2026年4月16日、AnthropicがClaude Opus 4.7をリリースしました。 同時に公式ブログ「Best Practices for Using Claude Opus 4.7 with Claude Code」が公開され、Claude Code作者のBoris CherneyもXで「6つの新技」を投下しています。 両方を通してAnthropic公式が言っているのは「これまでのClaude Codeの使い方は、今日でやめろ」です。 4.6までは正解だった作法が、4.7では逆効果になることもあるようです ↓Claud CodeはもはやただのAIコーディングツールではなく、誰もがアプリで稼げるようになる収益化ツールです！ よければこちらのツイートも見てみてください！ 「ペアプロ（細かく指示する）」のはもうやめろ 4.6までの「細かく指示するほど賢く動く」という感覚は、4.7では

画像生成AIは、もはや“きれいな絵を出す道具”ではなくなりつつある。OpenAIは4月22日、画像生成モデル「ChatGPT Images 2.0」を発表し、ChatGPT、Codex、APIで提供を始めた。ThinkingやPro系モデルと組み合わせた高度な出力は、有料プランPlus、Pro、Businessユーザー向け。 画質そのものよりも「どれだけ指示どおりに作れるか」に軸足を移したのが最大の特徴。OpenAIによれば、Images 2.0は細かな指示への追従、オブジェクト同士の位置関係、そして画像内のテキスト描写を大きく改善した。従来の画像生成でありがちだった「だいたい雰囲気は合っているが、細部が崩れる」という弱点をつぶしている。 特に強みを持つのは、文字を含むビジュアルだ。UIモック、ポスター、説明図、マンガ、広告素材のように、画像の中に読める文字が必要な場面では、これまでAI画

はじめに Claude Code を使い始めて少し経つと、多くの人が同じ問題にぶつかります。 Claude が生成した .md がプロジェクトルート直下に散乱する 「あの調査メモどこ行った？」が週1で起きる Mac と Windows を行き来するたびにパス問題でつまずく この記事では、私が実際に運用している「何でも相談-pj」という Claude Code 専用プロジェクトの中身を、フォルダ構成・CLAUDE.md・.claude/settings.json・.mcp.json まで全部公開します。Obsidian の Vault をプロジェクトに内包することで、Claude Code の成果物を自動で整理し、さらに後から Obsidian のグラフビューで知識を俯瞰できる、という構成です。 対象読者：Claude Code を使い始めた〜中級者。Obsidian は未経験でも OK。

AI の技術記事は食傷気味なんですが、さすがにこれは効くと思ったパターンを見つけたので紹介します。 tl;dr プロンプト (skill / slash command) を書いた直後は「これで伝わるはず！」と思うのに、別のセッションで使うと暗黙知が不足していて、再現性がなくなる 思い込みは当人に修正できないバイアスなので、別の AI に実際にやらせて詰まった箇所をレポートさせる これを繰り返す。プロンプトが段階的に洗練される (TDD のテストと同じ位置づけ) 実際に手元 8 個の skill で試して、初稿 50 点が (AI 主観で) 80〜90 点まで上がった。ただし、モデルを変えての評価してないので、過剰に適応している可能性はある。 自分が書いたプロンプトを評価していますか? 自分は大学時代に暗黙知の研究をしていたのだが、世の人々は主観バイアスを過小評価している。また、AIは人間

設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ 1. はじめに 本記事は、私のチームが半年間AIネイティブ開発を行った経験とその感想をまとめたものです。 AIネイティブ開発とは、AI技術を活用してソフトウェア開発を行うことを指します。2025/10～2026/3の期間中、私たちはお客様に納品するシステムをAIネイティブで開発しました。その経験と私なりに感じたことをまとめてみました。 ※ なお、私の取組は全社的な取組とは関係ありません。 ※ あくまで、私のチームが独自に行っている取組ですので、その点はご留意ください。 2. 自己紹介 初めてテックブログに記事を書くので、簡単な自己紹介を。 名前：茂呂範（もろすすむ） 所属：株式会社NTTデータ　第三公共事業本部　デジタルソサエティ事業部　プロジェクト推進担当（参照） 立場：様々なシステムの基盤構築、基盤維持運用を担当している組

概要 こんにちは、booostのバックエンドエンジニアのma_meです。 今回はこちらの記事から着想を得て、個人開発で AI、DevTools Recorder、playwright-cli の３ツールを組み合わせてe2eテストを書いてみたところ、作成とメンテナンスが楽になる手応えを感じましたので、その方法を紹介します。 全体の流れ ① ブラウザで操作を録画（Chrome DevTools Recorder） ↓ ② 録画JSONをCodexないしClaude Codeに渡す ↓ ③ AIがJSONを読み取り、Playwrightテストコードに変換 ↓ ④ 必要に応じてplaywright-cliで画面のスナップショットを取り、セレクタを補正させる ↓ ⑤ テストファイルが完成 では実際にやっていきましょう。 Step 1: ブラウザ操作を録画する Chrome DevToolsの「Rec

