13,704 文字
ChatGPT 4.5は奇妙だけど、実は優れています。私はGPT 4.5のテストにほぼ500ドルを費やし、このAIモデルが今まで見たことのないものだと自信を持って言えます。確かにこのモデルは非常に高価で、ベンチマークにも疑問がありますが、GPT 4.5を使用し、実際に作業することは単に素晴らしい感覚です。これは史上最大のAIモデルであり、GPT 4.5は推定で5〜15兆パラメーターとされています。比較のために、既にかなり大きいモデルであるDeepSeek R1でも、わずか6710億パラメーターです。
このビデオでは、このモデルにほぼ500ドルを費やして学んだすべてをお伝えするとともに、月額200ドルを支払わずにGPT 4.5を使用する方法もご紹介します。OpenAIのCEOであるSam Altmanはこう述べています：「GPT 4.5を試すことは、AI分野の経験者の間で、私が予想していたよりもはるかに『AGIを感じる瞬間』だった」。つまり、実際にAIの経験がある人々はこのモデルを使うのが好きで、私もそれに同意します。
しかし問題があります。GPT 4.5はChatGPT Proユーザーのみが利用可能で、月額200ドルかかります。そしてAPIの価格設定はさらに悪く、入力トークン100万あたり75ドル、出力トークン100万あたり150ドルです。これは史上最も高価なAIモデルで、新しいClaude 3.7より15倍も高価です。
では、月額200ドルを支払わずにGPT 4.5を使用するにはどうすればよいでしょうか？この法外なAPIコストのため、誰もこのモデルを自分のアプリやソフトウェアに追加することを拒否しています。しかし、皆さんが実際にこのGPT 4.5モデルにアクセスできるようにしたかったので、私はVectalに追加しました。そうです、Vectal Proを持っていれば、GPT 4.5にアクセスでき、すべてのタスクに対応し、ウェブを閲覧することができます。しかし、OpenAIとは異なり、私たちは月額200ドルを請求するのではなく、月額わずか30ドルでVectal Proを提供しています。これには、GPT 4.5、無制限のClaude 3.7 Sonnet、20倍の無限思考、10倍のUltra Search（最近リリースした）、無制限のO3 miniとDeepSeek R1、そして無料プランのすべての機能が含まれています。
GPT 4.5が本当に優れている点のひとつは、幻覚の減少です。他の最先端のOpenAIモデルと比較すると、GPT 4.5は他のモデルよりもはるかに幻覚が少なく、日常的に人々が尋ねる簡単な質問の精度も向上しています。しかし、常に良い話ばかりではありません。例えば、OpenAI研究エンジニアの面接問題では、GPT 4.5の結果はあまり良くありません。GPT 4oよりは6%良いですが、O3 miniよりも悪いです。ただし、O3 miniと01は推論モデルであるのに対して、これは単純なLLMで推論を行わないモデルです。
このモデルはなぜこんなに奇妙なのでしょうか？なぜある面では優れているのに、他の面ではひどいのでしょうか？なぜ何兆ものパラメーターがあるにもかかわらず、ベンチマークでうまく機能しないのでしょうか？そして、なぜ知識の切断が2023年10月までさかのぼるのでしょうか？
これは、昨年会社を去ったOpenAIの共同創設者の一人であるIlya Sutskeverが予測したことです。事前トレーニングは終わると予測しています。計算能力は増加していますね。より多くの計算能力、より大きなスーパーコンピューター、より多くの資金、より良いハードウェア、より良いアルゴリズム、より大きなクラスターがありますが、増えていないのはデータです。データでいっぱいのインターネットは一つしかなく、それはすでにスクレイピングされています。
しかし、これらの貧弱なベンチマーク結果を説明できるOpenAIの他の問題もあります。例えば、主要な人材の流出です。Ilya SutskeverはAIとディープラーニングに関して世界で最も優れた人物の一人であり、彼は昨年OpenAIを去りました。同様に、Anthropicに移ったYann LeCunや、CTOだったMira Muratiも自分のスタートアップを始めるために去り、他にも多くの人がいます。
OpenAIのもう一つの大きな問題は著作権です。現在のデータセットのトレーニングが2023年10月まで古いのは、ブラックボックス化しているからだと思います。データセットを持ち、全従業員が非常に厳しいNDAに署名しており、更新できないのは、もし更新すれば中を見なければならず、著作権で保護されたデータがいっぱいであることが明らかになり、裁判で完全に敗北するからでしょう。
