【完全版】Claude Code運用40選｜KAWAI
Claude Codeは、便利なチャットではありません。 設定、文脈、検証、自動化、並列化まで設計すると、日々の作業環境そのものになります。 この記事では、手元にあるClaude Code運用メモを土台に、Anthropic公式ドキュメント、Claude Help Center、GitHub Actions、MCP、Hooks、Skills、Subagents、非対話モード、情報収集ワークフローまで整理しました。 この記事は全文無料（期間限定）で閲覧できます。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトはこの記事に掲載中。 Claude Codeは「会話相手」ではなく「作業環境」ですClaude Codeを使いこなせない原因の多くは、プロンプトの上手さではありません。作業環境として扱えていないことです。 公式ベストプラクティスでも、Claude Codeはファイルを読み、コマンドを実行し
Claude Code に仕事を譲った日——残ったのは「判断」と「責任」だった
はじめに 私はもともとIS（インサイドセールス）、いわゆる営業サイドの人間だった。 コードは書けない。SQLも知らない。ターミナルを開いたこともなかった。そんな自分が、ある日開発部のCRE（Customer Reliability Engineering）チームに異動した。 CREの仕事は、お客様からの技術的な問い合わせを調査して回答すること。「承認フローが変わってしまった」「エクスポートが終わらない」「メールが届かない」——毎日そういった問い合わせがJiraに積まれていく。 調査には、本番DBへのクエリ実行、Rails/Reactのコードリーディング、ログの解析が必要になる。正直に言うと、最初は「自分にできるのか」という不安しかなかった。 でも今、私のPCでは毎時0分にClaude Codeが自動で起動し、Jiraから新しいチケットを拾い、コードとDBを調査し、回答ドラフトまで作ってSl
Claude Codeにレビューを任せてチームの負担を減らす
はじめに チームのコードレビューの負担を少しでも減らすために、Claude Code の Skill を使い、backend（Rails）レビュー用の /review-backend を作成しました。 この記事では、/review-backend の使い方と、実際に配置した設定ファイルを紹介します。 暫く使って安定したら、frontend 用にも展開する予定です。 狙いは、人のレビュー工数を少しでも削減することです。 まだ実運用を始めたばかりですが、同じように Claude Code でレビュー負担を減らしたい方の参考になれば幸いです。 環境 Claude Code v2.1.119 Claude Sonnet 4.6 Claude Team Ruby on Rails 7.0.6 Ruby 3.2.1 前提知識 Claude とは Anthropic 社が提供する、ChatGPT や G
Claude Code を安全に使おう【社内勉強会スライド】 | DevelopersIO
社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code を安全に使おう勉強会 」を開催しました。 Claude Code をセキュアに使う上での、 基本的な考え方や権限/サンドボックス機能の紹介、簡単なデモを実施しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 以下勉強会で連携した設定サンプルです。 Claude Code を安全に使おう勉強会: 補足資料 - Gist スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 イントロ 勉強会の目的やアジェンダ、スコープについて話します。 勉強会の目的 Claude Code (に限らず、AIエージェント) はとても便利です。 しかしリスクもあり、暴走もします。 この勉強会では、 Claude Codeが適切な範囲で適切に動けるような、 ガードレールの敷き方 を学
デザイナー不要論の正体｜坪田 朋
「デザイナー不要論」がまた燃えている。 AIがUIをつくれる、ロゴも生成できる、コードも書ける。だったらデザイナーはいらないんじゃないか。 SNSでは定期的にこの話題が燃えて、「デザインはそんな単純じゃない」と反論もあれば、「もうFigma触らなくても画面つくれる」と煽る声もあり、毎回それなりに盛り上がるけど、結論は出ないまま次の話題に流れていく。 最近この不安を相談されることが増えたので、同じ不安を感じてきた当事者として、いま何が起きているかを僕なりに言語化してみた。 Claude Codeを使って圧倒されたこと僕はビジネス価値やユーザーニーズを理解してUIデザインに落とし込むのが得意だけど、クエリを書いてユーザー行動を分析する仕事はアナリストほど得意ではなかった。 それ以外でも苦手分野の作業があれば、重要だとわかっているのに腰が重くて後回しにしていたこともあった。 それが今では、自然言
数字は「嘘をつける」──KPIがチームの協力を破壊する構造的な理由 | サイボウズ式
話題の人気ブログ「おい、」シリーズの著者で、ソフトウェアエンジニアのnwiizoさんによる新連載「生産性を取り戻せ」が始まります。この連載では「仕事の生産性」をあらゆる角度からとらえ、チームで生産性を高めていくためのヒントを探っていきます。 第2回のテーマは「なぜKPIを達成しているのに、チームの生産性は壊れるのか？」です。生産性を「計測」するという行為は、一見理にかなっているように見えますが、実は生産性を壊す「脅威」でもあります。 はじめに 2週間に一度の振り返りミーティング──スプリントレトロスペクティブと呼ばれる場の午後だった。 チームの作業量を示す数字が、2回連続で下がっていた。この数字はベロシティと呼ばれ、タスクごとに振られたポイントの合計で表される。 マネージャーがグラフを画面共有した。右肩下がりの折れ線。「なぜベロシティが落ちたのか、チームで話し合いたい」。全員がカメラの前で
