工作清單

笑えないレベルの進化を遂げたOpenAI最新モデル【GPT-6 Astra】の使ってわかるヤバさ！

逐字稿文字預覽

GPT6ASRAがもう出たということで、本日はこのようなお品きで先日登場したGPT6アASTRAが実際どんなことができるのか、5.6と比べてどのくらい進化しているのかというところを見ていき
たいと思います。ご機げ用でございます。
前回GPT5.6を紹介した時はだいぶ頭が良くなっててウェブサイトをね作らせたりFPSを作らせたりしたらかなりねリッチなクオリティで作ってくれてすげえってなったんですけど今回のGPT
6はそれに加えてパソコンを操作しながら長い仕事を最後まで進める能力がかなり強化されているということで実際に仕事で使えますよ的なところが売りなようですので長時間のね作業を丸ごとAIに投げたい
とかゲームやアプリを作らせたいとかあとはいろんなソフトをねまいだ作業をA会にやらせたいなみたいな方はね、是非最後までお付き合いください。関連リンク等は
いつものように概要欄に貼っておりますっていうのと動画公開後にノートの記事で動画では喋っていない情報を出すこともあるかもしれませんのでノートの方もフォローいただけると嬉しいです。あと
ハイプとかこの辺もよろしければお願いたします。ということで早速やっていき
ましょう。まずはアストラちゃんですね。
実際どんなことができるのかというところを見ていきましょう。今回私がまずやって
みたのがチャットGPTのワークにFPSゲームを作ってくださいっていう、ま、5.6でやったのと同じやつですね。これ
をやらせてどのぐらい進化したものを作ってくれるのかっていうところを見てみました。今出しております。こちらが5.6の
時に作ったやつですね。ま、これも結構
リッチですし、おFPS作ってって指示しただけでこんなの出してくるなんてやるやんってなってたんですが、今回アストラちゃんにね、同じようにFPS作ってってお願いしてお出ししてきたものがこちらに
なります。もうね、誰がここまでのものを
作れと言ったのかと。しかもこれね、
ちゃんと動きましてですね。なんかもうね
、あの、普通にこのぐらいのインディズゲームあるぞっていうレベルのね、デッキになっております。もうね、私いつも驚い
てばっかりですけれど、これもね、驚きでした。で、もう1個やってみたのが
こちらですね。アストラちゃんは実際に
パソコンを操作してソフト感をね、横断して仕事を完了するまで実行するのが得意ということだったので、ブレンダーからUNまで与いでね、簡単な3Dを作れるのかっていうテストをやってみた結果がこれ
です。これはこれとかこれとかでちらっと
お見せした猫のね開拓ゲームの超ミニマルなね3D版を作りたいからプロンプト考えてって言ってあのWebの5.6にねプロンプトを作らせてアプリ版のチャットGPTでアストラに作業させて作らせた
やつですね。もうこれもね、あのだいぶ
えぐいですよね。一応ね、どんな感じで
作業していくのかっていうのも見せようと思って作ってる間ね動画回してたんですけどそれを何倍速かでお見せするとこんな感じでですね。ま、時々その
コンピューターユーズ使ってもいいですかって聞いてクいはするんですけど、もう本当にこのブレンダーっていうあの3D作るアプリですね。あいつを操作してあの
オブジェクト作ってくれますし、それをね、あのちゃんとユニティに持ってって動くところまでね、作ってくれたので、ま、なんか新しいの紹介する時はいつもなんですけど、やばいしかね、言うことがない
状態になっております。で、ま、もっと
実例ね、お見せしたかったんですけどね、アストラちゃんね、あの、使用料がげつなくてこれしかね、試せなかったので、ちょっと尺を稼ぐためにもね、ネットで見つけたね、策れをいくつかお見せして
おきますと、例えば、え、こちらは海外のユーザーの方でREESかなんかで使えた人なのかな。その方がね、まとめて
くださってるアストラのレビューのページなんですけど、こういうなんかあのゲームで使えそうなこうマップチップみたいなのを作ったりだとか、えっと、あと何だっけ?これ、あの、あのゲームですね。オール
guイズだったかな?なんか有名なゲーム
のクローンみたいなゲーム。これの作れ
たりとかこれもゲームですかね。3Dの
都市のゲームなのかな。アドベンチャー
みたいなのが作れたりとか。あとSIM
シティのクローみたいなのもできたりとか。あとこうなんかデザインをね、作ってみ
たりだとかブラウザーのワークフローこういうのも作れましたよみたいなんとかね。
ま、そんな感じでいろんなものをね、あのさっと作ってくれて良かったよみたいなことが書かれているかと思います。で、
多分このページにあるこのデモですね。
これはこのプレイするってするとこう実際にこう遊べるようになるので、あ、アストラこんなの作れるんだ、すげえみたいなのはね、あのここでいっぱい体験できるかと思います。是非やってみて
ください。ま、他にもですね、Xとかで、
あの、ASTRAとかGPT6とか入れて検索するとこんな感じでね、いろんな人があの、いろんなことやってみたデモみたいなのがね、たくさん公開されておりますので、も、これをね、あの、眺めてるだけで
ね、無限に驚けるんじゃないかなと思いますのでね、これもね、検索して見てみてください。で、あとこれは余談なんですが
、アストラはね、こちらのこのテストですね。これも99%解くことができたそう
です。ま、これはなんかAIがどのぐらい
AG汎用人口知能ですね、それに近づいたかっていうのを図るテストの一種で、こちらのサイトで人間も挑戦できるようになっているので、興味がある方はね、是非やってみてください。ま、こんなこんな
ような感じでですね、なんて言うかな、脳でこう画面を触ってみて、あ、こういう風にすればいいんだねみたいなのを解きやかしてね、どんどんクリアしていくみたいなテストですね。ちなみにこれが
できると何がすごいかって言うと、初めて見る全てが謎のタスクを処理する力が高いと言えるらしいので、おそらく仕事をするスキルが高いと言えるだろうみたいなことっぽいです。ではここからは実際に
アストラどうやって使うのかというところを見ていきましょう。ま、今出してるこれ
はアプリ版ですけど、ウェブ版でもアプリ版でも普通にチャット欄のモデルの切り替えの部分ですね。これポチッとして
モデル選択するところですね。ポチッとし
てでモデルでアストラを選んでってするとね、アストラ使えるようになるんですが、もう残念ながらアストラちゃんはどのプランでも自由に使えるというわけではなく、ま、現状こんな感じでね、かなり
限定されております。私はプラスプランな
のでWebのね、チャットだとアストラ利用できずWEのワークかアプリからね、使うしかないかなってな感じですね。で、
無料プランとGOプランに至ってはもうね、使えもしないというね、オープンAIにしては珍しいケチさになっております。ま
、AIね、もう十分賢いので、一般的なね、用途では5.6どころか5.5とか5.4ぐらいで十分だからライトユーザーはね、もうそのぐらいで十分みたいな判断なのかもしれないですね。で、この思考量
ですね。これはと言うと軽と中と高いと、
え、極めて高いとウルトラですね。この5
段階の思考量があります。で、この思考量
のオーサーがね、どういう風に影響するかって言うと、このこちらの海外の方がソニックのクローンのね、テストを、ま、ミディアムとマックっていうので比較してくれた映像をね、どこしてくださってるん
ですけど、これ見るとやっぱり思考の量がね、多い方が、ま、より良いもののっていうのをね、作ってくれてそうだなっていう感じがしますね。なんですが、さっき
もちらっと言った通り、アストラちゃんね、使用量の消費がえげつなくてですね、最初にお見せしているWebのワークでFPSを作らせた時ですね、あれあんまり長くタスク実行してるんで途中で止めたん
ですけど、それでもね、30分作業して、え、それで5時間前の使用料が50%ぐらい消費されて、で、修時もね、あの、10%ぐらい消費されてましたね。つても
あのクオリティですから、まあ出来栄えに対して見たらね、少ないっちゃいのかもしんないんですけど、でもそんなに使われるとね、そのじゃんじゃんバリバリ使えるような感じではないので、使いどね
、ちょっと考えないといけないかなっていうようなぐらいね、ゴリゴリに消費されていきますね。ま、少なくともプラス
プランではね、なかなか厳しいものがあるんじゃないかなっていうような感じがしました。で、あとOpenAIって新
モデルがね、リリースされた時に大体公式からね、こういう風に使うといいですよっていうガイドがね、公開されるんですけれども、今回もね、こちらのページにこの情報出ておりますので、よかったら
こちらも見てみてください。ま、ざり内容
を上げておくと、前のモデルよりも分からないとこわかんないって質問してきやすいっていう傾向があったりとか仕事をね、分割して他のエージェントに任せるっていう能力があるにも関わらず使わなかったりとか、あとはテストをね、必要
以上にやりすぎてしまうっていう傾向があったりとかするようです。なんであの、
あらかじめね、質問されそうなところを情報として書いて渡しておくとか、サブエージェントをね、あの、利用したい時はサブエージェントの利用を、あの、サボらないようにちゃんと使いなさいって言って
あげるとか、あとテストは、あの、1回一通り動いたら完成っていう風にしていいですよとか、そういう指示を入れといてあげた方がいいかもよっていう感じっぽいです。あの、FPS作らせた時にもう一向
にその終わらなかったって言ったんですけど、あれってこのテストをね、無限にやっちゃうっていうのが原因だったのかなってこれ読んでてね、思いましたね。ま
、なんでね、あの、皆さんも、あの、使っててずっとこう帰ってこないことあったら無限にテストしてるんだったらやめてねって言ってあげた方がいいかもしれないですね。はい。そんな感じでGPT6アストラ
やってきましたけれども、いかがでしたでしょうか?本当は今週別の動画ね、準備
してたんですけど、今朝見たらね、あのGPT6使えるようになってましたので、急遽ね、触ってみて動画撮ったので、いつもより投稿時間とかね、遅れてるかもしれないですけど、使用量のね、消費が
えげつないことと単純な賢さではFA5.1に負けてるらしいっていう点を除、ま、かなりいいモデルなんじゃないかなとは思いますので、ま、触れる方はね、是非触ってみていただけたらなと思います。で
、今日のアフタートークもといらない話は夜にイブを飲んではいけないっていう話です。実は先日唐突にものすごい腹痛に
襲われまして、しかもね、風を映されてて発熱もしてて、元々ね、あの37°ぐらいあった熱が38とかまで上がって、もうとにかく腹が痛くて寝れなかったので、イブのかな飲んで寝たんですけど、もう風
で体がだるくて熱があるのになぜか全然眠れなくて、で、なんとか寝れても夜中に何回も目覚まして、目覚ますたびにまた寝れなくなってみたいな感じで、もういやおかしいだろうと思って何入ってんだつっ
て箱見てみたら虫カフェイン80mgって書いてあったんですよ。も、そりゃ寝れ
ねえわと。ま、普段ね、痛み止めなんてね
、日中にしか飲まないんで気づかなかったんですよね。なんでま、日中はね、今まで
通りたい時はね、イブでいいと思うんですけど、今後はね、寝る前とかはカフェインが入ってないやつ。なんかシャットGPT
に調べさせたらリングルアイビとかカロールとかって言ってたんで、そいつをね、飲むようにしようかなって思いました。ま、皆さんもね、寝る前に頭とかね、
お腹とかね、痛くなって痛み止め飲むっていう時は成分ね、気をつけていただけたらなと思います。ということで、今後もこの
チャンネルにお付き合いいただけますよという方はチャンネル登録、ハイプ、いいねをしていっていただけると幸いでございます。またメンバーシップも解説しており
ますので、これで留郭でも買いなってなっていただけた方はポチっとご加入いただけますと大変嬉しいです。それではまた次の
動画でお会いいたしましょう。ごきげよう
でした。

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

  1. 下達指令

    指令：videonote https://www.youtube.com/watch?v=KgaBBmVErCA --language ja --bilingual --learning --auto-source-subtitles

    來源：https://www.youtube.com/watch?v=KgaBBmVErCA

    辨識語言：ja ｜ 參數：--language ja --bilingual --learning --auto-source-subtitles

  2. 預期流程

    依指令產生的處理順序：

    1. 自動字幕優先，Whisper 作為備援
    2. 來源選擇與品質檢查
    3. 文字校正與句子單元
    4. 雙語翻譯
    5. 雙語時間軸與學習單元
    6. 筆記與發布
    7. 公開網頁發布

  3. 1. 下載與語音辨識

    工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）

    處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿

    產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）

    耗時：3.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  4. 2. 全文快速校讀

    工具：videonote_rapid_transcript_review.py

    處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目

    產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）

    耗時：42.1 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  5. 3. 建立句子單元

    工具：videonote-build-sentence-units

    處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  6. 4. 時間軸稽核

    工具：videonote_timeline_audit.py

    處理：檢查時間軸與音訊對齊

    產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）

    耗時：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  7. 5. 品質檢查

    工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）

    處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質

    產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）

    耗時：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  8. 6. 播放時間軸回填

    工具：videonote_rebase_display_timeline.py

    處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間

    產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  9. 7. 雙語翻譯

    工具：vnt-sentence（句子雙語翻譯）

    處理：將句子翻譯成繁體中文

    產出：sentence_bilingual_transcript.json（雙語逐字稿）

    耗時：57.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  10. 8. 雙語時間軸與學習單元

    工具：videonote_learning_timeline_v2.py（建立雙語時間軸與學習單元）

    處理：建立雙語時間軸與學習內容

    產出：sentence_bilingual_timeline.html（雙語時間軸頁）、learning.json（學習單元）、japanese_learning.json（日文學習單元）

    耗時：103.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  11. 9. 生成筆記摘要

    工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）

    處理：生成筆記摘要與重點

    產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）

    耗時：110.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  12. 10. 建立筆記頁面

    工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）

    處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面

    產出：note.html（筆記 HTML）

    耗時：0.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  13. 11. 發布公開頁面

    工具：videonote-publish（發布公開頁面）

    處理：發布到公開網站與每日列表

    產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）

    耗時：0.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

手動來源字幕

自動來源字幕

Whisper 字幕

Qwen 字幕

Parakeet 字幕

MOSS 字幕

聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）

校正前後逐字稿

目前待解決問題與初步改善方向

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