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はじめに 最近、AI開発のトレンドとして「マルチエージェント」という言葉をよく耳にするようになりました。 しかし、これを試すには複雑なPythonライブラリ（CrewAIやAutoGenなど）を導入したり、API利用料を気にしながらクラウドで動かしたりと、ハードルが高いのが現状です。 そこで本記事では、 普段使っている「VS Code」と「GitHub Copilot」だけ を使って、ローカル環境で疑似的にマルチエージェントシステムを構築・運用してみた事例を紹介します。 特別なツールや外部サービスは一切不要。「プロンプトファイルによる役割分担」という工夫だけで、いつもの開発体験がどう変わるのかを共有します。 そもそも「マルチエージェント」とは？ 「マルチエージェント」を知らない方のために、簡単にイメージを説明します。 通常のチャットAI（ChatGPTやCopilot）が 「何でもできる一
tl;dr Ollamaを使うと、Claude CodeをLocal LLM経由で無料実行できます ANTHROPIC_BASE_URL を差し替えることで、Claude Codeは公式API以外とも通信可能です m2MacBookAir（16GB）＋ qwen2.5-coder:7b でも一応動作します ただし、実用レベルかというとかなり厳しいのが正直なところです はじめに Claude Codeを触っていて、「これ、ローカルのLLMで動かせないのかな？」と思ったことはありませんか？ 公式にはAnthropicAPIを前提としていますが、実は Ollamaを使うことでLocal LLMに差し替えて動かすことが可能です。本記事では、Ollama公式ブログおよびドキュメントを参考にしつつ、 Claude CodeをLocal LLMで“無料で”動かす手順について解説していきます。 参
Claude Codeの登場で学びの時間が減った Claude Codeが便利すぎて、もう手放せません。 ただし、Claude Codeを使えば使うほど「自分でコーディングする機会」は激減しました。 それが悪いとは断言しづらいですが、一つ言えるのは「私のような中途半端にプログラミングを学んだ人間にとって勉強の機会が減ることは致命的」ということです。 Claude Codeの/output-styleでLearningを選ぶことでユーザーの学習をサポートできなくはないのですが、個人的に試した印象としては「身につけるための学習」とはちょっと違うかな？と感じました。 では「身につけるための学習」とはどういった学習か。 これも個人的な意見ですが「反復練習」「能動的な調査・試行錯誤」が非効率的であっても有効だと思っています。 一番勉強していたとき、つまり学生時代を思い返すと「繰り返し問題集を解く」「
みなさん、普段から開発者体験（DX）を気にしてますか？DXとは、開発中に感じる“心地よさ”や“効率の良さ”を指します。 車輪の再開発のようなDXを損なう体験がなければ開発はずっと楽しいんです！ そこでこの記事では、「心から開発を楽しめる」相棒たちを10選紹介します！ 1. Convex “SQLの呪縛”からの解放歴史のあるSQLはどうしても、歴史に引っ張られます。 Supabaseとかを使ってると、Row LevelSecurityやSQL Functionsとかで、死ぬほど書きにくいSQLを書かなきゃいけなくなることありますよね。まるでFirebaseの認証ルール並み。良くも悪くも結局SQLだから、隠しきれない歴史の重み、つまりDXの悪さがでてくる。 しかしConvexは一切そういうのはありません！！！！ 全てがDXを中心に一から考えられて作られたサービス。そう、React時代のバ
AnthropicがClaude Codeのウェブアプリ版をリリースしました。月額20ドル(約3000円)のProプラン、および月額100ドル(約1万5000円)あるいは200ドル(約3万円)のMaxプランの加入者であれば、ウェブアプリ版Claude Codeを使うことができます。 Claude Code on the web \ Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-code-on-the-web Sandboxing - Claude Docs https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/sandboxing Claude Codeのウェブアプリ版には、GitHubリポジトリへのアクセス権限を付与できます。権限付与が完了すると、開発者は「ダッシュボードに新しい機能を追加する」など、テキ
作ったもの：claude-ops-mcp Claude Codeの操作履歴をMCPサーバーとして提供するツールです。ClaudeCodeが自分で書いた自分のログを、自身で読み返すためのMCPです。 なぜ作ったか Claude Codeがv2になり /rewind コマンドで会話を巻き戻せるのは便利なのですが、根本的にClaude Codeは自身が行った作業の内容を理解（記憶）していないという問題があります。 「え、ちょっと何したの？」という素朴な質問に、自身のログを遡って確認するという機能はなく、あくまで推論で答えてきます。単純に不便なのと、なんだか気の毒になってきました。AIにも自分の記憶を持つ権利があってもいいんじゃないかと。 仕組み Claude Codeは ~/.claude/projects/<projectHash>/<sessionId>.jsonl にセッションログを記録し
