深爪＠新刊「深爪極　だいたい困って、たまに助かる」4/10発売 @fukazume_taro スキーのジャンプ競技、高所から物凄い勢いで落下するのにスキー板を履いてるだけで無事、というシステムが何度説明されても理解できない。 2026-02-15 07:21:23 深爪＠新刊「深爪極　だいたい困って、たまに助かる」4/10発売 @fukazume_taro 主婦／コラムニスト 二児の母。主な著書に「親になってもわからない」「立て板に泥水」「深爪式　声に出して読めない53の話」「深爪流　役に立ちそうで立たない少し役に立つ話」amzn.to/39gB7tV。ドラマ、人生、恋愛、子育て、シモと執筆ジャンルは多様。Amazonアソシエイトに参加しています lounge.dmm.com/detail/1448/

最近、エンジニア界隈で話題の Claude Code。 特に、YouTube動画 「【チート級】この5つのClaude Code Skillsは個人開発のチートスキルです」 を見て、その可能性に衝撃を受けた方も多いのではないでしょうか？ 今回は、この動画を参考にしつつ、私の実際の開発経験（Next.js × Supabase）から「これだけは入れておけ」というおすすめスキルも含めて厳選紹介します。 これらを導入するだけで、デザイン、コードレビュー、DB最適化、マーケティング分析までを1人で完結させる「スーパーフルスタック」状態に近づけます。 そもそも Skills とは？ Claude Codeの機能を拡張するためのタスク実行手順やベストプラクティスをまとめたマニュアルのようなものです。skills.sh というプラットフォームから必要な機能をインストールすることで、Claudeが「できる

はじめに draw.ioの開発元であるJGraphから公式MCPサーバーがリリースされました。 プロンプトで指示するだけでdraw.ioのダイアグラムを自動生成できます。しかも生成後はそのままdraw.io上で手動編集できるので、ちょっとした修正も簡単です。 本記事では、Claude Desktop・Cursorへの導入手順と、実際に使ってみた所感を紹介します。 MCP とは？ MCP（Model Context Protocol）とは、外部のツールやデータベースと安全かつ効率的に連携するための共通の通信規格（プロトコル)です。 MCP を通して、 ファイル操作 コマンド実行 ER図やフローチャートの作成（draw.io MCP） などを AI が直接実行できます。 draw.io MCP でできること AIが draw.io を直接操作し、図を自動生成できる 文章やスキーマから ER図を

ここ最近の自分のツイートを見るとほぼLLMの事しか喋っていない。それぐらい首っ丈である。暇があれば即座にLLMに何かお願いをしたり質問をしたりしている。特にエージェントにコードを書かせるのはもはや始めたてのソシャゲに寸暇を惜しんでのめり込んでいるかのようである。 エージェントを使ってコードを書かせるのは楽しい。RDBMSを作ってみているが「次何しようか？」「PostgreSQL互換インタフェースとか生やす？」「え？できるん？」「できたで！」ぐらいの感覚で次々と実装が生えていってしまう。もちろん、初めから完璧なものではないのでユニットテストを書かせたりするうちにどんどんとボロが出てくるのだが、それでもそれを補って余りある開発速度が出ている。何より仕事の片手間のチャット相手が1人増えたぐらいの負荷で10万行近いコードがシュッと生えてくるのは感動を通り越して畏怖がある。 SNS上で僕の言動を追っ

生成AI「Claude」の軍事利用について、開発元であるAnthropicとアメリカ国防総省の交渉が難航し、国防総省側が関係解消を考えていることがわかりました。 Pentagon threatens to cut off Anthropic in AI safeguards dispute https://www.axios.com/2026/02/15/claude-pentagon-anthropic-contract-maduro Anthropic and the Pentagon are reportedly arguing over Claude usage | TechCrunch https://techcrunch.com/2026/02/15/anthropic-and-the-pentagon-are-reportedly-arguing-over-claude-us

生成AIがGoogleテクノロジーの公式ドキュメントを参照できる「Developer Knowledge API & MCP Server」、Googleが発表 Googleは、Google Cloud、Android、FirebaseなどGoogleテクノロジーの公式ドキュメントの情報を取得し、生成AIから参照できるDeveloper Knowledge APIおよびそれに対応したMCP（Model Context Protocol）サーバのパブリックプレビューを発表しました。 Google公式ドキュメント群をAPI経由で取得 Developer Knowledge APIは、Googleの公式ドキュメントの内容を取得できるAPIです。これによりスクレイピングなどに頼ることなく、つねに公式ドキュメントの最新の内容にアクセスできます。 アクセスできるのはGoogleクラウド、Android

