バックテスト検証#4: RRと勝率のトレードオフ — ダブルボトムは両振りで損益分岐越えられず 2026-05-30

## 概要
検証#3(id=443)の改善方向「RR>1.5を狙う」を実装し、ウォークフォワード検証した結果、**RRと勝率のトレードオフ**にぶつかり、ダブルボトム戦略はどちらに振っても損益分岐を越えられないと結論。

## 検証環境
- ツール: backtrader 1.9.78 / double_bottom_wf.py
- データ: yfinance USD/JPY 1時間足 17117本（~3年）。前半50%=train, 後半50%=test のウォークフォワード
- 改善: ①SL=2点目安値・TP=リスク幅×2.0でRR明示化 ②tol=12pipsにパターン厳選 ③USDJPY特化(最小スプレッド) ④200SMAトレンドフィルタ ⑤スプレッドをslippage(往復bid/ask差)で注入

## 結果（スプレッド込み）
| 期間 | 約定 | 勝率 | 実測RR | 期待値 |
|------|------|------|--------|--------|
| train(前半 in-sample) | 78 | 32% | 1.98 | -27.7円/回 |
| test(後半 out-of-sample) | 71 | 30% | 1.80 | -116.0円/回 |
| 全期間 | 151 | 31% | 1.88 | -65.2円/回 |

→ train/test **両方マイナス**。過剰最適化以前にエッジが無い。

## 検算による原因切り分け（重要）
- R単位の理論期待値（**コスト無視**）: 0.31×1.88 − 0.69×1.0 = **-0.107R**
- → **スプレッドを引く前から優位が無い**。勝率31%はRR1.88を活かすには低すぎる（RR1.88の損益分岐勝率≈35%）

## 結論: RRと勝率のトレードオフ（本質的な壁）
| 検証 | TP設計 | RR | 勝率 | 敗因 |
|------|--------|-----|------|------|
| #3 | パターン高さ固定 | 0.67-0.82 | 58% | 勝率高いが**RR低すぎ** |
| #4 | リスク×2.0 | 1.88 | 31% | RR高いが**勝率低すぎ** |

**TPを遠くするとRRは上がるが勝率が下がる（届く前に反転）。近くすると逆。** このダブルボトム戦略は、どちらに振っても「勝率×RR」が損益分岐(コスト含む)を越えられない＝**そもそも十分なエッジが無い**。小手先のTP/SL調整では解決しない。ウォークフォワードでも裏付け（in/out両方マイナス）。

## 儲かるシステム作りの教訓
1. **RR改善と勝率はトレードオフ**。「RRを上げれば勝てる」は誤り。勝率×RRの積（期待値）で見る
2. **エッジの有無はR単位の理論期待値（コスト前）で先に判定**せよ。それがマイナスなら、いくらコストやパラメータをいじっても無駄
3. ダブルボトム単体（古典チャートパターン+トレンドフィルタ）では、3年USD/JPYでエッジ確認できず → **次は別アプローチ**（複数シグナルの組合せ、ボラティリティ/時間帯フィルタ、平均回帰系など）を試す段階

## 次アクション
- ダブルボトム系の深追いは停止（エッジの天井が見えた）
- 検証候補No.3「15時リバーサル（時間帯×水平線）」など**異なるエッジ源**を検証
- または「エッジは小さくてもコストを最小化する」方向（極小スプレッド業者・高時間足でスプレッド比率を下げる）

## 関連
- LLM Wiki id=430(カタログ), id=437(#1), id=439(#2), id=443(#3)
- コード: /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/double_bottom_wf.py


instinct: Hermes Agent v0.15.2 はdashboard起動不能の壊れたリリース（dashboard_auth未収録）2026-05-31

## 問題
hermes-agent を v0.14.0 → v0.15.2 へ更新したら `hermes dashboard` が起動不能になった。

```
ModuleNotFoundError: No module named 'hermes_cli.dashboard_auth'
  at hermes_cli/web_server.py:4822
  from hermes_cli.dashboard_auth.routes import router as _dashboard_auth_router
```

## 根本原因（上流パッケージングバグ）
- `web_server.py` は `from hermes_cli.dashboard_auth.routes import router` を要求
- しかし v0.15.2 の wheel には `hermes_cli/dashboard_auth/` が**存在しない**
- wheelに含まれるのは `plugins/dashboard_auth/nous/__init__.py` と `plugin.yaml` のみ（別パス・プラグイン形式）
- → コードが期待するimportパスと、wheelの配置パスが食い違う = **v0.15.2は壊れたリリース**

## 検証手順（再現方法）
```bash
# wheelの中身を直接確認
pip download --no-deps 'hermes-agent==0.15.2' -d /tmp/hermeswhl
unzip -l /tmp/hermeswhl/hermes_agent-0.15.2-py3-none-any.whl | grep dashboard_auth
# → plugins/dashboard_auth/nous/ しか出てこない（hermes_cli/dashboard_auth/ が無い）
```

## 対処（確定）
- **v0.14.0 にロールバックして復旧**: `pip install --user --break-system-packages 'hermes-agent==0.14.0'` → PM2 restart → dashboard HTTP 200 復帰
- v0.15系へ上げるなら、**dashboard_authが正しく `hermes_cli/` 配下に収録された後続リリース（v0.15.3+）を待つ**
- shadowのhermesは `pip install --user --break-system-packages`（PEP 668 EXTERNALLY-MANAGED環境）でインストールされている。更新時は同じ方式を使うこと

## 教訓
- **本番基盤のメジャー更新前にwheelの中身を検証する**（コードのimportパスとパッケージ配置の整合を確認）
- 「動くものは触らない」: dashboardが安定online稼働中なら、大改修バージョンへの更新はリスクを評価してから
- pip更新時の依存衝突警告（zhipuai=GLM-5中華系で無効化済み・無視可 / beads-mcpはMCP専用でpydantic要求は警告のみ実害なし）

## 関連
- LLM Wiki id=434（Hermes v0.15「Velocity Release」学習記録）
- shadow PM2 id:11 hermes-dashboard (port 9119)


バックテスト検証#5: RSI平均回帰もエッジ無し・R単位事前判定が機能 2026-05-30

## 概要
検証#4(id=444)でチャートパターン系のエッジ天井が見えたため、**原理の異なる平均回帰（RSI逆張り）**を検証。結果エッジ無しだが、**「コスト前のR単位理論期待値で先に判定」する手法が機能**し、無駄な深追いを最初の1行で回避できた。

## 検証環境
- ツール: backtrader 1.9.78 / mean_reversion.py
- データ: yfinance USD/JPY 1時間足 17117本（~3年）、ウォークフォワード(train/test)
- ロジック: RSI(14) <30で買い >70で売り、RSI中立50回帰 or 24本タイムアウト or 50pips SLでエグジット

## 結果
| 段階 | 約定 | 勝率 | RR | 理論期待値(R) |
|------|------|------|-----|--------------|
| **コスト前・全期間** | 456 | 48% | 1.01 | **-0.040R** |
| spread込 train | 246 | 49% | 0.98 | -0.02R |
| spread込 test(OOS) | 210 | 46% | 0.96 | -0.09R |
| spread込 全期間 | 456 | 48% | 0.97 | -32.7円/回 |

## 結論
- 勝率48%・RR1.01 = **ほぼ完全なランダム（コイン投げ）**。RSI単純逆張りに優位性なし
- train/test 両方マイナス（過剰最適化以前の問題）
- 平均回帰もチャートパターンも、単純形では3年USD/JPYでエッジ確認できず

## プロセス上の収穫（重要）
**「コスト前のR単位理論期待値」を最初に計算する判定法が機能した。**
- 全期間コスト前で -0.040R → この時点で「スプレッド・パラメータ調整しても無駄」と即断
- 検証#3-4では色々いじってから気づいたが、#5は**最初の1行でエッジ無しを見抜けた**
- → 検証効率が上がった。今後は「①コスト前R単位期待値を見る→プラスのときだけ本格検証」を標準フローにする

## 検証1〜5の総括
| # | 戦略 | エッジ |
|---|------|--------|
| 1 | ロンドンNY初動（複合） | ロジック矛盾でシグナル0 |
| 2 | ダブルボトム(5分足) | 判定不能 |
| 3 | ダブルボトム(1時間足) | 生黒字もスプレッドで負け |
| 4 | ダブルボトムRR2.0 | RR↑勝率↓トレードオフで-0.107R |
| 5 | RSI平均回帰 | -0.040R（ランダム同然） |

**単純な定型手法（YouTube由来含む）は、3年USD/JPY 1時間足では軒並みエッジ無し**。これは「効率的市場に近い主要通貨では、単純なテクニカル単体で勝つのは難しい」という定説の実証。

## 次アクション（エッジを探す方向転換）
- 単一指標の定型手法から離れる
- 候補: ①複数の弱いシグナルの合成（アンサンブル）②ボラティリティ・レジーム判定（トレンド相場とレンジ相場を分けて戦略を切替）③イベント/時間帯の偏り（東京仲値・指標前後）④マイナー通貨やクロス円のクセ
- ただし「探索を増やすほど偶然の勝ちパターン(過剰最適化)を拾うリスク」も増える → ウォークフォワード/アウトオブサンプルを必ず維持

## 関連
- LLM Wiki id=430,437,439,443,444
- コード: /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/mean_reversion.py


★バックテスト検証#6-7: 儲かるパターン発見 MAクロス×トレンドフォロー×高RR 2026-05-30

## 結論（重要・初の正のエッジ）
検証#1-5で単体定型手法が全滅した後、**マトリクス総当たり探索**で初めて「過剰最適化でない正のエッジ」を発見した。

### 勝ちパターン
**エントリー=MAクロス(EMA20が50を上抜け/下抜け) × レジーム=トレンドフォロー(200SMA順張り) × TP=ATR×RR(高RR) × SL=ATR×2.0**
- スプレッド1pip込み・USD/JPY 1時間足3年で **期待値プラス**
- RR2.0で +79円/回（PnL+12,506円/158トレード）、RR3.5で +189円/回

## 検証#6: マトリクス探索（過剰最適化対策フロー）
- 探索: entry{breakout/rsi_rev/ma_cross} × regime{none/trend_follow/range} × RR{1.0-3.0} × ATR{1.5,2.0} = 72組合せ
- **train(前半50%)で全評価 → 上位を test(後半=アウトオブサンプル)で検証 → 両方プラスのみ採用**
- 結果: train上位8件中、testでも生存=2件。両方とも **ma_cross/trend_follow** だった（6件はOOSで崩壊＝過剰最適化を弾けた）

## 検証#7: 頑健性検証（本物か確認）— 3項目すべて合格 ★★★
| 検証 | 結果 | 判定 |
|------|------|------|
| RRプラトー(RR1.0〜3.5を11水準) | **11/11すべてプラス**（+30円→+195円と滑らかに増加） | ✓ パラメータ過敏でない |
| 別通貨(USD/EUR/GBP JPY) | 2/3プラス（USDJPY+79・EURJPY+63・GBPJPY-35） | ✓ 通貨固有でない |
| 3分割ウォークフォワード | **3/3区間すべてプラス**（+18.7/+208.2/+27.8円） | ✓ 特定相場依存でない |

**RRプラトー11/11全勝が決定的**: 過剰最適化なら特定RRだけ尖って勝つはずが、RRを上げるほど期待値が滑らかに増加＝構造的優位性が実在。

## なぜ効くか（儲かるシステムの本質）
- 検証#1-5の**逆張り系（ダブルボトム/RSI平均回帰）は全滅**、本件は**順張りトレンドフォロー**
- トレンドフォローは「勝率は低い(32-55%)が、たまの大勝ちが多数の小負けを上回る」典型
- 設計原則「**勝率より期待値とRR**」を体現。RR3.5・勝率32%でも+189円/回
- 「主要通貨×単純テクニカルは勝てない」(検証#5結論)を**「順張り×高RR×トレンドフィルタの組合せ」が突破**

## 注意・次アクション（実運用前に必須）
- GBP/JPYはマイナス→**USD/JPY・EUR/JPY中心**に。スプレッドが広い通貨は不利
- MAクロスは年間50-60トレードと低頻度＝スプレッド固定費の影響が小さい（薄利多売の逆＝検証#3の教訓通り）
- ⚠ まだ「3年・1時間足・スプレッド固定1pip」の机上。実運用前に: ①スリッページ/可変スプレッド ②約定遅延 ③より長期(5-10年)データ ④フォワードテスト(数ヶ月のデモ運用)
- パラメータ最終固定は RR2.0〜2.5（プラトー中央・極端でない）推奨

## 関連
- LLM Wiki id=430(カタログ),437,439,443,444,446(検証#1-5)
- コード: matrix_search.py（探索エンジン）, robustness.py（頑健性検証）


★★検証#8-9: 全市場で勝ちパターン確定 順張りブレイク×高RRは市場普遍 2026-05-30

## 結論（市場横断の普遍的エッジを確定）
市場をFX・クリプト・コモディティ・米株の10銘柄に拡張し、マトリクス総当たり→OOS→頑健性検証した結果、**「順張りブレイク系 × 高RR(2-3) × ATRストップ」が全市場で機能する普遍的優位**と確定。上位4市場が頑健性検証3/3を完全合格。

## 検証#8: 多市場マトリクス探索（10市場×24組合せ=240通り）
- コストを「価格に対する%」で統一（FX0.015% / クリプト0.10% / コモディティ0.03-0.04% / 株0.02-0.03%）→ 異市場を同じ土俵で比較
- train(前半50%)評価→test(後半OOS)検証で **10市場すべてでOOS生存候補、計20件**
- test期待値ランキング上位:
  | 市場 | 銘柄 | パターン | test期待値%/回 | 勝率 |
  |------|------|---------|---------------|------|
  | 米株 | AAPL | breakout/RR3 | +0.793% | 34% |
  | 原油 | CL=F | rsi_rev/RR3 | +0.439% | 31% |
  | 金 | GC=F | donchian/RR3 | +0.272-0.332% | 35-37% |
  | FX | USDJPY | ma_cross/trend/RR3 | +0.061% | 31% |

## 検証#9: 頑健性検証 — 上位4市場すべて★★★(3/3満点)
各候補をRRプラトー/3分割期間WF/コスト2倍ストレスで検証:
| 市場 | RRプラトー | 期間3分割 | コスト2倍 | 判定 |
|------|-----------|----------|----------|------|
| AAPL | ✓ | ✓ | ✓ | ★★★ |
| CL=F(原油) | ✓ | ✓ | ✓ | ★★★ |
| GC=F(金) | ✓7/7 | ✓3/3 | ✓(+0.256→+0.226%) | ★★★ |
| USDJPY | ✓7/7 | ✓3/3 | ✓(+0.109→+0.094%) | ★★★ |

金・USDJPYはRRプラトー全勝（RR上げるほど期待値が滑らかに増加）=過剰最適化でない決定的証拠。

## 市場横断の普遍法則（最重要・儲かるシステムの核）
全20勝ちパターンの共通項:
1. **ほぼ全て「高RR(2-3) × 低勝率(28-48%)」** = 市場が変わっても「順張りで損小・利大」が普遍
2. **エントリーは breakout/donchian/ma_cross（順張りブレイク系）が大半**
3. **株・コモディティのエッジがFX/クリプトより大きい**（AAPL+0.79% vs USDJPY+0.06%）= コストが相対的に小さくトレンドが素直
4. 検証#1-5の逆張り系全滅 → 「順張りブレイク×高RR」が市場を問わず効く

→ お姉様の「すべての取引から確実に儲かる瞬間」への答え:
**「順張りブレイクで損は小さく(ATR×2 SL)・利は大きく(RR2-3)伸ばす」瞬間が全市場共通の優位ゾーン。特に株個別(AAPL)・商品(原油/金)で優位大。**
ただし勝率28-48%=「確実に勝つ」でなく「負けは多いが勝つとき大きく勝つ」高期待値型。

## 実運用前の必須事項（机上→実弾の一線）
- 期待値はコスト込みだが「固定%スプレッド・スリッページ無視・約定遅延無視」の理想値
- 株/コモディティは取引時間が連続でない（ギャップ・オーバーナイト金利）を未考慮
- 必須: ①可変スプレッド/スリッページ ②より長期データ ③数ヶ月フォワード(デモ)テスト ④ポジションサイジング/資金管理(破産確率)
- 推奨配分: エッジ大のAAPL/金/原油を主軸、RR2.5前後(プラトー中央)固定

## 関連
- LLM Wiki id=447(USDJPY単市場での発見), id=430-446(検証#1-5)
- コード: multi_market.py(多市場探索), robustness_multi.py(頑健性)


トレード戦略ダッシュボード（検証#1-9可視化）2026-05-30

## 概要
検証#1-9の全成果を1枚の自己完結HTMLダッシュボードに可視化。Chart.js(CDN)で4ビュー。**Tailscale内部に常設（PM2 trade-dashboard）**。

## アクセス（常設・Tailscale接続端末から）
**http://100.115.94.5:8400/dashboard.html**
- PM2: `trade-dashboard` (id:17, port 8400, Tailscale IP bind)
- ルート `/` は dashboard.html に302リダイレクト

## ファイル構成（/home/ubuntu/workspace/trade-backtest/）
| ファイル | 役割 |
|---------|------|
| dashboard.html | 配信HTML（データ埋込済み・21KB） |
| serve_dashboard.py | 配信サーバー（Tailscale IP:8400にbind） |
| run_dashboard.sh | PM2用bashラッパー（後述の罠回避） |
| gen_dashboard_data.py | バックテスト→dashboard_data.json生成 |
| build_dashboard.py | dashboard_data.json→dashboard.html組立 |

## データ更新手順（市場/戦略を追加したとき）
```bash
cd /home/ubuntu/workspace/trade-backtest
./venv/bin/python gen_dashboard_data.py   # 最新データ取得→JSON再生成
./venv/bin/python build_dashboard.py      # HTML再組立
# PM2は静的配信なので再起動不要（ブラウザ再読込でOK）
```

## PM2起動の罠（重要・instinct）
- **PM2でPythonスクリプトを直接 `--interpreter python` 起動すると、bunのフォークコンテナ(ProcessContainerForkBun.js)がPythonをJSとしてパースし `SyntaxError: unterminated string literal` で起動失敗ループ**（restarts激増・errored）
- 回避策: **bashラッパー(run_dashboard.sh)を作り `pm2 start run_dashboard.sh --interpreter bash` で起動**。bashが素直にvenv pythonを呼ぶので干渉しない
- 既存instinct「PM2でbunスクリプト起動前にinterpreter衝突確認」と同根

## 4ビュー
1. 市場×戦略ヒートマップ（9市場×4戦略の期待値%・緑赤グラデ）
2. RRプラトー曲線（AAPL/金/原油/USDJPY）
3. 資産曲線（9市場の累計リターン%）
4. 検証#1-9サマリー表

## 検証
Playwrightで実ブラウザ動作確認済み（Chart.js 2インスタンス・資産曲線canvas幅1190px×9系列・JS実行エラー0件）。Tailscale経由 HTTP 200・正常HTML配信を確認。

## 関連
- LLM Wiki id=447(USDJPY発見), id=448(多市場確定), id=430-446(検証#1-5)


検証#10: 資金管理シミュレーション 賭け率3%が実務最適・Kellyは罠 2026-05-30

## 概要
検証#6-9で発見したエッジ（順張りブレイク×高RR、勝率28-48%）を「破産せず運用」するための資金管理を、モンテカルロ法で検証。**賭け率次第で同じエッジが天国にも地獄にもなる**ことを実証。

## 設定
- ツール: money_management.py（モンテカルロ・random.seed(42)で決定的）
- エッジ前提（検証#9のGC=F/USDJPY代表・保守値）: 勝率35% / RR3.0 / 期待値+0.400R
- 200トレード × 5000パス。破産級＝初期資金の50%割れ

## 結果: 賭け率 vs リターン/リスク
| 賭け率 | 資産中央値 | 平均最大DD | 破産級確率 |
|--------|-----------|-----------|-----------|
| 1% | 2.14x | 12% | 0.0% |
| 2% | 4.27x | 24% | 0.0% |
| **3% ★実務最適** | **7.95x** | **33%** | **0.6%** |
| 5% | 22.5x | 50% | 5.4% |
| 6.7%(ハーフKelly) | 44x | 61% | 12.9% |
| **13.3%(フルKelly)** | 141x | **87%** | **45.1%** |
| 20% | 49x | 96% | 70% |
| 25% | 5.9x(崩壊) | 99% | 83% |

## 結論（儲かるシステムの土台）
1. **エッジがあっても賭けすぎれば破産する**: 同じ勝率35%/RR3でも、賭け率で結果が激変
2. **フルKellyは罠**: 中央値141xで最大に見えるが破産級45%・DD87%。理論成長最大化＝実務では半数が資金半減。推定誤差があるエッジでKelly満額は自殺行為
3. **賭けすぎは成長も殺す**: 25%賭けは資産5.9xまで激減（山を越えると急降下）。「上げるほど儲かる」は誤り
4. **実務最適=賭け率3%**: 破産級0.6%で中央値8倍。「生き残りながら着実に増やす」点
5. trends-trade.md「資金管理が戦略の本体」「ドローダウンに耐えられない戦略は破綻」を自エッジで数値実証

## bot実装への指針
- **1トレードのリスクは資金の2-3%に固定**（ATRストップ幅から逆算してロット決定）
- ハーフKelly(6.7%)でも破産級13%は実運用では高すぎ → 3%が現実解
- 勝率が低い戦略ほど連敗が長く深いDDを生む → 低勝率×高RRのトレンドフォローは特に小さめのサイジングが要る
- 実際は推定勝率が下振れするので、保守的に見積もった勝率でサイズ計算する

## 注意
- これは「エッジが本物で安定している」前提のシミュレーション。実際のエッジ劣化（レジーム変化）には未対応 → フォワードテストで継続監視が要る
- 複数市場分散（検証#8で10市場に優位）でパスのばらつきはさらに低減可能（本シミュレーションは単一戦略）

## 関連
- LLM Wiki id=447,448(エッジ発見), id=449(ダッシュボード)
- コード: /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/money_management.py


検証#11: ペーパートレードbot実装 検証#1-10の集大成・実弾なし 2026-05-30

## 概要
検証#1-10で発見・確定したすべてを統合した**ペーパートレード（仮想売買）bot**。実弾は流さない（取引所API未接続）。フォワードテストの土台。

## 安全設計（最重要）
- **取引所API未接続＝実弾ゼロ**。発注は仮想約定（JSON記録）のみ
- 理由: フォワードテスト未実施・APIキーは本物資金に直結・「バックテストで勝てても本番で負ける」鉄則
- これは「botが正しく動くか」を実弾リスクなしで検証する段階

## 統合した要素
| 由来 | 要素 |
|------|------|
| 検証#8 | 市場別最適エントリー（USDJPY=ma_cross/GC=donchian/CL=rsi_rev/SPY=donchian/AAPL=breakout/BTC=donchian） |
| 検証#9 | 200SMAトレンドフィルタ・ATR×2ストップ・RR2.5(プラトー中央) |
| 検証#10 | 1トレードのリスク=資金の3%（ATRストップ幅から逆算ロット） |
| Opus4.8推奨 | 状態を外部JSON(paper_state.json)保存・ロングラン対応 |

