Claude Code SkillsでMCPのトークン消費を削減する | DevelopersIO
Introduction 先日、Anthropicのサイトで「Code execution with MCP」という記事がpostされました。 この記事はMCPでコードを実行させることでより効率的なエージェントを構築しよう、という内容です。 Claude CodeやAI Agent使用時、MCPサーバーのツールを直接呼び出すだけでは大量のトークンを消費してしまいます。 多数のMCPサーバを使用したり、扱うデータによっては大量のトークンを簡単に消費してしまい、 コストと処理時間が問題になります。 この記事では、Anthropicが提唱するコード実行アプローチとClaude Code Skillsを組み合わせて、 トークン消費を削減する方法を解説します。 About Code execution with MCP まず、Code execution with MCPで何について述べているか簡単
生成AIの収束先の存在を圏論で証明する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 敵対的模倣学習の圏論的解釈について紹介します。 近年、敵対的模倣学習 (GAIL) や RLHF はAIの根幹技術ですが、「なぜ非凸なニューラルネットワークで学習が収束する（均衡が存在する）のか？」という問いに対し、従来の理論は無力でした。 今回紹介するメモ書きは、この難問に対し、解析学（空間の凸化）と代数学（圏論）を融合させ、鮮やかな解決を与えています。特に、非凸なパラメータ空間を「確率測度空間」へと持ち上げることで凸性を回復させ、それを「圏 ConvCorr」上の不動点として定式化した点は画期的です。 1. 既存理論の限界
Claude Codeが私の職場を激変させはじめた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 私は、大企業の精密機器メーカーに勤務するソフトウェアエンジニアですが、私の職場にも生成AIの大波がやってきました。 全社的にClaude Codeを導入し、派遣社員・契約社員の人数を見直す可能性の検討が始まっています。 私も現場のプロジェクトリーダーとして導入を検討していますが、確かにこれはソフトウェア開発の現場を激変させるポテンシャルを持っていると認めざるを得ません。 まだまだ過渡期で今後どうなっていくかはわかりませんが、今までの検討でわかったことと課題を書き留めておこうと思います。 これまでの経緯 私の会社では、以下のよう
GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5、なぜ「伝わる」感覚が違うのか【設計思想から比較】
GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5、なぜ「伝わる」感覚が違うのか【設計思想から比較】 前回の記事でCodex vs Claude Codeの比較を書きました。内容をもう少し深掘りしたくなったので、普段業務で両方を使用している私が、今回は「設計思想の違い」という観点から掘り下げてみます。 Claudeが選ばれる本当の理由 前回、エコシステムの成熟度でClaudeが優位という話をしました。MCPサポートの充実、10,000以上のプラグイン対応など。 ただ、MCP、サブエージェント、スキル、フック、リワインドなど、Claude発の機能は現状ではCodexでも使えるものが多くなっています。本当にエコシステムが主要な理由でしょうか。 私がClaudeを使い続けている理由は、もっと単純なところにあると思っています。話してて伝わりやすい。 同じ質問に対する回答の違い 「このコードはUI
開発環境現状確認（2026年）
こんにちは @shunk031 です。開発環境現状確認[1][2][3]というタイトルの記事をいくつか見たので、自分の環境も整理してみます。 なお、環境構築に使用している dotfiles は以下で公開しています。 著者のバックグラウンド 開発環境の現状を確認する前に、私のバックグラウンドを説明しておくとなぜそのような設定になっているかがわかりやすいかもと思い以下記述します。 私は画像生成やデザイン生成に関する研究開発に取り組む Research Scientist をしています。主に Python を使用しており、普段は手元の Macbook から、リソースリッチな GPU マシンへ接続して研究開発を行うスタイルです。 開発の前提として、ローカルマシンですべてを完結させるのではなく macOS 上でエディタやターミナルを操作しつつ、計算資源を必要とする処理は GPU サーバ（Ubuntu
Claude Code Skills、結局どれを入れる？用途別おすすめ9選
各Skillの詳細解説 1. Playwright Browser Automation 概要 ClaudeがPlaywrightを使用してブラウザ自動化を実行するSkill。事前に用意されたスクリプトに制限されず、ユーザーの要求に応じてカスタムのPlaywrightコードをその場で記述・実行できる。 こんなときに使う Webサイトのテストを行いたいとき ブラウザ操作を自動化したいとき フロントエンドのUIテストやデバッグが必要なとき 具体的なユースケース ログインフローのテスト フォーム入力・送信の自動化 レスポンシブデザインの検証（複数ビューポートでのスクリーンショット取得） リンク切れのチェック E2Eテストの実行 使用例 2. prompt-engineering 概要 LLMのパフォーマンス、信頼性、制御性を最大化するための高度なプロンプトエンジニアリング技術を提供するSkill
Claude Code スキル自作勢へ！Agent Skills Marketplace に6万超スキル集結 - izanami
Claude Code のスキルを自作する前に Agent Skills Marketplace をチェックすべき。65,635 個のオープンソーススキルが GitHub から集約され、AI セマンティクス検索で「やりたいこと」から探せる。Anthropic 公式も紹介してる Claude Code のスキル、自作する前にここをチェックしてほしい X で 毎日 AI 情報を配信してるコムテです。Agentic AI / AI 駆動開発 / Claude Code などを中心に情報を配信しています この記事は Agent Skills Marketplace を実際に触ってみた感想と、なぜこれが Claude Code ユーザーにとって革命的なのかを解説する なぜ今 Skills Marketplace が注目されてるのか 車輪の再発明をやめられるから Claude Code を使い始めると
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