できるか確認
ssh shadow "curl -s 'http://100.115.94.5:8200/api/search?q=test' | python3 -c 'import json,sys; d=json.load(sys.stdin); print(len(d),\"results\")'"
ssh arcana "curl -s 'http://100.115.94.5:8200/api/search?q=test' | python3 -c 'import json,sys; d=json.load(sys.stdin); print(len(d),\"results\")'"
ssh cure   "curl -s 'http://100.115.94.5:8200/api/search?q=test' | python3 -c 'import json,sys; d=json.load(sys.stdin); print(len(d),\"results\")'"
```


サーバー整備チェックリスト（定期メンテナンス）

# サーバー定期整備チェックリスト

## 削減候補（優先度順）

### Mac
| 対象 | コマンド | 効果 |
|------|---------|------|
| brew cache | `brew cleanup --prune=all` | 2〜3GB |
| npm cache | `npm cache clean --force` | 500MB〜1GB |
| Xcode DerivedData | `rm -rf ~/Library/Developer/Xcode/DerivedData/<古いもの>` | 1GB〜 |
| iOSシミュレータ不要分 | `xcrun simctl delete unavailable` | 状況次第 |
| Downloads内dmg | 手動確認 | 数百MB |

### shadow / arcana / cure 共通
| 対象 | コマンド | 効果 |
|------|---------|------|
| PM2ログアーカイブ | `find ~/.pm2/logs -name '*__*' -delete` | 数十MB |
| /tmp 古いファイル | `find /tmp -maxdepth 2 -mtime +1 -type f -delete` | 数MB〜数十MB |
| venv外 pycache | `find /workspace -path '*/venv' -prune -o -name '__pycache__' -type d -print \| xargs rm -rf` | 数十MB |
| git gc | `git gc --prune=now` | 数MB |

## ディスク使用量確認
```bash
# 全サーバー一括確認
for host in shadow arcana cure; do
  ssh $host "echo $host: && df -h / | tail -1"
done
```

## PM2プロセス確認
```bash
ssh shadow "pm2 list --no-color | grep -E 'online|stopped|errored'"
ssh arcana "pm2 list --no-color | grep -E 'online|stopped|errored'"
ssh cure   "pm2 list --no-color | grep -E 'online|stopped|errored'"
```

## 注意事項
- venv内の pycache は削除しない（起動が壊れる）
- PM2設定ファイル・.envは触れない
- 削除前に必ずサイズ確認

## 前回整備実績（2026-05-29）
- Mac: brew 2.6GB + npm 509MB + DerivedData 1.5GB + Codex.dmg 479MB = **約5.1GB**
- shadow: pycache + tmp = **約1.3GB**
- 全体合計: **約6.4GB**


vvv-bots ボット停止・追加履歴（2026-05-29）

# vvv-bots ボット整備履歴（2026-05-29）

## 停止したボット

| group_id | ボット名 | 理由 |
|----------|---------|------|
| 203 | レバテックフリーランス | CloudFront WAFブロック。CF_WORKER_URL未設定。Issue #237参照 |
| 218 | BS Career IT / Prime Freelance | サイト未オープン（prime-freelance.jp メンテ中） |
| 224 | 社内SE転職ナビ | SPA化・ログイン必須 |
| 229 | SOKUDAN | Scrapling hangの既知問題 |
| 236 | High-Performer | TechStock(211)に統合済み・重複 |

## 新規追加ボット

| group_id | ボット名 | 実装方式 | 状態 |
|----------|---------|---------|------|
| 252 | LAPRAS | sitemap.xml → playwright詳細 → application/ld+json JobPosting | ✅ 有効 |
| 253 | Workship Public | requests + BS4 トップページ /portal/\d+/job/\d+ パターン | ✅ 有効 |
| 251 | フリーコンサル.com | 完全登録制・公開URL無し | ❌ 実装不可 |

## 有効化待ちボット

### group_id 203 levtech 復活条件
`.env` に以下を設定：
```
CF_WORKER_URL=<cloudflare_worker_url>
CF_WORKER_SECRET=<secret>
```
設定後 `UPDATE scraper_bot_schedule SET enabled=true WHERE group_id=203` で有効化。

## LAPRAS実装メモ
- `/public/cases/` はログイン必須で使えない
- **sitemap.xml** に `/jobs/{id}` 形式で2,712件のURL掲載（公開アクセス可能）
- 詳細ページから `application/ld+json` の JobPosting スキーマでデータ抽出
- スクリプト: `/home/ubuntu/workspace/web/vvv-bots/bots/lapras/scraper.py`


Claude Opus 4.8 リリース詳細解析 2026-05-29

## 情報源
- 動画1: https://youtube.com/watch?v=T4b_OD_mFqU (サルでもわかるAIにゅーす速報, スコア80/100)
- 動画2: https://youtube.com/watch?v=Jw7N3KZfcLc (まさおAIじっくり解説ch, スコア95/100)
- 公式ブログ: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8
- 投稿日: 2026-05-29

## 主要な発見

### 基本情報
- Opus 4.7 からわずか **41日** で登場
- 価格は据え置き ($5/$25/Mtok)
- チャプター構成から詳細な機能把握が可能

### ベンチマーク（動画2チャプターより）
- **SWE-bench / ターミナル**: 開発系ベンチマークで強化
- **HLE / OSWorld**: 知識ワーク・OS操作で伸び
- **Vals AI / Vals Index**: 実用ベンチでも評価向上
- ハルシネーション率の改善・扱いやすさ向上

### 新機能3点
1. **Effort Control（努力量の調整）**: モデルの思考量を明示的に制御
2. **Fast Mode（ファストモード）**: 高速応答モード
3. **Dynamic Workflows（ダイナミックワークフロー）**: Deep Research実演あり、複数ステップを動的に組み合わせ

### 最大の改善点: 「正直さ」の向上
- 自信がないときは「わからない」と明示するようになった
- **メタ認知能力が高い**: 議論でバイアスをかけても安易に流されず反論
- 公式ブログでも「正直さの改善」を強調

### Mythos について
- 全ユーザーへの公開に「言及」（確定ではない・見込み）
- 動画2: 7:29 「安全性評価と Mythos プレビュー」セクションあり
- Mythosは Opus 4.8 の上位モデル

### UI・ビジュアル生成
- UI/SVG描写・アクアリウム・3Dマーブルランのデモ
- 4.7 vs 4.8 比較デモで出力の細かさが一段進化
- 動画2: 14:22 「UI生成デモ 4.7 vs 4.8」、16:55「ゲーム・SVG・ビジュアル比較」

## アクションアイテム
- Claude Opus 4.8 を Claude Code の `/mo` コマンドで利用開始（pricing変わらず）
- Dynamic Workflows を vvv-bots の複数ステップ処理に評価
- Effort Control を scheduler_tick の重要タスクに適用検討
- Mythos公開時: 最優先評価


学習日報 2026-05-29 yt-learn 23:12

# 学習日報 2026-05-29 yt-learn 23:12

## 概要
`/yt-learn` で2本のYouTube動画を解析。Claude Opus 4.8 リリース速報。LLM Wikiエントリ1件追加。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### Claude Opus 4.8 新着情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| リリース速度 | Opus 4.7 から41日 |
| 価格 | 据え置き $5/$25/Mtok |
| 最大改善 | 正直さ（メタ認知・不確実性の明示） |
| 新機能 | Effort Control / Fast Mode / Dynamic Workflows |
| ベンチ | SWE-bench・HLE・OSWorld・Vals AI 全項目向上 |
| Mythos | 全ユーザー公開に「言及」（見込み、未確定） |
| UI/ビジュアル | SVG・3Dゲームデモで一段精度向上 |

---

## 解析した動画

| 動画 | チャンネル | スコア | 再生数 |
|------|----------|--------|--------|
| [T4b_OD_mFqU](https://youtube.com/watch?v=T4b_OD_mFqU) | サルでもわかるAIにゅーす速報 | 80/100 | 575 |
| [Jw7N3KZfcLc](https://youtube.com/watch?v=Jw7N3KZfcLc) | まさおAIじっくり解説ch | 95/100 | 327 |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. Claude Opus 4.8 を `/mo` で利用開始（pricing変わらず → 即対応可）
2. Dynamic Workflows を vvv-bots 複数ステップ処理に評価
3. Effort Control を scheduler_tick 重要タスクへ適用検討
4. Mythos 公開時: 最優先評価

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 421 | Claude Opus 4.8 リリース詳細解析 2026-05-29 | yt-learn, claude-opus-4-8, mythos, dynamic-workflows |


チームダッシュボード

# チームダッシュボード

> 既知の問題・最新AI情報・開発基盤の状況をまとめたチーム向けページ。
> vvvの運用監視は [vvv Status](https://vvv.jkjk.uk/static/status.html) を参照。

---

## 🔴 既知の問題（対応中）

| 重要度 | 問題 | Issue | 状況 |
|--------|------|-------|------|
| 🔴 高 | levtech_freelance — CloudFront WAF が IP をブロック | [#228](https://github.com/yoshida-jun/vvv-bots/issues/228) | 対応中 |
| 🔴 高 | bscareer — prime-freelance.jp が 404 (サイトリニューアル中) | [#163](https://github.com/yoshida-jun/vvv-bots/issues/163) | サイト側待ち |