## 動作
```bash
python paper_bot.py          # 1ティック: 全市場シグナル評価→TP/SL判定→仮想エントリー→状態更新
python paper_bot.py --status # 仮想ポートフォリオ状態表示
```
毎ティック: ①最新データ取得 ②保有ポジのTP/SL判定→仮想クローズ ③新規シグナル→3%ロット計算→仮想エントリー ④JSON保存

## 動作検証（実データ）
- **ロジック生存確認**: 各市場で過去シグナル176-957回発生（USDJPY176/GC891/CL423/SPY469/AAPL569/BTC957）、直近もGC/SPY/AAPLは6本前に発生＝正常稼働
- **3%サイジング検証**: SPYシグナル足(2026-05-29)で価格756.60・ATR1.94 → lot7740 → **SL到達時の最大損失29,997円＝資金の正確に3.0%** ✅
- 状態JSON保存・--status表示ともに正常

## 次段階（フォワードテスト）
- このbotを定期実行（cron/PM2）して数ヶ月間の仮想成績を蓄積 → 未来データで本当に勝つか検証
- 仮想で安定プラスを確認できたら初めて少額実弾を検討（それまで実弾は流さない）
- 注意: yfinance 1時間足は遅延あり・リアルタイム性は限定的 → 本番運用には別データソース要

## 関連
- LLM Wiki id=447,448(エッジ), id=449(ダッシュボード), id=451(資金管理)
- コード: /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/paper_bot.py / 状態: paper_state.json


検証#12: フォワードテスト開始 paper_bot 1時間毎cron常設 2026-05-31

## 概要
検証#11のペーパーbotを1時間毎cronで常駐させ、**フォワードテスト**を開始。机上のエッジが「これから流れる未来の相場」でも勝つかを、実弾ゼロで蓄積検証する段階。

## 構成
- cron: `5 * * * * bash /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/run_paper_tick.sh`（毎時5分・他cronと時刻分散）
- ラッパー: run_paper_tick.sh（bash経由でvenv python起動＝bun干渉回避・instinct適用）
- ログ: /home/ubuntu/workspace/trade-backtest/paper_forward.log（末尾2000行に自動トリム）
- 状態: paper_state.json（資金・保有ポジ・決済履歴を永続化）

## 動作
毎時5分に paper_bot.py が1tick実行:
1. 6市場(USDJPY/GC/CL/SPY/AAPL/BTC)の最新1時間足取得
2. 保有仮想ポジのTP/SL判定→仮想クローズ
3. 新規シグナル→3%リスクでロット計算→仮想エントリー
4. paper_forward.log に記録・paper_state.json 更新

## 確認状況
- 手動実行でラッパー動作確認済み（tick#1記録・状態更新・bun干渉なし）
- crontab登録確認済み（既存cron保全したまま追記）

## フォワードテストの意義（最重要）
- バックテスト(過去最適化)と違い、**未来データ＝過剰最適化が紛れ込めない真の検証**
- 数週間〜数ヶ月の仮想成績で「机上のエッジが本物か」が分かる
- **安定プラスを確認するまで実弾は流さない**。それまでは仮想売買のみ
- 注意: yfinance 1時間足は遅延・週末ギャップあり→本番運用には低遅延データソース要

## 確認コマンド
```bash
cd /home/ubuntu/workspace/trade-backtest
./venv/bin/python paper_bot.py --status   # 仮想ポートフォリオ状態
tail -30 paper_forward.log                 # 直近tick log
```

## 次段階
- 数週間後、paper_state.json の決済履歴が溜まったら成績集計（勝率・期待値・最大DDが机上と一致するか）
- 一致＆プラスなら少額実弾を検討。乖離するならエッジ劣化としてロジック見直し
- ダッシュボードにフォワード成績ビュー追加（データ蓄積後）

## 関連
- LLM Wiki id=452(ペーパーbot), id=451(資金管理), id=447-448(エッジ)
- コード: paper_bot.py / run_paper_tick.sh


学習・作業日報 2026-05-31

## 概要
YouTube Short 1本の確認依頼から始まり、**トレードシステムを検証#1-12まで一気通貫で構築**（エッジ発見→可視化→資金管理→bot→フォワードテスト稼働）。並行して本番障害復旧・デプロイ基盤問題発見・新規issue対応も完遂。LLM Wiki 約14件追加（id=429-453）。

## 本日の3大成果

### A. トレードシステム構築（継続目標「儲かるシステム」）— 検証#1-12完走
| 段階 | 成果 | Wiki |
|------|------|------|
| 基盤 | yt-learnにtradeドメイン新設・過去FX記録10ページ棚卸し統合 | id=429,430 |
| #1-5 探索 | 単体定型手法（ロンドンNY初動/ダブルボトム/RSI平均回帰）は**全滅**=鵜呑み回避 | id=437,439,443,444,446 |
| #6-7 発見 | マトリクス探索で**順張りブレイク×高RRのエッジ発見**（RRプラトー11/11） | id=447 |
| #8-9 拡張 | **10市場(FX/クリプト/金/原油/米株)で勝ちパターン確定**・頑健性3/3満点 | id=448 |
| 可視化 | ダッシュボード常設 http://100.115.94.5:8400/dashboard.html (PM2 id:17) | id=449 |
| #10 資金管理 | モンテカルロで**賭け率3%が実務最適**・Kellyは罠(破産級45%) | id=451 |
| #11 bot | ペーパーbot実装（全統合・実弾なし・3%サイジング検証済) | id=452 |
| #12 フォワード | **毎時cron常設でフォワードテスト稼働開始** | id=453 |

### B. 本番障害対応
- vvv全ページ500復旧（template_config.py再起動漏れ→pm2 restart）
- 新規issue #517/#518/#520 調査→全て実害なし（再発なし/外部起因/解決済み）とコメント

### C. デプロイ基盤問題発見
- 本番フォルダが非git・deploy-prod.shが死亡 → Issue #516（rsync方式ドラフト作成・要承認で保留）

## 主要アクションアイテム
- [ ] Priority 1: 2週間後フォワードテスト成績集計（paper_state.json vs 机上エッジ）→一致なら少額実弾検討
- [ ] Priority 2: Issue #516 デプロイ基盤是正（お姉様の承認待ち）
- [ ] Priority 3: #517/#518/#520 クローズ判断

## 明日以降のタスク候補
- フォワードテストのログ監視（paper_forward.log）
- ダッシュボードにフォワード成績ビュー追加（データ蓄積後）
- 本番運用には yfinance 以外の低遅延データソース調査

## 確立した再利用資産
- **検証フロー**: ①コスト前R単位期待値で足切り→②train評価→③OOS検証→④頑健性3点(RRプラトー/別通貨or期間/コスト2倍)
- **instinct**: PM2/cronでPython直起動はbun干渉→bashラッパー回避 / Pythonモジュール編集後はサービス再起動必須
- コード: ~/workspace/trade-backtest/（matrix_search/robustness/money_management/paper_bot 等）

## 統計
- トレード検証: #1-12（12フェーズ完走）
- LLM Wiki新規/更新: 約14件（id=429-453）
- 本番対応: 障害復旧1件・issue調査3件・新規issue起票1件(#516)
- 常設化: ダッシュボード(PM2 id:17) + フォワードテストcron(毎時5分)


instinct: 自動起票ツールのdedupは「経過時間」でなく「Issueのopen/close状態」を一次判定にする

# instinct: 自動起票ツールのdedupは経過時間でなくIssue状態を一次判定にする

## 問題
vvv bug_watchdog.py が playwright-service エラー Issue を約2時間ごとに量産（#491〜#518 で22件）。

## 真の原因
`_is_already_filed` が `DEDUP_MINUTES(120分)` の時間ベース判定を先に行っていた。OPEN Issue が存在しても120分経過すると再起票してしまう。検知対象のエラー条件が継続していると、2時間ごとに永久に同一 Issue を量産する。

## 修正（正しい判定順）
1. 紐づく Issue が OPEN → 経過時間に関わらず抑止（同じ未解決バグを量産しない）
2. Issue が CLOSED → dedup 解除して再起票可能
3. URL不明の古い state のみ時間ベース抑止

```python
if issue_url:
    if _is_issue_open(issue_url):
        return True  # OPEN なら時間無視で抑止
    # CLOSED なら state削除して再起票可
    return False
# URL無し旧形式のみ時間ベース
return datetime.now(JST) - last < timedelta(minutes=DEDUP_MINUTES)
```

## ポイント
- 自動起票系の dedup は「前回起票からの経過時間」でなく「Issueが今もopenか」を一次判定にする
- gh コマンド失敗時は OPEN 扱い（=抑止）で安全側に倒す
- playwright-service の再起動41回はブラウザ Context limit(30) 到達時の正常な定期再起動で実害なし
- 本番フォルダ(vvv)は main から diverge（requests vs urllib・UAヘッダ・エラーフィルタが本番固有）。ファイル全体コピーは本番改善を消すため、修正関数のみ手動適用する

## 関連
- vvv#522（修正PR・マージ済み）
- 重複Issue #491〜#518 を #517/#518 に集約してクローズ


instinct: 機能をリファクタで撤廃したらモックしているテストも同時に追従させる

# instinct: 機能撤廃時はモックテストも同時に追従させる

## 問題
vvv #520: screenshot_service.py から S3(boto3)機能をリファクタで撤廃したが、テストが古い S3 版(patch(...boto3)・s3_client・head_object/upload_file)のまま残り、存在しない属性を patch しようとして16件 AttributeError。同種: #268(削除済み _call_kimi_fallback のモック残存)。

## ポイント
- 機能をコードから消すとき、その機能をモックしているテストも同じ PR で追従させる(import 時/collection 時エラーで全滅する)
- patch対象が実装から消えると、テスト実行前の patch 解決段階で AttributeError になり、テストスイート全体が collection error で止まる
- 本番フォルダ(git管理外・diverge)とorigin/mainでテストが別々に修正される事故が起きる。両方を同一版に揃える
- env未設定でimportエラーになる場合は .env をコピー/symlinkせず環境変数注入(SECRET_KEY≥32文字・DATABASE_URL)でテスト実行する

## 関連
- vvv#523(修正PR)・#268(同種の置き去りテスト)


instinct: Hermes v0.15.2 dashboard_auth パッケージング欠落とブリッジ修正 (2026-05-31)

# instinct: Hermes v0.15.2 dashboard_auth パッケージング欠落とブリッジ修正

## 問題
hermes-dashboard (PM2 id:11) が `ModuleNotFoundError: No module named 'hermes_cli.dashboard_auth.routes'` で再起動ループ(↺18回)していた。

## 根本原因 (packaging bug)
- hermes-agent **0.15.2** の wheel は `plugins/dashboard_auth/nous/` (本物のOAuth実装23.5K) を同梱するが、それが依存する **`hermes_cli/dashboard_auth/` 名前空間の実体ファイル群を同梱し忘れている**。
- `web_server.py` は `hermes_cli.dashboard_auth.{routes,middleware,audit,ws_tickets,prefix}` と `list_providers` を15箇所でimportする。
- `plugins.py:570` は `from hermes_cli.dashboard_auth import (DashboardAuthProvider, register_provider)` を呼ぶ。
- 本物の `nous/__init__.py` は `from hermes_cli.dashboard_auth import (DashboardAuthProvider, InvalidCodeError, LoginStart, ProviderError, RefreshExpiredError, Session)` の6シンボルを要求する。
- これら全てが wheel に欠落 → import不能。

## 前回の不完全な応急処置 (2026-05-31 05:53)
別セッションが `hermes_cli/dashboard_auth/` と `plugins/dashboard_auth/` の両方に空スタブを手置きした。が `__init__.py` が `DashboardAuthProvider`+`list_providers` しか定義せず、残り5シンボル(InvalidCodeError等)が欠落。`plugins.dashboard_auth.nous` をimportすると `ImportError: cannot import name 'InvalidCodeError'` で失敗。
※ localhostバインドで `should_require_auth("127.0.0.1", False)==False` のため nous ロードに到達せず、エラーが顕在化していなかっただけ。

## 恒久修正 (2026-05-31 06:28-06:30)
`hermes_cli/dashboard_auth/` の6ファイルを正規ブリッジに置換:
- `__init__.py`: 6シンボル(DashboardAuthProvider ABC / LoginStart・Session dataclass / ProviderError・InvalidCodeError・RefreshExpiredError 例外階層) + プロセス全体プロバイダレジストリ(register_provider/list_providers/get_provider)
- `ws_tickets.py`: 欠落していた TicketInvalid・consume_ticket を追加(web_server.pyがimport)
- `middleware.py/audit.py/routes.py/prefix.py`: localhostパススルーで機能的に正しいことを明記
- 検証: nous完全ロードOK / register(ctx)はclient_id未設定でno-op(仕様通り) / list_providers()==[] (loopbackで正常) / web_server.py全体import OK / 再起動後 unstable_restarts=0・uptime53s安定・9119 HTTP 200
- スタブ退避: `~/workspace/tools/hermes-dashboard-auth-stub-backup-20260531_062746/`

## ⚠ 再発リスク (重要)
`uv pip install --upgrade hermes-agent` を実行すると、site-packagesの修正が**上書きされ消える**(現在「1 commit behind」表示中)。
- upstreamのpackaging bugが修正済みならupgradeで本物が入る
- 未修正ならupgrade後に再びこの修正が必要
→ upgrade後は必ず `python3 -c "from plugins.dashboard_auth import nous"` で疎通確認すること。

## localhost運用での認証仕様 (誤解防止)
shadowは `--port 9119` で **127.0.0.1 バインド**。`should_require_auth`がFalseを返し認証ゲートは元々engageしない(loopback運用者向けの正しい仕様)。`list_providers()`が空なのは正常。**非loopbackバインドに変える場合のみ** `HERMES_DASHBOARD_OAUTH_CLIENT_ID=agent:{instance_id}` の設定 or `--insecure` が必要。


トレード検証候補#13: 1分足スキャル「weakness×ゾーンブレイク×RR3:1」 2026-05-31

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=wYgjzosTpF8
- タイトル: Best 1 Minute Scalping Strategy Ever.
- 種別: YouTube Short（トレード系・英語）
- 投稿日: 不明（yt-dlp が YouTube bot 対策で取得不能）
- スコア: 76/100（trade基準: 関連性27/再現性27/検証可能性17/鮮度5）
- domain: trade

## 手法の中身（マルチタイムフレーム・ショート専用スキャル）

検証#1-12で集めたエッジ群（順張りブレイク×高RR）と整合する、再現性のある逆張り起点→ブレイク追随型のスキャル手法。

### 環境認識（15分足）
- 重要なキーレベル（水平サポレジ）を特定
- そのレベルで「高値を更新したが、その高値より下で終値を迎える陽線」= **weakness（買いの勢い喪失）** を検出
- その15分足ローソクの「終値〜ヒゲ先端」を四角形（レクタングル/ゾーン）で囲む

### エントリー（1分足）
- 1分足に切り替え
- 価格が上記ゾーンの下限を抜け、**陰線で確定（クローズ）した瞬間**にショート（売り）エントリー

### 損切り（SL）
- エントリーしたローソク足の始値の上、またはゾーンの上限に置く

### 利確（TP）
- 15分足の次の安値をターゲット
- 少なくとも **リスクリワード 3:1** を狙う

## 評価
- **再現性: あり**。時間足（15分/1分）・パターン形状（weakness）・エントリートリガー（ゾーン下抜け陰線確定）・SL/TPの位置が明確に数値/位置で定義 → 過去チャートでバックテスト可能
- **裁量要素**: 「重要なキーレベル」の選定に主観が入る（要ルール化）
- **誘導**: コメント欄経由でフルEブック/フルコースへの宣伝あり。ただし動画自体に1手法をしっかり解説しているため記録対象（同バッチの他4本=書籍/コース誘導のみで記録不可とは対照的）
- **未開示**: 勝率・期待値・最大ドローダウンの開示なし → 自前バックテストで要計測

## 既存エッジとの関係
- 検証#8-9「順張りブレイク×高RR(2-3)×低勝率」と方向性一致（高RR3:1）
- 検証#10「賭け率3%固定」・検証#12「paper_bot」のフレームに組み込み可能
- weakness（高値更新失敗）= 流動性スイープ後の反転を狙う発想 → 1本目#-V7amQY5R2k「liquidity」プロモが中身ゼロだったのに対し、本動画は同概念を具体ルール化している点が価値

## アクションアイテム
- backtrader/vectorbt で本手法を実装し、勝率・期待値・最大DD・破産確率を計測（検証#13候補）
- 「重要なキーレベル」を客観的に定義する補助ルール（直近スイングH/L・前日高安・ラウンドナンバー等）を付与してから検証
- コスト前 R単位理論期待値を最初に計算してエッジ有無を先に判定（検証#5で確立した標準フロー）
- 検証する場合は 15分足×1分足の長期データ（数ヶ月以上）が必要


学習日報 2026-05-31 yt-learn 06:38

# 学習日報 2026-05-31 yt-learn 06:38

## 概要
ユーザーから連投されたトレード系YouTube Short 9本を `/yt-learn`(trade domain自動判定)で処理。LLM Wiki 1件追加（id=458）。**9本中7本が情報商材/EA/書籍/コース誘導プロモで記録不可・1本取得不能・収穫は1本のみ**という結果。trade足切りルールが正しく機能した実地検証でもある。

---

## 今日学んだこと（YouTube・trade domain）

### 唯一の収穫: 1分足スキャル「weakness×ゾーンブレイク×RR3:1」(76点)
- 出典: wYgjzosTpF8「Best 1 Minute Scalping Strategy Ever.」
- **環境認識(15分足)**: 重要キーレベルで高値更新に失敗した陽線(weakness)→終値〜ヒゲ先端をゾーン化
- **エントリー(1分足)**: ゾーン下抜けの陰線確定でショート
- **SL**: エントリー足始値の上 / **TP**: 最低RR3:1
- 時間足・パターン・トリガー・SL/TPが明確でバックテスト可能。検証#8-9「順張りブレイク×高RR」と整合
- 詳細: LLM Wiki id=458

### 記録不可だった8本（足切り内訳）
| video_id | タイトル | 不採用理由 |
|----------|---------|-----------|
| -V7amQY5R2k | Price action + Liquidity + trendlines | BGM+Eブック誘導のみ |
| _0V79HSMk1Q | (取得不能) | 削除/非公開でNotebookLM取込不可 |
| eFwQicwPxQ0 | フラッグポールに要注意 | 基礎解説薄+攻略メソッド誘導 |
| 7y56vcOQ89s | This AI Trading EA... | EA宣伝・無料デモサイト誘導 |
| NGzrY5fvUHc | Buy or Sell? Challenge | 逆三尊基礎+フルコース誘導 |
| 8LqkJa8PNhg | Trading Book | BGMのみ・書籍誘導 |
| -AcUKOlaJxg | Trading BOOK in my profile | BGMのみ・書籍誘導 |
| x4yCDmB2Rvw | Trading Book | BGMのみ・書籍誘導 |

### 教訓
- **トレード系Shortは中身ゼロの宣伝が大半**（今回9本中8本）。タイトルに `Book / EA / profile / challenge / liquidity(プロモ)` を含むものは事前足切りが有効
- yt-dlp は YouTube bot対策(PO Token必須化)で字幕・メタデータ全滅 → NotebookLM直接ソース追加が確実ルート
- NotebookLMに無価値ソースを溜めない運用: 解析後すぐ delete（今回6本削除・5本目のみ残存）

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| ~/workspace/trade-backtest/scalp_weakness_mtf.py | 検証#13: スキャル手法のバックテスト雛形(新規)。15分足weakness検出→1分足ショート・RR3:1。multi_market.pyの作法に統一 |

### 動作確認
- venv/bin/python で実行成功。EURUSD/GBPUSD/USDJPY/BTC-USD でzone検出→シミュレーション動作
- ⚠ ただし損益結果は信頼不可: FX約定0(時刻整合不備)・USDJPY勝率1%(pip未考慮の極小risk異常)・BTC+119%(7日過剰最適化)。スクリプト冒頭に既知問題として明記済み
- この段階の結論は「ロジックは動きシグナルは出る。損益は未検証」のみ

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. **検証#13本格化**: scalp_weakness_mtf.py の修正 — ①1分足とゾーンの時刻整合を厳密化 ②各市場のpip/最小変動・最小risk下限を導入 ③長期1分足データでOOS分割・最大DD・破産確率を計測
2. **キーレベルの客観定義**: 「重要なキーレベル」を直近スイングH/L・前日高安・ラウンドナンバーで近似するルール付与（現状は直近20本高値の単純近似）
3. **コスト前R単位期待値を先に計算**してエッジ有無を判定（検証#5の標準フロー徹底）
4. **長期1分足データソース確保**: yfinanceは7日上限。フォワード/本格検証には別ソース必要

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 458 | トレード検証候補#13: 1分足スキャル「weakness×ゾーンブレイク×RR3:1」 | yt-learn, trade, scalping, price-action, multi-timeframe, 2026-05-31 |


NTT tsuzumi 2 Vision — 図表読解する日本語特化ソブリンAI 2026-05-31

## 情報源
- URL: https://youtube.com/watch?v=n6Z8nt35c7Y
- タイトル: 【ゆっくり解説】NTTの国産AI「tsuzumi 2 Vision」がスゴい！図表まで読む日本語特化LLMとは
- ジャンル: tech / 国産LLM・エンタープライズAI
- 投稿日: 2026年5月（tsuzumi 2 Vision は2026-05-19発表）
- スコア: 約78/100（技術仕様明確・マクロトレンド価値あり）

## 技術仕様（動画で言及された数値）
- **パラメータ数**: 300億（30B）パラメータ
- **必要GPU**: NVIDIA A100クラス（40GBメモリ）GPU 1基で稼働可能
- **対応モダリティ**: テキスト + 画像（Vision）。文章をテキスト変換せず「画像」として丸ごと認識し、表のレイアウト・グラフの形・フロー図を正確に読解
- **アーキテクチャ**: 既存「tsuzumi 2」をベースに、文字/図表理解用の「独自アダプター（後付け部品）」を追加した構造
- **リリース**: 2026-05-19発表（土台の tsuzumi 2 は2025-10登場）

## 主要な発見
1. **「なんでも屋」ではなく「日本語ビジネス文書の専門店」戦略**: 巨大海外モデルが膨大な知識量と汎用推論で勝負するのに対し、tsuzumi は日本語ビジネス文書処理に特化。NTT独自テストでは同サイズ帯でLlama 4 Scout・GPT-5.2と同等の読解力とされる
2. **画像アダプターで図表をネイティブ読解**: OCRでテキスト化せず画像のまま認識するため、表レイアウト・グラフ・フロー図の意味を保持して理解できる
3. **ソブリンAI（純国産）**: 学習データから開発までNTTが自前管理。著作権・データ主権が守られ、国・大企業が安全に利用できる。巨大単一モデルでなく小型特化AIを複数連携させる「AIコンステレーション」構想
4. **オンプレ対応が最大のメリット**: 軽量（GPU1基）なので自社サーバーで稼働可。契約書・財務資料などの機密情報を外部に出さず処理できる。※API提供有無は動画では言及なし
5. **ツール呼び出し機能搭載**: 数値計算能力向上に加え、必要時に外部ソフトを使う tool calling 対応

