結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様（人間） ↓ 「やれ」 将軍（Claude Code） ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老（Claude Code） ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽（Claude Code × 8） とにかくshogunにぶち
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさん、ClaudeCodeを使っていますか？ (「バチバチ使いこなしているぜ！」という方は読んでも意味ないので、この記事は閉じてください！) 私はClaudeCodeが好きで、業務はもちろん日常生活でもほぼ毎日使っています。なるべくClaudeCodeに仕事をさせるように、設定やSkillを日々いじくり回しています。 ただ、ClaudeCodeは便利な反面、難しいツールでもあります。難しい理由は「機能の豊富さ」と「爆発的なアップデート速度および頻度」から来ていると思っています。気を抜くとすぐに自分の知らない機能が増えています。私もな
はじめに 先日、若いエンジニアと話をしていて、システム思考について話題になった。「物事を個別に捉えるのではなく、全体の関係性や相互作用を理解する考え方」—これがシステム思考の本質だ。僕は彼に、これはどんな分野でも応用できる基本的な教養だと伝えた。特にシステムを構築する立場の人には重要だけど、そうでなくても持っておいて損のないスキルだと。 世界はシステムで動く ― いま起きていることの本質をつかむ考え方 作者:ドネラ・Ｈ・メドウズ英治出版Amazon その会話を終えた後、ふと考えた。僕たちエンジニアは日々システムを作っているのに、どれだけ「システムとして」物事を考えているだろうか、と。 あなたは日々、コードを書いている。機能を実装し、バグを修正し、システムを構築している。そして、予想外の挙動に困惑することがあるかもしれない。完璧に動くはずの機能が、別の機能と組み合わせると謎の不具合を起こす。
Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole
[注意]AIに書かせた記事をそのまま私の方でレビューして掲載しています。 Claudeマーケットプレイスにだしたらまた更新するかも？よろしくおねがいします。 @追記: 2026年4月18日 Claudeのマーケットプレイスに無事公開されました🎉 genshijin@v1.3.0を公開しました。マルチエージェント対応やセキュリティ対応、ベンチマーク更新などを含めています TL;DR caveman: Claude Code向けの英語圧縮スキル。冠詞やフィラーを消してトークン約68%削減 genshijin（原始人）: cavemanの日本語最適化版。敬語・クッション言葉・冗長助詞を消してトークン約80%削減 cavemanよりさらに38%少ないトークンで同じ技術的内容を伝達できる なぜそんなことが可能なのか？ Claudeのトークナイザと日本語の言語構造に秘密がある はじめに：あなたのCl
社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code Skills (Agent Skills) 勉強会 」を開催しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 勉強会の目的 勉強会の背景やゴール、アジェンダを連携します。 背景 Skills がアツいです🔥 Claude Code (AIエージェント)の動きを 自分好みにカスタマイズ できる拡張機能 手軽に作れて、手軽に共有できます この勉強会のゴール 参加者全員が Skills をセットアップ して、基本的な使い方を理解する 普段の業務での活用方法を参加者全員で探索 する 参加者の知見やアウトプットを引き出す 期待する成果 この時間: Skills のセットアップ完了 + 基本的な使い方の理解 今後
Claude CodeをChatGPTと同じ感覚で使うと、価値の半分を捨てます。 Claude Codeは、質問に答えるチャットAIではありません。作業フォルダに入り、ファイルを読み、必要なら編集し、コマンド実行まで進めるAIです。 だから最初に覚えるべきことは、便利なプロンプトではありません。最初に作るべきものは、`CLAUDE.md`、安全な作業フォルダ、最小限のskillsです。 この記事では、Claude Code初心者が1日で作る最低構成をまとめます。高度な自動化、MCP大量導入、API連携は後回しで十分です。まず「毎回同じ説明をしなくていい作業環境」を作ります。
