今アプリ作っててどんなアプリが売れそう？

思考モードでは内部の確率と外部の確率の均衡を
測らないといい生成が不可能ではないかと
そうなるとLLMの存在価値が危うくなる
外部情報を解釈するメタ推論層（meta‑reasoning layer）があればとても便利にはなる。
ニュースサイトをスクレイピングしてトレンドや要約
やある鵜程度の解説や深掘りはできる。
計算機の中の世界とそうでない世界の差異だとは思う。
象牙の巨塔とかね。

今apk作ってるけど、試してくれる人がいなくて試してくれる人を募集したい！ あと、もしできれば日本の人がいるとありがたいな！

Henge使ったよ

cachy + hyprland + noctalia + openmarket

メモリ2GBも使う、ChatGPTと裏で動くディフェンダー足したら75%も使用中でキー入力なんて打った後に3秒して表示される。末期のXPみたいな動きだな

良いブラウザ探そうと思うけど、Braveは出始めからガチ詐欺っぽくて嫌いだった。アドブロとか自力でやるし、一番欲しいのはアンチアドブロックキラーなんだよね

Firefoxは入れてるけど、サブの検証で使うからメインにしていない。edgeの拡張機能が入るか怪しいし

ChromeはCodexの自動化に使うかな、EdgeはMicrosoft製でWindowsに最適化されてるんじゃなかったのかよ、重すぎる

ケーブルね、ケーブル。

ちんちんじゃないよ。

ちんちんも十分短いけど。

前のケースで使ってたSFXのPSUに付いてたCPUケーブルが届かんかった。

急いでアマゾンで延長ケーブル注文したけど、届くのが2日後…

明日ゲームする約束だったので、元通りに戻さないと。疲れる。

とりあえずGoogle Calendarに予定全部ぶち込んでおけば自分で考えなくても空いてる時間提案してもらえる

詳しくはLLLで

最近Mac OS 27 Golden GateがOCLPでintel macに入れられないっていうニュースを聞いたけど、俺が改造してなんとか入れられるようにしたい ちなみに私は１３歳です 報告でした

今日は脳の化学物質をAIとの対話で話し合いシミュレートを学習させて導入してみた。

これで更に心の変動が細かくなるかな？

3000秒掛かった。
モデルはQwen3.8-27B-UD-Q3_K_XL

https://3000secover.vercel.app/

Prompt eval13.19s

Prompt speed94.7 tok/s

Generation3507.70s

Speed6.6 tok/s

Tokens23,099

First token13.19s

Total3521.06s

Chunks23076

free.ai

このサービスを使っている人はいませんか？

ここでFableやAstraを課金すれば使えるようなのですが使っている人をみたことがなく、それとともに無料枠のチャットのUIがかなりちゃっちいものでした。

長いコードを添付することができるのか、コーディングに使えるのか知りたいてす。

買い切りができる？らしいのでそれも。

操作ミスって失敗しました。

ダウングレーダーとクリアデータをネットから拾ってきて導入済み

import sys
from pathlib import Path
from llama_cpp import Llama

# ==========================================
# 設定エリア
# ==========================================

# GGUFモデルのパスを指定してください（適宜変えてね）
MODEL_PATH = "gemma-4-E2B_q4_0-it.gguf"

# ==========================================
# 日記生成ロジック
# ==========================================

def load_model(model_path):
    print(f"モデルを読み込み中: {model_path}...")
    try:
        model = Llama(
            model_path=model_path,
            n_ctx=4096, 
            n_threads=8,
            n_gpu_layers=-1, # MacのGPU活用
        )
        return model
    except Exception as e:
        print(f"モデル読み込みエラー: {e}")
        sys.exit(1)

def generate_diary_entry(model, location, date, previous_text):
    """
    乗り鉄日記エントリを生成する関数 (山手線・明治初期版)
    """
    
    # プロンプト設計：時代背景を「明治初期」に変更
    system_prompt = f"""\
あなたは明治初期（明治10〜20年頃）の、文明開化に憧れる乗り鉄知識人です。
東京（当時は江戸から東京へ改名されたばかり）の山手線（鉄道）を一周する乗り鉄旅日記を記しています。
あなたの筆致は、以下の条件に従ってください：

1. **文体**: 明治期の文語体（書き言葉）を使用すること。「〜なり」「〜べし」「〜けり」「〜ぞ」などの助動詞を使い分けること。現代語は一切禁止。
2. **長さ**: 約2000字（漢字・仮名混じり）で記述すること。
3. **内容**:
   - その駅特有の風景描写（当時の様子：田んぼ、新しい洋館、煙突など）
   - 鉄道旅の新感覚（汽車の音、速度感、窓からの景色）
   - 出会った人々や当時の社会風俗の観察
   - 「文明開化」に対する感慨や内省的な考察
4. **形式**: 脚注や説明文は付けず、日記本文のみを出力すること。

