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夢の仕事やパートナーを待つことは高くつくことがあります。成功するために機会をつかむことがいかに重要かを学びましょう。

ヨーロッパのグリーンエネルギー政策の背後にある現実を明らかにし、生存戦略としての側面とエネルギーの絶望がもたらす地政学的影響を暴露します。

AI時代に成功するために不可欠な4つのスキルを探求し、従来の技術スキルよりも問題解決能力と創造性の重要性を強調します。

プロンプトエンジニアリングの軍拡競争は終わりました。Fable 5、Claude、Codexのような最前線モデルにとって、勝利するアプローチはCROCCフレームワークです：コンテキスト、リクエスト、出力形式、制約、チェックポイント。James Huangは、短いミッションスタイルのプロンプトが800語のテンプレートよりも優れている理由を説明します。

AIは人間が価値を持つ閾値を再定義しました。物理学のフェルミ準位の概念を用いて、ジェームズ・ファンは、特定の能力閾値未満の人間の努力はAIと比較して負の限界価値を持つと主張します。人間 + AIがAI単独を超えたときにのみ、価値は指数関数的になります。

実際のコーディングタスクに基づく2026年7月のAIモデルランキングを探求します。どのモデルが優れていたのか、そしてそれが開発者にとってなぜ重要なのかを見つけましょう。

2026年の中国の小売データは、安くない消費者を明らかにしています — 彼女は計算しています。サービス小売は商品よりも4倍速く成長しています。小売業の未来は、最も安く売ることではありません。『これが必要』と『これを持っている』の間の摩擦を最も取り除くことができる人です。

AIはインターネットではない—それは限界費用が増加するものであり、ゼロではない。ジェームズ・ファンは、勝者がデジタル労働者を使い捨ての大砲の弾として扱う理由を説明し、ポートフォリオ論理を用いた並行実験を行う。地政学的な計算は厳しい: シリコンは炭素を排出し、捕食のウィンドウは開いているが有限である。

Googleの最新のUI実験は、eコマースとコンテンツクリエイターのためのトラフィックダイナミクスを再形成しています。この変化する環境に適応し、繁栄する方法を学びましょう。

Googleは、生成AIの最適化は単なるSEOであると主張しています。James Huangは、Googleの内部ではそれが技術的に真実である理由を説明します—そして他の場所では危険に満ちた不完全さです。オンサイトゲームはテーブルステークスです。オフサイトゲームは全体の戦争です。

アクセンチュアの漏洩録音は、PDFからPPTへの変換が彼らの最大のトークン消費者であることを明らかにしました。これはグッドハートの法則の実例です: トークン消費がKPIになると、従業員はトークンを燃やすことに最適化します。ジェームズ・ファンは、成果ではなくAIの使用を測定することが歪んだインセンティブを生む理由と、代わりに何をすべきかを説明します。

自己改善型AIコーディングエンジンがソフトウェア開発をどのように変革し、従来のコーディング役割を無効にし、システムアーキテクチャを強調するかを探ります。