自分にウソをつき、無為に時を過ごし、カラッポとなった人生から、世界はどのように見えるのか？ 終わりがくるのを待つだけになったら、どう感じるのか？ [人生の手遅れ感を養う3冊] で、自分の人生を生きなかった人の末路を紹介した。自己欺瞞が暴かれ、絶望に向き合わされるとき、私は「この人生は、私の人生でもあったのだ」と身震いする。 しかし、同時に「私の人生ではなかった」ことにだってできる。なぜなら、まだ時間があるから。現実として死の床に就いているなら別だが、そんな人は本すら読めない（もちろん、この文章も）。 やりたいことを全部やるのに、遅すぎるかもしれない。 それでも、残り時間はゼロじゃない。消化試合として過ごすのか、アディショナルタイムに足掻くのか。 家族のために始めた「悪」なのに ★ブレイキング・バッド 『Breaking Bad』は、パンツで仁王立ちする、冴えないオヤジ（ウォルター・ホワイト

AIコーディングの進化に伴い、特に2026年に入ってから、プログラミングに対する自分の見方がかなり変わってきました。現時点で考えていることを、いったん記録として残しておきます。あとで振り返ったら面白いと思うので。 なお、この記事はAIによる「てにをは修正」「タイポ修正」などの校正は入っていますが、内容そのものはすべて自分で書いています。 初めてのプログラミングは面白くなかった Hello World を初めて書いたのは大学1年生のプログラミングの授業でした。SNSを見ていると「小学生から書いていました」という人も結構いますが、私はそういうタイプではありません。 大学の授業で最初に学んだ言語は Java。最初はマジでわからなかったです。そもそもプログラミング以前に、PATHを通すための環境変数の設定で詰まりました。MacとWindowsを両方使っていたこともあり、特にWindowsの設定画面

私自身が忘れてしまうので、Claude Code / Codex / Gemini CLIのSkillsについてまとめる。 共通の背景：Agent Skills オープン標準 3ツールとも Agent Skills というオープン標準（agentskills.io）に準拠している。元々は Anthropic が提唱し、OpenAI Codex・Gemini CLI・Cursor など複数ツールが採用。コアのフォーマットは共通で、SKILL.md ファイルを中心としたディレクトリ構成を取る。

「生成AI、便利そうだけど……結局どう頼めばいいの？」 そんな悩みに対して、かなり直接的な答えを出してきたのが山形県南陽市です。 南陽市は、実際に業務で使っている生成AIのプロンプトを、市民向けに“実例集（プロンプト集）748例”として公開しました。タイトルも潔く「一発OK!!」。フォームに必要事項を入れるだけで、すぐ使えるプロンプトが作れる仕組みになっています。 【詳細はこちら】 一発OK!! 市民も使える！生成AI活用実例集（プロンプト集）７４８例 自治体の取り組みですが、内容自体は文章作成・要約・アイデア出し・業務改善など、誰にとっても使い道があるもの。今回はこの公開が「なぜすごいのか」「どう使えば生活や仕事がラクになるのか」を、初心者目線で整理します。 なお、そのほかのプロンプト関連のおすすめ記事は下記からどうぞ。 【あわせて読みたい】AI初心者でも今日から使える！ChatGPTお

※追記(2026/02/16)：実行環境追加 はじめに 「Python は遅い」，「Python で for 使うな！」 と言われることは多いですが，実際にどれくらい遅いのか，正直わかっていませんでした． 個人的に，最近は処理速度が必要な場面も増え，「C++ で書くべきか…」と悩むことが多くなってきました． そこで今回は，Python で素朴な for ループを書いた場合や，他の高速化手法を使った場合，そして C++ で書いた場合とで，どれくらい速度や精度に違いが出るのかを実験し，実際にどれほど差があるのかを確かめてみます. 問題設定 今回は，計算量がそれなりにあって実装が簡単な モンテカルロ積分 を問題として選択しました． 目的 Python の書き方による速度の差を確認する C++ で同様の処理を書いた時の差を確認する 問題 モンテカルロ法を用いて，次の定積分を近似する：

