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Claude Code
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はじめに クラウド事業本部、あきやまです。 2/2頃、hashicorpよりhashicorp agent skillsが発表されました。 今回は機能の一つであるrefactor-moduleを使用して既存のモノシリック構成をmodules構成にできるか試してみました。既存環境をmodules構成にしてみたいけど、煩雑で困っているという方の参考になればと思います。 HashiCorp Agent Skills とは HashiCorp Agent Skills は terraform と packer の2つサービスに対してプラグインを提供しています。各プラグインには1~4つのスキルが設定されています。 プラグイン スキル 概要
※記事執筆時点のACMの料金ページをみてみると、英語版ページは更新後の価格が表示されていますが、日本語版ページは更新前の価格が表示されていました。こちらは更新が反映されていないものと考えられます。 すでに発行済みの395日有効期限の証明書は、そのまま「変更前」の設定で利用できます。証明書の更新時（有効期限の60日前）に198日の有効期限として更新され、「変更後」の項目で再設定されます。 証明書の有効期限を確認してみた ということで、ACMでパブリック証明書を発行して、有効期間が198日になっているか確認してみます。今回は、東京リージョンでRoute 53ドメインを管理しているものとします。 AWSマネジメントコンソールでパブリック証明書を発行します。 Amazon Route 53へレコードを追加します。 追加するレコードはデフォルトの選択で問題ないので、次に進みます。 ステータスが「発行
① ブラウザで記事をクリップ（Obsidian Web Clipper） ↓ Markdown形式で保存 ② Obsidian Vault の 06_Articles/ に蓄積 ↓ 記事が溜まったら... ③ Claude Code で /clip を実行 ↓ AIが記事の内容を読み取り、カテゴリを判定 ④ ~/Documents/articles/ 配下に自動整理 AWS/ S3Tables/ IAM/ Terraform/ Basics/ GCP/ CloudRun/ 補足: 今回、Obsidian Vaultから ~/Documents/articles/ へフォルダ間移動をしているのは、私がまだObsidianを使いこなせておらず、Obsidian上で記事を一元管理する運用ができていないためです。普段使い慣れている ~/Documents/ 配下で管理する方が自分にとって扱いやすい
既存の Slack Bot Token（User Token: xoxp-）のスコープを確認したところ、RTM API は missing_scope で使えないことが判明しました。そこで Socket Mode（WebSocket）で実装することにしました。 完成形のイメージ 次のような流れです。 スマホ Slack ↓ !ghost <指示> #ghost-commands（プライベートチャンネル・例） ↑↓ WebSocket（Socket Mode・即時） Mac（launchd 常時起動） → ghost_socket.py → claude -p "<指示>"（permission で許可済みのツールを実行） → Claude Code（Slack / Backlog / Toggl 等の MCP が全て使える） → 結果をスレッドに返信 + @メンションで通知 ↓ スマホに通
問題発生の流れ - Race Condition を理解する 今回の事象の原因は Race Condition（競合状態） というソフトウェアバグでした。 簡単に言うと、2 つの処理が同時に動いてしまい、お互いの作業を邪魔してしまう問題です。 この DNS Enactor システムに問題が発生しました。 DNS Planner から作成された Old Plan を1番目の DNS Enactor が処理していたのですが、この処理が通常より時間がかかってしまいました。 そのため、処理している最中に次の New Plan が2番目の DNS Enactor に渡され、この2番目の DNS Enactor が先に New Plan を処理してしまいました。 その後、1番目の DNS Enactor が Old Plan の処理を終えたのですが、この Old Plan は New Plan より古