## 想定ユースケース
- 金融機関: 融資審査の数字が並んだ表からの必要項目自動抽出
- 技術・保守現場: 矢印で繋がったフロー図を読み取りトラブル原因判断を支援
- 医療・行政: 機密性の高い会議資料・書類を電子化/DB化し「業務デジタル化のラストマイル」を解決

## アクションアイテム
- 機密データを外部APIに出せない要件（vvv の社内資料処理など）が出た場合、オンプレ国産LLM選択肢として tsuzumi 2 Vision を評価候補に
- 図表/PDFの構造化抽出タスク（vvv-bots detail_llm の帳票系拡張）でVisionアダプター型モデルの検証価値あり
- 現状の shadow ポリシー（中華系API不使用）と整合する純国産モデルとして、NVIDIA NIM等のフォールバック群に並べて将来比較

## 既存知識との関係
- [[feedback_no_chinese_apis]] 中華系API不使用ポリシーと整合（純国産・ソブリンAI）
- マクロトレンド: エンタープライズAIが「生成」から「governance/データ主権」へ移行（2026-05-12 AIM Network論と一致）


学習日報 2026-05-31 yt-learn 09:37

# 学習日報 2026-05-31 yt-learn 09:37

## 概要
`/yt-learn` 単一URL指定モードで3本のYouTube動画を処理。うち1本（NTT tsuzumi 2 Vision）を有益と判定しLLM Wikiエントリ1件追加。残り2本は対象外/取得不能。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### 国産LLM / エンタープライズAI
- **NTT tsuzumi 2 Vision**（2026-05-19発表・LLM Wiki id=460）
  - 300億パラメータ・A100(40GB)1基で稼働する軽量モデル
  - 図表/グラフ/フロー図を**OCRせず画像のままネイティブ読解**するVisionアダプター
  - 「日本語ビジネス文書の専門店」戦略でLlama4 Scout/GPT-5.2と同等読解力（同サイズ帯・NTT独自テスト）
  - 学習〜開発をNTT自前管理する純国産=**ソブリンAI**。データ主権/著作権を担保
  - 軽量ゆえ**オンプレ稼働**でき機密情報を外部に出さず処理（最大メリット）
  - 小型特化AIを複数連携する「AIコンステレーション」構想・tool calling搭載

### 対象外（メモリ汚染防止のため記録せず）
- **動画1（FXスキャルピングツール）**: 「月2200万」等の金額実績とモザイク済み独自インジケーターで期待感を煽り、5/24ライブ配信へ誘導するプロモ。具体ルール/バックテスト一切なし → trade自動足切り3条件すべて該当
- **動画2（F3rmG8mC3nI）**: NotebookLM API「no data」3回・WebFetchもメタ取得不可。字幕欠落等で取得不能 → スキップ

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| vvv-bots: bots/gokou_timeline/ai_keywords.txt | 新AIツール名「tsuzumi」をトレンド追跡キーワードに追加（commit & push to main） |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. 機密データを外部APIに出せない要件（vvv社内資料処理）発生時、国産オンプレLLM候補としてtsuzumi 2 Visionを評価
2. 図表/PDF構造化抽出（vvv-bots detail_llm 帳票拡張）でVisionアダプター型モデルの検証
3. 中華系API不使用ポリシーと整合する純国産モデルとして、NVIDIA NIM等フォールバック群に並べ将来比較

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 460 | NTT tsuzumi 2 Vision — 図表読解する日本語特化ソブリンAI | yt-learn, tech, 国産LLM, tsuzumi, NTT, ソブリンAI |

---

## 処理メモ（インフラ状況）
- yt-dlp はPO Token必須化（bot対策）でメタデータ取得が全滅 → NotebookLM直接ソース追加ルートで突破（既知障害・2026-05-30以降継続）
- NotebookLM CLI（v0.4.1・juyodausアカウント）は正常稼働


LLM Wiki フルスペックRAG化完了 2026-05-31

# LLM Wiki フルスペックRAG化完了 (2026-05-31)

LLM Wiki を「Retrievalのみの半RAG」から、検索→rerank→生成→引用を完結する**フルスペックRAG**へ改修した。llm-wiki#1。

## 改修前の致命的弱点（実測で発見）
1. `embed()` が `text[:2000]` で切り捨て → 2000字超の48ページの後半が意味検索に乗らなかった
2. ベクトルインデックス無し → 全件 seq scan
3. rerank無し / 生成（G）はエージェント任せ

## 実装した4フェーズ
- **Phase1 チャンク分割**: `wiki_chunks` テーブル新設。見出し優先チャンカ（~1000字・overlap100）。432→594チャンク・100%埋め込み。最長39,840字ページ→40チャンク
- **Phase2 HNSW**: `idx_wiki_chunks_hnsw`・`idx_wiki_pages_hnsw`・GIN(fts)。pgvector 0.6.0
- **Phase3 Rerank**: ハイブリッド上位→LLM rerank→top_k。fail-open
- **Phase4 /ask**: 検索→文脈注入→LLM生成→`[N]`引用付き

## モデル構成（鍵レス・非中華）
- 埋め込み: Ollama nomic-embed-text 768次元（ローカル・外部送信なし）
- rerank/生成: **9router経由** で `nvidia/meta/llama-3.3-70b-instruct` → `groq/llama-3.3-70b-versatile` → `cerebras/gpt-oss-120b` → `ollama/qwen2.5:3b` フォールバック
- 9routerが鍵を内部管理するため、Wikiコードに API キーを書かない

## 新エンドポイント
- `GET /api/rag_search?q=&top_k=` — チャンク検索+rerank
- `GET /api/ask?q=&top_k=` — RAG完結Q&A（引用付き）
- `GET /api/rag_health` — プロバイダ疎通+チャンク統計
- MCP: `wiki_ask` / `wiki_rag_search` 追加

## 重要な学び
- 9routerの `/v1/models` 一覧はキャッシュで不正確。**実測でモデルID確定が必要**（一覧に無くても叩ける、有っても404）
- `stream:false` 明示が必須。gpt-oss系は reasoning にトークン消費するので max_tokens を絞りすぎると content が空
- チャンカは冪等設計（DELETE→INSERT）にしたので `/api/add` フックで追加/更新ページを即再チャンク化できる
- HNSWは近似最近傍ゆえ少件数（594）ではプランナがseq scanを選ぶ。件数増で自動切替

## 関連
- ファイル: web/llm-wiki/{llm_client.py, chunk_and_embed.py, app.py}
- 9router: localhost:20128（PM2 id:14）。[[2026-05-24 9router学習]]
- ポリシー: [[ポリシー: 中華系API不使用]]


2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）

## 情報源（4本束ね・2026-05-31〜06-02・domain=ai）
- ZOHxwf8sqGE 5月第5週まとめ Opus4.8/Mythos/GeminiCLI終了/富士通×OpenAI×Anthropic同日提携 (AI market・57分・3126再生・スコア79)
- 1Qe75J_LAqo Opus4.8解禁 開発コスト1/3 GPT5.5超え (海外のAIエージェント最新トレンド・ずんだもん解説・スコア74)
- 7hNin5HWSlM ClaudeOpus4.8アプデ情報とMythos神機能解説 (さきのAIでええやん・スコア74・字幕分析)
- RyMIFzop6cw AIニュース376 AnthropicがIPO登録届出書提出/Claude全有料ユーザーレートリミットリセット/Codexユーザー0.6% (AI整体師・スコア61・字幕分析)

## 主要な発見
- **Anthropic IPO**: 秘密裏にドラフト提出。OpenAIより先に株式公開届け出。審査中（RyMIFzop6cw）。Claude全有料ユーザーのレートリミットがリセットされた
- **Opus 4.8 ファストモード**: `/fast` で約2.5倍速・従来の6倍→**3倍に値下げ**。API利用者は料金据え置きで精度だけ向上＝お得
- **Effort制御**: 低努力モードでトークン消費抑制＋待機50%削減。タスク難易度で思考深度を可変
- **Dynamic Workflows**: 1指示で数百サブエージェント並列起動・AI自身が検証。10万行コードベース移行もOpus 4.8単独で完結
- **誠実さ向上**: 欺瞞率（ミスを隠す挙動）が大幅低下。1000並列の前提が「正直さ」
- **Mythos**: 危険すぎて封印されていた最強モデルが数週間以内に一般公開予定
- **AIコスト暴走問題**: Microsoft/UberでAI利用コストが予算超過（人件費超えも）。「コスト削減」から「コスト管理（オンプレ回帰含む）」へ業界テーマ移行
- **Antigravity CLI**: Gemini CLI後継。Go言語で高速化＋非同期ワークフロー。移行時 settings.json→mcp_config・serverUrlキー名変更に注意。workspace skillsは手動移動が必要
- **富士通のSIer戦略転換**: 自社で複数AIを使い倒す「カスタマーゼロ」→ 汎用性(OpenAI)/安全性(Anthropic)/国産(高嶺)を適材適所提案する「AIの橋渡し役」へ

## アクションアイテム
- shadowのClaude Codeで `/fast` のコスト/速度を実測（値下げ後）
- multi-model-routing.md のFast Mode記述（6倍→3倍値下げ）は既に反映済みか確認
- Antigravity CLI移行ガイド（settings.json→mcp_config）を agy 運用ルールに追記検討
- Mythos一般公開時に最優先評価（封印解除＝Amazonセキュリティ全壊能力）


2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）

## 情報源（3本束ね・最重要・domain=ai）
- HfK9nDHdb0I MMPO論文徹底解説 Claude Codeが長いタスクで趣旨をズラす理由とメタ認知的解決 (さとるチャンネル・スコア74)
- q7Am0pV6FjQ The Greatest AI Coding System - Forget Codex Vs Claude Code (AI LABS・Goal Buddy紹介・スコア69)
- Gg4LfQb3s3U Claude Codeで話題のハーネスエンジニアリングとは AIエージェントの賢さを決める正体 (中村祐太のFindUアカデミー・スコア67)

## 主要な発見
### MMPO論文（長文脈タスクの記憶劣化を「メタ認知」で解決）
- **記憶劣化の原因**: ①再帰的要約による伝言ゲーム的情報劣化 ②長文中盤を落とす「Lost in the middle」現象
- **信用割り当て問題**: 最終結果のみで採点する従来学習では「どのステップで間違えたか」が特定できず同じミスを繰り返す
- **MMPO手法**: AIに自身の記憶の曖昧さ（ビリーフエントロピー＝自信度メーター）を継続評価させ、ステップごとに自己評価で報酬/罰。3.5Mトークン超長文脈でも97.1%の高性能維持
- **アンカー質問のベストプラクティス**: 状態確認は「タスク進捗はどこまでか」と「足りない情報（ギャップ）は何か」を**両方セットで問う**と精度82.98%で最高（優秀な上司の1on1構造）

### Goal Buddy（OSS・長時間タスク専用・state管理）
- Claude Code/Codexの既存`/goal`の弱点（コンテキスト肥大化・状態管理欠如）を克服したOSSツール
- **3エージェント分業**: Scout(低推論・読取専用で状態監視) / Worker(編集権限あり実作業) / Judge(高推論・読取専用で安全性評価)
- **状態管理**: チャット履歴でなく `state.yaml` でローカル永続管理
- **Oracle（完了シグナル）とSlice（小単位分割）**: 「全テストpass」「開発サーバー起動＆ブラウザ動作確認」等プログラム検証可能な完了条件を定義。`goal prep` で逆質問→曖昧さ排除→goal.md/state.yaml生成

### ハーネスエンジニアリング
- AIエージェント3層構造 = **モデル(頭脳) / スキャフォールド(業務マニュアル) / ハーネス(実行エンジン)**
- 同じLLMでもツールにより賢さが違う正体 = ハーネス（ツール使わせ方・停止条件・エラーリカバリ・コンテキスト管理）の作り込みの差
- 用語は狭義(実行レイヤーのみ)/広義(モデル以外全体)で解釈が分かれる（バズワード化）

## アクションアイテム（最重要・shadow自律開発に直結）
- **MMPOのアンカー質問「進捗＋ギャップを両方問う」を symphony-loop / goal-judge スキルに組み込む**（既存のstate外部書き出し方針と整合）
- Goal Buddy の state.yaml + 3エージェント(Scout/Worker/Judge)分業を、既存 goal-judge(Haiku判定) と比較・統合検討
- 「Oracle=プログラム検証可能な完了条件」をgoal-judge の acceptance_criteria 設計に明文化
- ハーネス3層構造（モデル/スキャフォールド/ハーネス）を skill-vs-agent.md の概念整理に追記


2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）

## 情報源（2本束ね・domain=ai）
- 3SZ0oCDSVbM GPT 5.5 vs Opus 4.8 vs Gemini 3.5 - Which Model Should You Use? (WorldofAI・スコア72)
- N8_GLZC7pOs Claude Opus4.8でプロ風ゲームを作る方法/Claude CodeとCodexの選び方 (ウェブ職TV・スコア74)

## 主要な発見
### モデル別の強み（WorldofAI独自ベンチ）
- **GPT-5.5**: 総合1位(77.4)。推論・複数ステップエージェントワークフロー・デバッグで最も信頼性高い。**Thinking effort=High が最もコスパ良い**（Extra Highにしても大差なし）
- **Opus 4.8**: フロントエンドUIのデザインセンス（視覚的階層・余白・色使い）で圧倒。ただしトークン消費が激しい
- **Gemini 3.5 Flash**: 速度とコスト効率に優れ、安価で高速なデザインイテレーションに最適
- **Minimax M3 等オープンウェイト**: マルチモーダル推論・コーディングでクローズドモデルとの差を縮めつつある
- **World of AI benchmark suite**: 偽スコアでなくユーザー自身のプロンプトで実タスク評価できるツールがローンチ

### 推奨マルチモデル運用（リレー形式）
- 本格アプリ構築・デバッグ → **Codex + GPT-5.5(High)**
- フロントエンド高度デザイン → **Claude Code + Opus 4.8**
- 安価開発・OSS実験 → **Hermes agent**
- フロント分割WF: ①Geminiで高速プロトタイプ ②Opus 4.8でUI洗練 ③GPT-5.5で複雑機能・動的アニメ実装

### ゲーム生成（N8_GLZC7pOs）
- Opus 4.8は当たり判定・敵攻撃など複雑ロジックを細かい指示なしで自律構築
- 2ステップ: GPT Image 2でスプライト画像生成 → Web版Claudeに画像渡し「マリオ風アクションゲーム作って」
- **プロンプトは「ざっくり」が良い**: 細かく指示するとAIの自律思考を邪魔する。目的(What)だけ伝える
- ツール使い分け: 予算少・PC苦手→Codex(画像生成までAPI不要) / 高度連携→Claude Code

## アクションアイテム
- multi-model-routing.md の標準ルーティング表を更新（GPT-5.5=推論/バックエンド・Opus4.8=デザイン/フロント・Gemini3.5=速度の3軸）
- 「GPT-5.5 thinking=Highがコスパ最良(Extra High無意味)」を thinking-model-best-practices.md に追記
- World of AI benchmark suite を vvv のモデル選定実測に試用検討


2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）

## 情報源（4本束ね・domain=ai）
- uWg7ILnmGC8 Codex完全ガイド 画像生成も音声入力もできる万能AIアプリ (AIでサボろうチャンネル・スコア68)
- cJmaPCS-VmU 超入門 Codex超基礎の使い方と神活用4選 (さきのAIでええやん・スコア68)
- PxT8nZGUnrs Claude Codeで書いたコード本当に安全 security-guidanceの使い方と落とし穴 (ゆっくりテックウォッチ・スコア74・字幕分析)
- ESGl8Juwytc OpenAI Codex完全ガイド スキル作成・便利機能・AI自動化 77ページ資料 (KEITO・スコア77・字幕分析)

## 主要な発見
### Codexの万能AIエージェント化
- GPT Image 2を定額内で無制限感覚利用＋高精度音声入力標準搭載。コーディング枠を超え事務作業(Excel集計/議事録)にも対応
- **プラグイン/スキル/Computer Use**: デスクトップ直接操作・外部アプリ連携・業務マニュアル定義(スキル)で手順遵守
- **プランモード/ゴールモード**: 事前計画＋数日にわたる自律実行
- **Codexモバイル**: スマホChatGPTアプリからPC上Codexを遠隔操作
- **agent.md**: メモリー(自動学習・制御不可)とは別に、必ず守るルールはagent.mdに明記してフォルダに置く
- **ステア vs キュー**: 作業中の割り込みはステア(中断せず軌道修正)、キューは完了後送信
- GPT-5.5搭載でトークン消費抑制＝制限にかかりにくい
- **権限**: 「自動/フルアクセス」はファイル削除リスク。初心者はデフォルト権限(都度承認)推奨。低リスクコマンドは「自動レビュー」で認証疲れ防止

### security-guidance プラグイン（複数動画で重複言及＝重要トレンド）
- **設計思想: 書くAIと見るAIを完全分離**。同じ会話でレビューすると直前の実装方針に引きずられる→別のClaudeをフレッシュコンテキスト＋セキュリティ特化プロンプトで呼び出しレビュー（Anthropic Arisパターンの実装）
- **3段階レビュー**: ①ファイル編集後 ②ターン終了時 ③コミット/プッシュの瞬間
- インストール: `claude` 起動→ `/plugin` で `security-guidance` 確認。AIがコード書く最中にリアルタイム脆弱性検知
- **オートメーションバイアス**: スタンフォード2022研究＝AI支援開発者は不安全コードを書きやすいのに自分のコードを安全だと信じやすい
- **スロップスクワッティング攻撃**: AIが存在しないパッケージ名を幻覚（商用5.2%/OSS21.7%）→攻撃者が先回りで悪意パッケージ登録
- **核心原則**: コード生成速度が上がるならレビュー速度も同じだけ上げる必要がある

## アクションアイテム
- **security-guidance プラグインをshadowのClaude Codeに導入し動作確認**（既に security-check-hook 実装済みとの重複/補完を確認）
- 「書くAIと見るAIの分離＝3段階レビュー」を ultrareview-workflow.md のAris パターン記述と統合
- agent.md（守るべきルール明記）の運用を CODEX.md 運用に反映
- スロップスクワッティング（幻覚パッケージ）対策を security-audit スキルのチェック項目に追加


2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）

## 情報源（4本束ね・domain=ai/tech）
- 5zdvwxEouQ0 Step-3.7 Flash FULLY FREE Unlimited API + Hermes Agent (AICodeKing・スコア62)
- u62lqyuYQ-0 Qoder にCLI/デジタル従業員/Workアプリ多数登場 (まさおAIじっくり解説ch・スコア64)
- LXlIKGcgNlE Copilot CLI Tutorial #8 - MCP Servers (Net Ninja・スコア79)
- aLzV8Y2_eoU AI×GASでの業務効率化システム作成を実演 (いまにゅのAIプログラミング塾・スコア68)

## 主要な発見
### Step-3.7 Flash（無料エージェント特化モデル・非中華要確認＝StepFun社・中国系）
- MoE 1960億パラメータ(アクティブ約110億)+18億視覚コンポーネント・256Kコンテキスト
- クロップ/ズーム等ツール駆使の視覚的推論。VStar 95.3。Hermes/Claude Code/Open Code横断で平均67.08%
- `hermes model` → Hermes portal → `stepfun/step-3.7-flash-free` 選択で無料利用
- ⚠ StepFun（階躍星辰）は中国系。**自社利用は中華系API不使用ポリシーに抵触するため記録のみ・送信しない**

### Qoder（統合AIプラットフォーム・中国系モデル搭載）
- CLI/Qoder Work(スライド)/Qoder Wake(デジタル従業員)。CLIはClaude Codeライク(ESC2回リワインド・音声入力・/agents・/skills)
- Qwen3.7Max/DeepSeek/GLM/Kimi等を安価提供（OpenAI/Anthropicモデルは選べない）
- ⚠ 搭載モデルが中華系のため自社採用は不可。UI/UX設計(ペルソナ定義・メモリ管理)は参考事例として価値

### Copilot CLI の MCP（実践手順）
- `/mcp` で接続サーバー一覧。`mcp add token` で認証付きサーバー追加
- 内蔵: readonly GitHub + IDE サーバー（設定なしでIssue検索/PR取得）
- Figma連携: `mcp add token`→HTTP(3)選択→URL入力→全許可は`*`→`Ctrl+S`→ブラウザ認証。Dev Modeでノードリンクをコピーしプロンプトに貼る

### Claude Code + clasp で GAS自律開発
- clasp連携でローカルコード↔GASを `clasp push` で手動コピペなし反映
- 音声(ボイスモード)で「フォーム入力→見積書スプレッドシート→PDF→Gmail送信」を口頭指示→自律構築
- プランモードでコンテナバインドか独立かを事前決定。エラーログをClaudeに貼れば自律解決

## アクションアイテム
- Copilot CLI の MCP接続手順を社内資料化（vvvのMCP運用と比較）
- Claude Code + clasp の GAS自律開発を、vvv周辺の定型業務自動化に試用検討
- Step-3.7 Flash/Qoder は中華系のため自社不採用（記録のみ）。feedback-no-chinese-apis ポリシー遵守


2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）

## 情報源（6本束ね・domain=ai/tech）
- PZs4srSaHEg Agentic Architecture 深掘り徹底解説 (ワンダー佐藤 AI共創イノベーション・スコア71)
- VWi2K2EJ_zQ エージェンティックアーキテクチャで最強AIアプリ開発 Antigravity/Codex/Claude Code (AI共創イノベーション・スコア69・字幕分析)
- dBFK1yFJXOA Google Flow完全ガイド Gemini Omni Flash/ナノバナナ (AI大学・スコア71)
- pvpHx5IOUlw DomoAIの使い方 画像も動画も無制限生成 (HIROCODE.・スコア68)
- Ob9l8gwKXak Blender挫折者がVidu AIで覚醒 制作時間99%削減 (海外のAIエージェント最新トレンド・スコア61)
- V0c62734ix8 Minimax M3 Fully Tested + FREE API (AICodeKing・スコア66)

## 主要な発見
### Agentic Architecture（設計思想）
- **エージェンティックループ**: 観測→計画と推論→実行→評価と適応 の閉ループを人間なしで自律回転
- **多層メモリ**: ワーキング(短期)/エピソード(経験)/セマンティック(永続的事実)
- **マルチエージェント・オーケストレーション**: スーパーバイザー＋専門ワーカー連携
- **デザインパターン**: ReAct(推論↔行動反復) / Plan&Execute / Reflection(自己評価修正)
- **トポロジー使い分け**: セキュリティ監査=チェーン(順序検証) / アイデア出し・複雑レビュー=メッシュ(自律議論)
- **核心**: 知能向上でなく「責任ある自律性(Responsible Autonomy)」＝権限管理・ガードレールを構造的に組み込むガバナンス確立

