知っているようで知らないCLAUDE.mdを深掘りする | gihyo.jp
「Claude Code」は、CLI上で動くLLMによるAIエージェントツールです。本連載は12月5日に発売された『Claude CodeによるAI駆動開発入門』に書ききれなかった応用的な内容や最新のアップデートについて解説します。書籍をあわせて読むとさらに理解が深まることでしょう。 今回は知っているようで知らない、Claude Codeの「CLAUDE.md」について深掘っていきます。 CLAUDE.mdとは記憶である 前提としてClaude Codeは、立ち上げた際、つまりセッション間で、そのコードベースやユーザーとの過去のやり取りを基本的に覚えていません。しかしセッションを立ち上げるたびに、膨大なコードベースを毎回走査して理解していくのも現実的ではありません。 そのため、コードやルールなどを理解する起点として存在しているのがCLAUDE.mdです。 これはエンジニアにとってのREAD
ClaudianというObisidian内でClaude Codeを使えるプラグインを試している - Robot Checkerboard
Obsidian内でAIを使うにあたって、これまではObsidian Copilotを愛用してきた。OpenRouter経由でClaudeを呼び出し、ノートの要約や文章の推敲に活用していた。 最近の自分の中での整理として、AIモデルの使い分けがある。調査や壁打ち、考察、反論といった思考を広げる作業にはChatGPTを使う。一方で、ドキュメント修正やアウトライン作成といった「決まった形に落とし込む」作業にはClaudeの方が性に合っている。Claudeはプロンプト追従性が高く、指示に対して堅実に仕事をこなしてくれる感覚がある。 そんな折、別の観点からClaude本家に課金する機会があった。Coworkを試したかったのだ。その流れでClaude Codeもサブスクリプション経由で使うようになり、ふと思った。ObsidianからClaude Codeを直接呼び出せたら便利じゃないか、と。 調べて
Claude CodeのHooksをハックして自律駆動するマルチエージェントを作った
はじめに 作ったもの Claude Codeを拡張して、複数のAIエージェントが協調してタスクを実行するシステムを作りました。タスクの自動分解、セッション間の状態継続、ルールの自動適用、問題検出時の自己修正を実現しています。 ソースコード: 本記事で解説するシステムのソースコードはGitHubで公開しています。 https://github.com/taro-taryo/chaincrew なぜ作ったか コーディングルールを守らせたり、複数のタスクを順序通りに実行させたりする作業は、人間がやると手間がかかります。 「既存コードの命名規則に合わせる」「このプロジェクトではシングルトンを使わない」「エラーハンドリングは既存パターンに従う」・・・こうしたルールはCLAUDE.mdに書いておけば守られるはずでした。 しかし実際には、セッションが長くなると忘れる、複雑なタスクの途中で無視される、とい
Obsidian Smart History v2.1-2.2: プライバシー保護機能と高度なフィルタリングを追加｜ARAKI Yasuhiro ☁ ⛅🌨
ARAKI Yasuhiro ☁ ⛅🌨 でございます。 前回の「Obsidian Smart History v2: 手動記録とドメインフィルタリング機能を追加」から間もないですが、v2.1、そして v2.2 への大型アップデートを行いました。 今回のアップデートのテーマは「プライバシー保護」と「パワーユーザー向けの制御」です。 v2.0 をお使いの方も、より安心して利用できる v2.2 へのアップデートを強くおすすめします。 Obsidian Smart History とは？初めてこの記事をご覧になる方のために、簡単にご紹介します。 Obsidian Smart History は、ブラウザの閲覧履歴を AIによる要約付きで Obsidian のデイリーノートに自動保存する Chrome 拡張機能です。 Obsidianへの実際の記録イメージ：自動要約つきで保存されます主な特徴🤖
AIの見張り番をやめよう - AIチームを指揮するOSS「takt」を公開しました
告知 実際にオーケストレーションする様子をデモしたり、使い方をお話するイベントをすることにしました！ オンラインで行いますので是非お越しください！ はじめに 皆さんはAIエージェントと一緒に開発をしていて、こんな経験はないでしょうか。 「さっき言ったことをもう忘れてるの？」 AIエージェントを使った開発は本当に便利です。コードを書いてもらう、リファクタリングを任せる、テストを作ってもらう。素晴らしい時代になったなぁと思います。しかし、使えば使うほど、ある壁にぶつかります。 AIエージェントが、言うことを聞いてくれないのです。 与えた役割を忘れる。共有した知識が抜け落ちる。一度指摘したことを、しばらくしたらまたやらかす。皆さんにも身に覚えがあるのではないでしょうか。 私もまさにこの問題に悩まされてきました。そして、この問題を解決するために「takt」というツールを作りました。今回はその経緯と
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