Claude Codeを使いはじめて、いろいろ試してるけど、 なかなかいい感じのコードを書いてくれないな〜と思い、 いろいろ調べてみたときの備忘録(*´ω｀*) えいや、でコード生成してくれるけど、 あとで自分で変更したり、保守したりするときに大変なので、 自分がいいとおもう感じに生成してほしかったりする。。 ドキュメントとサンプルコード大事... 事前準備やガードレール一覧 このあたりを用意しておくと、よさそうな感覚 プロジェクトに関するドキュメント(メモリ/コンテキスト: CLAUDE.md) lint/format/自動テストの設定＆実行コマンド サンプルコード or テンプレートリポジトリ このあたりは任意、あるとより安心・便利 git-secrets Git Hooks(pre-commits) DevContainer Git Worktree ※おまけ ドキュメント大事・カー

Claude Codeで効率的に開発するための知見管理 はじめに Claude Codeは、Anthropicが提供するAIアシスタント「Claude」をコマンドラインから直接利用できるツールです。しかし、プロジェクトが大きくなるにつれて、過去の試行錯誤や設計決定をClaudeに効果的に伝える仕組みが重要になってきます。 本記事では、Claude Codeを使った開発で得られた知見を体系的に蓄積・活用するための実践的な方法論を紹介します。 知見管理の課題 Claude Codeを使い始めると、以下のような課題に直面します： 同じ問題について何度も説明する必要がある 過去の設計決定の理由をClaudeが理解していない プロジェクト固有の制約や要件を毎回伝える手間 デバッグで得られた知見が散逸する これらの課題を解決するために、構造化された知見管理システムを構築することが重要です。 提案する知

スマヌ15分では追いつけなかったよ…トラブルに引っかかったので60分かかった😢😢😢 ※Node.jsのインストールトラブルがなければ15分で終わるでしょう。 かなり無理を言ってる🤔わかってるでもやらないと追いつけない…😫 という話となります。さて短時間で学び直しはできるのでしょうか。 【スペック】 半世紀生きたジジイ👴 業務開発経験は基本無い（副業レベル） UbuntuとPythonはそれなりに分かる⌨️ Node.jsは初心者レベル Windows派🪟 開発はWSLかDocker🐳 Claude Codeって何？ ターミナル上で動くAIコーディングアシスタントです。プロンプトに「〜を作って」「〜を修正して」と依頼することで開発ができます。VisualStudio CodeやJetBrains IDEとも連携が可能らしい。 正直、最初は「また新しいツール🙄？」って思ったけ

事前準備（初回のみ） Slackの履歴をAPI経由で取得するには、以下の2ステップを行っておきます。 1. Slack APIアプリを作成してUser Tokenを取得 手順： Slack API Apps にアクセス 「Create New App」→「From scratch」を選択 任意のアプリ名（例：Slackログ取得Bot）とワークスペースを選択 → Create 左メニュー「OAuth & Permissions」をクリック 「Bot Token Scopes」の下の「Add an OAuth Scope」をクリックし下記のOAuth Scopeを追加 channels:history アプリ (この例ではSlackログ取得Bot) が追加されているパブリックチャンネル内のメッセージやその他のコンテンツを閲覧する権限 channels:read ワークスペース内のパブリックチャ

昨今の AI の進化を見ていると、自分が会社員のソフトウェアエンジニアとして仕事をできるのは、あと何年間だろうかと思う。 まだ 5 年はだいじょぶかもしれないけど、10年はもうもたないかもしれない。正直 15 年はかなり厳しい気がする。 いや、5年後ももはやわからない。 ここ 1,2 年の間に就職すれば、その会社で 5 年以上はまだ働けるかもしれない。 しかし 5 年後にソフトウェアエンジニアとして自分が就職できる働き口はほとんどない可能性は十分にある。 正直今までのぼくの考えとしては、ソフトウェアエンジニアという職種は、AI が進化していっていろんな職業がなくなっていっても、その AI を作るのはソフトウェアエンジニアなのだから、他職種よりかは相対的に安泰だと思っていた。 でもここ半年くらいは、自分のキャリアの最後までソフトウェアエンジニアとして生きることはないだろうと思い始めている。

