How people ask Claude for personal guidance
People don’t just come to Claude for code reviews or meeting summaries. They ask whether to take the job, how to talk to their crush, if they should move halfway across the world. Using our privacy-preserving analysis tool on a random sample of 1 million claude.ai conversations, we found that roughly 6% were people coming to Claude for personal guidance—seeking not just information but perspective
HashiCorp創業者のミッチェル・ハシモト氏「GitHubはもはや真剣に仕事に取り組める場所ではなくなった」 “決別”宣言に大きな反響
HashiCorp創業者のミッチェル・ハシモト氏「GitHubはもはや真剣に仕事に取り組める場所ではなくなった」 “決別”宣言に大きな反響：「バイブコーディング」時代に露呈したGitHubの可用性リスク GitHubは謝罪・釈明 HashiCorpの創業者として知られるミッチェル・ハシモト氏が、連日発生している不具合を理由に主要プロジェクトを「GitHub」から完全に移行させると発表した。この発表が開発者コミュニティーの間で大きな反響を呼んでいる。 「Vagrant」や「Terraform」の生みの親であり、HashiCorpの創業者として知られる個人開発者のミッチェル・ハシモト氏は2026年4月、自身のブログで「GitHubはもはや真剣に仕事に取り組める場所ではない」との認識を示した上で、数カ月間に及ぶ検討の末、自身の最新プロジェクト「Ghostty」をGitHubから完全に撤退させる“
自作MCPサーバーのトークン消費を9割削減するTips ── MCPの退避パターン
みなさまこんにちは！エアークローゼットでCTOをしている辻です。 これまで 社内MCP群の全体像、DB Graph MCP、Biz Graph、Sandbox MCP と、社内向けに作っているMCPサーバーを順に紹介してきました。 今回はその運用の中で見えてきた、自作MCPサーバーのトークン消費を減らすTips の話を書きます。 困りごと：MCPは意外とトークンを食う MCPでAIエージェントを拡張するとき、最初に遭遇するのが トークン消費が想定より多い という現実です。 MCPのツール呼び出しは、結局のところ JSON-RPC over HTTP です。AIが送る引数も、ツールが返す結果も、そのままAIの会話コンテキストに乗ります。素直に実装すると、 ファイル丸ごとを引数で送る → 数千行のソースコードがコンテキストに張り付く DBクエリ結果を全件返す → 数千行 × 数十カラムの表がコ
GW中に「Claude Code」を一気に学びたい人のための記事・動画ガイド｜梶谷健人
この連休に「Claude Code」を一気に勉強しようと思っている人向けに、「これを上から順番に見切ったらClaude Codeにめちゃくちゃ詳しくなれる」という記事・動画ガイドを作りました。 14のステップごとに記事・動画を紹介しており、「まず全体像をつかみ、土台を整え、育て方を学び、応用とチーム展開まで広げる」という流れを押さえられるようになっています。 ぜひ「このGWこそはClaude Codeを学ぶぞ」と思っていた方はご活用ください。 連休明けには「Claude Codeが自分の業務環境の真ん中に座っている」という状態になっているはずです。 1. 2026年、もはやClaude Codeはエンジニア以外も全員が使うべきツールになったなぜ非エンジニアこそClaude Codeを使うべきなのかを全体像から解説した記事です。プロジェクトフォルダ／`CLAUDE.md`／Skillsの三層
【実録】ソニーの「8年間の部品保有」とは何だったのか。フラッグシップ機TA-ZH1ES、生産終了から3年半で修理拒絶された記録｜Taka
【実録】ソニーの「8年間の部品保有」とは何だったのか。フラッグシップ機TA-ZH1ES、生産終了から3年半で修理拒絶された記録 はじめにこれは、ソニーの高級据え置き型ヘッドホンアンプ「TA-ZH1ES」が、生産終了からわずか約3.5年で修理を拒絶された記録です。 私自身はすでに自力で問題を解決していますが、同様の被害者を減らすという公益目的のため、また一人のソニーファンとして感じた不誠実さを残すため、事実をベースに発信します。 前提：メーカーの「8年間の約束」家電メーカーは通常、生産終了後も一定期間修理ができるよう「補修用性能部品」を保有しています。本機の取扱説明書には、はっきりとこう記されています。 「当社ではヘッドホンアンプの補修用性能部品(製品の機能を維持するために必要な部品)を、製造打ち切り後8年間保有しています。ただし、故障の状況その他の事情により、修理に代えて製品交換をする場合
第1回 AIエージェントを作ってみよう ～Mastraを使って | gihyo.jp
連載で目指す完成イメージ はじめに ～ AI時代にできること 最近Anthropic社からAIエージェントをなるべく手軽に作成・運用するためのサービスが発表されるなど、AIエージェントを作ること自体がだんだんと簡単になってきており、いよいよおもしろい時代になってきました。ところで皆さんは、AIエージェントとは何か、またそれを構成する基本的な要素にはどういったものがあるかをご存知でしょうか。 本連載では、AIエージェントの基礎的な考え方を学べることを目標に、ある程度多機能なメール返信エージェントを実際に動かしつつ、全4回にわたってそれぞれの要素を見ていく構成となっています。 また、皆さんの手元で必ずしもコードを動かさなくても、記事をご覧いただくだけで、たとえばAIエージェントのセキュリティ対策にはどういった手法があるのかなど、幅広いトピックを網羅的に掴み取れる内容にしていますので、ぜひお楽し