方法3: Web版 2025年10月、Claude Code Web版がリリースされた。 https://claude.ai/code claude.aiにログインし、GitHubリポジトリを接続するだけでいい。ターミナルの知識は不要。GitHubとの連携は必要だが、外出先でスマホからもアクセスでき非常に便利だ。 初期設定適当なフォルダを作って起動。起動したら、まずはフォルダに移動して /init コマンドを実行してみよう。プロジェクト構造に基づいたCLAUDE.mdファイルが自動生成される。これがClaude Codeとの最初の対話になる。 Part 5: 基本操作とショートカットキーボードショートカット覚えておくべきショートカットは限られている。 Enter: メッセージ送信 Shift+Enter: 複数行入力 Tab: 思考表示のトグル Esc: 現在の操作を中断 Esc Esc:
連載目次 Anthropic公式が提供するオンライン講座「Anthropic Academy」に、AI開発ツール「Claude Code」などで利用できる新しい概念「エージェントスキル（Agent Skills）」を解説するコースが追加された。動画の公開日から判断すると、このコースは最近（2026年3月初旬ごろ）公開されたものとみられる。なお、このコースは無料で受講できる。 エージェントスキルとは、Claudeに特定のタスクを実行させるための指示や処理手順を「スキル」として定義し、必要な場面で再利用できる仕組みである。これにより、毎回同じプロンプト（指示文）を書く必要がなくなり、AIエージェントの作業を効率化できる。 Claude Codeでは、エージェントスキルという仕組みにより、よく行う作業の手順や指示を「スキル」としてあらかじめ定義しておき、必要なときに呼び出して実行できる。例えば、
この記事は約5分で読めます。 筆者プロフィール: ソフトウェアエンジニア。「知った気にならない。いつまでも学び続ける」を信条に、業務と個人開発の両輪で技術を磨いています。AI 駆動開発で複数の個人開発アプリを構築・運用中。 👉 ポートフォリオ: 筆者ホームページ Claude Code を使い始めたけど、毎回同じ指示を書いていませんか？ CLAUDE.md・Skills・Hooks・Agents の 5 段階で「育てる」ことで、人間の作業は「指示と確認だけ」になります。この記事では、実際のファイル構成とコードを添えて、その全過程をお見せします。 「AI にコードを書かせている」と「AI と開発している」は違う Claude Code を導入した当初、私は毎回こんなプロンプトを書いていました。
【まとめ】2025年の学び年間サブスクは罠。AI情勢はすぐ変わる 「最強モデル1つ」より「適材適所」 「入り口」で体験が大きく変わる 魔改造は無駄になる。「軽さ」こそ正義 Gitを制する者がAIコーディングを制す ログとTDDだけで8割の問題は解決する 雑にしゃべり、AIに整理させると効率いい 「AIは賢いから大丈夫」は危険 拡張機能を詰めすぎると低脳に AIコーディングは「ディレクション」 2025年は「AIコーディング元年」と言っても過言ではないくらい、大きな変化がありました。Claude Codeの登場により、AIが自律的な作業をおこなえるようになり、非エンジニアでもかなりコーディングがしやすくなりました。 私自身、非エンジニアではありますが暇さえあればAIコーディングで何かを作るように。もはや「これなしでは考えられない」くらいの存在です。 この1年を振り返り、AIコーディングをより
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
AI・機械学習チームの池嶋 (@mski_iksm)です。 このブログはAI・機械学習チームブログリレー 10日目の記事です。 前日は鴨田さんによる「BigQueryのCronJob向けQAテストを自動化した話」でした。 2025年6月現在、MarkdownエディタのObsidianが注目を集めています。 これはLLM（大規模言語モデル）の活用が普及し、ObsidianとAIを組み合わせることで、単なるメモツールを超えた「知的業務アシスタント」として機能するようになった点が要因の1つと言えるでしょう。 従来のメモツールが「記録」に留まっていたのに対し、AIとの連携により「記録→検索→分析→洞察」という一連のワークフローが自動化されるようになりました。 この記事では、ObsidianとClaude Codeを組み合わせることで、情報の蓄積と活用がいかに改善しているか、そしてどうそれを実践して