個人情報を除く講義内容の投稿が可能な旨を主催者様に確認の上投稿しております。 リスニングしながらのメモ書きのため一部内容が適切でない可能性があります。ご了承ください。 また、自分が興味を持った箇所のメモのため記載の内容は講義の内容のごく一部です。 詳しい内容はGoogle公式のwhite paperをご確認ください。 👏Great References 🟢 Foundational Large Language Models & Text Generation 🟢 Prompt Engineering 🟢 Embeddings & Vector Stores 🟢 Agents 🟢 Agents Companion 🟢 Solving Domain-Specific Problems Using LLMs 🟢 Operationalizing Generative AI on

Oikonです。外資IT企業でエンジニアをしています。 この記事は、𝕏（旧Twitter）でまとめたClaude Codeが話題になっている理由のポストを清書したものです。 後で見た時に懐かしむために、備忘録的にまとめます。 Claude Codeとは Claude Codeの記事に興味を持って読みに来る人の多くは、現在のClaude Codeは何かをすでに知っていると思うので、少し過去に焦点を当てます。 2025年2月24日：Claude Codeプレリリース（Research Preview版） 2025年4月10日：Claude Maxプランの登場（まだClaude Codeは入っていない） 2025年5月1日：Claude CodeがClaude Maxプランで定額使用可能に 2025年5月22日：Claude 4 (Opus/Sonnet）発表 Claude Codeは2月にR

こんにちは！AI技術の最新情報をお届けする@kyutaro15です。Cursorを使い始めてそろそろ2年になります。2年前はRAG搭載IDEとして非常に衝撃を覚えました。今なお現役で使い続けている大変大変お世話になっているIDEです。 そんなCursorにとってもうれしいお知らせが！！！ Cursorがとうとう記念すべきバージョン1.0リリースです！今日はそんなバージョン1.0のCursorについて、エンジニアではない方にも「おおっ！」と思っていただけるように、ワクワクする新機能をたっぷりご紹介します！ 1. そもそもCursorって何だっけ？ 🤔Cursorを一言でいうと、「AIとめちゃくちゃ仲良しな次世代型のエディタ」です。文章を書いたり、プログラムのコードを書いたりするあのエディタに、超賢いAIアシスタントが常に寄り添ってくれるイメージです。今まで「うーん、これどうやるんだっけ…」

Cursor擦り倒すシリーズ Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 （続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 「Cursor」×「A5:SQL Mk-2」でテーブル定義書をリッチにする 「Cursor」×「Obsidian」内部リンク生成＆最適化プロンプト 「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 「Cursorで要件定義をめっちゃ簡単に」を「rules」にしてさらに簡単にした 「Cursor」で「素の議事録」を「要件定義書」に高速でまとめなおした話　←本稿こちら 「Cursor」で新人向け「SQLトレーニング問題作成」するプロンプト作成 はじめに 引き続き「Cursor」というAIエディタを文字どおり“擦り倒す”と意気込んで業務プロセスに組み込み、要件定義や設計ドキュメントの作成フローを最適化しています。動機は単

TOPフォーカス「CubePDF」の提供を続けたくて。倒産寸前のフリーソフト会社を、開発者自ら再建させるまで【フォーカス】 株式会社キューブ・ソフト オーナー兼代表取締役／プログラマー 津川 知朗 大阪大学大学院博士課程在籍中の2009年に株式会社キューブ・ソフトへ参画。「CubePDF」をはじめとしたフリーソフト群「Cube」シリーズを開発する。2019年8月から同社の経営も担い、2021年3月に正式に代表取締役に就任。かつてMMORPG「ラグナロクオンライン」に熱中し、ゲーム内アイテムの取引価格の相場を調査して公開するサイトを運営していた。 X：@tt_clown GitHub キューブ・ソフト社公式サイト 「CubePDF」という、オープンソースのフリーソフトがあります。Windows上で仮想プリンターとして動作し、多様なアプリケーションから手軽に各種データのPDF変換を可能にするこ

話題のClaude 4とClaude Codeに入門！（KAGと学ぼう！勉強会） https://www.youtube.com/live/8BPfZKIa51k

はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロ

はじめに 「〇〇する方法」という切り口で Claude Code の一次情報をまとめてみました Claude Code は Terminal 上で動作するエージェント型のコーディングツール インストールはたったのコマンド一行（Node.js 環境が必要） ほぼ毎日アップデートが続いており、機能が増えることはもちろん減ることもあるので注意 公式ドキュメントが開発に間に合っていないので、半信半疑で読むことをお勧めします 今日は何を話さないか Claude の理論的な話（手を動かしていただきたいのですっ飛ばします） Claude Code Action（お話しできるほど使い込んでいません） Codex や Devin などのコーディングエージェントツールとの比較 追い付き追い越されの時代にどれが良いか決めるのは不毛、翌週には変わります 1 / 28 まず何からやればいいの？ 1. Claude

ノートという概念を大きく変えたあのNotebookLMが、なんと一般公開できるようになりました！これ、誰でもLLMとインタラクティブにやりとりできる本／ノートを共有できるようになったってことで、何気に活版印刷技術の発明以来くらいの革命なのでは……。とにかくやばい。 試しに以下Googleアカウントでログインして見てみてください。 やりかたは「共有」から「リンクを知っている全員」を選択して、「リンクをコピー」し、あとはリンクをシェアするだけ。簡単すぎる。 ちなみに樋口が初めてNotebook LMを触ったときの衝撃は以下の記事に書き留められています。

私は長年、Notionを使用してノートをしっかり構成し、プロジェクトを管理し、重要な情報を保存してきました。 しかし、その限界に挑戦すればするほど、画面がごちゃごちゃして動作が重くなるように感じていたんです。 そこで、慎重に検討した結果、昨年Obsidianに切り替え、今では大満足しています。 その理由を以下にご説明します。 1. オフラインでアクセスできるNotionは完全にクラウドベースのノートテイキングアプリであり、すべてのメモはNotionのサーバーに保存されます。 どのデバイスからでもNotionアカウントにログインし、すべてのメモに簡単にアクセスできますが、オフラインではアクセスできません。 メモはNotionのサーバー上に保存されているため、アクセスや編集には常にインターネット接続が必要です。 もちろん、Notionをオフラインである程度使用することは可能。 オフラインでアク

こんにちは、@ketancho です。 この度、Udemy にて 「手を動かしながら2週間で学ぶ AWS 基本から応用まで」 を 2025 年最新版にアップデートの上、再公開いたしました！🎉 www.udemy.com こちらの講座は、2018年から2019年にかけて8ヶ月公開し、その間に1万人を超える方にご受講いただいた講座になります。初学者の方の AWS はじめの一歩はもちろん、業務で AWS を使ってはいるけど体系的に学んだことがないという AWS 初学者〜中級者の方の勉強・学習に、もってこいの講座になっています。 この記事では、この 「手を動かしながら2週間で学ぶ AWS 基本から応用まで」 について、講座中に使用しているスライドも交えながら、ポイントを絞って紹介させていただきます。 また、記事の最後に、公開を記念し、お得にご受講いただける講師クーポンを用意しておりますので、よろ

MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアのAzaraです。普段は、クラウドセキュリティや Web アプリケーションのセキュリティを専門領域にしています。 本稿は MCP のセキュリティを前後編で解説するものの後編です。前編では MCP のセキュリティを、利用者の視点から考察しました。 後編となる本稿では、攻撃者視点から脅威や攻撃手法を整理します。そのうえで、日々増えていく MCP Server の提供者が、これらの脅威やセキュリティ課題をどのように考慮し対策を講じるべきかを解説します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したア

Amazon Web Services（AWS）は、事実上無制限にスケールするPostgreSQL互換の大規模分散データベース「Amazon Aurora DSQL」の正式版を提供開始したと発表しました。 Amazon Aurora DSQLは昨年（2024年）12月のイベント「AWS re:Invent 2024」で発表された、サーバレスな大規模分散データベースです。 1つのリージョン内で3つのアベイラビリティゾーンにまたがる構成、もしくは複数のリージョンにまたがる構成において、自動スケーリングと自動障害復旧機能を備えたActive-Activeなクラスタを実現できます。 分散処理による高いスケーラビリティおよび複数のアベイラビリティゾーンやリージョンによる冗長構成による高可用性の両方を実現するだけでなく、複数リージョンのような広域での分散データベースにおいてトランザクション処理による強

コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab