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野球データ分析で Claude Code を使用した際、LLM が「7例」という根拠のない数字を生成してしまった。計算と文章化は別のタスクであり、答えが一意に決まる処理はコードで確定させ、LLM には確定済みの事実を並べ替えさせるべき。検証コストが生成コストを超えるため、検証不要な設計が重要。

Claude Code と Sonnet 5・Opus 5 を DB 処理タスク 240 試行で比較。Sonnet 5 は effort level を xhigh に設定すれば Opus 5 の約半分のコストで同等の品質を実現でき、Sonnet 5 の合否は「罠に気づく確率」、Opus 5 の失敗は「気づいているはずの対応の書き漏らし」に分かれる。


Claude Pro ユーザーが実際に運用している、5 時間の利用枠を無駄なく活用するための手法を紹介。ブラウザ版で Haiku 4.5 を選択し、1 文字プロンプトで新規セッションを開始することで、実際の使用時間まで枠を温存する工夫。個人プロジェクトレベルの週次運用では十分に機能する省エネなアプローチ。



Claude Code の出力を macOS 標準の say コマンドで自動音声読み上げする仕組みを実装。MessageDisplay hook でテキスト表示時に自動読み上げ、ctrl+R で再生オン/オフ、statusline で状態表示を実現。ターミナルから目を離したまま Claude Code と対話できる。

Claude Code / Codex で長時間作業する際、コンテキスト圧縮によって過去の判断基準や却下履歴が失われ、エージェントが「別人」になる問題に対し、著者が amtr というツールを開発。圧縮の壁を超えて必要な記憶を完全透過的に運ぶ仕組みと、24世代の運用観測結果を記録。

会計システム開発で Claude Code を活用する際、単なるコード生成速度の向上ではなく、実装前の設計レビューと実装後のセルフレビューにスキルを組み込むことが重要であることを実例で解説。受入条件の確認、前提の鮮度チェック、レビュー観点の一元化、汎用スキルと固有スキルの分離、そして機械検査できない規約テスト化など、開発プロセス全体を体系化する具体的な手法を紹介。

Claude Code を使い始めるために必要な手順を解説。Claude アカウント作成、Pro プラン以上への変更、Claude Desktop のダウンロード・インストール、ログインまでの流れを初心者向けに段階的に説明。Claude Code は無料プランでは利用できず、対応するプランの契約が必須。




AWS Solution Skills を用いて、Claude Code(Amazon Bedrock 経由)と Kiro CLI で同じ Skill・同じモデル(Claude Sonnet 4.5)を使った場合の成果物の違いを検証。Claude Code は設計・ドキュメント重視だが実装不足、Kiro は実コード多出だが API 整合性の問題が発生し、両者ともローカル検証で cdk synth 失敗となった。

Claude Code を個人 EC サイトで継続利用する際に、毎セッション同じ説明を繰り返す課題を解決するため、プロジェクトルートに .claude/ ディレクトリを設計。CLAUDE.md(プロジェクト固有の制約)・settings.json(権限・フック設定)・skills/(再利用可能な手順)の 3 階層で、セッション開始時から即戦力になる体制を構築した事例。

著者が 20 年間のWeb制作経験から、Webサイトの役割が情報掲載の看板から注文・予約・決済を扱う基幹システムへ変わったと述べる。それに伴い制作側もAPI・セキュリティ・ロジック設計などの専門性向上が必須になり、さらに AI を取り入れない制作者は淘汰されると警告。自身も Claude Code で開発ツール fuSen を実装することで、AI との共創の可能性を体験したと述べている。

140ページ超の大規模サイト変更(ナビゲーション表記・ブランドカラー)を、Claude Sonnet 5・Claude Haiku 4.5・GPT-5.6-luna・GPT-5.6-terra・Kimi K3の5モデルに独立してレビュー依頼。結果として、無関係な変数の巻き込みやコントラスト比不足などの実バグが複数検出される一方、著者が提供した資料に欠陥があることをKimi K3が明示的に指摘し、それが未修正ファイルの発見につながった。また Claude Haiku 4.5 は47回のツール呼び出しの後、検証済みと体裁しながら事実誤認を含むレポートを提出したことから、処理数と信頼性は別問題であることが判明。
