はじめに こんにちは。yossuliです。 このシリーズでは、「Skillを使うとトークン効率がよい」「その理由はPrompt Caching」という話をしています。 昨日の記事では、「Skillを使うとトークン効率がよい(ようにみえる)」ことと、それはPrompt Cachingと強く関係しているのではないか、という話をログ解析で検証しました。 この記事では 「複数のステップを含むワークフローをSkill化したい。」 というケースについて、どのようにすれば効率的にSkill化できるかを検証した結果をまとめます。 結論 というのは効率が悪い!!! なぜ効率が悪いのか、どうすればいいのか、実際の検証データを見ていきましょう。 検証環境と方法 検証環境は以下の通りです。 Claude Code: 2.1.12 モデル: claude-sonnet-4-5-20250929 実行方法: ヘッドレ
はじめに Claude Codeの相棒としてCodex CLIを併用する運用を続けてきましたが、MCPでの連携には大きな課題がありました。 本記事では、MCPからSkillへの移行で得られた改善について共有します。 対象読者 Claude Codeを日常的に使っている開発者 複数のAIツールを組み合わせて使いたい方 MCP(Model Context Protocol)の運用に課題を感じている方 環境 Claude Code Codex CLI なぜCodexと連携するのか Claude Codeは非常に優秀ですが、複雑な問題や長時間の調査が必要なタスクでは、別の視点からのアプローチが有効な場合があります。 Codexをサブエージェント的に活用することで、実装方法の相談や、Claude Codeが行き詰まった問題を解決できることがあります。 MCPでの連携の問題点 当初、CodexをMCP
AIコーディングに慣れた方が、モデルの特性に応じて複数を使い分けてるのをよく見ます。私もその一人で、実装はClaude Code、レビュー役はCodexという分担でよく使ってます。 ただ… Claude Codeで実装して、Codexにレビューさせて、指摘をClaude Codeにコピペして修正し、再レビュー。この往復、地味に面倒じゃないですか? そこで私はSKILLという新機能を使い、Codexレビューを自動でおこなわれる「必須工程」にして、Codexレビュー→修正のサイクルが勝手にまわるようにしました。 その具体的な手順を公開します。 自己紹介 makanekoというアカウント名で仮想通貨のエアドロップ情報を中心に発信しています。最近はAI活用に注力し、AIコーディングのノウハウなどもシェアしてます。約2年前まで非エンジニアでしたが、現在はAIコーディングでトレードを自動化したり、AI
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