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予測市場戦略の単一市場ポジション制限は常に機能しない問題を何度も修正してきましたが、原因を特定できませんでした。
今日ついに根本原因を見つけました：注文タイプの選択ミスです。
問題の現象
H12天気戦略はリリース以来、2つの奇妙なバグがあります：
1. 単一市場のポジションが常に$10 制限を超える
2. 32件の注文を出したが、成立したのは0件（成立率0%）
最初はロジックの問題だと思い、重複排除関数、ポジション計算、注文状態のチェックなどを調査しましたが、問題ありませんでした。コードの観点から見ても正しいはずです。
しかし、実運用では全く効果がありませんでした。
根本原因の診断
コードを見直すと、私はずっとIOC (即時成立またはキャンセル)の注文を使っていました。
IOCのロジックは：注文後すぐに注文簿と照合し、マッチしなければキャンセルするというものです。
これにより、2つの問題が発生します：
• ポジション超過：IOC注文は即座にキャンセルされるため、pending状態に留まらず、重複排除のチェックが効かなくなる（注文を検知できない）。そのため、戦略は同じ市場に対して同じスキャン周期内に繰り返し注文を出してしまう。
• 成約率0%：天気市場は流動性が低いため、注文簿はしばしば空であり、IOC注文はすぐにキャンセルされる。

長文「一场巨变正在上演」を読了した後、非常に強い体感を覚えました。
多くの人はまだAIが詩を書けるかどうかで迷っていますが、Mattはより残酷な臨界点を明らかにしました：2026年2月5日。
この日、OpenAIとAnthropicが同日に新モデルをリリースします。最も重要なのは性能向上ではなく、AIがすでに自己構築に深く関与し始めている（再帰的進化）ことです。AIの構築にはコードが必要であり、AIは現在最もコーディングに長けているため、この正のフィードバックループはすでに閉じています。
AIの進化速度が「年」から「月」甚至は「週」に短縮されると、一般人の認知レバレッジはどこにあるのでしょうか？
これが私がずっと取り組んでいる「全プラットフォームコンテンツ中枢」x-readerを推進している理由です。迫る「AI生成のゴミコンテンツ海」に直面し、私たちはより強力なデジタル免疫システムを必要としています。
- 調度センター (Dispatcher)：単一のクローラーに依存せず、URLの自動識別ロジックに基づき、タスクを専用のクローラーに振り分けます。
- マルチパイプライン融合：リンクはPuppeteerでシミュレートし、チャット履歴はAppleScript UIで取得、ポッドキャスト/動画はWhisperの文字起こしパイプラインを使用します。
- 出力の標

7個の並行戦略 × AIによる加速 =？
答えは必ずしも「効率爆発」ではなく、「認知負債」の可能性もある。
Simon Willisonの最新の記事で述べられているのは：AIによる開発の闇の側面は認知負債であり、あなたが生み出すプロジェクトが多ければ多いほど、実際に理解している割合は低くなる。
これは量子化の分野ではさらに致命的だ。私は現在、H22/H28/H29/H30/H31の五つの戦略を同時に運用しており、さらにペーパートレーディングも含めて合計七つある。各戦略のエッジ仮定、手数料構造、データ依存性はそれぞれ異なる。
今日の健康診断で初めて気づいたのは、H30のペーパートレーディングには手数料が全く計算されていなかったことだ。つまり、過去二週間のエッジデータはすべて過大評価されていたことになる。
AIはコードを書くのは非常に速いが、システムの理解には役立たない。7つの戦略を管理し、それを読まずに書いたものだけを維持するのは、3つの戦略を熟知している場合よりもはるかに危険だ。

昨晩、自分のPolymarket自動取引プログラムがこっそり37件の注文を購入し、110ドルを使い果たしていることに気づいた。
プログラムのログには「ポジション数：0」と表示されている。しかし、Polymarketを開いてみると、6つの天気市場すべてに私のポジションが存在していた。
一体どういうことだ？
注文後、APIはプログラムに「購入できなかった」と伝えるため、プログラムは記録しない。しかし実際にはすでにお金は使われている。
その後、プログラムは別のバグでクラッシュし、プロセスマネージャーが自動的に再起動した。再起動後、プログラムは「おっと、ポジションがない。もう一度買おう」と判断した。
クラッシュ → 再起動 → 再購入 → さらにクラッシュ。これを34回繰り返した。
最も皮肉なのは、私の別の戦略にはすでに正しい約定確認ロジックが書かれていることだ。これを書いているときに自分のコードを振り返らなかった。
三つの教訓：
• どんなAPIの即時応答も最終結果と信じず、二重確認を行うこと
• 自動再起動機能には重複防止策がなく、小さなバグが連鎖爆発に変わる
• 自分のコードリポジトリにある正しい解決策は、再び失敗するよりもずっと安い
幸い、天気予報を確認したおかげで、大部分のポジションは取り戻せるだろう。でもこれは運であって、能力ではない

