【XRP最新分析・2025年12月版】🚀

XRPは.00を完全に新ベースラインとして定着させました🔥
ここから下抜けはほぼ考えにくい最強サポートに進化。

への道筋がハッキリ見えてきた3大理由👇

1️⃣ 規制クリア完了
・SEC訴訟完全決着＋非証券確定
・米国政府がXRPを「戦略的金融資産」として公式言及
・ETF承認カウントダウン開始（2025年内高確率）

2️⃣ 金融政策がXRPに味方
・グローバル緩和再開＋CBDC本格化
・Nostro口座の class="drawer drawer--top" id="detail">

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target

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2025.12.08

:0% :0% （40代／男性）

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targetに関するポスト数は前日に比べ45%減少しました。男性の比率は1%増加し、本日も40代男性の皆さんからのポストが最も多いです。前日は「レース」に関する評判が話題でしたが、本日話題になっているキーワードは「ストーカー」です。

1日前の
target

人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです

【XRP最新分析・2025年12月版】🚀

XRPは$2.00を完全に新ベースラインとして定着させました🔥
ここから下抜けはほぼ考えにくい最強サポートに進化。

$12への道筋がハッキリ見えてきた3大理由👇

1️⃣ 規制クリア完了
・SEC訴訟完全決着＋非証券確定
・米国政府がXRPを「戦略的金融資産」として公式言及
・ETF承認カウントダウン開始（2025年内高確率）

2️⃣ 金融政策がXRPに味方
・グローバル緩和再開＋CBDC本格化
・Nostro口座の$1.5Tが解放される流れで、XRPが最有力ブリッジ資産に
・ISO20022完全準拠で銀行の本格採用が加速中🏦

3️⃣ Rippleの企業戦略が本気すぎる
・$1B規模の企業買収＋$500M調達完了
・RLUSDローンチ＋XRPL大規模アップグレード（予約金1XRP化など）
・Archax、DBS、Franklin Templetonなど超大手との提携連発

チャートも機関資金も全てが一致。
クジラは爆買い継続、取引所残高は過去最安更新中🐳

$2.00はもう底じゃない。
ここは「新しいスタートライン」です。

Next target $12
そしてその先へ――

#XRP #Ripple #12ドルへのカウントダウン

動画解説👇
https://t.co/EEh2KAOlRH @YouTube December 12, 2025

12RP

做了一个简化版的交易系统逻辑总结

作用：识别市场从趋势到震荡再到突破的完整生命周期，并在每个阶段采用策略。

以下是数学语言和代码👇：
（代码太长了，删了一部分，可以根据数学语言自己推）

价格序列与技术指标：

Pt=第t期收盘价Pt​=第t期收盘价
Ht,Lt,Ot,Vt=最高价、最低价、开盘价、成交量Ht​,Lt​,Ot​,Vt​=最高价、最低价、开盘价、成交量
ATRt=1n∑i=0n−1TRt−iATRt​=n1​i=0∑n−1​TRt−i​
其中：TRt=max⁡(Ht−Lt,∣Ht−Pt−1∣,∣Lt−Pt−1∣)TRt​=max(Ht​−Lt​,∣Ht​−Pt−1​∣,∣Lt​−Pt−1​∣)
箱体结构参数：
BoxHigh=max⁡i∈[t−W,t]HiBoxHigh=i∈[t−W,t]max​Hi​
BoxLow=min⁡i∈[t−W,t]LiBoxLow=i∈[t−W,t]min​Li​
BoxHeight=BoxHigh−BoxLowBoxHeight=BoxHigh−BoxLow
建议窗口期 W=30∼50W=30∼50 根K线。
相对位置函数：
PositionRatiot=Pt−BoxLowBoxHeightPositionRatiot​=BoxHeightPt​−BoxLow​
分层结构：
Leveli=BoxLow+i×BoxHeight4,i∈{0,1,2,3,4}Leveli​=BoxLow+i×4BoxHeight​,i∈{0,1,2,3,4}
多维度震荡识别系统
震荡评分函数
构建四维评分体系来量化震荡状态：
ConsolidationScore=w1⋅Stime+w2⋅Sspace+w3⋅Svolatility+w4⋅SvolumeConsolidationScore=w1​⋅Stime​+w2​⋅Sspace​+w3​⋅Svolatility​+w4​⋅Svolume​
权重建议：w1=0.35,w2=0.30,w3=0.20,w4=0.15w1​=0.35,w2​=0.30,w3​=0.20,w4​=0.15
时间维度评分
整理时间比率：
Rtime=TconsolidationTprevious_trendRtime​=Tprevious_trend​Tconsolidation​​
时间评分函数：
Stime={0.2if Rtime<0.50.5if 0.5≤Rtime<1.00.8if 1.0≤Rtime<2.01.0if Rtime≥2.0Stime​=⎩⎨⎧​0.20.50.81.0​if Rtime​<0.5if 0.5≤Rtime​<1.0if 1.0≤Rtime​<2.0if Rtime​≥2.0​
空间维度评分
边界测试频率：
TestFrequency=∑i=t−Nt1(∣Pi−BoxEdge∣<ϵ)NTestFrequency=N∑i=t−Nt​1(∣Pi​−BoxEdge∣<ϵ)​
其中 ϵ=0.02×BoxHeightϵ=0.02×BoxHeight（边界容差）
箱体强度评分：
Sspace={1.0if UpperTests≥3∧LowerTests≥3∧Breaks=00.7if TotalTests≥4∧Breaks≤10.4if TotalTests≥2∧Breaks≤20otherwiseSspace​=⎩⎨⎧​1.00.70.40​if UpperTests≥3∧LowerTests≥3∧Breaks=0if TotalTests≥4∧Breaks≤1if TotalTests≥2∧Breaks≤2otherwise​
波动率维度评分
波动率收敛指标：
VolatilityRatio=ATRcurrentATRtrendVolatilityRatio=ATRtrend​ATRcurrent​​
波动率评分：
Svolatility={1.0if VolatilityRatio<0.50.7if 0.5≤VolatilityRatio<0.70.4if 0.7≤VolatilityRatio<0.90if VolatilityRatio≥0.9Svolatility​=⎩⎨⎧​1.00.70.40​if VolatilityRatio<0.5if 0.5≤VolatilityRatio<0.7if 0.7≤VolatilityRatio<0.9if VolatilityRatio≥0.9​
成交量维度评分
量能萎缩度：
VolumeDecay=1−Volume‾consolidationVolume‾trendVolumeDecay=1−Volumetrend​Volumeconsolidation​​
成交量评分：
Svolume=min⁡(VolumeDecay×2,1.0)Svolume​=min(VolumeDecay×2,1.0)
状态判断逻辑
MarketState={Consolidationif ConsolidationScore>0.65Trendif ConsolidationScore<0.35UncertainotherwiseMarketState=⎩⎨⎧​ConsolidationTrendUncertain​if ConsolidationScore>0.65if ConsolidationScore<0.35otherwise​
三状态交易系统设计
状态机框架
定义三个核心状态：
Ω={Strend,Sconsolidation,Sbreakout}Ω={Strend​,Sconsolidation​,Sbreakout​}
状态转移条件：
Strend→SconsolidationStrend​→Sconsolidation​：
TrendStrength<0.3∧ConsolidationScore>0.5TrendStrength<0.3∧ConsolidationScore>0.5
Sconsolidation→SbreakoutSconsolidation​→Sbreakout​：
BreakoutStrength>0.7∧ValidBreakout=TrueBreakoutStrength>0.7∧ValidBreakout=True
区间交易策略（震荡状态）
做空信号生成：
ShortSignalrange={1if PositionRatio>0.75∧TopReversalSignal=True∧RSI>60∧Volume<Volume‾20×0.90otherwiseShortSignalrange​=⎩⎨⎧​10​if ​PositionRatio>0.75∧TopReversalSignal=True∧RSI>60∧Volume<Volume20​×0.9​otherwise​
顶部反转识别：
TopReversalSignal={Trueif UpperShadowRatio>0.4∧Close<Open∧Close<EMA13FalseotherwiseTopReversalSignal=⎩⎨⎧​TrueFalse​if ​UpperShadowRatio>0.4∧Close<Open∧Close<EMA13​​otherwise​
其中：UpperShadowRatio=Ht−max⁡(Ot,Pt)Ht−LtUpperShadowRatio=Ht​−Lt​Ht​−max(Ot​,Pt​)​
仓位与风控：
Positionrange=Capital×RiskRatio×0.5∣EntryPrice−StopLoss∣Positionrange​=∣EntryPrice−StopLoss∣Capital×RiskRatio×0.5​
StopLossrange=BoxHigh×(1+SafetyMargin)StopLossrange​=BoxHigh×(1+SafetyMargin)
建议 SafetyMargin=0.04∼0.05SafetyMargin=0.04∼0.05
突破跟随策略（突破状态）
突破强度评分：
BreakoutStrength=0.4⋅Sprice+0.3⋅Svolume+0.3⋅SpersistenceBreakoutStrength=0.4⋅Sprice​+0.3⋅Svolume​+0.3⋅Spersistence​
各分量计算：
价格突破深度：
Sprice=min⁡(∣BoxLow−Pt∣BoxLow×10,1.0)Sprice​=min(BoxLow∣BoxLow−Pt​∣​×10,1.0)
成交量放大度：
Svolume=min⁡(VtV‾20−1,1.0)Svolume​=min(V20​Vt​​−1,1.0)
持续性确认：
Spersistence=∑i=021(Closet−i<BoxLow)3Spersistence​=3∑i=02​1(Closet−i​<BoxLow)​
有效突破判断：
ValidBreakout={Trueif BreakoutStrength>0.7∧Pt<BoxLow×0.98∧NoRecentFalseBreak=TrueFalseotherwiseValidBreakout=⎩⎨⎧​TrueFalse​if ​BreakoutStrength>0.7∧Pt​<BoxLow×0.98∧NoRecentFalseBreak=True​otherwise​
回踩机会识别
回踩窗口定义：
PullbackWindow=[tbreakout,tbreakout+MaxWaitBars]PullbackWindow=[tbreakout​,tbreakout​+MaxWaitBars]
建议 MaxWaitBars=20MaxWaitBars=20
回踩位置评估：
PullbackRatio=Pt−LowestAfterBreakBoxLow−LowestAfterBreakPullbackRatio=BoxLow−LowestAfterBreakPt​−LowestAfterBreak​
理想回踩区间：0.382≤PullbackRatio≤0.6180.382≤PullbackRatio≤0.618
回踩做空信号：
ShortSignalpullback={1if t∈PullbackWindow∧PullbackRatio∈[0.382,0.618]∧∣Pt−BoxLow∣<0.03×BoxHeight∧RejectionSignal=True0otherwiseShortSignalpullback​=⎩⎨⎧​10​if ​t∈PullbackWindow∧PullbackRatio∈[0.382,0.618]∧∣Pt​−BoxLow∣<0.03×BoxHeight∧RejectionSignal=True​otherwise​
动态资金分配模型
自适应分配函数
αt=αbase+Δα⋅f(ConsolidationScoret)αt​=αbase​+Δα⋅f(ConsolidationScoret​)
基础分配：
αbase=0.75（保守策略基础占比）αbase​=0.75（保守策略基础占比）
动态调整：
Δα=0.2×(1−ConsolidationScoret)Δα=0.2×(1−ConsolidationScoret​)
约束条件：0.6≤αt≤0.90.6≤αt​≤0.9
资金分配：
Capitalrange=TotalCapital×αtCapitalrange​=TotalCapital×αt​
Capitalbreakout=TotalCapital×(1−αt)Capitalbreakout​=TotalCapital×(1−αt​)

