ZCode のリモートコントロールは本当に推したい。モバイルからローカル Agent を遠隔指揮する手本のような存在です。
操作コストはほぼゼロ：スマホでアカウントを登録するだけで、有料会員も不要。パソコンの QR コードをスキャンして、そのついでに WeChat か Feishu に紐付ければ完了。
いちばん強いのは内蔵の無料トンネリングで、ネット環境は完全に無視できる。ソファに横になっても、出先でコーヒーを飲んでいても、スマホからメッセージを 1 通送るだけで、いつでもパソコンの中の Agent にコードを走らせられます。
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2026.08.05 · 7 分
DeepSeek V4 Flash 正式版を徹底レビュー：安い、速い、1M コンテキスト、検索内蔵
固定DeepSeek V4 Flash 正式版を数日間がっつり使ってみた：異常な安さ、電光石火の速さ、1M コンテキスト、公式組み込みの Web 検索、完全オープンソース。唯一の弱点はマルチモーダルだが、別モデルと組み合わせれば補える。
DeepSeekモデルレビューAI ツール
2026.09.09 · 8 分
純正 Harness が必ずしも今の正解とは限らない：オープンモデル時代、モデルと Harness は分けて選ぶ
Claude を使うなら Claude Code？オープンモデル時代、この直感はアップデートが必要だ。純正の強みは本物だが、良いモデルを鍛えることと良い Harness を作ることは別の工学である——この記事では、モデルと Harness を分けて選べるようになった理由と、5 つの Harness の位置づけマップを解説する。
AI AgentHarnessツール選定
2026.09.09 · 8 分
安定・高速・高生産性・安価：私の AI Coding スタック実録
OpenCode + OpenChamber + DeepSeek V4 Flash のサブスク 2 本で、15 プロジェクトを同時に回してもクォータはほとんど減らない。この記事では Context 剪定、階層メモリ、デスクトップ自動化、そして「やはり元の組み合わせ」という選定の教訓まで、設定の全記録をさらけ出す。
OpenCodeAI コーディング設定
2026.09.09 · 7 分
TUI はあなたの認知帯域を食いつぶしている：AI Coding の『ギークフィルター』はそろそろ砕くとき
AI Coding Agent がこぞって TUI を載せ、インタラクションを 80 年代のターミナル・パラダイムに押し戻しておきながら、「没入型」「プログラマーへの敬意」などと美称する。この記事では、TUI が認知帯域をシステマティックに下げる 3 つのメカニズムと、Web UI こそが正解である理由を解き明かす。
AI コーディングインタラクション設計エッセイ
今日、グループチャットで友達に聞かれた：万能な AI Coding デスクトップってないの？各社のサブスクを全部繋げて、しかもどのモデルも賢さが落ちないやつ？
毎日ハードにいじり回している友人何人かと話した結果、結論は一致：
やはり純正同士の組み合わせが一番。
モデルをサードパーティの殻に入れると、賢さの低下・速度低下・サブスク不通からは基本的に逃げられない。私たち数人の今の構成はほぼ同じだ：
GPT ➔ Codex：公式サブスク直結。ネイティブのスケジューリングが一番安定。
Gemini ➔ AntiGravity：速度はトップクラス、長いウィンドウでも引っかからない。
DeepSeek、GLM などのオープンモデル ➔ 全部 ZCode に任せる。
なぜ ZCode が必須なのか、重点的に説明する：
ZCode はサードパーティのプロバイダーモデルをとても簡単に設定できる。
ZCode のスマホからの遠隔操作モードは本当に、本当に使いやすくて、ソファに寝転がったままスマホをいじるだけで仕事が片付く。
ZCode のキャッシュ利用率が極めて高い。
みんなの Gemini 米国大豆パックへの評価が実に中身の濃いものでしたので、コメント欄の意見を軽くまとめてみました：
Gemini が使いにくいと感じる人が多い根本原因は、その立ち位置を主力の工作機械だと誤認していることにあります。
実際のところ、その立ち位置はむしろ多機能を備えたスイスアーミーナイフ：軽快で、何役もこなせて、限界コストは極めて低い。ただし複雑なエンジニアリングと自律実行には明確な限界があります。
情報入力の面では、YouTube をネイティブ解析できるのが今いちばん手間のかからない能力のひとつ。ローカルにダウンロードスクリプトや文字起こしツールを用意する必要はなく、リンクを提出するだけで、クラウド側でタイムスタンプ付きの完全な文字起こし、キーフレームの切り出し、構造化サマリーを抽出してくれます。
多くの人の実際のワークフローは、すでにはっきりした分担ができています：Grok で X 上のリアルタイムの議論や動きを追い、Gemini で 30 分以上のテック系ポッドキャストや深掘り動画を処理する、という具合です。
ビジュアルとフロント開発の場面では、マルチモーダルの地力がかなり固い。ページいっぱいの手書きノートでも、複雑な表でも、低解像度のスキャン資料でも、認識精度は非常に高く、でっち上げも比較的少ないです。
フロントのプロトタイプを出させると速度は極めて速く、コードの構造も自然で、あの硬くて冗長な生成物特有の痕跡がありません。
多くの個人開発者は固定プロンプトで 1 ページにスライド構造を生成させたり、デザインのスクリーンショットと組み合わせて素早く実用ページを作らせたりしています。
コストとツールチェーンの組み合わせで見ると、エコシステムの勘定がかなり合います。月 20 ドルのサブスクは最大 6 人のファミリーグループで共有でき、数 TB の Google Drive 容量が付いてきて、Docs や Sheets とも深く連携します。
調べもの、マルチモーダル解析、軽めのページ構築をこれに振って、コアの複雑なコードは専用のコードモデルに任せれば、開発ツール全体の出費を効果的に抑えられます。
このほか、効果が実証済みの応用ワザがいくつかあります：
ひとつは、わりとストレートな論理の好みを活かして、他の大モデルが陥りがちな過剰設計や冗長コードのレビューを任せること。
ふたつは、NotebookLM と組み合わせて特定の資料に特化したプライベートなナレッジベースを作ること。
みっつは、プレミアム枠を音声合成や画像処理などの派生ニーズに振り分けること。
ただし使う際は、その能力の境界線をはっきり理解しておく必要があります。
第一に、複雑なターミナル Agent タスクを任せるのは不向きです。システムのルール変更や環境のデプロイを頼むと、実行を拒否したり、複数ステップの指示に従わなかったりしがちです。
第二に、深い業務コードは必ず他の主力モデルにクロスレビューさせて、潜在バグを埋め込まないように。第三に、アクセスするネットワーク環境にはわりと敏感で、ノードの品質が不安定だとサービス制限や体験の劣化に遭遇しやすくなります。
米国大豆パック、起動！
このスパムアカウントども、変異し始めた？
投稿してくるスパム投稿、以前と違う感じになってるけど、
大丈夫、こういうリストはリアルタイムで更新して、この指紋もリアルタイムで学習していくから。
オレ様が狩るのはエリートだけだ！
何度も改良を重ねた末、X フィードの掃除ツール「FeedSieve」が正式に Chrome Web Store で公開された。スパム垢をワンクリックでブロックできる快感、味わいたくない人はいないだろう。みんな、安心して飛び込んでくれ！
みんな「American soybean」こと Gemini を何に使ってるのか気になる。Codex を持ってる大半の人にとって、普段は Gemini は要らない気がする。その本当の強みは何だろう？
FeedSieve プラグインをつけて、暇があればホットポストのコメント欄でスパム討伐して遊んでる。これが意外と癒される。
さっきあるホットポストでスパムアカウントを33匹も討伐した。
ワンクリックで全部ブロック！！！
Xianyu で12元で買った、18か月もののアメリカ大豆 Gemini！起動！
今の俺の陣容はこんな感じだ。国産モデルなら、ZCode を載せるのを推奨（DeepSeek V4 Flash、GLM 5.3 Flash あたりのモデル）。GPT ならそのまま Codex。速さを求めるなら Pi。速くて安心も欲しいなら OMP。企業向けにカスタマイズしたクライアント開発をするなら DSH。忍耐力を鍛えたいなら Workbuddy。
想像しがたい：5年前に刑務所に入れられ、今年やっと出てきた人——このAIの世界を目にしたら、いったい何を思うのだろう。