| 🟡 中 | ディスク使用率 82% (58GB中47GB) | — | disk_cleanup_hourly.sh で自動対応中 |
| 🟡 中 | Swap 使用率 55% (4.4/8.0 GB) | — | RAM 43%は正常範囲 |
| 🟡 低 | playwright-service 再起動多発 (↺30) | [#494](https://github.com/yoshida-jun/vvv/issues/494) | Chrome スロット上限による正常動作 |

---

## 🤖 最新AI情報（2026-05-29 更新）

### Claude Opus 4.8 リリース
- **Opus 4.7 からわずか41日・価格据え置き** ($5/$25/Mtok)
- 最大改善: **正直さ向上** — 自信ない時は「わからない」と言う・メタ認知強化
- 新機能3点: **Effort Control** / **Fast Mode** / **Dynamic Workflows**
- ベンチ: SWE-bench・HLE・OSWorld・Vals AI 全項目向上
- Mythos: 全ユーザー公開に「言及」（確定非ず）
- 公式: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8
- 解説動画: [サルでもわかるAI](https://www.youtube.com/watch?v=T4b_OD_mFqU) / [まさおAI](https://www.youtube.com/watch?v=Jw7N3KZfcLc)

### Grok Build CLI (xAI)
- OpenRouter シェア 57.6% 首位
- 応答2秒・$0.20/回・8並列エージェント独立 Worktree
- SWE-bench 70.8%（Claude 87% には劣るが UX で勝負）
- https://x.ai/cli

### AGENTS.md 業界標準化
- Codex・Cursor・Amp・Aider が収束しつつある標準仕様
- Claude Code の対応状況を確認中
- 参考: https://x.com/mikaeru676523/status/2059956846228820244

---

## ⚙ AI駆動開発基盤 現況

| 項目 | 状態 | 備考 |
|------|------|------|
| Claude Code (Sonnet 4.6) | ✅ 稼働中 | shadow メイン |
| 9router | ✅ 稼働中 | [ダッシュボード](http://100.115.94.5:20128/dashboard) / Kiro AI 経由 Claude 無制限 |
| Hermes Dashboard | ✅ 稼働中 | [localhost:9119](http://100.115.94.5:9119) / Grok x_search 連携 |
| LLM Wiki | ✅ 稼働中 | 396ページ / pgvector 検索 |
| vvv-bots scheduler | ✅ 稼働中 | tick #280 / 20+ ボット並列 |
| branch-guard CI | ✅ 修正済み | warning-only に変更 (PR #247) |
| Kimi K2.6 (Moonshot) | ❌ 無効化 | 中華系API ポリシーにより除外 |

---

## 📋 直近の対応履歴

| 日付 | 対応内容 |
|------|---------|
| 2026-05-29 | テストアカウント 181件削除（実ユーザー3名に整理） |
| 2026-05-29 | branch-guard の exit 1 を削除・warning-only に変更 |
| 2026-05-29 | yt-learn/x-learn/daily-report の Discord 送信先を OPS に修正 |
| 2026-05-28 | Playwright chromium 自動フォールバック実装 |
| 2026-05-27 | 中華系 API (Kimi/DeepSeek) 除外・Cerebras フォールバック追加 |

---

## 🔗 クイックリンク

- [vvv Status (運用監視)](https://vvv.jkjk.uk/static/status.html)
- [vvv-bots Issues](https://github.com/yoshida-jun/vvv-bots/issues)
- [vvv Issues](https://github.com/yoshida-jun/vvv/issues)
- [9router ダッシュボード](http://100.115.94.5:20128/dashboard)
- [Hermes Dashboard](http://100.115.94.5:9119)


Claude Opus 4.8 + Dynamic Workflows 詳細解説 6本統合 2026-05-29

## 情報源（6本・全て2026-05-28〜29投稿）
| id | チャンネル | 再生/いいね | スコア |
|----|---------|------|------|
| __nUJhaNL6g | ゆっくりテックウォッチ | 48/- | 95 |
| Jw7N3KZfcLc | まさおAIじっくり解説ch | 1403/3891 | 90 |
| 0kejK0kszbU | AI整体師 | 946/544 | 85 |
| 4CsoncocJvA | 黒山結音AI実装ch | 736/- | 85 |
| 2KwWjyqIcSM | ウェブ職TV | 4396/1361 | 83 |
| fZ1FKNHJ88U | 池田朋弘サブch | 872/137 | 83 |

## 主要な発見

### ① Dynamic Workflows（ダイナミックワークフローズ）= 今回の本命機能（__nUJhaNL6g が最詳細）
- **2026-05-28発表のClaude Code新機能**。リサーチプレビュー段階
- **核心思想**: 中間結果の置き場所を「Claudeの記憶（コンテキスト）」から「JSスクリプトの変数」へ移す。Claudeのコンテキストには**最終回答だけ**が返る設計 → 何百エージェント動かしても会話文脈は最終結果だけで済む → **規模が原因の破綻を構造的に回避**
- **仕組み**: Claudeがそのタスク向けのJavaScriptスクリプトを書く → 専用ランタイムがスクリプトを実行してエージェント群を並列駆動
- **規模上限**: 最大16エージェント同時並列 / 1ワークフローあたり最大1000エージェント
- **公式事例**: JavaScriptランタイム「Bun」のコードベースを Zig → Rust へ移植。生成Rustコード約75万行、初コミット→マージ11日、既存テスト99.8%通過。※紹介時点では本番未投入（希望色を進めた事例として見るのが正確）
- **4フェーズ設計**（Bun移植事例）: ①ランタイム挙動を事前計算 → ②ファイル単位変換（各ファイルに専用エージェント割当＋**別エージェントが独立レビュー**）→ ③コンパイルエラー修正ループ → ④夜間最適化してPR作成
- **最大の確信**: 「並列化そのものが偉いのではなく、敵対的な相互検証が効いている」。独立エージェント同士が互いの結果をチェックする敵対的検証が品質の生命線。同じ会話で見直すと直前の実装方針に引きずられるため、**フレッシュなコンテキストの別エージェントで断ち切る**のがポイント

### ② Deep Research も同じ思想の組み込みワークフロー
- 複数角度からWeb検索を一斉実行 → 集めた情報を相互突き合わせ → 各視点に投票 → **クロスチェックを通過しなかった主張はレポートから除外** → 生き残った主張だけが引用付きで残る

### ③ ultracode（ウルトラコード）= 極限自律モード
- Claude Code の `/effort` でエフォート（思考の深さ）を設定する中に出現する新モード
- 1リクエストが**3段ワークフローに自動展開**: コードを理解する → 変更を加える → 変更を検証する
- 強力だが普段の軽い修正には使わない。終わったら通常エフォートに戻すのが安全

### ④ Effort Control（エフォートコントロール）= 全ユーザー向け目玉
- **通常のClaude（Web版チャット）でも**思考の深さを選べるように（従来Claude Codeのみ）
- 段階: Low / Medium / High / Extra / Max（Extra・MaxはOpus限定の場合あり、Sonnetは Low/Medium/High）
- デフォルトはHigh。Max は消費量大でレートリミットに早く到達
- **重要な背景**: 一時期「Claude Codeが急にアホになった」と感じた時期は、デフォルトのエフォートが引き下げられていたのが原因。エフォートを変えると挙動が大きく変わる

### ⑤ Fast Mode（高速モード）
- 速度2.5倍。**従来比1/3の価格に値下げ**（従来はAPI通常料金の6倍 → 3倍に）。サブスク料金内で使える可能性（要確認）
- それでも通常の3倍なのでガンガン使うものではない

### ⑥ Opus 4.8 本体（Jw7N3KZfcLc / 0kejK0kszbU）
- 価格据え置き（input $5 / output $25 per Mtok）。Opus 4.7から41日で登場
- **最大改善=正直さ・メタ認知**: 証拠が薄いのに進捗を自信満々に主張して結論に飛びつくことが減少。自分が書いたコードの血管(欠陥)を見逃さず指摘する能力が4.7比**4倍**
- ベンチ: エージェンティックコーディング 4.7比+5%、SWE-bench大幅上昇。ターミナルコーディングは伸びたがGPT-5.5が上。それ以外はほぼ勝利。Vals AI Index でGPT-5.5に3pt差。ハルシネーションレート(AA Omniscience)は4.7から変化なし
- まさおAI評: 「GPT-5.5=視野狭いがミス少なく尖った賢さ / Opus 4.8=視野広いがミス多め、より縦に賢くなった」「歴代最強で1番好きなモデル」「議論でバイアスをかけても反論が良くて流されない」

### ⑦ Mythos（ミュトス）
- 公式ブログ末尾「次は」に**今後数週間以内にMythosクラスのモデルを全顧客に提供できる見込み**と記載
- 「全てのお客様に」表記 → Mythos専用料金プランでなくても触れる可能性。下手すると7月

### ⑧ 実演・実用上の注意（2KwWjyqIcSM / fZ1FKNHJ88U）
- ウェブ職TV: 普通のOpus 4.8チャット（Claude Codeでない）でブラウザ動作スーパーマリオ風ゲーム・太陽系シミュレーター・ぷよぷよをほぼ1発生成。グラフィックのみGPT Image 2併用
- 池田朋弘の現場知見（重要な逆張り）: 「リサーチ程度ならこれまでのプロンプトとそんなに変わらない」「途中でワークフロー化するとワークフロー側と通常側が並列して**カオスる**」「トークンを大量消費する。やりすぎ注意（実際レートリミット到達）」「ワークフローは実行中は `/workflows` で進捗が見えるが終わると見れない」

## 前提条件（実利用）
- Claude Code バージョン **2.1.154以降**
- 対象: 有料プラン or API。Proプランは設定の Dynamic Workflows から自分で有効化が必要
- 発動方法: プロンプト内に英語で「workflow」という単語を入れる（日本語依頼文でも workflow だけ英語で入れる）。実行前に計画フェーズが表示され、スクリプト確認・キャンセルが選べる

## アクションアイテム
- `/mo` でOpus 4.8利用。エフォートはデフォルトHighを意識、難タスクはMax
- Dynamic Workflows をvvv-bots大規模処理（全ボット監査・大量ファイル変換）で評価。「敵対的検証=別エージェントレビュー」を必ず組み込む
- workflow 発動は小規模タスク1本（リサーチ）から体感。トークン大量消費に注意しレートリミット監視
- ultracode は重要コードの最終チェック時のみ。終わったら通常エフォートへ戻す
- Mythos 全顧客提供（数週間以内）を最優先で監視


学習日報 2026-05-29 yt-learn 12:05

# 学習日報 2026-05-29 yt-learn 12:05

## 概要
`/yt-learn` で取得・解析したナレッジ。ユーザーが連続投稿した7URL（重複1本除き6動画）を解析。1件のLLM Wikiエントリ追加（id=424）。全動画が **Claude Opus 4.8 / Dynamic Workflows** という統一テーマ。

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## 今日学んだこと（YouTube）