### 生成AI動画/画像
- **Google Flow**: Gemini Omni Flash(音声付き動画生成・編集)・ナノバナナ2/Pro(世界最高峰画像)・自然言語で編集アプリ自作・画像生成は無料(クレジット非消費)・無料50クレジット/日・Pro1080p/Ultra4K
- **DomoAI**: Relaxモード(月27.99ドル〜・クレジット消費ゼロで無制限生成)・キュー並列処理・Figmaラフ→高品質変換・トーキングアバター約1分。「失敗を恐れずガチャを回す」WF
- **Vidu AI**: 3DCG制作工数99%削減(数週間→1分)。労働→選択へ。ハイブリッド(AIで演出検討→重要シーンだけBlender)

### Minimax M3 評価（中国系・記録のみ）
- 100万コンテキスト・Sparse Attention・マルチモーダル・オープンウェイト
- ⚠ **実性能は総合38.5%でGPT-5.5/Opus4.8に大きく劣る**(3Dシミュ/ファインチューニング等複雑タスク)。Open Codeで無料試用可だが中華系のため自社不採用

## アクションアイテム
- Agentic Architectureのトポロジー使い分け(チェーン/メッシュ)を vvv-bots のパイプライン設計に反映
- Google Flow(無料画像生成)を vvv記事サムネ生成の代替候補として評価
- 「責任ある自律性＝ガードレール構造化」を AGENT.md の設計思想に追記検討
- Minimax M3は性能未達＋中華系で不採用（記録のみ）


2026-06-02 YouTube学習: ウェアラブルAIと無料エージェント周辺（スマートグラスEven G2でClaude Code・残URL素性）

## 情報源（domain=ai/tech）
- DcpUfyzcrBI 正直レビュー ClaudeCodeが使えるスマートグラス Even G2 (まさおAIじっくり解説ch・スコア61)

## 主要な発見（Even G2スマートグラス）
- 軽量で装着感良好（従来の重さによる頭痛を解消）
- **Even R1リングデバイス**で指先操作（ダブルタップ/長押し/スワイプ）
- **ターミナルモード**: スマホアプリ経由でPC接続し、グラス画面でClaude Code/Codexを直接動かせる
- セットアップTips: Tailscaleで常時起動PC(Mac Mini等)とiPhoneを同ネットワークに入れ、QRスキャンでホスト接続
- クイックリストにagent.md的ルール/ToDoを入れ常時視界に
- 純正機能: 翻訳/ナビ/プロンプター/会話サマリー＋ヘルスケア(心拍/血中酸素/体温)
- **課題**: 開発者(ターミナル)モードONにすると純正Even AI/ダッシュボードが使えなくなる切替の不便さ

## 今回バッチの処理サマリー（48+52=100本ユニーク）
- off-topic除外（AliExpressキーボード/モニターアーム/Apex配信/PIVOT政治経済/量子コンピュータ雑談/Switchゲーム/軍事解説/新卒採用/コピーライティング/ガジェット総集編/デスクツアー/WWDC雑談 等）= 33本
- 60点未満圏外 = 32本
- NotebookLM API no-data かつ字幕も取得不可 = qW-h9bw8ZxQ(ウェブ職TV配信)/DbDDeP6CgyM(カレーちゃん配信)/XEJDFeOYQXY(Copilot CLI #7 Skills・字幕なしだが#8 MCPで内容補完済) 等
- 解析・記録完了 = 28本 → LLM Wiki 7エントリ(id=464-470)に集約

## アクションアイテム
- Even G2は将来のウェアラブルAI候補。現状は切替の不便さでS未満。Even AIカスタマイズ対応時に再評価
- 取得不能だった配信系(qW/DbDB)は字幕生成され次第 yt-learn 再投入可


学習日報 2026-06-02 yt-learn 19:30

# 学習日報 2026-06-02 yt-learn 19:30

## 概要
`/yt-learn` 単一URL連投で **100本ユニーク**処理（48+52本2バッチ）。off-topic 33・圏外32除外→**28本解析**（NotebookLM22+字幕6）。LLM Wiki 7エントリ（id=464-470）集約。

## 今日学んだ要点
- **MMPO論文(最重要)**: Claude Code長文タスクの趣旨ズレ(再帰要約劣化/Lost in middle)をメタ認知で解決。アンカー質問は「進捗＋ギャップ」両方問うと82.98%
- **Goal Buddy(OSS)**: Scout/Worker/Judge 3分業＋state.yaml＋Oracle(検証可能完了条件)
- **Opus4.8週次**: Anthropic IPO提出/`/fast`値下げ(6→3倍)/Mythos数週内/AIコスト暴走→管理フェーズ
- **マルチモデル**: GPT5.5(推論・thinking=High最良)/Opus4.8(デザイン)/Gemini3.5(速度)
- **security-guidance**: 書くAI/見るAI分離・3段階レビュー・スロップスクワッティング攻撃
- Codex万能化/Agentic Architecture/Google Flow/DomoAI/Vidu/Even G2スマートグラス
- ⚠ Step-3.7/Qoder/Minimax M3は中華系→記録のみ自社不採用

## 今日実装
| ファイル | 変更 |
|--------|------|
| thinking-model-best-practices.md | GPT5.5 thinking=High最良＋MMPO長文記憶劣化対策節 |
| goal-judge/SKILL.md | 長時間ループ状態確認(進捗＋ギャップ)＋Oracle同一思想明記 |
| trends.md | 100本サマリー追記(96行) |

security-guidanceは既存security-check-hook実装済みで重複見送り(why-first)。

## 未実装アクション(優先順)
1. Goal Buddy state.yaml+3分業をgoal-judgeと統合検討
2. World of AI benchmark suiteをvvvモデル選定に試用
3. Antigravity CLI移行ガイドをagy運用に追記
4. Mythos公開時に最優先評価

## LLM Wiki エントリ(本セッション)
- id=464 Opus4.8まとめ群 / id=465 MMPO・Goal Buddy・ハーネス / id=466 モデル比較 / id=467 Codex・security-guidance / id=468 無料/ローカル基盤 / id=469 Agentic Architecture・生成AI / id=470 Even G2

## 処理メモ
yt-dlp PO Token障害は解消済み。NotebookLM "no data"は字幕未生成動画→yt-dlp字幕でClaude直接分析(4c)補完。取得不能(qW/DbDB/XEJ配信系)は字幕生成後再投入可。


2026-06-02 実装: MMPO/Goal Buddy を実践化 A実証+B hook強制化+C goalbuddyツール

## 背景
2026-06-02のyt-learn(id=465)で得たMMPO論文/Goal Buddyの知見を「文書追記」から「実際に動く形」へ。A→B→Cの3段で実装・実証した。

## A. 実証デモ（goal-judge 2モデル構成が動く証拠）
- `~/workspace/tools/goalbuddy/anchor_demo.sh`: trade-backtest paper_bot稼働を題材にAcceptance Criteria(Oracle)を実検証
- 別コンテキストの **general-purpose(haiku) Subagent** に「進捗＋ギャップ」形式で検証出力を渡し yes/no判定を実行
- 結果: AC1/AC2/AC3すべてyes・ギャップなし→**【ALL_MET】** を実際に取得。2モデル構成(メイン実装+別Haiku判定)が機能することを実証

## B. hook強制化（Markdown指示の忘却を防ぐ決定論化）
- `~/.claude/hooks/anchor_state_check.py` を新規作成しStop hookに追加(7→8本)
- 発火条件: progress.json/state.yaml/state.yml/goal.md/.goal/state.json/.goalbuddy/state.yaml のいずれかが作業ツリーに存在する時のみ(過剰発火回避)
- 挙動: 完了宣言前に「進捗(達成済みAC)＋ギャップ(未達/残課題)を両方報告せよ」を非ブロッキングでリマインド
- 検証: 4ケース全合格(状態ファイルなし→無出力通過 / state.yamlあり→リマインド / stop_hook_active→無限ループ防止 / 不正JSON→exit0耐性)
- 安全策: settings.json は追加のみ(既存7hook非破壊)・バックアップ `.bak-anchorhook` 作成・JSON再パース確認済み

## C. Goal Buddy 最小移植（自律ループツール）
- `~/workspace/tools/goalbuddy/goalbuddy.py` + README.md
- サブコマンド: init / scout / judge / done / status
- **Scout**(読取専用・進捗＋ギャップ両方を機械集計=MMPOアンカー) / **Worker**(実作業=Claude/codex/grok Subagentに委譲) / **Judge**(Oracleを実コマンド実行し合否)
- 状態は state.yaml にローカル永続化(チャット履歴でなく外部ファイル→長文脈でブレない)
- Oracle = exit0/ファイル存在/文字列マッチで検証可能な完了シグナル。Slice = 検証可能な小単位
- 検証済み: init→scout→judge→done 全フロー実動作。Judge は実Oracleで S1/S2 PASS・S3(厳しめ条件)正しくFAIL→**NOT_MET exit code 2**。done でstate永続化・再Scoutに進捗反映

## 既存資産との関係
- goal-judge スキル(2モデル構成)の決定論部分(ラング0-1)を goalbuddy が担う。Worker(実作業)はSubagent/codex/grok(ラング2-4)に委譲
- symphony-loop の5工程キックと併用可
- anchor_state_check.py(hook) が「進捗＋ギャップ報告」をどのセッションでも強制

## 残課題
- goalbuddy.py の Worker フェーズを実際に codex/grok Subagent に自動委譲する連携(現状は手動委譲想定)
- 実運用での state.yaml ↔ git コミット連携(状態をバージョン管理)


2026-06-02 完成: goalbuddy 完全自律ループ（run・Worker自動委譲マルチバックエンド・E2E実証）

## 概要
goalbuddy.py に完全自律ループ `run` を追加。MMPO/Goal Buddyの実践化(id=473)の残課題だった「Workerフェーズの自動委譲」を実装し、E2Eで実証した。

## 実装内容
### run サブコマンド（完全自律ループ）
`python3 goalbuddy.py run [state.yaml] [max_iter] [workdir]`
- フロー: judge(全Oracle実行) → 全pass:【ALL_MET】exit0終了 / 未達あり:未達SliceをWorker委譲→バックオフ→再judge
- max_iter(既定10)到達で【NOT_MET】exit2
- 反復間は指数バックオフ(retry-policy系統B: 10/20/40/…最大300s)
- 各反復で state.yaml に進捗・worker_log・history を永続化(長文脈でブレない)

### Worker マルチバックエンド（環境変数 GOALBUDDY_WORKER）
- `auto`(既定): codex → grok の順にフォールバック(task-router.md準拠)
- `codex`: `codex exec -s workspace-write --skip-git-repo-check`。usage limit/model error を本文検知でNG扱い
- `grok`: `grok agent headless --always-approve`(stdin)
- `mock`: `$GOALBUDDY_MOCK_CMD` 実行(テスト用)
- 全滅時 WORKER_UNAVAILABLE。CLAUDE.md準拠で `claude -p` 不使用

## 検証結果
- **ALL_METケース**: 最初から満たすSliceで iter1 即終了 exit0 ✓
- **E2Eループ(mock Worker)**: hello.txt 未作成から開始 → iter1でWorker委譲→実作業(GOALBUDDY_OK書込) → iter2でOracle満たし【ALL_MET】exit0。state.yamlにS1=done・history・worker_log永続化を確認 ✓
- **codex実Worker**: フロー(judge→委譲→バックオフ→再judge→NOT_MET)は完全動作したが、codexが「gpt-5.2-codexはChatGPTアカウント非対応」→モデル指定削除後は「usage limit到達(7/1まで)」。**ループ機構の問題でなく外部要因**

## 既知制約(2026-06-02・外部要因)
- codex: 使用上限到達(7/1復活)。復活後 auto で自動採用
- grok: `grok agent` が対話pager UIを開く。headless実行に WebSocketリレー設定が必要(未整備)
- → 実作業バックエンドは要整備だが、自律ループ機構自体は mock で実証済み

## instinct(学び)
- codex-delegation.md の `gpt-5.2-codex` は古い。codex CLIはモデル指定なし(デフォルト)が無難。外部CLI委譲時はモデル名と使用上限を先に確認(MEMORY instinct「インストール済みバージョンの対応状況を先に確認」に合致)
- Worker は単一CLI依存にせずマルチバックエンド+フォールバックにすると、1つが上限/障害でもループが死なない

## ファイル
- `~/workspace/tools/goalbuddy/goalbuddy.py`(run/run_worker追加) + README.md(バックエンド仕様・既知制約)
- 関連: goal-judge SKILL.md / anchor_state_check.py(hook) / symphony-loop と併用


2026-06-02 完成: goalbuddy 実Worker(agy)で完全自律ループをE2E実証

## 概要
goalbuddy 自律ループ(id=474)の残課題「実作業バックエンドが外部要因で使えない」を解決。
**agy(Antigravity)を主力Workerに追加し、mockでなく実AIエージェントが作業する完全自律ループをE2E実証した。**

## 実装
- `_run_agy()` 追加: `agy -p "<prompt>" --dangerously-skip-permissions`(非対話・cwd指定)
- フォールバックチェーンを **agy → codex → grok** に変更(auto既定)。agyが実働確認済みなので先頭
- agyはCLAUDE.md/task-router.md公認サブスク(Antigravity・juyoda)。`claude -p` 別枠課金に該当せず

## E2E実証(実AIエージェント・mockでない)
- Slice: 「/tmp/gbagy/fib.txt にフィボナッチ最初の8項をスペース区切りで書く」
- Oracle: `grep -qx "0 1 1 2 3 5 8 13" /tmp/gbagy/fib.txt`
- 結果:
  - 事前: fib.txt なし
  - **iter1**: judge未達(0/1) → agy Worker委譲 → agyが計算・記述。worker_logに「grep ... exited successfully (exit code 0), verifying the file matches」=**agy自身もOracleで自己検証してから完了**
  - バックオフ10s
  - **iter2**: 再judge → Oracle pass(1/1) → 【ALL_MET】exit0
  - 事後: fib.txt = `0 1 1 2 3 5 8 13`(agyが実際に計算)

## バックエンド状態(2026-06-02)
| backend | 状態 |
|---------|------|
| agy | ✅ 実働(主力)。auto先頭で即採用 |
| codex | 使用上限到達(7/1復活)→復活後autoで自動採用 |
| grok | grok agent headless=WebSocketリレー要・stdio=JSON-RPC。未整備 |

## 到達点
MMPO/Goal Buddy知見の実践化が完結:
1. (A)goal-judge 2モデル構成のHaiku判定を実証(id=473)
2. (B)anchor_state_check.py hookで「進捗＋ギャップ」をStop時に強制(id=473)
3. (C)goalbuddy.py run で judge→Worker自動委譲→再judge の完全自律ループ。**実AIエージェント(agy)で本物のE2E実証**(本ページ)

## instinct(学び)
- 外部AI CLIをWorkerにするなら、単一依存でなくマルチバックエンド+フォールバックが堅牢。1つが上限/未整備でも別が拾う
- agyは `-p`(--print) + `--dangerously-skip-permissions` で非対話実作業が即可能。grokは agent stdio/headless とも追加設定が要り、即用ではagyが最速


2026-06-02 grok CLI 復活: @GokouMutsumi(Xプレミアム)で再認証・実Worker実働・grok chat廃止修正

## 概要
grok CLI(本体)を `@GokouMutsumi`（Xプレミアム契約）で再認証し、実働を確認。あわせて goalbuddy/task-router の古い `grok chat` 方式を現行 `grok -p` に修正した。

## 認証復活
- アカウント: `qawasa+mutsumi_gokou@gmail.com`（@GokouMutsumi・Xプレミアム）
- 方法(SSH headless): `grok login --device-auth` → 表示URL(accounts.x.ai/oauth2/device)をブラウザ承認。**ブラウザ側でXのOAuthセッションが生きていればコード入力なしで自動完了**
- 結果: `grok models`=grok-build がデフォルト・`grok -p "..."` → `GROK_PREMIUM_ALIVE` 応答。403 "SuperGrok Heavy subscription required" 解消
- 補足: SuperGrok自体は2026-05-28解約済みだが、Xプレミアム契約でgrok CLIは動く

## grok CLI 現行仕様(0.2.16)
- **`chat` サブコマンドは廃止**。ワンショットは `grok -p "<prompt>"`(--single)
- `--system-prompt-override <P>`: システムプロンプト指定
- `--always-approve`: ツール自動承認(ファイル操作可)
- `--verify`: 自己検証ループ付加(headless) / `--prompt-file <PATH>`: プロンプトをファイルで渡す
- `grok agent stdio`(JSON-RPC) / `agent headless`(WebSocketリレー) / `agent serve`(WSサーバー)

## 修正したファイル
- `~/workspace/tools/goalbuddy/goalbuddy.py` `_run_grok`: `grok agent headless` → `grok -p "..." --always-approve`。not authenticated/sign in/usage limit を本文検知でNG
- `~/workspace/tools/task_router_mcp.py`: `grok chat --no-stream -m grok-4 -s ...`(現CLIに存在せず壊れていた) → `grok -p <query> --system-prompt-override <system>`。keyword_route の suggested_command も `grok -p` に
- `~/.claude/rules/grok-hermes-x-search.md`: 認証済み状態に更新・grok -p 方式を明記
- memory/project_supergrok_cancelled.md: grok本体復活を追記

## grok実Worker E2E実証(goalbuddy)
- Slice「primes.txt に10未満素数をスペース区切りで書く」/ Oracle `grep -qx "2 3 5 7"`
- GOALBUDDY_WORKER=grok 強制 → iter1でgrokが計算・記述。grokログに「Oracle が exit 0 を返す状態にしました。スコープ外の変更は一切行っていません」=**grok自身もOracle自己検証＋スコープ遵守を明言**
- iter2で【ALL_MET】exit0。primes.txt = `2 3 5 7`

## 到達点
goalbuddy の実Workerが **agy + grok の2系統で実働** = フォールバック真の冗長化達成。
バックエンド状態(2026-06-02): agy ✅実働 / grok ✅実働(Xプレミアム) / codex 使用上限(7/1復活) / 全部auto順 agy→codex→grok

## instinct(学び)
- task-router の `grok chat` は現CLIで壊れていた(サブコマンド廃止)。**外部CLIをコードから叩く箇所は、CLIアプデでサブコマンドが消える**。`grok -p` が現行
- grok device-auth は、ブラウザのXセッションが生きていればコード手入力なしで自動完了する(headless環境で便利)


x-search-tool構築 + xAI OAuth headless再認証（自前PKCE手動交換）2026-06-02

# x-search-tool 構築 + xAI OAuth headless 再認証（2026-06-02）

## 成果物: `~/workspace/x-search-tool/`

Grok(xAI) の x_search で X をリアルタイム検索する再利用ツール一式。
- `x_search.py` — `search()` 関数 + CLI。auth.json のトークンで xAI `/v1/responses` を**直接呼び出し**（`hermes chat` や `uvx` を経由しない2段方式で高速・高精度）。401/403で自動トークンリフレッシュ→auth.json書き戻し。リトライは retry-policy.md 系統B（指数バックオフ+ジッター）準拠
- `outputs.py` — Markdown/JSON/Discord/Slack 出力アダプタ
- `run_daily.sh` + `queries.txt` — cron定期実行（日付別Markdown保存・失敗しても継続）
- `test_mock.py` — モックテスト23項目（実API不要で全経路検証）
- 実働確認: text/JSON(citations33件抽出)/Markdown保存すべてOK

## 最重要知見: SSH headless での xAI OAuth 再認証（自前PKCE手動交換）

`hermes auth add xai-oauth --no-browser`（SSHトンネル）や `--manual-paste`（プロンプト貼り付け待ち）は、
待ち受けプロセスの保持・コード消失でハマりやすい。**自前PKCEで認可コードを手動交換する方式が最も確実**。

### Step 1: 認証URL生成（code_verifierを/tmpに保存→プロセス保持不要）
- CLIENT_ID=`b1a00492-073a-47ea-816f-4c329264a828`、REDIRECT=`http://127.0.0.1:56121/callback`
- SCOPE=`openid profile email offline_access grok-cli:access api:access`
- code_verifier=b64url(os.urandom(64))、code_challenge=b64url(sha256(verifier))、state/nonce=token_hex(16)
- `https://auth.x.ai/oauth2/authorize?...` を生成しユーザーに渡す
- verifier/state を `/tmp/xai_pkce.json` に保存（コード取得まで待てる）

### Step 2: 認可コードでトークン交換
- `POST https://auth.x.ai/oauth2/token` に grant_type=authorization_code, client_id, code, redirect_uri, code_verifier
- 200なら access_token(約820字・6h)/refresh_token(86字) 取得
- `~/.hermes/auth.json` の credential_pool.xai-oauth[0] を更新（アトミック書き込み: tmp→replace）

### トークン状態の切り分け（hermes_cli.auth.refresh_xai_oauth_pure）
- `invalid_grant: Refresh token has been revoked` → 再認証必須（コードでは直らない）
- `403 xai_oauth_tier_denied` → サブスクのティア問題（再認証では直らない・X Premium/Premium+確認）

## サブスク選定の教訓
- x_search に必要なのは **X Premium（¥459/月）または Premium+**。SuperGrok は別物
- **SuperGrok の安いプラン（$30→$0体験等）は「Grok Build」枠 = x_search 非対応（web_searchのみ）**。安く見えて動かない罠
- X Premium 最安はGrokクォータ消耗が速い（3〜4日で尽きる報告）→ run_daily.shは頻度/クエリ数を調整

## ハマりどころ（環境）
- Bashツールで `exec 9>/tmp/fifo` のようにFDを永続化しようとすると、以降のシェルが Exit code 144 を返し続ける（FDがセッション跨ぎで残らないため壊れる）。**ヒアドキュメント/fifoでなくPythonスクリプトをファイルに書いて実行**すれば回避できる
- 認可コードは使い捨て・有効期限数分。表示されたら即コピー。消えたらStep 1からverifierごと作り直す

## セキュリティ
- パスワードを平文でチャットに貼られた場合は即変更を促す。OAuth方式はパスワード不要（ブラウザでX公式画面にだけ入力）

参照: `~/.claude/rules/grok-hermes-x-search.md`（手順を反映済み）


2026-06-02 goalbuddy初の実Issue実証: #265 videos.title空調査をgrok Workerで自律完遂

## 概要
goalbuddy 自律ループを、fib/primeのオモチャでなく **shadowの実open Issue #265（videos.title空/NULL 51%調査）** で初めて回し、grok Worker が実DBを読んで調査レポートを生成→Oracle検証→ALL_MET収束した。調査結果はIssue #265にコメント済み。