三つ目の理由は、彼らが計算機の使い方が非常に非効率的なことです。何十億ドルもあり、Microsoftからの支援も多額の資金もありますが、彼らはそれを非効率的な方法で使用しています。GoogleとDeepSeekは彼らを完全に上回っています。Googleが提供する価格設定は驚くほど素晴らしく、OpenAIの50〜100倍も安いです。DeepSeekも同様です。
もう一つの問題は、OpenAI（別名Sam Altman）が言うことを信頼できないことです。「知能はメーターが不要なほど安くなる」というのが目標だと言いながら、今や史上最も高価なAIモデルをリリースしています。Sam Altmanが守らなかったもう一つの約束は、2023年のOpenAI Dev Dayで彼が言った「二度とその日付を過ぎさせることはしない」ということで、コンテキストウィンドウについて話していました。当時は2021年でしたが、今は2025年で、知識のカットオフは再び1年半も古くなっており、これはひどいことです。
これは「誰がAGIレースに勝つのか」という疑問を浮かび上がらせます。過去4年以上AIのリーダーでありながら、OpenAIはなぜか遅れをとっています。本当にレースはElon MuskのxAIとGoogle DeepMindの間になるようです。Googleの共同創設者であるSergey Brinが物事を拡大していることからもわかるように、事態は深刻化しています。Googleの従業員は週60時間の勤務が期待されています。なぜなら、2025年はAGIレースの勝者が決まる年になる可能性があるからです。
なぜxAIとGoogle DeepMindと言ったのか、これは単なる無作為な理論ではなく、実際に4つの答えがあります。まず一つ目はデータです。Googleはデータ量において絶対的に無敵であり、Google検索、YouTube、Google Docs、Google Driveがあります。その一部はプライベートな手にあるため制限がありますが、Google検索とYouTubeだけでも彼らが持っている膨大なデータ量は凄まじいものです。ElonもxAIがあり、X（旧Twitter）と提携しているため、Twitterからの大量のデータを持っていますし、Teslaからのデータ、つまり車のカメラなどを活用することもできるでしょう。両方とも多くのデータを持っていますが、Googleの方が多いでしょう。
次に人材です。明らかにGoogleは10万人以上の従業員を抱え、世界で最も優れた人々がGoogleで働いています。Noam Shazeer、Jeff Deanなど名前は続きます。しかし、Elonも同様です。Elonは明らかに最も懸命に働く人々を引きつけることができる人物です。なぜなら彼らは最先端を押し進めるからです。人材に関しては、ほぼ同等だと思います。
資金に関しても、おそらくほぼ同等でしょう。Elonは世界一の富豪であり、Googleは約1.5兆ドルの企業です。ほぼ同等だと言えるでしょう。
そして、インフラストラクチャがあります。Googleは非常に効果的なTPUと呼ばれる独自のチップを持っています。しかし、インフラストラクチャはチップだけではなく、実世界のプロジェクトを実行する能力も含まれており、この世界でElonより優れている人はいません。これは彼が過去25年間やってきたことです。この側面でも、ほぼ同等だと思います。
だからこそ、xAIとGoogle DeepMindがAGIレースで勝つ可能性が最も高い候補だと思うのです。今、「AIの進歩は遅くなっているのか？GPT 4.5はベンチマークを圧倒していないので、何が起きているのか？」と思うかもしれませんが、全くそうではありません。
過去30日間を見てください。O3 Mini（素晴らしいモデル）、Grok 3（世界最高のモデル）、Claude 3.7（最高のコーディングモデル）など、AIは遅くなっていません。ただ、知能からの利益は通常のモデルであるLLMから、答えを出す前に多くの思考を行う推論モデルへと移行しています。そして、より強力なベースモデルがあればあるほど、推論モデルはより良くなることを念頭に置く必要があります。GPT 4oからGPT 4.5への小さな改善でも、推論モデルにとっては大きな意味を持ちます。だからこそ、04あるいは03 Proモデルが待ち遠しいです。それらのモデルは絶対に驚異的になるでしょう。