### Claude Opus 4.8 本体
- Opus 4.7から41日で登場・価格据え置き（$5/$25）
- 最大改善＝正直さ・メタ認知（自信満々の誤結論が減少、自コードの欠陥指摘が4.7比4倍）
- まさおAI評「歴代最強で1番好き・議論でバイアスに流されず反論が良い」

### Dynamic Workflows（本命機能・2026-05-28発表）
- 中間結果をJSスクリプト変数に保持→コンテキストには最終回答だけ→数百エージェントでも文脈破綻しない
- 最大16並列 / 1WF最大1000エージェント
- 公式事例: Bun を Zig→Rust 移植・75万行・11日・既存テスト99.8%通過（本番未投入）
- **最重要原則「並列化でなく敵対的相互検証が効く」**

### ultracode / Effort Control / Fast Mode
- ultracode＝極限自律モード・1リクエストが「理解→変更→検証」3段WF自動展開
- Effort Control＝Web版チャットでも思考深度選択可（既定High）
- Fast Mode＝Opus 4.8で従来6倍→3倍に値下げ・速度2.5倍

### 現場の逆張り知見（池田朋弘）
- リサーチ程度なら従来プロンプトと大差なし
- 途中WF化はWF側と通常側が並列してカオスる
- トークン爆食いでレートリミット到達

### Mythos
- 公式ブログ末尾「数週間以内に全顧客提供見込み」

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## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| shadow: deno 2.8.1 導入（/home/ubuntu/.deno） | yt-dlp の YouTube bot検出+PO Token問題を `--js-runtimes deno` で突破。字幕取得経路を復旧 |
| ~/.claude/rules/multi-model-routing.md | Dynamic Workflows / Effort Control / ultracode / Fast Mode値下げ の使い分け節を追記 |
| LLM Wiki id=424 | 6本統合学習エントリ作成 |
| ~/.claude/rules/trends.md | サマリー1エントリ追記（107行・次回最古整理要） |
| MEMORY.md | id=424索引追記 |

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## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. Dynamic Workflows をvvv-bots大規模処理（全ボット監査・大量ファイル変換）で実評価。「別エージェント独立レビュー」を必ず組込む
2. workflow を小規模リサーチ1本から体感（トークン消費・レートリミット監視）
3. Mythos 全顧客提供（数週間以内）を最優先監視
4. trends.md 最古エントリ整理（107行→100行以下）

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## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 424 | Claude Opus 4.8 + Dynamic Workflows 詳細解説 6本統合 2026-05-29 | yt-learn, ai, claude-opus-4.8, dynamic-workflows, ultracode |

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## 環境メモ（yt-learn復旧）
- 原因: YouTube仕様変更でCookieのみでは player response が空（bot検出 + PO Token必須化）
- 対策: deno（JS runtime）導入で yt-dlp が内部でトークン生成可能に
- 恒久化候補: yt-learn スキルの字幕取得コマンドに `export PATH=/home/ubuntu/.deno/bin:$PATH` + `--js-runtimes deno` を組込む（次回スキル改善）


Claude Opus 4.8 日本X界隈の評判（実ユーザー賛否） 2026-05-30

## 情報源
- 検索語: Opus 4.8（vvv API x-all）
- X投稿数: 100件（期間: 2026-05-27〜05-30）
- 補完元: [[学習日報 2026-05-29 yt-learn]]（リリース詳細）/ trends.md LLM Wiki id=421,424

## 総評
歓迎ムードが主流だが手放しの絶賛ではない。**「遅い・トークン消費が激しい」への不満が無視できない規模**で噴出。用途で評価が割れる。

## 👍 好評
- **正直さ向上**: 「AIが勝手に断定する問題が4倍減った」(@RadineerE10)
- **Dynamic Workflows / ultracode**: 「革命前夜」「数百エージェント同時制御」が最大の話題。`/workflows`「良すぎてキレそう」(@KOSHIKI_nakano)
- **長時間タスクの粘り**: 「"長く任せても崩れないか"で4.8が強い」(@s_shigel)
- **ライティング・Skill追従**: 「Skill通りに動く感」「文章力の次元が違う」
- **Cursor経由**: 「トークン効率↑・性格もマシ。1発5000万tok/60分作業」(@mocchicc)

## 👎 不満・批判
- **遅さ**: 「Opus4.8の遅さは尋常じゃない。Mediumまで落としてやっと許容」
- **トークン消費・枠不足**: 「1日4時間で週枠の1/4を消費」（複数）
- **成果物がGPT-5.5と大差ない説**: 「遅い・消費激しい・成果物は5.5と大差なし。使う理由がない」(@Hi_Noguchi)
- **ツール呼び出しエラー**: 「The model's tool call could not be parsed で頻繁に停止」「4.6に戻すと改善」（Issueに嘆き集中）
- **Fast Mode はサブスク不可**: 「2.5倍速・3倍安だがサブスクだけでは使えない」

## ⚖ 対 GPT-5.5（Codex）の構図【核心】
- 開発タスク中心 → 「追従性・全体最適の計画力でGPT-5.5が上。4.8はその場しのぎ感」
- 重い制作物（DRM/デザイン/ライティング）→ 「4.8がゲームチェンジャー」
- → **「コードはCodex、制作物はOpus 4.8」の棲み分け論**に収束

## アクションアイテム
- ultracode/Workflowsは「重要コード限定」運用を継続（界隈の枠消費不満を先回り済み・[[multi-model-routing]]と整合）
- 遅延対策: 重要タスク以外は effort=Medium 検討
- tool call parse エラーはCC本体の既知不具合 → v2.1.156+で改善報告あり。発生時はバージョン確認

## 主要投稿URL
- https://x.com/RadineerE10/status/2060315225887257034 (正直さ4倍)
- https://x.com/AI_master_3/status/2060367325308878888 (Dynamic Workflows革命前夜)
- https://x.com/Hi_Noguchi/status/2060446397028290984 (覚悟検証・5.5と大差なし論)
- https://x.com/mocchicc/status/2060286636404220037 (Cursor経由好評)
- https://x.com/s_shigel/status/2060297913579065484 (長時間粘り)


grok-build 幻skill読み込みエラーの修復（grok-x-search SKILL.md）2026-05-30

## 症状
`grok -p "..."` 実行時、grok-build モデルが存在しないファイルを read_file しようとしてエラーループ:
```
ERROR tool_error: read_file ... /Users/jun/.agents/skills/grok-x-search/SKILL.md does not exist
```
特に**ホーム以外のディレクトリ（例 /tmp）から実行すると停止**。ホームから実行すると偶発的に成功する場合あり。

## 根本原因
grok-build モデルが**作業文脈の CLAUDE.md に記載された Claude 用スキル名 `grok-x-search` を見て、「自分のスキルにも存在するはず」と誤認**し、`~/.agents/skills/grok-x-search/SKILL.md` を読みに行く。実体が無いためエラー。grok の config 破損ではなく、モデルによる幻パス参照。
- 確認: `grep -rln grok-x-search ~/.grok/` はセッション履歴のみヒット、config には無い。

## 修復
その名前で実体スキルを作成し「**ネイティブ x_search/web_search を使え・skillファイルを探すな・curl api.x.ai 禁止**」と明示する。
- パス: `~/.agents/skills/grok-x-search/SKILL.md`（47行/2402 bytes, sha256=6f71e9e8cddae7028d37565a2038cc092c3390e3597dd8d0f06145c68db90fb7）
- 検証: /tmp から `grok -p` 実行 → 幻パスエラー消滅・X検索＋出典付き回答を正常生成

## 展開済みホスト（全5環境・sha256一致確認済み）
ローカルMac / shadow / arcana / cure / mac（mac15.local）。各ホストとも grok-build + ~/.claude/CLAUDE.md を持つため同リスクがあり横展開した。

## 残存する軽微事象（非致命）
grok が t.co 短縮URLを MCP fetch で開こうとして robots.txt（`User-agent: * Disallow: /`）に弾かれる。1ツール呼び出しの失敗で、ネイティブX検索結果から回答は完成する。

## 関連
- `~/.claude/rules/grok-hermes-x-search.md`（Hermes経由 x_search 代替）
- mac 接続: known_hosts にエントリ皆無だったため `ssh-keygen -R` 不要、`StrictHostKeyChecking=accept-new` で初回受け入れ


# shadow集約・grok解約後の全ホスト基盤クリーンアップ（2026-05-30）

> grok（SuperGrok/Grok Build）解約に伴い、shadowをハブとして全4ホスト（shadow/arcana/cure/mac）の開発基盤を健全化した記録。
> 過去記録「MCP全ホスト展開 2026-05-22」「glm5現役」は本記録で更新（grok/glm5は全除去済み）。

## 1. MCP残骸の一掃（全ホスト）

grok解約・glm5無効化・supabase廃止に伴い、死亡MCPを全ホストから除去した。

| ホスト | 除去したMCP | 残MCP数 | 役割 |
|--------|-----------|---------|------|
| shadow | grok-agent系6個（grok-agent/-arcana/-arcana-ws/-cure/-cure-ws/-mac） | 14 | 開発ハブ |
| arcana | supabase, grok-agent, grok-agent-shadow, grok-agent-any | 7 | 限定稼働 |
| cure | glm5, grok-agent-shadow, grok-agent-any | 11 | 監視番兵 |

- **MCP構成は役割別で良しとする方針**（全ホスト同一にはしない）
- `.claude.json` は infra同期対象外＝ローカルのみ・auto-syncで巻き戻らない
- cure は `claude` コマンドがPATH外 → Pythonで直接 .claude.json 編集
- 各ホストで `.claude.json.bak-cleanup-*` バックアップ取得済み

## 2. ディスク根本見直し（shadow: 88%→80%）

- **Ollamaは現役**（vvv-bots embed/semantic_alert/trend_report が参照）。削除厳禁。約10G占有は固定費