「OpenClaw使っていいですか？」と聞かれた情シスが真っ先に考えるべきこと
エグゼクティブサマリー 新たなコントロールプレーン：OpenClawは単なるフレームワークではない。企業全体のスタックでAIエージェントを動かす「実行層」である ツールではなく、アーキテクチャ：エージェント用フレームワークを単なる開発ツールとして扱うのは危険だ。これはデータの不整合を増幅させる運用インフラである ガバナンスの転換：従来の管理対象は「保存されたデータ」だった。OpenClawはリスクを、意思決定が実際に行われる「実行層（アクションレイヤー）」へと移す OpenClawがエージェントオーケストレーションの事実上の標準へと進化する中、CIOは開発現場の熱狂の先を見る必要がある。真の課題は導入ではなく、ガバナンスだ。自律型システムがデータを処理するだけでなく、自ら意思決定し実行する「新たなコントロールプレーン」の到来に、われわれは直面している。 OpenClawは、おなじみの技術サ
AWS and OpenAI announce expanded partnership to bring frontier intelligence to the infrastructure you already trust
AWS and OpenAI announce expanded partnership to bring frontier intelligence to the infrastructure you already trustAWS and OpenAI are bringing the latest OpenAI models to Amazon Bedrock, launching Codex on Amazon Bedrock, and launching Amazon Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI (all in limited preview), giving enterprises the frontier intelligence they want on the infrastructure they trust.
Vibe coding に .env は使わない
対象 .env に API キーを入れてそのまま開発している セキュリティーを意識して、Vibe Coding を行いたい方 はじめに ~.envはなんで危ない？~ 🧑💻：「.env 読まないでね」 🤖：「かしこまりました！ では .env を読み込みます」 ではでは、.envを読み込まれるとなにが問題なの？ AIに.env を読まれると機密情報が学習されることが真っ先に思い浮かびますが、 実際問題になるのは、学習よりも前の段階で 機密情報(.env)がAIとその周辺のツールの処理に乗ることです。 (もちろん、AIエージェントの設定で学習されるリスクもあります) 具体的に何が起きるのか .env を AI が読める状態にしていると、以下のようなリスクがあります。 1. 生成コードへの埋め込み 「この API を使って通信処理を書いて」と依頼した際に、.env から読み取った値がハ
AIエージェントを安全に動かすための技術——サンドボックスについて調べてみる
皆さん、こんにちは。sotamakiと申します。 今日は、主にAIエージェント文脈で登場するサンドボックスについて学んだことをまとめていきたいと思います。 前提：AIエージェントは”行動”する 最近のAIエージェントは、単に文章を生成するだけでなく、コードを書いて実行し、ブラウザを操作し、外部APIを叩き、ファイルを読み書きします。指示を受け取り、自ら判断しながら一連の操作を完結させます。 ユーザー入力 ↓ ┌─► LLM（思考・計画） │ ↓ tool call │ 外部ツール / API / コマンド │ ↓ └── 結果フィードバック ↓ 最終応答 この「自律的にツールを呼び出せる」という特性が、従来のWebアプリとは異なるリスクを生む可能性があります。 通常のアプリは「受け取った入力をどう処理するか」をコードに書きますが、エージェントは「何を実行するか」をLLMが動的に決めます。攻
Claude Code Skills × 投資分析シリーズ — 記事一覧
Claude Code Skills を使って投資分析システムを構築・進化させてきたシリーズです。自然言語で話しかけるだけで、銘柄探索・分析・ポートフォリオ管理・リスク評価が自動実行されます。 シリーズの流れ スクリプトによる 自動化 から始まり、GraphRAG による 学習、高度な分析機能の追加を経て、6つの AI エージェントが自律的に連鎖する マルチエージェントオーケストレーション に到達。さらに Vol.5 では 4つの異なるAIが結論を反証し考え直す DeepThink を実装しました。 記事一覧 Vol.1: 株スクリーニングを自動化した話 テーマ: スクリプトで 自動化 Python × yfinance × Claude Code Skills で、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化。4つのスクリーナーエンジンとヘルスチェック機能を実装。 Vol
国立国会図書館のOCR技術を使って、完全オフラインOCRのChrome拡張を作ってみた
