Claude Codeで「第二の脳」を作り、最終的にAIが自律運用するようになった話 - Qiita
はじめに 自分の思考・知識・アイデアを全て外部に書き出し、検索可能にする——いわゆる「第二の脳（Second Brain）」。 Notion、Obsidianで実践している人は多いと思います。私はこれをGitリポジトリ + Claude Codeで構築しました。 最初は「思考の置き場」だったものが、コマンドとエージェントを追加していくうちに、AIが自律的に整理・判断・実行する仕組みに進化しました。 この記事では、第二の脳の設計から、AIによる自律運用までの全過程を共有します。 この記事でわかること なぜNotion/ObsidianではなくGitリポジトリを選んだのか フォルダ構造・CLAUDE.mdの設計思想 14コマンド × 13エージェントによる運用自動化 AIに"判断"を委ねる3層アーキテクチャ 対象読者 Claude Codeを使っている or 興味がある開発者 セカンドブレイン
「今日はなんだか頭が冴えない」は仕方なかった？ 脳にある“コンディションの波” 1日の目標達成に影響
目標を立てたのに達成できない日と、すんなりこなせる日がある。この差はどこから来るのか。 従来、認知機能と目標達成の関係は、人と人の違いとして調べられてきた。認知テストの成績が高い人ほどうまく目標を達成できるのではないか、という発想だ。しかし健常者ではこの関連はほとんど見つかっていなかった。そこで研究チームはアプローチを根本から変え、人と人を比べるのではなく、同じ人の中での日々の変動に注目した。 大学生184人が12週間にわたり、毎日スマートフォンで6種類の短い認知課題（各1～2分でこなせるもの）をこなした。合わせて毎晩、翌日の目標（数学の宿題を終わらせるなど）を2つ立て、翌日の終わりにその達成度を自己報告した。気分や睡眠、労働時間、動機付けなども毎日記録した。 6種類の短い認知課題の成績を分析すると、1種類の課題が良い悪いではなく、ある日は全部好調、別の日は全部不調という結果になった。つま
年収2500万でも貧困層？ 米マイクロソフトに18年勤務した日本人エンジニアが「日本は健全」と語るワケ - エンジニアtype | 転職type
転職・求人情報サイトのtype エンジニアtype ITニュース 年収2500万でも貧困層？ 米マイクロソフトに18年勤務した日本人エンジニアが「日本は健全」と語るワケ NEW! 2026.02.19 ITニュース マイクロソフトお金グローバルAI 「GAFAやMicrosoftに入れば、一生安泰の勝ち組になれる」――。 ビッグテックによる大規模レイオフに驚かなくなってきた昨今、そんな甘い考えでいる人は少ないだろう。しかし、一方でこうも思うはずだ。 「とはいえ、GAFAMに入社できるほどのエンジニアなら相当に優秀。レイオフされたところで、引く手あまたで職に困ることはない」と。 しかし、現実は違うようだ。 2006年に米国マイクロソフト（以下、MS）に入社し、プリンシパル・ソフトウェア・エンジニアという職位にまでのぼり詰めた太田一郎さん。だが、18年の献身が幕を閉じるのに要した時間は、わずか
AIが脆弱性を96%見つける時代に、僕らがセキュリティを学ぶ意味はあるのか
「このコード、セキュリティ的に大丈夫かな……」 PRレビューのたびに、なんとなく不安になる。SQLインジェクション、XSS、CSRF——知識としては知っている。でも、自分のレビューで本当に脆弱性を潰しきれているかと聞かれたら、正直自信がない。 そしてある日、こんなニュースが流れてきた。 「自律型AIハッカーツール Shannon、既知の脆弱性に対して96%の成功率でexploitを自動生成」 ——あ、もう僕らの出番ないじゃん。 はじめに 結論から少しだけ言うと、AIがセキュリティを自動化する時代だからこそ、僕ら開発者のセキュリティ"感覚"がむしろ重要になる——と今は思っている。 「え、逆じゃない？」と思った人、もう少しだけ付き合ってほしい。 AIセキュリティツールが本気を出し始めた まず、今何が起きているのかを整理したい。 GitHub Trendingで1位になったShannonは、自律