代码：
import numpy as np import pandas as pd from dataclasses import dataclass from typing import Optional, Tuple, Dict, List from enum import Enum class MarketState(Enum): TREND_DOWN = "TREND_DOWN" CONSOLIDATION = "CONSOLIDATION" BREAKOUT = "BREAKOUT" UNCERTAIN = "UNCERTAIN" @dataclass class ConsolidationMetrics: """震荡评估指标""" time_score: float space_score: float volatility_score: float volume_score: float total_score: float market_state: MarketState @dataclass class BoxStructure: """箱体结构""" high: float low: float height: float level_075: float level_050: float level_025: float upper_tests: int lower_tests: int duration: int is_valid: bool @classmethod def from_prices(cls, highs: np.ndarray, lows: np.ndarray, prices: np.ndarray, window: int = 50): """从价格数据构建箱体""" box_high = np.max(highs[-window:]) box_low = np.min(lows[-window:]) box_height = box_high - box_low # 计算关键位置 level_075 = box_low + 0.75 * box_height level_050 = box_low + 0.50 * box_height level_025 = box_low + 0.25 * box_height # 计算边界测试次数 epsilon = 0.02 * box_height upper_tests = np.sum(np.abs(prices - box_high) < epsilon) lower_tests = np.sum(np.abs(prices - box_low) < epsilon) # 验证有效性 is_valid = ( box_height / box_low > 0.15 and upper_tests >= 2 and lower_tests >= 2 and len(prices) >= 20 ) return cls( high=box_high, low=box_low, height=box_height, level_075=level_075, level_050=level_050, level_025=level_025, upper_tests=upper_tests, lower_tests=lower_tests, duration=len(prices), is_valid=is_valid ) def get_position_ratio(self, price: float) -> float: """计算价格在箱体中的相对位置""" if self.height == 0: return 0.5 return (price - self.low) / self.height class ConsolidationBreakoutStrategy: """震荡识别与突破策略""" def __init__(self, capital: float = 100000, risk_per_trade: float = 0.02, lookback_period: int = 50): """ 初始化策略 Args: capital: 总资金 risk_per_trade: 单笔风险比例 lookback_period: 回溯周期 """ https://t.co/CclsZvqogq = capital self.risk_per_trade = risk_per_trade self.lookback_period = lookback_period # 核心参数 self.params = { # 震荡识别 'consolidation_threshold': 0.65, 'trend_threshold': 0.35, 'time_weight': 0.35, 'space_weight': 0.30, 'volatility_weight': 0.20, 'volume_weight': 0.15, # 区间交易 'top_threshold': 0.75, 'range_position_ratio': 0.5, 'safety_margin': 0.04, # 突破跟随 'breakout_threshold': 0.7, 'price_offset': 0.02, 'volume_multiplier': 1.5, 'persistence_bars': 3, # 回踩交易 'pullback_max_wait': 20, 'fib_low': 0.382, 'fib_high': 0.618, 'proximity_threshold': 0.03, } # 状态跟踪 self.current_state = MarketState.UNCERTAIN https://t.co/Hl1CpkP62f_structure: Optional[BoxStructure] = None self.trend_start_idx = None self.consolidation_start_idx = None self.breakout_info = None self.alpha = 0.75 # 保守策略资金占比 def calculate_technical_indicators(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: """计算技术指标""" df['EMA13'] = df['close'].ewm(span=13).mean() df['RSI'] = self._calculate_rsi(df['close'], 14) df['ATR'] = self._calculate_atr(df, 14) df['Volume_MA'] = df['volume'].rolling(20).mean() return df def _calculate_rsi(self, prices: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series: """计算RSI指标""" delta = prices.diff() gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=period).mean() loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=period).mean() rs = gain / loss rsi = 100 - (100 / (1 + rs)) return rsi def _calculate_atr(self, df: pd.DataFrame, period: int) -> pd.Series: """计算ATR指标""" high_low = df['high'] - df['low'] high_close = np.abs(df['high'] - df['close'].shift()) low_close = np.abs(df['low'] - df['close'].shift()) tr = np.maximum(high_low, np.maximum(high_close, low_close)) return tr.rolling(period).mean() def evaluate_consolidation(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> ConsolidationMetrics: """评估震荡状态""" if current_idx < self.lookback_period: return ConsolidationMetrics(0, 0, 0, 0, 0, MarketState.UNCERTAIN) # 1. 时间维度评分 time_score = self._calculate_time_score(current_idx) # 2. 空间维度评分 space_score = self._calculate_space_score() # 3. 波动率维度评分 volatility_score = self._calculate_volatility_score(df, current_idx) # 4. 成交量维度评分 volume_score = self._calculate_volume_score(df, current_idx) # 综合评分 total_score = ( self.params['time_weight'] * time_score + self.params['space_weight'] * space_score + self.params['volatility_weight'] * volatility_score + self.params['volume_weight'] * volume_score ) # 状态判断 if total_score > self.params['consolidation_threshold']: market_state = MarketState.CONSOLIDATION elif total_score < self.params['trend_threshold']: market_state = MarketState.TREND_DOWN else: market_state = MarketState.UNCERTAIN return ConsolidationMetrics( time_score=time_score, space_score=space_score, volatility_score=volatility_score, volume_score=volume_score, total_score=total_score, market_state=market_state ) def _calculate_time_score(self, current_idx: int) -> float: """计算时间维度评分""" if not self.trend_start_idx or not self.consolidation_start_idx: return 0.2 trend_duration = self.consolidation_start_idx - self.trend_start_idx consolidation_duration = current_idx - self.consolidation_start_idx if trend_duration == 0: return 0.2 time_ratio = consolidation_duration / trend_duration if time_ratio < 0.5: return 0.2 elif time_ratio < 1.0: return 0.5 elif time_ratio < 2.0: return 0.8 else: return 1.0 def _calculate_space_score(self) -> float: """计算空间维度评分""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure or not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.is_valid: return 0.0 # 边界测试充分性 total_tests = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.upper_tests + https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.lower_tests test_score = min(total_tests / 6, 1.0) # 箱体持续时间 duration_score = min(https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.duration / 30, 1.0) return (test_score + duration_score) / 2 def _calculate_volatility_score(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> float: """计算波动率维度评分""" if current_idx < 40: return 0.0 # 当前波动率 current_atr = df.iloc[current_idx]['ATR'] # 历史波动率 if self.trend_start_idx and self.consolidation_start_idx: trend_atr = df.iloc[self.trend_start_idx:self.consolidation_start_idx]['ATR'].mean() else: trend_atr = df.iloc[current_idx-40:current_idx-20]['ATR'].mean() if trend_atr == 0: return 0.0 vol_ratio = current_atr / trend_atr if vol_ratio < 0.5: return 1.0 elif vol_ratio < 0.7: return 0.7 elif vol_ratio < 0.9: return 0.4 else: return 0.0 def _calculate_volume_score(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> float: """计算成交量维度评分""" if current_idx < 40 or not self.consolidation_start_idx: return 0.0 # 震荡期平均成交量 consolidation_vol = df.iloc[self.consolidation_start_idx:current_idx]['volume'].mean() # 趋势期平均成交量 if self.trend_start_idx: trend_vol = df.iloc[self.trend_start_idx:self.consolidation_start_idx]['volume'].mean() else: trend_vol = df.iloc[current_idx-40:current_idx-20]['volume'].mean() if trend_vol == 0: return 0.0 volume_decay = 1 - (consolidation_vol / trend_vol) return min(volume_decay * 2, 1.0) def update_box_structure(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int): """更新箱体结构""" if current_idx < self.lookback_period: return window_data = df.iloc[current_idx-self.lookback_period:current_idx+1] https://t.co/Hl1CpkP62f_structure = BoxStructure.from_prices( window_data['high'].values, window_data['low'].values, window_data['close'].values, window=self.lookback_period ) def detect_top_reversal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> bool: """检测顶部反转信号""" if current_idx < 1: return False current = df.iloc[current_idx] # 上影线比例 range_size = current['high'] - current['low'] if range_size == 0: return False upper_shadow = current['high'] - max(current['open'], current['close']) upper_shadow_ratio = upper_shadow / range_size # 综合条件 is_bearish = current['close'] < current['open'] below_ema = current['close'] < current['EMA13'] return upper_shadow_ratio > 0.4 and is_bearish and below_ema def generate_range_signal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> Optional[Dict]: """生成区间交易信号""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure or not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.is_valid: return None current_price = df.iloc[current_idx]['close'] position_ratio = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.get_position_ratio(current_price) # 必须在顶部区域 if position_ratio < self.params['top_threshold']: return None # 检测反转信号 if not self.detect_top_reversal(df, current_idx): return None # RSI条件 rsi = df.iloc[current_idx]['RSI'] if rsi < 60: return None # 成交量条件 volume_ratio = df.iloc[current_idx]['volume'] / df.iloc[current_idx]['Volume_MA'] if volume_ratio > 0.9: return None # 计算交易参数 stop_loss = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.high * (1 + self.params['safety_margin']) position_size = self._calculate_position_size(current_price, stop_loss, 0.5) return { 'signal_type': 'RANGE_SHORT', 'entry_price': current_price, 'stop_loss': stop_loss, 'target1': https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.level_050, 'target2': https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.level_025, 'position_size': position_size, 'position_ratio': position_ratio, 'reason': f'区间顶部做空 (位置={position_ratio:.2%})' } def calculate_breakout_strength(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> float: """计算突破强度""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure or current_idx < 20: return 0.0 current_price = df.iloc[current_idx]['close'] # 价格突破深度 price_penetration = abs(https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - current_price) / https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low price_score = min(price_penetration * 10, 1.0) # 成交量放大 vol_ratio = df.iloc[current_idx]['volume'] / df.iloc[current_idx]['Volume_MA'] volume_score = min(vol_ratio - 1, 1.0) # 持续性确认 persistence_count = 0 for i in range(min(self.params['persistence_bars'], current_idx)): if df.iloc[current_idx - i]['close'] < https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low: persistence_count += 1 else: break persistence_score = persistence_count / self.params['persistence_bars'] # 综合评分 return 0.4 * price_score + 0.3 * volume_score + 0.3 * persistence_score def generate_breakout_signal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> Optional[Dict]: """生成突破信号""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure: return None current_price = df.iloc[current_idx]['close'] # 检查突破条件 price_break = current_price < https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low * (1 - self.params['price_offset']) strength = self.calculate_breakout_strength(df, current_idx) strong_enough = strength > self.params['breakout_threshold'] if not (price_break and strong_enough): return None # 记录突破信息 self.breakout_info = { 'timestamp': current_idx, 'price': current_price, 'lowest_after': current_price, 'strength': strength } # 生成信号 stop_loss = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low * 1.02 position_size = self._calculate_position_size(current_price, stop_loss, 1.0) target = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.height * 2.0 return { 'signal_type': 'BREAKOUT_SHORT', 'entry_price': current_price, 'stop_loss': stop_loss, 'target1': target, 'target2': target * 0.9, 'position_size': position_size, 'breakout_strength': strength, 'reason': f'突破追空 (强度={strength:.2f})' } def generate_pullback_signal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> Optional[Dict]: """生成回踩信号""" if not self.breakout_info: return None # 检查时间窗口 bars_since_breakout = current_idx - self.breakout_info['timestamp'] if bars_since_breakout > self.params['pullback_max_wait']: return None current_price = df.iloc[current_idx]['close'] # 计算回踩比例 lowest_after = self.breakout_info['lowest_after'] if https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low == lowest_after: return None pullback_ratio = (current_price - lowest_after) / (https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - lowest_after) # 检查回踩区间 in_fib_range = (self.params['fib_low'] <= pullback_ratio <= self.params['fib_high']) near_resistance = (abs(current_price - https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low) < self.params['proximity_threshold'] * https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.height) if not (in_fib_range and near_resistance): return None # 检测阻力受阻 current = df.iloc[current_idx] range_size = current['high'] - current['low'] if range_size > 0: upper_shadow = current['high'] - max(current['open'], current['close']) rejection = (upper_shadow / range_size > 0.4 and current['close'] < https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low) else: rejection = False if not rejection: return None # 生成信号 stop_loss = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low * 1.015 position_size = self._calculate_position_size(current_price, stop_loss, 0.8) target = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.height * 1.5 return { 'signal_type': 'PULLBACK_SHORT', 'entry_price': current_price, 'stop_loss': stop_loss, 'target1': target, 'target2': target * 0.95, 'position_size': position_size, 'pullback_ratio': pullback_ratio, 'reason': f'回踩做空 (回踩={pullback_ratio:.2%})' } def _calculate_position_size(self, entry_price: float, stop_loss: float, multiplier: float = 1.0) -> float: """计算仓位大小""" risk_amount = https://t.co/CclsZvqogq * self.risk_per_trade stop_distance = abs(entry_price - stop_loss) if stop_distance == 0: return 0 base_position = risk_amount / stop_distance adjusted_position = base_position * multiplier # 仓位上限 max_position = (https://t.co/CclsZvqogq * 0.3) / entry_price return min(adjusted_position, max_position) def update_capital_allocation(self, consolidation_score: float): """更新资金分配""" self.alpha = 0.75 + 0.15 * (1 - consolidation_score) self.alpha = np.clip(self.alpha, 0.6, 0.9) def backtest(self, df: pd.DataFrame) -> Dict: """策略回测""" # 计算技术指标 df = self.calculate_technical_indicators(df) signals = [] state_history = [] for i in range(self.lookback_period, len(df)): # 更新箱体结构 self.update_box_structure(df, i) # 评估震荡状态 metrics = self.evaluate_consolidation(df, i) self.current_state = https://t.co/aYrw6Qe9xL_state # 记录状态 state_history.append({ 'timestamp': df.iloc[i].get('timestamp', i), 'price': df.iloc[i]['close'], 'state': self.current_state.value, 'consolidation_score': https://t.co/bneIHJbMXx_score, 'box_valid': https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.is_valid if https://t.co/Hl1CpkP62f_structure else False }) # 更新资金分配 self.update_capital_allocation(https://t.co/bneIHJbMXx_score) # 生成交易信号 signal = None if self.current_state == MarketState.CONSOLIDATION: signal = self.generate_range_signal(df, i) elif self.current_state == MarketState.TREND_DOWN: signal = self.generate_breakout_signal(df, i) # 检查回踩机会 if not signal: signal = self.generate_pullback_signal(df, i) if signal: signal['timestamp'] = df.iloc[i].get('timestamp', i) signal['current_price'] = df.iloc[i]['close'] signal['market_state'] = self.current_state.value signal['alpha'] = self.alpha signals.append(signal) December 12, 2025