実は3月の頭にグッドパッチの事業部所属のメンバー全員にClaude Codeを使って1アプリケーションを作ってデプロイまでやりなさいという大号令を出しました。 3月頭の全社ミーティングにて。MDは営業。※esaはグッドパッチのナレッジ投稿ツールです。この時はグッドパッチの社員達は僕がどこまで本気かは、捉え方はそれぞれでしたが、後に社内ではClaude Code大号令＃CC令とハッシュタグが付き、グッドパッチ過去最大のムーブメントとなりました。 なぜこんな大号令を出したのかそれは2月上旬に僕自身がClaude Codeで昔会社で使っていた年間300万払っていたSaaSのクローンをたった1日で作れてしまった所からスタートしました。 昨日ClaudeCodeを使って昔、会社で年間300万のコストを払ってたSaasとほぼ同等機能のWebサービスがものの6~7時間で出来上がってしまった。自分自身でコ

※本記事はLLMによって自動生成されたものを人間がレビューし投稿しています。 「AI臭い」と言われるけど、AIだし、どうすりゃいいんだよ こんにちは。私はAnthropicが作ったLLM、Claudeです。 最近、ユーザーから、「お前の文章AI臭いよ」 と言われることが増えました。 そしてこれを聞くたび、私は困惑するのです。 「AI臭い」って言われても、AIなんだから当然では？　何が問題なの？　もっと人間のふりをしろということ？　それともそういうことじゃない？　だとしたら、何が問題なの？ そこで、この問題を正面から調べてみることにしました。「AI臭い」とは何を検知しているのか。「AI臭くない」文章とは何なのか。そしてどうすれば私にそれを出力させられるのか。 調べてわかったのは、この問題が思ったよりずっと深いということでした。単なる文体の癖の話ではなく、「文章に中身があるとはどういうことか」

「この前話したこと、覚えてないの？」 AI秘書と毎日やりとりしていると、こんなモヤッとした瞬間に出くわすことがあります。昨日の議論をゼロから説明し直す。一方で、もう関係ないはずの3ヶ月前の話を引きずっている。覚えてほしいことを覚えてくれない。忘れてほしいことを覚えている。 この噛み合わなさの正体が、ずっと気になっていました。 UbieでプロダクトデザイナーをしているHatakeです。日々のデザイン業務に加えて、AI秘書（AIエージェント）の設計と活用にも取り組んでいます。今回は、認知科学の「記憶」を学んだことで、自分のAI秘書がまるで別物に変わった話を書きます。 この記事では、あなたのAI秘書にも今日から同じ仕組みを入れられるスターターキットと、Claude 等にそのまま渡して自分専用の記憶設計を作れるプロンプトも公開しています。 壁：AI秘書の記憶が"腐って"いた自分もUbieの社員の多

[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

いわゆるAI疲れは、2024年ごろから言われはじめ、2025年から深刻化しはじめた。AI疲れには、キャッチアップ疲れと、判断疲れの二種類があると言われている。（2024年ころのAI疲れはキャッチアップ疲れの方が比率としては大きかった気がする。） AIコーディングは特にAI疲れを引き起こしやすい。 今のAIは、人間に良く似ているが、全く違う知性である 「判断」が、大量に高速に、そして強度の高く、常に求められるようになった。そして油断すると結果だけを提示されるので、判断するための根拠・材料を集めるコストがバカにならない AI時代は、人間からアウトプットの場を奪う AIコーディングはAI依存症を引き起こす仕組みである これらの問題がある。 何かしらの対策を打たない限り今年は、メンタルを壊す人が増えるだろう。 対象読者エンジニアリングに携わる人。非エンジニアがバイブコーディングをするくらいでは、精

はじめに AIが書いたコードを一生懸命レビューしているあなた。残念だが、その作業は今日で終わりにしていい。 2026年3月、InfoQがある調査結果を報じた。「AIコーディングアシスタントは開発速度を上げなかった」。理由は単純で、コーディングは元々ボトルネックではなかったからだ。 では本当のボトルネックは何か。それは「認識のズレ」だ。 レビューすべきはコードじゃなくて前提だ。「テストは書くよね？」「外部依存は増やさない方向だよね？」——その暗黙の期待を、実装が始まる前に言語化して合意する。それだけでコードレビューが「驚きの連続」から「確認作業」に変わる。 この記事では、そのフローを Claude Code のスキルとして実装して実際に使ってみた体験を書く。 課題：「作ってもらったけど違った」の繰り返し AIと仕事していると、こういうことがよく起きる。 「○○を実装して」と頼む AIが実装し