Claude Codeは、便利なチャットではありません。 設定、文脈、検証、自動化、並列化まで設計すると、日々の作業環境そのものになります。 この記事では、手元にあるClaude Code運用メモを土台に、Anthropic公式ドキュメント、Claude Help Center、GitHub Actions、MCP、Hooks、Skills、Subagents、非対話モード、情報収集ワークフローまで整理しました。 2026年5月4日通知この記事は全文無料（期間限定）で閲覧できます。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトはこの記事に掲載中。 Claude Codeは「会話相手」ではなく「作業環境」ですClaude Codeを使いこなせない原因の多くは、プロンプトの上手さではありません。作業環境として扱えていないことです。 公式ベストプラクティスでも、Claude Codeはファイルを
はじめに 2026年1月、Anthropicが「The Complete Guide to Building Skills for Claude」という32ページのPDFを公開しました。 スキルとは、Claudeに特定のタスクを一貫して実行させるための仕組みです。Markdownファイルをフォルダに入れるだけで、Claudeの振る舞いを変えられます。プロンプトのコピペや毎回の説明が不要になる、いわば「再利用可能なプロンプト」です。 このガイドは中身が濃いものの、32ページのPDFを英語で通読するのはなかなか骨が折れます。この記事では、ガイドの核心を要約し、実務で使うときに本当に効く部分を解説します。 対象読者 Claude Code / Claude.ai を業務で使っている方 毎回同じ説明を繰り返すのが面倒な方 MCPは知っているけど、スキルはまだ触っていない方 この記事で得られること
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はじめに 「生成AIで開発が楽になる」「バイブコーディングで生産性が爆上がりした」 そんな話を聞くたびに、こう思ったことはないでしょうか。 「いや、そこまで楽になってないが？むしろ忙しくなった」 実際、生成AIでコーディング作業が削れた代わりに、別のコストが前面に出てきました。 たとえば、こんなやつです。 評価コスト：出力の良し悪しを判断し続ける（レビュー地獄がまさにこれ） 前提共有コスト：背景・制約・文脈を毎回説明する 会話運用コスト：ラリーが増えるほど文脈が肥大化し疲弊（同じ説明の繰り返しも含む） 統合作業コスト：部分的に良いアウトプットを最終成果物として整形・接続するのが面倒 責任コスト：最後は人間が責任を持つので、結局「確認」が省略できない つまり、生成AIは“手を動かす部分”は削ってくれる一方で、判断と整理の負荷をこちら側に寄せてきます。 これが「確かに速くはなったが、思ったほど
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの inari111 です。 弊社ではClaudeを全社で使っており、エンジニアはClaude Codeを用いて日々の開発を行っています。 本記事では、私が開発時に使っているClaude Code Skillsについて紹介します。 superpowers よく使っているのは brainstorming, subagent-driven-development, executing-plans です。 brainstorming 質問を通して案を検討し、設計書を保存するSkillです。 「計画したものは {プランを保存するpath} にマークダウンで出力してほしい」とプラン出力用のディレクトリを指定しています。 subagent-driven-development, executing-plans 出力されたプランに沿って実装を行ってくれます。 プランには
はじめに：AIエージェントの「できること」を拡張する Claude Codeは、ターミナル上で動くAIエージェントです。コードの読み書きだけでなく、PowerShellやPython、OSコマンドの実行もできます。しかし、プロジェクト固有の業務手順やツール連携をClaudeが最初から知っているわけではありません。 ここで登場するのが Skills です。 Skillsとは、Claude Codeに「特定の業務をどう実行するか」を教えるための仕組みです。SKILL.md というファイルに手順を書いておくだけで、Claudeはそのスキルを自律的に選択し、PowerShellスクリプトやPythonプログラムを実行して業務を遂行します。 新人に業務マニュアルを渡すのに似ています。マニュアル（SKILL.md）とツール（スクリプト）をセットで渡せば、新人はそれを読んで自分で判断し、作業を進めてくれ
