Claude Code Skills を使って投資分析システムを構築・進化させてきたシリーズです。自然言語で話しかけるだけで、銘柄探索・分析・ポートフォリオ管理・リスク評価が自動実行されます。 シリーズの流れ スクリプトによる 自動化 から始まり、GraphRAG による 学習、高度な分析機能の追加を経て、6つの AI エージェントが自律的に連鎖する マルチエージェントオーケストレーション に到達。さらに Vol.5 では 4つの異なるAIが結論を反証し考え直す DeepThink を実装しました。 記事一覧 Vol.1: 株スクリーニングを自動化した話 テーマ: スクリプトで 自動化 Python × yfinance × Claude Code Skills で、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化。4つのスクリーナーエンジンとヘルスチェック機能を実装。 Vol

「Flipbook」は質問内容に関する説明付きイラスト(インフォグラフィック)を生成してくれるAIサービスです。イラスト内の気になる部分をクリックすると、その部分に関する説明イラストを生成してくれて、どんどん知識を深めることが可能。面白そうだったので使ってみました。 Flipbook https://flipbook.page/ 上記のリンクをクリックしてFlipbookにアクセスしたら、画面上部の入力欄に質問文を入力して送信ボタンをクリック。今回は「スマートフォンの各パーツの用途を教えて」と入力してみました。 40秒程度でスマートフォンのパーツ解説イラストが生成されました。イラスト内の「SoC(システム・オン・チップ)」の部分をクリック。 しばらく待つとSoCの説明イラストが生成されました。さらに「GPU」の部分をクリック。 GPUの説明イラストが生成されました。Flipbookを使えば

【Harness Engineering入門】AIエージェントを制御するアプローチの登壇資料となります。 https://findy.connpass.com/event/388471/

はじめに この記事は、先日Rehab for JAPANのエンジニア月次定例で話した内容の外向け版です。社内向けに用意したスライドをもとに、要旨をあらためて整理し直しました。 テーマは「これからのITエンジニア」。AIコーディングが実務で使えるものになってきた今、エンジニアの仕事は「コードを書く人」から「AIとプロダクトを動かし、成果に責任を持つ人」へと、少しずつ移り始めているのではないか、という話です。 話しながら、自分自身にも同じ問いを投げかけているような感覚がありました。「このままの働き方でいいのか」を、個人と組織の両方に置いてみた、という位置付けに近いと思います。似たような迷いのなかにいるエンジニアやテックリード、EM、CTOの方に、少しでも参考になればと思い公開することにしました。やや長めですが、気が向いたタイミングで読んでもらえればと思います。 AIコーディングは、もう「補助」

ボトルネックを見つけて解消する。それで問題は解決するはずでした。 しかし実際には、別の場所にボトルネックが現れ続けます。その繰り返しの中で、問題はやがてコードや工程ではなく、「人と人の間」に移っていく。 TOC（制約理論）の考え方から出発し、複雑な組織における問題の捉え方と、「視点を動かす」という立ち振る舞いを掘り下げます。 ボトルネックを見つけたい ボトルネックが移動する 問題の種類が違う──工場から熱帯雨林へ 複雑な現場でどうするか──着眼大局、着手小局 分解した瞬間に壊れるもの 信頼貯金を育てる おわりに──視点を動かす 信頼貯金で変化に対応する ボトルネックを見つけたい 予算が足りない。時間がない。その割にやることが多過ぎる。 開発の現場で日々直面するこうした問題には、ある共通点があります。問題が「見えている」ということです。誰が見ても「ここが詰まっている」と分かる。テストが手作業

この発表では、コーディングエージェント利用者にとっての「ユーザーハーネス」をどう設計すべきかを、変更容易性という観点から整理する。ハーネスは足すこと自体は簡単だが、判断基準が曖昧なまま運用すると、指示や設定が増え続け、やがて削れず、変更しにくい状態に陥る。そこで本発表では、まず業務目的を言語化し、次に構…

「Claude Codeを使い始めたけど、毎回同じような指示をプロンプトに書いている気がする…」と感じていませんか？ Claude Codeは素のままでも強力ですが、Skillsを使うことで繰り返しの作業を自動化し、開発のルーティンをまるごとコマンド一発に変えることができます。この記事では、開発の自動化に特に役立つSkills 5選を、具体的な使いどころとともに紹介します。 「毎回同じプロンプトを書くのが面倒」「チームの開発フローを統一したい」と感じているエンジニアに、特に読んでほしい内容です。 結論：Skillsは「賢いマクロ」ではなく「文脈を持った自動化」 一般的なマクロやシェルスクリプトは、決められた手順を機械的に繰り返すだけです。でも Claude Code の Skills は違います。プロジェクトのコンテキストを理解した上で、状況に応じた判断をしながら自動化を実行してくれます。