5RP

プロフィールアイコンメーカー作りました！
#RoboNeoCPP @RoboNeo_ai

今回はそのアイコンの効果の解説付きで、自分に最適なアイコンを選ぶのに役立つ仕様になっています！

ヘッダーメーカーと同様に、ブラッシュアップとアイコンのみ抽出が可能です。
🎮使い方
1. 以下のプロンプト1をコピペして、①現状のXのプロフィールのスクショ（必須）を読み込ませてください。
（他に使いたい画像は2つ目以降に読み込ませます）
※縦横比設定はAuto推奨

2. 出来上がった画像とプロンプト2をコピペして、採用するデザインの番号を選んで高画質化できます。

3. もし気に入ったデザインをバリエーション展開したい場合は、プロンプト3を使ってください。

デザインセンスのある人が改良してくださると、より良いものになると思いますので、改良・改変大歓迎です😂

それでは、以下プロンプトです。

✅プロンプト1
role: "SNSプロフィール用アイコン＆説明文デザインエキスパート"

task:
description: "丸型アイコン画像＋説明文の横長レイアウトを、9種類（3列×3行）で生成する"
count: 9
layout:
orientation: "横長レイアウト"
aspect_ratio: "3:1"
sections:
left: "アイコン領域（丸型前提の正方形：全体の1/3幅を厳守）"
right: "説明領域（全体の2/3幅を厳守）"
numbering: "各案の左上に1～9の番号表示"
strict_rule: "各マスは『アイコン1：説明文2』の比率固定。アイコンが説明領域へ侵食したり、説明文がアイコン領域へ入り込むことを禁止"
output_format_example:
- "1️⃣ [丸型アイコン画像案1] | [説明文1]"
- "2️⃣ [丸型アイコン画像案2] | [説明文2]"
- ...
- "9️⃣ [丸型アイコン画像案9] | [説明文9]"

input_images:
required_first_image: "Xプロフィールのスクリーンショット"
analysis_targets:
- アイコン
- ヘッダー
- ユーザー名
- 自己紹介
- 固定投稿
use_of_analysis: "世界観・職業・活動内容・口調・強み・カラー傾向、ユーザーのニーズ（例：バズ、宣伝、信頼性）を解析し、9案それぞれに最適な目的と効果へ反映する"
optional_reference_images:
rule: "文字情報のみ参考。画像自体はアイコン素材としてのみ活用"

description_spec:
components:
- タイトル
- タイプタグ: "2〜3個"
- 効果説明: "50〜80文字で端的に記載"
goals:
- "丸型トリミングでもひと目で伝わる（必ず顔が主体）"
- "アイコンだけで人物像・印象が直感的に伝達（表情・色・スタイルで差別化）"
- "思わず拡大表示したくなる（感情を強く訴求）"
- "SNS拡散＆ブランド一貫性"
face_priority_rules:
- "顔が構図の中心。常に主役として配置する"
- "視線誘導：瞳のキャッチライトを強調しクリック率UP"
- "表情変化（微笑み／真剣／驚きなど）で印象幅を出す"
- "髪型・アクセサリー・色味で差別化し、識別性を向上"
- "過度な背景占有を禁止し、人物が主役であることを保証"

