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複数プロジェクト・複数エージェント間でコンテキストを共有するため、Hono + Cloudflare Workers で ContextMixer を構築。取得粒度を meta / outline / section / full の4段階に分け、トークン消費を削減。AI Cortex という運用ルール（context / spec / decisions / notes の4ドキュメント）で、セッション継続時の情報引き継ぎを実現した。
複数の Claude モデル (Fable 5、Opus 4.8、Sonnet 5、Haiku 4.5) を用いて、AGENTS.md の各セクション（セットアップ・コマンド、アーキテクチャ図、生成物警告、DoD、規約など）の記載が Agent のタスク達成率に与える影響を、小規模・大規模 2 つのテストベッドで計 330 回実験して検証。踏みやすい「罠」を埋め込み、AGENTS.md のどの要素が Agent の失敗を防ぐかを機械的に測定。
Claude Fable 5 と Claude Design を組み合わせて、プロンプトだけで iOS HIG に準拠した単一 HTML ファイルの完全動作プロトタイプを生成する手法を紹介。共通テンプレートプロンプトとアプリ情報を分離した設計パターンにより、複数のアプリ開発で再利用可能な高速プロトタイピングが実現する。
Claude Code 本格運用時のトークン消費を抑えるため、コンテキスト肥大化防止・ルーティング規律・日本語の英語化によって CLAUDE.md を 17.8KB から 2.7KB に圧縮し、毎ターン 2-3K トークン削減を実現した手法を解説。得られた知見を汎用化した OSS プラグイン token-scrooge も公開。
Message Batches API を使うと通常の Messages API と同じ結果を半額で処理でき、大量件数のバッチ処理に適している。非同期モデルのため、custom_id で結果と入力を突き合わせ、処理完了までポーリングして結果を回収する必要があり、結果の返却順序が保証されない・results() がワンタイムストリーム・processing_status が成功を保証しない、の3つのハマりどころがある。
Claude Code が作業完了と判断しても実装にバグが残る「trust-then-verify gap」に対抗するため、検証ループを回す方法を解説。テスト・スクリーンショット・実行証拠など合否判定を与え、失敗テストを先に書かせてから修正させるアプローチで、Anthropic の分析では壊れたコード修正に費やされるセッションが 33% から 19% に削減された。
Claude Code のモデルが Sonnet 5 になってからメインセッションのコンテキスト消費が緩やかになった体感について、公式発表とのギャップを分析。Sonnet 5 がより「エージェント的」に動作するようになり、探索・調査系の作業をサブエージェントに委譲する割合が増えたこと、および Claude Code 本体の改善による context editing やバックグラウンド実行の導入が主因と推察。モデル以外の要因（ツール呼び出しの最適化、ユーザーの作業スタイル変化）との複合要因による可能性も指摘。
AWS Bedrock で Anthropic モデル利用時、use case フォーム提出と契約締結が必須。初回呼び出し後の最大15分間は成功することもあるが、手続き未完了だと突然 ResourceNotFoundException が発生する。JP cross-region inference profile（jp.anthropic.*）を使えばデータを日本国内に閉じたまま新しい Claude を利用でき、CLI のみで設定完了でき、フォーム intendedUsers は数値文字列指定など2つのワナがある。
Claude Code Opus 4.8 でツールコール生成時に malformed エラーが頻発する既知バグが、日本語環境で特に踏みやすいことが複数の公式 Issue と国内報告で判明。長い日本語引数とコンテキスト膨張が誘発条件で、公式推奨はモデルを Opus 4.7 または Sonnet 4.6 に切り替えること。暫定策として CLAUDE.md に「Think in English, interact with the user in Japanese.」の 1 行を追加することで改善報告あり。
自然言語でアプリ操作できる AI 執事を Claude の tool use ループと長期記憶で実装した例。read ツールは自動実行、write ツールは確認カードで一度止める仕組み、件数インデックス+オンデマンド詳細で効率化、ユーザー別に記憶を分離するなど、実装パターンをコード付きで解説。
Claude Code v2.1.203は約40件の修正を含む大型アップデート。最重大な問題は、バックグラウンドセッション実行時に ANTHROPIC_BASE_URL が無視されてデフォルトエンドポイントへ直接APIキーが送信されるバグで、プロキシ・LLM ゲートウェイ経由運用の企業では認証エラーとセキュリティリスクが発生していた。v2.1.204ではヘッドレスセッションの SessionStart フック配信不良も修正され、CI環境での信頼性が向上した。
Claude Fable の廃止に向けて、Sonnet 5 と Opus 4.8 の自律性を高める実践的な5つのTips を紹介。effort パラメータを xhigh に設定、初回ターンでタスクを完全定義、ツール使用を明示的にプロンプト指示、旧モデル向けスキャフォールディング削除、Opus 4.8 の単一ターン委任型活用など、エンジニア向けハーネス設計の知見をまとめた。
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。