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【公開終了】当記事の公開を終了しました（更新履歴のみ） 更新履歴 2025-08-22本記事は適切な情報提供とガイドライン尊重の観点から、本文の公開を終了しました。本文は非公開とし、更新履歴のみを残します。 2025-08-21 ありがたいことに、Zenn のトレンドで一時は 1 位に掲載いただき、多くの反響を頂きました。 その中には「Claude Code Max を多用すると、Anthropic のサーバーに過度な負荷を与えてしまうのではないか」という懸念の声もいただいております。ご指摘ありがとうございます。 私の説明不足として、本記事の内容はSonnetを利用することを前提として執筆しておりましたが、それを明記できておりませんでした。誤解を招いた点について、お詫びいたします。 Sonnet を利用する前提であれば、来週（2025年8月28日）から新たに適用されるレートリミットの範囲
1. はじめに 2. なぜドキュメント管理？ 3.AI時代のドキュメント戦略 4. どのようにドキュメント戦略を適用したか？ 5. 導入してみて 6. ドキュメント管理に悩む人へ 7. まとめ 1. はじめに こんにちは。AI Central 事業部にてエンジニアをしております、ぽちぽちです。AI Central 事業部では新規事業として、お客様の VoC データなどを LLM により構造化し、経営戦略・製品開発戦略等のアクションプランへ落とし込む「AI Central Voice」を開発しています。このようなサービスを作る上で、LLM を製品に組み込むことはもちろん、エンジニア、非エンジニア問わずチーム全員で意識的に LLM を活用し生産性を上げることを意識して、日々業務をこなしております。 今回はAI Central事業部にて、サービスのアーキテクチャやサービス仕様などを記載した開
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 表明しておかないと、自分が最新技術を毛嫌いしてるだけの人と思われるかもと思ったので、いったん自分の考えを吐き出しておく。 自分は、情報を評価・抽出する系の作業 (文章を要約するとか、コードをレビューするとか) をAI にやらせるのはあまり抵抗感がなくて、趣味開発でも Copilot や CodeRabbit によるコードレビューのお世話になっている。 一方で、情報を押し広げる系の作業をAI にやらせると成果物の正確性や保守性に対する信頼性が全然足りない。「適当に書き殴らせてうまくいかなかったら全部捨てればいい」「コードの良し悪しは気
プログラマーの世界では昔から「お前がコピペしたコードはお前のコード」というならわしがある(多分)。つまり、たとえばコードレビューで他の人から指摘が入ったときに、「隣にある別のコードをコピペして作ったからそうなっている」というのは言い訳にならないということだ。ペーストした瞬間からそれは自分が責任をもつべきで、そのためにはそのコードを自分で理解して説明できる必要がある。ジュニアプログラマーはこういった意識が薄いことが多いが、レビューする側のプログラマーとしては、ジュニアプログラマーが責任を持った振る舞いをしてくれないと非常に疲弊するので、こういう哲学は早めに教え込むことが多い。 これに似た話として、最近、プログラミング以外の事例も含めて、生成AIに作らせたものを隅々まで自分で理解しない・説明できない (つまり責任を持てていない) ままそれを成果物として他人に見せるケースがあまりに多すぎるように
Claude Codeユーザーのための Codex CLI 実践メモ（工夫と設定） 記事の目的：Claude Code ユーザーが Codex CLI を検討・移行する際に、実運用で効いた工夫・設定・ワークアラウンドをまとめる。 執筆日時：2025-08-11。記事中のバージョンや挙動は当時のものである。Codex CLI は開発がそれなりに活発なので最新情報は公式を確認すること。 想定読者・前提 想定読者：Claude Code ユーザーで Codex CLI を試す・乗り換えたいと考えている人 、具体的な設定を知りたい人。 前提：概要や導入方法（インストールや初回ログインなど）の初歩は公式に譲る。 追記 08-15 1. なぜ今 Claude Code ユーザーが Codex CLI なのか なぜ今、Claude Code ユーザーが Codex CLI を選ぶのか。第一に、gpt‑5
