【必須】GitHubとnpmで脆弱なパッケージを入れないための防御設定 8選 - Qiita
はじめに こんばんは、mirukyです。 2026年3月31日、npmの Axios パッケージ（週間1億ダウンロード）がサプライチェーン攻撃を受けました。攻撃者はメンテナーへの標的型ソーシャルエンジニアリングでセッションを乗っ取り、悪意ある依存 plain-crypto-js を注入した axios@1.14.1 と axios@0.30.4 をレジストリに公開しました。このパッケージは postinstall フックで多段階RATを展開し、macOS・Windows・Linuxすべてに対応する本格的なバックドアを設置するものです。影響はOpenAIのmacOS署名パイプラインにまで及び、証明書のローテーションが実施される事態となりました。 OWASP Top 10:2025でも Software Supply Chain Failures（サプライチェーンの障害）が第3位 に新設される
Claudeトークン消費を抑えて５倍使う: 「原始人」口調が80%削減
[注意]AIに書かせた記事をそのまま私の方でレビューして掲載しています。 Claudeマーケットプレイスにだしたらまた更新するかも？よろしくおねがいします。 @追記: 2026年4月18日 Claudeのマーケットプレイスに無事公開されました🎉 genshijin@v1.3.0を公開しました。マルチエージェント対応やセキュリティ対応、ベンチマーク更新などを含めています TL;DR caveman: Claude Code向けの英語圧縮スキル。冠詞やフィラーを消してトークン約68%削減 genshijin（原始人）: cavemanの日本語最適化版。敬語・クッション言葉・冗長助詞を消してトークン約80%削減 cavemanよりさらに38%少ないトークンで同じ技術的内容を伝達できる なぜそんなことが可能なのか？ Claudeのトークナイザと日本語の言語構造に秘密がある はじめに：あなたのCl
Claude Codeに長期記憶を持たせたら、壁打ちの質が変わった
どうも、AIエンジニアの@noprogllamaです。普段はAIで日常の仕組み化をしたり、投資×テクノロジーの実践知を発信したりしています。 CLAUDE.mdという仕組みがあります。プロジェクトのルートに置いておくと、Claude Codeがセッション開始時に読み込んで、プロジェクトの方針や技術スタックを把握してくれます。開発に必要な情報はこれで十分伝わります。 ですが、CLAUDE.mdには書けないものがあります。 「前にこの方針で議論して、こういう理由で却下したよね」「あの時ハマったの、覚えてる？」——過去の会話の文脈です。 私はClaude Codeを開発だけでなく壁打ち相手としても使っています。戦略の相談、記事の構成、設計判断の議論。こういう用途では、過去に何を話したかが重要です。新しいセッションを開くたびに前提の共有からやり直すのは、率直に言ってしんどい。毎朝出社したら同僚が記
Learn Claude Code
コアパターンすべての AI コーディングエージェントは同じループを共有する：モデルを呼び出し、ツールを実行し、結果を返す。実運用ではこの上にポリシー、権限、ライフサイクル層が重なる。 while True: response = client.messages.create(messages=messages, tools=tools) if response.stop_reason != "tool_use": break for tool_call in response.content: result = execute_tool(tool_call.name, tool_call.input) messages.append(result)
Anthropic公式が33ページのスキル設計書を出したので、将軍のスキルクリエイターと答え合わせしたら先を行ってた
Anthropicが33ページのPDFを出した。 "The Complete Guide to Building Skills for Claude" Claude Codeのスキル設計に関する、初めての公式ガイド。全33ページ。英語。2026年2月発行。 で、オレはこれを読んで、自分の将軍システムについているスキルクリエイター（スキルを設計するためのスキル）と答え合わせをした。答え合わせの結果、足りない部分を取り込んでv2.0にアップデートした。 結論から言う。 大して変わらなかった。 もともと良かった。 公式ガイドの中身を3行で descriptionが全て。Claude Codeがスキルを使うか決めるのはdescriptionだけ。本文は判定に使われない バリデーションはスクリプトで書け。言語の解釈は非決定的。コードは決定的。クリティカルなチェックはスクリプトに任せろ 5つの設計パタ
Claude Code や Codex をオーケストレーションして自動でレビュー FB ループを回して洗い物をしてる話
はじめに 皆さんはもう AI コーディングツールを使っているでしょうか。Claude Code や GitHub Copilot、Cursor など、さまざまなツールが登場して、「AI がコードを書いてくれる時代」がやってきました。 私も例に漏れず、その恩恵に預かろうと意気揚々と AI コーディングを始めました。これまでの生活はプログラミングと家事の二本柱。 AI がコードを書いてくれるなら、プログラミングの時間が圧縮されて、自分の時間が増えるはず。溜まった洗い物や洗濯物を片付ける余裕が生まれるはず。そんな期待を胸に。 ところが現実は違いました。 AI がコードを書いている間、私は画面の前に張り付いていたのです。AI の出力をチェックし、軌道修正し、承認し、またチェックする。気づけば一日中 AI の相手をしていて、洗い物は溜まる一方。プログラミングに費やしていた時間が「AI のお世話」に置