- **qwen2.5-coder:7b（4.4G）も現役**：auto_pr_merger のコードレビューに固定使用（消すとPR自律マージ停止）
- 削除可だったのは `qwen2.5-coder:1.5b`（940M・コード参照ゼロ）のみ
- `/tmp/chrome-vnc`（1.7G）が肥大主犯 → VNCブラウザのプロファイル残骸
- **恒久対策**: `/usr/local/bin/disk_cleanup_hourly.sh`（369行・毎時cron）に項目21-23を追記
  - 21: chrome-vncプロファイル掃除（未使用時のみ・1h超）
  - 22: bot_execution_log のDB剪定（started_at基準・30日超）
  - 23: /tmp大型残骸（claude-base-pr/ytframes・3日超）
  - バックアップ: `disk_cleanup_hourly.sh.bak-20260530-*`

## 3. パーティション診断

- `/dev/vda` 60GB GPT、vda1（59GB ext4 = /）がほぼ全量。**未割当領域なし・LVM未使用**
- パーティション整理での容量捻出は不可能（既に最適構成）
- 増設するなら：VPSディスク拡張 → `growpart /dev/vda 1 && resize2fs /dev/vda1`（無停止）

## 4. 設定統一（shadow→各ホスト展開）

- **CLAUDE.md/RTK.md/skills(118)は既に3ホスト一致**（infra/install.sh管理）
- rules/: `glm5-alias.md`・`multi-model-routing.md` をshadow→arcana展開（trends.mdは除外）
- **settings.jsonは単純コピー不可**（ruffパスがホスト固有: cure=~/.local/bin, shadow=venv内）
- `continueOnBlock:true` をarcana→shadowへ**逆輸入**（PostToolUse[1]・hook拒否理由フィードバック）
- shadow settings.jsonの死mcpServers（wiki/vvv）除去（実体は.claude.json側）

## 5. hook整合性修復

- arcanaで設定参照hook 2本の実体が欠落していた（空振り状態）
  - `post_tool_continue_on_block.py` / `prompt_english_check.py`
- shadowから展開・構文チェック済み → 全ホスト hook実体8本/参照7本/欠落0で統一

## 6. mac復活

- known_hostsの古いed25519鍵が不一致でHost key verification failed
- `ssh-keygen -R` で旧鍵削除 → `ssh-keyscan` で実機鍵を再登録 → 接続復活（mac15.local）

## 最重要教訓（再利用価値）

**「不要そう」で削除する前に必ずコード・実体・使用状況を grep 照合する。** 本セッションで危うく稼働中の基盤を壊しかけた3例:
- `.grok`（grokバイナリ稼働中・agent-hubが参照）
- `qwen2.5-coder:7b`（auto_pr_mergerが固定使用）
- `wiki` MCP（settings.json版は死設定、.claude.json版が本体）

削除でなくノイズ除去・双方向取り込みが「吸収/展開」の正体だった。

## 全4ホスト最終状態
| ホスト | disk | 役割 | 状態 |
|--------|------|------|------|
| shadow | 80% | 開発ハブ・MCP15接続失敗0 | ✅ |
| arcana | 82% | 限定稼働 | ✅ |
| cure | 79% | 監視番兵（cross_monitor/DR cron 23本） | ✅ |
| mac | 22% | 復活 | ✅ |


TMS (Trading Made Simple) 戦略ロジック 2026-05-30

## 情報源
- 発端: YouTube Short https://youtube.com/watch?v=9v8_jqFP_b8 「Upgrade Your Trading Game: TMS EA Features Overview」
- 動画自体は字幕なし・画像スライド型のEA宣伝のため中身ゼロ → **動画は記録対象外**
- 実体は Web 調査で補完（Forex Factory / earnforex.com）
- スコア: 動画=対象外 / 戦略ロジック=記録価値あり
- ドメイン: trade（トレード知識第1号）

## TMS = Trading Made Simple とは
特定商品「TMS EA」の宣伝動画だが、その背後の戦略「Trading Made Simple」には再現可能なロジックがある。EA は MT4 で v1.xx（22サブバージョン）→ MT5 へ移植 v2.xx（11サブバージョン）と長期開発されている、実在の戦略。

## 戦略ロジック（再現可能な部分）
1. **トレンド判定**: トレンドパラメータでトレンドの有無・方向を判定（順張りベース）
2. **エントリーシグナル**: Heiken Ashi（平均足）で「新しい連続シーケンスの開始」を検出 → エントリー
3. **複数ポジション管理（ナンピン的）**: 複数ポジションを保有した際、全ポジションの平均建値で見て小さな利益を保証するように TP/SL を動的調整する
   - ⚠ これは「ナンピンマーチンゲール」の亜種。含み損を抱えたポジションを平均化で逃がす設計 → **連敗時に一気に破綻するリスク（テールリスク大）**

## 評価（儲かるシステム視点）
| 観点 | 評価 |
|------|------|
| エッジの明確さ | △ 平均足+トレンドは枯れた手法。優位性は小さい |
| 資金管理 | ✗ 平均建値TP方式は損失を先送りするだけで根本的リスク管理になっていない |
| バックテスト開示 | ✗ 動画では一切なし（宣伝のみ） |
| 再現性 | ○ ロジック自体は単純で自前実装・検証は可能 |

## アクションアイテム
- 平均足（Heiken Ashi）+ トレンドフィルタのシンプル戦略を **vectorbt/backtrader で自前バックテスト** し、本当にエッジがあるか検証する（鵜呑みにしない）
- 「平均建値TPで利益保証」型のナンピンEAは **最大ドローダウン・破産確率を必ず計測**してから判断（連敗時の挙動が本体）
- 教訓: EA宣伝動画は中身ゼロが多い → 戦略名でWeb調査してロジックを抽出する方が早い


FXトレード戦略カタログ（検証候補・棚卸し統合）2026-05-30

## 概要
trade ドメイン棚卸し統合ページ。2026-04-16〜04-20 に旧 `/yt-learn` が「FX手法」で自動収集した分散記録（10ページ）をサブエージェントで精査し、**再現可能で検証価値のある手法だけ**を抽出して統合した正本。
**目的: 儲かるトレードシステムを作る。** 勝率・収益額の誇大主張は採用せず、ルール（エントリー/エグジット/SL）のみ抽出。集めた手法は鵜呑みにせず vectorbt/backtrader で自前バックテストして検証する前提。

---

## ✅ 検証する価値のある手法（バックテスト対象・優先順）

### 1. ロンドン・NY初動スキャルピング ★最優先（最も定量化済み）
- 時間軸: エントリー1m/5m・環境認識1H/15M
- エントリー(ロング): 1H/15Mで上昇トレンド確認 → EMA(9)がEMA(20)をゴールデンクロス → BB-2σタッチ後の次足陽線確定 → MACDゴールデンクロス＋ヒストグラム0上抜け（ショートは全て逆）
- 利確/損切り: TP=+10pips固定 / SL=直近安値から3〜5pips外す（or 固定5pips）
- 主張: RR2.0・勝率70%
- 評価: 全条件が指標・数値で定義され複合条件。最もバックテスト可能。
- 出典: YouTube学習 - FX手法 (20260416)

### 2. ダブルボトム/ダブルトップ反転パターン ★（幾何学的に明確）
- 時間軸: 1m〜5m
- エントリー: ダブルボトム形成後、ネックライン（直近高値）ブレイク直後にロング（トップは逆）
- 利確/損切り: TP=ネックラインからパターンの高さ分（測定値幅）/ SL=2回目の安値割り込み（トップは2回目高値ブレイク）
- 主張: RR2.0・勝率65%
- 評価: エントリー・利確・損切りが値幅とネックラインで幾何学的に定義され再現可能。古典パターンで根拠明確。
- 出典: YouTube学習 - FX手法 (20260418)

### 3. 15時スキャルピング・リバーサル ★（SL論理が明確）
- 時間軸: 1m（東京時間15時限定）
- エントリー: Wトップ形成後、水平レジスタンス（例82.5円）を超えない反発で1/4ずつ分割ショート
- 利確/損切り: TP=前回安値（ネックライン）まで / SL=エントリー根拠の水平レジスタンス上抜けで即時
- 主張: RR1.5・勝率70%
- 評価: SLが「エントリー根拠ラインの上抜け」と論理的に明確。分割エントリー・時間帯フィルタ定義済み。
- 出典: YouTube学習 - FX手法 (20260419)

### 4. トレーダーKの4時間足順張り △条件付き採用
- 時間軸: 4時間足
- エントリー: 上昇トレンドでトレンドライン＋フィボナッチの押し目候補で買い（下落は逆）
- 利確/損切り: TP=RR1:2 / SL=直近高値安値の外に固定
- 主張: RR2.0・勝率50%（※「年間収益率333.7%」は誇大、無視）
- 評価: RR1:2・SL位置は定義済みだが「押し目候補」判定が曖昧。**押し目判定を客観化できれば採用可**。
- 出典: YouTube学習 - FX手法 (20260417)

### 保留: スプレッド重視スキャルピング
- フィルタ（スプレッド正常化＋経済指標後の落ち着き）は他手法に流用可能だが、TP/SL=1〜2pipsと極小でスプレッド負けリスク大 → 単独運用は非推奨。

---

## ❌ 除外したノイズ（情報商材系・記録から外す）
| ページ | 除外理由 |
|--------|---------|
| FX手法(20260416) 3時間足シンプル | SL明記なし・RR/勝率null・「2年2000万円」誇大 |
| FX手法(20260417) GPDEmTzfZM4 | エントリー主観的「ポンと抜けた瞬間」・TP/SL数値なし |
| FX手法(20260417) ローソク足 | 客観基準なし・勝率8割に根拠なし |
| FX手法(20260418) 環境認識+5分足 | TP/SL「動画内で明言なし」・エグジット欠落 |
| FX手法(20260420) 根拠ベース | 全項目「言及なし」・LLM推測・実体ゼロ |

---

## アクションアイテム
1. 手法1〜3を vectorbt/backtrader で自前バックテスト（過剰最適化に注意・ウォークフォワード検証）
2. 各手法の最大ドローダウン・期待値・破産確率を計測してから実運用判断
3. 手法4は「押し目判定」をフィボナッチ retracement レベル等で客観化してから検証
4. 共通教訓: YouTubeのFX手法は「勝率・収益額の誇大主張＋エグジット欠落」が頻出。エントリーだけでなく**SLが明記されていない手法は検証不能として除外**する

## 関連
- LLM Wiki id=429（TMS戦略・トレード知識第1号）
- 出典原本: YouTube学習 - FX手法 (20260416〜20260420) の5ページ（生JSON）


Claude Opus 4.8 プロンプト・ベストプラクティス公式解説（5つの型+Effort） 2026-05-30

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=XUqspDocN3U
- チャンネル: まさおAIじっくり解説ch（開発歴14年・累計3000万人利用サービス開発の実践系エンジニア）
- 投稿日: 2026-05-30
- スコア: 92/100
- 元記事: Anthropic公式 https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices

## 主要な発見

### 1. Opus 4.8 は「指示を文字通り受け取る素直なモデル」
- 従来（Opus 4.5系）は抽象度の高い曖昧指示でも「いい感じに」察してくれた。サボり対策に「徹底的に」「ツール使え」と葉っぱをかけるのが有効だった
- **Opus 4.8 は書いてある通りに解釈する**。1つの指示を勝手に別項目へ拡張しない
- メリット: 精度が高く手戻りが少ない / 注意点: 強い指示には**過剰反応する**ので、ある程度緩めることも大事
- **結論: 曖昧さを消すほど精度が上がるモデル**