こんにちは、とまだです。 「Claude Codeをインストールしたけど、使いこなせている気がしない」 「CLAUDE.mdって結局どう書けばいいの？」 「Hooks？MCP？カスタムコマンド？何から始めればいい？」 そんな疑問を全て解消する、Claude Codeの "辞書" を作りました。 本書は全10パート・約50チャプターで Claude Code の全機能を網羅した完全リファレンスです。 基本操作から Hooks、MCP、カスタムコマンド、サブエージェント、Skills まで—— 「知りたいときに、すぐ引ける」設計になっています。 【こんな方におすすめ】 ・Claude Code を基礎からしっかり学びたい ・インストールしたけど、何ができるかわかっていない ・「あの機能どうやるんだっけ？」と毎回検索している ・カスタムコマンドやHooksで自分だけのワークフローを作りたい ・チ
はじめに Claude Codeを触り始めると、「Skills」「Custom Commands」「Hooks」「サブエージェント」「MCP Servers」...と、似たような機能がいくつも出てきて混乱しませんか？ それらを使わなくても開発効率は使っていない時よりもかなり上がっているので、私は自腹で月300ドル払っていましたが、半年ほどあまり活用していませんでした。しかし活用したところかなり便利だったので一度まとめてみます。 この記事では、各機能の使い方だけでなく、「なぜその機能が存在するのか」「どういう問題を解決するのか」という思想から説明していきます。思想を理解すれば、新しい場面に遭遇しても自分で判断できるようになりますし、「この機能、こういう使い方もできるんじゃないか」というアイデアも浮かびやすくなるのかなと思います。 Claude Codeの考え方を理解する なぜこんなに多くの拡
AI の技術記事は食傷気味なんですが、さすがにこれは効くと思ったパターンを見つけたので紹介します。 tl;dr プロンプト (skill / slash command) を書いた直後は「これで伝わるはず！」と思うのに、別のセッションで使うと暗黙知が不足していて、再現性がなくなる 思い込みは当人に修正できないバイアスなので、別の AI に実際にやらせて詰まった箇所をレポートさせる これを繰り返す。プロンプトが段階的に洗練される (TDD のテストと同じ位置づけ) 実際に手元 8 個の skill で試して、初稿 50 点が (AI 主観で) 80〜90 点まで上がった。ただし、モデルを変えての評価してないので、過剰に適応している可能性はある。 自分が書いたプロンプトを評価していますか? 自分は大学時代に暗黙知の研究をしていたのだが、世の人々は主観バイアスを過小評価している。また、AIは人間
Claude Codeに実装させた後、毎回自分でコードレビューして突っ込みを入れるのが大変だった。そこで、実装後に自動でセルフレビューと修正をする仕組みを作ったので紹介する。 課題: Claude Codeで出力されたコードの品質が自分の基準を満たさない Claude Codeで一気に実装ができるようになった反面、出力されたコードの品質が自分の基準を満たさないことが多かった。そのため、変更のたびに毎回ツッコミを入れていて、かなりの手間がかかっていた。プランモードで事前にちゃんと設計したとしても、コードレベルでは満足いかないことが多かった。 じゃあサブエージェントやCodex CLIで先にレビューして直し切ってもらってから確認すれば良いのでは？と思ってやってみた。しかし、AIのレビュー指摘には的外れなものや過剰なものも混じるため、全部対応させるとかえってコードが散らかってしまうこともあった。
はじめに 「Skillを自作したいけど、毎回ゼロからSKILL.mdを設計して詰む」 Claude Codeを使っている方なら、一度はこの壁にぶつかったことがあるのではないでしょうか。 Anthropicが公開している skill-creator は、まさにこの問題を解決するための「Skillsを作れるSkills」です。自然言語で対話しながら、Claudeが自動でSkillのフォルダ構成・SKILL.mdファイル・必要なスクリプトを生成してくれます。 この記事では、skill-creatorの導入から実際の使い方、そして活用時の注意点までを体系的に解説します。 この記事で解決できる課題 SKILL.mdの書き方がわからない Skillのディレクトリ構成で毎回迷う 作ったSkillがバリデーションエラーで動かない Progressive Disclosure（段階的開示）の設計原則が理解で