CLIを書いてるなら、まずOTLPでtracesとeventsを吐けるようにするのがオススメ - Kengo's blog
とりあえず他の人に説明するのに良さそうなので、ChatGPTに書かせた記事です。 Agentic CodingでCLIを実装していると、機能要件がどんどん進められる反面、非機能要件がないがしろになりがちです。自分は最近静的解析CLIを育てているのですが、OpenTelemetryでtracesとeventsをexportできるようにしました。結果として「どこで遅いか」「どの実装が遅いか」を事実として掴めるようになり、最適化を迷わず打てるようになりました。さらにJargerを使えばスクリーンショットやJSONとして結果を取得できるため、人間はもちろんCoding Agentにとっても計測と改善のループを回しやすくなります。 traces（Span）とは CLIの処理を「区間」に分けて、spanとして刻みます。例えば： 引数解析 入力列挙（ファイル探索など） 入力の読み込み 処理実行（処理ごと
技術負債も理解負債も生まないAIコーディング手法（2026年2月現在）
概要 AIコーディングは生産性が大きく向上する一方で、技術負債や理解負債が蓄積しやすいという問題があります。 普段自分が実践している、できる限り技術負債や理解負債を生まないAIコーディング手法について解説します。 対象読者 この記事の対象読者は普段の開発業務でAIコーディングツールを活用しているエンジニアです。 Claude CodeやCodex CLIを使っている方のほうが理解しやすい内容になっています。 筆者のバックグラウンド 最近は主にLLMを用いたアプリケーション開発に関わっています。 2023年頃からAIによるコーディングを積極的に取り入れています。 以下のようなメジャーなAIコーディングツールは一通り使ったことがあります。 GitHub Copilot Roo Code Cursor Windsurf Google Antigravity Claude Code Codex C
AIは速いのに、人間が遅い？ Claude Codeをさらに加速させる私の「推しツール」 - Findy Media
本記事では、エンジニアがつくってきた“自分仕様のAIツール”やAI活用術をご紹介します。エージェントやBot、LLM連携ツールなど、実用的なものから、ちょっと遊び心のあるものまで。プロンプト設計やUIの工夫、うまくいかなかったことや思いがけない発見を通して、AIとの付き合い方をのぞいていきます。AIをどう使うかだけでなく、どんな距離感で付き合っているのか。誰かのAIとの向き合い方が、あなたとAIのちょうどいい“さじ加減”の手がかりに。 Ubieの鹿野です。普段はUbieでプロダクトエンジニアとして働いていて、フロントエンド・バックエンド・モバイルアプリ開発等をしています。2025年5月頃から「Claude Codeにタスク丸投げおじさん」を自称しています。 Claude Codeを始めとするAIエージェントの登場で、コードが生産されるスピードと量は劇的に向上しました。しかし、実際の開発では
【続】Claude Codeマルチエージェント：v1.1.0で家老が切腹しかけた話
🏯 前回のあらすじ Claude Code + tmux で8体の足軽AIを並列で動かすシステム「multi-agent-shogun」を作った。 人間（上様）が「オイネ。これやっといて」と雑に言うだけで、将軍→家老→足軽の指揮系統でタスクが自動分解・並列実行される。人間、何もしてない。 前回記事はこちら multi-agent-shogunのGithubURLはこちら で、今日色々最適化してたら事件が起きた。 🔥 神回その1：家老、F001違反で切腹寸前 事件の発端 ある日、将軍から家老に「スキルファイルを作成せよ」という指示が出た。 家老の禁止事項には明確にこう書いてある： forbidden_actions: - id: F001 action: self_execute_task description: "自分でファイルを読み書きしてタスクを実行" delegate_to:
Claude Codeの機能が多くて混乱している人へ
はじめに Claude Codeを触り始めると、「Skills」「Custom Commands」「Hooks」「サブエージェント」「MCP Servers」...と、似たような機能がいくつも出てきて混乱しませんか？ それらを使わなくても開発効率は使っていない時よりもかなり上がっているので、私は自腹で月300ドル払っていましたが、半年ほどあまり活用していませんでした。しかし活用したところかなり便利だったので一度まとめてみます。 この記事では、各機能の使い方だけでなく、「なぜその機能が存在するのか」「どういう問題を解決するのか」という思想から説明していきます。思想を理解すれば、新しい場面に遭遇しても自分で判断できるようになりますし、「この機能、こういう使い方もできるんじゃないか」というアイデアも浮かびやすくなるのかなと思います。 Claude Codeの考え方を理解する なぜこんなに多くの拡