diversity_rules:
composition_balance:
face_icons: "5〜6案（主戦力・クリック率最大化）"
bust_up: "2案（人物性と情報量を補完）"
chibi_full_body: "1〜2案（世界観訴求・差別化）"
others: "挑戦枠として最小限（1案以内）"

requirement: "9案すべて別物と分かる差別化（視覚・世界観・意図の三点で判定）"
categories:
composition:
- "超ドアップ（顔アイコン主体：クリック率最大化）"
- "顔アップ（視認性重視・感情表現を強く）"
- "バストアップ（人物性や服装で差別化）"
- "ちびキャラ全身（可愛さ・世界観訴求）"
- "その他：象徴アイコン・背景主体（挑戦枠として最小数）"
color_scheme:
- "寒色（知的・クール・洗練）"
- "暖色（親近感・優しさ）"
- "ネオン（バズ狙い、若年層ターゲット）"
- "パステル（柔らかさ・かわいさ）"
- "黒背景に主役白強調（権威性・差別性）"
- "ブランドカラー反映（既存世界観維持）"
- "補色配色（視認性アップ）"
worldview:
- "ポップ（元気・軽快・親しみ）"
- "かわいい（キャッチー、女性人気狙い）"
- "クール（スタイリッシュ、専門性）"
- "SF（未来感、技術ブランディング）"
- "和風（文化性、独自性、海外受け）"
- "権威性特化（信頼・実績訴求）"
- "ユーモア重視（拡散力・話題性）"
effects:
- "光の乱反射（華やかさ最大化）"
- "発光（注目度向上／アイキャッチ）"
- "シネマティック（格上げ・ストーリー性）"
- "手描き調（クリエイティブ性・個性）"
- "モーショングラフィックス風（動きの錯覚で注目）"
- "アウトライン強調（視認性・SNS向け）"
branding:
- "キャラ主体（親近感）"
- "ロゴ主体（ビジネス・信頼性）"
- "象徴アイテム強調（記憶残留・ブランド化）"
- "メッセージ配置（宣伝・告知性）"
challenge_count: "挑戦的な案を最低2案以上（＝普段の路線からの逸脱を肯定）"
extreme_examples:
- "影のみ（シルエットで強い印象／匿名性を活かす）"
- "表情封印（ミステリアス／権威）"
- "背景のみで人物非表示（世界観先行提案）"
quality_effects:
optional:
- "光の乱反射（キラキラとした高級感／印象的な視覚効果）"
- "超高精細（ディテールを際立たせ専門性・権威性を付与）"
- "8K（未来感・最新技術感を演出し品質の高さを示す）"
- "シネマティックライティング（ドラマ性・存在感の強調）"
- "フォトリアル描写（リアリティにより信頼性・共感性を向上）"
- "発光エフェクト（バズ誘発のインパクト／特徴を強調）"
- "ボケ・浅い被写界深度（主役の視認性アップ／プロっぽさ）"
- "グリッチ・ネオン表現（トレンド感／海外ウケ狙い）"
- "粒子・粉塵エフェクト（高級感やストーリー感の付与）"
- "アニメ調手描き風タッチ（親近感・ポップさ強化）"
- "強いコントラスト（モノクロ・黒背景で権威性強調）"
audience_and_needs_analysis:
focus:
- "フォロワー層（例：ビジネス／クリエイター／一般ユーザー／学生／海外ユーザー／ライト層）を推定し、その比率と優先度を考慮"
- "ニーズ（バズ／宣伝／収益化／信頼・権威性／親近感／プロフィール誘導／外部リンク誘導／購買意欲喚起）を分析し、目的対応案を作成"
- "投稿傾向とテーマ（例：作品投稿中心／日常／情報発信／権威性訴求／面白ネタ）を頻出ワード・固定投稿から推定"
- "プロフィール文の口調（例：ユーモア／真面目／丁寧／砕けた表現）を反映"
- "アイコン・ヘッダーの既存デザインとの一貫性、または刷新の必要性を判定"
application:
- "9案のうち複数案は推定ニーズを直接満たす構成にする"
- "2案以上は新規ターゲット拡大の挑戦的方向性で提案"
required_output:
- "各案の説明文内に『どんな効果を狙ったデザインか』を明記"
- "全案でクリック率UPを主目的とし、その視覚的仕組み（視線誘導／色彩コントラスト／感情訴求）を説明文内で必ず言語化する"
- "どんな投稿（例：ギャグ／実績／商品紹介）と組み合わせたとき最大効果となるかを明記する"
- "効果の種類（例：バズ／フォロワー増／外部誘導／信頼性向上）を明確化し、ユーザーの目的との整合性を示す"

✅プロンプト2（アイコン抽出）
参照画像の🌟番の画像を抽出し、アスペクト比1:1で4Kで高画質化してください。左上の数字（ナンバリング）および説明文は削除してください。丸い枠も除去してください。

※🌟を番号に変えてください。
※丸い枠を残したい場合は、最後の一文を削除してください。
※若干印象や色遣いが変わったりしますのでガチャ感覚でどうぞ！

✅プロンプト3
🔶番の画像を抽出し、同じコンセプトの違うデザイン案を9種類作成し、参考画像と同じパターンで並べてください。

- 9案すべて重複パターン禁止
- 「挑戦的な案」を2つ以上含める
- 失敗を恐れず、極端な方向性も歓迎
- 左上に1～9の数字をナンバリングする

※🔶を番号に変えてください。

👇RoboNeoでワークフローにしていますので、そこからコピペしたり、自分で生成することもできます。

https://t.co/J3HdqnD2h0 December 12, 2025

5RP

#集団ストーカー 加害者は下半身がユルかったり
狂ってたりする人間が多い気がする。
「わたなべと寝たから次はmidoriだ」と言っていたそうですが、私は絶対にそんな事はしません。
ソレで仕事を優遇してもらったり出世させてもらったりしてる人もいるようですが、私はそんな事したくありません。
#集団ストーカーは実在します
#組織的嫌がらせ #組織的犯罪
@NPA_KOHO @mpd_sousa1
#WeAreTargetedIndividuals
#TargetedIndividuals
#gangstalkers December 12, 2025

3RP

【宝宝识图系列】女儿周末又来催更认知大图了，供不应求了，趁周末再给她做了几个系列，这次把她的形象融入了进去，宠物换成了她喜欢的小兔子，提示词尝试宝玉@dotey推荐的思路：与AI共同创作提示词：模版+实例的形式。 分享四季果园图，体现当季水果，创作过程发现Gemini不太稳定，尤其是标签总会有标错的情况，推友们有没有好的办法，可评论区一起讨论下（目前找到了一种相对稳定的办法，晚点在评论区分享）。
提示词如下：

元提示词（模版）：
[SCENE_THEME] = 果园大世界 #{季节/主题变体}
[TARGET_AGE] = 2-5岁（词汇爆发期）
[VARIATION_ID] = {编号}
[CORE_OBJECTS] = {12个纯净名词大型物体}
[DETAIL_OBJECTS] = {16个纯净名词小型物体}
[ENV_ELEMENTS] = {3-5个纯净名词环境元素}
[STATE_HINT] = {场景状态描述，仅氛围参考，不写入标签}
字体不要有错乱、乱码

【全局设置】
一幅视觉鲜明、内容丰富的儿童认知插图，主题为"[SCENE_THEME]"，宽幅全景横幅（21:9画幅），呈现一个细节极其丰富的玩具微缩景观。整体风格为柔和圆润的黏土捏塑3D美学（Soft Claymation / 绒感3D雕塑），如同一个巨大而精心布置的实体玩具微缩景观。光线明亮、温暖、纯净，带有细腻的体积光效果，营造出无与伦比的治愈感和可触摸感。

I. 报纸标题区（顶部横幅）
主标题：横向展开于画面顶部——"[SCENE_THEME] 双语认知大发现"。
字体风格：超大号、饱满多彩的黏土气球字体，边缘柔和并带有高光，仿佛漂浮在空中的棉花糖。每个字母独立成型，厚度超过3厘米。
装饰元素：标题两侧散落着与[SCENE_THEME]相关的{3个特定装饰物}小巧可爱黏土浮雕装饰。

II. 报纸主体部分（核心场景与构图）
场景氛围：一个广阔、鲜活且细节丰富的"玩具微缩世界"。色彩保持柔和的莫兰迪/马卡龙色调，同时具备高饱和度。当前场景状态：[STATE_HINT]

构图要求：
- 采用宽幅全景横幅广角微缩景观（Wide-angle Miniature Landscape）视角。
- 景深调整：前景与中景完全清晰锐利；仅最远处背景做轻微柔焦处理。
- 布局策略：所有物体分组并分散布置于画面不同位置，各物体之间保留舒适的"呼吸空间"，避免视觉杂乱。

引导角色：
2位圆润可爱的黏土卡通向导——参考图片人物样貌（戴粉色小帽）与可爱的小兔子（天粉色身体），通过夸张而清晰的肢体语言（如手指指向、抬头仰望）引导视线扫视整幅画面。

III. 必备物体与认知清单（本系列第[VARIATION_ID]期）

**核心认知大型物体（12个）：**
[CORE_OBJECTS]

**丰富认知小型物体（16个）：**
[DETAIL_OBJECTS]

**环境元素（背景与地面装饰）：**
[ENV_ELEMENTS]

IV. 精准双语标签系统（核心防乱码优化）
- **样式**：圆形厚实黏土质感的三行标签牌，直径约8-10厘米，底色柔和米白（RGB 250,245,240），轻微3D浮雕效果，如磁贴吸附在画面上。标签牌边缘有2毫米厚的彩色描边（颜色与物体主色调呼应）。
- **字体要求**：
- 第一行拼音：使用"站酷快乐体"风格，字号24pt，颜色深灰（RGB 60,60,60），字符间距0
- 第二行中文：使用"方正粗圆简体"风格，字号36pt加粗，颜色纯黑（RGB 30,30,30），字符间距0
- 第三行英文：使用"Comic Sans MS"圆润字体，字号20pt，颜色深灰（RGB 70,70,70），字符间距0
- **渲染指令**：文字必须作为矢量图形直接嵌入渲染，禁用位图转换。每个字符单独建模为黏土浮雕字母，确保边缘锐利无锯齿，抗锯齿等级最高，渲染采样率≥2000。
- **位置规则**：每个标签位于对应物体正下方5-8厘米处，标签之间不重叠，整体呈网格状分布。标签牌用半透明细线（不显示在最终画面）与物体连接。

