4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
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講習会用にまとめたもの。可能なら公式ドキュメントを参照するのを推奨するが、この資料ではサッと使いはじめるために要点を絞って解説する。 claude-code は claude-code 自身で開発されており、恐ろしい速度で更新されてる点に注意。この資料は一瞬で古くなる。 アカウントの契約等は省略 インストールと実行
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cusorが市場を席巻している ブッチギリでの世界最速ARR $100Mに加えて先日時価総額が1兆円を超えたそうです。間違いなく売れているし今後の成長を期待される企業であるのは間違いないでしょう。 Cursorはソフトウェアエンジニア向けにAI機能を搭載したソースコード編集ソフトを提供している会社です。 上記のブログに記載したがCursorは 12人の社員 Microsoft製のVisual Studio Codeをフォークして作ったラッパーアプリ AIのモデルは開発せず、ChatGPTやCl
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
AI企業のAnthropicは10月23日、大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」の刷新と、新モデル「Claude 3.5 Haiku」の導入を発表した。Claude 3.5 Sonnetには、AIモデルが人間のようにコンピューターを操作できるようになる新機能「コンピューター使用」が追加された。 アップデート版のClaude 3.5 Sonnetは、特にコーディング分野で大きく性能を伸ばし、業界ベンチマークで広範囲にわたる改善を示した。SWE-benchの検証済みタスクでは、前バージョンの33.4%から49.0%へと性能が向上し、他のすべての公開モデルを上回る結果となった。 新たに導入されるClaude 3.5 Haikuは、前世代の最大モデルであるClaude 3 Opusと同等の性能を持ちながら、コストと速度は前世代のHaikuと同等を維持している。特にコーディングタス
話題のClaude 4とClaude Codeに入門！（KAGと学ぼう！勉強会） https://www.youtube.com/live/8BPfZKIa51k
Anthropicは6月21日、同社の開発する大規模言語モデル「Claude」シリーズの最新版となる「Claude 3.5 Sonnet」を発表。利用制限はあるものの同社のチャット型AIサービス「Claude.ai」で無料で利用可能になった。 同時にユーザーがClaudeとやり取りしながらコンテンツを作成できる新機能「Artifacts」が、さらに25日にはプロジェクトごとに資料やプロンプトを集約できる「Project」が実装された。この記事では、新機能Artifactsを使うときに知っておきたいことをメインに紹介する。 なお、Claude 3.5 Sonnetの前の世代である大規模言語モデル「Claude 3」シリーズおよび「Claude.ai」については、こちらの記事に。Claude 3.5 Sonnetについての基本的なスペックなどはこちらの記事に詳しい。 Artifactsのキモは
非エンジニアの私でも実践できた！ ObsidianとGemini CLIで、あなたのノート術は劇的に変わる 「第二の脳」として無限の可能性を秘めたツール、Obsidian。 しかし、そのあまりの自由さゆえに、私たちはいつしか「思考する」ことよりも「整理する」ことに頭を悩ませてはいないでしょうか。 ファイル名の迷宮: 「このノート、後で探せる名前はなんだろう…」 フォルダ分けの深淵: 「このメモは『アイデア』？それとも『タスク』？」 美学という名の呪縛: 「自分で決めたルールだけど、守るのが正直しんどい…」 私自身もエンジニアではありませんが、この「小さな面倒」の積み重ねが思考の勢いを削いでしまう感覚に、ずっと悩まされてきました。 そんな中で試行錯誤の末にたどり着いたのが、先日発表された、GoogleのAIアシスタント「Gemini CLI」との連携です。 この記事では、専門知識がなくても使
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！ 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？ 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
Anthropicは10月16日（現地時間）、同社が公開するAIチャットボット「Claude 2」の公開範囲を日本を含む世界95の国と地域に拡大したことを明らかにした。 リストにEU加盟国なし We’re rolling out access to https://t.co/RxKnLNNcNR to more people around the world. Starting today, users in 95 countries can talk to Claude and get help with their professional or day-to-day tasks. You can find the list of supported countries here: https://t.co/PbMuaqJcjU — Anthropic (@AnthropicAI) O
