Model Hardware Standard のリサーチプレビューを公開

Anthropic が AI エージェント向けの新仕様「Model Hardware Standard（MHS）」のリサーチプレビューを公開した。MCP がソフトウェア連携を標準化してきたのに対し、MHS は実験装置や製造ラインなどの物理デバイス制御を標準化する新しい領域で、現在は科学研究機関と先進的な製造業者に限定提供される段階。

障害調査を Claude の Skill として整備し、初動トリアージと仮説検証を自動化する仕組みを構築。CloudWatch Metrics・Athena・RDS Performance Insights・Datadog APM の複数データソースを連携させ、経験に依存した調査プロセスをサブエージェント化することで、新人でも体系的に原因特定できる環境を実現。実運用では 30 分～1 時間で調査完了し、よくある障害パターンの特定に成功した一方、報告書の冗長性が課題。

Claude Chat と Cowork で同じ memory を共有できるようになり、ユーザーが memory を編集・削除できるようになりました。Agent にこの memory を組み込む場合、job をキューに入れた後に memory が更新されるケースに対応する必要があり、job に memoryRevision を保存して実行直前に確認し、異なれば 412 相当で処理を中止する設計を TypeScript で実装します。

iOS アプリ開発の自動化に向けて planner → generator → evaluator の3エージェント構成ハーネスを構築した際、コード生成担当の generator に最適なモデル選択で複数回の検証を経験。Claude Sonnet・Codex・MiniMax M3 を試したが、利用制限の問題により Claude Code Max プランが最適という結論に到達した試行錯誤の記録。