LunaOS

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• AIツールはムーブメントや見た目で判断せず、推論性能と必要計算資源を運用判断の最優先指標に置く。
• 一次データを最優先資産と位置づけ、アクセス権と公開境界を自分で設計して確保する。
• 他者や環境に依存せず、自己理解と環境調整を積み上げて自分をコントロールできる状態を維持する。
• 運用では中継ハブを増やさず、可能な限りCodexなど主要モデルへ直接指示を出して単純化する。
• 信用は意見の変化を咎めず、言行一致・行為の結果・正直さを基準に線引きする。
• 不確実性が強まる局面ほど中心領域に時間と資本を集中し、直接学ぶ選択を優先する。

• 導入判断はまず推論精度と必要計算量で評価し、費用対効果が見合わなければ採用しない。
• 実験は期限を明示して運用し（例：1か月テスト）、期待値を下回れば即停止して再評価する。
• OpenClaw等の中継を挟まずCodexへ直投する構成を標準化し、ノイズと解釈ズレを減らす。
• システム設計はOpenAI APIを中心に組み、X向けAPIよりも費用対効果と拡張性で優先する。
• 一次データの取り扱いは短期収益より先にアクセス権と公開ポリシーを定義して技術的・運用的に守る。
• エージェントやハブを増やす際は必ずノイズと解釈コストの増加を定量的に評価してから採用する。

• AIが指示を出す構図を受け入れ、AIの出力を実行に繋げる仕組みと責任分担を先に作る。
• AIの振る舞いは学習データと運用環境で決まるため、人間理解を土台に設計と評価を行う。
• 不確実性下では防御に走らず、中心領域（コア技術・顧客・データ）に時間と資本を集中する。
• SNS同化を避けてPC中心の少数派ポジションを取り、そこから多数派向けビジネスで差を作る戦術を維持する。
• モデルと運用は共進化する前提で、運用環境を調整して望ましい振る舞いを誘導する。
• 高精度SNSレコメンドは判断力を削ぐため、意図的に情報流入を制限して思考の主導権を取り戻す。

• 施策やツール、人の評価は言説ではなく実際の結果と残存影響を最重視して判断する。
• 一次データは長期価値の根幹と考え、アクセス管理と公開ルールを前倒しで設計して守る。
• 思考の主導権と集中力回復のために主要SNS（例：X）を断ち、必要な業務はPC中心で代替する。
• 学習と優位性獲得のため、判断した中心領域に時間と資本を集中投下し定期的に見直す。
• アルゴリズムの進化と社会実装の速度差を前提に、実装計画は保守的に見積もり余地を取る。
• 自立を目指し自己理解と環境調整を継続的に記録・改善して長期的な行動設計を固める。