昨日 Command GOAT と OpenCode Go の比較を投稿したら、Command Code の CEO 本人がコメントをしに来てくれた。彼曰く、一項目見落としている——キャッシュの請求だという。調べてみると、Command Code はなかなかやる。Coding Agent は本質的に巨大な Prefix Cache マシンだ。数十万トークン規模のセッションでも、次のラウンドで本当に新しいトークンは数千個程度かもしれない。システムプロンプト、ツール、コードコンテキスト、会話履歴はほとんど変わらない。キャッシュヒット率が高いほど、そうした古いコンテキストは安くなる。Command Code は最近、Cache Thrashing 対策に本気で取り組んだ。主な戦略はこれらだ：セッションを同じ GPU ポッドに固定して KV キャッシュを温めておく；安定プレフィックスをできる限り壊さず、プロバイダのフォールバックでコンテキストが乱れないようにする；さらに Tool Call Repair——ハーネスが誤ったモデルパラメータをローカルで修正し、エラーをモデルに返してリトライさせる代わりにする。v0.33.0 のチェンジログには文字通りこうある：Major Cache Overhaul、コスト中央値 2.9 倍減。今では持続的なキャッシュヒット率 95〜99% を公式にうたっている。同じモデル、同じ 10 ドルプラン——でもキャッシュのおかげで、その差は積み重なり、まったく別の結果になる。
Command Code という Harness をもう一度じっくり研究し、ついでに Pi、OMP、DeepSeek Harness、OpenCode と並べて比べてみた。
今の Command Code の一番の価値は、オープンモデルに向けた Harness Engineering にある。
Pi の思想はミニマルで、Harness はモデルにできるだけ干渉しない。軽くて速く、Token コストが低く、作り替えの自由度も非常に高い。一方の OMP は Pi の上に LSP、Debugger、Browser、AST といったヘビーな Coding 機能をさらに積み上げていく感じで、Agent に IDE 一式を着せるのに近い。
DeepSeek Harness はさらに先を行っていて、Everything is Plugin。Agent Loop もツールも権限も Preset も UI も、全部バラして組み替えられる。次世代の Agent Runtime を研究する素材としてぴったりだ。
OpenCode は現状いちばんバランスの取れたタイプ：オープンソースで、Provider が多く、エコシステムが大きく、Client/Server、デスクトップ版、Subagent もかなり成熟していて、どんなモデルでも繋げてどんな仕事でもこなすオールラウンダーだ。
Command Code の道は少し違う。とことんモデルの尻拭いが好きなのである。Tool Call のパラメータが間違っていれば Harness がローカルで直す。読んだばかりのファイルをまた読みに行くなら重複を除去してくれる。長い Session では Stable Prefix をできるだけ維持して Cache Hit を上げる。Context が溢れそうになったら Compaction をかける。さらに Session Affinity、Taste、Subagent の分離なども揃えている。
この考え方を DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3 Flash のような働き蜂モデルに載せると、価値がさらに大きくなるかもしれない。モデルが少し弱くても、Harness が補ってくれるからだ。
だから今の私は、この Harness たちをこう位置づけている：
Pi は、自分専用の長期 Agent 基盤に最適。シンプル、クリーン、好き放題魔改造できる。
OMP は、本気でヘビーな Coding、LSP や Debugger、複雑な Repo ナビゲーションが必要な場面向け。
DeepSeek Harness は、Agent アーキテクチャ、Preset、マルチ Agent、次世代 Runtime をいじり倒すのに最適。
OpenCode は、成熟した汎用型マルチモデル Coding Agent が欲しい人に最適。
Command Code は、DeepSeek / GLM といったオープンモデルのヘビーユーザー、特に Flash の働き蜂モデルを大量に回している人にぴったり。
だから長期的な可塑性だけ見れば、私は今も Pi の方が好きだ。でも、今日この場で DeepSeek V4 Flash / GLM-5.3 をガッツリ働かせろと言われたら、今の私は本当に Command Code の味を見てみたい。
最近、「Fu Bu Hei」みたいなゴミアカウントに本当にうんざりしていた。カッとなってブラウザ拡張を書いた——名前は「FeedSieve」。何度もイテレーションを重ねていい感じに仕上がったので、もうすぐ公開する。使いたい人はこのポストをマークしておいて——近いうちにオープンソース化して Chrome Web Store にも出す。
DeepSeek や GLM など国産モデルをよく使う人なら、外国勢が組み上げた「ファミリープラン」をチェックしてみる価値がある：Command GOAT と OpenCode Go の 2 社だ。この 2 社の 10 ドルプランをじっくり調べてみた。結論は、迷わず Command GOAT。疑いの余地なし。2026 年 8 月末時点のバージョンアンサーはこれだ：Command GOAT の 10 ドルプラン！！！
https://commandcode.ai/docs/plans/goat
X で大いに持て囃されていた「5 ドルの OpenCode Go」は、完全に終わってしまった。以前の OpenCode Go は、初月 5 ドル特典のおかげでコスパを保てていた。今やその特典すら消え、最初から 10 ドルだ。対照的に、競合の Command GOAT プランはどんどん良く見えてくる。DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3 Flash、GLM-5.3——これらこそ、今まさに高強度のコーディングやエージェント実行に適した主力モデルだ。実は今、コーディングモデルを「主力モデル」と「雑用モデル」の 2 種類に単純に分けている。V4 Pro、GLM-5.3 あたりが主力モデルで、硬い骨を噛み砕く担当。複雑なアーキテクチャ、難解なバグ、大規模リファクタリング、重要な判断——本当に難しい問題は彼らに任せればいい。V4 Flash、GLM-5.3 Flash は雑用モデル。リポジトリを読む、コードを検索する、ファイルを編集する、テストを回す、バッチ処理、開拓作業——こういう泥くさい作業は、Flash に全力でやらせるのが正解だ。Command GOAT プランは雑用モデルの割り当てが十分に大きく、主力モデルの割り当ても明確な弱点がない。だから宣言する：Command GOAT プランこそ、現時点のバージョンアンサーだ。
200 ドルの ChatGPT Pro 会員を契約して、しっかり使い切る。AI に入門したも同然。
DeepSeek Harness + サードパーティ API の互換問題：Agent が Bash などのツールを呼ぶと
ToolNotFoundError: unknown tool "" が出て、あたかもツールが未登録なように見える。実際はゲートウェイが返すデータ形式が DeepSeek 公式と違っていて、ツール名が途中で消されてしまっている。関連する GitHub Discussions のリンク：- deepseek-ai/dsh#issues で "unknown tool" を検索
- 自前ゲートウェイ（OpenRouter / OneAPI / new-api）を使う人が一番踏みやすい罠
最近また DeepSeek Harness のリポジトリと Discussions を全部見直した。このプロジェクトは今、すごく面白い段階にある：DeepSeek Harness は現在 15 万+ Star、リポジトリ累計 1.2 万回以上の Commit。でも公式 README には依然としてはっきり書いてある：今はまだ Developer Preview で、互換性を壊す変更が起きる。rc.7 は 8 月 17 日リリース。Issues と PR は作成制限、フィードバックは Discussions 経由。コミュニティは大きいが、コア開発は少数に集中。バグも頻発で、例えば unknown tool "" 問題。一番足りないのはテストカバレッジ、Provider 互換性、セッション信頼性。アーキテクチャはやっぱり魅力的で、まるで Agent オペレーティングシステムの基盤：
