「つなげる方法」ではなく「そもそもつなげる必要があるか」を疑う時点で、そのへんの若手より遥かに仕事できてて震えるな
マンコマンド！！！！！！
Fable 5でローカルLLM用CLI「ask」を作成。Ollama APIに直接聞く設計にし、50問評価でqwen3:14bを標準採用。正答率92%、中央値2.7秒。失敗も実験に変える仕事の進め方が主題。
ExcelのCopilotでも同様に勉強になるよ。Excel職人を自称してたけど、すっかりAI任せになってる。凄い時代になってるよ。
Fableなんて到底使えないHermes Agent + OpenCode Goの中華モデル環境だけどありがたくパクらせてもらおう
『AIが「正解を答える」だけではなく、 不確実な現実の中で、何を調べ、何を測り、何を作り、どこで止まるべきかを考えながら、 仕事を前へ進める相棒に確実になり始めている』
そうそう、最終的な成果物の質もさることながら、そこに至るまでの過程に驚かされるよね。
Fableはそもそも論で考えるのがめちゃくちゃ上手い。問題を簡単にするセンスはGPT5.5 Proを凌駕してる。
Fable 5を師匠にして色々学んだ方が良さそう
顧客が本当に欲しかったもの、を推測、実装できるようになってきたか
そんなFableでも、天皇制廃止のデメリットを聞いたら、皇統が在野になることによる事実上の権威・権力の解放のリスクを見落とした。
誰の成果なんだろう？システムプロンプト？モデル？それとも全然違う仕組み？
“AIが「正解を答える」だけではなく、不確実な現実の中で、何を調べ、何を測り、何を作り、どこで止まるべきかを考えながら、仕事を前へ進める相棒に確実になり始めている”
わかる。Fableは大きな構図を見ている。
AIの価値はコード生成より、調査・評価・検証・文書化を含む仕事全体の質を上げる点にある。AI抜きの知的労働は、もはやレビュー不在に近い。
うぐぐ、fable先生、優秀(ノ∀`)
“fable5が最初にやったのは、コードを書くことではなく、仕事を分割することだった。ローカルLLMモデルを何となくで選ばず、質問を作り、正答率だけでなく、失敗の質や待ち時間も含めてバランスのとれた評価”
Claude Code「Fable 5」にローカルLLM用シェル支援CLIを作らせたら、コードより仕事の進め方に驚かされた
「つなげる方法」ではなく「そもそもつなげる必要があるか」を疑う時点で、そのへんの若手より遥かに仕事できてて震えるな
マンコマンド！！！！！！
Fable 5でローカルLLM用CLI「ask」を作成。Ollama APIに直接聞く設計にし、50問評価でqwen3:14bを標準採用。正答率92%、中央値2.7秒。失敗も実験に変える仕事の進め方が主題。
ExcelのCopilotでも同様に勉強になるよ。Excel職人を自称してたけど、すっかりAI任せになってる。凄い時代になってるよ。
Fableなんて到底使えないHermes Agent + OpenCode Goの中華モデル環境だけどありがたくパクらせてもらおう
『AIが「正解を答える」だけではなく、 不確実な現実の中で、何を調べ、何を測り、何を作り、どこで止まるべきかを考えながら、 仕事を前へ進める相棒に確実になり始めている』
そうそう、最終的な成果物の質もさることながら、そこに至るまでの過程に驚かされるよね。
Fableはそもそも論で考えるのがめちゃくちゃ上手い。問題を簡単にするセンスはGPT5.5 Proを凌駕してる。
Fable 5を師匠にして色々学んだ方が良さそう
顧客が本当に欲しかったもの、を推測、実装できるようになってきたか
そんなFableでも、天皇制廃止のデメリットを聞いたら、皇統が在野になることによる事実上の権威・権力の解放のリスクを見落とした。
誰の成果なんだろう？システムプロンプト？モデル？それとも全然違う仕組み？
“AIが「正解を答える」だけではなく、不確実な現実の中で、何を調べ、何を測り、何を作り、どこで止まるべきかを考えながら、仕事を前へ進める相棒に確実になり始めている”
わかる。Fableは大きな構図を見ている。
AIの価値はコード生成より、調査・評価・検証・文書化を含む仕事全体の質を上げる点にある。AI抜きの知的労働は、もはやレビュー不在に近い。
うぐぐ、fable先生、優秀(ノ∀`)
“fable5が最初にやったのは、コードを書くことではなく、仕事を分割することだった。ローカルLLMモデルを何となくで選ばず、質問を作り、正答率だけでなく、失敗の質や待ち時間も含めてバランスのとれた評価”