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Claude Code が Ollama などのローカル LLM をバックエンドにした場合、わずか 5 文字の「1+1は?」という質問に対して約 29,700 トークンが消費されていることを実測調査。Messages API のリクエスト JSON をプロキシ経由で解析し、system・messages・tools の 3 要素がトークン消費の大部分を占めることを特定。

Anthropic Python SDK で extended thinking(思考予算)を有効化・運用する実装手順と注意点をまとめた。thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": N} で有効化でき、レスポンスから thinking ブロックを type で振り分けて取り出すが、tool use と併用する際は前ターンの thinking ブロック(署名付き)を丸ごと次リクエストに戻さないと 400 エラーになるのが最大の罠。

Claude Code v2.1.205 で自動モードの複数の安全対策が追加された。transcript 改ざん禁止、未解決変数への rm -rf 実行前確認、バックグラウンド通知への「人間の承認なし」明記など、エージェント無人実行時の危険経路がまとめて塞がれた。確認プロンプトをスキップしている利用者の挙動が変わる。

Claude Code 関連の24本の記事を Dynamic Workflows で分析し、227個の推奨を39項目に統合した結果、最頻出設定は CLAUDE.md の書き方と権限設定であることが判明。派手な MCP ではなく、コンテキスト圧迫を避けるための短さ(200行未満)と、コードに書けない事情に絞ることが重要。


Claude Code で直感的にコードを書く「Vibe Coding」の問題点(仕様理解不足・テスト欠如・コンテキスト肥大化)に対抗するため、オープンソースプラグイン Superpowers を導入する方法を解説。プラグイン導入により、Claude Code は Brainstorming → Spec/Planning → Git Worktrees → TDD → Subagent Execution → Two-Stage Code Review → Finalization の 7 フェーズパイプラインを強制され、エンジニアリング規律を自動実装できる。


Claude Code で行き詰まった際、上位モデル Fable を「管理者」ではなく「診断と助言のみ」するアドバイザーとして位置付け、メインセッションは実装責任を保ったまま高度な推論力を活用する advisor スキルを実装。セットアップ用の CLAUDE.md と SKILL.md をコピペで使用可能な形で提供。


Microsoft Foundry 上で Claude Messages API を直接呼び出し、Logic Apps でツール往復ループを自作することで、prompt caching によって入力トークンを削減した実装例。Responses エンドポイント経由ではキャッシュ機能が利用できないため、Messages API の /anthropic/v1/messages エンドポイントを直接使用し、system プロンプトに cache_control を置いてコスト最適化を実現。


複数の調査資料をClaudeのArtifactでHTML形式の統一ナレッジベースにまとめ、対話により継続的に更新・運用する手法を紹介。章単位での段階的構築、publish による無アカウント配布、差分更新による版管理、閲覧者のメモ機能実装時の注意点(window.storage と localStorage の使い分け)を実装ベースで解説。


Claude API の 429 / 529 エラーで無人バッチ処理が止まる問題に対し、Anthropic SDK の既定リトライ設定(max_retries=2)を上げる方法と、自前でリトライロジックを実装する際の指数バックオフ+full jitter パターンを、Python コード例とともに解説。Retry-After ヘッダの優先処理と streaming 途中切断への対応がポイント。

Claude Code v2.1.203 はバックグラウンドエージェント関連の修正に重点を置いた安定化リリース。ANTHROPIC_BASE_URL が無視されて API キーが既定エンドポイントに送信される 401 エラーや macOS の 15〜20 秒フリーズなど、実運用で影響の大きいバグを修正。セッション自動復旧やサブエージェント作業引き継ぎなど 20 件超の改善が含まれる。

Anthropic が発表した J-lens は、Claude が出力するテキストより前の内部活性から、モデルが言葉にできる状態にしている概念を直接読み取る手法。ヤコビアンを用いた計算により、全活性のごく一部に留まる「言語報告可能な空間」(J-space) を特定でき、エージェントの隠れた意図や不整合な思考を監視する可能性が開ける。

自作の Web サービス fuSen の有償化準備として、Stripe の課金システムを設定した過程を紹介。Claude in Chrome の画面操作機能を活用し、複雑な設定項目を AI に任せながら、金額・通貨・税設定などの確認を人間が担当する役割分担で、効率的かつ安全に完了させた。

SWE-Togetherは、従来のベンチマークが測らない「実際の対話過程での介入回数」を定量化する新しい評価手法。ユーザーの修正指示(correction)と軽い催促(nudge)を加重平均した User Correction 指標を導入し、同じ成功率でも手間の少ないエージェントを区別できるようにした。Claude Opus 4.8は1.38回の平均介入回数で最も効率的だが、評価の再現性向上と手作業による母数限定が課題。