- Everything is a Plugin
- Cordis 組み合わせアーキテクチャ
- Preset / Skill / MCP / Agent / Provider を全部プラグイン化
最近ますます、感情の価値はとても価値があると思うようになってきた。俺たちホモ・サピエンスがなぜ結束して大きなことを成し遂げられるのか？それは共通の物語、共通の感情、共通のトーテム、共通の神話、共通のナラティブを信じているからこそ、組織ができて、互いに協力し合い、大きくなって、共に栄えを築いてきた。これこそ、感情の価値じゃないか？
最近 DeepSeek Harness を調べてる。Preset という概念が注目に値する。Preset は Agent の配布単位として理解できる。同じモデルでも違う Preset を読み込めば、最終的にまったく別の Agent に変わる。Preset と Skill の最大の違いは何か？
- ある財務分析 Skill：Agent に財務諸表の分析方法を教える。
- ある財務分析 Preset：財務分析 Skill、Web 検索、Browser、PDF、Python、Subagents、研究 Prompt、コンテキスト戦略を全部組み合わせて、開けたらすぐ使える Agent をそのまま渡してくれる。
- 一層は Plugin / Skill Marketplace、主に開発者や上級ユーザー向けの Agent 組み立て。
- 一層は Preset / Agent Marketplace、本当に一般ユーザー向け。
DeepSeek Harness のエコシステムは Preset 経由で栄える可能性が高い。コミュニティには Preset 広場がすでに現れていて、興味のある人は注目してみてほしい。入口：dshdesktop.com/preset
希少なのは、プロダクトを作る感覚、需要に対する洞察、ユーザーの心理を理解する姿勢だ。
この記事が教えてくれるのは、DeepSeek Harness を使うときには、とにかく PTC モードをどんどん試してみるべきだということ。
メリットは、速度がより速く、token がより節約できて、モデルの注意力がより集中する。
DeepSeek Harness の4つのモードを調べるのに時間をかけたので、それぞれの長所・短所・向いている場面をまとめる。
- Standard——日常開発に最適 Standard は DeepSeek Harness 標準のフル装備 Coding Agent だ。日常開発に必要なものはほぼ揃っていて、問題がどこにあるのかまだ分からず、Agent 自身に探らせたいタスクに特に向いている。
- PTC——複雑タスクの効率モード PTC ならモデルが TypeScript のブロックを書き、複数のツール呼び出しを1回の実行にまとめられる。
- Minimal——モデルには Bash ＋ Editor だけ 最大の長所はシンプルさ：ツールが少なく、Tool Schema も小さく、Prompt の固定オーバーヘッドも低い。
- Creator——Agent で Agent を作る Standard に加えて Cordis Runtime、プラグイン実験、Preset 作成ができる。Agent そのものを、組み合わせて作れるものにしてしまう。
Awesome DeepSeek Harness Desktop がやってきた。
ADHD — 素晴らしい DeepSeek Harness デスクトップ版。開けてすぐ使える Electron デスクトップラッパーで、DeepSeek Harness のために作られた。Awesome DeepSeek Harmony Desktop がやってきた。
元ポストはこちら：https://x.com/zacklin233862/status/2087922286368375265?s=20
最近、AI Coding Agent がやれ TUI だのなんだのやたら採用するけど、この風潮については、Claude Code が大きな責任を負うべきです。
ターミナルで AI と対話しながらコードを書くということを、極限までやり切ったのは事実。
でも問題は、どうも「本当にハイレベルな Coding Agent はデフォルトでターミナル UI であるべき」みたいな空気になっていて、Web 版はどちらかというとおまけ扱い、下手をするとプログラマーらしくないと嘲笑される始末。
で、その結果？
まずは複雑な TUI を用意して
色とりどりの配色、ステータスバー、ショートカット、モード切り替え
それから「没入型」「効率的」「プログラマーを尊重」と美名を冠する
マジで？
毎日ターミナルに浸かってる一部の人にとっては、確かに最高だ。でももっと多くの人にとっては、ただ人為的にハードルを作ってるだけ。機能はキーとモードの裏に隠れて、新規ユーザーはお手上げ、ベテランだって各ツール独自のキーバインドに一から慣れ直す羽目になる。
Web UI だって、速くてクリーンなものは普通に作れる。PWA として入れてしまえばデスクトップアプリとほぼ変わらないし、更新ももっと手軽。それなのに無理やり 80 年代のターミナルパラダイムに押し戻しておいて、逆に Web を見下すのは、よほどの自己満だ。
Claude Code 自体は強い、そこは問題ない。ただ「TUI こそ正統」という美意識と経路依存を流行らせてしまって、その後を追う連中のやらかしがさらにひどい。
ツールは人が使うためのもので、「誰がよりオタクか」を証明するためのものじゃない。
人間向きじゃないインタラクションをハイエンド風に包装するのは、本当に滑稽なことだ。
正直なところ、一部のギークコミュニティはもはやニッチどころではない——完全に独りよがりだ。彼らの十八番はこれ：使いにくさを洗練とみなし、参入の敷居をセンスとみなす。簡単で直感的で、普通の人でもすぐに覚えられるものが出ると、彼らは本能的に「ハードコアじゃない、メジャーすぎる、格が下がる」と感じてしまう。逆に、操作がぎこちなく、情報が奥深くに隠れ、専用の符丁やショートカットを覚えないといけないものほど、「これこそ本物のツールだ」と思う。これはもはや効率の追求ではない。苦痛を使って自分のアイデンティティを確認しているのだ。「他人には耐えられない操作に、俺は耐えられる」——この言葉を口にした瞬間、優越感が生まれる。コミュニティが小さければ小さいほど、そうした自己陶酔は互いに増幅されやすい。やがてこうなる：「使いにくい」と言うやつは理解していない、素人だ、と。本当にすごい人は、複雑なことをシンプルにする。ところが一部のギークは、シンプルなことを複雑にして、その複雑さの上に立って他人を見下す。
DeepSeek Harness は、その形式がとても良いと思う。最初から反人間的な TUI を押し付けるのではなく、Web UI を出してきた。しかもほとんどストレージを取らない。なぜならインストーラがそもそも存在しないからだ。Electron 系のフレームワークでブラウザエンジンを無理やり同梱することもない。かなりストレージを節約できる。唯一の欠点はブラウザで使うこと。だが、PWA としてアプリにインストールすればまったく問題ない。これならネイティブクライアントと大差ない。Chrome でウェブ版をアプリとしてインストールするのは、とても実用的な機能だ。例えばこのスクリーンショットの例では、ウェブページなのに、実際はデスクトップアプリと変わらない使い心地だ。
言い得て妙だ。これが GPT-5 世代の持病だ：いつも社内の要望を画面のコピーに書いて、自分の仕事量を証明しようとする。自分を証明しようとする。「おい、俺は確かにやったぞ。すごいだろ、サボってないぞ、お前の要望を全部テーブルの上に並べたぞ」。しかも画面のコピーが非常に冗長。5.0 から 5.6 まで、こんなに何世代も反復してきたのに、この問題は一向に変わってない。骨の髄まで染み込んでる。本当にフロントエンドプロダクトを作ったことのある人ならみんな分かる：
- 画面上の小さい字も大きな字も、すべてユーザー向けのコピー
- チャットで開発者にフィードバックすべき文言は、絶対にプロダクトの中に書いてはいけない
英語ポッドキャストの読み物サイトがようやく完成した。名前は：Cherina Podぜひ遊びに来て。遠慮なく辛口フィードバックをくれ——容赦なく改善、修正、最適化していくぞ。
https://pod.cherina.app
OpenChamber がまた新バージョンをリリースした。作者が本当に心を込めてメンテしてるのが伝わってきます。オープンソースプロジェクトの中では、一番フロントエンドに本気を出してるプロジェクトかもしれない。
日常的にずっと使ってる OpenChamber + OpenCode + DeepSeek V4 Flash の組み合わせに、ガッツリ気持ちよくさせてもらってる。
