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en30.bsky.social
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@en30.bsky.social
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インターネットに入り浸っていたら抜け出せなくなったのでWebサービスを作っています。 https://bento.me/en30
Posts Media Videos Starter Packs
https://oauth-flask.demo.bsky.dev からテスト
👍
> Is Homerow free?
> Homerow is a paid application. However, you can use Homerow without a license. An annoying prompt to purchase will show every 50 activations. Sorry about that, but I have kids to feed.
Homerow 入れてみたけど結構良さそう。
ブラウザではMoly HaHを使っていたのだけど、どこでも使えるのいいな。
www.homerow.app
Homerow | Keyboard shortcuts for every button in macOS
Homerow lets you navigate macOS with more keyboard and less mouse.
www.homerow.app
Ghostty 触ってみたいな
> I view my work on Ghostty as a form of "technical philanthropy"
格好良過ぎでは?👏
mitchellh.com/writing/ghos...
Ghostty 1.0 is Coming
mitchellh.com
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TwitterがXになってしまったのに対してどのように呼ぶかという顛末を観ていると,Princeがレコード会社との訴訟の関係で自身の名前を読むことのできないシンボルマークにしてしまった事件を思い出します。元プリンスは「the Artist Formerly Known As Prince」とメディアでは呼ばれたので,今回も,Xのことを「the SNS Formerly Known As Twitter」と呼べばいいんじゃないかと思います。
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Twitterのリストのようなものをカスタムフィードで作る方法

https://bsky.app/profile/l-tan.dolciss.net/post/3jzykp2gn252b
ここを参考にフィードを作成

TOKIMEKI Blueskyなどで追加したいユーザーのプロフィールからDIDをコピーし、Feed BuilderのAdd BlockでInputのSingle Userを追加、User DIDへペースト。
これをリストに追加したいユーザー全てで繰り返します。
※画像参考

作ったフィードをホームに配置すれば完成。
DIDでの管理なので誰が誰だか分からなくなるのが難点。
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なので、素朴には共有サービスで個人化の強さをユーザ単位で調節できるだけで結構多くの問題が解決するんですけど(これは既知)、実装すると思ったよりも非直感的な挙動をする(制御が難しい)のと社会的な理由で難しみあります。
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一般に、推薦システム内部ではユーザごとに違うコンテンツをユーザのフィードバック(どれをクリックしたかとか)に応じて最適化しているので、結局同じアルゴリズムを運営サイド(共有サービス)で動かすかユーザサイドで動かすかの差になりますね。一般には共有サービスのほうがリソース効率的かつ似たユーザのフィードバックも使える分高品質になるはず。
アルゴリズムでフィードが構成できるとして、次の段階は(もうすでにある?)そこにAIが絡むこと。AIがアルゴリズムを動的に調整して、流れてくる投稿を、たとえばニュース成分を多くしたり、エンタメ成分を多くしたり、お仕事成分を多くしたりする。それを運営側がおしきせるのではなく、ユーザごとに自分のカスタムAIを使って行う。最強のタイムライン(もしくは最悪のフィルターバブル)の誕生か🤔
Threadsは油断すると(?)よく知らない人の投稿が流れてくる。Blueskyだと自分がフォローしている人だけを見るというのが普通にできる。タイムラインを眺めているときのその二つの違いはかなり大きいと感じますね。Threadsもそのうち自分がフォローした人の投稿のみ流すこともできるようになるらしいので、それが入るとまた感覚が変わりそう。

Mastodonは基本フォローした人だけを時系列で流れるけれど、それはそれで不便な場合もある。たくさん投稿する人がいるとそれだけで埋まってしまうから。Mastodonのリスト機能はいま一つだし。

その意味でBlueskyのカスタムフィードにかなり期待。
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雫「天沢って人このSNSも登録してる。どんな人なんだろう…。」
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現代的な推薦エンジンは「軽いモデル(generator) で候補を絞り、重いモデル(ranker)で重い計算をする」という構造(multistage recommendation)になってます。複数のチームが複数の推薦アルゴリズムを別々の generator として実装し、システムがそれらの出力をmerge-then-select するんですけど、遅い(タイムアウトする) generator の結果は merge に含まれないから結果に出てこなくなります。たぶんこれですね(自分らも何度かやらかしたので)。
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I actually think Threads algorithmic timeline is for their scalability. Sometimes the timeline shows all my followings and then I refresh and it becomes threads from all the popular accounts and there seems no personalization. Almost as if it is a fallback when personalized timeline is slow to load
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Threadsの開発を行ったInstagramのトップのAdam Mosseriのインタビューが面白かったのでブログ書きました。

https://fumi.medium.com/threads-b07d76629440
Threads
昨日、Instagramチームが開発したSNS「Threads」がローンチされました。
fumi.medium.com
人が増えてきて選民思想感(勝手に感じてただけかもしれない)が薄まって個人的には居心地がよくなった気がする。
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大昔にYukiWikiというWikiシステムを作って運用してたんだけど、誰も荒らさないから「こんなに素晴らしいインターネット利用法があったんだなあ」とナイーブに思っていました。でも人が増えたら普通に荒れました(大半は海外からのボットだけど)。ユーザが少ないときと多いときではまったく状況が変わるから、Blueskyは(仕組みとして)どうなるだろうと関心があります。
Lexicon自体のスキーマに関してはドキュメントよりこっちみた方がよさそう

https://github.com/bluesky-social/atproto/blob/d30b0f93e1c18ec28178c00601f846b9b5c672ca/packages/lexicon/src/types.ts#L272
久々の趣味プログラミング楽しかった
Lexicon -> AST 一応動くようにはなってきたけど、休み中に公開まで持って行けず…
https://github.com/bluesky-social/atproto/tree/main/lexicons 全部食わせて対応できていないパターンがないか見てるところぐらい。
ドキュメントとスキーマ違うし、ドキュメントに無いtype: subscriptionとかもあったりで、まだ結構やることあるかも?