Claude Codeの5つの習熟レベル。CLAUDE.mdで止まっている人が知らないSkills・Hooks・Orchestrationの世界についてAWSAI生成AIAnthropicClaudeCode はじめに こんばんは、mirukyです。 Claude Codeを使っている方、CLAUDE.mdは書いていますか？ 最近、Redditで「The 5 Levels of Claude Code」という投稿が話題になりました。投稿者のDevMoses氏は、 198エージェントを32セッションで並列実行し、マージコンフリクト率わずか3.1% という驚異的な運用を行っています。 その核心は「Claude Codeには5つの習熟レベルがある」というフレームワークです。多くの人はLevel 2のCLAUDE.mdで止まっていますが、その先にはSkills・Hooks・Orchestratio
はじめに こんにちは。カイポケコネクトの開発推進チームでエンジニアをしている @_kimuson です。 開発推進チームではエンジニアの生産性向上をミッションに掲げているため、最近では積極的にAI活用を推進しています。 上記エントリでは、タスクごとの協業レベルを定義しより低い協業レベル（＝できるだけLLMに移譲しきる）を実現するための方針を紹介しました。 このエントリではより具体的に、Claude Codeをフル活用してこういったワークフローの設計を組織に適用する際の知見をまとめてみようと思います。 設計するワークフローの協業レベルを意識する 前回のエントリでは、ワークフローを設計するに当たって協業レベル、つまりどの程度LLMに権限移譲するか、をデリゲーションポーカーの分類を借りて整理しました。 よくあるLLMの利活用シーンと対応する移譲レベルは下記のように対応します： 流れ 協業レベル
Claude Code Skills を使って投資分析システムを構築・進化させてきたシリーズです。自然言語で話しかけるだけで、銘柄探索・分析・ポートフォリオ管理・リスク評価が自動実行されます。 シリーズの流れ スクリプトによる 自動化 から始まり、GraphRAG による 学習、高度な分析機能の追加を経て、6つの AI エージェントが自律的に連鎖する マルチエージェントオーケストレーション に到達。さらに Vol.5 では 4つの異なるAIが結論を反証し考え直す DeepThink を実装しました。 記事一覧 Vol.1: 株スクリーニングを自動化した話 テーマ: スクリプトで 自動化 Python × yfinance × Claude Code Skills で、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化。4つのスクリーナーエンジンとヘルスチェック機能を実装。 Vol
最近、Claude CodeやCopilot Agentを触り始めたんだけど、正直な感想として「素のAgent、思ったより微妙じゃない？」って思ったんですよね。 チャットはできる。コードも生成してくれる。でも、なんか…プロダクションレベルじゃない。 例えばこんな感じ： コードは書けるけど、設計パターンがめちゃくちゃ 質問には答えてくれるけど、実務のベストプラクティスを知らない UIは生成できるけど、どう見てもデザイン素人が作った感じ 要するに、スマホを買ったけどアプリを何もインストールしてない状態。OSはあるのに、使い道がない。 Skillsって何？ Skillsはプラグインとはちょっと違います。Agentに業界のベストプラクティス、実プロジェクトの経験値、エンジニアリングの制約ルール、構造化された思考フレームワークを注入するものです。 つまり、「Agent の地頭」を底上げする仕組みです
Claude Codeを使い始めて、様々な発信をしてきました。今回は「Agent Skills」について。これも設定しておくと、Claude Codeがグッと使いやすくなる機能です。 Claude Code の settings.json は設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる Claude Code の CLAUDE.mdは設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる Claude Code の .claude/commands/**.md は設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる Claude CodeのHooksは設定したほうがいい - じゃあ、おうちで学べる Claude CodeのSubagentsは設定したほうがいい - じゃあ、おうちで学べる はじめに 「このプロジェクトではpython-pptxを使ってスライドを作って」「SQLは必ずこのフォーマットで書いて」