Anthropicハッカソン優勝者のClaude Code設定集「everything-claude-code」を読み解く
Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole
【2026年最新】Claude Code作者が実践する「超並列駆動」開発術がエンジニアの常識を破壊していた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Claude Codeの開発者である Boris Cherny氏 (@bcherny) が公開した「2026年の開発セットアップ」が、Claude Codeを使う全人類が読むべき内容でした 彼が実践しているのは、単なるツールの使いこなしではありません。 人間自身のCPUをマルチスレッド化するという、エンジニアリングの極致です。 そこで、この記事では彼が明かした驚異のワークフローを解剖し、我々が今すぐ取り入れるべき次世代の開発思想を深掘りします。 Claude Codeでどんなことできるかは、以下の記事も参考にしてみてください！ 1. タ
Geminiの「Gem」機能のTips集(2/3)：応用編（知識機能、ハルシネーション抑制、自己点検、引用マーカー排除）｜榎本大貴 / LITALICO研究所所長
この記事は、前回の記事で紹介した「基本編」の続きです。基本編では、Gemのプロンプトを書く際の基本的な構造や、強調・リストなどの基本的なTipsを紹介しました。 今回は、僕が実際に使っていて「これ便利だな」と思った、より実践的な使い方を紹介していきます。知識機能の活用方法や、出力のコントロールなど、試行錯誤しながら見つけたTipsをまとめました。基本編を読んでいなくても大丈夫ですが、読んでおくとより理解しやすいかもしれません。 （2026/01/03追記）他の記事へのリンクを貼っておきます それでは、実践的なTipsを見ていきます。 応用編「知識」機能を使うTIPSではなく標準機能の紹介です。なくても使えるので、意外と使っていない人がいるかなと思って念のため紹介します。 「知識」とは、AIに参照させる情報（ファイルやテキスト）のことです。 一方、「指示」（カスタム指示）は、AIに何をどうや
Anthropic公式のMCPサーバー設計術！98.7%のトークン削減を実現
こんにちは、とまだです。 「MCPサーバーを作ってみたけど、ツールが増えるとトークン消費が増え続ける...」と悩んでいませんか? Anthropicが公式エンジニアリングブログで、トークン消費を98.7%削減する「コード実行パターン」を公開しました。 ちょっと難しめの内容ですが、MCPサーバー開発者にとっては非常に有益な内容ですので、今回はこちらを解説します。 なお、この記事は、Anthropicの公式エンジニアリングブログを初心者向けに噛み砕いたものです。 より詳しい技術的背景は、原文も合わせてご参照ください。 （追記：MCPサーバ利用者側というよりは、MCPサーバ開発者に向けた内容です。） 著者について とまだ Claude Code・Cursor・Codex などAI駆動開発の実践者 本業はフリーランスエンジニア、ならびに法人向けAI駆動開発の導入コンサルタント AI駆動開発を学ぶ方
SuperClaudeの推奨ワークフローで天気予報アプリを作ったら開発効率が劇的に向上した話 - Qiita
こんにちは、とまだです。 SuperClaudeのコマンドはたくさんあるけれど、どの順番で使えばいいか迷っていませんか？ 実はSuperClaudeには「Common Workflows」という推奨パターンがあります。 この流れに沿って進めると、要件定義から実装計画の策定、さらにコード品質の向上までスムーズに開発が進むようになります。 今回は天気予報アプリを題材に、SuperClaudeの4つのワークフローを実践してみました！ 忙しい人のために要約 SuperClaudeの推奨ワークフローで効率的に開発できる brainstorm → design → workflow の3つで設計が完成 各コマンドの実行結果が具体的で実用的 コード品質の分析と改善が数値で可視化される ドキュメント生成機能で開発資産を残せる ちなみに、こちらの動画版の方が解説は手厚いのでおすすめです。 今回使うワークフロ
AIを「物知り博士」から「知的パートナー」へ。「背理系」プロンプトエンジニアリング - Qiita
(「背理系フレームワーク」とは、一個人が勝手に考えた名称です。) (この記事は、「背理系フレームワーク」を使って、95%AIに書いてもらいました。) EPIGRAPH Let Contradiction be your starting point. 矛盾を出発点とせよ。 Begin with Antinomy. 背理から始めよ。 こういうことを書いています AIのポテンシャルを最大限に引き出す対話法： AIとの対話を、単なる情報のやり取りではなく、共に未知の答えを「彫り出す」創造的なプロセスに変えるための実践的な方法論。 AIを「あなた専用」に育てる技術： その対話で生まれた知的資産を、使い捨てにせず、自分用のAIをさらに賢く育てるための学習サイクルを構築する方法の共有。 はじめに：AIとの対話に「壁」を感じていませんか？ AIの回答が、どうも表面的で物足りない…。 色んなプロンプトを使
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