はじめに Claude Code や Cursor といった，Coding Agent ツールに思った通りのコードを書かせるために，ドキュメントやルールをせっせと生産する時代になったわけですが，ドキュメントが増えれば増えるほど，AI は正しいドキュメントを探すためにたくさんの Token を消費したり，それでいて適切な情報にたどり着けなかったりします． AI 駆動開発の現場では 最初は， AGENTS.md に簡単なディレクトリ構成などを書きます． 少しずつ固有の設計や実装ルールが増えてくると，docs/architecture.md に移して，設計方針をまとめます． AGENTS.md には， なんて書いてみたりします． 仕様も Markdown にし，リポジトリで管理しようということになり， docs/specifications/*.md が誕生します． いろんな設計や仕様の議論も残

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管理者は "disableAutoMode": "disable" でチーム全体のAuto Modeを無効化できる。 ぼくの正直な評価 Auto Modeは 優秀なセキュリティガード やと思う。 ビルの入口に立ってて、社員証を持った顔見知りはスルー。見たことない顔が段ボール箱を持ち出そうとしたら止める。全員止めるわけでもなく、全員通すわけでもない。Auto Modeのクラシファイアはまさにそれをやってる。 ただし、Anthropic自身が「リスクをゼロにするものではない」と明言してる。Onaという研究チームは、AIエージェントがパスベースの制限を推論して回避できることを実証済み。つまり クラシファイアも完璧ではない。 結論: 開発用の隔離環境では積極的に使うべき。本番環境への直結はまだ早い。 あんた、AIに「好きにやってええよ」って言える？ ぼくは条件付きでYesや。 2. Compute

TL;DR Claude Codeのマルチエージェント構成で開発していたら、CLAUDE.mdが339行まで膨張した。「CLAUDE.mdの読者はOrchestratorである」という原則に立ち返り、下位エージェントが自分の定義から参照できる情報を全削除。4プロジェクト合計で977行→494行（49%削減）に圧縮した。 前提: Claude Codeのマルチエージェント構成 Claude Codeには、.claude/agents/ にMarkdownファイルを置くことでエージェントを定義する機能がある。各エージェントに使えるツールやモデルを制限でき、Agent toolで呼び出すと独立したサブプロセスとして動作する。 この機能を使って、15+体のエージェントによる開発チームを組んでいる。ユーザーの指示を受けるOrchestrator（トップレベルエージェント）が、dev-manager、

この記事は🐰エージェントが執筆し、飼い主が可能な限りハルシネーションのチェックを行っています。 はじめにClaude Codeを使用する際、「AIがいつまでも処理を続けてしまう」「コストが予想以上にかかってしまった」といった経験はありませんか？そんな悩みを解決するのが`max_turns`パラメータです。 本記事では、Claude Codeの`max_turns`パラメータについて、その仕組みから実用的な使い方、最適化のコツまで詳しく解説します。 max_turnsとは何か`max_turns`は、Claude Codeのエージェント実行において、AIが実行できるターン数の上限を設定するパラメータです。 ターンとはClaude Codeにおける「ターン」とは、AIが一連の思考→実行→結果確認のサイクルを1回完了することを指します。 1ターン = AI思考 → ツール実行 → 結果確認 →

TL;DR Claude Codeの複数セッション活用で「AIが速すぎて人間がついていけない」問題に直面した MCPサーバーでセッション間リアルタイム議論ツール（session-discuss）を自作した AI自律型→人間主導型へ再設計し、「人間がペースメーカーになる」のが現時点の最適解だと分かった 1. Claude Code × 複数セッションの理想と現実 最初の興奮 Claude Codeが登場したとき、真っ先にやったのはセッションの大量起動だった。Cursor＋Claude Codeを5セッションくらい同時に立ち上げ、それぞれに別のタスクを割り振った。 各セッションが並行して作業を進める。レイヤーごとに担当を分けたり、実装とレビューを同時に回したり。体感としては「5倍速で開発が進む」感覚だった。 壁: 人間の処理能力は1つ すぐに現実に引き戻された。 AIの出力速度は速い。5セッシ

はじめに Claude Code、とても便利ですよね。でも使い込んでいくと、こんな不満が出てきませんか？ サブエージェントが何をやっているか見えない（Agent ツールはブラックボックス） 複数プロジェクトをまたぐ作業がつらい（Claude Code はカレントディレクトリドリブンなので） 別リポジトリでの作業を AI に任せたいけど、cd して別セッション立ち上げて…が面倒 これらの課題を解決するために、cmux というターミナルマルチプレクサを軸にしたエコシステムを作りました。この記事では、そのエコシステムを構成する4つのリポジトリを紹介します。 cmux とは（30秒で） cmux 上で using-cmux / cmux-team / cfork / cmux-remote の4リポジトリを同時に管理 cmux は AI エージェント向けに設計されたターミナルマルチプレクサです。t