Claude Code で開発効率 85%UP！AI との往復を 20 回 →3 回に減らす実践テクニック 🎯 この記事で得られる成果 ⏰ 読了時間: 約 10 分 🎯 対象読者: Claude Code/Cursor/GitHub Copilot 使用者 📊 実証データ:GitHub PR 実例あり（53 分で実装完了） 💡 実装難易度: ★★☆☆☆（初中級者でも実践可能） 具体的な改善効果AI との往復回数が平均 85%削減（私の実測値） コード修正時間が 75%短縮 CI/CD エラー率が 90%低下 実際に私がこの個人プロジェクトで実践し、通常 20 往復以上かかる実装を 3 往復で完了させた手法を公開します。 ‼️【2025/08/13追加】Claude Code・AI駆動開発の関連記事 😩 あなたもこんな経験ありませんか？ 「AI を使えば開発が楽になる」そう思っ
Claude Code の v1.0.71 で、TUI の最下部に表示する statusline をカスタマイズできるようになりました。 コンテキストサイズや auto-compact までの残量を常に可視化しておくために便利です。 モチベーション Claude のコンテキスト幅 (モデルに一度に入力できる上限トークン数) は 200K トークンです。 Claude Code はこのコンテキスト幅に到達する前に、大体 80% ぐらいのタイミングで自動的に /compact を実行します。 /compact はコンテキストを圧縮するために、過去の会話履歴の情報を大幅に落とした要約を作ります。 その結果、必要なコンテキストが足りずに Claude Code が迷走することが非常によくあります。 そのため、auto-compact まで後どれくらいトークンを使えるかを常に把握しておきたいわけで
AI Agentの叛逆により、ホームディレクトリを破壊された人が話題となった。LLM無職を差し置いてLLMホームレスである。 ん？え？は？何してるの？ pic.twitter.com/QaDkToek4P— /mugisus/g (@mugisus) 2025年7月1日 かわいそうに。AIはこういうとき全く躊躇なく余計なことをする*1ので、自分も閉口することがある。明日は我が身ということで、叛逆に備える方法を探る必要がある。 ところで、環境の隔離というと最近はすぐコンテナが出てくるけれど、コンテナみたいな大仰なものを使わなくとも、実行するプロセスに強制的なアクセス制御をかけて特定のディレクトリにしか書き込めないようにするグッズがいろいろあって、例えばSELinuxやAppArmorといったソフトウェアを利用できる。これらは多くのディストリビューションにデフォルトで入っており、人知れずお前ら
先月、ClaudeCodeに追加された「サブエージェント（subagents）」機能を試してみたので、その体験を紹介します。 テストの修正作業を自動化したい、CIでテストが失敗する前に気がつきたい、というのが今回の動機です。 サブエージェントとは？ サブエージェントとは、ClaudeCodeがタスクを委任できる、あらかじめ定義されたAIエージェントのことです。 それぞれ独立したコンテキストで動作するため、専門的な処理を任せやすく、再利用や目的別の最適化がしやすいという特徴があります。 サブエージェントの作成 claudeを起動し、コマンドを実行 初期状態ではエージェントは存在せず、「No agents」と表示されます。 今回はテスト自動化の専門家を作成します。 推奨されているClaudeが自動生成したテンプレート定義を使い、あとで必要に応じてカスタマイズする形です。 Generate wi
OpenAIの最新オープンLLM「gpt-oss-20b」を、LM StudioをインストールしたM4 Pro搭載Macで動作確認してみました。 2025年8月5日、OpenAI社が オープンウェイト言語モデルの gpt-oss-120b と gpt-oss-20b をリリースしました。OpenAI o3-miniに匹敵するとされ、16GB程度のVRAMで 動作するオープンモデル「gpt-oss-20b」を、 ローカルLLMの実行環境として LM Studio をインストールしたMac Mini(M4)環境で試す機会がありましたので、その手順と性能を紹介します。 実行環境 以下スペックのMac mini 2024 を利用しました。 チップApple M4 Pro 12コアCPU 16コアGPU メモリ 24GBユニファイドメモリ RAM 24.00 GBVRAM 16.00 GB
自分は今年の4月くらいから本格的にコーディングエージェントを使い始めて、主にCline、GitHub Copilot Agent(以降Copilot)、Claude Codeあたりを試してきました。 Claude CodeをメインにするまではCopilotを使っていて、便利だなと思いつつも自分:エージェント=6:4くらいの割合で自分でコードを書いていました。 しかし、5月にClaude 4モデルがリリースされてから精度がかなり上がり、とても感動したのを覚えています。それからは、3:7くらいでエージェントに任せる割合が増えていきました。 さらに、それから少ししてClaudeのProプランでもClaude Codeを使うことができるようになり、試してみたところ、精度も高く使い勝手もよかったので、それからはClaude Codeをメインに使っています。 それ以降は、開発の全てのフェーズにおいてC