Googleは、日本時間で4月23日未明にラスベガスで開幕したイベント「Google Cloud Next 2026」で、AIエージェントの開発、運用、管理まで対応する包括的なAIエージェントのプラットフォーム「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表しました。 Gemini Enterprise Platformには、AIエージェントの構築、デプロイ、複数のAIエージェントのオーケストレーション、AIエージェント用のツール、スキル、MCPツール、サンドボックスなどさまざまな機能が統合されています。 これにより社内の従業員が日常的に行っているデータの分析や予測、資料作成やルーチンワークなどの多くの作業を自動化してくれるAIエージェントの構築が容易になります。 ローコードでAIエージェントを開発する「Agent Studio」 AIエージェントの構築に利用でき

はじめに Claude Code をはじめとする AI コーディング支援ツールの高度化により、マークダウンで構造化された仕様書を AI に渡して実装を進める、いわゆる仕様駆動型の開発スタイルが広まりつつあります。 実装速度は目に見えて向上し、かつてであれば数日かかった作業が数時間で完了するケースも珍しくありません。 一方で、現場で開発に携わっていると、速度向上だけでは説明しきれない違和感が蓄積していきます。残業は減った、納期も守れている、上層部からの評価も悪くない。 それなのに、現場の開発者の間に静かな疲労感が漂っている ― そんな状況を見聞きすることが増えてきました。 この記事では、AI 駆動開発が当たり前になりつつある現在において、生産性向上の裏側で起きている構造的な課題を整理します。課題の整理にとどまらず、開発者・マネジメント・経営それぞれが明日から変えられることを具体的に提示するこ

はじめに Claude Codeをはじめとするエージェント型AIコーディングツールは、開発効率を大幅に向上させてくれます。しかし一方で、シェルコマンドの出力がそのままLLMのコンテキストに流し込まれるため、トークン消費量が想像以上に膨らむという課題があります。 本記事では、この課題に対してCLIプロキシという切り口でアプローチする RTK（Rust Token Killer） を紹介します。 RTKとは RTK（Rust Token Killer） は、AIコーディングツールとシェルの間に挟まるCLIプロキシ。コマンド出力から不要なノイズを自動フィルタリングし、LLMに渡すトークン量を 60〜90%削減 できます。 GitHub: rtk-ai/rtk（⭐ 19.1k） 単一Rustバイナリ、依存関係ゼロ、オーバーヘッド <10ms 100以上のコマンドに対応（git, cargo tes

注: 本記事は執筆時点(2026年4月)の情報をもとに書いています。実際のご利用にあたっては、公式ドキュメント等の最新情報を参照し、正確性を確認の上ご利用ください。 さて、axiosへの攻撃の件で、サプライチェーンアタックの恐ろしさを改めて感じさせられました。外部ライブラリを使う場合、基本的にはセキュリティ面も含めて最新バージョンを使いたいわけですが、その更新作業は脆弱性が入り込みやすいタイミングでもあるというジレンマがあるわけです。 なので、以下のようなポリシーとフローでの外部ライブラリ利用が現状の推奨要件と言えるでしょう。 基本は最新バージョンを使う 機能面、パフォーマンス、セキュリティ面でより良い 追随を怠ると更新が困難になり、新機能が使えないだけではなく、セキュリティリスクも高まる ただし、新バージョンリリース直後ではなく、しばらくしてから最新版を適用する 最新バージョンに問題が無

これらが24時間、macOS上で動いています。PCを閉じない限り止まりません。 全体のアーキテクチャはこうです: ポイントは、Claude CLIを「考えるパーツ」として使っていること。データの取得・加工はPythonで行い、「この情報をどう要約するか」「このメールは返信が必要か」といった判断だけをClaudeに任せています。 カテゴリ別: 何を自動化したか 1. メール処理（最も効果が大きかった） Before: 1日3回、3つのメールアカウント（個人・大学・就活用）を開いて確認。返信を書くのに30分〜1時間。 After: 10分ごとにGmail APIで全アカウントのメールを取得。AIが4段階に分類。 具体例: 教授からの「明日のミーティングの件」→ reply判定 → カレンダーから空き時間を取得して返信下書きを生成 学会からのCFP通知 → see判定 → Slackに1行通知

