AI要約
Claude CodeでPatchTSTの時系列予測モデルを実装したら、Claudeが「seq_len=30は短すぎる」と指摘して設計を改善した実話です。LSTMとの比較実験で、元論文の推奨値に基づいてseq_len=60に変更したところ、MAE 2.04℃（LSTM比2.1%改善）を達成。実装コード付きで、AIとの対話的な実験プロセスがどう価値を生むかを体感できます。
Cursor や Claude Code などのAIエージェントをチームで使うと、コミットルールが崩れやすくなります。これを防ぐには「禁止事項・手順・メッセージ形式」の3点を明文化し、.cursor/rules や CLAUDE.md に記述することが重要です。チケット番号を先頭に入れる、git add .を禁止するなど、具体的なルール設定で追跡性が大幅に向上します。
OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。
