FH画像センサの有無判定を標準処理項目だけで組む——しきい値はOK/NG画像と専用の計測フローで決める
Hiroba による自動要約
オムロンFH画像センサで部品の有無・欠品判定を組む手順を、Claudeに持たせたSkills「fh-gazou-hantei-kyotsu」の記載に沿って解説。AI系処理項目やPythonでの画像処理試作を禁じ、標準処理項目のみで構成。しきい値はOK/NG画像を専用シーンで再計測した datalog.csv から隙間最大の値で算出し、隙間も数値で記録。判定構造は人が決め、Claudeは数値算出のみ担当。FA現場の画像検査担当者向け。
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 5557 件あります。
関連する記事
同じタグの記事

Claude Codeのコンテキストが最初から7万トークン埋まっている、その内訳の調べ方
ZennClaude Code Desktop の1ターン目で約7万トークンが載る現象について、セッションの jsonl から総量 (usage の3値合計) と内訳 (attachment 行の文字数) を分けて測る手順を jq コマンド付きで整理。~/.claude 側で削れるのは約14,100トークン、残り約5.5万はハーネス本体と組み込みツールと推定。コンテキスト消費を削りたい利用者向け。

AIエージェントに基幹システム移植を半年任せて分かった「ハーネス」の作り方
ZennJava製基幹システムのPHP移植で、CLAUDE.md・Skills・サブエージェント・永続メモリを「ハーネス」として束ね、PDCAで改善した実践記録。入力トークンの97.9%がcache_readで、長期セッションは新規比31倍のコストという実測、サブエージェント使用0回の原因と文言修正、ハーネスを汎用・型・固有の3層に分ける設計まで具体的。Claude Codeをチーム運用する開発者向け。

Anthropic のエージェント設計ガイド: サブエージェントをメインのループに取り込む
QiitaAnthropic が公開した記事「When to fold subagents into your main agent loop」の日本語解説。ルーターや領域別サブエージェントを1つのメインループ+Skills+ツールに統合し、コンテキストを段階的に読み込む設計で品質向上とコスト・遅延削減を狙う考え方を整理。サブエージェントを残すべき3場面、組織図コピー化の問題、移行キット single-agent-loop-kit も紹介。Claude API や Agent SDK でマルチエージェントを設計する開発者向け。