2025年7月5日に開催された「Claude Code 初学者 勉強会 2」の登壇資料です。 https://currypurin-dojo.connpass.com/event/360112/
日本で生成AIと言えば、OpenAIのChatGPTがその代名詞。この傾向は日本でのオフィス開設も加わって、さらに高まっているが、そのOpenAIやGeminiをはじめとする多様なAIサービスを提供するグーグルと並んで存在感を示している企業がある。 このジャンルに注目している方ならばご存知だろうが、AnthropicというAI専業ベンチャーである。AnthropicはOpenAIの運営方針に異を唱えるメンバーがスピンアウトした2021年創業の生成AIスタートアップで、アマゾンとグーグルが巨額を出資していることでも知られる。 滑らかな文章を生成するClaude 同社の大規模言語モデル“Claude（クロード）”はその性能の良さから注目されていたが、特に注目を集めるようになったのは、今年3月4日に発表されたClaude 3からだろう。特徴的な性能や機能もさることながら、印象的だったのは生成する
最近もっぱら Roo から Claude Code をメインに移しているが、その界隈の進歩は今までの変化とは明らかに質が違うという感覚がある。それを今の時点で言語化しておきたい。 最初にいっておくと、自分はシンギュラリティ論自体には否定派というか、シンギュラリティが来たところで世の中の問題の大多数が解決されるとは思っていない。(特にレイ・カーツワイルは典型的なフェイク野郎だと思っている) 実現したところで、そんなものかになるという程度の話だと思っている。実現したところで、シンギュラリティ万能論者はゴールをずらし続けることで否定するだろう。終末論はいつもそうだ。 という前置きの上で、今確実に転換期を迎えている AI とプログラミングの話をしたい。 特異点があるとしたら、今はその瀬戸際。 tl;dr Claude Code は Claude Code によって 90%が開発されている その改善
AIスタートアップの米Anthropicが、同社のチャットAI「Claude 3」向けに公式プロンプト集を公開している。3月11日までに64種類の使用例を公開中。専用のWebサイト「プロンプトライブラリ」で公開しており、英語と日本語表示に対応している。 例えば、入力した材料や好みに応じた料理レシピを提案する「料理クリエイター」などのプロンプトを公開している。プロンプトは「システム」と「ユーザー」の2つに分かれ、まず前者でAIに指示し、次に後者でユーザー個別の条件や要件を伝える仕組み。料理クリエイターの場合は以下のような具合だ（原文ママ）。 システム：あなたの仕事は、利用可能な材料や食事の好みに関するユーザーの入力に基づいて、パーソナライズされたレシピのアイデアを生成することです。この情報を使用して、ユーザーの食事のニーズに対応しながら、指定された材料を使用して作ることができるさまざまな創造
Kiroは対話形式で詳細な要件書・設計書を作れるが、実装速度が遅い Claude Codeは爆速開発ができるが、正確な指示出しが難しい 2つの長所を組み合わせることで、質と速度の両取りができました。 Kiroで作った仕様書をClaude Codeに読み込ませたら、Claude Codeがタスクを理解して最後まで実装してくれました。 Kiroとは Kiroとは2025年7月15日にAmazonがリリースした統合開発環境で、要件定義・設計からコードの開発までを行ってくれます。対話形式で詳細なrequirements（機能要件）・design（設計）・tasks（タスクリスト）を作成できます。作られたタスクを実行することで、開発が完了します。 詳しくは次の記事がわかりやすいです。 Kiroは設計は得意だが、実装速度が遅い Kiroは高機能な要件定義・設計機能は持っていますが、現時点では実装速度が
1. はじめに Claude Code は、Anthropic が開発したコマンドライン上で動作する agentic coding ツールです。agentic coding とは、AI が自律的にコードを読み書きし、テストの実行やファイル操作、Git 操作などを組み合わせながら、開発者と協働してソフトウェア開発を進める手法を指します。 Claude Code は意図的に低レベルで設計されており、特定のワークフローを強制せず、開発者が自由にカスタマイズできる柔軟性を提供します。この設計思想により、様々な開発環境やプロジェクトに適応でき、スクリプト化や自動化にも対応できるパワーツールとして機能します。 本記事では、Claude Code の効果的な環境セットアップから始まり、基本的なワークフローの確立、最適化技術、そして高度な自動化やマルチインスタンス運用まで、段階的に実践的なベストプラクティ
What's in a price? How to price your products and services
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない？」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル（LLM）だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは？ 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