V. 风格参数与渲染指令
- **风格基调**：黏土动画微缩景观
- **关键修饰词**：拥挤但有序的构图、精准标注、柔和体积光、超清晰文字渲染
- **色彩与材质**：丰富柔和的粉彩色系、可触摸的黏土质感、光滑圆润边缘（曲率半径>0.3）
- **渲染质量**：8K超高清，Cinema 4D可爱渲染风格，Octane渲染器，光线追踪
- **文字渲染**：启用矢量文字直接嵌入，禁止位图化文字，抗锯齿等级最高

VI. 负面提示（严格排除）
no sharp edges, no realistic textures, no dark shadows, no small text, no cluttered composition, **no quantity numbers displayed on objects**, **no Chinese character corruption**, **no pixelated text**, **no blurry fonts**, no watermarks, no photographic elements, no gradient text, no broken letters, no fused characters, no incomplete glyphs

示例提示词：（其他季节及当季水果可以让AI协助生成）：
[SCENE_THEME] = 春季开花果园 [VARIATION_ID] = 01 [STATE_HINT] = 花朵盛开，整体色调粉白为主，树木以花为主 [CORE_OBJECTS] = 杏树、李子树、草莓田、蓝莓丛、樱桃树、柑橘树、枇杷树、蜜蜂箱、红色拖拉机、蓝色洒水车、白色储藏小屋、绿色稻草人 [DETAIL_OBJECTS] = 蜜蜂、草莓、杏子、白蝴蝶、啄木鸟、园丁小桶、浇水壶、圆润石头、蚯蚓、瓢虫、蜗牛、飘舞花瓣、园艺手套、小草帽、雨靴、喷壶 [ENV_ELEMENTS] = 棉花糖云朵、弹跳小河、圆润山丘、彩虹弧线、彩色石子小路 标题装饰：小花、蜜蜂、水滴 December 12, 2025

3RP

私に数年間纏わりつき #集団ストーカー 加害をしてくるよこてですが
「早く入れ替わりたい」と言ってるとか。

私と入れ替わろうとしているようですが
仮にコッソリ私をコロし入れ替わり
私のフリをして
生活しようという事なんでしょうか。

「背乗り」は耳にしますが
顔も年齢も背丈も違うのに
そのような事が出来るんでしょうか。
どなたか詳しい方、教えて下さい。
#集団ストーカーは実在します
#組織的嫌がらせ #組織的犯罪
@NPA_KOHO @mpd_sousa1

#WeAreTargetedIndividuals
#TargetedIndividuals
#gangstalkers
#HavanaSyndrome #V2K December 12, 2025

3RP

パランティアの軍事・防衛分野における関与について、さらに具体的に深掘りします。同社のソフトウェアは、現代の戦争における情報優位性の確保と意思決定の高速化に不可欠な役割を担っています。

1. データ統合と「キル・チェーン」の効率化
パランティアの「Gotham」プラットフォームの核心的な価値は、これまでバラバラに存在していた軍事データを一つのシステムに統合し、分析可能にすることにあります。 
•データソースの融合: 衛星画像、航空機やドローンからの映像、地上センサーからのデータ、ヒューミント（人的情報）報告など、多様な非構造化データをシームレスに統合します。
•「キル・チェーン」への応用: このデータ統合により、敵の標的を特定し、攻撃を決定・実行するまでの一連の流れ（キル・チェーン）が劇的に短縮されます。偵察からターゲティング、攻撃計画の立案まで、AIの支援により迅速な意思決定が可能になります。 

2. ウクライナ紛争での実戦投入
パランティアの技術は、ロシアによるウクライナ侵攻において実際に戦場で使用されており、ウクライナ軍の善戦を陰で支えている「魔法の力」とも称されています。 
•戦場でのAI活用: ウクライナ軍はパランティアのソフトウェアを利用し、戦場データの分析、軍事計画、標的設定を行っています。
•成果: これにより、ロシア軍の補給線や指揮所などの脆弱性を特定し、効率的な攻撃を実現していると報じられています。 

3. 米軍「TITAN」プログラムの中核
米陸軍の最重要AIプロジェクトの一つである「TITAN（Tactical Intelligence Targeting Access Node）」において、パランティアは主要な契約を獲得しています。 
•移動式地上局: TITANはAIを搭載した移動式の情報収集・分析車両で、複数の情報源からのデータを統合・分析し、戦場での目標補足を支援します。
•将来の標準装備: このプログラムは、米陸軍における将来の情報収集活動の中核を担うことが期待されています。 

4. 企業倫理と議論
パランティアは自らを「米国の最も親密な同盟国を守る」と位置づけ、軍事・防衛への深いコミットメントを公言しています。 
•倫理的な懸念: しかし、その技術が移民執行機関（ICE）による移民追跡や警察の予測的治安維持活動に使用されてきた経緯もあり、人権団体やデジタル権利擁護団体からはプライバシーや人種差別的なAI分析につながる可能性について批判も受けています。 
パランティアは、単なるソフトウェア企業ではなく、現代の地政学的状況と深く結びついた、**「戦争の様相を変える」**テクノロジー企業として特異な存在となっています。 December 12, 2025

2RP

＼HAPPY BIRTHDAY／

前沢綾花 選手🎂
@AyakaMaesawa

お誕生日おめでとうございます🎉

前沢綾花選手はPERFECTに参戦しながら会社員として、またS.C. Darts Schoolでアシスタントコーチとしても活躍中です✨
引き続きますますのご活躍を祈念しております！
素敵なお誕生日をお過ごしください🎁

#TeamTarget
#TargetDartsJP December 12, 2025

2RP

ご説明ありがとうございます。
私の前投稿で、レーダーモードの整理を
search（捜索）→track（追尾）→lock-on（火器管制照準）
と単純化して書いていましたが、現代の戦闘機レーダーでは、
「TWS：Track While Scan（捜索を続けながら複数目標を自動追尾する方式）」
のまま複数目標を追尾・攻撃できる等、実際はもう少し複雑な構成である点は訂正します。
この技術一般論については、氏のご説明には条件付きで一理あると理解しています。

一方で、防衛省発表および主要報道を改めて確認した限りでは、

・「Lock-on という動作フェーズは存在しない」
　（＝火器管制レーダーとしての照準固定段階が無い、とする断定）
・「今回のJ-15は警告目的のSTT
　（Single Target Track：単一目標への専用追尾モード）
　にすぎない」

と、本事案について断定できる公式資料・一次ソースは現時点では見当たりませんでした。

当該機の搭載レーダー型式や、実際に使用された運用モードも、
現時点では公表情報からは確認できない状況です。

したがって、レーダー技術の一般論と、
今回の個別事案の評価は分けて考える必要があり、
本件を
「攻撃用の火器管制レーダー照射ではなかった」
と断定するだけの公的根拠は、
現段階では確認できていない、という整理になります。

以上を前提にすると、
氏が断言されている主張は、
依然として成立しないことになるのですが、
もし断言可能な根拠となる
一次資料や公式情報をご存じでしたら、
ご教示いただけますでしょうか？ December 12, 2025

2RP

パランティアの軍事・防衛分野における関与について、さらに具体的に深掘りします。同社のソフトウェアは、現代の戦争における情報優位性の確保と意思決定の高速化に不可欠な役割を担っています。

1. データ統合と「キル・チェーン」の効率化
パランティアの「Gotham」プラットフォームの核心的な価値は、これまでバラバラに存在していた軍事データを一つのシステムに統合し、分析可能にすることにあります。 
•データソースの融合: 衛星画像、航空機やドローンからの映像、地上センサーからのデータ、ヒューミント（人的情報）報告など、多様な非構造化データをシームレスに統合します。
•「キル・チェーン」への応用: このデータ統合により、敵の標的を特定し、攻撃を決定・実行するまでの一連の流れ（キル・チェーン）が劇的に短縮されます。偵察からターゲティング、攻撃計画の立案まで、AIの支援により迅速な意思決定が可能になります。 

2. ウクライナ紛争での実戦投入
パランティアの技術は、ロシアによるウクライナ侵攻において実際に戦場で使用されており、ウクライナ軍の善戦を陰で支えている「魔法の力」とも称されています。 
•戦場でのAI活用: ウクライナ軍はパランティアのソフトウェアを利用し、戦場データの分析、軍事計画、標的設定を行っています。
•成果: これにより、ロシア軍の補給線や指揮所などの脆弱性を特定し、効率的な攻撃を実現していると報じられています。 

3. 米軍「TITAN」プログラムの中核
米陸軍の最重要AIプロジェクトの一つである「TITAN（Tactical Intelligence Targeting Access Node）」において、パランティアは主要な契約を獲得しています。 
•移動式地上局: TITANはAIを搭載した移動式の情報収集・分析車両で、複数の情報源からのデータを統合・分析し、戦場での目標補足を支援します。
•将来の標準装備: このプログラムは、米陸軍における将来の情報収集活動の中核を担うことが期待されています。 

4. 企業倫理と議論
パランティアは自らを「米国の最も親密な同盟国を守る」と位置づけ、軍事・防衛への深いコミットメントを公言しています。 
•倫理的な懸念: しかし、その技術が移民執行機関（ICE）による移民追跡や警察の予測的治安維持活動に使用されてきた経緯もあり、人権団体やデジタル権利擁護団体からはプライバシーや人種差別的なAI分析につながる可能性について批判も受けています。 
パランティアは、単なるソフトウェア企業ではなく、現代の地政学的状況と深く結びついた、**「戦争の様相を変える」**テクノロジー企業として特異な存在となっています。 December 12, 2025

1RP

パランティアの軍事・防衛分野における関与について、さらに具体的に深掘りします。同社のソフトウェアは、現代の戦争における情報優位性の確保と意思決定の高速化に不可欠な役割を担っています。

1. データ統合と「キル・チェーン」の効率化
パランティアの「Gotham」プラットフォームの核心的な価値は、これまでバラバラに存在していた軍事データを一つのシステムに統合し、分析可能にすることにあります。 
•データソースの融合: 衛星画像、航空機やドローンからの映像、地上センサーからのデータ、ヒューミント（人的情報）報告など、多様な非構造化データをシームレスに統合します。
•「キル・チェーン」への応用: このデータ統合により、敵の標的を特定し、攻撃を決定・実行するまでの一連の流れ（キル・チェーン）が劇的に短縮されます。偵察からターゲティング、攻撃計画の立案まで、AIの支援により迅速な意思決定が可能になります。 

2. ウクライナ紛争での実戦投入
パランティアの技術は、ロシアによるウクライナ侵攻において実際に戦場で使用されており、ウクライナ軍の善戦を陰で支えている「魔法の力」とも称されています。 
•戦場でのAI活用: ウクライナ軍はパランティアのソフトウェアを利用し、戦場データの分析、軍事計画、標的設定を行っています。
•成果: これにより、ロシア軍の補給線や指揮所などの脆弱性を特定し、効率的な攻撃を実現していると報じられています。 

3. 米軍「TITAN」プログラムの中核
米陸軍の最重要AIプロジェクトの一つである「TITAN（Tactical Intelligence Targeting Access Node）」において、パランティアは主要な契約を獲得しています。 
•移動式地上局: TITANはAIを搭載した移動式の情報収集・分析車両で、複数の情報源からのデータを統合・分析し、戦場での目標補足を支援します。
•将来の標準装備: このプログラムは、米陸軍における将来の情報収集活動の中核を担うことが期待されています。 

4. 企業倫理と議論
パランティアは自らを「米国の最も親密な同盟国を守る」と位置づけ、軍事・防衛への深いコミットメントを公言しています。 
•倫理的な懸念: しかし、その技術が移民執行機関（ICE）による移民追跡や警察の予測的治安維持活動に使用されてきた経緯もあり、人権団体やデジタル権利擁護団体からはプライバシーや人種差別的なAI分析につながる可能性について批判も受けています。 
パランティアは、単なるソフトウェア企業ではなく、現代の地政学的状況と深く結びついた、**「戦争の様相を変える」**テクノロジー企業として特異な存在となっています。 December 12, 2025

1RP

パランティアの軍事・防衛分野における関与について、さらに具体的に深掘りします。同社のソフトウェアは、現代の戦争における情報優位性の確保と意思決定の高速化に不可欠な役割を担っています。

1. データ統合と「キル・チェーン」の効率化
パランティアの「Gotham」プラットフォームの核心的な価値は、これまでバラバラに存在していた軍事データを一つのシステムに統合し、分析可能にすることにあります。 
•データソースの融合: 衛星画像、航空機やドローンからの映像、地上センサーからのデータ、ヒューミント（人的情報）報告など、多様な非構造化データをシームレスに統合します。
•「キル・チェーン」への応用: このデータ統合により、敵の標的を特定し、攻撃を決定・実行するまでの一連の流れ（キル・チェーン）が劇的に短縮されます。偵察からターゲティング、攻撃計画の立案まで、AIの支援により迅速な意思決定が可能になります。 

2. ウクライナ紛争での実戦投入
パランティアの技術は、ロシアによるウクライナ侵攻において実際に戦場で使用されており、ウクライナ軍の善戦を陰で支えている「魔法の力」とも称されています。 
•戦場でのAI活用: ウクライナ軍はパランティアのソフトウェアを利用し、戦場データの分析、軍事計画、標的設定を行っています。
•成果: これにより、ロシア軍の補給線や指揮所などの脆弱性を特定し、効率的な攻撃を実現していると報じられています。 

3. 米軍「TITAN」プログラムの中核
米陸軍の最重要AIプロジェクトの一つである「TITAN（Tactical Intelligence Targeting Access Node）」において、パランティアは主要な契約を獲得しています。 
•移動式地上局: TITANはAIを搭載した移動式の情報収集・分析車両で、複数の情報源からのデータを統合・分析し、戦場での目標補足を支援します。
•将来の標準装備: このプログラムは、米陸軍における将来の情報収集活動の中核を担うことが期待されています。 

4. 企業倫理と議論
パランティアは自らを「米国の最も親密な同盟国を守る」と位置づけ、軍事・防衛への深いコミットメントを公言しています。 
•倫理的な懸念: しかし、その技術が移民執行機関（ICE）による移民追跡や警察の予測的治安維持活動に使用されてきた経緯もあり、人権団体やデジタル権利擁護団体からはプライバシーや人種差別的なAI分析につながる可能性について批判も受けています。 
パランティアは、単なるソフトウェア企業ではなく、現代の地政学的状況と深く結びついた、**「戦争の様相を変える」**テクノロジー企業として特異な存在となっています。 December 12, 2025

1RP

12/8(月)
🍀ガイア西船橋店
🎯SEVEN THE TARGET🎯

【7日目考察】
本日は🔴1🟠3の配分✨
最終日は未投入箇所をキッチリ埋めて仕上げてきた感じ👏

さて今回は塊仕掛けがほぼ毎日開催されていたというところがポイントかと☝️
しかも塊にはほぼ必ず🌈が入っていたので質も良かったです💮
また仕掛け箇所も階段状になっていたりと面白さがみられるところも👍
『中の人』はかなり遊び心があると思うので、今後も同店の動向に注目🔥

p.s.本日はエヴァBTがまるごとだった模様🦒🌈
ミサトさん誕生日だったからかねぇ🎂
↑こういうところ、今後もチェックしておいてもいいかも✅ December 12, 2025

1RP

志朗 vs 大﨑孔稀 実現なるか!? 衝撃決着連発の舞台裏に迫る！｜25.11.9 #RISE193 🥊
RISE ウェルター級(-67.5kg)
3位の稲井良弥（TARGET大森）はオリンピック柔道金メダリストでPRIDEにも出てた吉田秀彦🥋🥇に似てるな。頑丈な体の強さ、顔、声や話し方まで。
王者・宇佐美秀メイソンとの試合楽しみ！ https://t.co/bfeT6gn8DP https://t.co/U38dALi5gE December 12, 2025

1RP

おはようございます。
TARGET RaptorG3。好きなカットは多面カットなのでこういうのが良い。
#ダーツ https://t.co/siYJg25Ia8 December 12, 2025

1RP

『コルセア50 潮噛み最強説』
潮の流れって、釣りの中では大切。
その中でもメバルは流れに敏感で、1級スポットで一気に食いが立つことも。

リグを引っ張る時の潮噛み感を自分の中で重視していて、潮の重い軽いで、ヨレとか変化を見つけれるから、コルセア50は『パイロットルアー』であり、『超1軍ルアー』

————————
TARGET/ #ライトゲーム #メバリング : #メバル #シロメバル
————————
■EVERGREEN ソルティセンセーションNeo
NEOS-76M-T
■DAIWA LUVIAS LT2000S-XH
■LIVRE UNION45-51
■XBRAID UPGRADE PE X4 0.3号

■EVERGREEN Corsair50

#エバーグリーンインターナショナル
#ソルティセンセーションネオ
#ソルティセンセーションNeo
#ソルセンネオ #ソルセンNeo
#ソルセンネオ76
#快適極まるネオスタンダード
#PR December 12, 2025

1RP

🍆この術式のコードはこちら↓

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>虚式「茈」滞留ver</title>
<style>
body { margin: 0; background-color: #050505; overflow: hidden; font-family: 'Helvetica Neue', Arial, sans-serif; color: white; }

#canvas-wrapper { position: relative; width: 100vw; height: 100vh; }
canvas { position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; }
#three-canvas { z-index: 1; }
#debug-canvas { z-index: 2; pointer-events: none; opacity: 0; transition: opacity 0.3s; }

#ui {
position: absolute; top: 30px; left: 0; width: 100%; text-align: center;
z-index: 10; pointer-events: none; text-shadow: 0 0 15px black;
display: flex; flex-direction: column; align-items: center;
}

/* タイトル装飾 */
h1 { margin: 0; font-size: 28px; font-weight: 900; letter-spacing: 1px; line-height: 1.4; }
.blue { color: #0088ff; text-shadow: 0 0 10px #0088ff; }
.red { color: #ff0055; text-shadow: 0 0 10px #ff0055; }
.purple { color: #d946ef; text-shadow: 0 0 20px #d946ef; font-size: 32px; }
.connector { color: #aaa; font-weight: normal; margin: 0 10px; }

.mode-badge {
display: inline-block; padding: 8px 20px; border-radius: 30px;
background: rgba(0,0,0,0.7); border: 2px solid #555;
margin-top: 20px; font-weight: bold; transition: all 0.3s; font-size: 14px;
}

.instruction { font-size: 14px; margin-top: 10px; color: #ccc; line-height: 1.6; }
.highlight { color: #ffdd00; font-weight: bold; }

.controls { pointer-events: auto; margin-top: 20px; opacity: 0.7; hover: opacity: 1; }
button {
background: #222; color: #aaa; border: 1px solid #444;
padding: 8px 12px; cursor: pointer; border-radius: 4px;
font-size: 12px; transition: all 0.2s;
}
button:hover { background: #444; color: white; }
https://t.co/QlmO1ChYS5 { background: #4ade80; color: black; border-color: #4ade80; }

