今回は、プレビュー版をGA版としてベータリリースする、という妙な発表で登場したDeepSeek V4 Flash 0731を起点に、この値段で実用に足るのかを掘り下げました。

100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルのClaude Sonnet 5に対して、こちらは0.09ドルと0.18ドル。ベンチマークではV4 Proプレビューを上回るとまで言われていて、どこかに落とし穴があるはずだというのが最初の見立てでした。

阿部さんは40画面・65フェーズのフロントエンド刷新を3日間走らせ続けています。僕のほうはワークフローで使うモデルをV4 ProプレビューからV4 Flashへ差し替えたところ、そのワークフローが動かなくなりました。ところが原因を追っていくと、犯人はモデルではなく自分の組んだ手順のほうだった。安いモデルへ乗り換えるだけのつもりでしたが、突きつけられたのは見えていなかった前提のほうです。

リーズニングを最大にすると思考のループから戻ってこなくなる挙動や、マルチモーダル非対応という弱点、中国製モデルをサービスへ組み込むときのデータ保護の考え方にも触れています。

【関連リンク】

▼DeepSeek V4 Flash（DeepSeek 公式）

https://deepseek.ai/deepseek-v4

▼Claude Sonnet 5 発表（Anthropic）

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

▼Claude Fable 5 / Mythos 5 発表（Anthropic）

https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5

▼OpenRouter

https://openrouter.ai/

▼OpenCode

https://opencode.ai/

▼Claude Code（Anthropic 公式リポジトリ）

https://github.com/anthropics/claude-code

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今回は、少し出遅れましたがClaude Opus 5のリリースを起点に、Claude Fable 5と比べて実際に使えるモデルなのかを本音で話しました。ベンチマークはほとんどの項目でFable 5超え、クレーンの鉄球でビルを壊すシミュレーションを作れたのはOpusだけ、という前評判から入っています。

僕が引っかかっているのは、コンテキストウィンドウが逼迫してからの振る舞いです。50万トークンを超えたあたりで、「判断を誤っていました」とオーケストレーター自身が言い出す。阿部さんが挙げたのは、そこではなく調査の詰めの甘さでした。エフォートを上げると逆に品質が落ちるという噂の理由も、意外な角度から出てきます。

話は、自作のメディエーターに作っている見守り機能へ広がります。長時間の実行を見守る監視役を任せるのは、Codexなのか、Opusなのか。レビューを任せると元の方針までガラッと変わるという阿部さんの実感に、スキルづくりだけは任せられないという僕の線引きが並び、結論は宿題として残りました。

終盤は価格の話に移ります。100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルというClaude Sonnet 5の値付けを、OpenRouterの画面でDeepSeek V4 ProやKimi、GPT-5.6 Lunaと見比べました。Sonnetに求めていたものは何だったのかを考え直しています。

【関連リンク】

▼Claude Opus 5 発表（Anthropic）

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5

▼Claude Fable 5 / Mythos 5 発表（Anthropic）

https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5

▼Claude Sonnet 5 発表（Anthropic）

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

▼GPT-5.6 Luna（OpenAI 開発者ドキュメント）

https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna

▼OpenRouter

https://openrouter.ai/

▼Codex（OpenAI 公式リポジトリ）

https://github.com/openai/codex

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今回は、阿部さんの長期休暇中に僕が作った仕組みを起点に、AI駆動開発ではなく、AIに駆動される開発について語っております。帰ってきたら勝手に生えていた、と阿部さんがいうこの仕組みは、毎晩午前3時、AIがGitHubのイシューを1件選び、実装してプルリクエストまで出します。

さらに別のセッションが探索的なE2Eテストを回し、懸念を書き残します。

毎晩つながって回る輪は、ループエンジニアリングと呼ばれるものに近いのかもしれません。

なぜ今なのか。モデルが賢くなって、任せきりでも狙いを外さなくなったからではないか。そう見る阿部さんに対して、僕が挙げた決め手はもう少し手前にあります。賢さと道具立て、効いたのはどちらか。

そしてこの仕組みはどう効くのか。イシューを1件潰すたびに探索的なE2Eテストが次のイシューを連れてくる、という新たな悩みも生まれています。

面白かったのは、自動化に踏み切れずにいた阿部さんとのやり取りです。

レートリミットのギリギリまで使いたいので、寝る前にAIに大きな計画を渡したいという阿部さん。

今回の話をきっかけに、自動化を充実させ深夜の作業を肩代わりさせたいと、自動化に前のめりになったのは阿部さんのほうでした。

後半は、なぜ午前3時なのかという疑問から、レートリミットの話へ。

制限が解けた瞬間にセッションを再開させるメディエーターの復旧監視から、あと1週間で終わると言われ続けたClaude Fable 5に振り回された7月の顛末まで入っています。