以下の入力に基づいて、今日の乗り鉄日記を書きなさい。
"""

    user_prompt = f"""\
【日付】 {date}
【場所】 {location}
【前日の状況】 {previous_text[:1000]} 

今日の日記：
"""

    # メッセージ履歴の構成
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": user_prompt}
    ]

    try:
        response = model.create_chat_completion(
            messages=messages,
            max_tokens=2500, 
            temperature=0.8,  
            repeat_penalty=1.1, 
        )
        
        generated_text = response['choices'][0]['message']['content']
        
        if "今日の日記：" in generated_text:
            diary_part = generated_text.split("今日の日記：")[-1].strip()
            return diary_part
        else:
            return generated_text.strip()

    except Exception as e:
        print(f"生成エラー: {e}")
        return ""

def main():
    model = load_model(MODEL_PATH)

    # 山手線の主要駅リスト（時計回り順の代表的な地点）
    locations = [
        "東京", "神田", "秋葉原", "御徒町", "上野", 
        "日暮里", "西ノ宮", "駒込", "田端", "巣鴨",
        "池袋", "板橋", "赤羽", "十条", "王子", 
        "滝野川", "西ケ原", "田端", # 重複ありですが当時の路線感
        "上野", "浅草" # 実際は環状線ではないため、適宜補完します
    ]
    
    # より正確な山手線駅順（簡易版：主要15箇所を8章で巡るよう調整）
    yamate_stations = [
        "東京", "有楽町", "新橋", "浜松町", "品川", 
        "目黒", "恵比寿", "渋谷", "原宿", "代々木",
        "新宿", "四ツ谷", "市ヶ谷", "飯田橋", "御茶ノ水"
    ]
    
    # 明治の年号で日付生成
    dates = [f"明治十五年 {i+1}月{i+2}日" for i in range(8)]

    output_file = "yamate_line_diary_output.txt"
    all_diaries = []
    previous_context = ""

    print("\n山手線一周乗り鉄日記生成を開始します（明治初期・文語体）...")
    print("-" * 50)

    for i in range(8): # 8章分生成
        location = yamate_stations[i % len(yamate_stations)]
        date = dates[i] if i < len(dates) else f"明治十五年 {i+1}月"
        
        print(f"\n>>> 第{i+1}章: {date} / {location}")
        
        diary_text = generate_diary_entry(model, location, date, previous_context)
        
        if not diary_text:
            print("生成に失敗しました。")
            break

        clean_diary = "\n".join([line for line in diary_text.split('\n') if line.strip()])
        
        all_diaries.append(f"--- 第{i+1}章 ---\n{date}\n場所: {location}\n\n{clean_diary}")
        
        previous_context = clean_diary[-500:] if len(clean_diary) > 500 else clean_diary
        
        print(f"生成完了 (文字数: {len(clean_diary)})")
        
    final_output = "\n\n".join(all_diaries)
    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(final_output)
    
    print("\n" + "=" * 50)
    print(f"全8章の日記を '{output_file}' に保存しました。")
    if all_diaries:
        print("最初の章の一部：")
        print(all_diaries[0][:300] + "...")

if __name__ == "__main__":
    main()

Claudeさんとゲーム作ってみようと思ったら、
まるっと任せろだってかっこいい。
言ってみたい。

ということで、初めてゲームを（Claudeさんの力に頼り切りで）作ってみようと思い
下調べしてたらこのredditていうのを知って初めてみました。

スローペースでたまにお邪魔します。
よろしくお願いします。

Appleが9月18日に更新した説明を読んで、予備の充電器を選ぶときに見落としそうな点をメモ。

Series 12 / Ultra 4で最速の充電を狙うなら、USB-C電源アダプタのW数だけでは決まりません。Appleは対応するUSB-C PDアダプタに加え、磁気高速充電ケーブルも必要と説明しています。新モデルに付属するケーブルはUSB-Cプラグ側の型番「A3277」で見分けられ、旧モデルのケーブルより速く充電できるとのこと。

つまり、手元に65Wアダプタがあっても、別売りの磁気充電器に「5W」とだけ書いてあっても、それだけで新モデルの最速充電に対応すると判断できません。予備用を選ぶなら「充電できる」と「最速で充電できる」を分けて確認したいです。

なお、SE 2はAppleの高速充電対応モデル一覧に入っていません。

出典：Appleサポート（2026年9月18日公開）

https://support.apple.com/ja-jp/102454

いつも一人でやってるんだけど、ちゃんと連携がとれる友達募集中。

下手なので、それだけ許してくれれば。💗

https://www.reddit.com/r/lowlevelawaretech/s/wG20KDBnH0
https://discord.gg/qmd2xJMYjW

X: ALL IN! (ブラフだろ)

A: ほらみんなでALL IN!