Anthropic Engineering Blogはこの設計について「コンテキストウィンドウは公共財」と表現しています。あなたのスキルは他のスキルやシステムプロンプトと同じ空間を共有しているので、段階的に読み込むことが非常に重要になります。 MCPとの関係も整理しておきます。MCPがCoding Agentの「手足」（ツール・接続性）を提供するのに対し、Skillsは「脳内知識」（ワークフロー・ベストプラクティス）を提供します。公式ガイドのキッチンの比喩を借りれば、MCPが「プロフェッショナルキッチン」（道具・食材・設備）で、Skillsが「レシピ」（手順書）にあたります。 本編と関係ないですが、MCPについては以前MCP Lightというアイデアを記事にしました。MCPは良いキッチンなのですが、Context Windowを圧迫しやすくかつ命令予算を消費しがちなため、Skillと組み合
「どっちが速いの？」という問いへの正直な答え AIコーディングツールを検討するとき、誰もが最初に聞く。「Claude CodeとCodex、実際どっちが速い？」 ベンチマークや機能表は世の中に溢れている。でも「同じプロジェクトに両方投入した体感」をレポートしている記事はあまり見かけない。自分はNext.js 16 + React 19のプロジェクト（TypeScript、約120ファイル）で2ヶ月間、同じタスクに両方を投入して使い比べた。その結果を共有する。 先に結論を言うと、「設定を育てたClaude Codeが速い」 というのが正確な表現だ。ツールの性能というより、どれだけ設定に投資したかが速度を決める。 Claude Codeの「速さ」はどこから来るか 日常的なコード修正・機能追加では、Claude Codeの方が体感で速い。ただし条件がある。 settings.jsonとSkill
最近、Claude Codeでほぼすべての業務を完結させるスタイルで仕事をしていますが、これがめちゃくちゃ良いです。 私はメインの仕事として新規事業立ち上げや事業成長の支援をしており、日々の仕事の大半は、戦略立案、リサーチ、コンテンツの発信、プロジェクトのディレクションといった非エンジニアリング業務です。 それらすべてをClaude Codeに集約し、毎朝AIに工程表を作ってもらい、プロジェクトの背景情報を加味した戦略立案、トレンド収集から記事執筆、タスク管理までをコマンド一発で回す。 以前はChatGPT、Gemini、Notion、Google Sheetsとツールを行き来していましたが、その認知的な切り替えコストがゼロになりました。 もはやClaude Codeネイティブで仕事をしているかどうかで、非エンジニアの生産性にかなりの差が出る時代になったと感じています。 きっかけは、先日久
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こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はCoding Agent時代の開発ワークフローについて、みんながやっているものからわたしがやっている手法までまとめて紹介していきたいと思います。 前回の記事 Claude Code / Codex ユーザーのための誰でもわかるHarness Engineeringベストプラクティス では、LinterやHooks、テスト戦略といった決定論的ツールでCoding Agentの出力を矯正するHarness Engineeringに特化しました。 今回はその上位にある問い、つまりハーネスは分かったけど全体としてどう開発を進めればいいのか、に答えます。プロジェクトの進め方、Agentとのコーディングテクニック、それを支えるインフラの3つの視点から2026年3月時点の状況を整理し、最後にわたし自身のワークフローも紹介します。 Agenti
各Skillの詳細解説 1. Playwright Browser Automation 概要 ClaudeがPlaywrightを使用してブラウザ自動化を実行するSkill。事前に用意されたスクリプトに制限されず、ユーザーの要求に応じてカスタムのPlaywrightコードをその場で記述・実行できる。 こんなときに使う Webサイトのテストを行いたいとき ブラウザ操作を自動化したいとき フロントエンドのUIテストやデバッグが必要なとき 具体的なユースケース ログインフローのテスト フォーム入力・送信の自動化 レスポンシブデザインの検証（複数ビューポートでのスクリーンショット取得） リンク切れのチェック E2Eテストの実行 使用例 2. prompt-engineering 概要 LLMのパフォーマンス、信頼性、制御性を最大化するための高度なプロンプトエンジニアリング技術を提供するSkill