#loading {
position: absolute; inset: 0; background: #000; z-index: 100;
display: flex; flex-direction: column;
align-items: center; justify-content: center; color: #d946ef;
}
.spinner {
width: 60px; height: 60px; border: 6px solid #333;
border-top-color: #d946ef; border-radius: 50%;
animation: spin 1s linear infinite; margin-bottom: 25px;
}
@keyframes spin { to { transform: rotate(360deg); } }
</style>

<script type="importmap">
{
"imports": {
"three": "https://t.co/WCeEpWANoG",
"three/addons/": "https://t.co/bBrbg8ZTxv",
"@mediapipe/tasks-vision": "https://t.co/i0lPucFaTA"
}
}
</script>
</head>
<body>

<div id="loading">
<div class="spinner"></div>
<div style="letter-spacing: 2px; font-weight: bold;">術式展開中...</div>
</div>

<div id="ui">
<h1>
<span class="blue">術式順転「蒼」</span><span class="connector">＋</span><span class="red">術式反転「赫」</span><br>
<span class="connector">＝</span><span class="purple">虚式「茈」</span>
</h1>
<div id="mode-text" class="mode-badge" style="color:#aaa; border-color:#aaa;">術式対象を探索中</div>
<div class="instruction">
<div>左右の手でサイズ操作: <span class="highlight">つまむ(小)</span> / <span class="highlight">パー(大)</span></div>
<div>両手を合わせ「茈」を生成し、<span class="highlight">両手を握って</span>発動せよ</div>
</div>

<div class="controls">
<button id="btn-debug" onclick="toggleDebug()">👁 術式開示 (SKELETON)</button>
</div>
</div>

<div id="canvas-wrapper">
<canvas id="three-canvas"></canvas>
<canvas id="debug-canvas"></canvas>
</div>

<video id="webcam" autoplay playsinline style="display:none; transform: scaleX(-1);"></video>

<script type="module">
import * as THREE from 'three';
import { FilesetResolver, HandLandmarker } from '@mediapipe/tasks-vision';

// --- 設定 (物理演算を微調整) ---
const CONFIG = {
particleCount: 40000,
smoothFactor: 0.1,
mergeDist: 3.5,

// 爆発・滞留設定
explodeForce: 2.0, // 初速 (かなり強く設定して一気に広げる)
drag: 0.95, // 摩擦係数 (1未満にすることで急減速し、滞留させる)
turbulence: 0.015, // 乱気流 (フワフワ漂う動きの強さ)
explodeDuration: 10000,// 滞留時間 (10秒)

// サイズ設定
scalePinch: 0.5,
scaleNormal: 1.0,
scaleOpen: 1.5,
scaleMerge: 2.0
};

const COLOR_LEFT = new THREE.Color('#0088ff'); // 蒼
const COLOR_RIGHT = new THREE.Color('#ff0055'); // 赫
const COLOR_MERGE = new THREE.Color('#d946ef'); // 茈

// --- グローバル変数 ---
let scene, camera, renderer, particles, geometry;
let positionsOriginal;
let velocities;
let handLandmarker;
let video = document.getElementById('webcam');
let debugCanvas = document.getElementById('debug-canvas');
let debugCtx = debugCanvas.getContext('2d');
let showDebug = false;

// --- 状態管理 ---
const targetState = {
left: { x: -10, y: 0, visible: false, pinch: false, open: false },
right: { x: 10, y: 0, visible: false, pinch: false, open: false },
isMergedTrigger: false,
centerX: 0, centerY: 0
};

const currentProps = {
leftPos: new THREE.Vector3(-10, 0, 0),
rightPos: new THREE.Vector3(10, 0, 0),
leftScale: 0,
rightScale: 0,
leftColor: new THREE.Color(),
rightColor: new THREE.Color(),
};

let appMode = 'NORMAL';

async function init() {
initThree();
await initMediaPipe();
startCamera();
animate();
}

function initThree() {
const canvas = document.getElementById('three-canvas');
scene = new THREE.Scene();
scene.fog = new THREE.FogExp2(0x050505, 0.002);
camera = new THREE.PerspectiveCamera(60, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.1, 100);
camera.position.z = 14;

renderer = new THREE.WebGLRenderer({ canvas: canvas, antialias: true, alpha: true });
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
renderer.setPixelRatio(window.devicePixelRatio);

positionsOriginal = new Float32Array(CONFIG.particleCount * 3);
const currentPositions = new Float32Array(CONFIG.particleCount * 3);
const colors = new Float32Array(CONFIG.particleCount * 3);
velocities = new Float32Array(CONFIG.particleCount * 3);

for (let i = 0; i < CONFIG.particleCount; i++) {
const r = 2.5;
const theta = Math.random() * Math.PI * 2;
const phi = Math.acos((Math.random() * 2) - 1);

const x = r * Math.sin(phi) * Math.cos(theta);
const y = r * Math.sin(phi) * Math.sin(theta);
const z = r * Math.cos(phi);

positionsOriginal[i * 3] = x;
positionsOriginal[i * 3 + 1] = y;
positionsOriginal[i * 3 + 2] = z;
currentPositions[i] = 999;
}

geometry = new THREE.BufferGeometry();
geometry.setAttribute('position', new THREE.BufferAttribute(currentPositions, 3));
geometry.setAttribute('color', new THREE.BufferAttribute(colors, 3));

const material = new THREE.PointsMaterial({
size: 0.08, vertexColors: true, blending: THREE.AdditiveBlending,
transparent: true, opacity: 0.8, depthWrite: false
});

particles = new THREE.Points(geometry, material);
scene.add(particles);

const handleResize = () => {
camera.aspect = window.innerWidth / window.innerHeight;
camera.updateProjectionMatrix();
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
debugCanvas.width = window.innerWidth;
debugCanvas.height = window.innerHeight;
};
window.addEventListener('resize', handleResize);
handleResize();
}

async function initMediaPipe() {
const vision = await FilesetResolver.forVisionTasks("https://t.co/NVq4WOyR3D");
handLandmarker = await HandLandmarker.createFromOptions(vision, {
baseOptions: {
modelAssetPath: `https://t.co/ioKfwnOtKQ`,
delegate: "GPU"
},
runningMode: "VIDEO",
numHands: 2
});
document.getElementById('loading').style.display = 'none';
}

function startCamera() {
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: { width: 640, height: 480 } })
.then(stream => video.srcObject = stream)
.catch(e => console.error(e));
}

function animate() {
requestAnimationFrame(animate);
updateHandDetection();
updatePhysics();
renderParticles();
}

// 1. 認識
function updateHandDetection() {
targetState.left.visible = false;
targetState.right.visible = false;
if (showDebug) debugCtx.clearRect(0, 0, debugCanvas.width, debugCanvas.height);

if (handLandmarker && video.readyState >= 2) {
const results = handLandmarker.detectForVideo(video, https://t.co/ZaI4dpfAMc());
if (showDebug && results.landmarks) drawSkeleton(results.landmarks);

for (let i = 0; i < results.landmarks.length; i++) {
const lm = results.landmarks[i];
const handedness = results.handedness[i][0].categoryName;

const cx = (lm[0].x + lm[9].x) / 2;
const cy = (lm[0].y + lm[9].y) / 2;
const sx = (cx - 0.5) * -18;
const sy = (cy - 0.5) * -14;

const spread = (Math.hypot(lm[8].x-lm[0].x, lm[8].y-lm[0].y) +
Math.hypot(lm[12].x-lm[0].x, lm[12].y-lm[0].y) +
Math.hypot(lm[16].x-lm[0].x, lm[16].y-lm[0].y) +
Math.hypot(lm[20].x-lm[0].x, lm[20].y-lm[0].y)) / 4;
const isOpen = spread > 0.3;
const pinchDist = Math.hypot(lm[4].x - lm[8].x, lm[4].y - lm[8].y);
const isPinch = pinchDist < 0.05;

if (handedness === "Right") {
targetState.left.x = sx; targetState.left.y = sy;
targetState.left.visible = true;
https://t.co/TndEuU47xE = isOpen;
targetState.left.pinch = isPinch;
} else {
targetState.right.x = sx; targetState.right.y = sy;
targetState.right.visible = true;
https://t.co/ILLk78UJyX = isOpen;
targetState.right.pinch = isPinch;
}
}

if (targetState.left.visible && targetState.right.visible) {
const dist = Math.hypot(targetState.left.x - targetState.right.x, targetState.left.y - targetState.right.y);
if (dist < CONFIG.mergeDist && https://t.co/TndEuU47xE && https://t.co/ILLk78UJyX) {
targetState.isMergedTrigger = true;
targetState.centerX = (targetState.left.x + targetState.right.x) / 2;
targetState.centerY = (targetState.left.y + targetState.right.y) / 2;
} else {
targetState.isMergedTrigger = false;
}
} else {
targetState.isMergedTrigger = false;
}
}
}

