# 学習日報 2026-09-25 x-learn 11:33

## 概要
`/x-learn timeline` で取得・解析したナレッジ。LLM Wiki エントリ1件追加（id=3792）。

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## 今日学んだこと（X）

### Claude Code / Claude 運用
- Opus 5.5 の既定 effort は medium（Opus 5 は high）。同じ effort でも思考量が増えるので sweep を取り直す（公式）
- 渡し方: 先に情報源を広く探させる / 時間予算（elapsed/上限）を渡す / step by step 系の指示は外して試す
- API: inline tools（beta）で tools を書き換えずにツールを足せる。Opus 5.5 は tools/system を書き換えると過去 thinking が 400 になりうる → append-only

### コスト最適化
- 1コール単価と完了タスク単価は別の軸。最安の Luna はタスク未完了。完了した中では Opus 5.5 $0.64 / Astra $3.20（1タスク）
- Trajectory DAT: 安いトークン≠安いタスク（GSPO 同等でトークン50%減・自社ベンチ）

### セキュリティ
- Cloudflare Containers: dm-thin の skip_block_zeroing で前テナントの残りデータ（.env・SQLite）が読めた。修正済み・悪用なし

### AI エージェント / その他
- Jev 周辺: SemIf-OpenJev（Databricks 手順）/ djev（画像版・400-600ms）/ Jinba Flow の PR トリアージ
- Meta Muse VM の中身、LangChain managed-deepagents 0.8、自律開発時の HTML ダッシュボード（@AM09_21）

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## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
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| rules/external-claims-verification.md | 「単位と成功条件もそろえる」を追加（ai-base#891・CI緑・未マージ） |
| rules/loop-control.md | DOD に「時間予算（任意）」を追加（同上） |
| bots/gokou_timeline/ai_keywords.txt | djev / SemIf-OpenJev / Jinba Flow / managed-deepagents（vvv-bots#1179・CI緑・未マージ） |

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## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. ai-base#891・vvv-bots#1179 のマージ判断
2. 自前ホストで thin provisioning（LVM thin 等）を使っていないか棚卸し（Cloudflare 件と同じ型）
3. djev の精度を実測してから採否を判断（本人も精度は未測定と明言）

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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 |
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| 3792 | X タイムライン学習 2026-09-25 | x-learn, timeline, opus-5.5, cost-axis, cloudflare, jev |