私自身が忘れてしまうので、Claude Code / Codex / Gemini CLIのSkillsについてまとめる。 共通の背景：Agent Skills オープン標準 3ツールとも Agent Skills というオープン標準（agentskills.io）に準拠している。元々は Anthropic が提唱し、OpenAI Codex・Gemini CLI・Cursor など複数ツールが採用。コアのフォーマットは共通で、SKILL.md ファイルを中心としたディレクトリ構成を取る。
製造ビジネステクノロジー部の小林です。 「Claude Code（クロード・コード）」という名前を、最近よく耳にするようになった方も多いのではないでしょうか。 私の周りでも、エンジニアではない友人から「Claude Code って何？」と聞かれることが増えました。 「プログラマー向けのツールでしょ？」「普通の Claude と何が違うの？」 こうした疑問をよく受けます。 そこで私自身あらためて Claude Code を整理する意味も込めて、基本的な概要から主要な機能、料金プランまでまとめてみました。 そもそも Claude とは？ Claude は、Anthropic（アンソロピック）という米国の AI 企業が開発した AI アシスタントです。ChatGPT や Google Gemini と同じカテゴリの製品で、文章作成、質問応答、コード作成などを行えます。安全性に特に力を入れており、
Claude Codeを「最小構成」で飼い慣らす — CLAUDE.md + Skills + Hooks のハーネス設計 *人間が読む用に書いてません。お手持ちのClaude Codeに読ませてください。 ハーネスの全体像：3つの構成要素ユーザーがプロンプトを送信 │ ▼ ① Hook（settings.json）──── プロンプト送信時に自動発火。「やることリスト」を通知する │ ▼ ② CLAUDE.md ──────────── Claudeの行動制約。何をすべきか、何をしてはいけないかの憲法 │ ▼ ③ Skills（SKILL.md）───── 具体的な手順書。「どうやるか」を定義した再利用可能なプロシージャたったこれだけ。テストフレームワークもガバナンスツールもguardrailsライブラリも使っていない。ファイル数にして4つ（settings.json、enforce-s
AnthropicがClaudeの新機能 Claude Skills （Agent Skills）を追加したと発表しました。Claude Skillsは、Markdownファイルとスクリプトで構成される「スキルフォルダ」を通じて、モデルに特定の機能や知識を拡張できる仕組みです。 Claude Skills: Customize AI for your workflowsBuild custom Skills to teach Claude specialized tasks. Create once, use everywhere—from spreadsheets to coding. Available across Claude.ai, API, and Code.Box logoもともとClaudeは8月にチャットアシスタントからのコード実行環境をアップデートしていました。それまで
こんにちは、データマネジメント部でデータエンジニアをしています。山城です。 Claude Codeがリリースされて早くも一年ちょっとが経ちました。恥ずかしながら今まで碌に使っていなかったので、ここ二か月ほどCodexをメインに使いながら設定を行っています。 公式からリリースされた機能についてまとめた記事などは色々確認できるのですが、具体的な設定やファイルの中身などはあまり見かけないので、整理がてら記事にしていこうと思います。 今回は設定したものの中でも、ある程度放置でも長時間実行できる環境にするための環境整備について書きます。理由はとても単純で、使っていくと投げたいタスクの粒度がだんだん大きくなり、権限もデフォルト権限で動かしていたこともあり承認を求められることも増えてきて面倒になったからです。多分リリースから使っていた人たちも同じような流れを辿ったんだろうな…と感じています。 設定前の知
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