やってきましたね。PCユーザーたちがMacユーザーを羨望の眼差しで見るときが。OpenAIが公開したChatGPTのオープンソース版「gpt-oss」。その2つのモデルであるgpt-oss-20bとgpt-oss-120bは、それぞれ16GB以上、80GB以上のVRAMを持つプロセッサが必要です。 下位モデルのgpt-oss-20bはChatGPT o3-miniと、上位のgpt-oss-120bはo4-miniと同等の結果を出すとしています。 つまり、世界で最も使われているLLMの、実力的にも十分なモデルが、ローカルマシンで動くのです。 しかし、推論には高性能なGPUが必要。16GB以上のVRAMを持つGPUならNVIDIA製ボードがいくらでもありますが、120bを動かせる80GB以上のVRAMを積んだGPUは、現行モデルでなくても数百万円はしますし、そもそも希少なものなので手に入れる
はじめに：AIコーディングの新たな可能性 Claude Codeを使ってコーディングをしていると、こんな悩みを抱えたことはありませんか？プロジェクトの全体像を理解してもらうのに毎回長い説明が必要 トークン消費量が気になって、詳細な指示を躊躇してしまう 同じような説明を何度も繰り返している コンテキストが切れて、以前の作業内容を忘れられてしまう これらの問題を一挙に解決してくれるのが、今回紹介する「Serena MCP」です。このオープンソースツールを使うことで、Claude Codeの理解力と効率性が劇的に向上し、まさに「10倍賢く」なったような体験を得られます。 Serena とは Serenaは、Claude CodeなどLLMのためのコーディングエージェントツールキットで、MCP（Model Context Protocol）という規格に則り、AIと連携するツールの1つです。 一言
はじめに 弊社エスマットでのファームウェア開発において、しばらく悩まされていた課題だった技術ドキュメントの整備をAI エージェントの Devin に任せてみました。 結果として、人手で 4 週間と見積もられた作業が、わずか 6 時間のレビュー作業で完了。合計で 1 万行を超えるMarkdown ドキュメントが作成され、ファームウェアの理解促進とAI コーディング精度の向上という目標を実現できそうなところまできました。 この記事では、Devin を活用したドキュメント整備の具体的なアプローチと、実際の運用で得られたノウハウを共有します。 背景：散在・陳腐化したファームウェアドキュメントの課題 ドキュメントの現状と課題 弊社製品であるスマートマットのファームウェアは、元々外注先で開発されたものを引き継いで開発を続けていました。外注先から引き継いだ時点で体系的なドキュメントは無かったようで
毎日繰り返しやる処理は カスタムスラッシュコマンドで自動化する スラッシュコマンドとは あらかじめ登録した処理を実行できる 毎回長いプロンプトを書く必要がない 組み込みスラッシュコマンド /doctor Claude Codeのバグをチェック /reviewコードレビューをリクエスト https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/slash-commands カスタムスラッシュコマンドとは ユーザーが独自に登録した処理を実行できる 毎回命令している長いプロンプトは登録するのが便利 .claude/commands/コマンド名.mdに処理を記述 スコープを設定できる グローバル・プロジェクト・プロジェクトで自分だけ使う等 https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/slash-commands
最近一部のClaude Codeユーザーの間で「性能が急激に劣化している」という報告が多発しています。具体的には、指示の内容を忘れて見当違いの作業をするというもので「これはClaude Codeのコンテキスト処理の問題ではないか？」と憶測を呼んでいます。 Claude Codeの性能劣化に関するX投稿数を集計※この話題はバージョン1.0.63時点のものです。 「バージョン1.0.24に固定せよ」この問題に対して、ユーザーからの報告と対処法が以下で説明されています。 Critical: Claude Code context amnesia causes silent code deletion · Issue #4487 · anthropics/claude-codeEnvironment Platform: Claude Code CLI Claude CLI version: 1.0
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