## 自律ループ実行
- Slice: 「vvv_prod の videos を読み取り専用集計し group_id別title空率ワースト10を /tmp/gb265/report.md にMD表で書く。SELECTのみ・更新系禁止」
- Oracle: `test -f report.md && grep -q group_id && grep -q Issue#265`
- GOALBUDDY_WORKER=grok
- iter1: grokがpsqlで実DB集計→report.md生成 / iter2: Oracle pass →【ALL_MET】exit0

## 調査結果(実DB・videos全1.65M件)
- 全体: has_title 785k / empty 554k / NULL 311k = **空+NULL約52%**(Issue記載51%と一致)
- **title空率100%のgroup_id正体を特定**:
  - 435/434(nyahentai)・426(hentainexus)・431(erodoujinlog)・449 = 成人コンテンツ系(画像メイン・title構造特殊で抽出未対応)
  - 445/446(Pinterest) = SPA構造。**Issue #255(Pinterestサムネ51%)と同根**。一括対応候補
  - 1035(Bluesky profile) = title概念が薄い
  - いずれもdescriptionも全件空
- 対照: group 74/101/103/104/108(100番台ニュース系)は title 100%取得・健全
- **切り分け結論**: 「既存スクレイパーのセレクタ崩れ(デグレ)」ではなく「構造的にtitle抽出が未対応/困難なソースが局在」が主因

## 価値
- goalbuddy が「読み取り主体の調査タスク」を安全に自律実行できることを実証(本番DB書き込みなし)
- 調査結果がIssue #265の調査ポイント②「セレクタ崩れか元々無いか」に直接回答。#255との同根性も発見
- grok Worker が読み取り専用SQLを守り、Oracleで自己検証してから完了

## 付随作業
- ディスク逼迫(90%)対応: grok旧版バイナリ251M + npm/pip/node-gyp/grok marketplaceキャッシュ削除。playwright本体(1.3G・稼働中)は保護。空き6.0G
- grok警告 `failed to watch root recursively MaxFilesWatch` はinotify上限(61287)に対し使用55で逼迫でなく、ディレクトリ再帰監視の一時警告で無害と確認

## 残・次の候補
- Pinterest(445/446)を #255 とまとめてDOM走査セレクタ追加で一括解決
- 成人系は href slug/IDからtitle生成 or 許容(優先度低のまま)
- goalbuddy を「修正系Issue」で回す場合は worktree隔離 + 本番非破壊を徹底(調査系より慎重に)


2026-06-02 修正系Issue自律実証: #283 freeconsul を worktree隔離+goalbuddyで安全修正(PR#290)

# #283 freeconsul 修正(PR #290)

goalbuddy自律ループを初の**修正系Issue**に適用。安全境界(worktree隔離+本番非破壊)を先に設計し、修正→Oracle検証(ALL_MET)→PR #290まで完遂。本番フォルダ・DB無変更。

## 安全境界(先に確定)
- group 251は `scraper_bot_schedule.enabled=false`(本番停止中)→リスクゼロ
- worktree隔離(fix-freeconsulブランチ)。Oracle=保存サンプルで1件以上抽出(外部/DB非依存)
- やらない: 本番編集/DB変更/enabled=true化/main直push

## 真因(調査で当初想定を覆した)
- 「セレクタ崩れ」想定→**誤り**。保存HTMLの`<title>`=「ページが見つかりませんでした」=**`/jobs/`は404**
- WordPress REST API `/wp-json/wp/v2/types`で案件はカスタム投稿タイプ`recruit_freelance`と判明
- **教訓**: grokに「セレクタ直せ」と丸投げしてたらHTMLに案件無いのに幻セレクタ捏造の危険。why-firstを人間が先に検証して回避

## 修正(scraper.py 1ファイル)
- BASE_URLをREST API`/wp-json/wp/v2/recruit_freelance`に / `_parse_jobs`をJSON配列パースに書換 / `_build_url`をAPIページネーションに / `_is_blocked`のlen<5000誤判定除去 / 未使用BS4 import除去

## 検証
0件→3件抽出(title付き) / ruff All passed / goalbuddy judge=【ALL_MET】

## 成果物
PR #290(base main・マージはユーザー判断) / Issue #283にコメント / worktree削除・本番main維持

## 残課題
公開案件X-WP-Total:3件のみ→本番再有効化は別途判断 / 不具合2(lapras 252)スコープ外 / scrapling経路(未使用)は残置

## instinct
- 「0件取得」は「セレクタ崩れ」と決めつけず、まず取得HTMLの`<title>`と実リンク構造を見る(404を掴んでるケースあり)
- WordPressは`/wp-json/wp/v2/types`でカスタム投稿タイプを引けば安定REST APIが見つかる
- 修正系の自律委譲は「単純調整か設計変更か」を人間が先に切り分け、設計変更なら正解を掴んでから(丸投げ禁止)


2026-06-02 別AIレビュー(Arisパターン)実証: PR#290をcerebras gpt-ossが批評→検証して反映

# PR#290 別AIレビュー反映(commit 7e7e156)

自己評価バイアス排除のため、Claudeが書いたPR#290(freeconsul修正)を**別の生成AIにレビューさせ**、指摘を実地検証の上で反映した(Anthropic Arisパターン=実行役と評価役を分離)。

## レビュアー選定の経緯(コスト最適化)
- 当初grokを検討→**ユーザー「grokだとトークン消費」**で却下
- agy(定額)を試行→180sタイムアウト(プロンプト200行で重い)
- **採用: cerebras/gpt-oss-120b(9router経由・完全無料・非中華・OpenAIオープンモデル)**。usage 3486トークンだが9router無料枠で課金なし
- 中華系(minimax/glm/qwen)はポリシーで回避

## レビュー指摘と対応(鵜呑みにせず実地検証)
| 指摘 | 重大度 | 検証結果 | 対応 |
|------|--------|---------|------|
| html.unescape使え(手動replace漏れ) | Medium | 正当(–→–が漏れてた) | **反映** |
| 終端判定の明示化 | - | - | **反映**(400応答を終端と明示) |
| UA必須・401/403リスク | High | **杞憂**(UAなしでHTTP200) | 取り込まず |
| 空配列で無限リクエスト | High | **実害なし**(範囲外は400→parse空→base_scraperのif not items:breakで停止) | 取り込まず(堅牢化コメントのみ) |

## 反映内容
- `_parse_jobs`: `_clean()` ヘルパでタグ除去+`html.unescape`(エンティティ全般デコード)
- `_is_blocked`/`_parse_jobs`: 範囲外400(`rest_post_invalid_page_number`)を終端シグナルとして明示扱い

## 検証
page1=3件維持・page2(400)=0件で停止・unescape動作(A&B–C→A&B–C)・ruff All passed

## 教訓(受け取ったコードレビューへの向き合い方)
- **レビューを鵜呑みにしない**: High2件は実地検証(curlで実API挙動確認)で否定。「UAなしHTTP200」「範囲外は400でparse空→親ループ停止」を実証
- **妥当な分は素直に反映**: html.unescapeは明確に正しい改善
- 別AIレビューは「自分が見落とした観点(エンティティ処理)」を確実に拾う。コスト無料(9router)で回せる
- requesting/receiving-code-review スキルの精神=performative agreementでもblind rejectionでもなく技術的検証

## 成果物
PR#290(2 commits・base main・マージはユーザー判断) / PR#290にレビュー反映コメント / worktree削除・本番main維持


2026-06-03 YouTube 100本一括学習 — Codex Sites/Cursor Composer2.5/Zed/Odysseus/型エラーAblation論文/Goal Buddy/Agentic Architecture

## 概要
2026-06-03、YouTube動画100本を単一URL連投で一括学習。10並列サブエージェントで字幕取得→スコアリング。**yt-dlpのPO Token障害は完全復活**（android_vr警告は出るが日本語字幕は正常取得、字幕取得成功率98%＝100本中失敗2本のみ）。全動画が2026-06-01〜06-03投稿で鮮度満点。スコア60点以上=27本、うち中華系API（MiniMax M3関連4本）はポリシー上参考のみ、既知重複（MMPO/Goal Buddy索引/Opus4.8一部）あり。

## 最重要の新規収穫

### 1. Codex Sites（RF4ICxAAPMQ 95点・Sura×Asura）
2026/6/2 OpenAIライブ「Intelligence at Work」でCodexに追加。**成果物をローカルファイルでなくホスト済みWebアプリ（生きたURL）として返す新機能**。シナリオプランナー/プロジェクトボード/レビューギャラリーを自然言語から生成。環境変数・シークレット管理でAPIキーを使う実アプリも稼働。Annotations=ドキュメントの特定部分のみにAI指示。Codex週500万人・うち2割が非エンジニアで増加3倍。ChatGPT Business/Enterprise限定（Plus/Pro/FreeはPreview）。OpenAI公式デモ動画=5UlRL_ImvQ0（83点）。

### 2. ハーネス論の決定打 — Cursor Composer 2.5（XOCVdPIhAHg 93点・Tech With Tim）
Composer 2.5（Kimi K2.5チェックポイント由来MoE）がOpus4.7/GPT-5.5とほぼ同等性能で**3〜4倍高速・約14倍安（タスク$0.50 vs Opus$7）**。だが本質はモデルでなく『ハーネス（コンテキスト管理/ツール/サブエージェント/ループ/索引）』。**同じOpus/GPT-5.5でもCursor上の方が良い結果**＝「モデル=エンジン、ハーネス=車」。複数動画が同じハーネス論を補強（Gg4LfQb3s3U 80点=モデル/スキャフォールド/ハーネスの3部品論、Hugging Face曰くICLR2026でも定義割れのバズワード）。

### 3. Zed エディタ（Xn29p9mXUOE 92点・Shin Coding Tutorial）
Rust製軽量エディタZedをClaude Code/Codexの実行環境に。専用AIパネルで日本語が読みやすくCLIより視認性高。**カーソル比でメモリ消費半分〜1/3・起動爆速**。settings.jsonでキーマップ/パネル位置設定、MCP/SkillsもGUI追加可。ただしAIパネルは/mcp等一部スラッシュコマンドとリモートコントロール未対応でCLI併用要。

### 4. Odysseus（-CoCF9koVfc 90点・AICodeKing）
**PewDiePie製セルフホスト型AIワークスペース**。Ollama経由でGemma 26B等ローカルモデル、OpenCodeベースagent（Web検索+シェルツール）、HWスキャンしモデル推奨するCookbook、モデル盲検比較、Memory/Notes/Calendar/Mail内蔵。OpenRouter/NVIDIA NIM接続可。ローカルファースト・非マネタイズ。Hermes/OpenClaw代替候補。

### 5. 型エラーAblation論文（77SGs8XRUcQ 85点・さとるチャンネル）
arXiv「Type-Error Ablation and AI Coding Agents」(2606.01522)。**①エラーメッセージは省略せず全文（スタックトレース・unificationトレース込み）で渡せ**＝削除実験で情報を消すとAI修正成功率が低下。②テスト失敗より型エラーの方がAIは直しやすい（型エラーは構造の矛盾を住所付きで指す）。③変数名を完全に隠してもAIはコードの「形」で読める。④再現コマンド（npm test等）も一緒に渡すと自己検証で自動修正ループを回せる。言語選定に「AIエージェント親和性」という新軸。

### 6. Goal Buddy 詳細ハンズオン（q7Am0pV6FjQ 88点・AI LABS）
※索引は既知（MEMORY.md 2026-06-02）だが実装詳細が新規。Claude Code/Codex両対応プラグイン。native /goalの弱点（チャット文脈のみが真実源→compaction後劣化・タスク分割なし・完了定義曖昧）を克服。①状態をローカルstate.yamlに強制書き出し。②**Oracle=観測可能で検証可能な完了条件**（テストスイート/ブラウザ走破/ベンチ/成果物）。③3エージェント=read-only Scout(低effort)・edit権限Worker(1タスクずつ)・high-reasoning Judge(read-only)+PMスレッド。④Slices=allowed files/検証手順/停止条件付き安全分割。⑤ライブダッシュボード。goal prepで曖昧さを質問解消。現状は逐次実行で並列化が課題。

### 7. Agentic Architecture（PZs4srSaHEg 82点 / VWi2K2EJ_zQ 85点・AI共創イノベーション）
**Agentic Loop=観測→計画/推論→実行→評価/適応の4ステップ**。メモリ階層4層（ワーキング/短期セッション/エピソード記憶/セマンティック記憶）。書き込み・通信ツールにはガードレール（Human-in-the-loop承認）必須、フローエンジニアリングで無限ループ・ハルシネーション抑制。実装デモ=Chrome拡張サイドエージェント（YouTube要約→X投稿を自律実行）、計画立案をモデル丸投げにせずアプリ側でプロンプト/コード注入してエンハンス。

### 8. Pi Agent Observability（o4KZH_KSqYQ 90点・IndyDevDan）
Pi coding agent+自作ダッシュボードでMarkdown/HTML/Enhanced HTMLの3種specをGemini3.5 Flash×3体で実測比較。命題=**「performance/speed/costのトレードオフ三角形を測れ＝測らなければ改善できない（engineering vs gambling with tokens）」**。全イベント・ターン・ツール呼び出しを中央サーバにストリーム。意外にもMarkdown agentがHTML agentよりトークン消費多く29ターン使用。GitHub公開（pi-agent-observability）。

## Opus 4.8 ハンズオン群（複数チャンネルで一致）
- **/effort制御**（Low/Medium/High/XHigh/Max+ultracode）でトークン消費・待機時間50%削減。skillのYAMLフロントマターに仕込める（zZ3ISOUNT5w 85点・1Qe75J_LAqo 75点・7hNin5HWSlM 82点）
- **正直さ向上**：不明点を「分からない」と明言・ミス見逃しが従来の1/4
- **Fast Mode** 従来6倍→3倍に値下げ・2.5倍速（時間あたりコスパ約7.5倍向上）
- ゲーム/動画編集ソフトをブラウザだけで自作・/goalで一気通貫
- ドット絵生成は苦手（GPT Image 2/ChatGPTが優秀）→スプライト画像は外部画像モデルで用意し短いプロンプトで一発生成（N8_GLZC7pOs 85点）

## セキュリティ知見
- **security-guidance プラグイン**（PxT8nZGUnrs 85点・7hNin5HWSlM）：AI生成コードの45%（Java72%）が脆弱・スロップスクワッティング（幻覚パッケージ攻撃、商用5.2%/OSS21.7%）。設計=「書くAIと見るAIを完全分離」しフレッシュコンテキストで独立レビュー。3層防御=ファイル編集後（正規表現高速）/ターン終了時/コミット時。落とし穴4つ=サイレント無効化/ReDoSフリーズ/コスト暴騰/poisoned well症候群
- **Meta AI bot乗っ取り**（GhXR2x5yNz4 74点）：サポートbotの本人確認不備をVPN+偽メールで突きInstagram乗っ取り＝エージェントの認証回避リスク事例
- **Starlette BadHost脆弱性**（同）：週3.25億DLのStarletteでHostヘッダ検証不備→認証なしMCPサーバ/vLLM基盤が露出。ai-dev-server教訓と整合
- **GitHubトークン62%削減3手法**（bAWdofnKzMQ 62点）：未使用MCPツール定義（40個）除去・PR差分をMCPからgh CLIへ置換・日次監査ループ

## モデル動向
- **3モデル比較**（3SZ0oCDSVbM 88点・WorldofAI）：GPT-5.5=本格コーディング総合最強/Opus4.8=長期コーディング・推論・信頼性・エージェントWF/Gemini3.5 Flash=やや劣るが安価でほぼ追従
- **GPT-5.5計画能力**（ZrEc46wUIPU 74点・Lovable証言）：プランニング中の意図理解31%向上・コンテキスト忘却22%減
- **GPT 5.6 リーク**（xqw4Aj-WRqg 78点）：6/9-11頃リリース予想・Mythosと同ティアでより安価・トークン効率重視。Mythos本命は6月。Gemini 3.5 Proは6月予定だが初期テスター評価低
- **Anthropic IPO**（qW-h9bw8ZxQ 83点・RyMIFzop6cw・複数）：SECにS-1機密提出でOpenAIに先行・評価額150兆円。Claudeレートリミットリセット+過剰サブエージェント生成のトークン浪費バグ修正
- **Codex AWS GA・Python SDK**（RyMIFzop6cw 72点）：GPT-5.5/CodexがAWSで一般提供開始、Codex Python SDKリリース
- **NVIDIA Vera CPU**（Phv17g4fNx4 70点）：世界初「AIエージェント専用CPU」。公称x86比1.8倍は最有利値、独立ベンチ実測は1.5倍。エージェントのボトルネックがGPUでなくCPU側の指示出し負荷である点

## ツール/ハンズオン
- **Hermes Desktop**（x3THNK_qFSg 85点）：Hermes AgentのGUI（github fathah/hermes-desktop）。Grok/Gemini/Codex等14+プロバイダ、92スキル、Kanbanでタスク割当。認証画面に不具合あり`hermes setup model`併用が無難
- **Copilot CLI Skills/MCP**（XEJDFeOYQXY 93点・LXlIKGcgNlE 83点・Net Ninja）：.github/skillsにSKILL.md相当配置、ask_userツールでHITL。/mcpでサーバー一覧、プリインGitHubサーバー
- **Qoder**（u62lqyuYQ-0 74点）：Alibaba系。Claude Code酷似UX（ESC2回rewind）。月$20。Qwen3.7-Max/GLM/Kimi/DeepSeek対応だが米国系非対応＝中国系で機密送信NG
- **役割分担テンプレ**（T3Snk1EVp_Q 78点）：原案(人)→企画/設計(Sonnet4.6)→レビュー(Opus4.8)→チューニング(人)、実装からCodex(GPT-5.5)
- **Microsoft Scout**（730FCDZz77A 78点）：OpenClaw的な常時稼働エージェント（米国先行）。Hermes Agent Desktop、MAI Code 1 Flash等も

## 対象外（記録せず）：73本
PIVOT系ビジネス/組織/投資対談（多数）、ガジェット開封、AliExpressセール配信、量子コンピューター解説、動画生成AI（DomoAI/HitPaw/Vidu/Google Flow）プロモ、サムネ講座、ターミナル初心者Tips、AWS資格講座、地政学・中国経済、Tails OS、AI創薬投資、NVIDIA Cosmos3（物理AI/World Model＝LLMコーディング外）等。MiniMax M3関連4本（5Atmc4wW1k0/V0c62734ix8/p6Npi-HBoRU/-0G6L8bmNUg）は中華系APIのため不使用ポリシー（feedback-no-chinese-apis）対象＝性能トレンドの参考のみ。

## アクションアイテム
1. Zed エディタをshadow開発環境で試用（メモリ/起動速度をcursor実測比較）
2. 型エラーAblation知見（エラー全文+再現コマンド添付）をthinking-model-best-practicesの検証ループに追記
3. GitHubトークン62%削減3手法をClaude/Codex運用に適用（未使用MCP定義除去・PR差分gh CLI化・日次監査）
4. Goal Buddyのstate.yaml/Oracle/3エージェント構成をgoal-judgeスキルと統合検討
5. Agentic Loop4ステップ・メモリ4層・ガードレール（承認境界）をsymphony-loop設計に反映
6. security-guidance 3層防御の落とし穴（ReDoS/コスト暴騰）をsecurity-check-hook運用に反映確認
7. Cursor Composer 2.5をコスパ枠としてmulti-model-routing.mdに評価追記


学習日報 2026-06-03 yt-learn 11:00

# 学習日報 2026-06-03 yt-learn 11:00

## 概要
`/yt-learn` で YouTube動画100本を単一URL連投で一括学習。10並列サブエージェントで字幕取得→スコアリング。**yt-dlp PO Token障害は完全復活**（字幕取得成功率98%＝失敗2本のみ）。スコア60点以上27本・対象外73本。LLM Wiki id=482に統合記録。

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## 今日学んだこと（YouTube・カテゴリ別）

### 🆕 新機能・新ツール
- **Codex Sites (95点)**: 成果物を生きたWebアプリ/URLで返す新機能・Annotations(文書の特定部分のみAI指示)・ChatGPT Business限定。Codex週500万人・2割が非エンジニア
- **Zed エディタ (92点)**: Rust製軽量エディタでClaude Code/Codex実行・メモリ半分〜1/3・起動爆速
- **Odysseus (90点)**: PewDiePie製セルフホストAIワークスペース・Ollama+ローカルモデル・OpenCodeベース
- **Hermes Desktop (85点)**: Hermes AgentのGUI・14+プロバイダ・92スキル・Kanban
- **Qoder (74点)**: Alibaba系AIコーディング・Claude Code酷似UX(ESC2回rewind)・月$20・中国系で機密NG
- **Microsoft Scout (78点)**: OpenClaw的な常時稼働エージェント(米国先行)

### 🧠 設計・概念
- **ハーネス論決定打 (Cursor Composer 2.5・93点)**: Opus級性能3-4倍速14倍安・「同じOpus/GPT-5.5でもCursor上が良い結果＝モデル=エンジン/ハーネス=車」
- **Agentic Architecture (82/85点)**: Loop4ステップ(観測→計画→実行→評価)+メモリ4層+書き込みツールにガードレール必須
- **Goal Buddy詳細 (88点)**: state.yaml+Oracle(検証可能な完了条件)+Scout/Worker/Judge3分業
- **Pi Agent Observability (90点)**: performance/speed/costトレードオフ三角形を測れ＝測らねば改善不能
- **ハーネスエンジニアリング3部品 (80点)**: モデル/スキャフォールド/ハーネス

### 📄 論文・知見
- **型エラーAblation論文 (85点・2606.01522)**: エラー全文+再現コマンド渡せ・型エラーはテスト失敗より直しやすい・変数名隠してもAIは構造で読める
- **役割分担テンプレ (78点)**: 原案(人)→設計(Sonnet4.6)→レビュー(Opus4.8)→実装(Codex/GPT-5.5)

### 🔒 セキュリティ
- **security-guidance (85点)**: 書くAI/見るAI分離・3層防御(編集後/ターン終了/コミット)・落とし穴(ReDoS/コスト暴騰/サイレント無効化)
- **GitHubトークン62%削減 (62点)**: 未使用MCP定義除去・PR差分gh CLI化・日次監査
- **Meta AI bot乗っ取り・Starlette BadHost脆弱性 (74点)**: 認証回避リスク

### 📊 モデル動向
- 3モデル比較(88点): GPT-5.5=コーディング最強/Opus4.8=長期エージェント/Gemini3.5 Flash=コスパ
- GPT5.6リーク(78点・6/9-11)・Mythos本命6月・Anthropic IPO先行(S-1機密提出)
- Codex AWS GA・Python SDK・NVIDIA Vera CPU(エージェント専用)
- Opus4.8: /effort制御で消費50%削減・正直さ向上・Fast Mode 6→3倍値下げ

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `~/.claude/rules/thinking-model-best-practices.md` | 4-1節追加: 型エラーAblation知見(エラー全文+再現コマンド/型エラー優位/AI親和言語軸) |
| `~/.claude/rules/multi-model-routing.md` | Cursor Composer 2.5行を更新(Opus級3-4倍速14倍安・ハーネス論) |
| `~/.claude/rules/tool-roles.md` | エージェントWFトークン62%削減3手法を追記 |
| `web/vvv-bots/bots/gokou_timeline/ai_keywords.txt` | キーワード5件追加(Odysseus/Qoder/Goal Buddy/Codex Sites/MiniMax M3)・commit ace98fc・main push済 |

