Serena MCPはClaude Codeを救うのか？
「Claude Codeがアホになる問題」が勃発している最中、SerenaというMCPサーバーが「Claude Codeのコンテキスト消費を削減し、応答を改善する」という評価でユーザーたちの間で注目されています。 筆者も実際にSerenaを使ってみたところ、確かにコンテキスト効率の改善（入出力トークンの減少を指します）を実感できました。詳しく調べてみると、このツールは非常にユニークな発想で設計されており、一過性の流行として消費されるには惜しいと感じました。 そこで、本記事では、この機能の背景にある技術的な仕組みを詳しく解説したいと思います。実際の検証も交えながら、Serenaのアーキテクチャとその効果を分析していきます。 現在のコーディングエージェントが抱える課題現在のコーディングエージェントの多くは、コードを単なるテキストファイルとして扱って逐次的な処理をしています。この根本的なアプロー
Claude CodeのSub agentsでコンテキスト枯渇問題をサクッと解決できたはなし
Claude CodeのSub agentsという機能が今自分が困っているユースケースの改善に役立ちそうだったので使ってみました。 結論から書くと、1-2時間くらいでサクッと作った割には期待された効果を発揮できました。便利ですね。当面積極活用していきたいと感じました。 開発において定型的な作業は多く発生します。これまではそれをルールファイルに記載して制御していましたが、Sub agents に適切に分離することで、責務が明確になり、不要なルールを読み込まなくて良くなり、エージェント全体を通してルールと責務が整備できるようになったなと感じました。 Sub agents とは？ Create and use specialized AI sub agents in Claude Code for task-specific workflows and improved context mana
Claude Code 疲れを軽減する 30+ 個のカスタムコマンド
こんにちは、わさびーふです。 今回は Claude Code をより効果的に活用するための設定集「wasabeef/claude-code-cookbook↗」について紹介しようと思います。 もう冗長な作業をできるだけコマンドに落とし込むようにしています。特に Role 機能で専門家の視点を切り替えられるのが気に入っています。セキュリティとパフォーマンスの専門家に議論させたり、アーキテクトにレビューしてもらったり、議論を俯瞰して見ているような感覚です。 ⚠️ 前提 この Cookbook は私のワークフローに最適化されています。かなり個人的な好みが反映されていて、尚且つまだ活発に更新中なので、あくまで参考程度に見てほしく、使えそうなところだけ使ってみてください。 2025/07/24 現在までの設定なので最新はリポジトリを確認して下さい 個人的によく使うやつ /pr-auto-update
amazonの出したIDE「kiro」がめちゃくちゃ未来だったのでClaude Codeユーザーの人はみんな一度試してみてほしい
amazonの出したIDE「kiro」がめちゃくちゃ未来だったのでClaude Codeユーザーの人はみんな一度試してみてほしい どうもこんにちは、昨日AmazonがVS CodeベースのIDEである「kiro」をリリースしました この分野ではcursorやWindsurf、アドオンですがClaude Codeなど様々な選択肢があります そんな中であえてAmazonが出してきたIDEのコンセプトは Vibe coding ……ではなく、 Viable Code だそうです 細かい説明は公式HPを見てもらうとして、他との違いは 「仕様書駆動開発」 を明確に打ち出している点です AIとのコーディングは難しい 特にClaude Codeを弄り倒している人なら常々感じてると思いますが、AIに適切な指示を与えて適切な作業をしてもらうのは非常に難しいです それを解決しようとみんな「sowで書いて」だっ
【CLAUDE.mdに貼るだけ】Claude Code x Gemini CLI x 人間による、三位一体開発術
壁打ちの効果 Gemini の強みを活かすという目的以外に、Claudeに言語化を促すことで、改めて思考を整理させる効果も期待しています。 なお、ClaudeがGeminiを実際に使っている様子を眺めると、Geminiに投げているプロンプトが秀逸すぎて結構感動します。勉強になる〜 トークン消費の分散効果について 付随する効果として、調査をGeminiに丸投げする分、Claude側のトークン消費削減が期待できます。 gemini -p <質問内容> のコマンドがテキストを結構短め (内容は濃いめ) で返してくれるのもポイントです。 それぞれの苦手領域 得意領域があれば、苦手な領域もあります。それぞれのツールが、苦手領域について自分で自覚を持っていない、というのが痛いところ。 なお、かなり個人的な意見を含みます🙇 Claude Code 計画力・実装力に優れる反面、意志があまりにない。 「そ
Gemma3 + Unsloth + GitLab CI/CDで構築する完全オンプレミスAIコードレビュー環境 | フューチャー技術ブログ
本記事は、CI/CD連載の6本目の記事となります。 はじめにこんにちは。HealthCare Innovation Group(HIG)の山本竜玄です。 本記事では、Gemma3とUnslothを組み合わせて、完全オンプレミス環境でのAIコードレビューができる環境を構築してみました。 フューチャーでは社内開発基盤運用チームが構築・運用するオンプレミス版GitLabを利用していますが、近年注目されるAIエージェントを導入する際に課題がありました。外部APIを利用する場合、セキュリティ審査プロセス、従量課金による予算管理の複雑さ、機密データの外部送信への懸念などが発生します。 そこで、LLMモデルを自前の環境に組み込み、プロジェクト固有のデータで追加学習を行うアプローチを試しました。Gemma3とUnslothの組み合わせにより、RTX 3060 12GBという家庭用レベルなGPU環境でもファ
