
Claude Code で IPA 過去問サイトを 11 日で 7,574 問まで構築—AI で 1 万円稼ぐ実験記
Qiitaエンジニアが Claude Code を用いて情報処理技術者試験の過去問サイトを 11 日で開発し、7,574 問を無料・ノーログインで公開した。PDF のテキスト抽出から AI による問題・解説の自動生成、機械検証パイプラインを構築し、ランニングコスト 0 円で運用中。現在は AdSense 審査待ちで収益化段階へ移行する準備を進めている。
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エンジニアが Claude Code を用いて情報処理技術者試験の過去問サイトを 11 日で開発し、7,574 問を無料・ノーログインで公開した。PDF のテキスト抽出から AI による問題・解説の自動生成、機械検証パイプラインを構築し、ランニングコスト 0 円で運用中。現在は AdSense 審査待ちで収益化段階へ移行する準備を進めている。


OpenRouter の :free モデル(Gemini 2.0 Flash、Llama 4 Scout、Qwen など)を Claude Code のサブエージェントとして組み合わせることで、思考ループのトークン消費を大幅削減できる。タスク分類ルーター、ファンアウト並列呼び出し、フォールバック設計など、具体的なコード例5パターンを解説。


Anthropicの最新ニュースを索引化した記事。安全対策水準による名前分け、PC操作時の干渉低減、セキュリティリスク、定額プランの上限問題、脱獄対策、GPT-6 Astraなど、開発者向けの実装課題と製品設計の課題を整理。



Claude Code 利用時に発生する 502 エラー、プラグイン更新の反映ミス、認証ヘッダー不足、接続エラー、メッセージ不整合、ポート競合といった 6 つの主要なトラブルについて、GitHub Issues に実際に報告された症状をもとに、手元で検証した切り分けポイントと確認手順をまとめたガイド。各問題ごとに原因特定と対処法を解説。



Chrome 拡張機能「Claude in Chrome」を使い、ネットショップで特定商品をカート投入する作業を自然言語指示で実行させた。検索キーワード・購買数量・操作手順を明示せず、要件だけを書いた一文で、Claude が柔軟に検索・商品比較・在庫確認・代替品選定を行い、数分で完了。指示の解釈で 3 回確認が必要だった。

Claude API の Extended Thinking 機能を Python で実装する際の実装手順と 3 つのよくあるエラーを解説。budget_tokens は 1024 以上かつ max_tokens 未満、tool use 併用時は thinking ブロックを会話履歴に含める、temperature 等の指定は不可という制約がある。

Claude Code v2.1.265 で、resume したサブエージェントと agent teams の teammate において prompt cache の prefix が変わり、キャッシュが再利用されないバグが修正された。このバグにより、ターンを重ねるほど本来キャッシュで済む入力を通常単価で処理していた。その他、--plugin-dir に親フォルダを渡して複数プラグインを一括読み込み可能にする機能追加、-p と Agent SDK での作業ディレクトリの永続化なども実装。

1980年代の画像圧縮研究(差分-アダマール変換符号化)の未完成だった博士論文を、40年後に Claude を使ってPythonで再実装・検証した。当時の非適応・適応符号化、カラー画像拡張などの手法を動作確認し、歴史的な技術が現代でも有効であることを確認。

複数のAIツール間でプロンプト・知識ベースの二重管理を避けるため、Obsidian Vault を原本として、シンボリックリンク(ln -s)で Claude Code・Cursor・Antigravity 等を 0 秒自動同期する仕組みを構築。profile.md・domain.md・ng-rules.md など 7 つの構造化ファイルと過去 6,600 本のブログ記事から抽出した文体パターンを注入し、AIごとのモード自動切替(僕氏モード・編集部モード・プロマーケターモード)を実装。

Claude Codeの出力品質はCLAUDE.mdの設計で決まり、プロジェクト類型に合わないテンプレートは逆効果になる。本記事は API開発・フロントエンド・データパイプラインなど7つの類型ごとに最適化されたテンプレート、トークン効率を考慮した構造設計(300~800語の目安)、および実装時のアンチパターン5つを解説し、段階的な運用フローまで提供する。

著者は Codex CLI・Claude Code CLI・Gemini を協調させる自作スキルを開発し、複数 AI 間の出力受け渡しの負荷軽減を実現。6 モデルを 18 試行で検証し、変更容易性を評価軸に加えたベンチマークから役割分担を決定。その結果、企画から実装・レビューまでを AI 同士に委ねられるようになり、人間は「何をしたいか」に集中可能になった。