GPT 4.5はベンチマークだけでは説明できません。変に聞こえるかもしれませんが、しばらくお付き合いください。このモデルを使うと単に素晴らしい感じがして、テストをお見せすればわかるでしょう。他のすべてのモデルのようには感じません。次のトークンを予測しているだけには感じず、はるかに賢く、知識が豊富に感じます。さらに、モデルは幻覚がはるかに少なく、他のAIモデルほど作り話を提供しません。また、他のLLMほどバイアスがなく、実はGrok 3よりもバイアスが少ないです。
例をあげましょう。これは明確な答えがYesである質問ですが、Grokは完全に失敗し、「決定的な証拠はない」などと言います。一方、GPT 4.5は完璧に答えています：「はい、トランスジェンダーアスリートは特に筋力や速度を基にした競技スポーツでは不公平な優位性を持っています」。バイアスもなく、過度な政治的配慮もありません。Grok 3がバイアスのないモデルであると期待されるかもしれませんが、実はGPT 4.5が特別な方法で独自性を持っていることがわかります。
では、テストに移りましょう。GPT 4.5をGrok 3およびClaude 3.7 Sonnetと比較します。最初のテストはSVGグラフィックスです。「SVGで猫を描いてください」という非常にシンプルなプロンプトですが、これはモデルが視覚的理解とコード作成にどれだけ優れているかをテストします。結果は非常に印象的です。Grok 3は完全に失敗し、単に猫の画像を生成しただけです。これは非常に疑問です。Claude 3.7 Sonnetはこれが正しいSVGです。このデザインの方が良いと思いますが、こちらの方が大きくて詳細があります。Claude 3.7 SonnetとGPT 4.5の間で引き分けと言えますが、Grok 3は完全に失敗しました。
次に、文章作成の能力をテストしてみましょう。「AIを使わないことは、印刷機を使わずに手でペンとインクで本を書くようなものだ。それは負ける戦略だ」というアイデアについてのバイラルツイートを3つのバリエーションで書いてもらいます。これは創造的な文章力、コピーライティングの能力をテストします。
「AIを使わないことは印刷機が発明された後に手で本を書くようなもの。あなたは負けるだろう」というハードヒットな内容が返ってきました。Grok 3は「AIを無視することはペンで走り書きするようなもの。関連性を保つのに幸運を」というややぎこちない回答でした。Claude 3.7は「AIを使わないことは1500年代に印刷機を拒否するようなもの。手書きの本を好む戦略…」と答えています。このテストでは、GPT 4.5が明らかな勝者だと思います。
実際にこのツイートを投稿して、パフォーマンスが良いかを確認してみましょう。基本的に、言いたいことはあるけれど言葉の選び方や表現の仕方がわからないというアイデアをモデルに与えました。メールなどを書くときによくあることです。このモデルは本当に素晴らしく、あなたが好むような方法で言葉を選び、表現するのを手伝ってくれます。
このツイートが成功すれば、このモデルが素晴らしいことがわかるでしょう。ちなみに、まだTwitterをフォローしていない方は、私のハンドルは@DavidAndreiですのでフォローしてください。
では、モデルの人生アドバイスの質をテストしてみましょう。「私は30歳で、キャリアで行き詰まり、次のステップがわかりません。マーケティングで働いていますが、自分のビジネスを始める夢があります。これからの人生についてどんなアドバイスをくれますか？」
「AIを真剣に考える、マーケティングのバックグラウンドを活かす、小さく速く始める、公に旅を記録する、積極的にネットワーキングする、財政的に賢く学び続ける、完全にコミットする」という素晴らしい回答が返ってきました。また、レスポンスの構造も見る必要があります。このフォーマットは読みやすく、トークンを無駄にせず、他のモデルのように冗長ではありません。この回答は本当に良いです。
Grok 3を見てみましょう。まず、フォーマットが好きではありません。内容も見ますが、これはあまり良い形式ではありません。「既に知っていることから始める」というのは同じです。「AIについて真剣に考える」、次に「飛び込む前に水を試す」とあります。これがGPT 4.5と違う点です。GPT 4.5は「完全にコミットする」と言っているのに対し、Grok 3は「飛び込む前に水を試す」と言っています。全体的にGrok 3の回答は悪くないですが、GPT 4.5の方がはるかに良いと思います。
