Claudeに原始時代に行ってもらっては困る話
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
Manage agent skills with GitHub CLI - GitHub Changelog
Agent skills are reshaping how developers work with AI coding agents. Today we’re launching gh skill, a new command in the GitHub CLI that makes it easy to discover, install, manage, and publish agent skills from GitHub repositories. What are agent skills? Agent skills are portable sets of instructions, scripts, and resources that teach AI agents how to perform specific tasks. They follow the open
Introducing Agent Plugins for AWS | Amazon Web Services
AWS Developer Tools Blog Introducing Agent Plugins for AWS Deploying applications to AWS typically involves researching service options, estimating costs, and writing infrastructure-as-code tasks that can slow down development workflows. Agent plugins extend coding agents with specialized skills, enabling them to handle these AWS-specific tasks directly within your development environment. Today,
Product management on the AI exponential | Claude
Since Claude Sonnet 3.5 (new) in October 2024, I made a habit of testing every new model by asking Claude Code (an internal tool at the time) to add a table tool to Excalidraw. With each new model, Claude got a little further but still failed. Then, with the release of Opus 4 in June 2025, Claude started occasionally succeeding, enough that we turned the exercise into a pre-recorded demo for the C
40,000行のAPIテスト作成で学んだClaude Code Skillsの育て方 - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは、ソフトウェアエンジニアの渡邉（匠）です。「カミナシ 設備保全」の開発に携わっています。 Claude CodeのSkills（以下スキル）を使い、約2週間で40,000行超のAPIシナリオテストを書き切りました。最初のスキルは粗削りでしたが、テストを量産する中で繰り返し改善した結果、後半は「スキル実行 → レビュー → マージ」のサイクルだけで回せるようになりました。 この記事では、スキルをどう設計し、どう育てたかを中心にお伝えします。 背景 APIの動作保証にシナリオテストツール runn を使っていました。 サービス成長に伴うAPIの増加により、当初のテスト構成では運用が回らなくなってきました。1ファイルあたりのステップ数が膨らみ、どこで何を検証しているのか判別が難しい状態に。テストの追加・修正が心理的にも技術的にもハードルの高い「辛い作業」へと変わっていました。 そこで、
draw.io、Claude Code向けスキルを公開 | gihyo.jp
draw.ioは2026年2月23日、Claude Code向けの「Draw.io Skill」を公開した。MCPサーバーを立ち上げずに、Claude Codeのツール（Bash/Write）だけでネイティブの.drawioファイル（mxGraphModel XML形式）を生成し、必要に応じてdraw.io Desktopに付属するCLIでPNG/SVG/PDFへ出力できる。 Draw.io Skill for Claude Code - GitHub jgraph/drawio-mcp New: https://t.co/AngZk3kQsM skill for Claude Code — describe a diagram, get an editable PDF, PNG or SVG. Each file embeds the full https://t.co/AngZk3kQ
コードレビューにClaude Code subagentsを導入したら、レビューレベルが改善した話
はじめに こんにちは！ みなさんは、コードレビューの負担に悩んでいませんか？マイクロサービスが増えるにつれて、レビュー対象のコードも増え続け、セキュリティやパフォーマンス、テストカバレッジなど、チェックすべき観点も多岐にわたるようになりました。レビュー待ち時間が開発速度のボトルネックになってしまう…そんな経験、ありませんか？ 私たちも同じ課題を抱えていました。AIレビューを導入していたものの、求める水準に達していなかったのです。そこで、Claude Code subagentsを導入し、専門特化したエージェントによるレビュー体制に刷新したところ、驚くほどレビューの質が向上しました。 この記事では、コードレビューのAI化について、その取り組みを共有します。 この記事で分かること 従来のAIレビューの限界と課題 Claude Code subagentsの設計と実装 GitHub Review