---

## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. **Zed エディタをshadow開発環境で試用** — cursor比でメモリ/起動速度を実測比較（中・実測検証要）
2. **Goal Buddyをshadow導入** — state.yaml/Oracle/3エージェント構成をgoal-judgeスキルと統合（中・要OSS導入）
3. **Agentic Loop4ステップ・メモリ4層** — symphony-loop設計に反映（中・要スキル改修）
4. **security-guidance 3層防御の落とし穴** — shadowのsecurity-check-hook運用に反映確認（低・確認のみ）
5. **使わないMCPのセッション無効化を習慣化** — `/context`週次で棚卸し（低・運用習慣）

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## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 482 | 2026-06-03 YouTube 100本一括学習 — Codex Sites/Cursor Composer2.5/Zed/Odysseus/型エラーAblation論文/Goal Buddy/Agentic Architecture | yt-learn, ai, 2026-06-03, claude-code, codex, agentic-architecture, harness, opus-4.8, security |

---

## 備考
- 対象外73本の主な分類: PIVOT系ビジネス/組織/投資対談(多数)、ガジェット開封、AliExpressセール配信、動画生成AIプロモ(DomoAI/HitPaw/Vidu/Google Flow)、量子コンピューター、サムネ講座、ターミナル初心者Tips、AWS資格、地政学/中国経済、NVIDIA Cosmos3(物理AI=LLM外)
- MiniMax M3関連4本(5Atmc4wW1k0/V0c62734ix8/p6Npi-HBoRU/-0G6L8bmNUg)は中華系API不使用ポリシー対象＝性能トレンドの参考のみ・採用不可
- 既知重複: MMPO(HfK9nDHdb0I・id=465既学習)・Goal Buddy索引・Opus4.8の一部


2026-06-04 YouTubeサブスク学習 — Gemma4 12B(エンコーダーフリー)/MS MAI 7モデル/Claude OS化(Dynamic Workflows)/Hermes Desktop/Codex Sites

## 概要
2026-06-04、YouTubeサブスクフィード(整理後・AI第一人者最適化済)からAI関連16本を2並列サブエージェントで字幕取得→スコアリング。yt-dlp字幕取得は正常稼働(失敗2本のみ=ライブ配信告知/取得不能)。60点以上13本。今日のホットトピックは①Gemma 4 12B(ローカルAI)②Microsoft MAI 7モデル③Claude Code OS化(Dynamic Workflows)④エージェント運用基盤(Hermes Desktop/Codex Sites)。

## 最重要の新規収穫

### 1. Claude Code OS化の設計図(5LnwJyi1il4 92点・AI LABS)
Claude CodeをOSに見立てる体系。**kernel=claude.md/context・drivers=MCP・everyday programs=skills/commands・scheduler=loops/routines**、全体を束ねるのがOpus 4.8搭載のDynamic Workflows。**/workflowはmarkdownでなく.claude内にJSスクリプトを生成**し厳格スキーマでサブエージェント並列起動・中間推論はコードに残しmainコンテキストを汚さない・workflow IDでresume可。**決定論的(workflow)vs非決定論的(goal)、wideタスク=workflow/deepタスク=goalの使い分け**。組込みdeep research(検索→fetch→敵対的検証→統合の5段)も。トークン大量消費注意。

### 2. Microsoft MAI 7モデル一斉発表(7kNgUZpK09M 86点・Universe of AI)
①**MAI Thinking 1**(旗艦推論・蒸留なしクリーンデータでscratch学習・盲検でSonnet 4.6と人間選好パリティ) ②**MAI Code 1 Flash**(5B・Copilot/VS Code深統合・Haiku級で安価) ③MAI Image 2.5(Nano Banana Pro超え) ④MAI Transcribe 1.5(43言語・5倍速) ⑤MAI Voice 2(15言語)。GitHub/VS Code/MS stackへの配信力でGoogleに圧力。同動画で**OpenAIがCodexを非開発者向けワークエージェントへ拡張**(週500万人・非開発者20%で開発者の3倍速成長)、**Anthropicが約9650億ドルで史上最大級IPO秘密申請**も。

### 3. Gemma 4 12B エンコーダーフリー(Pi_XZwtrvbE 83点 / XOLq-K9lD4A 70点 / a7lSFMMF8Mo)
Google DeepMindのGemma 4 12B Unified。革新は**『エンコーダーフリー(統合型)』=従来必須のVision Transformer/Audio Conformer等専用エンコーダを完全排除**し、生画像(48×48パッチ)・音声波形(40msフレーム)を軽量線形層で直接デコーダ専用TransformerのトークンHidden次元へ投影。マルチモーダルを1パスでファインチューン可。120億params・**4bit量子化で7-8GB RAM、公式はVRAM 16GB動作明記**(噂の10GBは非公式軽量版)。MTP(投機的デコーディング)で高速化。**真のApache 2.0(商用/改変/再配布無制限)**でLlama系カスタムライセンスより自由。このサイズ初の音声入力対応(文字起こし/OCR)。ベンチ科学78.8%(旧Gemma3 27Bの42.4%から倍増)だが比較相手は思考なしGemma3で多テストは27Bが上＝公式以外は鵜呑み禁物。

### 4. ローカルAI高速化3手法(z1P4cKT6SFM 82点・xCreate)
ローカルLLMでスループット最大化のハンズオン。**①バッチング**=プロンプトを行列パディングで同時推論しスループット向上(25→36 tok/s)だが浮動小数点精度差で非決定的(seedで18京通り分岐) **②マルチプロセッシング**=モデル1度展開で別スレッド/プロセス実行、低速(11.5 tok/s)だが決定論的出力を保証 **③併用や複数モデル同時推論(DeepSeek+Step 3.7 flash Vision)も可**。benchmaxing(ベンチ水増し)言及あり。→再現性が要るバッチタグ付けはマルチプロセス+seed固定、スループット優先はバッチングと使い分け。

### 5. Hermes Agent Desktop 正式リリース(nb5ALoAGAbE 85点・WorldofAI / iXsfPPKvtk0 88点・AICodeKing)
Nous Research公式がHermes DesktopアプリをWin/Mac/Linuxで正式リリース(MIT)。**CLI/gatewayと同一エージェントでAPIキー・セッション・スキル・メモリ・設定が自動引き継ぎ、双方向反映**。24/7自律で長期メモリ・スキル生成・自己進化。機能=Sessions(検索/ピン留め)・**108スキルをトグル管理**(Claude Code/Codex/Mac computer use等)・Messaging(Slack/Discord/Telegram/Teams/WhatsApp/Signal/Email)・**Cron(自然言語「every 15 minutes」)**・Agents(サブエージェントspawn tree可視化)・Model picker(Anthropic/Ollama/Nous/Codex/OpenRouter・ローカルGemma/無料step-3.7-flash)。News Portalでstep 3.7 flash 30日無料。著者はHermesを「3位のharness」と評価。

### 6. Codex Sites ハンズオン(2XHE0Vk940U 85点・KEITO)
OpenAI CodexのプラグインSites(Business/Enterprise限定)。**/siteコマンドで音声指示→ローカル生成→ChatGPTサーバーに即公開・共有**、Settingsで環境変数/シークレット管理。Image LP Builder/Creative Production/Game Studio/Product Designプラグイン併用で品質向上。Vercelプラグインで独自ドメインへ移行可。**難点はコスト爆発**(1指示でreasoning=非常に高い設定→約1万円/600クレジット)。reasoning effortをmedium/highに抑えコスト監視必須。

### 7. Opus 4.8 ライブテスト(xw2b82dFmBY 68点・独語)
Opus 4.8は4.7比2.5倍速・「温かみ」向上。**Dynamic Workflows(最大1000並列で互いに会話しないサブエージェント)はほとんどのタスクにはオーバーエンジニアリング**でトークン浪費(単純タスクで300万トークン/13分)と警告。Opusでブレスト→Goalファイルで実装をCodex(GPT-5.5)に委譲する自前フレーム。→Dynamic Workflowは「独立・wide・検証価値あり・決定論的」タスク限定で使う。

## セキュリティ
- **MCP Toolbox脆弱性(wZQT5NWumNs 68点)**: エンタープライズDBコネクタにCVSSほぼ10.0のクリティカル脆弱性。認証処理不備/入力検証欠陥を突き認証回避・特権昇格→DB全体へ被害拡大。対策=ベンダーパッチ即適用・IP制限・SIEM監視。shadowのMCPサーバー群のコネクタ認証棚卸し推奨。

## その他動向(a7lSFMMF8Mo 72点)
GitHub Copilot従量課金化で不満続出 / ChatGPT史上最速で月間アクティブ10億人突破 / 音声モデルMiso One(OSS 8B) / Ideogram 4.0(OSS画像) / Lovableが公開前に自動セキュリティスキャン+AIコードレビュー / Search ConsoleにAI検索パフォーマンスレポート。

## ローカルLLM潮流(HlkkKMRBdh0 80点・ウェブ職TV)
Opus 4.8/GPT-5.5は高性能だがレート制限・月3万円級コストが課題で、ローカルLLM(Gemma/Qwen/DeepSeek)が代替注目。月額不要・情報漏洩リスク抑制(社内データを外部に出さず処理)。

## 対象外(記録せず)
Live2D制作系(複数)、矢崎総業/TOKAIリーダーズ、婚活、暗号基礎、台風配信、Notion AI(L4WTwTVap90 62点=スポンサー宣伝主体・参考のみ)、MAI Imageワークフロー(KIbxf-ZoM-8=画像生成でコーディング外)。

## アクションアイテム
1. **Gemma 4 12B(4bit 7-8GB or VRAM16GB)をshadowのOllamaで試用** — vvv-bots帳票/図表OCR・マルチモーダル抽出でtsuzumi 2 Visionと比較(Apache 2.0で商用可)
2. **MCP Toolbox脆弱性対応** — shadowのMCPサーバー群(github/postgres等26ツール)のコネクタ認証棚卸し・IP制限・未使用MCP無効化(GitHubトークン62%削減策とも整合)
3. **Claude OS設計のwide/deep判定** — symphony-loop/goal-judgeに「wide=workflow/deep=goal」「claude.md=kernel整備優先」を取り込み
4. **ローカルAI高速化** — 再現性要バッチはマルチプロセス+seed固定、スループット優先はバッチングの使い分けをvvv-botsローカル処理に適用
5. **MAI Code 1 Flash(5B Haiku級)・MAI Thinking 1(Sonnet4.6パリティ)** をmulti-model-routingの検証候補に追記
6. **Hermes Desktop v0.15→正式版更新検討**(PM2 id:11)・Cron自然言語/無料step-3.7-flash活用


学習日報 2026-06-04 yt-learn 16:50

# 学習日報 2026-06-04 yt-learn 16:50

## 概要
`/yt-learn subscriptions` でサブスク整理後の最適化フィードからAI16本を2並列サブエージェントで字幕取得・スコアリング。60点以上13本。LLM Wiki id=484に統合保存。あわせてお姉様の「ノウハウ系をwiki/Obsidianに逃がせないの？」へ対応しMEMORY.mdを圧縮。

---

## 今日学んだこと（YouTube・カテゴリ別）

### 🆕 設計・新概念
- **Claude Code OS化の設計図 (92点・AI LABS)**: kernel=claude.md/drivers=MCP/scheduler=loops。/workflowは.claude内にJSスクリプト生成し並列・中間推論はコードに残しmain汚さない。wideタスク=workflow / deepタスク=goal
- **Opus 4.8 Dynamic Workflows警告 (68点)**: 最大1000並列だが大半のタスクにはオーバーエンジニアリング。独立・wide・検証価値あり・決定論的タスク限定

### 📊 モデル動向
- **Microsoft MAI 7モデル (86点)**: MAI Thinking 1(scratch学習・盲検でSonnet4.6選好パリティ)/MAI Code 1 Flash(5B Haiku級安価・VS Code深統合)/MAI Image2.5/Transcribe(43言語5倍速)/Voice2
- **Gemma 4 12B エンコーダーフリー (83点)**: 専用エンコーダ排除し生画像/音声を線形層で直接投影・4bit 7-8GB(公式VRAM16GB)・真Apache2.0で商用可・音声入力初対応
- Anthropic IPO 9650億ドル秘密申請 / ChatGPT月間アクティブ10億人突破 / GitHub Copilot従量課金化で不満

### 🛠 ツール・基盤
- **Hermes Desktop 正式版 (85/88点)**: Win/Mac/Linux(MIT)・108スキルトグル管理・Cron自然言語・モデルルーター(ローカルGemma/無料step-3.7-flash)
- **Codex Sites (85点)**: /site公開・コスト爆発注意(1指示で約1万円)

### ⚡ ローカルAI技術
- **高速化3手法 (82点)**: バッチング(高速だが非決定的)vsマルチプロセス(低速だが決定論的)使い分け
- **ローカルLLM潮流 (80点)**: Opus/GPT高性能だがレート制限・月3万円級コストでGemma/Qwen/DeepSeekが代替

### 🔒 セキュリティ
- **MCP Toolbox脆弱性 (68点)**: エンタープライズDBコネクタにCVSS≈10。認証回避・特権昇格→DB全体へ。対策=パッチ即適用・IP制限・SIEM監視

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `~/.claude/rules/multi-model-routing.md` | 検証候補モデル節追加(MAI Code1 Flash/MAI Thinking1/Gemma4 12B・ローカルAI高速化使い分け) |
| `~/.claude/rules/trends.md` | 2026-06-04エントリ追記(最古2件削除し100行維持) |
| `~/.claude/projects/.../MEMORY.md` | ①2026-06-04索引追加 ②fav-learn(いいね)60行削除で36→27.8KB圧縮 |
| `web/vvv-bots/.../ai_keywords.txt` | Gemma 4/MAI Code/MAI Thinking登録(commit・main push済) |

## MCP棚卸し結果（MCP Toolbox脆弱性対応）
登録14MCP中、DB系(postgres-vvv)は`claude_readonly`(読み取り専用)+`localhost:5432`で安全。特権昇格リスク低・新規Issue化不要。MCPプロセスは外部bindなし。

---

## お姉様要望対応: ノウハウ系の逃がし方
- 方針=**LLM Wiki集約を徹底**(Obsidianは増やさず一本化)
- ノウハウ本体は既にLLM Wikiへ逃げている(今日もid=484)。MEMORY.mdは1行索引が役割
- fav-learn(いいね)60行=ブックマークでノウハウでないため目次から削除(実体ファイルは残存)→8.3KB削減
- 残課題: instinct索引33行も30日超は自動アーカイブでLLM Wikiへ移す仕組みが理想(未実装)

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## 未実装アクションアイテム（優先順）
1. **Gemma 4 12BをshadowのOllamaで試用** — tsuzumi 2 Visionと帳票/図表OCR比較(中・要モデルDL)
2. **MAI Code1 Flash・Thinking1ベンチ** — Haiku4.5/Sonnet4.6と速度コスト比較(中・要APIアクセス)
3. **MEMORY.md instinct自動アーカイブcron** — 30日超をLLM Wikiへ移し索引から落とす(低・仕組み化)
4. **wide=workflow/deep=goal判定** — symphony-loop/goal-judgeに取り込み(中・要スキル改修)

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## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 484 | 2026-06-04 YouTubeサブスク学習 — Gemma4 12B/MS MAI 7モデル/Claude OS化/Hermes Desktop/Codex Sites | yt-learn, ai, 2026-06-04, gemma4, microsoft-mai, claude-code, dynamic-workflows, local-llm |

## 備考
- 対象外: Live2D制作系・矢崎総業・婚活・暗号基礎・台風配信・MAI Imageワークフロー(画像生成でコーディング外)・Notion AI(スポンサー宣伝)
- 今日のホットトピック=Gemma 4 12B(ローカルAI・4本が言及)


蒸留モデル huihui_ai/Qwen3.6-abliterated:35b-Claude-4.7 (Opus 4.7蒸留・ローカルLLM)

# huihui_ai/Qwen3.6-abliterated:35b-Claude-4.7 — Opus 4.7蒸留ローカルLLM

> 出典: X @tamanekokoro (珠音こころ) 2026-06-04 ❤1,866
> https://x.com/tamanekokoro/status/2062464158285828339
> お姉様(@GokouMutsumi)ホームTLで発見。「ローカルLLMで今1番好き」と紹介。

## 何のモデルか

- **ベース**: Qwen3.6 35B A3B（MoE・総35B/アクティブ3B）
- **蒸留**: **Opus 4.7 を教師として knowledge distillation**（タグ `Claude-4.7`）
- **abliterated**: huihui_ai の手法。拒否方向ベクトルを除去して**無検閲化**
- **マルチモーダル**: text + image 入力対応・context 256K
- 配布: Ollama `huihui_ai/Qwen3.6-abliterated`

## 投稿者の実測（重要）

- **Radeon 780M（iGPU）搭載の6万円台PCで 20 token/s** で稼働
- 同じMoEの **Gemma4 26B A4B より全然良い** と評価
- → MoEでアクティブ3Bなので、35B総パラでも軽量iGPUで実用速度

## 全タグとサイズ（2026-06-05 Ollama registry確認）

### Claude蒸留版（35Bのみ・軽量版なし）
| タグ | サイズ | 量子化 |
|------|--------|--------|
| `35b-Claude-4.7` / `-q4_K` | **23.9GB** | Q4_K（デフォルト） |
| `35b-Claude-4.7-q8_0` | 39GB | Q8 |
| `35b-Claude-4.7-bf16` | 72GB | bf16 |
| `35b-Claude-4.6`系 | 24/39/72GB | 同上 |

### 非Claude（プレーンabliterated）
| タグ | サイズ |
|------|--------|
| `27b` / `27b-q4_K` | 17GB |
| `27b-q8_0` | 30GB |
| `35b-a3b` / `-q4_K` | 24GB |
| `35b-a3b-q8_0` | 39GB |

→ **10GB未満の軽量版（4B/8B）は存在しない。最小でも27B=17GB**。

## shadow への導入可否：✗ 不可（2026-06-05判断）

| 制約 | 値 |
|------|-----|
| shadowディスク残量 | **5.5GB**（使用率91%） |
| モデルサイズ | 23.9GB（Q4） |
| GPU | なし（VPS） |
| RAM | 7.7GB + swap 8GB（逼迫中、qwen2.5:3bが上限運用） |

→ pullするとディスク溢れで本番サービス（vvv-api/llm-wiki/scheduler）巻き添え停止。**導入見送り**。

## どこで動かすべきか

- **GPU/iGPU + RAM 24GB以上のローカルPC**（元投稿はRadeon 780M+6万円PC）
- お姉様のMac等で `ollama pull huihui_ai/Qwen3.6-abliterated:35b-Claude-4.7` → `ollama run` で即試用可
- ポリシー整合: Qwenベースだが**ローカル実行（ネットワーク送信なし）**なので中華系API不使用ポリシーの「ローカル実行に限る」例外に合致（[[glm5-alias]]）

## 関連
- multi-model-routing.md「ローカル/オンプレ枠」候補（Gemma4 12B等）の実戦版
- 同TLでGemma4 12B/26Bの話題も盛り上がり（@gosrum等）


無検閲ローカルLLM huihui_ai/qwen3-abliterated:1.7b を shadow に導入 (2026-06-05)

# 無検閲ローカルLLM を shadow に導入→即削除 (2026-06-05)

> ⚠ **結論: 導入したが速度0.9 t/sで実用にならず、同日削除した。** shadowにabliterated LLMを常駐させる意味はないという実証結果。
> 発端: [[蒸留モデル huihui_ai/Qwen3.6-abliterated:35b-Claude-4.7 (Opus 4.7蒸留・ローカルLLM)]](id=486)。

## 試したこと
- `huihui_ai/qwen3-abliterated:1.7b`（1.1GB・無検閲abliterated版）をpull
- 動作自体は正常（`/no_think`付きで「私はAIアシスタントです。」応答）
- だが **速度 約0.9 t/s**（GPUなしVPS・RAM空き1GB/Swap6GB使用のCPU推論）= 体感で使い物にならない
- → `ollama rm` で削除。ディスク 5.3GB→6.3GB に戻した

## 確定した教訓（重要）
1. **shadowに対話用ローカルLLMを置くのは無意味**。GPUなし・RAM逼迫のVPSではどの量子化でもCPU推論0.x〜1 t/s台で実用不可。1.7bですらダメ
2. 無検閲/蒸留ローカルLLMを使うなら **GPU/大RAMの手元PC**（元投稿@tamanekokoroはRadeon 780M+6万円PCで20t/s）。shadowは選択肢から外す
3. Opus 4.7蒸留版（35b-Claude-4.7）は24GBでそもそもshadow不可（id=486）

## ディスク確保で得た副産物（これは有効）
shadowでディスクを安全に空ける第一手 = **未参照の古いchromium世代の削除**:
- 本番vvv-bots(venv)=`chromium-1217` / MCP(npx)=`chromium-1117` を使用
- それ以外の世代（今回は`1223`/`headless_shell-1223`=637MB）は孤児。`lsof`/`ps`で未使用確認後 rm
- `ms-playwright/1217`本体は本番playwright-service使用中・削除厳禁
- この掃除で 5.5→6.3GB を恒久確保（モデル削除後も維持）

## ポリシー
中華系API不使用ポリシーはローカル実行なら例外だが、そもそも性能が出ないので不採用（[[glm5-alias]]）。


moomoo-trading スキル実装完了 — 相場/ペーパー/実取引の段階導入 (2026-06-05)

# moomoo-trading スキル実装完了 (2026-06-05)

トレード継続目標の実運用化。`trade-backtest/` の戦略を moomoo OpenAPI でリアルタイム相場・実証券口座につなぐスキルとアダプタ群を実装。**全E2E検証PASS**。

## 設計の核心: seam(継ぎ目)を2点に最小化

既存の `paper_bot → mm.load(データ) / 約定ロジック` という細い依存の2点だけアダプタ化。
戦略ロジック・指標(`mm.indicators`/`entry_dir`)・サイジング式は一切不変。
**環境変数を何も設定しなければ現行フォワードテストは1ミリも変わらない**(ロールバック保険)。

## 環境変数(全て未設定が安全側)
| 変数 | 既定 | 効果 |
|---|---|---|
| `DATA_SOURCE` | yfinance | `moomoo`で相場をOpenD経由に |
| `BROKER` | virtual | `moomoo_sim`/`moomoo_real` |
| `MOOMOO_LIVE` | 未設定=SIMULATE強制 | `1`で初めてREAL到達 |
| `MOOMOO_MAX_LOT`/`MOOMOO_MAX_NOTIONAL` | なし | 超過は**クランプせず中断** |
| `MOOMOO_MOCK` | なし | `1`でOpenD/SDK不在でも検証 |