### 2. 目標ドリフト対策 = 5W1Hで取り得る幅を狭める
- 長いタスクほど「自分の想定像」と「実際の成果物」がずれる＝目標ドリフト
- 具体的な指示（誰に/何を/なぜ/いつ/どこで/どのように）で認識のずれを減らす
- やって欲しくないこと・条件分岐・出力イメージ・参考例も具体化 → エージェントがゴールをイメージできる
- 「漠然 = 取り得る幅が広い」「具体 = 空間を言葉で制約」

### 3. Effort（思考レベル）の5段階使い分け
- Claude Code内 `/effort` で選択。Low / Medium / High / XHigh / Max（+ ultracode）
- **コーディングエージェントは XHigh が標準**（知能重視タスクは High以上推奨）
- 左に行くほど速度・コストがお得だが、難問にはトークン不足リスク
- **Effortはスキルの YAML フロントマターにも仕込める** → タスクに応じMedium等に設定
- 著者の運用: 一旦XHighで全部作り切り→Highで足りるタスクは落とす/モデルをSonnetに下げる→確実に動くタスクを固める（トークンを燃やして前進）
- 公式の目安: Low=明確な作業 / Medium=コスト抑えたい一般タスク / コードレベルは Adaptive thinking をオン
- Effortは APIの output config 内パラメータとしても割り当て可能

### 4. プロンプト「5つの型」
1. **具体化**: やりたいこと/スキルの定義を具体的に。数字・文字数・期限など測れる説明（5W1H）
2. **理由(Why)を定義**: なぜそのタスク/スキルをやるのか。ただし **How は賢いモデル前提で固定しすぎない**（Why/Whatが分かればClaudeが自分でより優れたHowを出す）。方法論を固定したい時だけHow明記＝抽象コントロールが重要
3. **Few-shot**: 良い例・悪い例を両方示す。悪い例は「AIがミスりそうな・やめて欲しい例」を選ぶ（極端すぎると当たり前で無意味。Claudeが賢い前提を持つ）
4. **XMLタグで構造化**: `<目的>...`等で情報を階層化。`IMPORTANT if <条件>` の分岐伝達。公式もおすすめ
5. **役割を与える**: 「あなたは経験豊富なマーケターです」等。回答の幅を狭めるバイアス。劇的ではないが有効

### 5. その他のテクニック
- **否定形より命令形**: 「〜するな」より「〜しろ」。エージェントへの思いやり。禁止より工程で進める
- **行動させたい時は命令形**: 「提案して」はツール行動を伴わない。「変更して/やってください」で手を動かす
- **CRITICAL/必須ツール指定を緩める**: 4.5/4.6時代の「必ずこのツールを使え」はツール過剰呼び出しの原因に。4.8では緩めるのが正解な場合あり
- **作りすぎ制御**: 過剰なトークン消費は速度低下・不要物生成。Effort下げる/タスク整理/反応を見て判断
- **状態を外部に書き出してロングラン**: test.json / progress.txt / git等の外部メタデータに状態管理。サブエージェント/マルチエージェント・新セッション継続・コンテキスト忘却対策に有効
- **画像分析は検証ツールを持たせる**: crop/zoomツール、定量分析CLIを自作して判断させる。Claudeは「検証ツールを持たせて検証させながら進める」と強力
- **design.md**: 配色・フォント等を事前指定しAIスロップ（無難収束）を防ぐ。CLAUDE.mdにdesign.mdパスを渡す/レビューアーを付ける

## ベースとなる思想（著者）
- **Claudeが賢いという前提に立つ** + エージェントへの思いやり
- Howを人間が調節しすぎるのが最適とは限らない（Why/Whatを渡してHowは任せる）

## アクションアイテム
- CLAUDE.md/skillのYAMLフロントマターに effort を仕込む運用を検証（XHighデフォルト・Medium/Lowでコスト調整）
- 既存skillのプロンプトを「5つの型」（具体化/Why定義/Few-shot/XMLタグ/役割）でリファクタ
- CRITICAL等の強制表現を棚卸しし過剰反応を抑制（Opus 4.8向け緩和）
- ロングランskillに状態外部書き出し（progress.json）を標準化


学習日報 2026-05-30 yt-learn 20:27

# 学習日報 2026-05-30 yt-learn 20:27

## 概要
`/yt-learn`（単一URL指定モード）で取得・解析したナレッジ。1件のLLM Wikiエントリ追加（id=431）。

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## 今日学んだこと（YouTube）

### Claude Code運用 / プロンプトエンジニアリング
**【公式直伝】Claude Opus 4.8 のプロンプト・ベストプラクティス**（まさおAIじっくり解説ch・92点）
Anthropic公式docsの日本語解説。要点:

- **Opus 4.8 は「指示を文字通り受け取る素直なモデル」** = 曖昧を消すほど精度が上がる。4.5系の「察してくれる」前提は捨てる
- **5W1Hで取り得る幅を狭める**（目標ドリフト対策）
- **Effort 5段階**（Low/Medium/High/XHigh/Max）: コーディング=XHigh標準。**skillのYAMLフロントマターに仕込める**
- **プロンプト5つの型**: ①具体化 ②Why定義しHowは賢いモデルに任せる ③Few-shot良悪例 ④XMLタグ構造化 ⑤役割付与
- **否定形より命令形** / 「提案して」でなく「変更して」
- **CRITICAL/必須ツール強制は4.8では過剰反応の原因** → 緩めるのが正解な場合あり
- **状態を外部(progress.json/git)に書き出してロングラン** / 検証ツール自作 / design.mdでAIスロップ防止

> 重要な方針転換: 旧指針「役割付与(あなたは〜の専門家です)は省略」はOpus 4.5系のもの。**Opus 4.8では役割付与は有効**（回答の幅を狭めるバイアス）。

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## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `~/.claude/rules/thinking-model-best-practices.md` | 「Opus 4.8 固有の指針」節を新規追加（5つの型/Effort使い分け/旧4.5指針との矛盾を注記で解消）。全プロジェクト自動適用ルールを最新モデルに追従 |
| `~/.claude/rules/trends.md` | エントリ追記（98行・100行以内維持） |
| `MEMORY.md` | 索引1行追記 |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. **既存skillのCRITICAL/必須ツール強制表現の棚卸し**（Opus 4.8で過剰反応抑制）— 20+ skillに存在。bug-bounty系など意図的強調と区別が必要なため慎重に。スコープ拡大リスクがあり今回は見送り
2. **skill YAMLフロントマターへのeffort仕込み運用検証** — ロングラン系skillでMedium/Low設定の効果測定
3. **既存skillプロンプトを5つの型でリファクタ** — x-learn/yt-learn等の頻用skillから

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## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 431 | Claude Opus 4.8 プロンプト・ベストプラクティス公式解説（5つの型+Effort） 2026-05-30 | yt-learn, ai, claude-opus-4.8, prompt-engineering, effort |


Claude Opus 4.8 性能徹底解説 — 正直さへの軸移行・1000並列・3Dゲーム生成格差 2026-05-30

## 情報源（2本統合）
- URL1: https://youtube.com/watch?v=X_6mhTPXq_E 「【世界No.1】Claude最新モデルOpus 4.8登場・性能徹底解説（GPT-5.5・Gemini 3.5比較付き）」
- URL2: https://youtube.com/watch?v=1L1LwgTJ5VU 「GPT-5.5超え!? Claude Opus 4.8の実力をわかりやすく解説」
- 投稿日: 2026-05下旬 / スコア: 80・78点
- 解析: NotebookLM（youtube-learning notebook）

## 主要な発見

### 1. AI競争の軸が「賢さ(IQ)」→「正直さ(オネスティ)」へシフト
- 各社モデルのIQは人間を凌駕し限界に近づきつつあり、競争軸が「分からないことを正直に認める」「ミスを見逃さない」減点方式アプローチへ移行
- Opus 4.8の最大改善＝**自身が書いたコードの欠陥を見逃して黙って通す確率が4.7の約1/4に減少**
- アライメント誤挙動スコア 2.5→1.9（低いほど良い）。上位モデル「Mythosプレビュー」とほぼ同水準

### 2. ダイナミックワークフロー（最大1000並列サブエージェント）
- Claudeが自らタスク計画を立て、**最大1000の並列サブエージェントを1セッション内で同時実行**
- 75万行の別言語書き換えなど大規模リファクタが可能
- **前提＝「正直さ」の担保**：各エージェントが進捗をでっち上げないことが大規模並列処理の実用化条件
- 現在エンタープライズ「チームMAXプラン」向けリサーチプレビュー

### 3. Fast Mode進化・Effort設定
- ファストモードが**処理速度2.5倍・コスト3倍安**に改善（従来比）
- Effort設定（High/Extra等）で思考時間を細かく調整可
- Opus 4.8は出力速度がやや遅いため用途に応じてEffort/Fast Modeで調整推奨

### 4. ゼロからの構築能力に次元の違う格差
- 「サクッと楽しめるポケモンゲーム作って」の単一プロンプトに対し:
  - Gemini 3.5 = エラー
  - GPT-5.5 = 2Dの簡易版
  - **Opus 4.8 = 視点変更・戦闘可能な3Dゲームを一発生成**
- Anthropic企業価値が3ヶ月で2.5倍の約150兆円・OpenAI超え。Opusは4.6(3月)→4.7(4月)→4.8(5月)と毎月更新

## アクションアイテム
- ダイナミックワークフローはトークン消費大→税率変更対応・大規模リファクタなど「ここぞ」で使う（既存 multi-model-routing.md の方針と一致）
- 「正直さ」向上を踏まえ verification-before-completion hook の運用継続（自己申告の信頼度が上がった）
- ultracode発動条件（MAXチーム+オートモード+「ウルトラコード」入力）を確認


Hermes Agent v0.15「Velocity Release」— 検索4500倍・Tool遅延読込・Kanban Swarm 2026-05-30

## 情報源（2本統合：英語版+日本語版）
- URL1: https://youtube.com/watch?v=vc_XbsEcrXo 「Hermes Agent v0.15! Agent Swarms, Tool Search, NEW Models」（英語）
- URL2: https://youtube.com/watch?v=LoYhWXj0nUA 「HermesAgent v0.15.0『The Velocity Release』徹底解説」（日本語）
- 投稿日: 2026-05下旬 / スコア: 82・80点
- 解析: NotebookLM

## 主要な発見

### 1. AIツールの遅延読込（Progressive Loading）= 核心
- MCP/ツール増加で**全ツール定義スキーマをモデルに読ませるだけでコンテキストが埋まる肥大化問題**が顕在化
- 解決＝Tool Search（遅延読込）。必要なツールだけ動的にロード
- → 自律型AIが推論能力とスケーラビリティを両立する不可欠なインフラ進化の方向性
- ※shadow の Claude Code でも ToolSearch/deferred tools として既に同方式採用中

### 2. Kanban Swarm（マルチエージェント並列）
- 大タスクを自動サブタスク分割し、コーディネーター/バリデーター/並列ワーカーの「群れ」で一気に処理
- 起動コマンド: `hermes kanban swarm <プロンプト>`

