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Claude Max プラン(定額)+ Claude CLI を使い、API 従量課金を避けながらテキスト生成を自動化するパイプラインの実装方法を紹介。Python から Claude CLI をサブプロセスで呼び出す手法、タイトルと本文の一致をチェックする品質ゲート、Qiita/Zenn/Dev.to など内部フィードで流入を確保する戦略を具体例とともに説明する。





Claude Code は Model Context Protocol (MCP) を通じて Slack など外部サービスと連携できる。本記事では MCP の仕組みを解説し、Slack アプリ作成から Claude Code への登録、メッセージ送信・チャンネル一覧取得まで実装手順を具体的に説明する。


note エディタで AI に文章の校正を依頼する際、見出しや引用などのブロック構造が失われる問題を解決した実装事例。Tsumugu という Next.js + Tiptap + Claude API のエディタで、選択範囲のブロック型情報をスナップショット保存し、置換時に元の構造を復元する手法を解説。


Obsidian vault から Hashnode へのブログ投稿を自動化するパイプラインを構築した事例。Claude Code スキル、GitHub 中継リポジトリ、GitHub Actions を組み合わせ、フロントマター変換・slug 生成・Unsplash からのカバー画像自動取得を実現。毎回 10~15 分かかっていた手作業を 10 秒以下に削減。

Claude Mythosが企業ネットワーク攻撃シミュレーションで30%の成功率を達成した報道を受け、脆弱性の「発見」と「悪用」を時間軸と経路で分けて分析。CVE全体の0.51%、AI起因は0.002%という一次データを基に、AI時代の防御運用設計で本当に注視すべきは件数ではなく「攻撃側と防御側のサイクルタイムの差」であることを整理。

GPT-5.5 と Claude Opus 4.7 ではプロンプト設計の中心が異なる。GPT-5.5 は成果物の仕様を先に固定する「契約型」設計(7要素の Markdown 構造)、Claude Opus 4.7 は SKILL.md の description と effort パラメータで「起動条件と推論深度」を定義する「条件付き起動型」設計。実装テンプレートと具体例で両者の違いを解説。



Obsidian のメモが増え続けても孤立するという課題に対し、Claude Code のプラグイン arscontexta を導入して自動メンテナンスを実装。/surface や /validate などのスキルで毎日自動実行し、新規メモの自動リンク付与、孤立ノートの検出、古いノートの再活性化を実現した事例。

マスキングされた100種類超の特徴量を用いたMLコンペで、製造エンジニアが Claudeと協働して同期20人中1位を獲得。Claudeが手法比較やハイパーパラメータ最適化を担当する一方、エンジニアが時系列グラフのパターン認識、リーダーボード分析、LASSO+PLS 2段階パイプラインの提案という現場感覚からの3つの判断を加えることで、精度を0.5355に引き上げた事例。カラム名なしでも工場データの経験から仮説を立てられる強みと、AIツールの役割分担を示す。

Claude Code でプロジェクト規模が大きくなるとCLAUDE.md の肥大化によるコンテキスト圧迫が起こる。起動ディレクトリを基準にした階層的な CLAUDE.md 配置、.claude/rules/ によるパススコープ・ルール、Skill への機能分割を組み合わせることで、トークン消費を最適化できる。@import はファイル整理のみで節約効果がないため、遅延ロード戦略には不向き。


Markdown・XML・YAML・JSONなど複数の形式でシステムプロンプトを書く場合、混在は逆効果で単一形式の選択が推奨される。XMLはタグで境界が明示的で構造制御に優れ、Markdownは短くシンプルな場合に向く。セクション数や文字数を目安に形式を選定し、特に参照制御やインジェクション対策が必要な場合はXML構造化が有効。