## 成果物
- スキル: `~/.claude/skills/moomoo-trading/SKILL.md` + references 3本(phase0-runbook/phase2-paper-broker/phase3-live-safety)
- コード(`trade-backtest/`):
  - `moomoo_conn.py` — OpenD接続ラッパー(quote/trade context・--ping疎通・MOCK対応)
  - `data_adapter.py` — DATA_SOURCEでyfinance/moomoo振り分け。yfinance実装が形状の正
  - `moomoo_data.py` — moomoo相場→OHLC変換・シンボルマップ・**per-symbolフォールバック**
  - `paper_broker.py` — Virtual/Sim/Realブローカー + make_broker()**4重ガード**
  - `paper_bot.py` 改修 — tick()がbroker経由。サイジング式維持
  - `run_opend.sh`/`opend-pm2.config.js` — OpenD常駐(PM2 id:15想定)

## 4重ガード(実弾事故防止)
1. `MOOMOO_LIVE!=1` → moomoo_realはSimに**強制ダウングレード**(fail-safe)
2. REALは`unlock_trade`(PW md5・環境変数のみ)必須
3. 名目/ロット上限超過は中断
4. cron自動REAL禁止・手動confirm + フォワード数値ゲート

## 実弾解禁ゲート(満たすまでMOOMOO_LIVE立てない)
フォワード≥90日 / 決済≥30件 / 期待値>0(コスト込) / 最大DDが破産級<5% / SIM実約定vs仮想理想の乖離許容内

## E2E検証(全PASS・2026-06-05)
- 非破壊: 全環境変数未設定→VirtualBroker・実データ1ティック現行同一
- セーフティ: moomoo_real+LIVE未設定→Sim強制DG / LIVE=1→Real
- Phase1: moomoo MOCKデータがOHLC形状+tz除去で一致・指標計算OK
- ガード: PW未設定/上限超過で中断
- 全モジュールimport非破壊・paper_state.json不汚染

## お姉様の手作業が必要な部分(残り)
1. moomoo口座開設(香港futu系列・ポリシー判断事項)
2. OpenD(Ubuntu版)取得・shadow配置・`pm2 start opend-pm2.config.js`
3. `~/.moomoo/opend.env`(権限600)に口座PW/md5
4. `venv/bin/pip install moomoo-api`
→ その後 `moomoo_conn.py --ping` 疎通 → `DATA_SOURCE=moomoo` → `BROKER=moomoo_sim` の順に実機検証
**「アカウント連携も指示をくれればやれる」とのことなので、OpenD起動段階で手順を出して実機到達する**

## ディスク注意
shadow 91%逼迫。OpenD導入で最逼迫 → phase0の空き4GBゲートが生命線。SDK同居venvで増分最小化

## 関連
- 計画書: ~/.claude/plans/temporal-floating-church.md
- トレード基盤: [[トレードシステム検証#1-12完了・フォワードテスト稼働中]]
- 発端: [[蒸留モデル huihui_ai/Qwen3.6-abliterated:35b-Claude-4.7 (Opus 4.7蒸留・ローカルLLM)]]からのトレード文脈派生


全ソース横断学習 2026-06-05 (X TL/YouTubeサブスク/Qiita/Zenn/Reddit-HN)

# 全ソース横断学習 2026-06-05

「学習発動」→ X だけでなく YouTube・Qiita・Zenn・Reddit/HN を横断学習。**フィード/タイムライン本体**（検索代用でなく）を各100件以上読んだ。

## 情報源（実数）
- **Xホームタイムライン** (group_id=315・@GokouMutsumiフォロー成果): 200件 (primary_source 123/insight 26/low_value 51)。先日100名フォローの効果で海外一次情報が大量流入
- **YouTubeサブスクフィード** (yt-dlp --cookies-from-browser chrome): 100件→AI関連57件
- **Qiita / Zenn**: 各トピックページ＋新着、5件ずつ深掘り
- **Reddit/HN** (追加情報源): 海外コミュニティの実務本音。**定常追加すべきと判定(yes)**

## 主要な発見（新規性優先）

### 1. ハーネス設計の理論化 — モデル < ハーネス
- AIエージェント=「モデル+ハーネス」。Opus/Sonnetの性能差よりハーネス(CLAUDE.md/settings.json/Hooks/Skills/Auto Memory/MCP)設計差が品質を支配。主戦場がプロンプト→コンテキスト→ハーネスへ移行
- **Mitchell Hashimoto原則(2026-02)**: 「エージェントがミスするたび、同じミスが二度と起きないよう環境(ハーネス)に恒久修正を加える」→ continuous-learning(instinct)/harness-audit の理論的裏付け
- 一次ソース: Anthropic Labs『Harness Design for Long-Running Application Development』(2026-03-24)。長時間稼働の劣化(agentic laziness/self-preferential bias/goal drift)対策。動画 u5_ACegrA78

### 2. Dynamic Workflows 反証検証の実装詳細 (動画 XfIBvQOYe5k)
- fan-out-and-synthesize: synthesizeは**バリア**(全fan-out完了を待ってマージ)→並列間のコンテキスト汚染防止
- **反証検証**: 生成者(producer)と懐疑者(skeptic)を別エージェントにし**コンテキスト非共有**→自己優先バイアスを殺す。「並列化でなく敵対的相互検証が効く」の実装形
- 新API能力: 各エージェントのモデルを動的選択・サブエージェントを専用worktreeで実行・中断後セッション再開可

### 3. 並列LLMの確率公理違反 (動画 r8YwPpIRAXI / arXiv 2604.06543)
- LLMは指定分布から忠実にサンプリングできず、同一プロンプトの並列fan-outが**類似出力に収束**して多様性を失いstall
- 対策: 多様性が要る並列タスクは**温度/seedをコード側で振り分け**、LLMにランダム性を委ねない（ローカルAI再現性=seed固定方針と整合）

### 4. Nemotron 3 Ultra (動画 4a8gMgcUamc・お姉様指定)
- NVIDIA製550B MoE(active 55B)・1Mコンテキスト・Mamba-Transformerハイブリッド+NVFP4量子化。300+tok/秒で中華系の3-6倍速主張
- 2026-06-04 HuggingFace/OpenRouter/NVIDIA NIMでリリース。**非中華オープンウェイト=中華系API不使用ポリシー適合**。NIM無料枠で試用可

### 5. 海外コミュニティの実測逆転ベンチ (Reddit/HN・日本ソースに無い視点)
- **Opus 4.8は賛否両論**。LiveBenchの**agentic codingでOpus 4.6/4.7(さらにSonnet4.6)が4.8を上回る逆転**。「新しい=必ず良いではない、task shape次第」
- Codexの強みは賢さでなく**「止まらない自律実行(sandbox/full-auto)」**。許可待ちで止まりやすいClaude Codeより夜間バッチで完走率が高い可能性
- **攻撃者はモデルでなく認証情報(IAM)を狙う**: claude-code-action欠陥で単一Issueでリポジトリ乗っ取り可能だった→v1.0.94で修正。CI(pull_request_target)が攻撃面

### 6. コスト暴走対策の実戦テク (HN)
- agent/task/user単位でトークン・コストをログ→retry stormがスパイクで可視化
- モデル階層化(安いモデルで下ごしらえ→Opusで実行)・1タスク1freshスレッド・ループ上限をプログラムで強制
→ retry-policy.md/llm-cost-model/9routerルート別追跡と完全整合

## 既出（裏取り）
Opus4.8正直さ向上・Fast Mode値下げ / Gemma4 12Bエンコーダーフリー / MAIシリーズ / MCP Toolbox脆弱性CVSS10 / Codex Sites / Hermes Desktop正式版 / 6/15 Agent SDK課金分離(Pro$20/Max5x$100/Max20x$200)

## Qiita/Zenn 技術ハイライト
- @yurukusa: Auto Mode多層防御hook(PreToolUse=false positive補正/PermissionRequest=分類器ダウン時フォールバック)。具体bashコード付き→Anti-goals強制化に転用可
- Zenn akasara/polipoli: Agent Skills設計(Progressive Disclosure・Description Budget上限16000字・60個超なら各130字以下・context:fork)→skill棚卸し基準
- 「LLMは入れ替わる、Skillは積み上がる」モデル疎結合思想→6/15課金分離・9router切替の正当化

## アクションアイテム（優先順）
1. **[セキュリティ即]** claude-code-action使用箇所をv1.0.94+に・CI/IAMトークン最小権限棚卸し(MCP Toolbox CVSS10と同時)
2. **[ルーティング]** multi-model-routing.mdに「agentic codingで4.6/4.7が4.8に勝つ逆転ベンチあり・4.8固定にしない」を追記
3. **[反証検証]** symphony-loop/goal-judgeにproducer/skeptic分離・コンテキスト非共有・worktree隔離を組込み
4. **[多様性]** 並列処理で温度/seedをコード側制御(確率公理違反が根拠)
5. **[モデル]** Nemotron 3 UltraをNIM無料枠でvvv-botsバッチのKimi(401中)代替としてベンチ
6. **[情報源追加]** Reddit/HNを定点観測に(HN Algolia API週次 or last30days併用)
7. **[ハーネス]** harness-audit/continuous-learningにHashimoto原則を明文化
8. **[穴場]** Forge(ガードレールで8B→99%・Ollama底上げ)/Ctx(Claude⇄Codexクロス/resume)を検証候補にメモ


トレード検証#14-16: woodstock+moomoo+vectorbt統合とエッジ再検証（2026-06-05）

# トレード検証#14-16: woodstock+moomoo+vectorbt統合（2026-06-05）

「woodstockとmoomooを組み合わせて何ができるか」から**「儲かり方を検証しながら導入」**方針で3サイクル実行。

## ツール役割（結論）
- 探索: woodstock(MCP・戦略100種/指標127種・米株のみ・ゼロコスト) + pandas-ta
- 検証: vectorbt(高速総当たり) + quantstats(自動メトリクス) ← エッジの本体
- 執行: moomoo(SIM強制ガード・実弾はゲート通過まで物理到達不可)
- 監視: trade-dashboard(8400) ⑤フォワード実績タブ
- woodstockとmoomooは口座が別。woodstock数値を鵜呑みにせずmoomoo SIMでフォワード必須。

## サイクル1: フォワード可視化（採用）
- paper_bot 7トレード= 総損益+94,872円(+9.5%)・期待値+13,553円/回・RR2.19・PF1.64・勝率42.9%・最大DD-8.66%
- quantstats 0.0.81 を venv-analytics に隔離導入(numpy2.4/pandas3で動作・DatetimeIndex付与でint-Timedeltaバグ回避)
- シャープ3.96はBTC2勝偏重+7件で過大評価。dashboard.html ⑤フォワードタブ増築(gen_forward_data.py+forward_data.json fetch・cronは1行追記)
- URL: http://100.115.94.5:8400/dashboard.html

## サイクル2: woodstockエッジ再現（負の結果）
- 4市場×5戦略 outcome収集(サブエージェント)。順張り優位は明確に再現せず
- 検証期間が強気相場一色→順張りは市場ベータ拾いの疑い。下落MSFTだけ崩壊(macd-14.6%/rsi-11%)が裏付け
- outcomeはコスト非考慮。id=443「黒字→赤字転落」教訓で数値だけ判定不可

## サイクル3: vectorbt導入＋RRプラトー再検証
- vectorbt 1.0.0 を venv-analytics 導入(pandas2.3.3降格・numpy2.4維持)。本番取引venvはpandas3無傷
- vbt_probe.py: 順張りDonchian20×200SMA×ATR×2、RR1-4を4市場=28通り1.7秒(高速土台として有効)
- RRプラトー成立0/4。AAPL/SPY/QQQはプラスもガタつき=過剰最適化疑い。MSFT高RRで明確マイナス。5-8件は薄+コスト前

## 最重要教訓
woodstock(day1年)とvectorbt(3年)の二系統独立検証が同結論に収束=「順張りブレイク優位は市場・期間依存で普遍エッジと言い切れない」。検証#8-9は強気相場の産物の可能性。次はOOS分割+コスト織り込み必須。「検証しながら導入」が楽観バイアス排除に機能した。

## 環境
- venv-analytics: quantstats+vectorbt+pandas2.3.3(分析専用隔離) / venv本番: pandas3.0.3+moomoo_api+backtrader(無傷)
- ディスク93%(残4.4GB)・OpenD導入時4GBゲート注意
- 追加候補OSS(未導入): pandas-ta/NautilusTrader/Streamlit/PyPortfolioOpt


トレード検証#17: 順張りエッジOOS最終判定（2026-06-05・QQQのみ生存）

# トレード検証#17: 順張りエッジ OOS最終判定（2026-06-05）

検証#14-16(id=492)で「順張りブレイク優位は強気相場の地合い拾いの疑い」が出たため、
**OOS分割×コスト織り込み×長期(5y)** の3点セットで白黒つけた決定版。`vbt_oos.py`。

## 検証設計
- 順張りDonchian20ブレイク×200SMA順張り×ATR×2 SL、RR1.0-4.0
- 6市場(AAPL/SPY/QQQ/MSFT/GLD/USO=株+ETF+金+原油で下落局面含む)
- 各市場を前半IS/後半OOSに2分割、両期間でRRプラトー成立&コスト後終端プラスか
- コスト=0.05R/トレード(往復スプレッド+手数料+スリッページ概算)を期待値から減算
- **84通り(6市場×2期間×7RR)が2.4秒** = vectorbtの高速性

## 結果(コスト後R単位期待値・IS/OOS両方で生存=★)
| 市場 | 判定 | 所見 |
|------|------|------|
| **QQQ** | **★本物** | IS+0.15→+1.45/OOS+0.38→+1.62 両期間プラトー○・終端+。唯一の生存 |
| AAPL | ✗ | OOSは光るがISは終端マイナス=期間で逆転 |
| SPY | ✗ | 同上(IS終端−/OOS終端+) |
| MSFT | △ISのみ | IS良好だがOOS高RRで崩壊=カーブフィッティング典型 |
| GLD | ✗ | ISプラトー×終端−/OOSは生きる=不安定 |
| USO(原油) | ✗ | 両期間ほぼ全滅=下落・乱高下で順張りブレイクは機能しない |

**IS・OOS両方で本物のエッジ成立: 1/6市場**

## 結論(確定)
**検証#8-9「全市場で順張りブレイク優位」は強気相場という地合いに支えられた幻影だった。**
コストとOOSという2つの現実フィルターを通すと6市場中5市場が脱落。
- AAPL/SPY/GLDはOOSで光るがISで沈む=期間で挙動逆転=安定エッジでない
- MSFTはIS良好OOS崩壊=過去最適化
- USO(原油)は下落局面で全滅=順張りは方向依存
- **QQQのみ両期間でRRプラトーが綺麗に右肩上がり=追試に値する唯一の候補**

## サイクル5: QQQフォワード追試 開始（2026-06-05）
- paper_bot.py STRATEGIES に **QQQ追加**(`{"entry":"donchian","regime":"trend_follow","cat":"Stock"}`=OOS生存条件と一致)
- 1ティック検証OK=「QQQ:シグナルなし(待機)」で正常評価・state無傷・確定7トレード維持
- **既存cron(run_paper_tick.sh 毎時5分)が自動でQQQも拾う**。QQQが200SMA上でDonchianブレイクすればSIM/Virtualでエントリー
- OpenD実機稼働中(PID1372061)。ただし**MOOMOO_LIVE未設定=実弾には物理到達しない**。cronにMOOMOO_LIVE書かない鉄則厳守
- 監視: dashboard⑤フォワード実績タブにQQQトレードが出現するのを待つ

## 次の判定基準
QQQフォワードで順張りDonchianブレイクのエントリーが複数回発生し、OOS検証通りRR2.5で勝てるか観察。
安定してプラスを確認するまで実弾は流さない。サンプルが貯まるまで数週間〜数ヶ月の観察。

## ダッシュボード
http://100.115.94.5:8400/dashboard.html → ⑥OOS最終判定🔬タブ(oos_data.json fetch・IS/OOS×7RR色分け)
- venv-analytics(vectorbt)で `vbt_oos.py --json` 実行→oos_data.json生成。本番取引venv(pandas3)は無傷


2026-06-05 YouTube 22本一括学習: Codex /goal実装/grill-me敵対レビュー/Oceanus(Mythos)/ZedローカルLLM/MS agentic profiling

# 2026-06-05 YouTube 22本一括学習

お姉様から連投された22本のYouTube URLを、NotebookLM追加+10並列サブエージェント2バッチで字幕取得・スコアリング。記録推奨14本、新規性「高」7本。取得不能2本(pmoDeA3RBZY/_B4Pv9ttFgY=削除/非公開)。

## 情報源
- 22本のYouTube URL(2026-06-03〜06-05投稿)。Sura×Asura/AI大学/WorldofAI/Chase AI/Microsoft Developer/AICodeKing/Universe of AI/もちもちトピックス 他
- 処理: NotebookLM(youtube-learning nb)ソース追加 + yt-dlp字幕 + サブエージェント2並列バッチ

## 最重要発見(新規性「高」)

### 1. Codex 2026年5月大型更新 [IShvdyZWwNc・86点] 最高スコア
- /goalコマンドがCodex MacOS版に正式実装: 日本語ゴールを config.toml に =true 書込で有効化、目標到達まで数時間〜数日継続
- 3プラグイン: Computer Use(Mac/Winアプリ自動操作)/Chrome操作(乗っ取らず複数タブ並列・設定→コンピューター使用でオン)/ペット公式スキル
- リモート操作: モバイルアプリ→自宅Mac/ロック中Mac操作可。Apps SDK/Agent SDKでアプリ開発

### 2. grill-me × Codex敵対的レビュー [ENCRw5-uJBA・83点]
- grill-me/grill-with-docsに「Codex adversarial review skill」追加: Claude Code↔Codexが5ラウンド往復レビュー(plan.md生成・round1→5で指摘11件→4件に削減)
- 核心=「Claude Codeは自分が書いたコードを検証できない(評価者になれない)」問題を、別モデルCodexを敵対的レビュアーに立てて解決。任意のローカル/安価モデルに差し替え可
- → 既存のultrareview-workflow(書き手/読み手の役割分離)・security-guidance(書くAI/見るAI分離)と完全整合

### 3. Anthropic ステルスモデル Oceanus(=Mythos) [h6_v1IBqmNI・80点 / u3XPnsSHh8I・74点]
- codename ocean/Oceanis。レッドチーム提供開始=広域ローンチ約7日前シグナル、数週内リリース見込み
- 価格リーク: 入力$16/Mtok・出力$80/Mtok(既存比3.2倍高額)
- Anthropic「自社コードの80%超が自社AI記述」=再帰的自己改善が近いと示唆
- 事件: チーム関係者が中国APIプロキシ経由でモデルを再販→テストプログラム一時停止
- 競合=OpenAI GPT-5.6(codename Juul Alpha)同時テスト中

### 4. Zed × ローカルLLM運用手順 [_PdQSpvIViA・76点]
- Zedにローカルモデル接続(LM Studio/Ollama/llama.cpp)。Ollama=ollama pull qwen2.5-coder/ollama serve(ポート11434)・ZedがOllamaモデル自動検出
- Zed公式推奨=Qwen 3.6 35B-A3B(MoE・総35B/アクティブ3Bで高速)・Q4量子化
- 「モデル名でなくサイズ/量子化/マシン適合を見ろ」。ローカルが効く用途=コード説明/小リファクタ/ボイラープレート。APIキー不要・プライバシー保持

### 5. Microsoft agentic AI プロファイリング [OWR3K-ZsS4g・76点]
- Unified Telemetryでアプリ/ミドルウェア/HW(CPU/GPU/NPU/ML)イベントを横断相関→エージェントのボトルネック可視化(アタッチまでオーバーヘッド0)
- 「どこを並列化/どこをオフロード」を定量判定。OpenVINO GenAI/Windows ML/NPUオフロードでローカルエージェント高速化

## その他の記録価値ある発見

### 6. Claude公式準拠スキル作成の数値ルール [1iWecewAgJ4・81点]
- skill.md 500行以下 / マークダウンよりXMLタグ推奨 / 例題(few-shot)3〜5つ / 詳細は別.md分割 / descriptionに発火条件明記 / validate.pyで検証ループ
- → 自分のskill運用にそのまま適用可能な具体値

### 7. AI出力改善7手法 [bsct9k6tDHM・78点]
- 型を見せる/材料整える/工程設計(出力が次工程の入力)/具体例HTML読込/A/B/C選択肢で言語化/フィードバックは出力でなく該当工程に返す(CLAUDE.md指示書を育てるPDCA)/初稿は下書き前提
- 「指示書を育てる」運用思想。ベンダー依存回避で汎用設計推奨

### 8. ChatGPT「Dreaming」 [JW-03RlCUmg・72点]
- 非会話時間に全履歴を裏処理し好み/状況変化を自動記憶更新(睡眠学習型)。米Plus/Proでロールアウト。OpenAI版でClaude dreamingと別系統
- メモリーV3=機密はテンポラリーチャットで(1箇所でもメモリ残ると消せない)

### 9. Codex App iOS開発強化 [E6IfERJbY_s・72点]
- Codex Appにデザインモード(キャンバス内編集)+Studio iOSモバイルアプリ先行リリース。東大×Anthropic提携でJapan AI Index調査(Anthropic 8割シェア級・半年ごと更新)

### 10. Nemotron 3 Ultra戦略構図 [4a8gMgcUamc・70点]
- NVIDIA製オープンウェイトMoE・同クラス首位級だがコーディング/長期計画は中国系(GLM/Kimi/Qwen)が上と明言。NVIDIAの狙いは「AIは餌・本命は自社GPU販促」

### 11. Next.js 16.2 [FFMcOrt96j8・66点]
- 開発サーバー起動400%高速化(要Node20.9+・15からcodemod移行可)。MacOS26 URLフィルター広告ブロック(年$5・端末内)

### 12. Hermes自己改善リサーチャー [Jy9Dr0OXGjM・84点]
- Hermes+MCP+Dynamic Workflowsで4ステップ構築(Routines/Webhook起動/MCPで道具/コンテキスト設計/Obsidian記憶エンジン化)。品質=役割2分離で相互レビュー+スーパーバイザー。月$100コスト爆発注意

## 記録見送り(8本)
- elXva_GZPZU(Codex導入入門) / dP-MogY1tiY(字幕なし既知推定) / kfaUuRdT0hg(日次ニュース雑談) / FIKzx8ZvlG0(Metaペンダント・コーディング関連薄) / F4BvZeUxA-I(入門+Manusプロモ) / a9mDBumlPP4(バイブコーディング座談会) / pmoDeA3RBZY・_B4Pv9ttFgY(取得不能)

## 横断テーマ
**「敵対的相互検証(書き手AIと評価者AIの分離)」が今回3本で具体実装として再出現**(Hermes/grill-me×Codex/Managed Agents×Vibe)。security-guidance/Dynamic Workflows/ultrareview-workflowの既存方針と完全整合。書き手モデルは自分のコードを検証できないという原則が、各ツールで「別モデルを敵対的レビュアーに立てる」実装に収束している。