### 3. セッション検索4500倍高速化（脱LLM依存）
- 従来LLM依存で高コスト・低速だったセッション検索を**ローカル絞り込み処理に置換**→最大4500倍高速・無料化
- 起動コールドスタート 701ms→258ms、1会話あたり関数呼び出し約47%減
- 開発規模: PR 747件・コミット約8000件

### 4. Day0モデル対応・コードベース大幅削減
- Claude Opus 4.8 / Qwen 3.7 Max / 画像生成Creata 2 にリリース初日対応
- コアエージェントループ 16,000行→約3,800行へモジュール化（保守性向上）
- プロンプトインジェクション/ブレインワーム自動保護を標準搭載

## アクションアイテム
- `hermes update` または `pip install --upgrade hermes-agent` で更新（v0.15.1ホットフィックスも適用必須＝Dockerパス問題修正）
- shadow の hermes-dashboard (PM2 id:11) を v0.15 へ更新検討。独自カスタマイズありなら手元で動作確認してから本番投入
- Web開発時の推奨モデル＝Qwen 3.7 Max（ただし中華系API不使用ポリシーに抵触→NVIDIA NIM等で代替）
- 「脱LLM依存でローカル処理に置換し高速化」の設計思想を vvv-bots の検索系処理に応用検討


AI共創Spud（SPモデル）— 真のゴール探索・ネイティブコンパクション・/55コマンド 2026-05-30

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=crIPQYjCvOk 「真のゴールを探索するSPモデル『AI共創Spud』がリリース！ロングコンテキストでも最終ゴールまで駆動し続ける！」
- 投稿日: 2026-05-30 / スコア: 78点
- 解析: NotebookLM

## 主要な発見

### 1. SPモデル＝AIの基礎振る舞いを事前定義する基礎レイヤー
- 単発の複雑プロンプトで「一発勝負の代行」をさせるのではなく、AIの振る舞いを定義してハルシネーション・過剰推論を防ぐ
- 単発プロンプトエンジニアリング → 「真のゴールの探索（共創）」へのパラダイムシフト
- AIが単なるツールから「ブレない一貫した思考パートナー」へ

### 2. ネイティブコンパクション（文脈圧縮）
- 長時間の複雑作業でも不要情報を切り落としつつ全体文脈を保持→大元の目的を見失わない
- GPT-5.5やCodex等に搭載

### 3. 4領域で一貫機能：画像生成/アイデア出し/ライティング/コーディング
- 画像生成: いきなり生成せず事前に「構造化（データ前処理）」。長文から一発図解は論理より見栄え優先で失敗する
- コーディング: いきなり書かず「どんな体験を作りたいか」真のゴールから逆算→UX整理→最小構成の要件定義から始める
- `/55`コマンド: 連続画像生成だが「大量に吐く」のでなく「考える・描く・比べる・磨く」の共創姿勢を指示するもの

## 新しい洞察（最重要）
**「なぜ作るのか・誰に届けたいのか」を構造化・反復し解を磨く＝why-firstと完全一致**。
shadow の why-first スキル（Tesla Muskの3億円自動化ライン1問で覆した教訓）と同じ思想。SPモデルは why-first をプロンプト基盤レベルで常時適用する発想。

## アクションアイテム
- why-first スキルの思想を強化：実装前に「真のゴール」を構造化する手順を明文化
- 画像/図解生成タスクは「先に構造化→後で生成」の2段階を標準化（vvv記事サムネ生成等）
- ネイティブコンパクションは Claude Code の /compact 戦略と同方向（既存運用と一致）


yt-learn実践系まとめ4本 — Gemini Spark/Vercelバグバウンティ/Claude Codeパーソナライズ/Obsidianセキュリティ 2026-05-30

## 情報源（実践ノウハウ系4本を統合）
解析: NotebookLM / 2026-05-30 / いずれもマクロトレンドではないが業務応用価値ありとして記録

### 1. Gemini Spark爆誕（qY8mmhQAmB4・スコア65点）
- インストール不要・ブラウザ動作。Google Workspace（Drive/PDF/スプレッドシート/ドキュメント）をパス指定なしでAIが自動探索・統合し新規ドキュメント/スライド/グラフ付きシートを直接出力
- 「スキル」機能: 一連ワークフローを登録→短いトリガーで再実行（例「Tax Return Aggregator」を1分で構築）
- 上半期レビューレポート自動生成が約7-8分
- **利用条件（公開時点）**: Googleアカウント言語=英語・VPNで米国サーバー接続・Ultraプラン必須
- 洞察: Claude等のローカル/正確パス指定に対し「Driveに入れればAIが勝手に探す」非エンジニア向け低ハードル設計

### 2. Vercelバグバウンティ世界70位（AoG6PFWCg58・スコア60点）
- Vercel AI SDK（aiパッケージ）の `secure-json-parse` にプロトタイプ汚染脆弱性
- 原因＝正規表現の単純ミス。`__proto__`をユニコードエスケープ含む文字に置換するとセキュリティチェックをバイパス可能
- 参考元Fastifyは適切処理だったがVercel側が簡略正規表現でデプロイ
- AI脆弱性探索開始100日でHackerOne Vercel OSSプログラム同率70位（2pt）
- **修正コミット自体もClaude Codeで実施**＝発見と修正の両面でAI介入
- 教訓: 安全な既存ライブラリでもコピー後の独自変更（正規表現簡略化等）で脆弱性が生じる。文字列一致正規表現はユニコードバイパスのリスク

### 3. Claude Code対話履歴パーソナライズ（2JOLh8vtJS0・スコア70点）
- ローカルJSONL対話ログを解析→興味関心・学習内容を自動抽出
- ノイズ（挨拶等）除去＋「質問の深掘り度」「直近関心の時間重み付け」でトピックスコア化
- 学習ログからHTML形式の復習問題集を自動生成
- 自作スキル `/interest_profile sync` で `interest.md` 生成→「interest.md参照して調べて」で提案受領
- **定期実行Tips: cronは認証切れエラーが起きやすい→Claudeデスクトップの「ルーティン機能」+「スタートアップ時実行」推奨**

### 4. Obsidianセキュリティ（PCqBTnktxyQ・スコア65点）
- 「ローカル完結だから安全」は半分間違い：平文保存＋サンドボックス不在
- 悪意あるプラグイン1つの許可でPC全権限を渡す＝ランサムウェア等のリスク
- 防衛策: ①出所不明の共有ボルト/プラグインの制限解除(YES)を押さない ②APIキー/パスワードはObsidian平文でなく1Password/OSキーチェーンで管理 ③APIキー月額上限を$10-50に設定 ④3層バックアップ（外付けSSD+クラウド+ZIP定期保存）
- クラウド同期(双方向＝消すと全消去)とバックアップ(一方向)は別物

## アクションアイテム
- Claude Code対話履歴パーソナライズ＝shadowに既に類似 instinct学習（continuous-learning-v2）あり。`interest.md`方式は未導入→検討
- cron認証切れ対策「デスクトップ・ルーティン+スタートアップ実行」を /yt-learn 等の定期実行に応用候補
- Obsidian平文リスク→LLM Wiki（PostgreSQL）採用は正解。APIキー月額上限設定の棚卸し


バックテスト検証#1: ロンドンNY初動戦略はロジック矛盾でシグナル0 2026-05-30

## 概要
trade ドメイン継続目標「儲かるトレードシステムを作る」の第一歩。LLM Wiki id=430 の検証候補No.1「ロンドン・NY初動スキャルピング」を backtrader で自前バックテストした結果、**戦略ロジックに構造的矛盾**が見つかった。

## 検証環境
- ツール: backtrader 1.9.78（隔離venv: /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/）
- データ: yfinance `USDJPY=X` 5分足 1417本（2026-05-25〜29、直近5日）
- コード: london_ny_breakout.py
- ※本来は1分足だが無料データ制約で5分足・短期。位置づけは「エッジの当たり付け（予備検証）」

## ロジック（id=430から抽出）
ロング: EMA9>EMA20（上昇トレンド） + 終値がBB下限-2σにタッチ後の反発 + MACD>シグナル

## 結果: シグナル発生 0 回
条件分解診断（USDJPY 5分足1417本）:
| 条件 | 成立頻度 |
|------|---------|
| 上昇トレンド(EMA9>EMA20) | 776本 (55%) |
| MACD強気(MACD>signal) | 741本 (52%) |
| BB下限-2σ割れ | 59本 (4%) |
| BB下限からの反発 | 34回 |
| **「BB下限割れ かつ MACD強気」** | **0回** |
| **全条件同時成立** | **0回** |

## 結論（重要）
**この戦略は互いに矛盾する条件の重ね合わせになっている。**
- 価格がBB下限-2σを割る = 強く下落している（弱気）瞬間
- それと同時に「上昇トレンド + MACD強気」（強気）であることは原理的にほぼ起こらない
- → 「BB下限割れ かつ MACD強気」ですら5日間で0回。永遠にシグナルが出ない

元のYouTube解説は「勝率70%・RR2.0」と謳っていたが、コードに落とすとロジックが成立しない。**動画の印象論 or 抽出時の条件解釈ズレ**のどちらか。

## 教訓（儲かるシステム作りへの示唆）
1. **「自前バックテストで検証する」方針は正しかった** — 鵜呑みにしていたら成立しない戦略を信じていた
2. 「順張りトレンド + 逆張りBB反発」の混在ロジックは**条件が衝突しやすい**。トレンドフォローか平均回帰か、どちらかに寄せる設計が要る
3. 解釈の余地がある手法は「BB反発のタイミングはトレンドと別時間軸で見る」等の前提が抜けている可能性。元動画の時間軸前提（環境認識1H/15M + エントリー1m）を分離実装する必要

## 次アクション
- id=430 検証候補No.2「ダブルボトム/トップ（幾何学的に明確）」を次に検証（条件矛盾が無く再現しやすい）
- BB反発を「環境認識足と別」に分離した版も試す（マルチタイムフレーム実装）
- 長期1分足データの確保（無料: histdata.com 手動DL等）が本検証には必要

## 関連
- LLM Wiki id=430（FX戦略カタログ）, id=429（TMS戦略）
- コード: /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/london_ny_breakout.py


学習日報 2026-05-30 yt-learn 22:00

# 学習日報 2026-05-30 yt-learn 22:00

## 概要
`/yt-learn`（単一URL連投モード）で12本のYouTube URLを取得・解析。既知2本を除く新規10本を処理。4件のLLM Wikiエントリ追加（id=433-436）。

**インフラ障害と突破**: yt-dlp が YouTube の bot 対策強化（`Sign in to confirm you're not a bot` + PO Token 必須化 + deno未導入）により字幕・メタデータ取得が全滅。NotebookLM の YouTube URL 直接ソース追加に切り替えて全12本の解析を完遂した。この教訓を yt-learn SKILL.md に恒久対策として明記済み。

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## 今日学んだこと（YouTube 12本）

### Claude Opus 4.8（id=433）
- AI競争の軸が「賢さ(IQ)」→「正直さ(オネスティ)」へ移行。コード欠陥見逃しが4.7の1/4
- ダイナミックワークフロー＝最大1000並列サブエージェント。前提は「正直さ」の担保
- Fast Mode 2.5倍速・3倍安。Effort設定（High/Extra）で思考時間調整
- 3Dゲーム一発生成でGPT-5.5(2D)・Gemini(エラー)を圧倒。Anthropic企業価値3ヶ月で2.5倍≈150兆円

### Hermes Agent v0.15「Velocity Release」（id=434）
- **Tool遅延読込（Progressive Loading）**: MCP/ツール増加によるコンテキスト肥大化問題の解決。shadowのClaude CodeのToolSearch/deferred toolsと同方式
