Claude Code 全社導入までの意思決定と歴史
はじめに 「やばい、今すぐに意思決定をしないと取り残される」——そう感じたのは、このポストをきっかけに社長と話していた時でした。 社長に「Cursor・Windsurf・Claude Code、Devinとかとりあえず色々手を出して使ってるけど、社内のAIリテラシーを標準化して、メンバー全員がAIを等しく使えるくらいの環境を作っていかないと時代に取り残される。最新のツールへのチャレンジも必要だし、流行りがコロコロ変わる中での意思決定は難しいと思うが、全社導入を急いで欲しい」という話をもらいました。私は株式会社Gemcook（主にWeb/ネイティブアプリの受託開発）でAIツールの全社導入を判断する立場にいます。その時点でGemcookは多くのメンバーがClaude Codeを使っていたもののまだ全社導入できておらず、正直焦りました。 Claude Codeは2025年2月のプレビュー版から一
Anthropic公式が33ページのスキル設計書を出したので、将軍のスキルクリエイターと答え合わせしたら先を行ってた
Anthropicが33ページのPDFを出した。 "The Complete Guide to Building Skills for Claude" Claude Codeのスキル設計に関する、初めての公式ガイド。全33ページ。英語。2026年2月発行。 で、オレはこれを読んで、自分の将軍システムについているスキルクリエイター（スキルを設計するためのスキル）と答え合わせをした。答え合わせの結果、足りない部分を取り込んでv2.0にアップデートした。 結論から言う。 大して変わらなかった。 もともと良かった。 公式ガイドの中身を3行で descriptionが全て。Claude Codeがスキルを使うか決めるのはdescriptionだけ。本文は判定に使われない バリデーションはスクリプトで書け。言語の解釈は非決定的。コードは決定的。クリティカルなチェックはスクリプトに任せろ 5つの設計パタ
【AIエージェントの内部構造】長時間タスクを完遂させる「エージェントハーネス」の概要と設計・実装
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の進化により、AI技術は私たちの生活やビジネスに不可欠な存在となりつつあります。なかでも、人間のように自律的にタスクを遂行し、ビジネス課題の解決を可能にする「AIエージェント」が近年、大きな注目を集めています。本連載では、AIエージェントの基本概念から開発実践知、そして将来性までを全4回で徹底解説します。第3回は「AIエージェントの内部構造」をテーマに、コーディングエージェントを例に挙げ、長時間にわたる複雑なタスクを完遂させるための基盤技術「エージェントハーネス」について深掘りします。LangChainが公開する「DeepAgents」の構造と筆者の開発経験に基づいた実践的なカスタマイズ手法を詳しく解説します。 はじめに 第1回では、AIエージェントの基本的な概念と活用が期待される領域について解説しました。続く第2回では、PoC（概念実証）から
gpt-ossの推論を6倍速に。Thinking OFF設定と、Ollamaで効かない理由 - Qiita
はじめに GMOコネクトの永田です。 ローカルLLMの推論をもっと速くしたい！ LLMを利用するタスクによっては1件あたり数十秒〜かかり、処理件数が多いとかなりの処理時間になります。 gpt-ossの場合、推論時間の8割はreasoning tokens、つまりモデルが内部で生成する思考過程です。これをOFFにすればタスクによっては12秒が2秒まで縮みます。 ただし、設定方法は推論エンジンごとに違ったり、Ollamaでは見かけだけOFFになる罠もあったりします。 今回、gpt-ossを例に、Think OFFの仕組み、推論エンジン別の設定手順、速度と精度のベンチマーク結果をまとめました。 前回の記事「LLM出力の精度90%→98%に。LLM-as-judgeとClaude Codeで自律チューニング」で予告していた、Think OFF設定手順の記事です。 （最初に）まとめ chat_tem
生成AIツール「ComfyUI」の複雑怪奇なUIをスッキリ分かりやすくできる公式機能「App Mode」が登場
ComfyUIは各種画像生成AIや動画生成AIをローカルで実行できるアプリです。しかし、「Comfy(快適な)UI」という名前に反して初心者にとって分かりにくいUIであることも有名です。そんなComfyUIの新機能として、ノードを組み合わせて構築したワークフローを分かりやすいUIに変換できる「App Mode(アプリモード)」が登場しました。 From Workflow to App: Introducing App Mode, App Builder, and ComfyHub https://blog.comfy.org/p/from-workflow-to-app-introducing ComfyUIは「AIモデルを読み込むノード」「人間用の画像をAI用の画像に変換するノード」「画像を保存するノード」といった個別の機能を持つノードを組み合わせて「ワークフロー」を構築する仕組みのAI
Claude Code 2026年 最新アップデート
Claude Code Meetup Japan #3 (Claude Code祭り!) : https://aid.connpass.com/event/384117/ X: https://x.com/oikon48
Anthropic公式のClaude Code Pluginが増えてたので、改めて眺める（2026年3月） | DevelopersIO
Anthropic公式のClaude Code Pluginがあります。以前に見たときから増えていたので、改めて確認してみました。 https://github.com/anthropics/claude-plugins-official 下記でも閲覧できます。適宜、フィルターを設定してください。 https://claude.com/plugins おすすめの方 Anthropic公式のClaude Code Pluginを知りたい方 重要 公式か否かに関わらず、Pluginを利用する前に、信頼できるものであるかを確認してください。リポジトリ、Pluginの中身、など。 Claude Code Plugins の一覧（2026年3月12日時点） UI・フロントエンド フォルダ名 概要
Claude Codeログ基盤の構築
Claude Code Meetup Japan #3 (Claude Code祭り!) - connpass https://aid.connpass.com/event/384117/
Claude Codeで仕様駆動開発、tsumikiが良かった
はじめに 前回の記事では、Claude Codeに出戻りした話と、コンテキストエンジニアリングの考え方について書いた。 今回は「じゃあ実際に実務でどう使うの？」という話だ。 個人開発のプロジェクトなら思いついたままにClaude Codeを走らせて実装すればいい。それはそれで楽しいし、それなりの成果物もできる。 ただ、それでは再現性がない。 以前書いた記事でも触れたが、モデルの精度が上がったとはいえAIはいまだにガチャだ。何かを作るたびに品質がブレる状態では実務には持ち込めない。 そこでたどり着いたのが、仕様駆動開発（Spec-Driven Development） だ。 仕様駆動開発とは 仕様駆動開発とは、以下の工程を経て実装に至る開発フレームワークだ。 人間がやること：要件定義と設計をAIと徹底的に壁打ちして、曖昧さを潰す AIがやること：タスク化以降の実装フェーズ 以前の記事で書いた
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タスク管理も1on1も、もう「管理」じゃない ― KiroとBedrock AgentCoreで変わった"判断の仕事"
Pythonを用いたレトロゲームエンジン「Pyxel」に公式のVisual Studio Code拡張機能／これさえあれば「Pyxel」ゲームが楽しめる
Claude Code のコード品質がばらつくので AI に品質保証させる仕組みを作った話 / A story about building a mechanism to have AI ensure quality, because the code quality from Claude Code was inconsistent