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Claude Code と Codex を日常利用している著者が、先週GA されたばかりの Sakana Fugu を同一条件で実測比較。正答率はほぼ横並びだが、Fugu Ultra はコストが約20倍、応答時間も数倍遅く、内部処理のトークン消費が請求額の92%を占める。現在の用途では乗り換える理由は見つからない結果。

Momonga Search MCP を Claude Desktop / Claude Code / Codex でローカル実行するセットアップ手順を解説。uv のインストール、リポジトリ取得、API キー設定の共通準備から各クライアント別の登録まで、初心者向けに順序立てて説明している。企業資料やニュースをコンテキスト効率よく検索できる MCP サーバーの実装方法をまとめた記事。



ユーザーが Claude のプロジェクト機能を Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (PMLE) 資格試験の勉強に活用し、合格に至った事例。カスタムインストラクションで推測回答を禁止・公式情報重視を明示し、試験ガイド PDF をナレッジとして登録。質問への文脈蓄積を活かし直前対策マニュアルを自動生成、単発チャットでは実現できない個人の弱点に寄せた学習支援を実現。

Claude Code のサブエージェント・スキル・コマンドを「役職/スタッフ/マニュアル/起動ボタン/協働」の5層で整理し、設計の3原則(役職は軽く・地図と実装の齟齬ゼロ・起動は絞る)と lint 自動化によって、規模の拡大に耐える AIチーム設計を実現する方法を示す。



nexus-architect の product プラグインは Claude Code 上で動作し、プロダクトビジョンから UX・仕様・ドメイン・API・品質要件まで検証駆動で段階的に導出する。最もリスクの高い仮説を early に検証するゲートを備え、企画から実装設計まで根拠つきで途切れさせない一気通貫パイプラインを実現する。

frontend-design プラグインと Claude Design を用いてランディングページを改善した実例。Claude Design はデザイン自動生成ツールではなく、作成済みデザインをセクション毎に視認しながら対話的に修正するツールであり、一発撮りの LP 作成なら frontend-design だけで十分だが、継続的な改善には Claude Design が有用という知見を共有。


Claude の code-review プラグインを単一エージェント実装に切り替えることで、実行時間を約 8 分から 1 分 17 秒に短縮(6分の1)、コストを $1.70 から $0.16 に削減(10分の1)した。品質低下は検証範囲では確認されず、小規模プロジェクトや予算制約がある場合の有効な選択肢。


Claude を含む LLM が大喜利に弱い理由は、統計的に「それっぽい」答えを出力するため創意工夫に欠けることにある。著者は Chain of Thought で思考プロセスを深掘りさせ Skills で工夫を重ねたが、モデルのバージョンアップで調整が必要になるなど、笑いは他のタスクより敏感に性能が左右される課題を指摘する。

AI が一般人より賢い時代だからこそ、AI を使いこなすには知識が必要という逆説的な論考。著者は、統計や実装の知識がないと AI の指摘の重要性が判断できず、設計判断も自分がしなければならないと指摘。AI は知識の「代替」ではなく「ブースター」であり、自分のレベルを基準に AI と一緒に学ぶサイクルが本来の使い方という主張。

Claude Code / Codex / Antigravity CLI の3つのエージェントを役割分担させ、リサーチ・実装・監査を自動化する「Agent Triad」アーキテクチャを紹介。NotebookLM + Headroom でコンテキスト限界を突破し、ピアレビューで不正なルール学習を防ぐことで、ハルシネーションと AI Slop を排除した完全自動開発パイプラインを実現。