こんにちは、せーのです。先日 Anthropic から Claude Opus 4.6 が発表され、その中で Claude Code Agent Teams という実験的機能がリリースされました。複数の Claude Code がチームとして協調して並列でタスクをこなす仕組みです。早速使ってみたいと思います。 tmux でターミナルを分割して試した事例は既に こちらのブログ で紹介されているので、本稿では tmux がなくても使える in-process モード に絞り、有効化からタスク割り当て・並列実行・Mailbox まで検証した結果と、Subagent との使い分け・制限・運用の注意をまとめます。実験の途中では「空リポジトリ」を渡したらメンバーが自律的に報告して方針を切り替えたり、CLAUDE.md のルールを Teammates まで読んで動いたりと、予想外の挙動もいくつか見つかっ
はじめに こんにちは、マッハチームの日吉です。 「Claude に自社サービスの知識を持たせて、提案業務やプロトタイプ作成などに活用できないか？」 そんな発想から、「グロースパック for LINE」のドキュメントを提供する MCP サーバーを作ってみました。 本記事はMCPサーバーの社内公開（private）についての紹介ですが、いずれ社外にも公開しようと思っています。 同じように自社の知識を AI に渡したいと考えている方の参考になれば幸いです。 何を作ったのか 背景 「グロースパック for LINE」は、会員証・クーポン・スタンプカードなどのアセットを活用しハーフスクラッチで提供するサービスです。営業・プリセールス、また要件整理の場面では、顧客の業種や課題に応じて最適な機能を提案する必要があります。 しかし、プロダクトの機能は多岐にわたり、すべてを把握するのは容易ではありません。そ
こんにちは、せーのです。Claude Codeで長い作業をしていると、「CLAUDE.mdのベストプラクティスってどうなってるんだっけ？」のように、別のことを聞きたくなる瞬間、ありませんか。このまま質問すると、リファクタリングのコンテキストが横道のやりとりで埋まってしまいます。そんなときの解決策として、rewind（巻き戻し）とfork（セッション分岐）を試してみましたので、小ネタとして共有します。 やりたいこと いま進めている作業（例: リファクタで3ターン以上やりとりしている）はそのままにしたい ついでに別の質問（例: CLAUDE.mdの書き方）をして、答えは知りたい でも本編の会話は汚したくない そんな要望を満たすのに、rewind と fork が使えました。 前提の確認 手元の Claude Code は 2.1.47 でした。rewind も fork もとくにバージョン要件
Jujutsuの読み方は「柔術」なのか「呪術」なのか議論されてます。 正式にどっちときまってはいないみたいなので好きに呼びましょう。 開発現場ではGitが事実上の標準となっており、多くの開発者にとって日常的なツールになっています。 非常に優れたVCSですが、不満がないわけではありません。 例えば↓など。 git add 忘れ rebase地獄。よくわからなくなって何度も --abort 作業途中で緊急タスク→とりあえず git stash してブランチ作って云々 コンフリクトが発生すると解消するまで進めない Gitの知識が当たりまえ(AIに任せてるが)になってるし、 基本のステージング〜コミット〜プッシュフローは強力ですが、 そもそも覚えることも多く、ちょっとしたミスで事故ることもあったりします。 そこで今回紹介するJujutsuです。 Jujutsu（jj）？ Jujutsu（jj）は、
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2026 年 2 月 17 日、NVIDIA が日本語を強化した LLM NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese を公開しました。Nejumi Leaderboard 4 の 10B 未満カテゴリで 1 位、Qwen3-8B 比で最大 6 倍のスループット、商用利用可能なライセンス。NVIDIA が「公式」で日本語強化モデルを出してきたこと自体が、ローカル LLM を業務で使いたい開発者にとって大きなニュースではないでしょうか。 自分はちょうど DGX Spark で Nemotron 3 Nano 4B の日本語ファインチューニングを試していたタイミングだったので、「公式がもっと良いのを出してきた」という状況に若干の切なさを覚えつつ、実機で動かして色々なケースを試してみました。 こ
概要 こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の田中聖也です。 前回に引き続き、今回は自分で作成したExcelを参照させて生産日報をまとめようと思います。 日々、いろんなExcelを開いて1つのExcelにまとめている人にとっては、これで一気にまとめ作業が楽になるかもしれません。 やってみた 雑ですが構成図はこうです↓ 下準備 まず、日々の生産日報を作成します。これもエージェントモードで適当に作成します。 指示だけでやってみる 作った生産日報Excelを参照するように指示します。 どうやら、自身のファイルの別Sheetを参照していますね。 添付してみる 次に添付機能を使ってみます。 なんと、きちんと生産日報Excelを参照して品目コードごとに「生産数合計」・「不良数合計」・「不良率」を算出しています。 まとめ 指示さえすれば、One Driveのフォルダを勝手に走査してくれない