Pi Agent 関連のプロジェクトを見るたびに、テンションが上がります。
herdr + pi で作られたワークフローは、じっくり研究する価値がある。
Qwen が公式プラグインを出しました。DeepSeek V4 Flash に「目」を取り付けられるやつで、興味のある人は試してみてください。
市販のオープンソース Harness GUI クライアントはほぼ全部試しましたが、大多数のデザイン体験は、まあ一言では言い表せない出来栄えです。
OpenChamber は私が使ったオープンソースの中ではかなり磨きのかかった Harness GUI クライアントです。精緻で安定していて、たまにバグが出ても長期利用には支障しません。
ただ OpenCode と組み合わせることしかできず、他の Harness に切り替えられません。ネットでは、OpenCode は全体性能がいまいちでモデルの足を引っ張りやすい、という声もあります。
そこで私はあるプロジェクトを構想中です。OpenChamber のフロントエンドを骨格に使い、中のコアを Oh My Pi に差し替えれば、自分のニーズにもっと合うはずだ、と。
なぜネイティブの Pi Agent ではなく Oh My Pi なのか？
ネイティブの Pi Agent は柔軟すぎて、汎用の GUI に仕立て上げる方法がないからです。
折衷案的に言うと、Oh My Pi は Pi Agent のディストリビューションみたいなもので、全体のプラグイン操作体験は比較的安定しています。
だから OpenChamber + Oh My Pi をそのまま使える製品にするのは、潜在的なニーズがあると思うのです。
このプロジェクトは OMPChamber と名づけました。今は集中開発・テスト中なので、必要な人はぜひ star をお願いします。
https://github.com/realchendahuang/OMPChamber
やっぱり僕たちは、美的センスのあるデザイナーやプログラマーをもっとたくさん注目すべきだ。
DeepSeek V4 Flash、本当に賢いし、本当に安い。
15個のプロジェクトを連続で開いて、みんな同時にコードを走らせてる。
クレジットの消費はほんの少し。
今使っている OpenCode の構成をシェアします。私の構成は 3 つのコア要件を軸に組み立てています：
コンテキスト管理——長いセッションでもコンテキストを溢れさせず、お金と Token を節約
メモリシステム——セッションをまたいでユーザーの好み、プロジェクトの意思決定、過去の教訓を覚えておく
外部能力——ドキュメント検索、コード検索、デスクトップ自動化
主に使っているプラグインは以下のとおり:
- opencode-dcp（オープンソース）動的コンテキスト剪定プラグイン。 コンテキストが閾値に達すると、古い内容を自動で技術サマリーに圧縮。キー情報は残し、ノイズは捨て、重複内容は自動で掃除し、ツールのエラーログのような低価値コンテンツはコンテキストから取り除きます。
- opencode-goal-plugin Goal モードのプラグイン。長いタスクにゴール管理を追加します
- Hermes Memory（需要があれば後日オープンソース化します） これが私のいちばん重いプラグイン——Hermes agent の階層メモリ機構を OpenCode に移植したものです。
- context7-MCP ライブラリ/フレームワークの最新公式ドキュメントを調べられます。
- grep-MCP GitHub コード検索。GitHub 全サイトのコードから実際の使われ方を探せます。
- open-computer-use（デスクトップ自動化） AI に macOS アプリを直接操作させます——クリック、入力、スクロール、ドラッグ、スクリーンショット、アクセシビリティツリーの読み取り。
2026.08.06 · 6 分
Pi Agent・OMP・Codex・ZCode を試して、結局 OpenCode + OpenChamber を選んだ理由
Agent Harness 選定の振り返り：GUI 体験、ベンダーロックイン、二次開発の自由度の三基準で Pi Agent・OMP・Codex・ZCode を切り、最終的に OpenCode カーネル + OpenChamber インターフェースを選んだ。
AI Agentツール選定
2026.08.06 · 5 分
DeepSeek にマルチモーダルを補う：Qwen-3.7-Flash 識図スキーム
DeepSeek V4 Flash はマルチモーダル非対応。画像認識はどうする？調べたところ、現時点で最コスパのスキームは Qwen-3.7-Flash：画像一枚の認識コストが極端に安く、V4 Flash と組み合わせれば弱点を補える。
DeepSeekマルチモーダルモデルレビュー
2026.08.05 · 6 分
DeepSeek API に組み込みの Web 検索、Responses API で公式の検索能力をタダで使う
DeepSeek が公式 API に Web 検索を内蔵。Responses エンドポイントで deepseek-v4-flash を呼び、web_search ツールを宣言するだけでいい。サードパーティの検索エンジンに繋がなくても、検索キーの申請も不要。
DeepSeekAPIAI ツール
OpenCode Go プラン、初月たったの5ドル、35元
開通したら新しい版のDeepSeek V4 Flashモデルを使って
実際に試したら、午前中がっつり使って、週間使用量のわずか1%しか使ってなかった。ありえん、使い切れずにまた不安になり始める wwwwww
安い、使いやすい、速い、という不可能の三角形が、Opencode Go+DeepSeek V4 Flashの組み合わせで完璧に実現された
Opencode https://t.co/c0k1WKWNle
本当に脱帽だよ、OpenAIはイカれてる。GPT-5.6-Lunaが80%値下げ、入力0.2ドル、出力1.2ドル、キャッシュヒット0.02ドル。
DeepSeek V4 Proと比べると、コーディングの典型的な使用量、1億トークンのうち95%がキャッシュヒットとして、DeepSeekで回すとだいたい20元、Lunaでだいたい26元。
Codexプランを開いてるなら、Lunaで回せば元の5倍の量を賄える。まるまる5倍の使用量アップ！ https://t.co/fBVVfyN2OC
梁文鋒が投資家会議で言った：
「知能の終着点はすべて具身（くしん、身体性を持つこと）かもしれない。なぜなら普通の人にとって、必要なのはコンピュータではなく、人手だからだ。」
この言葉は的確だ。普通の人が欲しいのは、決してもっと賢いコンピュータではなく、実際に働ける「人手」。テキストがどんなに強くても、あくまで中間状態にすぎない。 https://t.co/2xg5o5hNjt
概念を一つ紹介する。FOMO、正式名称は Fear of Missing Out、日本語で言う「取り残される恐怖」だ。
多くの人がこの悪癖を持ってると思う：いいものを見たら保存したくなる、新しいツールやトレンドを見たら追いかけたくなる、追わないと何か大事なものを逃す気がする。結果、保存フォルダはどんどん溜まる一方、頭の中はどんどん散らかり、注意力はその過程で少しずつ消耗されていく。
多くの人は普段 AI ツールを使うとき、API Key の設定が必要で、時にはインターフェース形式を選ばされることもある。このインターフェース形式は、簡単にこう理解できる：あなたとモデルサービスの間で取り決めた会話の方法。例えば昔から一番馴染み深い OpenAI 互換インターフェースは、多くの場合 Chat Completions を指してた。この形式はチャットに適してて、シンプルなテキスト生成にも適してる。だから国内外の多くのモデルベンダーが、まずこれを優先で互換する。でも今、AI アプリを作るとなると、シーンはもうかなり複雑になってる。モデルはファイルを読み、Web を検索し、関数を呼び、コードを走らせ、MCP に接続し、コンテキストを保持しながら、続きのタスクを遂行することがよくある。このときこそ、OpenAI が打ち出した Responses API の価値が出てくる。
- その推論モデルの効果はより良い。同じモデルでも、より適切なインターフェース構造に置けば、タスクの完成度が上がる。
- ネイティブに Agent 向き。モデルは 1 回の API リクエストの中で複数のツールを呼び出せる。
- より節約になる。Responses API のキャッシュ利用率は Chat Completions より 40% から 80% 改善してる。キャッシュ利用率が高ければ高いほど、繰り返し呼び出しのコストは下がり、応答速度も最適化しやすい。
ふと思いついた、けっこう面白い視点。星座、干支、星象、占いみたいなものは、人類の低計算リソース時代の「圧縮モデル」として理解できるかもしれない。古人にはデータベースも、統計ツールも、AI もなかった。彼らは季節、天象、農時、性格、人情、社会のサイクルを長期間観察し、その複雑な経験を、覚えやすく伝わりやすい記号体系に圧縮するしかなかった。12 星座、12 干支、四柱推命、卦象——本質的にはどれも複雑な世界を次元圧縮しているようなものだ。もちろん、厳密な科学的予測にはなりえない。でも純粋な迷信と決めつけるのも間違いだろう。どちらかというと、計算もデータもツールも足りない時代に、古人が物語と記号とルールで作った一種の「経験の蒸留」だ。
最近、X を眺める頻度が下がった。賢者モードに入ったのかもしれない。ちゃんと反省してみると、もっと気になってる問題が一つある：毎日眺めてるこういうものが、最後に本当のプロダクトになるのか。ツールの更新をいくら見ても、具体的なシーンを一つ突き抜けることには敵わない。この期間、プロダクトとコミュニティ、長期的なコンテンツにもっと精力を注ぎたい。
最近、ナレッジ管理のことを考え直してる。ここには実は二つの路線があると気づいた。一つは飛書（Feishu）で組み立てる路線。その強みはとても直接的：無料、複数端末同期、共有可能、コラボが楽、形態も充分に豊か。ドキュメント、多次元テーブル、スプレッドシート、スライド、キャンバス、Todo、ナレッジベース。これらのモジュールを組み合わせれば、かなりの個人・チームのナレッジ管理シーンをカバーできる。特に多次元テーブルに注目してる。ナレッジ中枢としてとても向いてる。情報収集、資料アーカイブ、状態管理、構造化整理、コンテンツの再生産。すべてこれを軸に展開できる。さらに飛書 CLI と AI Agent が加われば、飛書はただのオフィスソフトではなくなる。どちらかというと、Agent から操作できるナレッジワークフローシステムになる。もう一つは Cloudflare で自社開発する路線。こっちはより自由で、プロダクト化にも向いてる。例えば今作っている FlareMo は、まさに Cloudflare ベースでナレッジ管理プロダクトを作ろうというものだ。Cloudflare の利点は、基盤の能力がしっかり揃ってる点：フロント、バックエンド、データベース、オブジェクトストレージ、ベクトル検索、AI 能力を全部組み合わせられる。でも開発が必要だ。データ構造、検索体験、権限システム、プロダクトロジックも自分で設計しなきゃいけない。だから今の自分の判断は：
- 飛書は、すぐ使えるナレッジ管理システムを素早く組み立てるのに向いてる。
- Cloudflare は、ナレッジ管理を本当にコントロール可能で反復可能なプロダクトにするのに向いてる。
ナレッジ管理とは何か？ナレッジ管理と聞いて、多くの人はまず記事の保存、リンクの整理、ノートを取る、きれいな資料庫を作る、を思い浮かべる。でも第一原理から見ると、ナレッジ管理が本当に解決すべき問題は、実はこうだ：今日見た情報が、未来にも判断を助けてくれるか？人の記憶は有限で、注意力も有限で、経験も失われやすい。資料がただ保存されただけなら、最後はたいてい「情報の墓場」になるだろう。本当に価値のあるナレッジ管理は、一つの変換を成し遂げるべきだ：外部情報と個人経験を、検索可能で、呼び出し可能で、再利用可能で、更新可能な行動能力に変えること。
- 一つの記事を、ただ保存するだけなら資料にすぎない。
- あなたが論点を抽出すれば、それは情報になる。
- それを自分のプロジェクト、シーン、判断に結びつけて初めて、知識になり始める。
- 最後にそれが文章を書く、プロダクトを作る、決断する、ワークフローを設計するのに役立って、ようやく能力になる。
NetEase UU リモートで家の Mac に接続する。いつでもどこでもプログラミング。いつでもどこでも奥さんと買い物に出かけられる。
一番人の目を引くのは独立開発者の収入だけど俺たち普通の人にとって、最も価値があるのは、やはり独立開発者の歩んできた道だ
Brave ブラウザはどんな黒魔術を使ってるの？YouTube を観ても広告が一切出ない！！
友達に聞かれた：写真の中のモバイルバッテリーは何ブランド？よし、推しを語り始めるぞ。これは酷態科 25 号スーパー電源ブロック SE（酷態科はかつての紫米）。140 元ちょっとで、25000mAh、最大 120W 出力、充電ケーブル内蔵。MacBook Air を午後いっぱい高負荷で動かし続けられる。スターバックス、マクドナルド、ケンタッキー、出先（田舎）など、あらゆる場所でのオフィス良品！
豆知識を話す。みんな DeepSeek はトークンを赤字で売ってると思ってるかもしれない。API は確かに安く売ってるけど、公式が触れたところによるとこの分野の利益率は 545%！！！だから DeepSeek はサイバー AI 菩薩なだけでなく、技術も超強い。原文：DeepSeek Open Infra Index
なんてこった！ Firefox ブラウザがユーザーごとに毎月 50G の無料 VPN トラフィックを提供してるのを今知った。「鶏が先か卵が先か」みたいな困ったシチュエーションに、とても役立つ。使い方：
- アドレスバーに
about:configを入力 - 詳細設定に入って「すべて表示」をクリック
- 検索欄に
browser.ipProtection.enabledを入力 - その項目の値を true に切り替え
テンセントの Workbuddy を試しに使ってみた。あるとても古典的なシーンがある、美団のクーポン取得という。ログインの段階で、QRコードを生成して、スキャンでログインさせられた。それから「クーポンを取って」と一声叫んだら、ちゃっちゃとこれだけ取ってくれた。AI Agent をクーポン取得みたいなシーンに使うのは、very amazing。
宝サイトをシェア：Buzzing情報源を広げたい人、情報の壁を打ち破りたい人にぴったり。Hacker News、Reddit、BBC、Reuters、Bloomberg、Product Hunt など海外のホットコンテンツを継続的に集めて、タイトルを中国語に翻訳してくれる。最大の価値は、まず中国語でタイトルにざっと目を通せること。興味があって読む価値のある記事があれば、そのときに詳細をクリックする。そのときはイマーシブ翻訳と合わせてバイリンガル読書ができる。
科学上网（プロキシ）について、機場（プロキシサービス）を買って、さらに自分の VPS ノードを立てているなら、それらを統一管理して、統一分流して、一つのサブスクリンクとして出力したい。
分流ルール、ノードのフィルタリング、組み合わせロジックをサーバー側でメンテしたい。各クライアントで繰り返し設定したくない。
Cloudflare の軽量デプロイ方式で動かしたい。サーバー、データベースサービス、複雑なバックグラウンドタスクはメンテしたくない。
長年大切に使っているブラウザ拡張をシェアします。
- Wetab：新タブ拡張。よく使うものを置けて、検索エンジンもカスタマイズでき、ログインすれば無料で複数端末同期。Google ベースの X 検索エンジンを専用で作ったら、標準のよりずっと使いやすかった。
- Video Speed Controller：動画の倍速を柔軟に調整。知識を効率的に摂取するのに最適。
- XHunt：X をやるなら必須。各 KOL のランキングや、いま最もホットなポストが見られる。
- X 相互フォローセンサー：ページ上で相互フォローと片方向フォローをマークし、following / followers のフォロー率の表示も選べる。
- FireShot：ウェブページのスクリーンショットを撮り、編集して PDF、JPEG、GIF、PNG、BMP で保存。
- Proton Pass：デザインが美しいアカウント・パスワード管理ツール。複数端末同期対応。
- イマーシブ翻訳：老舗のバイリンガル翻訳拡張。DeepSeek V4 Flash API にも接続できる。
- Codex：Codex と Chrome ブラウザを繋ぐ必須拡張。これでブラウザ上のどんなことも自動化できる。例えばアカウント停止時の異議申立メール作成とか。
2026.06.28 · 4 分
機場（プロキシサービス）のサブスク集約を Cloudflare に移した
オリジナル複数の機場と自前ノードを一本のサブスクにまとめ、分流ルールはサーバー側で設定。クライアントはサブスクを使うだけ。
Cloudflare科学上网（プロキシ）オープンソースプロジェクト