生成AIヘビーユーザーほど「残業時間が長い」 パーソル傘下調査
生成AIのヘビーユーザーほど残業時間が長い――パーソルホールディングス傘下のパーソル総合研究所（東京都江東区）は2月3日、生成AIと働き方に関する実態についてこんな調査結果を発表した。タスク単位では業務時間を削減できているともしており、一見矛盾した結果が得られた理由を考察している。 生成AIの利用者は、AIを活用したタスクで平均16.7％業務時間を削減できていたにもかかわらず、全体の業務時間を短縮できたのは25.4％にとどまった。また、AIを週4日以上使っている「ヘビーユーザー」の週平均の残業時間は8.34時間で、週1～3日使っている「ミドルユーザー」は7.79時間、月数日以下しか使わない「ライトユーザー」は5.08時間だった。一方、AIの非利用者は4.99時間だった。
AI時代の超読書術の試行錯誤の話｜miyasaka
仕事のために、本を読んで足りない知識を補わないといけない。少しでも効率あげれないだろうか？ということで読書というUXにAIを組み込む試みをしている。今日はそのプロセスを書いてみる。 ステップ1: 読む前に AI に聞く：「俺はこの本から何を学べばいい？」いきなり読まずにAIに質問する。Pre-Readingとでもいうプロセス。 この本は何について書いてるの？今の自分はどんな知識を得るべき？ 読書の地図をAIで作る。地図を持たずに読書空間で彷徨わないようにね。知の探索効率が上がる。 ステップ2 : Kindleで読む。気になるところにハイライトKindleで読む。で、気になったところは全部ハイライト。 これが後でAIに渡す「思考のかけら」になる。読み終わる頃には、自分がどこに反応したのかがよくわかる。 KindleをPC版で立ち上げる。ハイライトをコピペしてテキストエディタに貼り付ける。思
NotebookLMのスライド生成で結果を自在にコントロールする方法①｜FUJI / Presentation designer
NotebookLMに追加された「スライド資料」作成機能が話題です。 NotebookLMはとにかく一発で非常にクオリティの高いプレゼンテーションスライドを出してくるので、いろんな人が「もうこのままでプレゼンできる」と言ってしまうレベルです。ボタン一発でこんなふうに。 これだけ見るとぜんぜん悪くないですよね。プレゼン屋の目線で見ても悪くない。 ただ、次にこちらも見てみてください。 こちらもまったく同じソースを使ってNotebookLMで一発で出したスライドなのですが、後者の方は意図してこのスライドデザインになるよう指定したものです。 この記事ではこのようにNotebookLMでスライド生成するときのデザインの指定方法をご紹介していこうと思います。 NotebookLMの使い方NotebookLMを使ったことがある方はご存じだと思いますが、他の生成AIとの大きな違いがユーザが最初に文書データ
宿題をメモしない長女に伝えた、「覚えていられる」ことをあえて書き出すメリット | レバテックラボ（レバテックLAB）
しんざき システムエンジニア、PM、ケーナ奏者、三児の父。南米民族音楽の演奏が趣味。仕事・育児・演奏活動の傍ら、レトロゲーム雑記ブログ「不倒城」を20年程運営している。 X：@shinzaki ブログ：「不倒城」 こんにちは、しんざきです。 なんだかいきなり寒くなってきましたね。秋が2週間くらいしかなくって、夏から秋キャンセルで即冬になってしまったような気がするんですが、最近の秋はちょっと根性がなさすぎなのではないでしょうか。せめて3ヶ月くらいは秋であり続ける気概を持っていてほしい。 この記事で書きたいことは、大体以下のようなことです。 以上です。よろしくお願いします。 さて、書きたいことは最初に全部書いてしまったので、後はざっくばらんにいきましょう。 keyboard_arrow_down 「メモをとらずに覚えていられる」長女の宿題忘れ問題 keyboard_arrow_down 頭の外
根回し入門 - Konifar's ZATSU