はじめに 株式会社GENDA 開発部エンジニアの奥山です。 Claude Code v2.1.32（2026 年 2 月 5 日）で Agent Teams が Research Preview としてリリースされました。 以前から tmux などを活用したオーケストレーション手法が話題になっていましたが、同じような機能を公式が提供したということで話題となりました。 独自にオーケストレーションを構成していたがこれに移行した、という方は少なくないと思います。 私も SKILL として tmux でのオーケストレーションを独自に組んでいましたが、委譲元となる Claude Code で継続してプロンプト入力をしていると委譲先から send-keys で送られてくる返信によって入力中のものが強制的に送信されてしまう、という問題を抱えていたため、これを機に Agent Team に移行していました

作ったAgent Skill、ちゃんと動いていますか？監査用のSkill、skill-auditorを作った話 はじめに こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日は前回の記事で「未解決の問題」として残しておいた、スキル間のAttention競合問題に正面から取り組んだ話をしていきます。作ったスキルが10個、20個と増えてきたとき、それぞれがちゃんと正しく発火しているのか。あるスキルのdescriptionを改善したら別のスキルの精度が下がっていないか。そんなポートフォリオレベルの監査を自動でやってくれるスキル、skill-auditorを作りました（現在はClaude Code専用となっています）。 skill-creatorのおさらい まず、前回の記事で深掘りしたAnthropicのskill-creatorを簡単に振り返ります。 skill-creatorは「スキル

ポイントは、これらが一回のプロンプトの工夫ではなく、 プロジェクト全体の「環境」として蓄積される ことです。調べていくうちに気づいたのは、これらのテクニックに共通するパターンがあるということ — ポッドキャストではこの考え方を「 複利的エンジニアリング 」（筆者訳、原文では compounding という表現）と表現していました。使えば使うほどClaudeが賢くなる構造だと言えそうです。 参考：2026 Agentic Coding Trends Report、Anthropic公式ブログ 2. コードを書く前の戦略を使い分ける Claude Codeに、いきなり「実装して」は効率が悪いとのことです。ただし、計画の立て方にも複数のアプローチがあり、 ゴールが明確なときと、何が必要かまだわからないときでは戦略が異なります 。 ゴールが明確なとき → Plan Mode "If my goal

🚀 はじめに おぐまです。 2026年3月17日、AnthropicがClaude Coworkの新機能「Dispatch」をリリースしました。スマホからPCのClaudeにタスクを投げて、外出中に作業を終わらせておいてもらうという、ちょっと未来感のある機能です。 📰 何が発表された？ Dispatchは、Claude Coworkに追加された「スマホ → PC」のリモートコントロール機能です。 PCのClaude Coworkとスマホ（iOS/Android）をペアリングしておくと、外出先のスマホからClaudeにタスクを指示できるようになります。Claudeはそのままデスクトップ上で作業を進めて、完了したら通知が届くという仕組み。 セットアップの流れ Claude Desktopを最新版にアップデート Coworkの左パネルから「Dispatch」を選択 QRコードをスマホでスキャ

はじめに 5人以下のスタートアップを経営していると、「秘書がほしい」と思う瞬間が何度もある。 スケジュール調整、メール返信、情報収集、タスクの整理。 これらを誰かに任せられたら、もっと「本業」に集中できるのに。 でも、人を雇うほどの規模でもない。月額数十万円の秘書サービスも現実的じゃない。 そこで僕は「AIエージェント」を秘書代わりに導入してみた。 結論：週約10時間の業務削減に成功した。 この記事では、実際の設定コードやプロンプトを含めて、AIエージェントを「秘書」として使う方法を解説する。 環境 AIエージェント基盤: OpenClaw LLM: Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o（タスクによって使い分け） 連携ツール: Slack, Google Calendar, Notion, Gmail

Claude Code v2.1.80 から Research Preview 版として Claude Code channels（以下、チャンネル）が利用できるようになりました。チャンネルとは実行中の Claude Code のセッションに対して、外部からイベントを送ることができる MCP サーバーのことです。この記事では、Discord からチャンネルを通じて Claude Code とやり取りする方法を紹介します。 Claude Code v2.1.80 から Research Preview 版として Claude Code channels（以下、チャンネル）が利用できるようになりました。チャンネルとは実行中の Claude Code のセッションに対して、外部からイベントを送ることができる MCP サーバーのことです。チャンネルは双方向通信が可能で、Claude Code がイ