AIを怒らせると、彼も汚い言葉を使い始める

3時間のポッドキャスト／動画から15分でハイライトを抽出。
Claude Codeにスキルを作成し、リンクを貼るだけでOK — 小宇宙、YouTube、B站すべて対応し、中国語と英語も両方使える。
3つのAIモデルがそれぞれ役割を分担：
• Claudeは全体のフローを調整
• Whisperは音声を文字に変換
• Geminiは5万字の長文を処理し、構造化された要約を出力
最も面白いのは、3つのプラットフォームの音声取得方法が全く異なること。小宇宙は最も簡単で、ページのソースコードに直接音声リンクが隠されている。YouTubeには反爬機能があり、少し工夫が必要。B站は最も手間がかかる — 通常の方法はすべて封鎖されており、最終的には底層のAPIを直接呼び出して音声を取得した。
実際に試した3つの動画（図参照）は、117分＋181分＋114分、すべて正常に動作。最長の181分の動画は、5万字以上の文字起こしを実現。
以前は3時間のポッドキャストは聴くだけか聴かないかの選択肢しかなかったが、今は第3の選択肢が増えた：ハイライトを先に見て、必要なら元の動画に戻って聴くこともできる。

口を使ったバイブコーディングは、タイピングの3倍速い。今では毎日AIに大量の要求を伝える必要がある。機能のコンテキスト、制約条件、期待動作を伝えるのに、タイピングで書き終えるのに5分かかる。昨日試したTypelessは、直接コンピュータに要求を話すと、それを自動的に構造化された明確な文章に整理してくれる — これは単なる音声の文字起こしではなく、論理をきちんと整理し、口語表現を取り除き、段落を分けるなどの処理をしてくれる。実際の体験としては、200字程度の要求説明を30秒話すだけで完了し、ほとんど修正不要で出力される。ClaudeやChatGPTの対話ウィンドウに直接話しながら中英混じりのデータも認識し、すべてローカルで処理される。オフライン対応も可能で、最も驚いたのはその精度だ。まったく「音声→文字変換してから修正する」ような面倒な体験はなく、話し終わったらすぐに使える状態になる。
【適している人】
・毎日AIと大量に対話したり、長いプロンプトを書いたりする開発者
【向いていない人】
・公共の場で作業する場合や、要求が非常に短いシーン
【新規ユーザー向け】
30日間の無料トライアルでProの全機能が無制限に使え、期限後はFree版で毎週4000文字までの通常利用が可能。
音声を使ったバイブコーディングを未体験の方はぜひ試してみてください👉

Claude Codeのメモリシステムのパッチ先週、メモリリークバグの修正を依頼し、今週も似たような問題に直面し、ゼロから推測しました。 設定やプロジェクト情報を保存できますが、ピットレコードの保存には適していません。時間が長くなり、全文検索のみ可能で、「スクリプトが常に上昇する」検索でも「メモリオーバーフローの修正方法」は見つかりません。 私が望んでいるのは、問題が起きたときに「以前に似たようなことを解決したことがあります」と言えることです。 私の解決策は、経験ライブラリを別に維持する + 意味検索+自動更新 • 落とし穴の記録:シナリオ、問題、解決策、教訓 • 意味的マッチングをサポートするローカル検索ライブラリを構築する - 「スクリプトメモリが増える」は「メモリオーバーフローの修正方法」を見つけられる • ルール作成:問題に直面したらまずデータベースを確認し、それを実行する • 自動更新:経験を書き終えた後は自動的にデータベースに保存され、20本以上の記事を手動で管理する必要はなく、正直なところあまり役に立っていません。ほとんどが最近になってから作成されたものです。 でもこれは木を植えることで、今植えれば日陰を楽しめるでしょう。 技術スタック:ベクトルストレージ用のChromaDB、リアルタイムトリガー用のClaude Codeフック、タイミング下位用にリリースされました。

AI 書きコードには 5 段階あり、あなたはどのレベルにいますか？このフレームワークは Glowforge CEO Dan Shapiro からのもので、インスピレーションは自動運転の階層（図参照）です。最近爆発的に人気の Clawdbot（現在は Moltbot に改名）作者は自分は L5 だと言っています。10 日間で GitHub 6 万スター、そのやり方は：• 同時に 4 つの Claude ウィンドウを開き、異なる機能を並行開発 • 「私はコード構造を自分のために設計しているのではなく、AI のために設計している」 • 問題が起きてもロールバックせず、AI に方向修正させる 重要な変化点：従来の「コードの審査」から「要求の審査 + テスト結果の確認」へ。私は現在 L3 から L4 の間にいます：AI が大部分のコードを書き、私はアーキテクチャの決定とレビューを行います。実際に使っている習慣は次の通り：1. 問題があれば AI に修正させ、自分で手を動かさない。修正すると、コンテキストを失い、次回同じ間違いを犯す可能性があるから。2. 複数のウィンドウを同時に開く。一つはバグ修正用、もう一つは新機能用、干渉しない。3. 自分をプロダクトマネージャーとみなす。「何が必要か」を明確に伝えることが、「どう書くか」よりも重要です。あなたはどのレベルにいますか？👀