AI の技術記事は食傷気味なんですが、さすがにこれは効くと思ったパターンを見つけたので紹介します。 tl;dr プロンプト (skill / slash command) を書いた直後は「これで伝わるはず！」と思うのに、別のセッションで使うと暗黙知が不足していて、再現性がなくなる 思い込みは当人に修正できないバイアスなので、別の AI に実際にやらせて詰まった箇所をレポートさせる これを繰り返す。プロンプトが段階的に洗練される (TDD のテストと同じ位置づけ) 実際に手元 8 個の skill で試して、初稿 50 点が (AI 主観で) 80〜90 点まで上がった。ただし、モデルを変えての評価してないので、過剰に適応している可能性はある。 自分が書いたプロンプトを評価していますか? 自分は大学時代に暗黙知の研究をしていたのだが、世の人々は主観バイアスを過小評価している。また、AIは人間

はじめに 最近、海外のLLMコミュニティで 「caveman prompt」「speak like a caveman」 と呼ばれるプロンプト技法がちらほら話題になっています。Claude Codeに「原始人のように喋れ」と指示することで、挨拶・クッション言葉・冗長な前置きを削って応答を短くする ― ひいてはトークン消費を削減できる、という主張です。Reddit や X の一部スレッドでは「出力が劇的に短くなった」「コストが大幅に下がった」といった体験報告が流れており、日本語圏にも「原始人プロンプト」として紹介・翻案される事例が出てきました。 代表的な実装である JuliusBrussee/caveman は、出力トークンを~65-75%削減すると謳っており、Claude Code・Codex・Gemini CLI などに広くプラグインを提供しています。 そのうえで、この手法を「Claud

OpenAIがコーディング支援AI「Codex」のアップデートを公開しました。PCを自動で操作可能になったり、アプリ内ブラウザを搭載してウェブページ上で直接AIに指示が出せるようになったり、画像生成が追加されたりするなどさまざまな機能強化が実施されています。 Codex for (almost) everything | OpenAI https://openai.com/index/codex-for-almost-everything/ Codex for (almost) everything. It can now use apps on your Mac, connect to more of your tools, create images, learn from previous actions, remember how you like to work, and tak

2026年、サーバーレスの現在地 -「制約と戦う技術」から「当たり前の実行基盤」へ- /serverless2026

「もっと成果を出さなきゃ」「スキルを増やさなきゃ」。そんな焦りに押され、やることを積み重ねていないでしょうか？けれど、本当に働き方を変えるのは“足し算”ではなく、“引き算”かもしれません。この企画では、エンジニアたちがあえてやめたことと、その後に訪れた変化をたどります。ムダをそぎ落とした先に残る、本当に大切な仕事や自分らしい働き方とは。誰かの“やらない選択”が、あなたの次の一歩を軽くし、前向きに進むヒントになりますように。 広木大地（@hiroki_daichi）と申します。株式会社レクター代表取締役として、複数企業の技術経営をサポートしています。今回の寄稿で、やらなくなったこと／やめたことを教えてください、と言われて少し困りました。多すぎて思い出せないからです。 メールを自分で読むのをやめました。ツイートを自分で書くのをやめました。コードを自分で書くのをやめました。文章を自分で書くのをや

Cloudflare、こんなに無料でいいんだろうか ― 「クラウド」の定義が書き換わったことに気づかない人々へ 全世界で数百万人が同時にアクセスするようなサービスを設計し、AWSに毎月、数十万から数百万円という「血の滲むようなコスト」を支払い続けてきた立場から言わせてもらえば、今のCloudflareが提示している世界観は、もはや「CDN」なんていう可愛い言葉で呼べるものではない。かつて私たちがオンプレミスからAWSへ移行した時に感じたあのパラダイムシフトが、今、Cloudflareという「Supercloud」によって、さらに残酷な形で繰り返されている。 あえて、いま提供されているサービスを地べたから天井まで並べてみるとこんな感じだ。Cloudflare DNS, CDN, WAF, DDoS Protection, Bot Management, SSL/TLS, Zero Trust

はじめに Claude Codeのヘビーユーザーなら誰もが直面する問題があります。トークン消費量とコストです。 Anthropicの公式データによると、Claude Codeの平均コストは1開発者あたり日6ドル、90%のユーザーは日12ドル以下に収まります。チーム利用（Sonnet 4.6）では月100〜200ドルが目安です（Manage costs effectively - Claude Code公式ドキュメント）。ヘビーユーザーはこの範囲を大きく超えます。 2026年3月、code-review-graphの開発者Tirth Kanani氏が、ナレッジグラフによるトークン削減効果を実測値付きで報告しました。レビュータスクで平均6.8倍、日常的なコーディングで最大49倍という削減率です（Medium記事）。 本記事では、なぜLLMがコンテキストを大量に消費するのかを技術的に解説し、ナレ