【関連リンク】

▼Orca 公式サイト

https://www.onorca.dev/

▼Mastra Factory

https://factory.mastra.ai/

▼Claude Code 公式サイト

https://claude.com/product/claude-code

▼Claude Fable 5 / Mythos 5 発表（Anthropic）

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今回は、このポッドキャストの編集ワークフローをまるごと作り直した話をきっかけに、AIワークフローとエージェントハーネスの境目を考えてみました。もともとはMastraで組んでいたんです。DeepSeek V4 Flashのような安いモデルでも、決定論的に回し、可能な限り出力がぶれないようにする設計でした。

ただ、決定論的なワークフローで固めると、より安価に頭の良いモデルが出てきた時に、頭の良さを殺してしまうと感じ始めました。人間が最後に手を入れる余地は残したい、けれど固めすぎた手順の上をAIに歩かせると、せっかくのAIの進化の恩恵をフルで享受できずにもったいない。折り合いのつけ方は本編で話しています。

こういった仕組みってどういう呼び方なのかという議論にも入りました。途中で、僕がやっていたのは要するにインターフェース化ではないか、という整理が阿部さんから出てきて、手探りだった作業に一本筋が通った感じがしました。

もう一つ引っかかっているのが、こう言ったエージェント向けのハーネスやスキルをAI駆動開発するときの罠です。こういう仕組みをAI自身に設計させると、AIは判断までプログラムへ押し込もうとしてきます。PlaywrightでのE2Eテストのために自分でCLIを作った阿部さんの経験とも重なる話で、ツールを整える勘所を語り合いました。

【関連リンク】

▼Mastra 公式サイト

https://mastra.ai/

▼Claude Code 公式サイト

https://claude.com/product/claude-code

▼Playwright 公式サイト

https://playwright.dev/

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今回は、前回紹介したターミナルアプリOrcaを土台に、僕が作り始めたMacアプリ「メディエーター」についてお話ししています。AIエージェントを並走させるほど、段取りやセッション間の橋渡しといった人間の仕事が増えていく。その世話係ごとAIに任せたい、というのが開発のきっかけでした。

サイドチャットで別のセッションに文脈を渡したり、バッテリー切れ寸前に全セッションの再開コマンドをコピーして残したり。どの機能がどんな面倒から生まれたのかは、本編で語っています。

面白かったのは、阿部さんが同じアプリに別の価値を見つけていたことです。ターミナル表示の読みにくさという積年の不満が解消され、並列作業の上限が一段上がったのだとか。課題の違いがそのまま機能の幅になっていく感覚がありました。

後半は、開発を支えるElectronの話へ。アプリ開発はしんどいと思い込んでいた阿部さんの見方が変わった経緯から、Rustでアプリを作れるTauriへの興味、AnthropicのClaude Fable 5が自作のハードルを下げた実感まで、ツールを自作する時代の空気を語り合いました。気になった方がいればOSS公開も考えているので、ぜひコメントをください。

【関連リンク】

▼Orca（GitHub）

https://github.com/stablyai/orca

▼Orca 公式サイト

https://www.onorca.dev/

▼Electron

https://www.electronjs.org/

▼Tauri

https://tauri.app/

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今回は、僕が「AI駆動開発におけるターミナルの決定版なんじゃないか」と思っているOrcaを紹介しています。Stably AIが出している無料のOSSで、Git差分や内蔵ブラウザ、git worktreeごとにClaude CodeやCodexを並走させる管理までそろった全部入りです。おかげで僕はCursorもWindsurfもVisual Studio Codeもアンインストールしてしまいました。

見どころは、これまで僕がMuxyやGhosttyをいくら勧めても首を縦に振らず、素のターミナルとtmuxを貫いてきた阿部さんが、自らOrcaへの移行を決めたことです。何が決め手だったのか。一度は本命になりかけたCodexアプリの壁とあわせて聞いてみました。

盛り上がったのは、モバイルアプリの完成度です。出先からエージェントを操るストレスが消えていく感覚には、二人そろって驚きました。これが当たり前になれば、ターミナル選びの基準が変わるかもしれません。

一方で、Computer Useやペット機能といった発展途上の部分にも率直に触れました。次回は、Orcaを土台にした開発フロー効率化の話を予定しています。


【関連リンク】

▼Orca（GitHub）

https://github.com/stablyai/orca

▼Orca 公式サイト

https://www.onorca.dev/



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今回は、7月12日まで延長された、Anthropicの最新モデル Claude Fable 5 の利用期間をきっかけに、この期間で僕と阿部さんが実際に何を任せてきたのかをお話ししています。

僕は今後の仕組みづくりが中心で、ポッドキャスト編集の自動化を Mastra ベースの静的なワークフローから、Claude Code や Codex を束ねて動的に判断させる形へ作り替えている最中です。対する阿部さんは、大規模なリアーキテクトと、重すぎて寝かせていたプロジェクトの掘り起こしという二軸で進めていたそう。任せ方の粒度がまるで違うのも面白いので、中身はぜひ本編で。

