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GateUser-67f8c87d
2026-04-03 04:33:54
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小エビを使う必要はない、Codexこそが最終形態だ?
昨日、やっと友人に協力してもらい、小エビをインストールして使ってみたところ、彼に「Codexはあるか?」と聞かれた。私は「ある」と答えた、GPTの中にあると。
彼はダウンロードさせて、ログインしたら、これがまさにアプリ版GPTじゃないかと気づいた。予想以上に理解が深まるほど興奮し、止められなくなった。Codexは小エビのほとんどの機能をカバーできるようだ——AIとの協働に本当に没入したとき、皆が語るあの興奮と高揚感をついに実感した。
別のグループの友人はさらに厳しい:大物は「Codexは最も良いツールだ」と言い、あなたはもうすでに最終局面に到達していると。え?好奇心が私を駆り立てて、OpenClawとCodexの違いを調べてみた。
もしOpenClawが「分身」だとしたら、Codexはあなたの「もう一つの脳」👇
Codexは本質的に大規模モデルで、思考、コード作成、意思決定を担当し、
OpenClawはより実行フレームワークに近く、ボタンを押したり、フローを実行したりする役割だ。
問題は、もし脳が十分に強くなければ、どんなに良い体でもただ動き回るだけだということだ。多くの人はOpenClawはダメだと言うが、実際にはそれがダメなのではなく、多くの人が「普通のモデル」を使っている結果だ。結果は、自動化は自動化されたが、結局失敗しやすくなり、デバッグコストも上昇する。
一方、Codexのような強力なモデルは、多くの複雑なタスクをエージェントなしで直接一歩で解決できる。モデルの能力が上限を決めるのだ。
遅く学ぶことに価値があるとすれば、その言葉の重みはますます高まる😄
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別のグループの友人はさらに厳しい:大物は「Codexは最も良いツールだ」と言い、あなたはもうすでに最終局面に到達していると。え?好奇心が私を駆り立てて、OpenClawとCodexの違いを調べてみた。
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問題は、もし脳が十分に強くなければ、どんなに良い体でもただ動き回るだけだということだ。多くの人はOpenClawはダメだと言うが、実際にはそれがダメなのではなく、多くの人が「普通のモデル」を使っている結果だ。結果は、自動化は自動化されたが、結局失敗しやすくなり、デバッグコストも上昇する。
一方、Codexのような強力なモデルは、多くの複雑なタスクをエージェントなしで直接一歩で解決できる。モデルの能力が上限を決めるのだ。
遅く学ぶことに価値があるとすれば、その言葉の重みはますます高まる😄