Corpus2Skill 深掘り — RAG を捨てて『ナビゲート』する設計は何を変えるのか

LLM の出力を「何を答えるか」ではなく「どう答えるか」で制御する MTP（Mapping the Prompt）フレームワークを紹介。複数の出力モード（power、focus、grow など）を組み合わせることで、同じ入力に対して異なる視点・スタイルで出力を調整でき、差分分析や複数エージェントの制御に活用できる。ZIP ファイル形式の MTP Skill を Claude iOS アプリで利用する実装手順も解説。

Claude Code の setup-token で発行した OAuth トークン認証時に、OpenTelemetry テレメトリに記録される情報が通常ログインと異なるかを検証。/login の実行有無によってテレメトリに user.email や organization.id が記録されるか否かが変わる点を確認。トークン認証では claude auth status はプロフィール情報を隠すが、OTel ログ側は環境によって異なる挙動を示す。

Claude Code と Sonnet 5・Opus 5 を DB 処理タスク 240 試行で比較。Sonnet 5 は effort level を xhigh に設定すれば Opus 5 の約半分のコストで同等の品質を実現でき、Sonnet 5 の合否は「罠に気づく確率」、Opus 5 の失敗は「気づいているはずの対応の書き漏らし」に分かれる。

PDF 仕様書参照・ファイル読み込み・署名検証・監査手順の 4 つの MCP サーバーと Skill を体系化した「PDF Agent Stack」。個別ツール群ではなく、LLM が PDF について決定論的に「言い切る」ための知識インフラとして設計。宣言・適合・検証の区別を道具に焼き込み、AI エージェントが推論の揺れなく正確な判定に至るアーキテクチャを解説。