データ事業本部の川中子（かわなご）です。 私は普段からClaude Codeを利用しているのですが、 規模の大きいタスクを実施する際のコンテキスト管理に苦戦していました。 CLAUDE.mdを適宜Claude自身に更新させる運用も試していたのですが、 同じファイルを繰り返し修正することでファイルに情報が混在してしまい、 Claudeのコンテキストが不要な情報で汚染されてしまうことがありました。 最近はCompactionの精度も上がってきているような気もするのですが、 どちらにせよコンテキストの長期保存については引き続き課題だと思っています。 そんな課題の解決方法として、以下の記事を見つけたので早速取り入れてみました。 私なりに使い方をカスタマイズしてみたので、記事にしてみたいと思います。 Claude Codeのベストプラクティス Claude Code公式で紹介されているベストプラクテ
Introduction Microsoftは先日、RustベースのライブラリOSであるLiteBoxをリリースしました。 これは、完全なVMを使用せずにホストOSへのインターフェースを最小限にすることで セキュリティを高めるサンドボックス型ライブラリOSです。 gVisor(k8sとかで使用されているランタイム)などと異なり、 OS機能をアプリに直接リンクする設計となっています。 ※2026/2時点ではexperimental このプロジェクトは、ライブラリOSという古くて新しいアプローチの最新実装です。 「OSをアプリに組み込む」という昔からある理想を、 安全な言語(Rust)と仮想化技術の組み合わせで実現しようとする試みとなっています。 ライブラリOS? ライブラリOSとは、もともとカーネル内に存在するOS機能（ファイルシステムやネットワーク、メモリ管理など）を 「ユーザ空間のライブ
# URLをブラウザで開く open https://example.com # フォルダーをFinderで開く open ./output # 画像をプレビューで開く open ./diagram.png シンプルですが汎用性が高く、ターミナルからすぐにブラウザやFinderへ遷移できるので重宝しています。 たとえば「定例アジェンダを作った後に、いつも開いているアジェンダページを open で開いてもらう」 みたいなことをスキルとして記載してます。 pbcopy : クリップボードにコピーする pbcopy は macOS 標準搭載のコマンドです。 標準入力の内容をクリップボードにコピーできます。 Markdownファイルを作ってもらった後に「クリップボードにコピーして」と頼み、 あとはSlackやIssueにペタッと貼り付けるだけ、という使い方をしています。
AWS 構成図をプロンプトひとつで作れる！Claude Code + draw.io MCP サーバーを試してみた はじめに クラスメソッドオペレーションズの Shimizu です。 ブログ執筆や社内資料のために AWS のインフラ構成図を作成する機会がよくあります。 これまでは手動でコツコツ作っていましたが、draw.io MCP サーバーの登場により、複雑なシステム構成図もプロンプトの指示ひとつで簡単に作成できるようになりました。しかも自由に編集可能です。 今回は Claude Code と draw.io MCP サーバーを組み合わせて、管理している AWS アカウントのインフラ構成を読み取ってそのまま構成図にする、という手順を試してみました！ draw.io とは draw.io はフローチャートやネットワーク図など、さまざまな図を直感的なマウス操作で作成できるwebサービスで、ユ
2026年2月13日、DevelopersIOの公開ブログ記事数がついに60,000件の大台を突破しました。 この6万件に及ぶ技術情報をより活用しやすくするため、ベクトル検索による意味検索（セマンティック検索）と関連記事検索を実装しました。 特徴は、専用ベクトルDBを使わず、6万件の記事に対するセマンティック検索を『NumPy』と『Bedrock』で実装した点です。さらに、クエリの言語に応じてBedrock Nova 2とTitan V2の2つの埋め込みモデルを自動で使い分けるマルチモデル構成を採用しています。 本記事では、データ生成パイプラインから検索APIの実装、技術選定の経緯までを紹介します。 全体アーキテクチャ システムは大きく2つのパートに分かれます。 利用しているAWSサービスは以下の通りです。 コンポーネント 技術