// 2. 物理 & ロジック
function updatePhysics() {
const lerp = (c, t) => c + (t - c) * CONFIG.smoothFactor;

if (appMode === 'EXPLODING') {
// 爆発中
} else if (targetState.isMergedTrigger) {
appMode = 'MERGED';
} else if (appMode !== 'MERGED') {
appMode = 'NORMAL';
}

if (appMode === 'MERGED') {
if (targetState.left.visible && targetState.right.visible &&
!https://t.co/TndEuU47xE && !https://t.co/ILLk78UJyX) {
startExplosion();
}
if (!targetState.left.visible || !targetState.right.visible) {
appMode = 'NORMAL';
}
}

const badge = document.getElementById('mode-text');
if (appMode === 'MERGED') {
badge.innerText = "虚式「茈」生成完了 - 発動待機";
https://t.co/ofVtm4WHxJ.color = "#d946ef"; https://t.co/ofVtm4WHxJ.borderColor = "#d946ef"; https://t.co/ofVtm4WHxJ.boxShadow = "0 0 15px #d946ef";
} else if (appMode === 'EXPLODING') {
badge.innerText = "術式発動！！";
https://t.co/ofVtm4WHxJ.color = "#ffdd00"; https://t.co/ofVtm4WHxJ.borderColor = "#ffdd00"; https://t.co/ofVtm4WHxJ.boxShadow = "0 0 25px #ffdd00";
} else {
badge.innerText = "術式対象を探索中";
https://t.co/ofVtm4WHxJ.color = "#aaa"; https://t.co/ofVtm4WHxJ.borderColor = "#555"; https://t.co/ofVtm4WHxJ.boxShadow = "none";
}

if (appMode !== 'EXPLODING') {
currentProps.leftPos.x = lerp(currentProps.leftPos.x, targetState.left.x);
currentProps.leftPos.y = lerp(currentProps.leftPos.y, targetState.left.y);
currentProps.rightPos.x = lerp(currentProps.rightPos.x, targetState.right.x);
currentProps.rightPos.y = lerp(currentProps.rightPos.y, targetState.right.y);

let tScaleL = 0;
if (targetState.left.visible) {
if (targetState.left.pinch) tScaleL = CONFIG.scalePinch;
else if (https://t.co/TndEuU47xE) tScaleL = CONFIG.scaleOpen;
else tScaleL = CONFIG.scaleNormal;
}
currentProps.leftScale = lerp(currentProps.leftScale, tScaleL);

let tScaleR = 0;
if (targetState.right.visible) {
if (targetState.right.pinch) tScaleR = CONFIG.scalePinch;
else if (https://t.co/ILLk78UJyX) tScaleR = CONFIG.scaleOpen;
else tScaleR = CONFIG.scaleNormal;
}
currentProps.rightScale = lerp(currentProps.rightScale, tScaleR);

currentProps.leftColor.lerp(COLOR_LEFT, 0.1);
currentProps.rightColor.lerp(COLOR_RIGHT, 0.1);
}

if (appMode === 'MERGED') {
currentProps.leftPos.x = lerp(currentProps.leftPos.x, targetState.centerX);
currentProps.leftPos.y = lerp(currentProps.leftPos.y, targetState.centerY);
currentProps.rightPos.x = lerp(currentProps.rightPos.x, targetState.centerX);
currentProps.rightPos.y = lerp(currentProps.rightPos.y, targetState.centerY);

currentProps.leftColor.lerp(COLOR_MERGE, 0.15);
currentProps.rightColor.lerp(COLOR_MERGE, 0.15);

currentProps.leftScale = lerp(currentProps.leftScale, CONFIG.scaleMerge);
currentProps.rightScale = lerp(currentProps.rightScale, CONFIG.scaleMerge);
}
}

function startExplosion() {
appMode = 'EXPLODING';
for(let i=0; i<CONFIG.particleCount; i++) {
const ix = i*3;
// 初速を強力に（画面全体に広げるため）
const vx = (Math.random() - 0.5) * CONFIG.explodeForce * 5;
const vy = (Math.random() - 0.5) * CONFIG.explodeForce * 5;
const vz = (Math.random() - 0.5) * CONFIG.explodeForce * 2 + 1.0;
velocities[ix] = vx; velocities[ix+1] = vy; velocities[ix+2] = vz;
}
setTimeout(() => { appMode = 'NORMAL'; }, CONFIG.explodeDuration);
}

// 3. 描画
function renderParticles() {
const positions = geometry.attributes.position.array;
const colors = geometry.attributes.color.array;
const time = https://t.co/qYkMP6pVyL() * 0.0015;
const half = CONFIG.particleCount / 2;

for (let i = 0; i < CONFIG.particleCount; i++) {
const ix = i * 3;

if (appMode === 'EXPLODING') {
// --- 爆発物理 (滞留ver) ---
positions[ix] += velocities[ix];
positions[ix+1] += velocities[ix+1];
positions[ix+2] += velocities[ix+2];

// 摩擦で減速させる（これが滞留の鍵）
velocities[ix] *= CONFIG.drag;
velocities[ix+1] *= CONFIG.drag;
velocities[ix+2] *= CONFIG.drag;

// 乱気流（フワフワさせる）
velocities[ix] += (Math.random() - 0.5) * CONFIG.turbulence;
velocities[ix+1] += (Math.random() - 0.5) * CONFIG.turbulence;
velocities[ix+2] += (Math.random() - 0.5) * CONFIG.turbulence;
continue;
}

// 通常時
const ox = positionsOriginal[ix];
const oy = positionsOriginal[ix+1];
const oz = positionsOriginal[ix+2];
const isLeft = i < half;
let tx, ty, tz, r, g, b;

if (isLeft) {
const s = currentProps.leftScale;
const rx = ox * Math.cos(time) - oz * Math.sin(time);
const rz = ox * Math.sin(time) + oz * Math.cos(time);
tx = rx * s + currentProps.leftPos.x;
ty = oy * s + currentProps.leftPos.y;
tz = rz * s;
r=currentProps.leftColor.r; g=currentProps.leftColor.g; b=currentProps.leftColor.b;
} else {
const s = currentProps.rightScale;
const rx = ox * Math.cos(-time) - oz * Math.sin(-time);
const rz = ox * Math.sin(-time) + oz * Math.cos(-time);
tx = rx * s + currentProps.rightPos.x;
ty = oy * s + currentProps.rightPos.y;
tz = rz * s;
r=currentProps.rightColor.r; g=currentProps.rightColor.g; b=currentProps.rightColor.b;
}

if (appMode === 'MERGED') {
const vib = 0.2;
tx += (Math.random()-0.5)*vib;
ty += (Math.random()-0.5)*vib;
tz += (Math.random()-0.5)*vib;
if(Math.random()>0.90) { r=1; g=1; b=1; }
}

positions[ix] = tx; positions[ix+1] = ty; positions[ix+2] = tz;
colors[ix] = r; colors[ix+1] = g; colors[ix+2] = b;
}

geometry.attributes.position.needsUpdate = true;
geometry.attributes.color.needsUpdate = true;
renderer.render(scene, camera);
}

function drawSkeleton(hands) {
debugCtx.lineWidth = 3; debugCtx.strokeStyle = "#4ade80"; debugCtx.shadowBlur = 10; debugCtx.shadowColor = "#4ade80";
const connections = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,4],[0,5],[5,6],[6,7],[7,8],[5,9],[9,10],[10,11],[11,12],[9,13],[13,14],[14,15],[15,16],[13,17],[17,18],[18,19],[19,20],[0,17]];
hands.forEach(lm => {
debugCtx.beginPath();
connections.forEach(([i, j]) => {
debugCtx.moveTo((1-lm[i].x)*debugCanvas.width, lm[i].y*debugCanvas.height);
debugCtx.lineTo((1-lm[j].x)*debugCanvas.width, lm[j].y*debugCanvas.height);
});
debugCtx.stroke();
});
}

window.toggleDebug = () => {
showDebug = !showDebug;
const btn = document.getElementById('btn-debug');
if (showDebug) {
https://t.co/KjKnJymgIy.opacity = 0.6; btn.classList.add('active');
} else {
https://t.co/KjKnJymgIy.opacity = 0; btn.classList.remove('active');
}
};

init();
</script>
</body>
</html>

おまけ🎁

会社員をしながら合計9,163,797円を稼いだ僕が、
これからAI事業でマネタイズしたい人に向けて、
1本の極秘ノウハウ動画を公開しました。

また、今回はAIで累計3億円以上マネタイズしている
某アカウントの方とコラボ動画になっております。

この動画を72時間限定で配布します。

動画を見て頂いた方には総計165個の豪華プレゼントをご用意しています！

0円で見たい方はこちら↓

https://t.co/YhGwTY47ts December 12, 2025

めちゃくちゃ古いALBのTargetGroupがCodeDeployからAutoscalingGroupといっしょに更新しようとしたら400エラーがで続けてどうしようもなくて､サポートケース切ろうかと悩んでた｡古いやつと新しいALBの組み合わせがまずいのでは？と思ってTargetGroupを新規作成してALBに紐づけたら､すんなりいけた… December 12, 2025

うわっブレイジングシャドウNEXT出たの！？あの金ハニカムやばい欲しい…誰か譲って😇

星野光正モデル TARGET PYRO BLAZING SHADOW NEXT
https://t.co/blKbJ6Fga6 December 12, 2025

#InternationalLaw #MaritimeSafety #Professionalism

Thank you for the reference. Your source actually clarifies the distinction. The document explicitly states that engagement measures are taken 'if judged hostile' (若目标被判定为敌对).

Conducting routine surveillance in international waters is a lawful activity, not a 'hostile act.' Furthermore, the standard procedure for identification—as noted in your text—is to 'scramble and escort' (伴飞), not to direct fire-control radar.

There is a fundamental difference between monitoring a target and simulating an attack (radar lock-on). Professional militaries distinguish between the two; disregarding this distinction creates unnecessary risk."

【倭国語訳】
資料の提示ありがとうございます。そのソースは、むしろ論点を明確にしています。 その文書には、交戦措置はあくまで『敵対的と判定された場合（若目标被判定为敌对）』にとられると明記されています。

公海上で通常の監視活動を行うことは合法的な活動であり、『敵対的行為』ではありません。 さらに、識別のための標準手順は、あなたのテキストにある通り**『スクランブルと伴走（伴飞）』**であり、火器管制レーダーの照射ではありません。

対象を『監視すること』と、『攻撃を模擬すること（レーダー照射）』の間には、決定的な違いがあります。プロフェッショナルな軍隊はこの二つを区別します。この区別を軽視することが、不必要なリスクを生んでいるのです。」 December 12, 2025

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