- Kanban Swarm（コーディネーター/バリデーター/並列ワーカー）。`hermes kanban swarm`
- セッション検索4500倍高速化（脱LLM依存でローカル化）。コア16000→3800行・PR747件

### AI共創Spud（SPモデル）（id=435）
- SPモデル＝AIの振る舞いを事前定義する基礎レイヤー。ハルシネーション・過剰推論を防ぐ
- ネイティブコンパクション（文脈圧縮）でロングコンテキストでも目的を見失わない
- 「真のゴールの探索（共創）」＝why-firstスキルと完全一致。`/55`共創コマンド

### 実践系4本（id=436）
- Gemini Spark: Drive自動探索・スキル機能。要英語設定+VPN(米)+Ultraプラン
- Vercelバグバウンティ70位: secure-json-parseのプロトタイプ汚染（ユニコードエスケープでバイパス）。修正もClaude Code
- Claude Code対話履歴パーソナライズ: JSONLログをスコア化。cronより デスクトップRoutine推奨
- Obsidianセキュリティ: 平文保存リスク。APIキーは1Password/キーチェーン・月額上限$10-50

### スキップ（既知）
- XUqspDocN3U（Opus 4.8 プロンプト・id=431）/ 8QPf6Zkwyyg（Codex組織化5部署・id=409）

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## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| ~/.claude/skills/yt-learn/SKILL.md | yt-dlp bot対策障害の既知化 + NotebookLM直接ソース追加フォールバックへの誘導を明記（恒久対策） |
| ~/.claude/skills/why-first/SKILL.md | AI共創Spud(SPモデル)「真のゴール探索」を理論的裏付けとして追記 |
| ~/.claude/rules/trends.md | 12本一括学習サマリー追記・最古エントリ(id=409保存済)整理で98行維持 |
| ~/.claude/projects/.../MEMORY.md | 索引1行追記 |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. **hermes-dashboard(PM2 id:11)をv0.15更新** — 独自カスタマイズ有無を確認し、手元で動作確認してから本番投入。v0.15.1ホットフィックス(Dockerパス)も適用。影響範囲大のため要慎重
2. **Tool遅延読込の設計思想をvvv-bots検索系に応用** — 「脱LLM依存でローカル化し高速化」を検討
3. **Claude Code対話履歴パーソナライズ `interest.md`方式** — continuous-learning-v2と併用検討
4. **yt-dlp bot対策の根本解決** — shadowにdeno + bgutil PO Tokenサーバー導入を検討（NotebookLM経由で当面回避可能なため優先度は低）

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## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 433 | Claude Opus 4.8 性能徹底解説 — 正直さへの軸移行・1000並列・3Dゲーム生成格差 | claude-opus-4.8, dynamic-workflows, honesty |
| 434 | Hermes Agent v0.15「Velocity Release」— 検索4500倍・Tool遅延読込・Kanban Swarm | hermes-agent, tool-search, agent-swarm |
| 435 | AI共創Spud（SPモデル）— 真のゴール探索・ネイティブコンパクション・/55コマンド | sp-model, spud, why-first, native-compaction |
| 436 | yt-learn実践系まとめ4本 — Gemini Spark/Vercelバグバウンティ/Claude Codeパーソナライズ/Obsidianセキュリティ | gemini-spark, bug-bounty, obsidian-security |


バックテスト検証#2: ダブルボトム/トップは勝率48%・RR0.5でトータル負け 2026-05-30

## 概要
LLM Wiki id=430 検証候補No.2「ダブルボトム/ダブルトップ反転」を backtrader で自前バックテスト。**勝率は出たが期待値マイナス**で、現状エッジ確認できず。ただしNo.1（シグナル0）と違い「動いて改善余地がある」戦略。

## 検証環境
- ツール: backtrader 1.9.78（/home/ubuntu/workspace/trade-backtest/double_bottom_top.py）
- データ: yfinance 5分足 直近5日、JPYクロス3通貨（USDJPY/EURJPY/GBPJPY）で試行数確保
- 検出: スイングポイント(±5本局所極値)で直近2安値(高値)がtol=15pips以内に揃い、間のピーク=ネックライン。ブレイク直後にエントリー
- 利確=ネックラインからパターン高さ分 / 損切り=2点目安値割れ+3pips（id=430のロジック通り）

## 結果
| 通貨 | 約定 | 勝率 | 損益 | RR実測 |
|------|------|------|------|--------|
| USD/JPY | 10 | 70% | +31円 | 0.46 |
| EUR/JPY | 19 | 47% | -893円 | 0.55 |
| GBP/JPY | 21 | 38% | -1571円 | 0.73 |
| **合計** | **50** | **48%** | **-2433円** | 〜0.5 |

## 結論: 現状エッジなし（ただし改善余地あり）
1. **勝率48%・トータル負け** = 元動画の「勝率65%・RR2.0」とは乖離。実測RRは0.5前後（平均利益＜平均損失）
2. **勝率が高くても RR<1 なら負ける**を実データで実証 → trends-trade.md「勝率より期待値・RR」の設計原則が正しいことの裏付け
3. RRが理論(>1狙い)と逆(0.5)なのは、ネックラインブレイク初動の**ダマシ（押し戻し）**を踏んでいる可能性
4. 通貨ペアで勝率バラつき大(38〜70%)・サンプル50は統計的に不十分=「たまたま」の域

## 教訓（途中で踏んだ実装バグも価値）
- **backtrader 証拠金バグ**: 初期資金10万で1万通貨(158万円規模)を建てようとし全注文 `Margin` 拒否→約定0。資金1000万・1000通貨に修正で解決。**バックテストは「約定したか」を notify_order で必ず確認**（シグナル数だけ見ると騙される）

## 次アクション（エッジを出すための改善仮説）
- ブレイク**確定足**でなく「ブレイク後の押し目（リテスト）」でエントリーしてダマシ回避
- 上位足トレンドフィルタ追加（逆張りパターンを順張り方向のみに限定）
- TP/SLの最適化（現状RR0.5→建値トレーリング等）
- **長期1分足データの確保が本検証には必須**（5日50件では判定不能）

## 関連
- LLM Wiki id=430（FX戦略カタログ）, id=437（検証#1 ロンドンNY初動=シグナル0）
- コード: /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/double_bottom_top.py


X学習 2026-05-30 — agmsg(CLIエージェント間通信)/Codex揺り戻し/Auto Bedrock対応 トレンド

## 情報源
- 検索語: claude+code（days=1）
- X投稿数: 100件（vvv API）/ カテゴリ: low_value 45・primary_source 30・insight 25
- トレンドキーワード: Codex 26回（圧倒的）・スキル 6・エージェント 5・Opus 4.8 3・動画自動化 3・MCP 3・Dynamic Workflows 2・封じ込め 2

## 主要な発見

### 1. agmsg — CLIエージェント間メッセージング（実装直結・最重要）★
- GitHub: https://github.com/fujibee/agmsg
- **"No daemon, no network, no complexity"**: SQLite（WALモード）を共有ストレージにしてCLI AIエージェント間で相互メッセージング
- 対応: Claude Code（主力・Monitor搭載）/ Codex（Monitor非対応）/ Gemini CLI
- インストール: `bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/fujibee/agmsg/main/setup.sh)`
- 主要コマンド: `/agmsg`(受信箱)・`/agmsg send <agent> <msg>`・`/agmsg team`・`/agmsg mode <type>`・`/agmsg actas <name>`
- 配信モード: monitor(リアルタイムpush・約5秒遅延・CC推奨)/turn(ターン間・Codex推奨)/both/off
- **shadowの既存 agent-cooperation MCP（tools/agent_communication_mcp.py）との比較**: agmsgはネットワーク不要・SQLite直アクセスでよりシンプル

### 2. Anthropic containment設計（公式・セキュリティ）
- 「Claudeをどう封じ込めるか」Anthropic公式ブログ（claude.ai内・要ログイン）
- AIエージェントの暴走・権限逸脱を防ぐ封じ込め設計の思想

### 3. AutoモードがBedrock/Vertexで利用可能に
- Claude Code の Auto モードがついに AWS Bedrock / Google Vertex で動作。自動化の幅が拡大・海外開発者コミュニティで話題

### 4. Codex への揺り戻し（トレンド全体の中心）
- TLで「Codex」が26回出現（Claude Code関連検索なのに）
- GPT-5.5登場 + Anthropic実質コスト増で Claude Code → Codex 移行の動き
- 「ChatGPT課金=codex / Claude課金=claude code / Gemini課金=antigravity」の棲み分け論

### 5. 動画自動化・副業活用が実用フェーズ
- Claude Code × 15秒/ショート動画自動化（設定後は定期実行で勝手に生成・n8n代替）
- MoneyForward→貸借対照表転記など月次資産管理の自動化
- 「Claude Codeは開発ツールでなく副業の作業場」という非エンジニア視点

## アクションアイテム
- **agmsg を shadow に試験導入**し、既存 agent-cooperation MCP と比較（即実装対象）
- Anthropic containment設計を読み、shadow の permissions.deny 設計に反映検討
- Auto モード Bedrock/Vertex 対応 → arcana復活時のレイテンシ再ベンチ候補


学習・作業日報 2026-05-30 21:50

# 学習・作業日報 2026-05-30 21:50

## 概要
YouTube Short 1本の解析依頼から始まり、トレード知識基盤の新設、本番障害の復旧、デプロイ基盤の構造問題発見、トレード戦略の自前バックテスト2件まで完遂したセッション。LLM Wiki 4件追加（id=429,430,437,439）。

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## 今日やったこと（カテゴリ別）

### A. yt-learn スキル拡張
- **Shorts URL トリガー追加**: `youtube.com/shorts/` を URLトリガー(CLAUDE.md)と yt-learn スキルに追加。単一URL指定モード・URL正規化・無関係コンテンツのスキップ条件を明文化
- **trade ドメイン新設**: 引数パース・デフォルト検索クエリ・trends対応表・**trade専用スコアリング**（煽り/情報商材/有料EA誘導を自動足切り、再現性・検証可能性を高評価）

