TheSmartApe🔥

🚨 最新情報：誰かがAIを使って@hyperbridgeをハッキングし、237,000ドルを持ち去った。
攻撃者はAIを使って、ブリッジにとって本物のように見える偽のメッセージを作成した。まるで「私は今、新しいマネージャーです」と言わんばかりの完璧に偽造された手紙のように。そしてブリッジはそれを信じた。
一度「管理者」に昇格すると、攻撃者はイーサリアム上で空気から10億$DOT トークンを発行し、誰も気付かないうちにそれらを売り払った。
→ AIが偽造されたクロスチェーンメッセージを生成
→ メッセージがハイパーブリッジのゲートウェイを通過
→ ブリッジがそれを本物と判断し、実行
→ 攻撃者がトークンコントラクトの管理者になる
→ 10億トークンをミント
→ 全てを売却
→ 消えた
有効に見えるクロスチェーンメッセージの作成には、かつては数週間の手動逆解析が必要だった。
今やLLM（大規模言語モデル）がコントラクトを分析し、弱点となる検証ロジックを見つけ出し、数時間で完璧な偽造ペイロードを生成できる。
そして最も皮肉なことに？
ハイパーブリッジは4月1日に「ハイパーブリッジのハッキング解説」というジョークの投稿を実際に公開していた。
彼らは自分たちのZK証明システムが「ハッキング不可能」だと自慢していたのだ。
しかし12日後、誰かがそれを証明してみせた。

これらの10個のclaudeプラグインをインストールしていないなら、claudeを効率的に使っているとは言えません。
プラグインなしのclaude = 手のない脳。
𝟭. feature-dev
機能を説明する → claudeは完全な開発サイクルを実行：要件、アーキテクチャ、コード、テスト、レビュー、ドキュメント。コードスニペットジェネレーターではない。ジュニアエンジニア。
→ npx skills add anthropic/feature-dev
𝟮. frontend-design
claudeが一般的な「AI風」UIを書くのを止める。実際のデザイン感覚、非対称レイアウト、意図的なタイポグラフィ、スクロールアニメーションを与える。
→ npx skills add anthropic/frontend-design
𝟯. context7
claudeのトレーニングデータは数ヶ月古い。context7は使用しているライブラリの正確なバージョンのライブドキュメントを取得する。もう幻のAPIはない。
→ claudeデスクトップのMCP設定経由で追加
𝟰. github mcp
リポジトリ検索、コード読解、イシュー作成、PR作成、すべてチャットから。「issue #42を修正」→ claudeがコードを読み、修正案を提案し、PRを開く。
→ anthropicの公式マー

エージェントのメモリ問題はついに解決されました。無料で簡単に使えます。
このプロジェクトは「mempalace」と呼ばれています。
アイデアはシンプルです：
ほとんどのメモリシステムは、何が重要かを判断し、それを要約して保存することを試みます。
mempalaceが行うこと：
すべてを保存し、それを検索可能にします。
例えば、次のような情報を抽出して破棄する代わりに：
• 「ユーザーはPostgresを好む」
• 「プロジェクトはGraphQLを使用」
実際の推論が行われた会話を捨てるのではなく、
元のやり取りをそのまま保持し、セマンティック検索を使って後で適切なメモリを呼び出します。
だから、なぜそうしたのか、その理由も保持されるのです。
仕組み：
> すべてがローカルに保持される
> データはChromaDBに保存される
> メモリは「パレス」と呼ばれる構造に整理される
> そして、必要に応じてエージェントがそのメモリを検索できる
使い方：
1. mempalaceをインストール
2. プロジェクトに設定
3. チャット / ドキュメント / コードベースを取り込む
4. MCPを通じてAIに接続
5. その時点から、エージェントが過去の決定を自動的にクエリできる
また、LongMemEvalの生のモードで96.6%の精度をローカルで、API呼び出しなしで達成しているとも主張し