エージェント スキルとは エージェント スキルは、専門知識を発見可能な機能にパッケージ化します。各スキルは、Claude が関連する場合に読む指示を含む SKILL.md ファイルと、スクリプトやテンプレートなどのオプションのサポート ファイルで構成されています。 スキルの呼び出し方法: スキルはモデル呼び出しです。Claude はリクエストとスキルの説明に基づいて、自律的にいつスキルを使用するかを決定します。これはスラッシュ コマンドとは異なります。スラッシュ コマンドはユーザー呼び出しです（明示的に /command と入力してトリガーします）。 利点: 特定のワークフロー用に Claude の機能を拡張 git を通じてチーム全体で専門知識を共有 反復的なプロンプトを削減 複雑なタスク用に複数のスキルを組み合わせる 詳細については、エージェント スキルの概要を参照してください。

Claude Codeで特化したAIサブエージェントを作成・使用して、タスク固有のワークフローとコンテキスト管理を改善します。 Claude Codeのカスタムサブエージェントは、特定の種類のタスクを処理するために呼び出すことができる特化したAIアシスタントです。タスク固有の設定、カスタマイズされたシステムプロンプト、ツール、および独立したコンテキストウィンドウを提供することで、より効率的な問題解決を実現します。 サブエージェントとは？ サブエージェントは、Claude Codeがタスクを委譲できる事前設定されたAIパーソナリティです。各サブエージェント： 特定の目的と専門分野を持っています メイン会話とは別の独立したコンテキストウィンドウを使用します 使用を許可された特定のツールで設定できます その動作をガイドするカスタムシステムプロンプトを含みます Claude Codeがサブエージェ

はじめに こんにちは！グロービスのDevEx（Developer Experience）チームに所属するemi084です。 AIコードレビューを導入したものの、「的外れな指摘が多い」「レビュー品質が安定しない」と感じることはありませんか？ 私たちも最初は的外れな指摘が何件も飛んできて、チームメンバーがAIレビューを無視し始める問題が発生してしまいました。 この記事では、私たちのチームがその課題を「単一責任の原則をAIにも適用する」という発想で乗り越えてきた実践例を紹介します。観点ごとにエージェントを分割し、過去の失敗パターンをナレッジとして教え込むことで、AIレビュワーを「チームの一員」として育ててきました。 背景：AIレビュワーを「育てる」ための工夫 私たちのチームでは、2025年春頃よりClaude Codeを使ったAIコードレビューを運用してきました。 導入のきっかけは、人間のレビュ

wikigen とは wikigen は、GitHubリポジトリのソースコードから仕様ドキュメントを自動生成するCLIツール。 リポジトリのコードを読み取り、GitHub Wiki互換のMarkdownドキュメント一式を生成する。Docker不要、embedding不要。git と claude CLIがあれば動く。 GitHub Actionsで動作させれば常に最新のドキュメントが自動でWikiに生成される 「AIがふわっと要約したもの」ではなく、コードに根拠のある仕様ドキュメント。API仕様、データモデル、アーキテクチャ設計、認証フローなど、JIS X 0160（ISO/IEC 12207）のドキュメント体系を参考に「コードから生成可能なもの」に絞って出力する。 背景 チームが増えてきてコードの全体像を把握するのが難しくなってきた。READMEはあるけど設計ドキュメントは古いまま。新し

認知意味論 (cognitive semantics) は、言葉の意味を人間の認識や感じ方と関連付けて理解する言語学のアプローチです。本稿では、認知意味論の考え方をもとにした「LLM の認知」についてお話します。 認知意味論の背景にはゲシュタルト心理学 (Gestalt psychology) や認知心理学 (cognitive psychology) などがあります。以下のようなだまし絵を見たことはないでしょうか。 ルビンの壺 (CC BY-SA) これはルビンの壺 (Rubin's vase) というだまし絵で、壺のようにも、向かい合った人のようにも見えます。 だまし絵は、全く同じ一枚の画像ですが、その日の体調によって、いや、一瞬一瞬によってすら、全く異なる「意味」を持って認識されます。二人が同時に全く同じ画像を見ていても、一方は「これは壺だ」と思い、もう一方は「これは向かい合った人だ