Claude 3.7を見てみましょう。「仕事を続けながら小さく始める、特定のAIニッチを特定する、AI分野の他の人とつながる、具体的な目標を設定する、誰もが成功するわけではないことを覚えておく」。これも悪くないですが、評価は非常に主観的です。だからこそ、このモデルはベンチマークで評価するのが難しいのです。Grok 3とClaude 3.7は両方とも素晴らしいモデルで、私自身が毎日使っていますが、チャットやフィードバック、インプットに関しては、GPT 4.5ほど良くありません。
次に、哲学に関するモデルのテスト質問です。「主流では人気がないが、それに従う個人に計り知れない成功と力をもたらす哲学的思想の学派は何ですか？」
「マキアヴェリアン・リアリズム。この哲学は実用主義、容赦ない効果、道徳や従来の美徳よりも結果を重視します」。またフォーマットが気に入っています。簡潔な回答が一文で、そして箇条書きリストがあり、非常に読みやすく書かれた回答です。主要なアイデアは「道徳より力、計算されたリアリズム、戦略的操作」です。これは確かに主流では人気がなく、適切に待ち望まれています。
Grok 3を見てみましょう。「ストイック・プラグマティズム」。この回答は既に長すぎます。これは簡潔で読みやすい回答であるのに対し、Grok 3は複数の段落を出力しています。誰もこれを全部読みません。「なぜ主流ではないのか」。確かにストイシズムはマキアヴェリアン・リアリズムよりも主流だと思います。これはマイナスポイントです。成功と力をもたらすかを見てみましょう。「自己の習得、容赦ない適応、長期的支配」。これらは実際にはより実用的ですが、明らかに道徳的ではありません。しかし、それはプロンプトの一部でした。
Claude 3.7を見てみましょう。再び「ストイシズム」。ストイシズムは素晴らしいですが、「主流ではない」という条件に本当に合致するでしょうか？これは最も人気のある哲学的思想の学派の一つです。「明確な意思決定、一貫した実行、挫折からの迅速な回復」など、これらは堅実ですが、この質問に対しては、GPT 4.5が他のモデルの中で本当に際立っていることがわかります。
次に、このモデルが実際の開発にどれだけ役立つかを見てみましょう。空のフォルダを開いて、Claude 3.7 SonnetからGPT 4.5 Previewに切り替えます。多くの人がこのモデルはコーディングに最悪だと言っていますが、私は反対します。昨日何時間もこのモデルを使いましたが、コーディング中に使うのは実際にとても素晴らしいです。確かに、非常に難しく複雑な状況では、Claude 3.7 Thinking（思考モード）に切り替える必要がある状況もありますが、ほとんどの場合、GPT 4.5は本当に素晴らしいです。
実際、95%のケースでGPT 4.5の方が好きでした。なぜなら、やりすぎることがなかったからです。また、このモデルを実際にテストせずに動画を作った多くのAIインフルエンサーを指摘する必要があります。新しいAIモデルに関する動画を作るのに、ベンチマークを見るだけで、200ドルを払いたくない、またはAPIで実行してトークンを少し使いたくないという理由で実際にテストせず、モデルがひどいと全員に伝える動画を作るのは本当にクレイジーです。AIのYouTuberやインフルエンサーなら、新しいAIモデルをテストして、それらが何に優れているかを見るのがあなたの仕事です。多くの人がモデルをテストせずに動画を作るために急いだのは本当に狂っています。実際には、このモデルは非常にユニークで、使うだけで素晴らしい感じがします。
では見てみましょう。「素敵なウェブアプリを作りたいですが、まだ何を作るか決めていません。視覚的でインタラクティブなものである必要があります。5つの異なるアイデアを教えてください」。このモデルが作業にどれだけ優れているかを見てみましょう。ベンチマークではGrok 3やClaude 3.7ほど優れていないかもしれませんが、このモデルは実際に使うと本当に素晴らしいです。繰り返しますが、説明するのは難しいですが、見ればわかるでしょう。
再び、フォーマットが素晴らしいです。このモデルのフォーマットの仕方が好きです。「インタラクティブなムードボードクリエイター、リアルタイム協力描画アプリ」などが提案されました。描画アプリを作りましょう。「どのテキストタグを推奨しますか、そしてなぜですか？」