「スタジアムは最高、交通だけ惜しい」①―サッカー観戦の渋滞・混雑問題を交通経済学で考える｜砂森和也
はじめに砂森和也（すなもり かずや）です。昨年、AC長野パルセイロで現役を引退した元サッカー選手で、現在はクラブの外側から、クラブの成長に貢献できることを探りながら活動しています。 その活動のひとつとして、今シーズンのホーム戦でサポーターの皆さんにアンケートをお願いしてきました。開幕戦（vs コンサドーレ）、大宮戦、ダービー、磐田戦。4試合で合計1,005件もの声をいただきました。 回答してくださった皆さん、本当にありがとうございます。 アンケートの中で、毎回高い評価をいただくのがスタジアムの雰囲気や試合そのものです。「スタジアムの一体感が最高」「また来たい」という言葉は、何よりうれしい声です。 ゴール裏からピッチ全景、山と青空ただ、それと同じくらい毎回必ず届く声があります。 交通アクセスの問題です。 スタジアムが最高だと言ってもらえるからこそ、もっと多くの人に気持ちよく足を運んでもらえる
Claude Code を Level 5 まで育てたら、開発が「指示と確認だけ」になった — 実ファイル構成で解説 - Qiita
この記事は約5分で読めます。 筆者プロフィール: ソフトウェアエンジニア。「知った気にならない。いつまでも学び続ける」を信条に、業務と個人開発の両輪で技術を磨いています。AI 駆動開発で複数の個人開発アプリを構築・運用中。 👉 ポートフォリオ: 筆者ホームページ Claude Code を使い始めたけど、毎回同じ指示を書いていませんか？ CLAUDE.md・Skills・Hooks・Agents の 5 段階で「育てる」ことで、人間の作業は「指示と確認だけ」になります。この記事では、実際のファイル構成とコードを添えて、その全過程をお見せします。 「AI にコードを書かせている」と「AI と開発している」は違う Claude Code を導入した当初、私は毎回こんなプロンプトを書いていました。
【有料級】Claude Codeで1人マーケ部門を作った全記録｜KAWAI
調査・執筆・画像生成・事実確認・SNS投稿・会計処理・スケジュール管理。21の業務を1つのClaude Code環境に統合したら、1日の実働が60分になりました。 2026年4月20日 通知2026年4月20日 通知この記事は全文無料（期間限定）で閲覧できます。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトは140,000文字超えの記事に掲載中。 私はグラフィックデザイナー出身です。コードを書く仕事はしてきませんでした。紙媒体のデザインを14年やり、2020年からWeb・AIに移行した経歴です。 その私が、Claude Codeの中に「1人マーケティング部門」を構築しました。部門と呼んでいますが、実態はマーケティングに限りません。事業運営そのものを1つのAI環境に統合した仕組みです。 この記事では、21スキルの全体設計、統合の設計思想、1日の実働タイムライン、そして構築プロセスの全てを書き
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｜白井暁彦 aka しらいはかせ
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
Claude Codeで Snowflake + dbtプロジェクトをAI駆動で開発できるよう検証した話 | DevelopersIO
はじめに SnowflakeをDWHとしたデータ分析基盤の導入を求める新規顧客案件が始まるたびに、Snowflakeのデータベース・ロール・ウェアハウスのDDLを書き、dbtプロジェクトのディレクトリ構成を整え、Bronze/Silver/Gold層のモデルを作成するのですが、ベストプラクティスに沿った基本的な設計はどの顧客でも同じ構成を提供するものです。 そこで、毎回行われる初期環境の開発作業を、Claude Codeを使って「AI駆動のテンプレートシステム」として自動化することができないかチャレンジしてみました。 この記事で分かること Claude Codeの CLAUDE.md と Skills を活用したAI駆動開発の設計アプローチ Snowflake + dbt project on snowflakeのテンプレートをどのような設計判断で構築したか AIとの協働で設計を進める際の
【トークン代が半分になった】Claude Code × Pythonの「役割分担」設計術
Claude Codeに全部やらせていた頃の話 「AIに全部やらせれば楽じゃん」 私もそう思っていました。ニュースの収集、記事の執筆、サイトの更新。全部Claude Codeに任せれば、寝ている間に仕事が終わる。 実際にやってみました。Claude Codeにニュース収集を1日7回やらせ、毎回WebSearchで情報を探させ、記事を生成させ、デプロイまで一気通貫。 結果、動きました。ちゃんと動きました。 ただ、1つ問題がありました。トークン消費が想定の2倍以上だったのです。 冷静に考えれば当たり前です。RSSフィードの巡回なんて、同じURLを同じ形式で叩くだけ。判断力は要りません。それなのに毎回Claude Codeを起動し、WebSearchでニュースを探させていた。 高級シェフに皿洗いをさせていたようなものです。