このガイドでは、Claude 4モデル（Opus 4およびSonnet 4）向けの特定のプロンプトエンジニアリング技術を提供し、アプリケーションで最適な結果を得るのに役立ちます。これらのモデルは、以前のClaudeモデルよりも正確な指示に従うように訓練されています。
大規模言語モデルの進化は目覚ましく、新しいモデルが次々と登場する中、Gemini 2.0シリーズに注目しています。 上記記事を出してから私は1年弱ほど、Claude 3.5をメイン使用してきました。Claudeは「いいヤツ」で個人的にも愛着があったのですが、後ろ髪を引かれつつ最近Geminiに乗り換えました。（Claude 3.5Opusが出たらまた戻るかもしれません） このポストでたくさんの方から共感の声をいただいたのだが、自分でも確かにClaudeの方が性格がいいと思う。 その点に関してClaudeに聞いてみると、 「その他のAIモデルとの比較について、私の視点からコメントをさせていただくのは適切ではないと考えています。」 と返ってきた。 やはり性格がいい。 https://t.co/Ozxpp8yunW — K.Ishi@生成AIの産業応用 (@K_Ishi_AI) December
コーディングに AI エージェントを活用する流れはもはや避けられないものとなっています。しかし、AI エージェントによってコーディングの多くが自動化されると、開発者が自分の手でコードを書く機会は減少してしまうというジレンマがあります。Claude Code の学習モードを使用すると、自分の手でコードを書く練習ができます。学習モードでは、AI エージェントはユーザー自身にも一部のコードの生成を依頼します。この記事では、Claude Code の学習モードの使い方について解説します。 コーディングに AI エージェントを活用する流れはもはや避けられないものとなっています。AI エージェントは人間よりも早い速度で大量のコードを生成でき、開発者の生産性を大幅に向上させる可能性を秘めています。その一方で AI が生成したコードを正しく理解し、コードベースのアーキテクチャに一貫したスタイルで書かれてい
これは何？ 「Claude CodeのXXXで困った時どうする？」という逆引き一問一答形式でまとめたClaude Codeのコマンド集です。 僕は普段から説明書を読まないタイプ(爆)で、Claude CodeもBest Practiceを斜め読みした程度で使ってたのですが、ある時 claude -r コマンドを知って「そんな便利なコマンドあるのか！」と驚愕しました笑。 ちゃんと説明書読まないとなぁと反省し、メモをとりながらClaude公式ドキュメント(+多少の入門記事)を読み直したので、メモをまとめて公開してみます。とはいえ、単なるコマンド一覧では「過去の僕」は読まないかなと思ったので笑、逆引き一問一答形式にしています。 内容は2025年6月23日現在では正しいはずですが、界隈の速さを考えると一瞬で陳腐化すると思います。動かない場合は公式ドキュメントを参照していただけると幸いです。また、明
こんにちは！株式会社エクスプラザでリードエンジニアをやっている@Unsuです。 今回の記事では、社内でどんなAI開発ツールを使ってAI駆動開発をしているかをまとめてみました。 記事を書いたきっかけ 最近、チーム内で「最近これ便利なんですよ」とか「これはまだ限界あるなー」といった話が聞こえるようになり、そしてみんなそれぞれツール選びの違いが多く、これは一度まとめて記事にしてみても面白そうだと思い、社内でアンケートを実施してみました。 1回目のアンケートでは、いろんなツールを使い分ける実態や、それぞれの評価理由などが見えてきました。 その様子を記事としてまとめようと執筆を進めていたのですが、 1週間ほど経ち、「あれ？もしかして、みんな同じツール使ってない？」という違和感から、同じメンバーに再度アンケートを実施したところ、全然違う結果が出ていました。 今回は、その様子を記事にして見ました。 アン
こんにちは、しば田です。 ちょっと俗っぽいですが、以前にこんな記事を書きました。 これの続編的な感じです。（こういうのがあってもいいだろうと...。） この時から考えると未だにやっていてよかったことともうやってないなぁみたいなのが混在します。 備忘録も兼ねて書き記します。 ※記事の対象者は Claude Codeを使ってプログラミングしている人/使い始めた人を想定しています。 ※メンタルモデル的な話、生存戦略的な話は出てきません 宣伝 こちらのイベントでLTします。まだClaude Codeを使ったことがない人向けに布教します！ （すでにClaude Codeに関するいい資料がありすぎて資料作りが難しい・・・） Claude Codeを使い始めてからやり始めた良さげなこと こまめに/clear 必須。コンテキスト長が埋まると、auto-compactionが走るので、それまでのやり取りが圧
Oikonです。外資IT企業でエンジニアをしています。 この記事は、𝕏（旧Twitter）でまとめたClaude Codeが話題になっている理由のポストを清書したものです。 後で見た時に懐かしむために、備忘録的にまとめます。 Claude Codeとは Claude Codeの記事に興味を持って読みに来る人の多くは、現在のClaude Codeは何かをすでに知っていると思うので、少し過去に焦点を当てます。 2025年2月24日：Claude Codeプレリリース（Research Preview版） 2025年4月10日：Claude Maxプランの登場（まだClaude Codeは入っていない） 2025年5月1日：Claude CodeがClaude Maxプランで定額使用可能に 2025年5月22日：Claude 4 (Opus/Sonnet）発表 Claude Codeは2月にR