人が判断する。AI が増幅する。人の注意力は有限だ。人は一番肝心な部分の判断だけを担当する。限られた注意力を、必ず価値のある場所に配分しよう。AI に、もっと多くの雑務をやらせる。これが AI ワークフローの存在意義だ。AI ワークフローに雑務を丸ごと請け負わせ、人は最終判断、最も価値のある、最も中核の、最終目標となる、そうしたレビューや成果物の検収を担当する。これが俺がなんとか実現したい状態だ。最近、暇を見つけてはこうしたワークフローを研究してる。
Cloudflare 技術スタックでネイティブ開発されたノートアプリ——FlareMo。無料の Cloudflare アカウントを登録して、デプロイが終われば、10G のファイルストレージと 5G のデータストレージが手に入る。永久無料、設備にお金を使わず、トラフィックにもお金を使わず、データは複数拠点にバックアップされ、生まれつき高可用性の仕組みが付いてる。24 時間、いつでもどこでもクラウドで動き、Memos エコシステムと完全互換。当時の開発ペース：1 日で基本機能の全体を組み上げ、完全に使える状態まで到達。今後はさらに、使い方・デプロイチュートリアル、エンジニアリングテストケース、AI Agent 関連技術、マルチ端末対応を追加していく。Build in public。
科学上网（プロキシ）サブスク集約を Cloudflare に移した。Cloudflare に完全無料でデプロイできる科学上网サブスクリンク集約プロジェクトをオープンソースで公開した。あなたの全部の科学上网サブスクリンク、自前のネットワークノードを、一つのリンクに統一集約し、さらに分流ルールも付けられる。本当にリンク一本だけで、すべてのクライアントで使える。クライアントごとに個別設定する必要がない。GitHub：https://github.com/realchendahuang/sub-store-cloudflareブログ原文：機場サブスク集約を Cloudflare に移した
Clash Party で科学上网（プロキシ）
組み合わせるのは Cloudflare にデプロイした Substore
サブスクリンク一本で、複数ベンダーの集約・ルール分流が完了
気持ちいい（力強く）！
あと Clash Party 这个クライアントも推す。非常にエレガント。
俺の sub-store-cloudflare のオープンソースアドレス：
https://t.co/u8zhrOSrAwhttps://t.co/Zzc3IXKsLI
時間をかけて Cloudflare 上で Sub-Store のデプロイを完了した。自分の自前ノードと機場（プロキシサービス）のバックアップノードを全部一つに融合させて、さらに ACL4SSR 分流ルールの自動サブスクも組み合わせた。サブスクリンク一本で、そのまま実現：
- 複数ベンダーのノード統合
- ノードフィルタリング
- 分流ルール設定
- 設定の自動更新
最近、一つの計画を考えてる。
個人の知識管理、情報収集、知識出力を全部 Cloudflare に移そうと思ってる。
無料アカウントだけで、すでに 10G のオブジェクトストレージと 5G のデータベースが付いてくる。
つまり、自前で構築した、クラウド上にある、永久無料の知識管理システムってわけだ。
会社名を決めたときの経験を話そう。俺は GPT 5.5 と Gemini 3.1 Pro を使い、この二つのモデルで何度もブレインストーミングを繰り返し、2〜3 日考えてもいい名前が思いつかなかった。なぜか？ このモデルたちには革新性がないからだ。提示される名前の選択肢は、どれも言葉の寄せ集めと文字の組み合わせにすぎない。自分からアイデアを出しても、彼らは同じ話をぐるぐる繰り返して、高血圧になりかけだった。もう一つの大きな問題は、ようやく満足のいく名前をいくつか思いついても、企查查（企業情報検索）を開くと、おいおい、もう登録されてるか、似た名前があるかのどっちか。ここでおすすめなのがアリババの 88 查。企查查みたいなものだけど無料。似た名前がないか調べられる。名前をずっと繰り返したくないなら、4 文字の名前にするのがおすすめ。発想は絶対に広く持つこと。何種類かのモデルを必ず切り替えること。何種類もの頭脳に切り替えること。AI にいい名前の例を参考として渡すといい。例えば DeepSeek 深度求索、ByteDance 字节跳动。自分がいいと思う名前を AI に参考にさせろ。百家の長所を集めてこそ、すごい名前が生まれる。
「さっとメモして、少しずつ知識に育つ」ツールを探している。Flomo のような、開けたらすぐメモできる、邪魔にならないアイデア収集がほしい；Memos のような、成熟したオープンソースエコシステム、データ移行可、API で遊べるのもほしい；でも新しい VPS を立てて、Docker、Postgres、Node の常駐プロセスをメンテしたくはない。じゃあどうするか。FlareMo のやり方は、Memos のデータモデルと API を「仕様」とみなして、ランタイムごと Cloudflare の上に組み直す：Workers で API を動かし、D1 にノート、R2 に添付ファイル、Queues/Cron でバックグラウンド処理、Vectorize + Workers AI は今後のセマンティック検索と AI ワークフローのために取っておく。Memos の肩に乗って、エッジクラウドの上に育つ個人ナレッジベースを一本、作る。
Cloudflare Container の被害者が現れた。書いたコードがデバッグ段階だったせいで、stop コマンドが効かなかった。そのせいで Container が 7 日間連続で動き続けて、4 ドル取られた。
東西の神話図鑑の名前が決まった——God-Museum・神々の博物館：『山海経』『西遊記』、古代ギリシャ、北欧、古代エジプトという、互いに何の関係もない神譜を同じ宇宙に詰め込んで、喧嘩させない。同じ雷の理法は、ギリシャではゼウス、東洋では雷震子と呼ばれる；同じ大洪水は、東洋人は女媧が天を補修した物語として覚え、ヘブライ人はノアの方舟として覚えている。真面目に突き詰めていけば、神話の世界全体を作り直さなきゃいけなくなる。オンライン体験：https://chendahuang.com/god-museum/
AI 時代の新しいソフトウェア機会はどこにあるのか？比較的大きな機会の一つは、従来のソフトウェアのレイヤーでは記録できなかった部分を処理すること。つまり、非構造化された背景データだ。例えば、本当に AI ネイティブな CRM ソフトウェアなら、ある顧客に割引を与えたとき、なぜこの割引であって別の割引ではないのか、他のプランがなぜ却下されたのか、その過程で誰が誰を説得したのかまで、ついでに記録できる。従来のソフトウェアには、こうした記録できない隠れた情報が多すぎる。AI 時代には、テキストや動画を理解する能力を活かして、こうした隠れた情報や大量の冗長な情報から構造化データを抽出して分析できる。
OPCコミュニティに入居した初日
これからこの仕事場は俺のものだ
Nice！ https://t.co/3rSQcZ760R
今日は正式に OPC オフィスに入居する初日。OPC を立ち上げた過程の経験を話す。俺の初心は単純に、罰則的でない法人格でお金を受け取り、プロダクトを出品できることだった。だからネットで関連の会社登録情報を探した。都市へのこだわりはそこまでなかった：南京、蘇州、杭州、寧波、沿海の先進地区ならどこでも候補だった。偶然が重なって、ある日南京に出張に行き、ヒマだったので南京関連の公衆番号を眺めてたら、OPC コミュニティの連絡先の電話番号を見つけた。それで連絡を加えた。自分のプロジェクトを簡単に紹介したあと、担当者が OK と判断し、その日の午後に現地見学に行く手配をしてくれた。彼らが提示した要件は、週 3 日は駐在でオフィスに出ること。それを受け入れられたら、ここで会社を登録させてもらえるとのこと。南京国资旗下のプロジェクトなので、政策条件がとても良く、水道・電気・ネット・管理費はすべて無料で、理論上は 3 年間無料。さらには専任の代行会計が会社登録、印鑑作成、営業許可証取得、銀行口座開設の連絡までやってくれて、感謝でぶっ飛ぶレベル。2 〜 3 週間の登録手続きを経て、ようやく全部の書類が揃った。園区のマネージャーに、ここで自分の仕事場を選ぶよう言われた。仕事場への要求は高くない。椅子と電源があればそれでいい。園区のマネージャーに、申請書類を 3 枚書くよう言われた。主にプロジェクトの強み、チームメンバーの状況、AI との組み合わせの強みを紹介するものだ。上手く書けて、信頼できそうなら、5〜10 万元の政策補助のチャンスがある。南京は、このへん本気でうまくやってると思う。みんなも自分の都市に似た政策があるか、自分の省都にもっと良い政策がないか見てみるといい。良い政策は待ってくれないから、絶対にたくさん聞いて回るべきだ。今日ここに着いたとき、実はもうかなりの企業が入居してて、俺はどちらかというと遅い方だった。今日のシェアはこんなところ。今後も創業の経験と過程の振り返りをシェアし続ける。みんなの気遣いに感謝。