「Claude Code」導入をめっちゃスムーズにする「ドキュメントの下地」を作るプロンプト - Qiita
「Cursor擦り倒すシリーズ」ということで何本か記事を書いてきましたが、ハタと気づきました。 「最近は Claude Code のほうをよく使っています。出しているアウトプットの総量は断然 Cursor より多いです。」 ということで、一旦 Cursor 擦り倒すは終了して、今度は「Claude Code」擦り倒してさらなる生産性向上に努めたい所存です。 ちなみに、Cursor 擦り倒すシリーズの 1 つ目の記事はこちらです。 はじめに 「Claude Code はいい感じにコードベースの意図をくみ取って、バシバシ開発してくれるらしい」と耳にして、Claude Code を導入した私は最初の一歩でつまずきました。ツール自体の学習コストよりも、運用に載せるまでの摩擦 はそれなりに大きかったです。 そこで私は、一枚の “初期設定プロンプト” を用意することにしました。結果から言えば、このプロ
roo-logger: Cline Memory Bankとは違うAIの記憶システムを（MCPで）作った理由
roo-loggerというMCPサーバーを作ったので紹介します。これはCline Memory Bankとは違ったアプローチでAIの記憶を管理するツールです。 最近、AIとの協業どころかvibe codingで全て書かせてしまおうなんて話もある中で、「AIが何をしたか覚えていない問題」が顕在化してきました。特にRoo Codeのような自律型エージェントが大量のファイル操作やコマンド実行をする場合、同じセッションを使い続けることはコンテキスト長的に不可能です。 そして、Memory Bankはプロジェクトの知識を構造化するのに素晴らしいシステムですが、長引くにつれコンテキスト長を制御しづらくなるのと、「AIがどうして何をしたのか」の詳細な記録には向いていないと課題を感じていました。また、プロンプトで作り込むには仕組みが重たすぎるという気持ちも少なからずありました。 かといって備えなしにいきな
Cline(Roo Code)を暴走列車にしたら4日間で数ヶ月分のコードが生成できた
アイコンが変わったerukitiです。最近はやりのgpt-4o image generationを使って、顔だけだったアイコンに全身が追加されました。2023年4月10日に初めてのLLMプロダクトの開発キックオフからもうすぐで二年です。rat yearなこの業界なんで、変化がめまぐるしすぎますね。 今回は、真に高速なAIコーディングのメソッドを確立するために、中規模くらいのコードをコーディングエージェントのみに書かせる実験をしています。コーディングエージェントはCline派生であるRoo Code（以後Rooと呼ぶ）を使っています。 ※完全に個人研究としてやっているため、会社のリソースは使っていません。 作っているものはコーディングエージェントのコアライブラリ + おまけのCLI 規模としては136ファイル・26410行（一時期30000行弱までいった） なぜコーディングエージェントを使っ
browser-useによるブラウザ操作自動化のサンプル集
はじめに browser-use を使う上で詳しいドキュメントがなかったので、自分で使ってみたことをまとめてみました。 browser-use の基礎的なところは以下にまとめてあります。 ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行したい BrowserConfigのheadlessをTrueにすることで、ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行することができます。 from browser_use.browser.browser import Browser, BrowserConfig browser = Browser( config=BrowserConfig( headless=True, ) ) async def main(): model = ChatOpenAI(model='gpt-4o') agent = Agent( task='東京の天気をGoogleで調べて
緊急解説！ 突如出現したnitrogqlの中身と裏側
皆さんこんにちは。これは、筆者が最近公開したnitrogqlを宣伝する記事です。nitrogqlの概要や、開発にあたっての裏話などを紹介します。 nitrogqlとは nitrogqlは、TypeScriptコードからGraphQLを使用するためのツールです。有体にいえば、graphql-code-generatorを置き換えることを目指して開発しています。具体的には、.graphqlファイルからTypeScriptの型定義を生成する機能を備えています。 例えば、次のようなクエリがあったとします。 query ($unfinishedOnly: Boolean) { todos(filter: { unfinishedOnly: $unfinishedOnly }) { id body createdAt finishedAt tags { id label color } } } imp
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Qwen3 Coderがかなり使える件について
AIと共に進化する開発手法： 形式手法と関数型プログラミングの可能性
https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/tutorials
GitHub - google/A2A: An open protocol enabling communication and interoperability between opaque agentic applications.
https://chat.inceptionlabs.ai/
GitHub - shi3z/speech-to-speech-japanese
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