nanochat (via) Really interesting new project from Andrej Karpathy, described at length in this discussion post.It provides a fullChatGPT-style LLM, including training, inference and a webUi, that can be trained for as little as $100: This repo is a full-stack implementation of an LLM likeChatGPT in a single, clean, minimal, hackable, dependency-lite codebase.It's around 8,000lines of code,
OpenAIの創設メンバーでAI開発エンジニアのアンドレイ・カルパティ氏が、ChatGPTのようなAIチャットボットを一から構築するためのオープンソースプロジェクト「nanochat」を公開しました。nanochatを使えば約100ドル(約1万5000円)の予算で、数時間で基本的な大規模言語モデル(LLM)の学習からChatGPTのようなAIチャットボットを構築することが可能となっています。 Excited to release new repo: nanochat! (it's among the most unhinged I've written). Unlike myearliersimilar repo nanoGPT which only covered pretraining, nanochat is a minimal, fromscratch, full-stack
はじめに 日々のコード管理において、リファクタリングは重要な作業ですが、手動で行うには時間がかかります。そこで、Mac miniとChatGPT Plusを組み合わせて、自動でリファクタリングPRを生成する仕組みを構築したので紹介します。 システム構成 必要な環境ChatGPT Plus：codexとcodex cliが使用可能Mac mini M1 16GB：自宅サーバーとして24時間稼働 基本的な流れMac miniでcronを使ってスクリプトを定期実行 最新のリリースブランチを自動検出 codex cliを実行してリファクタリング PRを自動作成 セルフホストランナーでビルド確認 運用の特徴 効率的なフィードバックループ PRの品質が微妙な場合は、深追いせずにすぐにPRをクローズします。その代わり、iPhoneのChatGPTアプリからcodexに対してAGENTS.mdの更新
Claude Codeカスタムコマンド完全ガイド：基礎から実践まで、開発効率を劇的に向上させる自動化テクニック こんにちは、とまだです。 Claude Codeで同じような指示を何度も書いていて、「これ、もっと効率化できないかな」と思ったことはありませんか？ 実は、Claude Codeには「カスタムコマンド」という強力な機能があります。 よく使う指示を短いコマンドとして登録でき、開発フローを大幅に効率化できるんです。 今回は、カスタムコマンドの基本的な仕組みから、品質チェックの自動化、GitHub連携による開発フロー改善まで、実践的な活用方法を体系的に解説します。 忙しい人のために要約 .claude/commands/にマークダウンファイルを置くだけで、独自コマンドが作れる 品質チェックコマンドで、レビュー指摘を事前に発見・修正GitHub CLIと連携して、Issue駆動開発からP
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? やりたいことAWSの各サービスについては名前とどんなことができるかが一致している程度です。ただ、どのサービス同士が連携しているのか、どう連携させるのがベストプラクティスなのか、理解できていません。散らかっています。 それぞれのサービスを頭の中で結びつけたいのでアーキテクチャ図をAIに作ってもらってラクして覚えちゃおう！と思い立ちました。 簡単な結論 頭に想像している図を視覚化するには良いが、初心者が勉強のためにまっさらから描くのは難しいかもしれないです。 作戦AWSのMCPを導入する サービスのつながりをMCPを使ってまとめてもらう
ClaudeCodeを従量課金でお試しだったはずがとんでもない額になっていた、ということはよくあることかもしれません。プラン変更が重要ですが、Tokenの地道な節約もまた重要です。 とある日、筆者は社内でのClaudeCode利用費にて頭を抱える事態となっていました。 コスト監視を怠っていた典型的な事例です。昔、ダイヤルアップ接続の従量課金で青ざめた経験を思い出しました。 既にMaxプランへの契約手続きは完了しており問題解消の見込みはありますが、それだけでは恐らく対応できない事象にも既に遭遇していました。Error: File content (50836 tokens) exceeds maximum allowed tokens (25000). Please use offset and limit parameters to read specific portions of t
