Claude Code 初学者ロードマップ - Qiita
最近、下記YouTubeの動画や、記事を見てClaudeCodeが再注目されていることを知りました。 ◾︎ClaudeCodeの動画 https://youtu.be/ca5HjfclrjE?si=qvIC26aAa99SnOux 使ってみたいと思いつつ、私は客先業務で貸与されたPCにClaudeCodeを使用することが困難なため、私用PCでClaudeCodeを使ってみようと思い、AIにロードマップを作ってもらい、それを実施しながらClaudeCodeに慣れてみようかと思います。 今回は備忘用に記事を上げますが、ご参考にしていただければと思います。 ※ここからがAIが書いたものです はじめに 「願望を言うだけでコードが書かれ、ファイルが作られ、APIが叩かれる」 これが Claude Code の本質です。 私はウェブエンジニア歴4年。主にJavaを使った開発経験はそれなりにあります。し
首都圏のデータセンター枯渇、電力コストの高騰、エンジニア不足 課題から考える最新データセンター選び
企業のサーバーを運用するためのデータセンター選びがますます難しくなっている。AIニーズの拡大で、データセンターの電力や用地の確保が難しくなり、高騰する電力コストへの対応も必要になってきた。また、データセンターで作業を行なうインフラエンジニアの不足も顕在化している。ここではユーザー企業の課題をトピックとして、最新のデータセンター選びを考えていく。 首都圏のデータセンター枯渇 関西圏は受け皿になるか？ 1つ目の課題は首都圏のデータセンター不足である。これはデータセンターを利用する一般企業や事業者に関わる問題だ。 国内のデータセンターは長らく首都圏が中心であり、通信事業者の集まる東京の大手町、電力需要を満たす千葉県の印西地区、金融系のデータセンターの多い武蔵野地区、ロジスティック拠点と共存する湾岸地区などにデータセンターが集積されてきた。 しかし、安定した地盤とネットワークインフラという条件を満
ついにローカルLLMで安心して仕事が出来る！― Qwen3.5-27B 採用レポート (2026/02/27)
ついにローカルLLMで安心して仕事が出来る！― Qwen3.5-27B 採用レポート (2026/02/27) TL;DR ・RTX 3090（VRAM 24GB）＋5bit量子化で Qwen3.5-27B (Reasoning) を実用速度でローカル動作させた話。 ・Artificial Analysis の Intelligence Index 上では、 Qwen3.5-27B (42) ＞ o3-pro (41) ＞ Qwen3.5-35B-A3B (37) という並びになっている。 ・実際のコーディング体験でも、長めのタスクのやり切り／コードの一貫性／プロンプト耐性の3点で 27B が 35B-A3B を上回ると感じたため、「常用エンジン」は 27B を採用。 ・TypeScript + Canvas で Pong / Breakout / Tetris の3本をワンショット生成し
AI に 24 時間セキュリティ監視を任せてみた — ホームラボで SOC を構築した話 - Qiita
はじめに 前回の記事では、n8n を MCP サーバーとして OpenClaw に統合し、ワークフロー自動化の基盤を作りました。記事の最後に「今後の展望」としてこう書きました: セキュリティアラート自動トリアージ: Sysdig アラート → 情報収集 → 重大度判定 → 通知 あれから取り掛かったのが、まさにこれ。自宅の Mac Mini 上で動く AI に、24 時間 365 日のセキュリティ監視を任せるという取り組みです。 Sysdig Secure が K8s クラスター上の脅威を検知し、Slack にアラートを飛ばしてくれる仕組みは前回までに出来上がっていました。しかし問題は、アラートが飛んできても結局は自分でダッシュボードを開いて、内容を確認して、深刻度を判断して、対応を考える——という手作業が残っていたこと。仕事中や深夜にアラートが来ても即座に対応できるわけがありません。 結
チームメンバー迷わないIaC設計
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
Anthropic公式「skill-creator」完全ガイド 〜 Skillsを作れるSkillsで脱・ゼロから設計〜
はじめに 「Skillを自作したいけど、毎回ゼロからSKILL.mdを設計して詰む」 Claude Codeを使っている方なら、一度はこの壁にぶつかったことがあるのではないでしょうか。 Anthropicが公開している skill-creator は、まさにこの問題を解決するための「Skillsを作れるSkills」です。自然言語で対話しながら、Claudeが自動でSkillのフォルダ構成・SKILL.mdファイル・必要なスクリプトを生成してくれます。 この記事では、skill-creatorの導入から実際の使い方、そして活用時の注意点までを体系的に解説します。 この記事で解決できる課題 SKILL.mdの書き方がわからない Skillのディレクトリ構成で毎回迷う 作ったSkillがバリデーションエラーで動かない Progressive Disclosure（段階的開示）の設計原則が理解で
遂にLangChain v1.0リリース！ 新機能と移行のポイントをコード付きで分かりやすく解説！(RAG/MCP,MLflow対応版)
LangChain v1.0 主な新機能と変更点 1. create_agent: 高度なエージェント開発を簡単に LangGraphで提供されていた create_react_agent と同様の機能が、LangChain v1.0の langchain.agents.create_agent として統合・強化されました。これにより、Tool Calling/MCPを利用した高度なエージェントをLangChainのみで簡単に作成できるようになりました。 from datetime import datetime from zoneinfo import ZoneInfo from langchain.agents import create_agent from langchain.tools import tool @tool def get_current_time(timezone
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