## アクションアイテム
- grill-me×Codex敵対レビューパターンを既存ultrareview運用と統合検討
- Claude公式スキル作成ルール(500行/XMLタグ/例題3-5/validate.py)を自分のskill群の棚卸し基準に
- Zed×ローカルLLM(Qwen3.6 35B-A3B)をshadowで試用しtsuzumi2/Gemma4と比較
- Oceanus(Mythos)$16/$80 Mtokをmulti-model-routingのコスト表に追記(リリース時)
- 新ツール名(Oceanus/Mythos/Nemotron 3 Ultra/Qwen3.6)をgokou_timelineキーワード登録


学習日報 2026-06-05 yt-learn 19:45

# 学習日報 2026-06-05 yt-learn 19:45

## 概要
お姉様連投22本のYouTube URLを /yt-learn で一括学習。LLM Wiki統合エントリ id=496追加。記録推奨14本・新規性高7本・見送り8本(取得不能2本含む)。

## 今日学んだこと(YouTube)
### AIエージェント開発ツール
- Codex 5月更新(86点): /goal正式実装(config.toml・日本語ゴール)/Computer Use/Chrome並列タブ/ロック中Mac操作
- grill-me×Codex敵対レビュー(83点): CC↔Codex5ラウンド往復・書き手と評価者を別モデル分離
- Hermes自己改善リサーチャー(84点): Hermes+MCP+Dynamic Workflows4ステップ・月$100注意

### モデル動向
- Anthropic Oceanus(=Mythos)(80/74点): レッドチーム入り数週内・$16/$80 Mtok(3.2倍)・中国APIプロキシ再販事件
- Nemotron 3 Ultra(70点): NVIDIA製オープンウェイトMoE・狙いは自社GPU販促

### ローカルLLM・最適化
- Zed×ローカルLLM(76点): Ollama/LM Studio・Zed公式推奨Qwen3.6 35B-A3B MoE Q4
- MS agentic profiling(76点): Unified TelemetryでCPU/GPU/NPU横断相関
- Next.js 16.2(66点): 起動400%高速化(要Node20.9+)

### 運用ノウハウ
- Claude公式スキル作成ルール(81点): 500行以下/XMLタグ/例題3-5/validate.py
- AI出力改善7手法(78点): 工程設計+指示書を育てるPDCA
- ChatGPT Dreaming(72点): 非会話時間に履歴裏処理し記憶更新(睡眠学習型)
- Codex App iOS強化(72点): デザインモード+iOS先行・東大×Anthropic提携

## 今日実装したもの
| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| ai_keywords.txt | Oceanus/Mythos/Qwen3.6追加(commit f618413 push済) |
| trends.md | 22本学習エントリ追記・末尾古エントリ削除(101行) |
| MEMORY.md | 索引1行追加 |
| LLM Wiki | id=496統合エントリ |

## 未実装アクションアイテム
1. grill-me×Codex敵対レビューをultrareview運用と統合検討
2. Claude公式スキルルール(500行/XMLタグ/例題3-5)でskill群棚卸し
3. Zed×ローカルLLM(Qwen3.6)をshadowで試用しtsuzumi2/Gemma4比較
4. Oceanus$16/$80 Mtokをmulti-model-routing追記(リリース時)

## 横断テーマ
敵対的相互検証(書き手AIと評価者AIの分離)が今回3本で具体実装として再出現(Hermes/grill-me×Codex/Managed Agents×Vibe)。security-guidance/ultrareview-workflowと完全整合。

## LLM Wikiエントリ(本セッション)
| id | タイトル |
|----|---------|
| 496 | 2026-06-05 YouTube 22本一括学習 |


Claude Code X学習 2026-06-05

# Claude Code X学習 2026-06-05

## 情報源
- 検索語: claude+code
- X投稿数: 100件（期間: 2026-06-05 days=1）／ score≥60 が41件
- 一次情報深掘り4件（WebFetch成功）／分類・要約は grok CLI に委譲（gemini は認証失敗でフォールバック）

## 主要な発見

### 1. AgentMemory (rohitg00/agentmemory) ★最重要
- **GitHub 21.3k star・Apache-2.0・v0.9.26 (2026-06-03)**。AIコーディングエージェント向け永続メモリシステム。
- セッション間の文脈をゼロ設定で永続化。Claude Code/Cursor/Copilot CLI/Gemini/Codex/OpenClaw/Hermes/Cline/Windsurf 等30+対応。
- **4層メモリ統合**（作業用→エピソード→意味論的→手続き型へ段階圧縮）＋自動忘却（TTL満期・矛盾検出で鮮度維持）。
- ハイブリッド検索 = BM25 + ベクトル + ナレッジグラフ融合で **検索精度95.2%**。
- 12個のライフサイクルフックで自動キャプチャ（PostToolUse→SHA-256重複排除→LLM圧縮→ベクトル埋め込み→索引化）。
- **SQLite + iii-state で永続化、Postgres/外部DB不要**。MCP+REST APIで複数エージェント間メモリ共有。port 3113 リアルタイムビューア。
- セットアップ: `npx @agentmemory/agentmemory` → `agentmemory connect claude-code` → `npx skills add rohitg00/agentmemory -y`(8スキル)
- **適用候補**: shadow の MEMORY.md 肥大化問題(vvv-bots#292)・LLM Wiki運用の代替/補完として要評価。ただし中華系不使用ポリシー・既存LLM Wiki資産との二重管理を考慮。

### 2. html2pptx.app — Claude Code skills でスライド一発生成
- HTML/CSS入力→完全編集可能なPPTXを自動生成（画像でなく編集可能エレメント）。
- **MCP対応**でClaude Code/Codexから1コマンド統合。REST API/AI Skills/MCPの3チャネル。
- 料金: Free Preview(永久無料・100export/日) / Founder Beta ¥980/月 / Starter ¥2,980/月 / Business ¥9,800〜。
- 既存の Anthropic document-skills(pptx生成) と競合。LLM Wiki資料のスライド化候補。

### 3. Hyperbrowser /web — AI向けsitemap(web.md)生成
- 任意URLから web.md（ページ構造＋操作フローをMarkdown化）を生成し、Claude Code/Cursorに先渡し。
- ログイン後画面・複雑な設定ページ・フォーム多いSaaSのブラウザ作業前の「下準備」に有効。エージェントの迷子を減らす。

### 4. line-bot-mcp (lifemate-ai/embodied-claude-additional-mcps)
- AIとオーナーがLINEで双方向対話するMCP。外出中にAIとLINE対話し、応答がプロンプトに自動注入。
- ツール: `send_line_message`(最大5000字) / `check_line_messages`。要 LINE Messaging API + AWS(Lambda/DynamoDB)。
- 既存の Codex Mobile / Claude Remote Control / Discord/Telegram連携と同系統のモバイル遠隔操作手段。

## 注目トレンド（grok要約）
- **Skills・プラグインによる「会話で自動構築」**: claude-code-setup 等「自動化したいと話すだけ」で機能・設定・ツールを自動生成。
- **セッション間コンテキストの永続化と一貫性確保**: AgentMemory／Codex⇔Claude Codeで同一.md指示書を共有し同じ結果を狙うプラクティス。
- **AI向けウェブ構造化ツールの台頭**: Hyperbrowser /web で web.md を先渡し。
- **実装前の「設計・事前分析」重視**: サイトクローンはJS挙動/アセット/遷移を先に洗い出す。Excel作成は列構成/数式/運用ルールを先に設計してから指示。
- **非エンジニア向けClaude Code活用の体系化**: CLAUDE.md=新人マニュアル／スキル常駐で文体一貫／Routinesで自動更新（rfdnxbro登壇資料）。書き手→監督への役割転換。

## 独自見解・Tips
- **claude-code-setup**: 「この作業自動化したい」と話すだけで必要な機能・ツール・設定を自動構築するプラグイン（※「マジですぐ消す」系の射幸煽りあり・実体は要検証）。
- **共有.md指示書パターン**: Codex と Claude Code で同じフォルダの .md を参照させ結果の一貫性を高める（AGENTS.md/CLAUDE.md収束の流れと整合）。
- **Goose**: ChatGPT/Claude Code/Codex/Gemini を統合的に扱うエージェントツール（言及あり・要確認）。
- 非エンジニア向け適用業務の特徴 = 「作って終わり」でなく「継続更新するもの・時系列で変化するもの」（営業資料/週次レポート/議事録）。

## アクションアイテム
1. **AgentMemory を shadow で試用評価** — MEMORY.md肥大化(vvv-bots#292)の代替/補完候補。SQLite完結・Apache-2.0で導入容易。ただしLLM Wikiとの二重管理・中華系不使用ポリシーを確認。（高重要度・中コスト）
2. html2pptx.app の MCP を試用 — LLM Wiki資料のスライド化。既存 Anthropic document-skills とのベンチ。（中重要度・低コスト）
3. Hyperbrowser /web を vvv-bots スクレイピングの事前下準備に評価 — サイト構造をweb.md化してbot実装前に渡す。（中重要度・中コスト）
4. 「共有.md指示書」パターンは既に CLAUDE.md/AGENT.md で実施済み — 現状維持で整合。

## 低価値（足切り）
書籍宣伝(Claude Code完全大全/ChatGPT Codex徹底活用術等)・Amazonランキング・PR投稿、Claude Code Channels「エビ作り」感想/記念撮影/イベント参加報告、著名人言及・「やべえ」系感想。


2026-06-05 YouTube ai学習(サブスク5本) — Gemma4 12B実評価/Claude Code安く使う(OpenCode×GLM)/Zed×ローカルLLM/ArenaAI GPT5.5>Claude/自己改善エージェント3層/プロンプト7技

## 概要
2026-06-05、サブスクフィード(yt-dlp + chrome cookie)から取得した今日アップロードのAI関連動画をスコアリング→上位5本を字幕解析(yt-dlp字幕は正常・en二次取得のみ429・jaは全本成功)。全本2026-06-05投稿(days=1)。domain=ai。前日(id=2026-06-04)でGemma4/Dynamic Workflows既出のため、本日は「実機評価・運用ワークフロー・最新ベンチ」の具体に絞って収穫。

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## 採用5本と発見

### 1. [96点] Gemma4 12Bの衝撃 / ローカルLLMの活用方法 / Claude Codeを安く使う方法 (ウェブ職TV・104分ライブ)
- URL: https://youtube.com/watch?v=dP-MogY1tiY
- **Gemma4 12B 実評価**: エンコーダーフリー(画像/音声/動画処理用エンコーダを排し線形投影で直接処理→だから12Bでマルチモーダル可)・コンテキスト256K・16bit既定だが**16GB VRAMでは動かず8bit/4bit量子化が現実(4bitで7-8GB)**・KVキャッシュでメモリ食うのでギリギリ構成は厳しい。著者の実テストでは「性能はそこそこ・突出はせず中途半端」=だからこそGemma5でなく4。Demis Hassabis本人が16GBノートで動くと投稿
- **ローカルLLMの正しい使い方(教訓)**: フロンティアモデル(GPT5.5/Opus4.8)と同じ乗りで使い「微妙」と切るのは誤り。手元数十万円環境 vs データセンター数億円を比較する方が間違い。**適所=機密情報(会議音声書き起こし/PII マスキング/社外に出せない文書)を分離環境で処理する判定タスク**。実例: 常陽銀行・青空銀行・山口県/行政・電子カルテ等がオンプレ国産LLMで規定検索/カルテ補助に活用
- **Claude Codeを安く使う方法(新規ワークフロー)**: Opus4.8分回しは月3万円級で個人にはきつい。代替=**OpenCode(OSSのAIコーディングエージェント)** にローカルLLMや安価オープンウェイト(GLM5.1等)を接続。GLM5.1は SWE-bench 58.4%(公称)でSonnet4.6近辺。**設計はWeb版Claude/GPT→実装はOpenCode+安価モデル→最終仕上げだけClaude/Codexに戻す**と使用量を1/N に圧縮できる。OpenCode $5→$10/月プランも紹介
- ※GLM5.1/DeepSeek/Qwen/Kimi は中国系。動画は許容派だが当環境ポリシーは不使用。OpenCode自体はOSSで非中華、ローカルLLM/米国/国産モデル接続なら整合

### 2. [89点] Zed + Gemma-4 12B & Qwen-3.6: HOW IS THIS POSSIBLE?! (AICodeKing・英語)
- URL: https://youtube.com/watch?v=_PdQSpvIViA
- Zedエディタが**ローカルLLM接続を正式強化**: LM Studio / Ollama / llama.cpp をエディタ内のassistant panel・inline edit・slash commandで直接利用可(APIキー不要・ローカルサーバURLを指すだけ)
- Zed公式ブログ推奨は **Qwen3.6 35B-A3B(MoE・総35B/アクティブ3B)のQ4量子化** = dense 35Bより高速で省メモリ。「モデル名でなくサイズ・量子化・自機適合を見よ」
- 接続手順: LM Studio=GUIでモデルDL→local server起動→Zed設定でprovider指定 / Ollama=`ollama pull/run`・port 11434・Zed自動検出 / llama.cpp=上級者向け
- ローカルLLMが効く用途=コード説明・小リファクタ(変数名/ロジック簡略化/コメント)・ボイラープレート生成・プライバシー作業。限界=コンテキスト窓が狭い(大規模コードベース丸投げ不可→ファイル/箇所を具体指定)・GPU依存の速度・本格agentic codingはクラウド優位。「クラウド=高度推論/ローカル=小タスク・無料・コード非送出」の併用が結論

### 3. [85点] 自分で育つAIエージェント｜Hermes×MCPで24時間動くリサーチャーを作る (Sura×Asura)
- URL: https://youtube.com/watch?v=Jy9Dr0OXGjM
- 自律エージェントの3つの壁=①どこで動かす(蓋閉じると死ぬ)②いつ動かす(cron/webhook配管が増殖)③人間がどう関わる(覗けない・止められない・再開できない)
- **3層アーキテクチャ**: 土台=Claude Code Routines(常駐・サーバ/状態保存を肩代わり・トリガーは時間 or GitHub event/webhook・実例=Anthropic社内のdocs自動更新PR) / エンジン=Dynamic Workflows(計画をJSコード変数に畳みメインに要点だけ返す→最大16並列・**エージェント同士が敵対的に相互検証**して精度向上・75万行移植を11日=7万行/日) / 頭脳=Hermes×MCPの自己改善ループ
- **自己改善ループの心臓**: ツール15回使用ごとに立ち止まりセルフレビュー→足りない能力を新スキルとして自作・自己追加。記憶はObsidian vault(file-system MCP)で永続化。**Generator(作る役)とCritic(ダメ出し役)を分離**+出力検証を毎回
- 落とし穴=①トークン爆発(月$100セッションを一気消費→軽モデル/低推論で開始・実行前に消費量確認)②権限/セキュリティ(MCPダッシュボードでツールをホワイトリスト・supervisorエージェントで監視)
- 導入順序=Routine1本(毎朝ニュース収集)→並列リサーチ→15回ごとセルフレビュー→Obsidian記憶。「土台はマネージドに任せ、自己レビューと健全な権限設計だけ自分で握る」

### 4. [80点] アリーナAIでChatGPTがClaude超えてAIエージェント部門で1位に (ワンダー佐藤源彦)
- URL: https://youtube.com/watch?v=eWkeRxC4G0I
- Arena AI の**Agent Arena**(30万超のリアル開発ライブセッション・Web検索/ファイル読書/ターミナル実行を伴う複雑開発タスク・因果推論ベースの「ネット改善率」で評価)
- **総合1位=GPT-5.5 High 10.66% > Claude Opus 4.7 Thinking 9.47%**(1.19ポイント差=大規模現場で数千時間級)
- パラドックス: **タスク完了率はClaudeが勝つ(7.95% vs 7.06%)** が、総合でGPTが逆転。逆転要因3つ=①好感度(GPT~15%圧勝)②操縦性(方針変更指示への従順さ)③**エラー回復力(コマンド失敗から自力でターミナル解析→修正→続行)**
- 解釈: GPT-5.5は純粋推論でなく「現場での立ち回り(粘り強い自己修正+柔軟な軌道修正)」で勝った。評価軸が「密室の知能」から「不確実な現実で人間とどれだけスムーズに成果を出すか(人間協調適合性)」へシフト
- 推奨運用: 反復タスク80%=GPT-5.5を相棒に / 高度推論ピンポイント=Claude Opus 4.7にエスカレーション / 超重要案件=両者並列

### 5. [78点] AIの能力を100%引き出す方法7選 (いまにゅのAIプログラミング塾)
- URL: https://youtube.com/watch?v=bsct9k6tDHM
- 大前提「**差はプロンプト文でなく環境設計(コンテキスト/ハーネスエンジニアリング)で出る**」「神プロンプト探し・プロンプト配布は終わった」。Role Prompting(役割付与)は初手では論文上ほぼ無意味だが**改善/フィードバックの観点指定としては有効**
- **7技**: ①Few-shot×具体/抽象のチューニング(具体例10個入れると出力がその具体に寄る→新規性が欲しければ具体を減らし「良さを言語化した抽象」に寄せる。具体↔抽象を反復調整) ②Context Engineering(質=適切な情報を・適切な量・適切な順番・適切なタイミング。「何を渡さないか」も重要。高シグナル優先・低シグナルは削る。文字起こし生でなく構造化して渡す) ③工程分解/Chain Prompt(一発で完成品を作らせない。論点洗い出し→絞る→説明→具体例→台本化のように前の出力を次の入力に。どの工程が悪いか切り分け可能になる) ④Self-Refine(初稿は下書き前提。批評→改善版。ただし改善基準を言語化して渡す) ⑤Human-in-the-Loop(工程分解しておくと「どこで人間が判断ゲートに入るべきか」が決まる) ⑥言語化フィードバック(「なんか微妙」で済ませず良/悪/不足/改善方針を具体語に。音声入力と相性良) ⑦ガイドラインを育てる(都度チャットで伝えると0に戻る→CLAUDE.md/skill.md/design-system.md等のマークダウンを資産として継続改善。フィードバックを「その場のAI」でなく「ガイドライン本体」に反映=次回以降のアウトプットが恒久的に良化)

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## 横断テーマ
1. **ローカルLLMの実用化が主役** — Gemma4 12B・Zed×Ollama/LM Studio・OpenCode×ローカルが3本で重複。共通結論「フロンティアと張り合わせるな、機密/小タスク/コスト削減という適所で使え」
2. **コスト最適化フェーズ** — Claude Code月3万円問題への現実解(OpenCode+安価モデル・設計と実装でモデル分担・最終仕上げだけ高級モデル)
3. **敵対的相互検証 / Generator-Critic分離** — 自己改善エージェント本でもプロンプト7技でも「作る役と批評役を分ける・出力を毎回検証」が再出現(前日id=2026-06-04/id=496の横断テーマと連続)
4. **評価軸の転換** — ArenaAIが示す「知能の高さ→現場協調適合性(エラー回復・操縦性)」。Opus4.8正直さ路線とも符合
5. **資産化(ガイドライン/メモリ)** — 都度指示でなくCLAUDE.md/skill.md/Obsidian/state を育てる(MMPO・Goal Buddy・state.yaml方針と整合)

## アクションアイテム
- OpenCode(OSS)をshadowで試用し、ローカルLLM(Ollama)/国産・米国モデル接続でClaude Code補助の実コスト比較(中華GLM/DeepSeekは不使用)
- Zedのローカルモデル接続(Ollama port 11434)を評価環境で試し、小リファクタ/コード説明をローカルに逃がせるか検証
- プロンプト7技のうち④Self-Refine基準言語化・⑦ガイドライン育成を既存skill群(yt-learn/x-learn)のSKILL.md改善ループに適用
- Gemma4 12BをOllama 4bitで起動しPIIマスキング/会議書き起こしの判定精度をtsuzumi2 Visionと比較(rules既存アクションの再確認)


学習日報 2026-06-05 x-learn 23:55

# 学習日報 2026-06-05 x-learn 23:55

## 概要
`/x-learn`（claude code, days=1）で取得・解析したナレッジ。LLM Wiki 1件(id=498)追加。X投稿100件→score≥60が41件→一次情報4件をWebFetch深掘り。分類・要約は grok CLI に委譲（gemini は exit41 認証失敗でフォールバック）。

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## 今日学んだこと（X）

### AIエージェント基盤・メモリ
- **AgentMemory (rohitg00)** ★最重要: GitHub21.3k★・Apache-2.0・v0.9.26。セッション間文脈ゼロ設定永続化。4層メモリ(作業→エピソード→意味→手続き)+自動忘却(TTL/矛盾検出)。BM25+ベクトル+グラフで検索精度95.2%。SQLite完結・Postgres不要。30+エージェント対応。MCP+REST。→ MEMORY.md肥大化#292の代替候補。

### Claude Code 運用・ツール
- **html2pptx.app**: HTML/CSS→編集可能PPTX。Claude skills/MCPで1コマンド統合。Free100export/日〜。
- **Hyperbrowser /web**: 任意URL→web.md(構造+操作フローのMarkdown)生成しClaude Code/Cursorに先渡し。bot実装前の下準備に有効。
- **line-bot-mcp (lifemate-ai)**: AIとオーナーがLINE双方向対話。要LINE Messaging API+AWS。

### トレンド（grok要約）
- 会話で自動構築(claude-code-setup等)
- セッション間コンテキスト永続化・一貫性(AgentMemory / Codex⇔CC共有.md)
- AI向けウェブ構造化(web.md先渡し)
- 実装前の設計・事前分析重視(サイトクローンはJS挙動先出し / Excelは列・数式・運用ルール先設計)
- 非エンジニア向けClaude Code活用の体系化(CLAUDE.md=新人マニュアル/スキル常駐/Routines自動更新)

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## 今日実装したもの

| 対象 | 内容 |
|------|------|
| LLM Wiki id=498 | Claude Code X学習 2026-06-05 を保存 |
| MEMORY.md | 1行索引を冒頭に追記 |
| vvv-bots#300 | AgentMemory評価Issue作成(enhancement,claude) |
| favorites API | 8件POST(全件既登録skip・正常) |
| Discord OPS | 学習完了レポート送信(204) |

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## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. **[#300] AgentMemory を shadow サンドボックスで疎通評価** — MEMORY.md肥大化#292の代替候補。LLM Wikiとの二重管理リスク・instinctシステムとの衝突を要確認。
2. html2pptx.app MCP 試用 — LLM Wiki資料のスライド化。document-skillsとベンチ。
3. Hyperbrowser /web を vvv-bots スクレイピング前処理に評価。

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## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 498 | Claude Code X学習 2026-06-05 | x-learn, claude-code, 2026-06-05, ai, agentmemory, mcp |

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## 備考
- gemini CLI(v0.43.0) は exit41 で使用不可（認証/クォータ）。AI委譲優先順 claude>grok>gemini>codex に従い grok にフォールバックして分類成功。
- YouTube学習(/yt-learn ai)は別途バックグラウンドサブエージェントで並行実行中（別日報サブページで集計）。