Amazon S3 Vectors は、ベクトルデータの格納と類似検索に特化したサービスです。Amazon Bedrock の Embedding モデルと組み合わせることで、テキストのセマンティック検索（意味的な類似検索）をサーバーレスで構築できます。 今回、DevelopersIOの約6万件の記事データを題材に、この構成でどれほど手軽に検索基盤を構築できるのかを検証しました。その具体的な手順を紹介します。 ベクトル化 — 記事要約を Bedrock Batch Inference で一括ベクトル化 S3 Vectors 登録 — ベクトル + メタデータ（タイトル・著者）をインデックスに登録 検索 — AWS CLI で検索ワードをベクトル化 → S3 Vectors で類似検索 → 結果出力 アーキテクチャ 前提 入力データ: articles.jsonl 記事ID、タイトル、著者、
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 Pythonでデータ分析を行っていると、位置情報や地理データを地図上に可視化したいケースがあるかと思います。matplotlibやplotlyでも地図の描画は可能ですが、インタラクティブな操作（ズーム、ドラッグ、クリックでの情報表示）を手軽に実現したい場合には少し手間がかかります。 今回は、PythonからインタラクティブなWebベースの地図を簡単に作成できるライブラリfoliumを試してみたのでその内容をまとめます。 python-visualization/folium: Make beautiful maps with Leaflet.js & Python Folium — Folium documentation foliumとは foliumは、Pythonのデータ処理能力とJavaScriptの地図ライブラリで
Step 1：Google Drive for Desktopのインストールと設定 まず、Google DriveのファイルをMac（またはWindows）のローカルファイルシステムからアクセスできるようにします。 1-1. Google Drive for Desktopのダウンロード 以下のURLからインストーラーをダウンロードします。 ダウンロードした .dmg（macOS）または .exe（Windows）を実行し、画面の指示に従ってインストールしてください。 1-2. Googleアカウントでログイン インストール後、アプリケーションが起動します。Googleアカウントでログインしてください。 1-3. 同期設定の確認 ログインが完了すると、Google Driveのファイルがローカルからアクセス可能になります。デフォルトではストリーミングモード（必要なファイルだけをオンデマンド
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 前回の記事までの検証で、DGX Spark は 1 台でも Qwen3-235B クラスの大規模 MoE モデルが動き、コード補完環境も構築できました。 ただ、ずっと気になっていたのが「2 台つないだら、もっと大きなモデルが動くのか？ もっと速くなるのか？」という点です。NVIDIA 公式の Connect Two Sparks Playbook でも、200Gb/s の QSFP 直結で 2 台をクラスタ化する手順が公開されています。 結論から言うと、2 台にしても速くはなりませんでした。ただし 1 台に収まらない 143GB や 168GB のモデルが実用的な速度で動くので、より大きなモデルを動かせること が 2 台構成の一番のメリットですね。 この記事では、QSFP ケーブルでの物理接続から分散推論の実測デー
どうも、こんにちは kaz です。 最近は Claude Code をガッツリ使って開発する日々を送っています。 コードを書くのも、レビューするのも、リファクタリングするのも、もう Claude Code なしでは考えられないくらい頼りきっています。 ただ、使い込めば使い込むほど「もっとこうしたい」が出てくるもので・・・。 今回は、そんな悩みをスッキリ解決してくれたツール ccmanager を紹介します！ はじめに Claude Code で日々の開発を進めていると、こんな場面に遭遇しませんか？ フロントエンドの修正を Claude Code に任せている間に、バックエンドの API も並行して進めたい レビュー待ちの間にちょっと別のタスクを・・・ こういうときターミナルを分割したり tmux でセッションを増やしたりして対応しますよね。 最初のうちはそれでも何とかなるんですが、セッショ
こんにちは。オペレーション部のしいなです。 はじめに Datadog の操作をコマンドラインから行いたいと思ったことはないでしょうか。 公式 CLI ツール「Pup CLI」がプレビュー版として公開されました。 OAuth2 認証に対応しているため、キーの管理を必要とせず、安全に Datadog を操作できます。 macOS へのインストールから OAuth2 ログイン、各種コマンドの実行までを一通り試してみました。 Pup CLI とは Datadog API との簡単な対話を可能にする Go ベースのコマンドラインツールです。 大きな特徴として、OAuth2 認証をサポートしている点があります。 Datadog API をリクエストするには Datadog API キーや APP キーが必要でしたが、ブラウザベース認証によって安全に Datadog を操作することができます。（※従来の