最近、とある事情で、Gemini AdvancedのためにGoogle One?なんか知らないけど契約した。無料期間のうちに使い倒す。契約続行するかは悩ましい。 さらに、一足遅れたがChatGPT Proを契約した。とある事情で、個人的な利用をしたかったので、個人的な契約だ。 元々Claude ProfessionalとChatGPT Plusを契約していた。perplexityも契約してるがこっちはRabbit R1というゴミガジェットのおまけで一年間無料中だ。 最近、執筆やGoogle AI Hackathonなどで対話型AIをフル活用しまくってるのもあって、今の最新モデルについて広い知見が貯まってきたので比較してみたい。 まだまだ使い始めたばかりのサービスも多いため、異論反論あれば是非コメントなりでしていただければありがたく。 補足: コメントありがとうございます。まだGemini系
I've been a Cursor power user for over a year. I wrote the guide to Cursor tips that thousands of developers reference every week. I've gone deep down the rabbit hole on every Cursor power feature and agent mode best practice. And I've abandoned it all for Claude Code. For weeks now, I've been living entirely in Claude Code instead of Cursor's agents. And honestly, there's no going back. Here's ho
連載：その悩み、生成AIが解決 アイデアが浮かばない、こんな無駄な作業なくしたい――。ビジネスパーソンを悩ませる日々のさまざまな困りごと、ChatGPTに聞いてみませんか？ ITジャーナリストの酒井麻里子氏がプロンプトの書き方を伝授する。 Q．資格取得の勉強をしていますが、時間の確保やモチベーション維持に苦労しています。生成AIで楽しく効率的に学ぶ方法はありますか？ リスキリングの重要性が叫ばれる中、スキルアップを目指して資格勉強などに励むビジネスパーソンも多いだろう。生成AIを使えば、より勉強がはかどるはずだ。 2025年2月にリリースされたClaude 3.7 Sonnetは、テキストで指示するだけでWebアプリやゲームを簡単に作成できる。これを利用すれば、オリジナルの内容を反映した自分だけの学習アプリを作成することが可能だ。
GA technologiesでバックエンドエンジニアをしている中坂です。今回は私が実務で実際に使っているClaude Codeの開発環境について紹介します。 はじめに 弊社には多くのプロダクトが存在します。その中でも私が所属しているチームでは各プロダクトを横断的に扱う必要があり、時には複数のリポジトリを往来しながら開発を進める必要があります。 このような環境でClaude Codeを活用する際、単一リポジトリでの開発とは異なる工夫も必要になります。本記事では、このような環境で約1ヶ月間Claude Codeを業務で使用してきた経験をもとに、複数プロダクト環境で開発を効率的に進めるための開発環境の構築方法を紹介します。 全体構成 まず、私が構築した開発環境の全体像を紹介します。 workspace/ ├── proj_a/ # サービスA ├── proj_b/ # サービスB ├── p
こんにちは、とまだです。 「AIツールを使ってコーディングを効率化したい！」 そう思ってClaude Codeを始めてみたものの、思うような結果が出なくて悩んでいませんか？ 今回は、Anthropic社が公開しているClaude Codeのベストプラクティスから抜粋し、初心者にもわかりやすく解説します！ これを読めば、Claude Codeをもっと効果的に使いこなせるようになるはずです。 ちなみに私は本業ではフリーランスエンジニア、ならびにAI駆動開発の導入支援を行っています。 また、Udemy で AI 駆動開発講座を複数開講しており、いくつかベストセラーもいただいています。 その経験を活かして、初心者の方でもわかりやすいよう、丁寧に解説しています！ 忙しい人のために要約 CLAUDE.mdファイルで開発ルールを共有 適切なツールの権限設定で安全性と効率性を両立 テスト駆動開発やビジュア
ChatGPTのライバルサービスの一つである「Claude」が、彼らのサーバーが一時パンクするくらい話題になっている。 その理由は、運営元のAnthropicが発表した2つのリリースだ。 リリースの1つ目は新しい大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」のリリース。そしてもう一つが、今回の話題の中心である「Artifacts」機能のリリースだ。 「Claude 3.5 Sonnet」は、ほぼ全てのベンチマークでOpenAIの最新モデル「GPT-4o」を打ち負かしており、処理スピードは前モデルの「Claude 3 Opus」の2倍で、API費用は1/5程度に下がっている。 シンプルに性能、速度、費用面などの面でトップクラスの大規模言語モデルが登場したのだ。 しかし、今回Claudeが話題になっている理由は「Claude 3.5 Sonnet」というよりも、もうひとつのリリースであ
Learn how to use Cursor to build software with AI.
はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロ
僕は食べ放題だとついつい食べ過ぎちゃうし、Netflixなども見放題だと永遠と見ちゃいます。 なんだか◯◯放題って使わないと損って思っちゃう派です。 Claude MAXも同様で、定額課金（しかも20xだと月200ドル）だと使わないと損って思ってしまいます。 使い倒した結果がこちらです Claude Codeを使い倒したいときに下記2つの問題があります。 Claude Codeに渡すタスクを作るのが大変でなかなかClaude Codeに渡せない Claude Codeが実装してくれた内容をレビューするのが遅れて、次のタスクが渡せない つまり、下記のような作業フローになっており、自分自身がボトルネックになってしまうのです。 これでは本当はもっとClaude Codeを使い倒したいのに使い倒せないのです。 できれば常にClaude Codeを立ち上げてなにかをやらせておきたいところです。 なの
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
最近、生成AIサービスを契約したり、churnしたりといったことを繰り返している。その結果、自分自身が今どのサービスを、どのような目的で使っているのかが、非常に曖昧になりつつあると感じている。 そこで、一旦立ち止まり、自分のための整理も兼ねて「AIサービスデッキ」を作成してみることにした。今後、各AIサービスをどのように活用し、どれをやめて、どれに移行していくべきか。その方向性を明確にするために、現状の状況をここでまとめておこうと思う。 ChatGPT Pro 現状、間違いなくもっとも頻繁に使っているのはChatGPT。Proを解約しようかと思った矢先にo3の発表があり、そのままズルズルと課金を継続している。数週間後にはo3 pro modeのリリース予定、とアナウンスされていたのだが、現時点ではまったく続報がないため、若干信頼性に揺らぎが生じている。 ただ、実際にはo3をかなり気に入って
はじめに Claude Code 使ってますか？ターミナルから Claude に直接コーディングタスクを投げられる便利なツールなんですが、デフォルト設定のまま使うのはちょっともったいない。というかいちいちいろんなことを聞いてきてめちゃくちゃダルい。 syu-m-5151.hatenablog.com settings.json をちゃんと設定すると、セキュリティも保ちつつ、もっと快適に使えるようになります。全体的に疲れている時の~/.claude/settings.json と~/.claude/CLAUDE.md · GitHub 私のデフォルトの設定も公開してますのでよかったら参考にしてください。 ここで読むのをやめる人のために言っておくと Claude Codeの設定は優先順位があるので覚えておくと良い です。あと、比較的に今は黎明期なので非推奨や追加機能が多いのでその点も注意が必要
はじめに こんにちは、みなさん！最近、私はClaudeを使ったプロジェクトで苦戦していたんですよ。「なんでこのAIは私の意図を理解してくれないんだ...」と頭を抱えていた時、Anthropicが公式に内部プロンプトエンジニアリング技術を公開したんです！これは本当に目から鱗でした。 Anthropicがついに社内で使っているプロンプト技術を公開しました。主にClaudeのために設計されていますが、ほとんどの技術は他のLLMにも使えます。彼らが強調しているのは、プロンプトエンジニアリングはモデルの微調整よりも効率的だということ。理由は単純で、リソース要求が低く、コストが安く、反復が速いからです。 核心原則：Claude 4を使いこなすための4つの基本 最新のClaude 4モデルに対して、Anthropicは特に4つの基本原則を強調しています： 明確に指示する（Be Explicit） Cla
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