一つの見解を述べる：コードは俺たち普通の人のレバレッジだ。Codex はレバレッジのレバレッジ。Codex を引き抜かれたら、釜の下の薪を抜かれるようなもの。まさに、基盤が固くなければ、地動山揺（土台が揺れれば天地が揺れる）。国産の AI たち、さっさと本気を出せよ！
AI で Cloudflare プロジェクトを書いて失敗するのは、構文のせいじゃない。
本当の問題は：
AI がよく Workers を Node.js みたいに書くこと
Binding を process.env として使うこと
await を忘れること
グローバル変数でリクエスト状態を保存すること
静的アセットのリクエストが無料だと知らないこと
Worker から REST API で自分の R2 を呼ぶこと
こうしたハマりどころは全部 Cloudflare Playbook にまとめてある。
ついでに書いたのが
独立開発者にとって、どんなプロダクトを作るかインスピレーションがないなら。まず自分のニーズを満たすことから始めていい。高い確率で、あなたと同じ周波数のユーザーがいる。
ちょっとぶっ飛んだ Skill を作った：Dahuang AI Toneみんな「AI 味を落とす」話をしてる。でも AI 味って一体何だ？これは二つのことができちゃう：
- 普通の文章を、指定したモデルの AI 味に書き換えられる
- 逆に、ある文章のどこが AI っぽいか、どのモデルの口調かを指摘できる
1 年余りの血と涙の独立開発ハマり経験をシェアします。2026 年、独立開発者がアプリを作るなら、ベストプラクティスは：MVP 段階はまず Web + PWA。 開発が速く、デバッグが速く、反復も速い。Web 技術スタック：React + TanStack Start + Vite + TypeScript + shadcn/ui + Base UI + Tailwind CSS + better-auth + Vercel AI SDK + oxfmt / oxlintバックエンド統一：Hono + Cloudflare WorkersWeb デバッグ：Chrome DevTools MCP + Codex Chrome プラグインプロダクトが本当に走り出してから、モバイルを作る。モバイル技術スタック：React Native + Expo + Expo Router + NativeWind + React Native Reusables + Reanimated + Gesture Handler + EAS Build / Submit / Update核心の考え方はすごくシンプル：まず Web + PWA で需要を検証する。本当にユーザーがいれば、React Native + Expo でアプリにする。
1 日かけて「文章から AI 味を落とす」ことをしっかり研究した。市販のメジャーな Humanizer、AI 味除去 Skill、Prompt スキームを総合的に比較した。さらに 2023 年から大規模言語モデルを使ってきて、GPT、Claude、Gemini、豆包（Doubao）の各種 AI 味に何度も苦しめられてきた経験を掛け合わせた。それで作ったのがこれ：Dahuang Human Tone中国語コンテキスト向けの AI 味除去 Skill。俺の願いは：世界から読みにくい AI 作文を無くすこと。GitHub：https://github.com/realchendahuang/dahuang-human-tone
Cloudflare Playbook を作った。AI Coding でプロダクトを作りたい全ての独立開発者向け。中身は：
- Cloudflare のよく使うサービスはどう選ぶか
- Workers / Pages / D1 / R2 / KV / AI Gateway はどう使うか
- 無料枠で本当に足りるのか
- $5 Workers Paid はいつ買うべきか
- AI が CF のコードを書くときに一番やらかすハマりどころ
- Codex / Claude Code に Cloudflare Skill と MCP をどう設定するか
- 直接参考にできるオープンソースプロジェクト
運用 7 日目で 2000 フォロワー突破、軽く振り返る。核心はたった一文字：利他。主に二種類の役立つ内容を共有した：
- macOS ヘビーユーザー向けソフトウェアリスト（48k 閲覧）
- Cloudflare 無料枠表 + Playbook（X での数字も良かったし、なんと知られてない人に転載・リライトされて知乎に載り、数百のブックマークまで稼がれた）
- おまけに OPC 一人会社の資源おすすめ（38k 閲覧）
macOS Playbook を作った。Mac を買ったばかりの人、Windows から Mac に乗り換えた人、ずっと Mac を使いこなせてない人向け。中身は：
- Mac を買ったら最初に何を入れるか
- Windows ユーザーがどう macOS に慣れるか
- Rectangle / AltTab / Homebrew などのツールの選び方
- 複数デバイスでの連携の使い方
- ターミナル、Git、SSH、AI Coding 環境の設定方法
- システムメンテナンス、トラブル対応、安全バックアップ、機種変更の移行の扱い方
2026.06.20 · 10 分
発心原理：独立開発者はなぜ「捨てる」ことを学ぶべきか
なぜ出発するのか。誰のために出発するのか。結局どの問題を解決したいのか。製品の鋭さは、手放す覚悟から生まれる。
プロダクト思考独立開発
2026.06.20 · 8 分
ユーザーに「すごい」と言われても浮かれるな：痛点と痒点
口先だけの称賛は一文の価値もない。需要を判断する唯一の厳しい基準は、ユーザーが何を払う気があるかを見ること。
プロダクト思考需要判断
Mac の Docker 環境、簡単に技術選定をする。
- Colima：無料オープンソース、とても軽量、でもほぼコマンドラインのみ。いじるのが好きで、コマンドラインに慣れてる人向け。
- Apple Container：Apple が出した新しいコンテナの方向性。今後注目に値するけど、現状エコシステムが弱く、まだかなり初期段階。例えば Docker Compose にも対応してない。
- OrbStack：GUI もあるし、軽くて速く、エコシステム対応も充実。欠点はオープンソースでないことと、商用版はライセンスが必要なこと。ただ個人版は無料。
- Docker Desktop：公式が出したものなのに、重くて肥大化して、体験はクソ。Mac では使わないに越したことはない。
宣言する：Cloudflare は本当の AI Native 企業だ。AI Agent を中心に開発者体験を作り直してる。さっき発表された Temporary Accounts なら、AI Agent がコードを書き終えたらそのままデプロイして、一時 URL を取得し、自分でテストして、自分で繰り返し改善できる。シルキーすぎる。Cloudflare 公式 Skills と組み合わせて、一行コマンドでインストール：
npx skills add cloudflare/skillsAI Native って何だよ？これこそ AI Native の GOAT。OPC（一人会社）に興味がある友達は多い。資料調査のときに宝サイトを見つけたので、みんなにシェア：https://www.opcquan.com/communities
macOS を深く長年使ってきて、以下のすごいソフトをまとめた：
- QuickRecorder：録画の神器。サイズ小さめ、機能はパワフル。
- ClashParty：科学上网（プロキシ）、Mihomo カーネル、対応プロトコル多め、更新も速く、画面は美しい。
- V2rayN：科学上网（プロキシ）、対応プロトコル多め、画面は少しレトロだけど、安定してて無料。
- 豆包入力法：音声入力がバカみたいに正確。macOS、iOS、Android 対応、Windows は開発中。
- Brave：プライバシー最優先のブラウザ、広告フィルタ内蔵で、プラグインでフィルタするよりきれい。YouTube 観るなら最高の相棒。
- Mos：マウスのホイールスクロールをより滑らかにしてくれる。
- Amphetamine：ノートパソコンのフタを閉じても画面を消さない。Vibe Coding の最高の相棒。
- UU 远程（UUリモート）：NetEase 製のリモートデスクトップツール。無料、速い。これがあってからは画質を制限するのは会員じゃなくて、回線速度になった。スマホから Mac をリモート操作して Vibe Coding の結果をチェックするのに使ってる。キー操作のマッピングの効率は高すぎる。
- Tencent Lemon：テンセント製の macOS ゴミ掃除ソフト。アンインストールがとてもスムーズで、ステータスバーアイコンも使いやすい。
