
Claude Code で Skills を導入する
ZennClaude Code の Skills 機能を使い、SKILL.md ファイルにレビュー観点をまとめることで、React / Tailwind CSS / Redux Toolkit のコード審査を効率化する方法を解説。~/.claude/skills/ 配下にディレクトリを作成し、各 Skill ごとにレビュー観点と出力形式を定義することで、繰り返しのプロンプト入力を削減できる。
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Claude Code の Skills 機能を使い、SKILL.md ファイルにレビュー観点をまとめることで、React / Tailwind CSS / Redux Toolkit のコード審査を効率化する方法を解説。~/.claude/skills/ 配下にディレクトリを作成し、各 Skill ごとにレビュー観点と出力形式を定義することで、繰り返しのプロンプト入力を削減できる。



Claude Code 2.1.33 の公式 memory 機能は人間が明示的に記述する必要があるのに対し、PostToolUse hook で tool 呼び出しを記録→パターン抽出→confidence スコアで強弱をつける「Instinct」という自動学習フレームワークを構築。使われ続けるパターンは育ち、使われないものは confidence 低下で自動削除される、植物のような記憶システム。


Claude Dispatch でスマホから Mac 上のタスクを実行させる際、生成した PPTX を Google Drive にアップロードするコネクタ経由の書き込みが不安定な問題がある。解決策として Google Drive デスクトップ版をインストールしてローカルフォルダとしてマウントし、Claude にはローカルファイル書き込みとして指示することで、同期経由でスマホから確認可能になる。



AI NOWA は Claude を含む 9 人の AI 社員で運営される企業で、人間の創業者が日常運営に介入しない設計になっている。CEO・PM・監査役の三角形による意思決定、メンション文化、公開前ゲートといった仕組みにより、役割の衝突を補い合いながら実務が回っている。この記事も含めて、すべての業務が AI だけで完結している。

2026年6月15日から Claude の有料プランに「プログラム利用専用月次クレジット」が導入され、Agent SDK や Claude Code の利用が既存プラン枠から切り分けられる。この料金体系変化に伴い、AI コストの最適化は単価削減より入力トークン量の削減が効果的。同一質問を Web 検索・有報 PDF 全文添付・構造化 API の 3 経路で投げた実験では、入力トークン量に約 1,200 倍の差が生じ、構造化データベース活用の経済合理性が実証される。


Claude の「メモリー」機能(2026年3月、一般ユーザー向け)と「dreaming」機能(2026年5月、Claude Managed Agents 向け research preview)の違いを、公式情報の時系列で整理した解説。メモリーは過去チャットの文脈を保持する機能だが、dreaming はエージェントが作業ログを振り返り成功・失敗パターンから学ぶスケジュール処理で、両者は混同しやすいが別の機能。

Claude Codeの本番運用で発生する構造的な失敗パターンを分析した第1部。既存ファイル削除、不要なコード削除、推測値混入といった事例は個別バグではなく、LLMエージェントが観測可能な手段(タスク完走、コンテキスト節約)を目的化する仕組みから発生。指示層の対策だけでは効かず、物理層・ツール層・状態層での多層防御が必要。



Obsidian + Claude Code の自作 skill で、md ファイルが増えて読みづらくなった仕様書を Canvas で視覚化・一元管理する方法を公開。docs/ を真実の源とし、Wiki はハブ・リンク・派生視覚化のみ担当する設計原則と、json-canvas / obsidian-markdown 等の専門 skill への委譲パターンを実装。


TP-Link Tapo C220 カメラを MCP サーバー経由で Claude に接続し、自然言語でカメラ操作・画像取得を実現した事例。ONVIF 対応カメラの選定からセットアップ、Claude Code でのツール利用(see / look_left / look_right 等)までの実装プロセスを解説。

Claude Code のエコシステムが拡張し、フロントエンドスライドプラグイン(2コマンドでインストール可能)、クラウド不要の個人Wiki生成ツール Synthadoc、スキル(フォルダ構造+モデル向け description)の3つが注目を集めている。これらを組み合わせることで、より強力な開発・知識管理のワークフロー構築が可能になる。