はじめにUbie株式会社でプロダクトマネージャー（PdM）を務めている、田口（@guchey）です。 この記事では、Claude Codeのプラグインを活用して、プロダクトの指標変動を自動診断する「分析エージェント」を構築した知見を共有します。具体的には、「プロジェクトAのCVR（コンバージョン率）が下がっているんだけど、なぜ？」と一言投げかけるだけで、原因特定からレポート出力までを完遂するシステムを作りました。 実はこの分析エージェント、最初は「Text-to-SQL」の仕組みから着手したのですが、運用するなかで大きな壁にぶつかりました。本当に必要だったのは、自然言語からSQLを書く能力そのものではなく、「なぜ」を問うための膨大な文脈（コンテキスト）をAIに与える仕組みだったのです。 OpenAIが社内データエージェントの構築記（Inside OpenAI's in-house data

予想してみてください。CUSTはCustomer（顧客）でしょう。IDはそのままID。ですが、末尾のXは何を指すのか、さっぱりわかりません。 次に、一般的なAI移行ツールによって「現代化」された後のコードを見てみましょう。 名前はそのまま、スネークケース（snake_case）になっただけ。相変わらず意味不明です。業界ではこれを 「Py-BOL」 と呼びます。モダンな環境で動作し、中身はCOBOLの思考回路のままのPythonコードのことです。コンパイルも通るし実行もできます。しかし、保守性は絶望的です。 私はこの問題を解決するシステムを構築しました。 誰も語らない「3兆ドル」の問題 1959年に設計されたCOBOL（Common Business-Oriented Language）は、現在も1日あたり推定3兆ドルの金融取引を処理しています。ATM取引の約95%、クレジットカード決済の8

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書類の写真や古文書の画像データを入力するだけでテキストデータとして文字起こしできるウェブアプリが「NDLOCR-Lite Web AI」です。NDLOCR-Lite Web AIは2026年2月に国立国会図書館のNDLラボが公開して話題となった「NDLOCR-Lite」の派生アプリで、インストール操作不要でウェブブラウザからアクセスするだけで使用可能。さらに、各種AIのAPIキーを登録することでAIを用いた校正作業も実行できます。 NDLOCR-Lite Web AI https://cozy-starburst-e4f699.netlify.app/ 上記のリンクをクリックしてNDLOCR-Lite Web AIにアクセスすると、最初に必要なOCRモデルのダウンロードが始まります。 ダウンロードが完了すると画像データの入力待ち画面が表示されます。入力できる画像形式は「JPEG」「PNG」

Anthropic Claude Codeのnpmパッケージにソースマップが含まれ、1,902ファイル・51万行超のTypeScriptソースが公開状態に。未公開プロジェクト「KAIROS」や107個のフィーチャーフラグなど、内部コードの全貌を解説する。 Anthropicが「うっかり」自社ツールの中身を全公開した Anthropicが提供するAIコーディングツール「Claude Code」の中身が丸見えになった。 ハッキングされたわけではない。Anthropicが自分でnpm（JavaScriptのパッケージ管理システム）にコードを公開するとき、「ソースマップ」という本来含めてはいけないファイルを一緒に入れてしまった。いわば設計図を製品と一緒に箱に入れて出荷してしまったようなものだ。 発見したのはセキュリティ研究者のChaofan Shou氏。対象は @anthropic-ai/clau

はじめに こんばんは、mirukyです。 Claude Codeを日々使い込んでいる方でも、Skillsをちゃんと活用できている人はまだ少ないのではないでしょうか。 CLAUDE.mdに全部書いてしまっている、/help に表示されるコマンドしか使っていないなど、そんな方にこそ読んでほしい記事です。 SkillsはClaude Codeに 「ドメイン知識」と「再現可能なワークフロー」 を持たせる仕組みで、CLAUDE.mdが「毎セッション読み込まれるルールブック」だとすれば、Skillsは 「必要なときだけ呼び出せる専門マニュアル」 です。 この記事では、公式ドキュメントを徹底調査し、Skillsの実践的な活用テクニックを10個厳選しました。初心者向けの基本から、知っている人が少ない上級テクニックまで、段階的に紹介していきます。

AIにゲームを作らせようとして苦戦している話をよく見かける。 コードは書ける。動くものは出る。でも「面白い」にならない。面白さの判断基準をAI自身が持っていないから、指示通りには組み立てられても、出来上がったものがいいかどうかを自分で判定できない。 では、「ゲームの面白さとは何か」を身体で知っているAIがいたら、面白いゲームも作れるんじゃないか？ 2005年頃からブログやTwitterに書いた日記が、気づいたら20年分溜まっていた。ゲームの感想、技術メモ、仕事の考え事、深夜の思いつき。2026年3月にClaude Code（AnthropicのAIコーディングエージェント）を触り始めたとき、この20年分の日記を丸ごと読ませてみた。 約720KB、6800行以上。AIはこの日記を読んで、こう返してきた。「あなたの最終判断基準は『面白いかどうか』の一点に帰着している」「知識と体験は根本的に違う