記事一覧
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Claude Skills で ADR を自動生成し、実装の意思決定記録を残す
Zennコードから読み取れない設計判断の理由を Architecture Decision Records (ADR) として記録する手法を紹介。Claude の Skills を活用して ADR テンプレートを自動生成し、一から執筆する手間やフォーマットの揺らぎを排除。個人プロジェクトでの運用実績を踏まえ、ドキュメント腐朽を防ぐための日付管理や関連リンク記載などの対策を解説。
MCP の Tool execution failed トラブルシューティング：反証実験を疑う
ZennGitHub MCP ツールが 26 個認識されているのに呼び出すと全て失敗する問題を半日かけて切り分けた記録。AI の最初の仮説「トークン失効」を公開リポジトリテストで否定したが、実は仮説が正解で、実験設計が誤っていた。原因は claude_desktop_config.json の Personal Access Token 無効化で、ログ確認と直接実行で初めて判明。
Claude Code と GitHub Copilot CLI——同じ Sonnet 5 でも effort level の使い方が異なる
ZennClaude Code と GitHub Copilot CLI を同一の Sonnet 5 で比較検証した結果、effort level xhigh の組み合わせで Claude Code が最適性能を発揮することが判明。同じモデルを使用しても両 CLI は effort level を異なる方法で実装しており、OpenTelemetry の trace 分析で詳細な思考プロセスの違いが可視化された。
価格競争から降りる — 1日10本のAIセッションが支える AI ネイティブ開発ワークフロー
Zenn会員管理・予約決済システムの SaaS を運営する企業が、値下げ合戦ではなく顧客ニーズに応じた機能開発で差別化を図る事業戦略を紹介。要望対応・土台整備・緊急対応の 3 枠バランスと Claude Code による AI エージェント活用で、1 日 10 本のセッションを当日中にリリースする開発ワークフローの実装例。
2026年開発現場のバズワード10選〜並列AIエージェントから Spec-Driven Development まで
Zenn2026年の開発トレンドをリサーチした記事。AIの利用が「補完」から「オーケストレーション」へシフトし、git worktree で並列エージェント運用、Spec-Driven Development vs Vibe Coding の対立軸、MCP の標準化、AGENTS.md と Agent Skills の統一規約、Evals のパイプライン組み込み、Company OS による内製化など10のキーワードを解説。各トレンドの現実と限界の両面に触れている。
Claude Code CLI版でトークン使用量を常時表示する設定【TIPS】
ZennClaude Code CLI版の statusLine 機能を使い、画面下にコンテキスト使用率やレート制限の残り時間を常時表示させる方法を紹介。~/.claude/settings.json と ~/.claude/scripts/statusline.sh にシェルスクリプトを配置することで、視認性を高め「気づいたら上限に近づいていた」を防ぐ。
EC2からRoutineへ。Claude Code Routineで夜間バッチを無人実行する実装記録
Zenn前回「隔離環境にEC2を使う」と決めていたが、5日後に実装したのは Claude Code Remote の Routine（スケジュール実行機能）だった。Anthropic管理のインフラで自動実行され、Bash許可時のガードレール（mainへの直接コミット禁止など）がプロンプト指示のみで担保される設計、UTC/JST変換での日付ズレの罠、外部API直叩きがネットワークポリシーでブロックされる実例を記録。
Claude Code 導入判断ガイド — .claude/ フォルダ構成と設定優先順位
ZennClaude Code は Anthropic サーバーとローカルクライアントの往復で動く仕様。.claude/ フォルダの CLAUDE.md・settings.json・rules/・skills/・agents/ など各種設定ファイルの役割と、ユーザー階層とプロジェクト階層での優先順位を公式ドキュメント照合で解説。導入前に把握すべき動作フロー（モデルは指示を返すだけで実行はローカル側）と弱点も含む。
Claude Code で複数プロジェクトを捌く：モードファイルと司令塔ファイルの設計
ZennClaude Code で複数プロジェクトを並行するとき、文脈混在と成果物の散逸を防ぐため、active.json でモードを管理し TASKS.md を単一の正として集約する仕組みを実装。「毎回必ず読む短いルール」と「参照する詳細」を分け、タスク状態変更時に両方を更新するルール化により、AIが自動で文脈判断して動くようになった。
