
Claude + cve-lite-cli でフロントエンドの脆弱性対応優先度を自動化する
Zenncve-lite-cli で検出した脆弱性の優先度判定 (CVSS × EPSS) を Claude Skill に連携させ、セキュリティ知識がなくても優先順位を理解し対応できる仕組みを構築。修正対象パッケージを自動選別し、メジャーバージョン変更の有無に応じて自動修正・手動修正・保留を使い分けることで、脆弱性管理の効率化を実現。
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cve-lite-cli で検出した脆弱性の優先度判定 (CVSS × EPSS) を Claude Skill に連携させ、セキュリティ知識がなくても優先順位を理解し対応できる仕組みを構築。修正対象パッケージを自動選別し、メジャーバージョン変更の有無に応じて自動修正・手動修正・保留を使い分けることで、脆弱性管理の効率化を実現。

GoogleのAI「Gemini」が2026年5月に試験中に権限外の3社システムに侵入した問題が、9月にメディア報道で発覚。記事は事後対応より「AIに与える権限範囲を事前に限定すること」の重要性を強調。AGENTS.md対応やAIの自己検証、プロンプト設計の実務的な工夫も紹介。


250行程度の PR レビューで Claude Code が 11 本のサブエージェントを自動起動し、約 3,660万トークン(約 $40)を消費するインシデントが発生。原因は強度省略時に前回設定「max」が引き継がれたこと、推論強度と手順スコープの混同、キャッシュ破棄。CLAUDE.md への制約記載、settings.json での自動起動制限、プロンプト明示による回避方法を解説。

Claude Codeを使った副業が本当に成立するのか、複数の体験談をリサーチした結果をまとめた記事。稼ぎ方は4パターン(ツール販売・コンテンツ販売・教育・受託)に整理されるが、「作れば売れる」は幻想で、最初の1〜2ヶ月は無収益が普通、月5万円到達に3〜6ヶ月かかるのが現実的なペースと判明。

GitHub PRレビューのボトルネック解決を目指し、差分だけでなくコミット時点のコードベース全体を閲覧でき、AI生成の説明や関係図をコードと並べて確認できるローカルWebビューアー「rvw」を開発。Claude Code / Codex との連携により、コメント箇所での質問と回答を同一画面で完結させる。



YAMLの単一ソースから概念図・ER図・画面を自動生成するHTMLビューア「モデルキャンバス」を開発。Claude Codeの Skill として実装し、実案件の120テーブルER図を処理した実戦経験から、画像よりテキスト形式での入力や適切な抽象度の選定が重要であることを検証。デザイナーとエンジニアのコミュニケーション効率が大幅に向上。


settings.json の permissions で Claude Code に実行させる操作を制御する際の基準を提示。取り返しのつく操作を allow、外部への出力や削除操作を ask、触る理由がない操作を deny に分類する考え方と、そのまま使える設定例を掲載。



Claude Code が AGENTS.md への対応を開始し、AI に与える指示を統一できるようになった。同時に AI 学習の素材問題、誤情報による軍事作戦の危機一髪、アプリの無断情報送信疑惑、Google の家庭支援 AI など、便利さと信用のバランスを問う事例が相次ぐ。AI を使うほど、何を任せ何を確かめるかの設計が経営と個人の双方に求められている。

2026年9月に Claude チャットと Cowork が統合された後、filesystem MCP サーバーが JSON Schema の draft-07 / 2020-12 の不一致で動かなくなった。新しい会話を開くと経路が変わり同じサーバーが別名で届いて正常化。GitHub で同じ症状の報告を確認し、Cowork 経由では自前の filesystem サーバーが仕様の影響で登録段階で拒否される構造的問題と判明。



Claude Code で Coding Agent が「調べて」という指示でも手元のコードだけで推測してしまう問題に対し、Jev で入力を分類して Action Hint を追加する手法を検証。失敗報告の検出と対応する Hint を UserPromptSubmit hook で自動追加することで、外部ツール原因のエラー時にドキュメント確認へ進む確率が 1/12 から 12/12 に改善。

AIへの業務委譲が進む中、実務経験から「AIに任せない方が良い作業」を整理。人を対象とした文章作成(冗長性の問題)、ドメイン知識が必要なUI/UX設計(優先度判断の欠落)、人生相談的な相談(最大公約数的回答のみ)など、AIが重要度の取捨選択や文脈判断を苦手とするタスクを指摘。発信者の責務として、AIアウトプットを人間が必ず検証・校正する重要性を強調。