仕事における "根回し" がなんとなく苦手という人をちょいちょい見る。 なんだかフロー化されていない属人的で儀式的なやりとりみたいな感覚を持ってしまう人もいるかもしれないが、根回しはただ物事を円滑に進めるために必要な報連相を事前にやるというだけである。 根回しという言葉はもともと園芸用語で、樹木の移植にあたって事前に根の一部を処理して新しい根の発生を促す作業のことを指す。いいも悪いもない。 要はただの進め方のひとつで、ポイントを押さえれば誰でもできるしできるようになっておいたほうがいい。入門として押さえるポイントを雑に書き出してみる。 1. 話す人を決める まず事前に話をしておいた方がいい人を組織のレポートラインや力学を理解して見極める必要がある 意思決定者などキーパーソンが明確ならその人と話しておくとよい 組織によっては、もしかしたらメンツを立てるために話を通すみたいな力学もあるかもしれ
自分なりの最適解で終わらせず、提案できるエンジニアになる | Wantedly Engineer Blog
こんにちは。ウォンテッドリーの Enabling チームでバックエンドエンジニアをしている市古（@sora_ichigo_x）です。 最近はハードスキル寄りのブログが多かったので、今回はソフトスキルの話をしようと思います。 はじめに 「いいアイデアだと思ったのに、なぜ通らないのか？」 アンチパターン 最初から「これ一択」で話し始める 一択の提案は不安を呼び込む その提案は本当に比較できているか アイデア自体には価値がある 一択ではなく、選択肢を見せる 「他には？」を先回りする 「AではなくBがいい」と言えるか 結論を急がず、分岐を見せる 具体例：次の四半期の開発計画を立てる 最初に思いついた「これ一択」 一択では質問に答えられない 分岐を用意してみる 最初に思いついた最適解を否定する必要はない テーマを意識する おわりに はじめに「いいアイデアだと思ったのに、なぜ通らないのか？」自分なりに
反対意見がたくさん出た時のお作法 - Konifar's ZATSU
何かを共有したり提案したりした時に、想定していたよりもたくさんの反対意見が出ることはよくある。あまりにたくさん反対されると、サンドバック化してボコボコにされる感覚でしんどくなる人もいるかもしれない。 反対意見が出た時の振る舞いには一定のお作法があると思っていて、それを知っておくとちょっと楽になると思うので雑に書き出してみる。そうなる前に進め方で改善できるところもある*1けれど、それはいったん置いといて「反対意見がたくさん出たらどう振る舞うのがよいか」という観点で考えてみる。 1. お礼を言う ちゃんと話を聞いて真剣に考えてくれているからこそ反対意見が出る 実際にそうじゃなかったとしても落ち着いてそう考えてみるのが大事 内容や伝え方に憤りを感じたとしてもいったん置いておいて、まず意見を言ってくれたことに対してお礼を言うこと 2. 初動の方針を伝える たくさん反対意見をもらうと、それに対して意
「居心地が悪い」状態を「楽しめる」かが、自分の成長のコツかもしれない｜牛尾 剛
先日、自分の同僚の Anjana を観察していてふと気づいたことがあったのでシェアしたいと思う。彼女は比較的新しいメンバーで大学も出たてだが、めっちゃ優秀で、たまに彼女のメンタルモデルを質問して学ばせてもらっている。 新しい Http Scaling の Buddy 最近 Anjana が自分の担当している、Http Scaling の領域を私と一緒に受け持つようになってきた。この領域は最近まで私しか担当が居なかったので、Pull Request のレビューで苦労したり、一人だったら休暇もとりにくい。だから Buddy 制をとっているのだが、私の Buddy は居なかったので、Pragna が彼女をアサインしてくれた。 もちろんめっちゃくちゃ優秀な人であっても、初めてなので、 最初から難しいタスクは厳しいだろうということで、これ修正箇所もすくなそうだし、簡単そうだなぁ。というタスクが彼女に
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