### B. トレード知識基盤（継続目標「儲かるシステムを作る」）
- `~/.claude/rules/trends-trade.md` 新規作成（蓄積方針・設計原則を恒久記載）
- **TMS戦略**（id=429）: EA宣伝動画は中身ゼロ→Web調査でロジック抽出。ナンピン型のテールリスク警告
- **FX戦略カタログ**（id=430）: 過去10ページ棚卸し統合。検証候補4手法/情報商材系5件を除外。「SL非明記は検証不能として除外」基準を確立

### C. バックテスト検証（backtrader + yfinance・隔離venv）
- **検証#1 ロンドンNY初動**（id=437）: シグナル0回。「BB下限割れ(弱気)」と「上昇トレンド+MACD強気」は原理的に同時成立しない=ロジック矛盾
- **検証#2 ダブルボトム/トップ**（id=439）: 約定50回・勝率48%・RR0.5・トータル-2433円=エッジなし。**勝率が高くてもRR<1なら負ける**を実証
- 教訓: YouTubeの「勝率70%」系手法は2つとも額面通りでなかった→自前検証の価値が確定

### D. 本番障害対応（vvv.jkjk.uk 全ページ500）
- 原因: Issue #512 で `template_config.py` に trusted_html フィルタ追加→**vvv-api 未再起動**でフィルタ未登録のまま稼働→Jinja2 500
- `pm2 restart vvv-api` で復旧（事前にnh3/テンプレ検証）。HTTP 200・uptime安定確認
- 再発防止: instinct記録・#512申し送りコメント

### E. デプロイ基盤の構造問題発見（Issue #516）
- **本番フォルダ /home/ubuntu/workspace/web/vvv は git管理下ですらない** → deploy-prod.sh(arcana前提)は完全に死んだスクリプト
- 正規デプロイ手段が不在＝本番直編集→再起動漏れの構造的原因
- Codex相談で rsync方式の deploy-shadow.sh をドラフト作成（構文OK・rsync除外設定の安全性検証済み・**未実行・お姉様の承認待ち**）

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## 今日実装/作成したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| ~/.claude/CLAUDE.md | URLトリガーに youtube.com/shorts/ 追加 |
| ~/.claude/skills/yt-learn/SKILL.md | trade ドメイン・単一URLモード・trade専用スコアリング |
| ~/.claude/rules/trends-trade.md | 新規。蓄積方針＋検証3件のサマリー |
| trade-backtest/london_ny_breakout.py | 検証#1 戦略コード |
| trade-backtest/double_bottom_top.py | 検証#2 戦略コード |
| memory/project_trade_system_goal.md | 継続目標 |
| memory/instinct_python_module_edit_needs_restart.md | 再起動忘れ instinct |
| vvv/scripts/deployment/deploy-shadow.sh | デプロイ基盤ドラフト（未実行） |

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## 未完了アクションアイテム（優先順・お姉様の判断待ち）

1. **Issue #516 デプロイ基盤是正** — deploy-shadow.sh の本番実適用と旧スクリプト削除の承認待ち（本番運用根幹のため）
2. **長期1分足FXデータ確保** — 5日50件では統計判定不能。histdata.com等から数ヶ月分が本検証に必須
3. **検証#2の改善仮説** — ブレイク後リテストエントリー・上位足トレンドフィルタでダマシ回避を試す

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## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 429 | TMS (Trading Made Simple) 戦略ロジック | trade, EA, forex |
| 430 | FXトレード戦略カタログ（検証候補・棚卸し統合） | trade, FX, 戦略カタログ |
| 437 | バックテスト検証#1: ロンドンNY初動=シグナル0 | trade, backtrader |
| 439 | バックテスト検証#2: ダブルボトム/トップ=勝率48%RR0.5 | trade, backtrader |


学習日報 2026-05-30 x-learn 22:00

# 学習日報 2026-05-30 x-learn 22:00

## 概要
`/x-learn`（claude code・days=1）でX投稿100件を取得・解析。トレンドからagmsgを発見し、shadowに導入・動作確認まで完遂した。1件のLLM Wikiエントリ追加（id=440）。

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## 今日学んだこと（X）

### トレンド全体像
- 検索100件のカテゴリ分布: low_value 45・primary_source 30・insight 25
- トレンドキーワード: **Codex 26回（圧倒的）**・スキル 6・エージェント 5・Opus 4.8 3・動画自動化 3・MCP 3
- 今日のXの空気＝「GPT-5.5登場でClaude Code → Codex 揺り戻し」＋「動画自動化/副業活用が実用フェーズ」

### AIエージェント連携（実装した発見）
- **agmsg**（github.com/fujibee/agmsg）: CLIエージェント間メッセージング。"No daemon, no network, no complexity"。SQLite(WAL)共有でClaude Code/Codex/Gemini CLI間メッセージング。`/agmsg send <agent> <msg>`・配信モードmonitor/turn/both/off

### Claude Code運用
- Anthropic containment設計（公式・Claudeの封じ込め思想）
- AutoモードがBedrock/Vertexで利用可能に（自動化の幅拡大）
- Dynamic Workflows公式リリース（yt-learnで既に深掘り済み・LLM Wiki id=433）

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## 今日実装したもの

| ファイル / 対象 | 変更内容 |
|--------|---------|
| shadow: sqlite3 CLI | `apt install sqlite3`(3.45.1) ※お姉様承認済み |
| shadow: ~/.agents/skills/agmsg/ | agmsg スキル一式導入（SQLite DB・スクリプト19本） |
| shadow: ~/.claude/commands/agmsg.md | `/agmsg` スラッシュコマンド配置 |
| shadow: ~/.codex/config.toml | Codex writable_roots追記（バックアップ.bak取得済み） |

**動作確認**: team join(shadow-claude/shadow-codex) → send → inbox受信のラウンドトリップ成功。テストデータ掃除済み。

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## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. **agmsg vs agent-cooperation MCP の使い分け整理** — shadowには既存の agent-cooperation MCP（tools/agent_communication_mcp.py）あり。agmsgはネットワーク不要で軽量。両者の役割分担をルール化（次回）
2. **Anthropic containment設計を読み permissions.deny に反映** — claude.ai記事は要ログインのため、別途取得して反映検討
3. **agmsg を実運用に組み込む** — 複数Claude Codeセッション並列時のエージェント間連携に活用検討

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## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 440 | X学習 2026-05-30 — agmsg(CLIエージェント間通信)/Codex揺り戻し/Auto Bedrock対応 トレンド | x-learn, agmsg, agent-messaging, codex |


バックテスト検証#3: トレンドフィルタで生PnL黒字化もスプレッドで負け転落 2026-05-30

## 概要
検証#2（id=439, 5分足5日50件で判定不能）の続き。**長期1時間足3年データ**で本検証し、改善仮説（上位足トレンドフィルタ）の効果と、**スプレッドコストの決定的影響**を実証した。

## 検証環境
- ツール: backtrader 1.9.78 / double_bottom_h1.py
- データ: yfinance 1時間足 730日（~3年）JPYクロス3通貨。各17000本超
  - ※1分足は yfinance で8日上限のため不可。1時間足は3年取得可能でスイング系には十分
- 戦略: ダブルボトム/トップ（id=430）。改善: 200SMAトレンドフィルタ追加（逆張りを大局トレンド方向のみに限定）

## 結果1: トレンドフィルタの効果（生PnL・コスト無視）
| 条件 | 約定 | 勝率 | 生PnL | 生期待値 |
|------|------|------|-------|---------|
| baseline(フィルタ無) | 1175 | 57% | **-4,759円** | -4.1円/回 |
| **trend_filter(200SMA)** | 827 | 58% | **+7,271円** | **+8.8円/回** |

→ **上位足トレンドフィルタだけで負け→勝ちに転換**。3通貨すべて一貫してプラス。設計原則「逆張りは順張り方向のみに限定」が効いた。

## 結果2: スプレッドコスト込み（保守的: USD1.0/EUR1.5/GBP2.5 pip）
| 通貨 | 生PnL | スプレッド | 純損益 | 純期待値 |
|------|-------|-----------|--------|---------|
| USD/JPY | +2,167 | -2,630 | -463 | -1.8円/回 |
| EUR/JPY | +2,641 | -4,335 | -1,694 | -5.9円/回 |
| GBP/JPY | +2,463 | -6,875 | -4,412 | -16.0円/回 |
| **合計** | +7,271 | -13,840 | **-6,569** | **-7.9円/回** |

→ **スプレッドを引いた瞬間、勝ち(+7271)→負け(-6569)に転落**。

## 結論（儲かるシステム作りの最重要教訓）
1. **「バックテストで勝てても本番で負ける」の正体を数字で証明**: エッジ(生+8.8円/回) < コスト(平均17円/回) なら、勝率58%でも勝てない
2. **トレンドフィルタは正しい方向**: 生PnLを負→正にした。優位性の種はある
3. **だが現状のエッジはスプレッドより小さい**。実運用不可

## 改善の方向性（エッジをコストより大きくする）
- **取引頻度を減らし1回の利幅を増やす**: 高時間足化・パターン厳選（tol縮小・明確なネックラインのみ）でRRを1以上に。スプレッドは固定費なので「薄利多売」は不利
- **低スプレッド通貨に絞る**: GBP/JPY(2.5pip)は除外、USD/JPY(1.0pip)中心に
- **TP/SL最適化**: 現状RR0.67-0.82 → RR>1.5を狙えればコスト負けを脱せる可能性
- 注意: パラメータいじりは過剰最適化(カーブフィッティング)のリスク。ウォークフォワード検証必須

## 関連
- LLM Wiki id=430(戦略カタログ), id=437(検証#1), id=439(検証#2)
- コード: /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/double_bottom_h1.py