AI Builders Digest
AI を実際につくっている人たちが今日話したこと。1 ページ、約 2 分。
今日、特に目立ったのは、予測するAIから、次に何をすべきかの判断を助けるAIへの動きだ。生物学の研究室でもソフトウェアツールでも、この流れが見られた。また、複数のモデルを横断して使え、使い慣れた画面でagentと協働できるアプリへの需要が高まっているという声もあった。
Guillermo Rauch
Vercel CEORauch、agent向けの生成UIが標準になると予想
Guillermo Rauchによると、AI SDK、Chat SDK、json-renderを使えば、LLMの回答をSlackやTeamsなどのプラットフォーム上でそのままUIにできる。会話型agentとのやり取りでは、生成UIが主流になると予想している。
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Garry Tan
Y Combinator President & CEOGarry Tan、agentスキルには継続的な評価が必要と指摘
Garry Tanは、新しいモデルが出るたびに開発者はagentスキルをテストし、モデルに不要になった指示を取り除くべきだと主張する。Opus 5.5ならスキルなしでよりうまく対応できるため、自身の/investigateスキルを使うのをやめたという。また、実際のChromiumブラウザを操作するAsideのcomputer useも高く評価した。
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Peter Yang
Peter Yang、複数のAIモデルを使えるアプリには引き続き需要があると予想
Peter Yangは、複数の研究所のモデルを提供するアプリが、その研究所に買収されているようだと見ている。一方、残っている例の中にはオープンソースのものもある。ユーザーや企業は今後も、複数のモデル提供元を横断して使えるアプリを求めると考えている。
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Nikunj Kothari
FPV Ventures partnerTexts Wrapped、Mac上でメッセージと通話をローカル解析
Nikunj Kothariが、iMessage、WhatsApp、通話を分析するオープンソースのMac用ツール、Texts Wrappedを改めて紹介した。AIを使わず、処理はすべてローカルで行うという。ビジュアルを更新し、新しい分析結果を追加して、精度も改善した。
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Thariq
Thariq、agentを組み込んだ制作ツールに注目
Thariqは、Instagram EditsとRoblox StudioがMCP対応を組み込んだことを挙げる。使い慣れたツールで人が編集を続けながら、作業の一部をagentに任せられる点を評価している。
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データの出どころ
元データは zarazhangrui によるオープンソースプロジェクト follow-builders(MIT ライセンス)から取得しています。要約はそのプロジェクトの公開フィードをもとに LLM が生成し、要約プロンプトも同プロジェクトを改変したものです。上記の各項目は原文にリンクしています。
要約は自動生成です。判断の根拠にする前に原文をご確認ください。