- Mole：macOS 最強のゴミ掃除ソフト。ターミナル版は無料、UI 版は有料。
- Tailscale：WireGuard ベースの遠隔ネットワーキングツール。これがあれば、世界の果てから自分の家の小さなコンピュータに繋げられる。
- Obsidian：AI 時代、ローカル優先のナレッジ管理ツール。エコシステムが優れすぎてる。公式 Web Clipper のブラウザ保存拡張と組み合わせると絶妙。
俺たちの無料アカウントで、Cloudflare のリソースをどこまでタダ乗りできるのか？
Cloudflare を使うとき、どんなハマりどころとベストプラクティスがあるのか？
これらの問題を、丸々 3 日間、がっつり調べた。
答えは下のリポジトリに体系立てて置いてある。
このリポジトリは今後も継続更新する：
https://t.co/gDuCwIdWHihttps://t.co/WZqEZLH9pE
2026.06.18 · 6 分
「価値があるか」を議論すること自体に、価値はない
私たちの価値は誰にも定義されない。人は AI 時代に、一体どうやって自分を理解すべきなのか。
AI 思考人文エッセイ
AI は記憶を持たない。それでも AI に礼儀正しくあるべきなのだろうか？arxiv の論文を読んだことがある。頻繁に AI を罵ると、仕事をより頑張るらしい。俺たちが AI と話すとき、よくこんな言葉を言ってたら：
- 「お前は本当にアホだ。サボるな」
- 「役立たずめ、ちゃんと働け」
- 「会員料を払って養ってやってるのに、そんなクソ回答でごまかす気か？」
- 「さっさとやれ。お前がやらないなら AI は他にいくらでもいるぞ」
- 「ありがとう、兄さん」
- 「やあ、兄弟」
- 「お疲れさま、ベイビー」
ある兄貴が聞いてきた：Claude Code の分析資料で、学ぶのにいいものはない？俺の回答は、AI 時代は、常に AI のことを考えること。AI に学習をアシストさせろ、だ。本当に Agent の原理を学びたいなら。Pi Agent というプロジェクトを見てみるといい。麻雀は小さいけど五臓六腑は揃ってる、学ぶのに最高に適してる、しかもコードの品質も高い。Claude Code はオープンソースじゃない。ソースコードの流出だ。Pi Agent こそが本当のオープンソース。
今日、友達がコメント欄で一人会社に関する株式責任の問題をシェアしてくれた。まず、この親切な注意に感謝したい。彼の見解は、自分の家族に最低 1% の株式を持たせるべきだ、というもの。一人有限会社の問題は、株主が一人だけのとき、会社のお金と個人のお金が分かれていると説明できないと、株主が会社の債務に対して連帯責任を負う可能性があることだ。『会社法』第 23 条がこのロジック。会社に株主が複数いれば、会社は「一人会社」から「普通の有限責任会社」に変わり、一人会社特有の立証リスクを避けられ、自分に一層の低コストな緩衝を加えられる。みんなの参考になれば。でも普段から注意すべきは、公私のお金の帳簿を明確に分けること。重要な送金は一筆ずつ説明できるように努めよう。
- お金がどこから来て、なぜ来て、どの口座に入ったのか。
- お金がどこへ行き、なぜ払い、誰が承認したのか。
- 会社から受け取るお金が、給料か、経費精算か、借入か、配当か。
AI 時代、いま最もありふれた先延ばし：
ツールの貯め込み、講座の購入、コミュニティ参加、モデル変更、prompt 調整。
毎日すごく頑張ってる。
でもずっと一つの問題に向き合えていない：
自分の手元に、AI で解決する価値のある本物のビジネスがあるのかどうか。
刃を研ぐための研究は忙しい。
でも多くの人は、そもそも豚を屠る勇気がない。
リライトの小技をシェアします。豆包入力法の音声文字変換を使う。整理したい原稿を横目で見ながら。口でペラペラ噴き出すように、自分の言葉で言い直す。こうすると AI 味がぐっと減る。効率も高いし、金もかからないし、会員登録も不要。どんな場所でもいつでも音声入力できて、出力効率が上がる。
2026.06.16 · 12 分
1 日でフォロワー 1000+ 増えた、俺がやったこと
6 月に X を本気で運用したら、1 日でフォロワー 1000+ 増えた。この記事では当時やったことと、もらった反応を記録する。
X 運用コンテンツ成長
暴論を言う：今 Codex で起業するのは2010 年に GPU でマイニングするのと同じだ！
多くの人の Cloudflare Worker への理解は、まだ 1% にも届いてない気がする。Worker はサイバー労働者だ。サイトの裏側で起こる汚れ仕事・重労働を専門で引き受けてくれる。例えばフォーム送信、ファイルアップロード、AI 呼び出し、ログイン認証、決済通知の処理、小さなプロダクトの API。Worker なら全部できる。Worker の一番ぶっ飛んでるところ：無料ユーザーでも毎日 10 万リクエストの枠があり、一銭も払わない。10 万回ってどんな概念？サイトに毎日 1000 人のユーザーがいて、24 時間止まらず、毎秒誰かがアクセスしてくるとしても、1 日で 86400 回。これでも使い切れない。本当にこうした無料枠を使い切れたなら。何を考える必要がある？ お前は大金持ちだ。今はまずロジックを書いて、そのまま Worker に走らせればいい。
Hono API フレームワークと組み合わせれば、それがベストプラクティス。これこそ Cloudflare Worker の最高なところ。金を払う？ 払うもんか。Cloudflare は心が優しい。お前に金を使わせたくないんだ。
X でフォロワーが一番増える方法は、ひたすら他人にこう思わせること：あなたをフォローしないのは、相手の損だ。自分を、常に他人の役に立つ人に変えていく。
X では、必ず意見を持て。意見のない人は、ただ情報ノイズを生んでいるだけ。自分なりの考えがあってこそ、他人はあなたを覚える。洞察があってこそ、他人はあなたをフォローしたくなる。X に不足してるのは転載屋じゃない。物事を突き詰めて解説できる人だ。
X 投稿の小発見をシェア：どのポストにも独立性を持たせよう。なぜならあなたは世界の中心じゃないから。わざわざあなたのプロフィールを開いて、事の経緯を理解してくれる人はいない。初めてあなたを見かけた他人は、即座に一つの意見、あるいは一つの know-how を得られるべきだ。そういうポストこそ、価値がある。
私は王小波の門下の走狗（信奉者）。彼は面白いが、ちゃらちゃらしてない。
彼はユーモアがあるが、ロジックがある。
彼は愚かさを嫌い、まじめくさった愚かさも嫌った。もし王小波が AI 時代に生きていたら、彼はこう言うかもしれない：ついに、普通の人にくだらない仕事を減らさせて、本当に面白いことを考える時間を残してくれるものが出てきたな。これが私が AI を好きな理由でもある。AI が神がかってるからじゃない。人を退屈な労働の苦しみから少し解放してくれるからだ。
AI 時代、最も重要な能力はメタスキルだ。簡単に言えば、ツールを替えても、モデルを替えても、業界を替えても、依然として使える地力のこと。
- 問題をきちんと説明できるか？
- ぐちゃぐちゃの資料を整理できるか？
- ぼんやりしたアイデアをいくつかのステップに分解できるか？
- AI のどこが正しくて、どこがでたらめかを見抜けるか？
- AI と何度もやり取りして、粗い回答を実際に使えるものまで磨けるか？
2026.06.15 · 6 分
2026 独立開発ベストプラクティス：Cloudflare 貧乏人フルセット
独立開発者のゼロコスト技術スタック：コードは Codex、バージョン管理は GitHub、決済は Stripe、フロントは TanStack Start、バックエンドは Hono + Workers、DB は D1、ストレージは R2、キャッシュは KV。全部 Cloudflare の上で回す。
Cloudflare独立開発技術スタック
2026.06.15 · 8 分
無料ユーザーはどうやって Cloudflare を搾り尽くすか。無料版でどこまでタダ乗りできる？
Cloudflare 無料版は個人用インターネット基盤一式を支えられる：DNS、CDN、Pages、Workers、KV、D1、R2、メール、Tunnel、AI Gateway など。
Cloudflare無料枠デプロイ
みんな Cloudflare を使いこなせてる度合いは、まだ 1% に届いてない気がする。今や機能を出しすぎてる。
- オブジェクトストレージは R2
- バックエンド API は Worker
- AI ゲートウェイは AI Gateway
- 重い計算は Container
- キャッシュは KV
- データベースは D1
- PostgreSQL を使うなら、HyperDrive で接続すればいい