deepsky@deepsky

Born and raised in Tokyo. Based in Karuizawa ⇔ Tokyo. Family, dog, driving, coffee, and beer.

Joined May 2007
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連休で全く気づかなかったが Kiro の GPT-5.6 ファミリーが 14日からエグい値上げされてた Luna 0.1x → 1.1x トークン 272k 超えるとさらに倍の 2.2x Sol 2.4x → 4.4x Terra 1x → 2.2x これは Opus 5.5 / Sonnet 5.5 きたら逆転かも。。
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30分無料の駅前駐車スペースを 20分ごとに移動して駐車料金を払わないダサい G63
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ペンギンでいいやん。。 jreast.co.jp/suica-new-chara…
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JP ドメインのレジストラを JPDirect (JPRS) に移管した さようなら お名前com「サービス維持調整費」ってやつがずーーーっと納得いかなかったんだよ 安いと思わせておいて実は JPRS とほとんど変わらないなら、JPRS にするわw
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ジジババに限らず、AT じゃなくて MT にすれば少なくともアクセルブレーキの踏み間違いによる暴走は絶対に起きなくなるけど、ジジババ世代は昔 MT 技能習得してたんだからやってできないことないはずなんだけどね
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AWS agent-cost-bench github.com/aws-samples/sampl… を走らせてみた All 12 Service/Model Patterns - Tasks: 3 x CLIs: 12 x 3 repeats = 108 runs - CLIs: Kiro / Codex / Claude - Models: GPT-5.6 Sol / Terra / Luna / Sonnet 5 / Opus 5 / Haiku 4.5 - Concurrency: 3 parallel runs (strategy: 3)

GitHub - aws-samples/sample-agent-cost-bench: Benchmark framework that measures cost, quality, and...

Benchmark framework that measures cost, quality, and duration of coding agents across any AI Coding Assistant CLI, any model, and any use case — with pluggable verification and real-repo support. -...

github.com
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Kiro / Codex / Claude Code クロスモデル 108 タスク回して比較した結果、まさかの Kiro が Codex や Claude よりも早くて安い Kiro + GPT-5.6 Terra が品質99.7%、9/9成功、平均4分弱、しかも安い。Luna は品質が Codex 99.1% Kiro 89.8% で差があったけど Kiro は Codex 比 1.5倍高速で価格は 1/8
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Kiro vs Claude - Opus 5 が 1/9 Sonnet 5 は 1/20 も Kiro 安い - Opus 5 が 8% Sonnet 5 は 1.69倍 遅い - Kiro Opus 5 / 89% vs Claude Opus 5 / 100% - Kiro Sonnet 5 / 56% vs Claude Sonnet 5 / 89% Kiro Terra / Luna 本命 Sonnet 5 を使う理由ない Opus 5 はアリ qeebsky.github.io/sample-age…
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モデルが混雑しています ... 今日の作業はもう終わりか？ #claude
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えぇ。。 うん十年前のアカウント漏洩してたら嫌だなぁ #さくらインターネット
【公式】さくらインターネット
@sakura_pr
Aug 19
【ニュースリリース】 2026年8月17日に公表した「当社レンタルサーバーサービスの一部環境に対する不正なアクセスについて」に関して、調査を継続しておりましたところ、新たに判明した事項がありますのでお知らせいたします。 このたびは、お客さま、お取引先、パートナー企業その他関係者の皆さまに、多大なるご心配とご迷惑をおかけしておりますことを深くお詫び申し上げます。 詳細は、下記をご確認ください。 sakura.ad.jp/corporate/infor…
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GithubActions Runner が落ちてて CI が止まってデプロイができない。。 勘弁しておくれ
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GPT-5.6 Terra と Claude Opus 5 / Sonnet 5 を使い分け、機能開発の要件整理やコーディングをクロスレビューでお互い別のモデルを使い評価してるのだが、 Opus 5 / Sonnet 5 実装 → GPT-5.6 Terra レビュー のほうが明らかに GPT-5.6 Terra 実装→ Sonnet 5 レビュー より品質が悪い
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Claude Code と Kiro を同じプロジェクトで使い分け、リードを Claude ならクロスレビューは Kiro リードが Kiro なら Claude にレビューを義務付けるステアリングにしたが、明らかに Claude リードだとパフォーマンス悪い
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レビューラウンド数が Sonnet 5 1〜2回に対して Terra は 6〜8回に及ぶこともある Terra がより軽微なものを拾いやすい可能性もあるが、Opus 5 / Sonnet 5 はそもそも実装しているモデル自身が自己レビューを怠ったり、規程のフローを自分の都合で逸脱し、フローのせいにしたりする
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ナンバー灯の球抜いてるのか一灯も光ってない車を 3日連続で見たんだが、民度ヤバくない？ 警察も整備不良で取り締まれよ #長野 #軽井沢 #無灯火ナンバー
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「人は現実を見ているのではない。 自分の頭の中の”予測モデル”を見ている。」 この一文で、自分の思考の癖がかなり説明できた。 運転、旅行、仕事、人間関係まで全部つながっていた。 #認知科学 #思考法 #心理学
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more replies
でも予測型にも欠点がある。 常に 「もっと良い方法がある」 を考えてしまう。 だから疲れる。 完璧主義になりやすい。 分析しすぎて動けなくなる。 最適化能力と同じくらい、 「ここは考えない」 能力も重要なんだと思う。
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結局、自分へのメモ。 「今、自分が見ているのは現実か？ それとも頭の中の予測モデルか？」 未来を予測する力は強力。 でも、本当に賢い人は 新しい情報が出た瞬間に、その予測モデルを更新できる。 これが一番学びになった。
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