ちなみに、皆さんに警告しておきます。このようにCursor内でこのモデルを使用するのは、使用量ベースの価格設定でのみ利用可能です。つまり、すべてのAPIコストを前払いする必要があります。昨日、2時間だけでCursor内でこのモデルを使用して144ドルを費やしました。だからこそ、このモデルを使いたい場合は、Vectalの中で使用することを強くお勧めします。vl.aiにアクセスしてProプランにサインアップしてください。月額30ドルですが、月額200ドルのChatGPT Proプランよりもはるかに安いです。Vectalが最も簡単で手頃な価格でこの新しいモデルを使用する方法であることを確認しました。なぜなら、Vectalの核心的な原則の一つは、常に世界で最高のAIモデルを利用できるようにすることだからです。再度、お金を節約したい場合はvl.aiにアクセスしてください。
では、どのテキストタグを推奨するか見てみましょう。「React、HTML」と推奨しています。「良い、それではReactを使いましょう。IDEでプロジェクトをどのようにセットアップすべきですか？明確で簡潔な指示を教えてください」
私は平易な英語を使っています。フロントエンド開発について知らなくても、プログラマーである必要もありません。これらのAIモデルでアプリを構築できます。問題や状況を明確な英語で説明できる限り、彼らが残りをすべて教えてくれます。
見てください、これはすでに驚くほど多くのことをしています。一歩ずつ進めましょう。まずワークスペースディレクトリに移動する必要があります。ここにいます。次に、ターミナルを開く必要があります。モデルが与えた指示に従います。これをコピーするか、実行をクリックするだけで自動的に実行されます。進めるためにYと入力します。次にフロントエンドディレクトリに移動する必要があります。実行をクリックするだけです。ディレクトリに入りました。
これは素晴らしいですね。GPT 4.5を搭載したCursor Agentを使用するのは素晴らしいです。次に、npm installを実行する必要があります。実行をクリックします。私がしているのはクリックして平易な英語で入力するだけです。私たちは文字通り未来に生きています。何か構築していない、AIに関わっていないのであれば、後悔することになるでしょう。次の2〜3年、4〜5年で大きく遅れをとることになります。
過去2週間で、Claude 3.7、Grok 3、GPT 4.5を手に入れました。進歩は確実に遅くなっていません。これらのモデルを使用する必要があり、いつGrok 3を使用し、いつClaude 3.7を使用し、いつGPT 4.5を使用するかを知る必要があります。そしてそれらすべてにアクセスする必要があります。だからこそ、Cursorを入手し、使い方を学び、Vectalを入手することを強くお勧めします。すべてのタスクをTodoistやNotionからVectalに移行し、これらの高度なAIエージェントを使用して時間を節約し、作業を手伝ってもらいましょう。
Vectalだけでも、Deep Researchの改良版であるUltra Search、O3 MiniとDeepSeek R1から選べる推論機能、Claude 3.7、GPT 4.5、他のどこにも存在しない新機能である無限思考、タスク、ノートなど、すべてが単一のAIツールに月額30ドルのサブスクリプションで揃っています。もちろん無料で始めることもできますが、GPT 4.5を使用したい場合は、無料で提供することは本当に不可能です。
超生産的になりたい、AIエージェントを使って毎日時間を節約したい、Claude 3.7、O3 Mini、DeepSeek R1への無制限アクセスが欲しいなら、vl.aiにアクセスしてアカウントにサインアップしてください。GPT 4.5にアクセスしたい場合は、Vectal Proにサブスクライブしてください。後悔しないことを約束します。
さて、Cursorに戻りましょう。このモデルでの構築は本当に楽しいです。全員がこれを試すことを強くお勧めします。npm installを実行しました。次はnpm run devを実行しましょう。アプリを実行しましょう。
エラーがたくさん出ました。チャットに追加して「npm run devを実行したらこれらのエラーが出ました。これが何なのか、どうやって解決できるか説明してください」と尋ねます。GPT 4.5を使ったCursor Agentを使っています。フォルダを開いてみましょう。問題は、アプリがないことだと思います。それが問題だと思いますが、見てみましょう。