はじめに 画像やPDFのテキストをコピーしたいとき、オンラインのOCRサービスに画像を送るのはちょっと抵抗がありませんか？ 特に社外秘の資料や個人情報が写っている場合。 通信ゼロ、ブラウザの中だけで完結するOCR があれば安心して使えるのに — そう思って、Chrome拡張機能を作りました。 以前からいくつかの日本語OCRを試してきて、ブラウザ内でも実用レベルで動くことがわかっていたので、それを誰でも気軽に使える形にしたかったのが動機です。 yomitokuで作る日本語OCR Webアプリ — サーバーサイドで高精度な日本語OCR Tesseract.jsでカスタムモデルのトレーニング — ブラウザOCRの可能性と限界 ブラウザだけで完結する日本語OCR＋透視変換 — NDLOCRをブラウザで動かす Chrome Web Store で「オフラインOCR」と検索してもヒットします。 これま
高専は、そもそも日本の大学教育にブチ切れた財界が、まともなエンジニアの供給源として財界主導で作った学校で、卒業生が国際的にどう評価されるなんてそもそも最初から評価の外という話
eternalwind @juns76 高専は、そもそも日本の大学教育にブチ切れた財界が、まともなエンジニアの供給源として財界主導で作った学校だからな。もちろん大成功だとは思うが、あくまで日本の製造業へのエンジニアの供給しか考えてないわけで卒業生が国際的にどう評価されるなんてそもそも最初から評価の外よ x.com/daigakuzaimu/s… 2026-04-28 21:10:52 初台さん＠大学財務ウォッチャー @daigakuzaimu 日本にしかない高専、正式な学位なし 海外で学歴詐称疑われるリスク nikkei.com/article/DGXZQO… これ、感覚的には分かりにくいと思うけど、高専卒の夫を持つ東南アジアの人と話した時 「夫は大卒じゃなくて高専だけど…」 2026-04-28 17:50:39
Claude Code に仕事を譲った日——残ったのは「判断」と「責任」だった
はじめに 私はもともとIS（インサイドセールス）、いわゆる営業サイドの人間だった。 コードは書けない。SQLも知らない。ターミナルを開いたこともなかった。そんな自分が、ある日開発部のCRE（Customer Reliability Engineering）チームに異動した。 CREの仕事は、お客様からの技術的な問い合わせを調査して回答すること。「承認フローが変わってしまった」「エクスポートが終わらない」「メールが届かない」——毎日そういった問い合わせがJiraに積まれていく。 調査には、本番DBへのクエリ実行、Rails/Reactのコードリーディング、ログの解析が必要になる。正直に言うと、最初は「自分にできるのか」という不安しかなかった。 でも今、私のPCでは毎時0分にClaude Codeが自動で起動し、Jiraから新しいチケットを拾い、コードとDBを調査し、回答ドラフトまで作ってSl
大規模案件のSlackにAI社員3人を常駐させたら、2年目が参画1週間で設計根本に踏み込んだ
実際の画面とは異なるサンプルイメージです チームのSlackにAI社員を3人常駐させています。 社員5人で、2週間動かしました。 誤解を招きそうだからちゃんと書いておきます。 2週間です。半年でも1年でもなく、2週間。 それでも書きたくなるくらいのことが起きたので、この記事を書いています。 SIerの大規模開発で扱う資料は毎週溜まります。 仕様書の背景、顧客の痛点、過去の判断の残り香。 新しく参画したメンバーは、これを数週間かけて読み込むのがいつもの景色です。 そこに、このAI社員3人が入りました。 すると、2年目のメンバーが参画1週間でSKILLを直し、2週間で設計根本に疑問を出してきた。 正直、びびりました。 自己紹介・大規模現場の話を軽く 私はNTTデータグループ 技術革新統括本部のITアーキテクト（課長代理）で、大規模システムのモダナイゼーションに携わっています。 全社の高難度案件
Anthropicはなぜ異次元の速度で開発できるのか｜すてぃお
「Anthropic（Claudeを作っている会社）、開発が速すぎる」 最近、周りのエンジニアと話していると、この話題がよく出ます。僕も同じことを思っていて、いろいろ調べているうちに、単に「AIを使っているから速い」という一言では説明できない構造があることが見えてきました。 例えば、下記になります。 2026年Q1の3ヶ月で120以上の機能をリリース（18時間に1機能） エンジニア1人あたり1日約5PR（Pull Request、コードの変更を提出する単位） 社内では毎日60〜100回のリリース Claude Coworkは約10日で構築 Claude DesignはOpus 4.7のリリース翌日に公開 普通のソフトウェア開発企業の感覚からすると、明らかに異次元です。この記事では、公開されているインタビューや内部研究、関係者の発言をもとに、「なぜこんなことが可能なのか」というのを調べた限り
Ubuntu 26.04 Rust Coreutils: uutils vs GNU Guide | ComputingForGeeks
Tools that live in findutils rather than coreutils, like xargs, find, and locate, are unaffected by this transition. Same for rsync and tar, which statcall directly and never shell out to coreutils utilities. Real behavioral differences between uutils 0.8.0 and GNU 9.7 Upstream parity at 94.74% is impressive, but the remaining 5% can bite in specific places. Every one of these is testable on the s
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【Claude Code入門】Skills 徹底解説 - 仕組みの解説からハンズオンまで - Qiita
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