Jira と Claude で Loop Engineering を実践する
Hiroba による自動要約
Loop Engineering をJira と Claude Code Routines で実装し、人はEPIC と受け入れ条件を記述するだけで、AIが自律的に実装・テスト・バグ起票を行うシステムを構築。証跡はJira/Confluence に全て残り、検証Agent(Verifier)が独立して完了判定を行う設計で、実装手順とハマりどころを解説。
読んで良かったら、シェアしてみてください。
同じタグの記事が他に 2516 件あります。
関連する記事
同じタグの記事
After Effects を Claude Code と Cursor で操作する自動化ツール aftr
HNAfter Effects を WebSocket 経由で Claude Code から制御するツール aftr が公開された。JSON コマンドの送受信で、スクリプト記述なしに自動で動画制作・レンダリングが可能。npx aftr-studio controller コマンドで MCP サーバーを起動し、Claude Code に接続することで、自然言語指示で After Effects の複雑な操作を実行できる。

Claude Code と MCP だけで結婚式準備タスク管理システムを構築
QiitaClaude Code と MCP(Model Context Protocol)を活用し、コード不要で結婚式準備の情報を一元管理するシステムを構築。Apple Notes MCP と Gmail MCP を組み合わせ、自然言語で「花屋さんの件どうなった?」と質問するだけで、複数のサービス(メモ・メール・クラウド)から自動的に関連情報を収集・整理できる実装例。Skill 機能により Yahoo 自動転送にも対応した柔軟な設計を実現。

Claude × Obsidian で「外部記憶」を持つ AI アシスタントを構築する
ZennClaude Code はセッション終了時に会話記憶が消える課題を、Obsidian の Vault を MCP 経由で連携させることで解決。CLAUDE.md にルール明文化し、セッションをまたいだ知識継承と自動改善の仕組みを実装した具体的手順・プロンプト・ディレクトリ構成を提示。

AIエージェント向けナレッジベース「ContextMixer」を作って、運用してわかったこと
Qiita複数プロジェクト・複数エージェント間でコンテキストを共有するため、Hono + Cloudflare Workers で ContextMixer を構築。取得粒度を meta / outline / section / full の4段階に分け、トークン消費を削減。AI Cortex という運用ルール(context / spec / decisions / notes の4ドキュメント)で、セッション継続時の情報引き継ぎを実現した。