話していて重なったのは、雑に投げた指示でも現実世界をよく踏まえた答えが返ってくる、という手応えです。AIに引っ張られながら開発している実感は僕も初めてで、気づけば人間の側がボトルネックになりつつあります。AI開発を始めて初めて疲れた、という妙な発見まで含めて更新の多い回になりました。トークンが爆速で溶けていく消費の激しさも込みで、使えるうちにどこまで任せられるのかを二人で確かめています。

次回以降は、複数のAIエージェントを並列で走らせられるオープンソースのターミナル Orca を土台に組み直している開発の仕組みも掘り下げる予定です。

▼Claude Fable 5

https://www.anthropic.com/claude/fable

▼Claude Code

https://claude.com/product/claude-code

▼Codex

https://openai.com/codex/

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今回は、「本当の考察を返してくれるのはProモデルだけ」という僕の少し過激な持論を起点に、GPT-5.5 Proをどうコーディングに引き込むかを掘り下げました。実はGPT ProモデルはCodex CLIのサブスクでは呼び出せず、API課金だと高額なClaude Opus 4.8のfastのさらに三倍以上という強気な価格。使いたくても任せられないジレンマを、ずっと抱えていたんです。

そこで阿部さんが持ち込んでくれたのが、Oracleというツール。OpenAIに在籍するPeter Steinbergerさんが公開した、ターミナルの裏でブラウザを操り、GPT-5.5 Proへ相談を投げられる仕組みです。ただ少しグレー寄りにも映り、そのまま入れても素直には動かない“クセ”もある。阿部さんがどこを工夫して実用まで持っていったのか、その勘所を話してくれました。

正直、これは阿部さんが持ち込んだ歴代の「これいいよ」の中でも僕はダントツだと感じています。設計やレビューをClaude Codeの外にいる“技術顧問”に預けられ、しかもCodex側とChatGPT側でリミットが別枠。使えるトークンが実質二倍になる感覚もあり、これが日常になれば相談先の常識が変わりそうです。

注意が必要なのは、OpenAIのPeter Steinbergerさん本人が「社内では問題なさそう」と答えている一方、規約次第でアカウントが止まるリスクもゼロではありません。あくまで自己責任でご利用ください。

▼Oracle（GitHub）

https://github.com/steipete/oracle

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今回は、前回途中で打ち切りとなった「静的なワークフローと動的なワークフロー」の続きから、エージェントハーネスの組み方を掘り下げました。

阿部さんは、判断次第でワークフローの形そのものが変わるのが動的だと、二つを別物として捉えている。対する僕は、単位の大きさが違うだけで本質は同じでは、と最初は引っかかっていて。そこで効いてきたのが、フロンティアモデルを手がけるAnthropicがなぜClaude Codeにダイナミックワークフローを持ち込んだのか、という問いです。

話すうちに、別物に見えていた前提が少しずつ揃い、最後は「一度手放したワークフローが戻ってきた」という捉え方で重なったのが面白かったです。今後のサービス設計の判断に効いてきそうな手応えが残りました。

終盤は、予測できるならコードに寄せるという原則と、それでもLLMに夢を見て頼りすぎる落とし穴の両方が話題に上がりました。Agent Skillsにスクリプトを仕込んで静的な処理を動的な流れへ差し込む使い方や、飲食店のシフト管理と弁護士の事例調査では求められる精度もコストもまるで違う具体例まで、設計の勘どころを行き来しています。

▼ダイナミックワークフロー（Claude Code）

https://claude.com/blog/introducing-dynamic-workflows-in-claude-code

▼Agent Skills

https://claude.com/skills

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今回は、Claude Codeを使っていた阿部さんが、改めてOpenAIのCodex Appに戻り「これはすごい」と興奮ぎみに話してくれたのを起点に、Codex CLIではなくアプリ版で何が変わるのかを掘り下げました。僕も久しぶりに触ってみたところだったので、使い心地を持ち寄っています。

阿部さんが推すのは、ファイルもdiffもブラウザもアプリ一本で完結する感覚と、オートメーションまで自動で組んでくれる体験。一方の僕は、万能ゆえのコンテキストの肥大化や、役割ごとの責務をどう切り分けるかの引っかかりを抱えていて、同じツールでも見ている景色が少し違いました。

話しているうちに、GitHubに積み上げた課題を勝手にトリアージして実装まで進める、いわば「AI自立開発」の輪郭が想像より近くに見えてきた回です。どちらが正しいというより、気づけば二人とも前のめりでした。

後半は、そもそもエージェントに自由に動いてもらうべきか、ワークフローで固めるべきかという積年のテーマについて話していますが、より踏み込んだ話は次回へ持ち越ししたいと思います。

▼Codex（OpenAI）

https://openai.com/codex/

▼Claude Code（Anthropic）

https://www.anthropic.com/product/claude-code

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