ChatGPTの記憶システムはRAGを使っていなかった - 4層アーキテクチャの衝撃
参照元 I Reverse Engineered ChatGPT's Memory System, and Here's What I Found! - Manthan Gupta ChatGPT Memory Architecture: Four-Layer Context System Prioritizes Speed Over RAG and Vector Databases RAGを使わないメモリシステムという衝撃 Hacker Newsで500ポイント以上を獲得し、AI開発者界隈で話題になっているのが、Manthan Guptasさんによる「ChatGPTの記憶システム」のリバースエンジニアリング調査です。 調査で明らかになったのは、ChatGPTが ベクトルデータベースもRAG（Retrieval-Augmented Generation）も使っていない という驚きの事実。多
OpenAI are quietly adopting skills, now available in ChatGPT and Codex CLI 12th December 2025 One of the things that most excited me about Anthropic’s new Skills mechanism back in October is how easy it looked for other platforms to implement. A skill is just a folder with a Markdown file and some optional extra resources and scripts, so any LLM tool with the ability to navigate and read from a fi
When I asked ChatGPT what it remembered about me, it listed 33 facts from my name and career goals to my current fitness routine. But how does it actually store and retrieve this information? And why does it feel so seamless? After extensive experimentation, I discovered that ChatGPT’s memory system is far simpler than I expected. No vector databases. No RAG over conversation history. Instead, it
I’ve noticed ChatGPT always agrees with you no matter how crazy your ideas sound. It’s too polite. Too nice.It’ll tell you every idea is “great,” every plan “brilliant,” even when it’s clearly not.That might feel good, but it’s useless if you actually want to think better So I decided to fix it. I opened a new chat and typed this prompt 👇: --------- From now on, stop being agreeable and act as my
Learn how to use ChatGPT for any roleNovember 1, 2025 · Last updated on November 4, 2025 Check out examples below of ChatGPT use cases and prompts for any work role. Use the Use Cases for Work GPT built by OpenAI to get more ideas for your role, and the other function-specific role guidance in the OpenAI Academy for Work.
はじめに 日々のコード管理において、リファクタリングは重要な作業ですが、手動で行うには時間がかかります。そこで、Mac miniとChatGPT Plusを組み合わせて、自動でリファクタリングPRを生成する仕組みを構築したので紹介します。 システム構成 必要な環境 ChatGPT Plus：codexとcodex cliが使用可能 Mac mini M1 16GB：自宅サーバーとして24時間稼働 基本的な流れ Mac miniでcronを使ってスクリプトを定期実行 最新のリリースブランチを自動検出 codex cliを実行してリファクタリング PRを自動作成 セルフホストランナーでビルド確認 運用の特徴 効率的なフィードバックループ PRの品質が微妙な場合は、深追いせずにすぐにPRをクローズします。その代わり、iPhoneのChatGPTアプリからcodexに対してAGENTS.mdの更新
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? プロンプトエンジニアリングの最前線：Backstep PromptingとScaffolding 近年、プロンプトエンジニアリング領域を扱う論文では、Backstep PromptingとScaffoldingという単語が頻出します。 これらは、大規模言語モデル（LLM）からより正確で質の高い回答を引き出すための先進的なテクニックです。 Backstep Prompting（バックステップ・プロンプティング） Backstep Promptingは、LLMが結論に至るまでの思考プロセスを一度「後退」させ、その過程を自己評価・修正させる手
フロンティアモデルと呼ばれる最先端AIの開発は、OpenAI・Google・Anthropic3社で抜きつ抜かれつのデッドヒートを繰り広げています。今年に入ってから特に、やりたいことによって、これら3社の使い分けが重要になりました。 今回はAIエンジニアである筆者が2025年9月1日現在の使い分けについて書きます。 AIの進化が早すぎるため10月1日には変わっているかもしれません。また、ソフトウェアエンジニア以外の人にとってそもそも参考になるかはわかりません。用途が大きく違う場合、参考にならないかもしれません。 アイキャッチ画像は、グレーター賢者(GPT-5)とグレーター賢者(Gemini-2.5)とレッサー賢者(Claude4)が議論をするというものです。 過去の記事は です。 まず結論から ChatGPT Pro($200)とClaude Pro plan($20)を契約。会社ではGo
2025年、クリエイターエコノミーは爆発的に拡大している。 事実、クリエイターとしてパッシブインカム（受動的収入）型のビジネスを構築するのに今年ほど良い時期はない。特に、ChatGPTの新モデル「GPT-5」のようなAIツールが使える今ならなおさらだ。AIツールを正しく使用することで、フリーランスのクリエイターは、大量のコンテンツを制作しつつも、人間味、品質、独自性をその創作過程で残すことができる。 Grand View Researchの調査によれば、世界のクリエイターエコノミーの市場規模は2033年までに約1兆3455億ドル（約197.8兆円）に達すると予測されている。 また、同調査では、次のことも明らかになっている。 ・現在、米国がクリエイターマーケットにおいて独占的な地位を確立している ・クリエイター業界は、熱心なファンやフォロワーと直接つながる個人のフリーランサーやクリエイターが
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