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Claude を用いた競馬予想モデルが 2026 年日本ダービーで本命馬は当てたものの馬券は外れた事例を詳細に分析。騎手補正の不足、父系配合価値の軽視、展開予測における騎手戦略の欠落という 3 つの構造的欠陥を特定し、次回の改善案を提示した技術回顧録。

h5i の Agent Radio 機能を使用し、Claude Code と Codex のようなコーディングエージェントが Git を介してリアルタイムにメッセージを交換する方法を解説。i5h protocol により外部インフラ不要で、エージェント間のコミュニケーション履歴は Git 上に自動記録・バージョン管理される。

Antigravity 2.0 と Codex が作成した Qiita 記事を Claude、Gemini、ChatGPT に分析させ、専門技術記事作成の最適な AI 組み合わせを検証した。結果として「Claude の設計 → Antigravity の初稿 → Codex の検証 → 人間の最終判断」という 4 層構造が理想的であり、生成系と検証系を別モデルに分離することが重要と判明した。

OpenClaw(思考・設計)と Claude Code(実装・実行)を組み合わせることで、個人でもチーム並みの開発スピードを実現するワークフローを紹介。データ分析パイプラインやフリーランス準備、市場データ自動収集など 3 つのユースケースで、具体的なコマンド・設定例を示す。

Anthropicが防御的サイバーセキュリティ支援プログラム「Project Glasswing」のローンチから1か月の成果を公開。Claude Mythosにより1万件超の脆弱性が発見され、150万ドル相当の銀行詐欺も事前阻止。wolfSSL での偽造証明書生成脆弱性の検出など、AIが深層の欠陥を検出する時代の到来を示した。


AWS Generative AI Developer - Professional (AIP-C01) 試験の全ドメイン・タスクについて、「何を選ぶか」という判断軸を Domain 1-2 を中心にまとめた受験ノート。RAG / Fine-tuning / プロンプトエンジニアリング / Continued Pre-training の使い分け、Bedrock API・モデル選定、スループット設定など、試験出題の 57% を占める Domain 1+2 の具体的な比較ポイントと公式ドキュメント参照箇所を整理。Claude との対話を活用した合格体験記。

Anthropic が Claude Opus 4.8 をリリースし、Code with Claude イベントで5つの主要アップデートを発表。Claude Code が自律的な開発エージェントへ進化し、AI エンジニア Felix Rieseberg の実践事例や OpenAI Codex の /goal 機能、HTMLをドキュメント標準とする開発哲学の転換が示された。開発者の役割は「コンピュート割当者」へシフトしている。


Claude Codeの処理完了時に自動で音を鳴らす Stop Hook の設定方法を紹介。JSON設定またはプロンプト指示で、回答終了のタイミングにシステム音を再生し、タスク完了を見落とさない仕組みを実装できる。Windows環境でのパスエスケープやフック統合時の注意点も解説。

Claude Code に搭載された 30 以上の組み込みツールのうち、plan mode(EnterPlanMode / AskUserQuestion)と Monitor の 2 つを実例で紹介。plan mode は実装前に暗黙の前提を質問で顕在化させて手戻りを削減し、Monitor は長時間スクリプトの出力をストリーミング監視して会話を止めない。タスク特性に応じた使い分けの指針も解説。

Claude Code の設定ファイル CLAUDE.md とタスク別 Skills の役割分担を解説。CLAUDE.md は毎セッション読み込まれるグローバルルール(500行以下推奨)、Skills は description 条件下でのみ発動するモジュール設定として使い分け、/reload-skills コマンドで素早く反復できる。


G1 レース予想向けの体系的プロンプト。未出走馬の能力補完、血統適性分析、8段階の分析フロー、モンテカルロシミュレーション、期待値ベース買い目策定を統合。感覚論排除・データ再現性重視のアプローチ。

スマホから Claude Code を使い、Sandbox 環境で Claudeが実際にコード実行・修正を行う体験レポート。Git リポジトリ連携により、プルリクエスト作成まで自動化でき、さらに Git 管理している Obsidian メモの整理もまとめて依頼できる。移動中などの細切れ時間で開発と思考整理が非同期に進む。

Claude Code で会話が長くなるとパフォーマンスが低下するコンテキスト劣化問題に対し、Agent Skills for Context Engineering をインストールして診断・最適化する方法を紹介。Lost-in-Middle、Poisoning、Distraction など 5 つの劣化パターンの検出方法と、KV-キャッシュ最適化・観察マスキング・コンパクション・パーティショニングの 4 つ対策戦略を実装例付きで解説。

Google Antigravity 2.0 を用いて時計をテーマにした専門技術記事を生成し、Claude・Codex によるレビューと人間による査読を経て仕上げるハイブリッド執筆プロセスを検証。AI は優れた構成力と横断的情報統合を示した一方、出典参照不足・標準仕様と個別実装の混同・言い切り表現の過剰といった限界が明らかになった。

開発者1名と Claude・Gemini・その他 AI を活用して、古文変換など 60 以上のツールを集約した無料 Web サービス「CheckMe」をローンチ。SEO 対策を徹底してニッチキーワード(古語変換・漢文変換)で Google 検索 4〜5 位を獲得し、22 日間で月間 1 万 PV を達成。Claude が仕様策定・実装を主導。
Claude Code の Auto Memory では、蓄積が増えると過去の重要な知見がコンテキスト上限外に押し出される課題がある。これを解決するため、RAG型のローカル完結メモリプラグイン claw-memory を開発。過去会話をベクトル化し、現在のプロンプトに意味的に近い記憶だけを検索注入する仕組みをアーキテクチャレベルで解説。
Claude等のLLM API利用時に月次コストが想定の2〜3倍に膨らむ事例から、実装現場で繰り返される7つのアンチパターンを整理。モデル選定、max_tokens未設定、Prompt Cachingの未活用など、各パターンごとに「なぜ起きるか」「コスト影響」「実装による対処法」をセットで解説。
Claude Code などのコーディングエージェントが無関係な変更や過剰実装を行う問題に対し、Andrej Karpathy が提起した課題を開発者 Forrest Chang が CLAUDE.md の4原則(Think Before Coding / Simplicity First / Surgical Changes / Goal-Driven Execution)に体系化。これらは機能ではなく AI の「振る舞いの指示」であり、タスク前に判断基準を与えることで、曖昧な仮定・肥大化・無関係な編集・弱い成功基準といった弱点を直す。
Claude Agent SDKとAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせ、自然言語で与えられた数理最適化問題をPuLPで解くAIエージェントを構築した事例。FASTテンプレートをベースにシステムプロンプトを調整し、CodeInterpreterを経由したコード実行で隔離環境での計算を実現。