Claude Codeの機能が足りなかったらClaude Code自身にSkillを作ってもらおう - SPAサイトの内容を読み込むSkillを作ってみた データ事業本部の笠原です。 Claude CodeなどのAgenticツールを使っているうちに、「この機能があるといいのにな」と思うことはあると思います。 Claude Codeなら「Skill」、Kiroなら「Power」など、機能拡張するための仕組みがあります。この仕組みについては、ツール自身が一番よく知っているので、ツール自身に仕組みを活用させる方が効率的です。 今回は、最近Xの記事を見てて「この記事要約したいな」と思ってから、実際にClaude CodeにSkillを作ってもらうところまでやってみました。 動機 Webにあるブログやニュースの要約をよくClaude Codeにもやってもらうのですが、最近Xに表示される長文コンテン
CDK + ecspresso の役割分担 CDK と ecspresso はそれぞれの強みを活かし合う補完関係です。「インフラの構築は CDK、アプリのデプロイは ecspresso」と役割を分けることで、両方のメリットを享受できます。 結局 ecspresso を使うと何が嬉しいの？ 一言で言えば、『ECS デプロイの運用性が向上し、特定の構成下では高速化も期待できる』です。 デプロイが速くなる可能性がある ecspresso は ECS API を直接叩いてデプロイを行うため、CloudFormation のスタック更新処理を経由する CDK と比較して、オーバーヘッドが少なく高速です。 本記事の検証環境では、デプロイ時間が 5 分から 3 分に短縮されました。 「インフラ」と「アプリ」の責務を分離できる インフラ（VPC、クラスター、ロードバランサーなど）: CDK で管理 アプリ
OpenClawのビジネス向け環境構築で考える、AIエージェントの倫理とセキュリティ。そしてクローズドループへ OpenClawのビジネス向け環境構築で考える、AIエージェントの倫理とセキュリティ。そしてクローズドループへ はじめに OpenClawを仕事で使いたいという思いから、AIアシスタントが常駐する環境を構築しました。その実験と実践の記録です。 自宅のMac miniでDiscordをインターフェースに、音声通話、電話応答、ワークフロー自動化、クラウドインフラ管理まで一通りの機能を持たせています。 基本構築は約3日間、セキュリティ強化は継続的に追加しています。構築過程をテーマ別に整理してまとめます。 主な技術スタックは、OpenClaw、Claude Code、ElevenLabs、Whisper、Twilio、n8n、Terraform、Tailscaleなど。個人開発ですがセキ
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 DGX Spark の記事をいくつか書いてきましたが、今回は少し趣向を変えて、リモートデスクトップ環境の構築を取り上げます。 普段は SSH 経由の CLI 操作がメインで、GUI デスクトップにはほとんど触れていませんでした。ただ、GNOME Shell が動いているのにもったいないなと思っていたところで、リモートデスクトップ環境を整えてみることにしました。 この記事では、RustDesk と Tailscale の組み合わせで、中継サーバーなしのセキュアなリモートデスクトップ接続を構築する手順を紹介します。（私の環境では少々手こずったのですが、ほとんどの環境によっては何の手間もなく始められるかも。。。） なぜ RustDesk + Tailscale なのか リモートデスクトップの選択肢を調べていくなかで、Ru
Claude Code の Agent Teams 機能を使って、自分の指揮で動く専門家チームを作ってみた はじめに クラスメソッドオペレーションズの Shimizu です。 Claude Code に最近実装された機能「Agent Teams（エージェントチーム）」が話題です。 複数の AI エージェントがチームとして動作する、と聞くとなんだか難しそうですが、Claude Code ライトユーザーの筆者でも比較的簡単に試すことができて、あたかも自分の指揮ひとつで動かせる専門家チームを手に入れたような体験ができました。 そこで今回はエージェントチームを実際に動かしてみた手順と、その所感をご紹介します！ Agent Teams って何？ 従来のサブエージェントとの違いは？ エージェントチームはあるタスクを指示すると、Claude Code 側で複数のエージェントを立ち上げてタスクを並列実行し
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