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Claude Code v2.1.113 以降はネイティブバイナリ方式へ移行し、Termux (Android) 環境では android arm64 プラットフォームが未対応となった結果、起動時に「native binary not installed」エラーが発生。npm 設定の問題ではなくプラットフォーム非対応が原因で、2026年6月時点では v2.1.112 への固定が最も安定した回避策となる。

ChatGPT、Claude、Gemini など主要 AI サービスを「名前」で比較するのではなく、Foundation Models、Consumer AI、Coding AI、Agent、Platform、Enterprise の 6 レイヤーで整理した比較表。各社の役割が異なるため同じレイヤーで見ることで、OpenAI の Platform 強化、Anthropic の MCP 連携、Google の Workspace 統合、GitHub の開発ワークフロー特化、Microsoft の Microsoft 365 統合といった各社の特徴が明確になる。



Cloudflare Workers上でMCPサーバーを本番運用する際に遭遇した5つの罠を解説。曜日指定cronの非対応、サブリクエスト上限による1行ずつINSERT失敗、gzip圧縮対応、初回データ取り込みによる大量通知爆撃、スキーマ変更によるデータ不整合など、ローカルテストでは検出されない本番環境固有の問題と対策を記録。

Claude Team、ChatGPT Team、Gemini for Workspace の 3 つのサービスを長文読解・文章作成・プログラミング・業務自動化など 7 つの実務シーンで星取表で比較。Claude は深く考える仕事(研究・設計)、ChatGPT は動かす仕事(自動化・エージェント)、Gemini は Google Workspace 連携による日常業務の効率化に最適と結論。「どのモデルが賢いか」ではなく「自分の仕事のボトルネックを解消するか」が AI 選定の重要な基準。

Claude Code を業務継続利用する際の出力のブレ・長文会話での品質低下・トークンコスト膨張に対して、プロンプト改善ではなく AI が動作する「環境」全体を体系的に設計するアプローチ「ハーネスエンジニアリング」を解説。CLAUDE.md・ペルソナ・サブエージェント委譲・トークン管理・Loop・Claude Design連携といった構成要素を組み合わせ、安定した品質と効率性を実現する方法を提示。

Claude Codeのカスタムスラッシュコマンド機能を使い、キャリア情報を永続化して企業ごとの応募書類(志望動機・自己PR・職務要約)を自動生成するツール「job-hunting-kit」を開発。/setupでキャリア情報を登録し、/applyで企業名とポジションを指定すると、ローカルファイルから情報を読み込んでカスタマイズされた書類を一括生成でき、毎回の手書き作業を大幅に削減できる。

Claude Code と ChatGPT を組み合わせたワークフロー(生成→精査→評価→修正)で月の力学系を解説する技術記事を作成。観測事実・有力仮説・予測を明確に分類し、生成AI が事実と推測を混同しないよう設計。月の起源から軌道・潮汐・自転同期・最新探査まで高校レベルの物理で理解可能な形で網羅。






Claude Code v2.1.185では、API応答を待つ際に表示されるストール表示の発火タイミングが10秒から20秒に延長され、表示文言が「No response from API」から「Waiting for API response」に変更されました。大きなコンテキストや複雑な処理で誤発火するケースを減らし、ユーザーの安心感を向上させる改善です。

ループエンジニアリングは、AI エージェントにプロンプトを直接入力する自分をシステムから外し、エージェントを自動で回し続ける仕組みを設計する手法。Prompt → Context → Harness → Loop という 4 層の積み上がり構造で、発見・受け渡し・検証・記憶・スケジューリングという 5 つのアクションと 6 つのパーツ(Automations / Worktrees / Skills / Connectors / Sub-agents / Memory)により実装される。Claude Code・Mastra などを使った実装パターンを解説。