オープンスタンダードである Agent Skills に従い Claude Code にドメインの専門知識や組織のナレッジを提供するスキルが最近注目を集めていますが、スキルの作成にはいくつかのハードルがあります。Anthropic は skill-creator と呼ばれるスキルの作成と改善のプロセス、パフォーマンス測定を支援するツールを提供しています。この記事では skill-creator を使用してスキルを作成・改善を行うプロセスを実際に体験してみます オープンスタンダードである Agent Skills に従い Claude Code にドメインの専門知識や組織のナレッジを提供するスキルが最近注目を集めています。Opus 4.6 が登場したことでモデルの性能が飛躍的に向上し、プロジェクト全体のワークフローを任せられるレベルに達したことや、非エンジニア領域にも Claude Code

Claude Code のステータスラインは oh-my-zsh のターミナルプロンプトのようにカスタマイズ可能です。これにより現在のブランチやトークンの使用量などを一目で確認できるようになります。この記事では TUI で簡単にステータスラインをカスタマイズできる ccstatusline の使い方を紹介します。 Claude Code の下部に表示されるステータスラインは自分好みにカスタマイズできます。これは oh-my-zsh のターミナルプロンプト（PS1）をカスタマイズするのと似ています。ステータスラインをカスタマイズすれば以下のように現在のブランチやコンテキストの使用量などを一目で確認できるようになります。 ステータスラインをカスタマイズする方法は以下の 2 つが用意されています。 /statusline コマンド: Claude Code 自身にステータスラインの設定を支援して

POML (Prompt Orchestration Markup Language) は、Microsoft によって提案されたプロンプトを構造化された文書として管理するためのマークアップ言語です。プロンプト開発における構造の欠如や複雑なデータとの統合の困難さ、特定のフォーマットへの依存性といった課題を解決することを目指しています。 高度な AI エージェントを開発する際、システムプロンプトの設計は最も重要な要素の 1 つです。システムプロンプトは AI エージェントが果たす役割や、どのようなツールを使用するか、ユーザーと効率的に会話するための工夫が含まれます。このシステムプロンプトの設計が AI エージェントの性能に大きな影響を与えます。例えばコーディングエージェントである Cline のシステムプロンプトを覗いてみると、800 行ものの長大なプロンプトが定義されていることがわかります

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 キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