Runesleo

戦略は成功したが、複数のアカウントを開いてリスクを分散しようとしたところ、一日中詰まってしまった。
問題は戦略ではなく、インフラにあった。
同じコードを使っているのに、Aアカウントは正常に取引できるのに対し、Bアカウントは残高が$0のまま表示される。API認証は正常で、アドレスも正しいし、ウォレットには確かに$600あるのに、だ。
アドレスのマッピングやプロキシの構成、API資格情報の再生成を調査したが、すべて無駄だった。
最後に判明したのは、PolymarketのGoogleログインとウォレットログインは、根底で異なる署名プロトコルを使用しているということだった。コード内に固定された数字の2を1に変更すべきだったのだ。たった一つの定数の違いが、アカウント全体を幽霊アカウントに変えてしまった。
「戦略が動作する」状態から「複数アカウントが動作する」状態へ移行する間には、エンジニアリングの層全体にわたる問題があった：
- アカウントの種類が署名プロトコルを決定し、すべてのアカウントが同じではない
- 残高照会が0を返すのは、資金がないからではなく、照会する次元を誤っている可能性がある
- fail-closedのセキュリティメカニズムは、問題を「戦略が停止した」のではなく、「設定ミス」のように見せかける
シングルアカウントでの戦略実行は個人のプロジェクトだが、複数アカウン

AIを使い始めてから、毎日の仕事時間がさらに長くなった。以前はClaude Codeがなかった頃、アイデアを思いついても、それを評価するのが面倒だと感じて諦めていた。今の問題は、何も面倒ではなくなったことだ。データ収集はやりたいときにやるし、戦略も試したいときに試す、コンテンツも書きたいときに書く。可能性が多すぎて、逆に毎日優先順位をつける作業に追われている。AIは確かに時間を節約してくれるが、その節約した1分1秒はすべて新たな可能性で埋め尽くされてしまった。

予測市場戦略のバックテストの勝率がいくら高くて楽観的でも、実際の取引を始めると、すべての問題が出てきてしまう😂

めっちゃ笑った。以前、声のクローンを作るために音声を録音して、AIに動画制作のパイプラインを走らせてもらったんだけど。今、CCで作業している最中に突然、コンピューターが自分の声で話し始めて、びっくりした😂

Crazy, three Claude Code terminal windows just got 529 overloaded at the same time, thought my account got banned again, scared out of my mind 😅

Simon Willison（Djangoの共同創設者であり、現在はAIエンジニアリングの実践に専念）によるsubagentのエンジニアリングパターンガイドが公開され、LLMサブエージェントを3つのモードに分類しました：Serial（シリアル探索）、Parallel（並列実行）、Specialist（スペシャリスト役割）。核心的な問題は、コンテキストウィンドウの制限であり、サブエージェントは独立したウィンドウを使って負荷を分散させることです。
実際に使ってみると、Parallelは過小評価されがちです。軽量モデルのグループを並列に動かして探索を行い、メインウィンドウは結果が返ってくるのを待つだけで済み、体験と効率の差は顕著です。しかし、最大のアンチパターンは過度な分解ではなく、過信です—サブエージェントから返された結果は、メインエージェントによるクロスバリデーションを経る必要があり、直接採用してはいけません。
最大の利益は速度ではなく、コンテキストの保護です。メインウィンドウをクリーンに保つことで、複雑なタスクも最後まで完遂できるのです。
Simonの原文リンク：

$370 で予測市場の価格を操ることができる。
LessWrong の記事ではいくつかのケースを取り上げている：Scott Alexander が Polymarket の Anthropic の評価市場を引用し、「市場は90%の確率で $500B に達すると考えている」と述べている。著者がオーダーブックを確認したところ、YES側の総流動性はわずか $370 だった。この程度の資金で、価格を90%から76%に引き下げることができる。
さらにひどいのは、同じイベントで Kalshi は37%、Polymarket は22%を示していることだ。差は15ポイントもあり、両側の流動性が非常に乏しいため、参考にならない。Manifold の市場も、1週間まったく取引がなくても引用されている。
自分が Polymarket で取引した感覚も同じだ — 多くの市場は価格があるように見えるが、オーダーブックが薄いため、数十ドルの取引一つで価格が数ポイント動く。価格が存在することと、価格に意味があることは別の話だ。
原文は一読の価値がある：

YCのCEO、Garry Tanは彼のClaude Codeワークフローをオープンソース化し、24時間でGitHubのスター数は4Kを超えました。
8つのスラッシュコマンド、それぞれが異なる役割に対応しています：CEOは製品の方向性をレビューし、エンジニアマネージャーはアーキテクチャを審査し、Staff Engineerは本番事故を検出し、リリースマネージャーはワンクリックでリリースし、QAは自動でスクリーンショットを撮ってバグをテストします。
核心は一つだけ：AIを万能の助手とみなすのではなく、役割を与えることです。
最も印象に残ったのは /plan-ceo-review です。「画像アップロードを追加したい」と言っても、AIは急いでコードを書き始めるのではなく、まず逆に問い返します：「これが本当に必要な機能ですか？本当のニーズは、売り手が自動的に商品説明を生成できるようにすることかもしれません」。つまり、「どうやってやるか」から「何をやるか」へと視点を戻すのです。
/reviewも非常に強力です。意図的に本番事故をシミュレートします：N+1クエリ？並列競合？アップロード失敗で孤立したファイル？バグが爆発する前に、すべての落とし穴を事前に考え抜きます。
根底にある原則：AIを雑多に使うよりも、専門的に使う方が効果的です。