「エラー：エンティティなし」、簡単に言えばpackage.jsonが見つからないということです。ああ、それはあるのですが…ああ、私たちは正しいフォルダにいなかったのですね。モデルはそれを理解したようです。「あなたのReactプロジェクトディレクトリはこのフォルダにあります」。問題を解決するには、このアプリフォルダにCDで移動して、このディレクトリでnpmを実行する必要があります。そして、ウェブサイトがあります。これが私たちのウェブサイトの現在の見た目です。明らかにデフォルトのプロジェクトで何もありませんが、1分もかからずにこれを構築できたことを考えてください。アイデアを選ぶところからここまで1分です。
もし皆さんがスタートアップのアイデアを持っているなら、数年間ビジネスを始めることを考えているなら、今はかつてないほど簡単です。自分のビジネスを始める、自分のスタートアップを構築することはこれまでになく簡単で、GPT 4.5のようなモデルを使うと、実際に使うのが楽しみになります。これは一緒に仕事をする素晴らしいアシスタントです。
本当に十分に強調できませんが、昨日もジムに行かなければならなかったので止めましたが、そうでなければ一日中このモデルを使っていたでしょう。トレーニングセッションがあったので止める必要がありましたが、このモデルは実際に使うのに素晴らしいです。
続けましょう。スクリーンショットを撮って、「了解、デフォルトのアプリが見えます（添付画像参照）。このモデルは画像も受け付けることができて素晴らしいです。次は何ですか？私たちのアイデアに変えるのを手伝ってください」と言います。
ここでも非常に平易な英語で入力しています。皆さん全員がこれをできます。これはまだ平易な英語で、見ているものを説明し、エラーが何かを説明し、バグやエラーを個人的に受け止めないことです。エラーに遭遇した時に最もできることの一つは、止まらず、圧倒されないことです。深呼吸して、スクリーンショットを撮り、AIモデルに説明して、続行してください。
では見てみましょう。モデルはこれをすることを提案しています。DrawingCanvasを開く必要がありますが、このファイルがあるかどうかわかりません。「これらのファイルはまだ存在しないと思います。実際にこれらのファイルを開くか作成して、自分でコードを書いてください」と言います。少し指摘してみましょう。
エラーが出ました。再試行しましょう。これは個人的なエラーではありません。個人的に受け止めないでください。
実際に何が問題かはわかると思います。Cursorで「ファイル閉じる」を実行し、フォルダを直接開きます。このフォルダを開くことで、Cursor Agentがその中で行動できるようにし、GPT 4.5が選択されていることを確認します。これらのファイルのいくつかを開きます：index.css、app.jsx、そしてこれは重要なコマンドです：「/add open files to context」。皆さんはこれを理解する必要があります。私は毎日これを使用しています。「/add open files to context」は非常に強力です。
アイデアを与えて「上記のアイデアのフロントエンドを構築するのを手伝ってください。現在はデフォルトのVite Reactプロジェクトだけです。実際にファイルを変更し、必要なファイルを作成してください」と言います。
ファイルをタグ付けし、正しいディレクトリにいます。GPT 4.5が何をするか見てみましょう。
「段階的にアプローチしましょう」として推論と計画を始めています。必要なプロジェクト構造を設計し、コアコンポーネント（Canvas.jsx、Toolbar、Chat）を指定しています。既に気に入っています。ほとんどのAIモデルはここで計画なしにすぐにコーディングを始めるでしょう。私は自信を持ってこれを言えます。私はCursorの中で600時間以上過ごしており、主にClaudeモデルを使用していますが、O3 MiniやGPT 4oなどのGPTモデルも使用しています。
私は何について話しているのか知っています。私はモデルがどのように感じるのか、何が得意なのかを知っています。これは例外的です。コーディングにすぐに飛び込む代わりに、私のプロンプトが「現在はデフォルトプロジェクトだけです。実際にファイルを変更してください」と暗示していたにもかかわらず、最初に計画を立てる必要があることを認識しました。プロジェクト構造を設計し、コアコンポーネントを定義し、基本的なUIスタイリングを行い、計画を作成しました。
私が「計画を作成することから始めて」と言わなくても、モデルは自分で計画を立てました。プロンプトエンジニアリングを見れば、ほとんどのモデルではそのような計画を作成するよう実際に指示する必要があることがわかるでしょう。しかし、このモデルは自分でそれを行いました。