【ズバッと解説】データメッシュとは？背景と考え方・4原則・関連ワードを整理 - 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 今日は「データメッシュ」という言葉について、整理したいと思います。 データメッシュは、1つの製品名ではありません。 分析データをどう持ち、誰が責任を持ち、どう全社で使いやすくするかを見直すための考え方です。Zhamak Dehghani が2018年に概念を提唱し、2019年の “How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh” で広く知られるようになりました。 この記事では、「データメッシュ」を 初心者でもイメージしやすい入口 から入り
DuckDBを試してみたら、Pandasとの相性が良くて便利だったので使い方をまとめてみた - Qiita
はじめに 私は機械学習エンジニアをしており、現在はLLMを扱うことが多く、RAGシステムの構築などを行っています。 バリバリのバックエンドエンジニアというわけではないので、SQLを日常的に使う機会はそれほど多くありません。 ただ、こういった場面ではDBを使用したくなることがあります。 RAGシステムでドキュメントのメタデータ（ファイル名・チャンクID・埋め込みベクトルのインデックス等）を管理したい データの結合・加工を行いたい 2つ目に関して、なんのこっちゃと思う方もいるかもしれませんが、複数の文書間でIDなどのデータで紐づいていたり、特定のフラグや文言が存在するデータのみを抽出して学習データに使用したい、といった場面がたびたびあります。 フォーマットがバラバラな文書をPandasでちまちま加工して必要なデータを成形していると、コードも複雑化してマジックストリング（ハードコードされたカラム
いまさら麻辣湯（マーラータン）入門
趣味は食材採取とそれを使った冒険スペクタクル料理。週に一度はなにかを捕まえて食べるようにしている。最近は製麺機を使った麺作りが趣味。（動画インタビュー） 前の記事：西表島のシーカヤックツアーで、滝の下で八重山そばを食べてきた ＞ 個人サイト ＞私的標本 ＞趣味の製麺 ＞ライターwiki 麻辣湯に挑戦してみよう 今更ながら麻辣湯を食べてみようと思った直接のきっかけは、新大久保にスパイスなどを買いに行った際、オープンしたばかりっぽい麻辣湯の店を見かけたから。 その名は『李暁七麻辣湯（リショウチマーラータン）』。読み方がずっとわからなかったので、今ネットで調べた。たまたま見かけただけなので、どんなバックボーンを持つ店なのかはまったくわかっていない。 私が訪れたのは昼時をだいぶ過ぎていたこともあり、すぐに食べられそうなので試しに入ってみようかと入口の前でメニューをチェック。おや、料理の写真が私のイ
AIでSQLの壁が消えた今、改めて「データの民主化」について考えてみる｜池田 裕一 / kubell VPoD
この記事は何か AIの進化によってデータ活用のハードルが下がる中、これからの「データの民主化」の在り方についてまとめたものです。 SQLの壁がなくなった今だからこそ重要になる「人とデータ環境の噛み合わせ」やアナリティクスエンジニアリングの役割について、考えをまとめています。 はじめにこんにちは、kubellの池田です。 私はこれまで約15年にわたり、「データ」に関わる仕事に携わってきました。データ活用の黎明期から、機械学習の実装・開発、そしてAI活用・サービス展開に至るまで、時代の変遷とともに様々な形でデータと向き合う機会が多かったのですが、その過程の中で、これまでに感じてきたことを中心に、不定期で（自分のハードルを上げないため）、つらつらと書いていきたいと思います。 今回は「データの民主化」についてです。 時期や会社の違いはあれど「データの民主化」という言葉をよく耳にしてきました。 AI
BPaaS時代に必要な新職種「AIオペレーションマネージャー」とは｜藤井謙太郎 | kubell（旧Chatwork）AI Bizdev
―人とAIの境界を設計するBPaaS AIオペレーション像―kubellでBPaaSでAIエージェントベースのサービスに取り組んでいる藤井です。現在は、まずは経理領域をメインにBPaaS化に取り組んでおります。 本記事の想定読者 SaaSに携わるPdM・エンジニア・Opsリーダー向けに、「Sell Work / BPaaS時代のAIオペレーション設計」を体系化した内容です。「ソフトウェアだけでは顧客の課題を解決しきれない」「業務そのものを提供するにはどう設計すればいいか悩んでいる」と感じる方の参考になればと思いまとめました。 「AIオペレーションマネージャー」という職種、聞いたことはありますか？ 本記事では、AIオペレーションマネージャーを「人とAIの境界を設計し、業務プロセスを再構築する責任者」と定義し、その必要性と役割を解説します。 まずは、この役職が求められる背景を理解するために、現
Snowflake Intelligenceにはこうやって立ち向かう！クラシルが考えるAI Readyなデータ基盤と活用のためのDataOps
Snowflake World Tour Tokyo 2025のシアターセッション Day2 15:50 - 16:05での発表スライドです。 https://snowflake-event.jp/world-tour-25/theater-timetable/
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【保存版】NotebookLMの劇的時短術、自分専用の“即答AI”を5分で作る神テク「7選」
Snowflakeでデータ基盤を もう一度作り直すなら / rebuilding-data-platform-with-snowflake