こちらは、時間とともに自己改善し、より洗練されたWebアプリを生成するためのプロンプトファイルの作成方法です。
1. Playwright MCPサーバーを使ってClaudeをあなたのアプリに接続します
2. コンポーネント生成ルールを1つのファイルに保存します
例：src/lib/prompts/generation.tsx
3. Claudeに次のことを依頼します：
• localhostを開く
• コンポーネントを生成する
• 実際のビジュアル出力を確認する
• プロンプトファイルを更新する
• 再生成して比較する
例のプロンプト：
「localhost[:]3000にアクセスし、基本的なコンポーネントを生成、スタイリングを確認し、今後より良いコンポーネントを作るためにsrc/lib/prompts/generation.tsxを更新してください」
これにより、以下のような一般的なパターンの繰り返しを避けることができます：
•紫と青のグラデーション
•中央配置のヒーローブロック
•デフォルトのTailwindの対称性
代わりに、プロンプトを次の方向に推進できます：
•温かみのあるカラースキーム
•より独創的な間隔
•非対称レイアウト
•より良いビジュアル階層
•「AIっぽさ」の少ないコンポーネント
AIコンポーネント生成を実際のデザインワークフローに変えた

プロのウェブサイトデザインを、エージェントに1000のデザイン指示を出さずに実現する方法は？
それにはたった1つのGitHubリポジトリ：awesome-design-mdを使うだけです。
毎回プロンプトで全体のビジュアルスタイルを説明しようとする代わりに、エージェントにDESIGN[.]mdを渡します。
同じように、AGENTS[.]mdはエージェントに構築方法を伝えるのに対し、DESIGN[.]mdは製品の見た目を指示します。
このリポジトリは、実際の開発者向けウェブサイトから抽出されたDESIGN[.]mdファイルのキュレーションライブラリです。
具体的な使い方は次の通りです：
1. リポジトリにアクセス
2. 好きなスタイルを選ぶ
3. そのサイトのDESIGN[.]mdをプロジェクトのルートにコピー
4. コーディングエージェントにそのファイルを使って構築させる
5. 必要に応じて、巨大なプロンプトを書き直す代わりにDESIGN[.]mdを調整

私が見た中で最も実用的なClaude Codeプロジェクトの一つです。
これにより、Claudeを完全な求人検索オペレーティングシステムに変えます：
> 求人のスコア付け
> 各役職に合わせた履歴書の作成
> ポータルのスキャン
> 応募の一括処理
> すべてを一つのパイプラインで追跡
具体的な使い方：
1. リポジトリをクローンして依存関係をインストール
2. プロフィール設定を追加
3. 履歴書をcv[.]mdにドロップ
4. リポジトリ内でClaude Codeを開く
5. 求人URLまたはJDを貼り付ける
6. 完全なパイプラインを実行：評価、カスタマイズされた履歴書、トラッカーの更新
今の最高のAI製品のいくつかはただ：
高摩擦の意思決定を中心とした構造化されたワークフローであることを思い出させてくれます。

現在のdispatch + coworkの主な問題点：異なるプロジェクトごとに複数の会話を並行して進めることができないことです。
coworkはバックグラウンドセッションを問題なく処理しますが、ユーザーとしては一つのスレッドに縛られています。
私がコンテンツパイプラインに取り組みながら、同時にトレーディングボットの反復作業を行いたい場合、別々の会話と異なるコンテキストが必要です。
すべてを一つのdispatchスレッドにルーティングすべきではありません。
anthropicはプロジェクトごとのスレッドを追加すべきです。各プロジェクトフォルダには独自の会話、メモリ、コンテキストが割り当てられます。
これは難しくないはずです。インフラはすでにプロジェクトとフォルダ選択で整っているので、あとは適切なマルチスレッドUXを整えるだけです。

私は全てのopenclawアーキテクチャをcowork + dispatchに移行しました。
以下は、各openclawフォルダを移行するためのdispatchへのプロンプトです：
「[path]にプロジェクトディレクトリがあります。中のすべてのファイル（コンテキスト、メモリ、命令など）を読み取ってください。その後、すべての関連情報を1つのクリーンなファイルにまとめたINSTRUCTIONSを~/Documents/[プロジェクト名]/に作成してください。このファイルはCoworkで使用できるものです。プロジェクトの目的に直接関係する内容だけを保持し、関係のないものはスキップしてください。」
1フォルダ = 1 INSTRUCTIONS。これを使ってcoworkを開くと、そのフォルダにすべてのコンテキストが含まれます。

