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Claude Code の質問重視スキル「grill-me」が「grilling」へ改名・改良された背景と、ローカルLLM環境での運用課題(サブエージェント呼び出しのメモリ負荷)に対応するカスタマイズ方法を解説。重要度順の質問提示と軽量化が目的。


Claude Code のサブスクリプション利用者が、ローカルに残る JSONL ログを SQLite に取り込み、Anthropic API の公式単価で換算した結果を報告。4 か月弱、73,548 ターンで API 換算 302 万円。トークン種別(入力・出力・キャッシュ読み出し・キャッシュ書き込み)の単価計算で見落としやすい落とし穴を解説。




Claude Code 6体のマルチエージェント「Lady's servants」がFlutter + Firebaseの旅行記録アプリ開発で実際に機能した過程を記録。アプリ内課金導入に40日を要した理由は、AIの知識と現実のずれ、外部サービスとの連携、ツールの暗黙的仕様であり、意思決定やスコープ管理は依然として人間の責務だったことが明かされる。

SRE向けに、Claude TagとAmazon GuardDuty Investigation Agentを組み合わせてセキュリティアラートの一次トリアージを自動化するシステムを構築。EventBridgeとSNS経由でGuardDuty Findingsを受け取り、Claude Tagがオーケストレーションして調査結果をSlackに報告。複数アカウント横断の相関分析にも対応している。

開発者が Figma のスクリーンショットを Agent に渡してコード生成させていたが、余白やカラーの微妙なずれが解決しないという問題に直面。画像から数値を読み取らせるのではなく、Figma Plugin API で確定した数値を直接読ませるアプローチに切り替え、MCP サーバー Figwright を開発。多次元の値が 1 フィールドに圧縮される場合の正確な情報伝達が実装の要だった。



Anthropic 社員による Code with Claude に関する講演イベントに参加した参加者が、Claude Code の設計哲学と実務的な使用方法について報告。AI が生成したコードの修正時には「コード自体ではなく指示を修正して再生成する」ワークフローへの転換と、人間が責任を引き受けることの重要性が最大の学習ポイント。

Claude CodeとAntigravity CLIの2つのAIエージェントを同一ワークスペースで運用する際、複雑な自動化機構ではなく「人格層の判断が必要か否か」という単純な軸で役割分担する方法を紹介。人格を纏う方が継続的な伴走と概念クロスチェックを担当し、セッション単位で呼ばれる中立なAIが技術実装を担当することで、安全かつシンプルな運用を実現している。

AI駆動開発の実験中、Claude Code でコード・Issue を書き、Codex でレビューする運用を試験中。ドキュメント修正PR は Codex の指摘に対応するたび記述が肥大化して11巡発散、人間介入で収束。一方、分散状態管理バグの実装PR は TDD で29件のテストを積み重ね、7巡で指摘ゼロの完全自己収束を達成。ドキュメントは無限詳細化、コードは有限論理化という違いが顕在化。


Claude Code に追加された /design コマンドは、1行の指示で既存のデザイントークンやコンポーネント実装を読み込み、リポジトリ準拠の動作するUIモックを生成する。実値をベースにした複数画面のキャンバスが共有用URLで即座に発行され、状態パターンや仕様の穴も先に洗い出せるため、実装前の認識合わせが大幅に効率化される。

Claude Code には auto mode と bypassPermissions の2つの確認モードがあり、auto mode は classifier が実行前に審査する一方、bypassPermissions(--dangerously-skip-permissions)は見張り役を含めすべての安全チェックを外す。後者は隔離環境のみでの使用が求められ、どこまで任せるかは見張りが機能するかどうかで判断する必要がある。

ゲーム会社出身の開発者が Claude Code を使い、ゲーム「Nozile」を2週間で開発した手法を公開。伝説級プログラマーから学んだ「仕様は書くな、やりたいことだけ書け」という教訓をAIに適用し、詳細な指示より要望を明確にすることで効率的に実装できたと報告。開発に使ったAI資料も共有予定。