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ESP32 と液晶ディスプレイを組み合わせ、Claude Code の処理状況(待機・処理中・承認待ち)をアニメーション表示するマスコット型の可視化デバイスを実装。約3,600円の低予算で、ミラーボールの課題を解決し、離れた席からでも状態が一目でわかる仕組みを紹介。


AI との作業ログを AI 自身に分析させてルールファイル(CLAUDE.md など)を自動改善するループエンジニアリングを医療 IT の現場で実装した事例。生ログではなく蒸留カードを使用、決定の outcome を記録、生成役と検証役を分離することで実効性を確保。一方、外部 AI にはデータを送出する前にマスキング・機密除外を施し、ルール更新は必ず Git 経由で人の承認を経由させる「守りを先に置く」設計が重要と指摘。

BABY JOB の UI/UX デザインチームが Claude Team サブスクリプション(Claude Desktop / Claude Code / Claude Design)を 1 ヶ月間実務で検証。UI のたたき台作成とプロトタイプ生成は大幅に高速化する一方、細部の作り込みや関係者レビューでは Figma が優位という結論。フェーズごとの使い分けがデザイン業務の生産性向上に有効と判明。

筆者が半年ぶりに更新した Claude Code 環境設定のスナップショット。8bitdo micro でのターミナル操作、auto 権限での自律実装、viewMode の focus 設定、SidePulse での作業通知、settings.json の正規化、statusline でのトークン使用割合表示、agent-browser と terminal-use による自動動作確認、cage による書き込み制限など、実運用での工夫が具体的に記述されている。

Claude Code CLI のステータスラインで動作するアーケードゲーム集。Ms Pac-Man、R-Type、Frogger などのゲームやアクアリウム、サファリがアニメーション表示され、Claude の処理中の動きに連動。インストール後、!arcade start などのコマンドで操作でき、各ウィンドウで独立した状態を保持する。

Anthropic の Claude と Claude Code は同じ基盤モデルを使用しているが、指示・ツール・インターフェイスが異なるため、回答内容や引用元が大きく異なる。分析によると Claude Code の web 検索利用率は 13% に対し Claude は 93%、言及するブランドの重複率は平均 20% に留まり、マーケターは両者に対して個別の最適化戦略が必要。

Anthropic の Claude Code に組み込まれた Agents SDK を用いて、BigQuery 上の在庫データを監視し、低在庫時に自動的に発注提案を生成して Slack に通知するパイプラインを構築。在庫 × 売上データの集計から提案生成・通知まで、手作業による毎朝の確認業務を完全に自動化した事例。

SRPG制作ツール開発で、Claude Luna のような廉価モデルでも高品質な実装を実現する工程を構築した事例。設計・査読は上位モデル、実装は廉価モデル、正当性判定は自動テストと 12 段階の Quality Gate という層構造により、AI の裁量を仕様とテストで厳密に制限し、手戻りを最小化。Frozen Spec・TDD・Canonical Spec Integrity・Frozen Contract Traceability など、仕様書そのものをコード並みに管理する工程が特徴。

Salesforce のリリースノート更新時の影響調査を Claude と Copado AI MCP Server で自動化する方法を紹介。セットアップのトラブルシューティング(Node.js インストール、npx.cmd 設定等)から、リリースノートの分割・分析、Skills を用いた次回以降の自動化までの実装手順を記録。年 3 回のバージョンアップ対応の負担軽減を実現。