はじめに 現在 Claude Code は検証用として個人で Pro プランを契約して使っています。 7月から新しいチームにjoin してというのもあり既存のコードの分析に大活躍しています。 でも Pro プランだと結構簡単に limit にかかってしまって以下のようなメッセージが出てしまいます・・・。 まぁ Pro プランなんで制限にかかるのはしょうがないですがあとどれくらい使えるのか現在の使用量を確認したくなりました。 で、perplexity で調べたところ ccusage と Claude CodeUsage Monitor というツールが出てきたので今回はこの２つのツールを試してみようと思います。 ccusageコマンドラインツール（CLI） ccusageは、~/.claude/projects/以下のログファイルから、現在または日別・月別・セッション別などのトークン使用
今までMAXプランじゃないと定額で Claude Code が使えなかったのが、PROプランもOK になった。 $ claude > /logout念の為、一旦ログアウトしてから再起動した。 $ claude設定を最初からやる形になったが、サブスクかAPI か選択する画面が出た。 確かにちゃんと for Pro と書いているので、 Claude account with subscription を選択すると、 ブラウザで承認画面が出る。 使ってみてどうだった?まず、コンソールから現在のAPI の課金額を確認する。 ドキドキしながらプロジェクトをいじってみる。 ズラズラーと使ってみた。 いつもなら $1 はいったなと思いながら。 (爪の先で灯を灯すような…..) よし！ びた一文API は使われてない確認！ しかも、Sonnet 4 が使える。 とはいえPROプランはいきなりリミット来て、
はじめに ClaudeのProプラン（月額$20）からClaude Codeが利用できるようになったと聞きまして、早速試してみます。（後数日来なかったらMaxプラン契約してたかもしれない・・・） ちなみに、Claude Code初心者なので、下記の資料を参考にして進めました。例によっていつもありがとうございます。 備忘録的につらつら書いていこうと思います。 まだ使ったことない人が、なんとなく使えるくらいには書く予定です。 なお、Proプランでは「Claude Sonnet 4」モデルしか利用できないそうです。 今回の記事も「Claude Sonnet 4」の利用が前提となります。 今回の記事では、実際に環境をセットアップし、簡単にテトリスゲームを作成し、Playwright MCPを使った自動テストまで一通り実施してみました。 その後、レート制限が来るまでひたすら利用して、Proプラン利用
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
AIを使ってコーディングをしていると、こんな風に感じたことはありませんか？ 「大きなファイルを読み込ませるたびに、大量のトークンが消費されてしまう…💸」 「1つのバグを直してもらったら、別の3つのバグが生まれてしまった…😭」 「AIがコードの全体像を理解してくれなくて、何度も同じ説明を繰り返している…🌀」 これらの悩みは、AIがコードを「テキストの羅列」としてしか見られていないことに起因します。しかし、もしAIが人間のようにコードの「意味」や「構造」を理解してくれたら…？ 今回は、そんな夢のような未来を実現するツール「Serena」について、その魅力と使い方を、AI技術に触れたことのある皆さまに向けて、じっくりと解説していきます！ そもそも「Serena」って何者？ なぜ必要なの？Serenaは、一言でいうと「AI（特にClaude）に、あなたのプロジェクトコードを深く理解させるため
はじめに こんにちは。ぷーじ（@yug1224）です。 最近、Dress Code株式会社に転職し、5年ぶりにEM（Engineering Manager）からIC（Individual Contributor）、つまり1人のプロダクトエンジニアに戻ったので、その決断の背景と現在の状況を共有します！ ちなみに転職活動の話はこちらのPodcastでもしているので、良かったら聞いてみてください！ なぜEMからICへ戻ろうと思ったのか？ これまで経験してきた会社は規模の大きい会社も多く、もともといつかはアーリーのスタートアップに挑戦したいと思っていました。しかし、実際に自分で手を動かす開発の現場からはしばらく遠ざかっていたため、その夢は諦めかけていました。 そんな中、AIの登場とVibe Codingの流行があり、AIの伴走があればブランクがある自分でもまたICに戻れるのではと考えたのがきっかけ
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