Claude Codeで記憶領域を持つための独自のAgent Skillsを使っている
作業内容をエージェントに記憶させて「ひとまず忘れたい」と思うことがあります。 作業中に別の差し込みが入ったとき。気になった何かを調査させて、一旦寝かせておきたいとき。 Claude Codeは履歴から再開することもできますが、履歴は日々増えていくので古いものを辿るのは面倒ですよね。中断された細かい対応のために履歴を遡るようなことはやりません。 記憶してくれていれば探す手間もないので、対話の文脈をもっとカジュアルに残せると嬉しい。 そこで、agent-memory というスキルをローカルに作って試しています。 やっていること シンプルな仕組みのスキルです。 中断するときに「記憶して」や「覚えておいて」と言うと、要点がマークダウンファイルとして保存されます。 再開するときに「○○について思い出して」と言えば、保存された内容を探し出し、そこから続けられます。 記憶させる内容は自由です。調査結果、
Claude Code に向いているプログラミング言語
ターン数とは、1 回のプロンプト実行中に Claude が何回 API ラウンドトリップ（ツール呼び出し → 結果受け取り → 次の応答）を繰り返したかの回数です。 v1（新規作成）の所要時間 v1 では言語間の差が大きく出ています。Python（32.9 秒）と Ruby（33.2 秒）が僅差でトップ、JavaScript（36.0 秒）が続きます。一方、Ruby/Steep は 105.0 秒と Ruby の約 3.2 倍。Lua（96.4 秒）や OCaml（80.9 秒）も遅め。 v1 は空のディレクトリからスタートするので、Cargo.toml や package.json などのプロジェクト設定ファイルを生成するコストが含まれます。Python/Ruby/JavaScript などは minigit ファイル 1 つを生成するだけで済むので、差が大きくなっている可能性があります
3000万コミットの逆説——AIを最も使う者が、最も報われない｜川崎 裕一 / マネタイズおじさん
AIがプログラミングを民主化する。誰でもコードが書ける時代が来る。そんな楽観論を、3000万コミットのデータが否定した。 マスク氏は「2026年末にはプログラミングが全自動になる」と語り、AnthropicのCEOアモデイ氏は「AIが自律的に次世代を開発するまで1〜2年」と予測する。だが、この華やかな未来予測の裏で、Science誌に掲載されたばかりの論文が突きつけた事実は、それとは真逆の構造を描いている。 AIコーディング「使用率37%、恩恵ゼロ」の衝撃2026年2月19日、Science誌に掲載されたDaniotti et al.の論文「Who is using AI to code?」は、16万人の開発者による3000万件超のGitHubコミットをニューラル分類器で解析し、AIコーディングの世界的普及と影響を初めて大規模に定量化した研究である。 https://www.science
WSL内で起動したClaude Codeの動作を高速化する簡単な設定
# Workaround to prevent Claude Code from repeatedly spawning powershell.exe. # ref: https://github.com/anthropics/claude-code/issues/14352 export CLAUDE_CODE_SKIP_WINDOWS_PROFILE=1 export USERPROFILE="/mnt/c/Users/<your_windows_username>" <your_windows_username> はあなたの環境に合わせて読み替えてください。 解説: WSL内で起動したClaude Codeは頻繁にホストマシンの powershell.exe を呼び出す仕様がある 最近Claude Codeが頻繁に数秒間のフリーズを繰り返す現象が発生したため調査したところ、WSL内で
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全社員のClaude Code・Coworkの利用状況をOpenTelemetryとGrafanaで可視化した話
https://x.com/dani_avila7/status/2041185537172607014?s=12&t=8snO90Ee0V5u8yV3LK7zwA
GitHub - abhigyanpatwari/GitNexus: GitNexus: The Zero-Server Code Intelligence Engine - GitNexus is a client-side knowledge graph creator that runs entirely in your browser. Drop in a GitHub repo or ZIP file, and get an interactive knowledge graph wit a b
Thariq on X: "Lessons from Building Claude Code: How We Use Skills "
https://x.com/akshay_pachaar/status/2035341800739877091?s=12&t=8snO90Ee0V5u8yV3LK7zwA
GitHub - msitarzewski/agency-agents: A complete AI agency at your fingertips - From frontend wizards to Reddit community ninjas, from whimsy injectors to reality checkers. Each agent is a specialized expert with personality, processes, and proven delivera
GitHub - decebals/claude-code-java: Reusable AI development infrastructure for Java projects, optimized for Claude Code
https://x.com/bytes032/status/2027691445516112040?s=12&t=8snO90Ee0V5u8yV3LK7zwA
GitHub - hiragram/agent-workspace