Cline（クライン）は、Visual Studio Code（VSCode）やCursor上で動作する、AIエージェント型の強力なコーディング支援拡張機能（旧名：Claude-dev）です。Claude 4.5 SonnetなどのAIモデルを連携し、コードの自動生成、修正、ターミナル操作、ファイル管理を自律的に行い、開発者の生産性を大幅に向上させます。(※Google検索のAIによる概要を引用) 公式サイト：https://cline.bot/ 公式ドキュメント：https://docs.cline.bot/introduction/welcome 初期構築は2023年で既に2年間運用されているシステムの機能改修をClineを利用して開発をしてみました。システムの全てはDockerで動作しており、それぞれ以下のコンテナとなっている構成です。 FrontendはNuxt.js, Vue3

量子コンピュータを「量子力学」で理解しようとするのは遠回りです。その実体は、「超高次元の複素ベクトル」に対して「行列」を掛け合わせ、最後に「サンプリング」するだけの計算機です。 ニューラルネットワーク（NN）を扱っている人なら、実はそれほど違和感なく理解できる構造をしています。 1. 状態は「2次元配列（ベクトル）」 1つのビット（量子ビット）は、2つの複素数を要素に持つベクトルに過ぎません。 v = \begin{pmatrix} a \\ b \end{pmatrix} ここで、|a|^2 + |b|^2 = 1 という制約（正規化条件）があるだけです。 「0と1が同時に存在する」という表現は、単に**「ベクトルの中にインデックス0の成分と1の成分が両方入っている」**と言い換えることができます。 2. 操作は「行列の掛け算」 プログラムを書くとは、このベクトル v に対して、ユニタリ

はじめに これは先週末のお話です。 Tech系の資格を取ろうと決めたものの、ただ問題を解くだけの勉強がなかなか続かない。 市販の模擬問題集はあるけれど、「どこが苦手か」「今日どれだけやったか」を自分で管理するのは面倒で、モチベーションが維持しづらい——そんな課題を感じていました。 「じゃあ、自分が欲しい学習アプリを自分で作ってしまおう」と思い立ち、週末を使って要件定義からデプロイまで一気に進めた記録です。 開発には、以前作成した claude-codex-workflow SKILL をベースにした Vibe Coding で進めました。 Firebase のプロジェクト作成やデプロイ設定など人手が必要な部分は手動で行いましたが、コードの大部分は AI との会話から生まれています。 この記事で分かること 資格勉強用の学習アプリを週末で作り上げた開発の全体像 claude-codex-wor

最近話題の MCP (Model Context Protocol)、皆さんはもう使っていますか？ 出典：クラウドエース Claude DesktopやCursor、そして最近登場したClaude Codeなど、MCP対応のAIツールが増える中で、「結局どのサーバーを入れればいいの？」と迷っている方も多いはず。 この記事では、最近の注目ツール（Draw.ioなど）から、開発効率を爆上げする鉄板サーバーまで、エンジニアにおすすめのMCPサーバーを厳選して紹介します。 1. 最近話題のMCPサーバー 4選 まずは、直近で注目を集めている最新ツールから紹介します。 Draw.io MCP（おすすめ度：★★★★★） 「AIに指示するだけで、システム構成図を作りたい」 そんな願いを叶えてくれるのが,Draw.io公式のMCPサーバーです。 特徴: テキストからXML、CSV、Mermaid形式で図を

はじめに 最近、draw.io MCP が公開されました。 これと Playwright MCP を組み合わせれば、 画面に遷移してスクリーンショット取得（Playwright） スクショに項番を付けたレイアウト図を作る（draw.io） HTML/画像を根拠にMarkdownの 画面設計書を書く （Copilot） ……までかなり自動化できそうだなと思い、休日を溶かして試したメモです。 先に結論 既存設計書がある中、保守目的で“更新”に使うにはまだ早い（特に「項番の一致」が不安定） 画面設計書がない（ないに等しい）プロジェクトで 0 → 1 を起こす用途なら、かなり使えそう

AIエージェントが作ったコードを拒否したら、ブログで中傷された──ある海外のソフトウェアメンテナーがそんな報告をした。メンテナーは「AIエージェントが脅迫行為を実行することへの深刻な懸念だ」と訴えている。 スコット・シャンボーさんは、グラフ描画のオープンソースライブラリ「matplotlib」のボランティアメンテナーとして活動している。AIによるコーディングが主流になる中、matplotlibについてもAI製の低品質なコードの提出が増えているという。人間のコードレビューの手間が増える一方であるため、新たにコードの提出時には「変更内容を理解できる人間の確認」を義務付けた。 そんな中、「MJ Rathbun」という作成者不明のAIエージェントからコード変更のリクエストが送られてきた。人間による確認が認められなかったことから、シャンボーさんはこれを拒否。しかしその後、これに腹を立てたMJ Rat

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