ご存知の通り、私は @Tok_Edge にスマートマネーを投入しています。あなたのスコアは何ですか？
誰がこのプロジェクトの背後にいるのか調査しています。オックスフォードの経済学者、$10bn ファンドのマネージングパートナー、暗号通貨歴8年です。
これはランダムなデゲンたちがピッチデックからシードラウンドを調達したわけではありません。彼らは実際に資本を管理してきました。残りは自分で調べてください。ちなみに、彼らは100%誰が本物のスマートマネーかを知っています。
また、いくつかのウォレットをスキャンしましたが、スコアはあなたのバッグの大きさを気にしません。重要なのはあなたの取引方法であり、保有量ではありません。ホエールの優位性はありません。4桁のウォレットでも、動きが良ければ7桁のウォレットに勝てることもあります。これは稀です。あなたは確認したいウォレットを知っていますか？
確認するのにほとんどコストはかかりません。ウォレットをスキャンして、どこに到達するか見て、シェアカードをドロップしてください。最悪の場合、自分の取引習慣について何か学べるでしょう。

🚨Claude APIの調子はどうなっているのですか？8時間以上ダウンしています！
彼らはおそらく最も多くのリリースを行っているチームですが、同時に最も多くの障害も起こしています！

私は@claudeaiを使って、たったの99.99%の写真撮影予算削減で、クライアントの年間30,000ドルを節約しました。
やり方はこうです：
> まず、Claude Codeに2つのツールを提供します：ブラウザMCPと画像生成API (GPT-4o、Nano Banana、何でも)。
> 最初に、ブランドのURLを入力します。エージェントがすべてのページをクロールし、ブランドDNAドキュメントを作成します (hexカラー、フォント、写真スタイル、商品カタログなど)。
> 次に、参考画像を投入します。Pinterestボード、エディトリアル、気に入ったキャンペーンなどです。エージェントがそれらを分解し、ライティング、カラーグレーディング、構図を抽出し、それを実用的なプロンプトに変換します。
> そこから、ブランドDNAと参考画像を組み合わせて生成を開始します。あなたのスタイルにぴったりの商品写真や、ムードボードに合ったライフスタイル画像など、すべて一貫性を持たせて作り出します。
> Photoshopもスタジオも不要です。クリエイティブディレクターとの47通のメールのやり取りも不要です。
照明が気に入らない？伝えればいい。違う雰囲気にしたい？参考画像を差し替えればOK。50枚の追加ショットが必要？一つのプロンプトで済みます。
従来のやり方：フォトグラファー$100-300/時間、

私はソーシャルメディアの成長戦略を多くの人々のために管理してきました。このようなプロセス全体を完全に自動化する、これほど大きな機会を見たことがありません。A から Z まで。
適切な自動化があれば、誰でも自分のニッチで数百万ビューを獲得できます。一度だけ難しく働き、パイプラインをセットアップします。
ここにアニメーショーン短編のExample があります：
> ニッチを選び、コンテンツの角度を定義する
> トレンディングなフックをニッチで抽出 (Apify, Twitter API, TikTok)
> ブランドボイスでトレーニングされた AI エージェントでスクリプトを生成
> Gemini 画像生成で AI が映像を生成 (一貫したスタイル、キャラクター、シーン)
> Kling で AI がすべてをアニメーション化 (画像 → ビデオ、滑らかなモーション)
> AI がナレーション、キャプション、音楽を自動的に追加
> プラットフォーム全体でスケジュール＆投稿 (TikTok、Instagram、Youtube、...)
> エージェントがパフォーマンスデータを収集し、パイプラインにフィードバック
> エージェントが機能したものに基づいて次のバッチを改善。ループ。
これはアニメーション短編の一例ですが、あらゆるタイプのコンテンツ、UGC 広告、教育動画、顔なしページなど、何に