新しいCanvas.jsxファイルを作成しています。レビューしましょう。承認します。Braveブラウザに切り替えて、何か変わったか見てみましょう。まだ何も変わっていないようです。おそらくターミナルを再起動する必要があります。再度npm run devを実行します。これは先ほどモデルが与えたコマンドです。忘れた場合は、単に再度尋ねればいいだけです。
アプリは再び実行されていますが、まだ設計中です。Toolbar.jsxを作成しています。これを承認してレビューしましょう。Chat.jsxを作成しています。ページをリロードしてもまだ何も表示されません。メインアプリを更新する必要があると思います。ちょうど今それをしているようです。
次のファイルをレビューしましょう。コンポーネントを呼び出しています。リロードするとアプリが表示されました。描画できますか？描画できます！すごい！色を選択できますか？カラーピッカーはまだ完全に動作していないようです。
「カラーピッカーがまだ完全に動作していません。常に黒で描画されています。これを修正してください」と言います。再度、必要なのはテストし、問題点を明確かつ詳細に説明することだけです。無意味なことを伝えるのではなく、非常に曖昧で混乱した説明もしないでください。
これは文字通り、私が自分のAIセットアップであるvectal.aiを構築した方法です。現在このアプリは月額99,000ドル以上を生み出しており、私はCursorを使用し、これらのAIツールに平易な英語で話しかけて構築しました。そのすべてをNew Societyの中で文書化しています。New Society教室の「AIスタートアップの構築方法」モジュールでは、初日からすべての間違いや、アイデアの選び方、まさに今このプロジェクトでやったようにCursorでプロジェクトを作成するところまで、vectalのために行ったこと、成長し、無限思考をリリースし、Claude 3.7を追加し、Ultra Searchをリリースしたすべてがわかります。
すべてはNew Societyで利用可能です。自分のAIビジネスを始めたい、私と同じ間違いを繰り返したくないなら、New Societyに参加してください。リンクは下にあります。これは教室にある多くの素晴らしいリソースの一つにすぎません。AIについて真剣に考え、2025年が他の人より先に進む年になるようにしたいなら、New Societyに参加することから始めましょう。そこでは700人以上のAIに真剣な個人とネットワークを築き、AIの最先端で私たちが持つすべての独占コンテンツとリソースにアクセスできます。リンクはビデオの下にあります。
Cursorが何を作ったか見てみましょう。複数のファイルを変更したので、私たちはVIPコーディングをしているのでこれらすべてを素早く承認します。アプリがどのように見えるか見てみましょう。カラーピッカーは修正されましたか？赤を試してみましょう。赤が動作します！これは素晴らしい！青も試してみましょう。青も動作します！
約2分で、平易な英語を入力し、エラーが発生したときに説明するだけで、ゼロからドローイングアプリを構築することができました。これが私が言っていることです。このモデルは一緒に仕事をするのに非常に素晴らしく、快適で、あなたが必要とすることを正確に行います。Claude 3.7は平均的にはコーディングが優れていますが、やりすぎる傾向があり、初心者にとっては非常に混乱する可能性があります。常に多くのことをしようとします。
Claude 3.7を使用すると、5つ以上の新しいファイルを作成し、ファイルごとに200行のコードを書こうとするため、より多くのバグに遭遇するでしょう。これらのファイルがいかに効率的かを見てください。49行のコード、13行のコード、これはGPT 4.5による素晴らしいパフォーマンスです。
コーディングがダメだと言う人は、使ったことがない人です。彼らは私が費やした500ドル近くを費やしていません。彼らは私のように時間を費やしていません。なぜなら、もしこのモデルを本当に使用すれば、すぐに好きになるからです。
再度、使用したい場合は、私のようにChatGPT Proに200ドルを費やさないでください。代わりにvectal.aiにアクセスして、月額わずか30ドルでVectal Proを入手し、このモデルと他のすべてのAIエージェントをVectalが提供するすべてと一緒に入手してください。
以上です。視聴していただきありがとうございます。素晴らしい一週間をお過ごしください。
コメント