環境設定から並列セッションでのスケーリングまで、Claude Code を最大限に活用するためのヒントとパターン。 Claude Code は agentic coding 環境です。質問に答えて待つチャットボットとは異なり、Claude Code はファイルを読み取り、コマンドを実行し、変更を加え、あなたが見守ったり、方向を変えたり、完全に任せたりしながら、自律的に問題を解決できます。 これはあなたの作業方法を変えます。自分でコードを書いて Claude にレビューしてもらう代わりに、やりたいことを説明すると Claude がそれをどのように構築するかを考え出します。Claude は探索し、計画し、実装します。 しかし、この自律性にも学習曲線があります。Claude は理解する必要がある特定の制約の中で動作します。 このガイドでは、Anthropic の内部チームと、様々なコードベース、
Anthropicハッカソン優勝者のClaude Code設定集「everything-claude-code」を読み解く
Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole
Claude Code / Codex ユーザーのための誰でもわかるHarness Engineeringベストプラクティス
カスタムリンター戦略: エージェント向けルールの設計 Factory.aiの4カテゴリ Factory.aiがオープンソースで公開したeslint-pluginは、エージェント向けリントルールを4カテゴリに分類しています。 Grep-ability(検索容易性): デフォルトエクスポートよりnamed exportを強制。一貫したエラー型と明示的なDTO。エージェントがコードベースをgrepで走査する際の命中精度を高める Glob-ability(配置予測可能性): ファイル構造を予測可能に保つ。エージェントがファイルを確実に配置・発見・リファクタリングできるようにする アーキテクチャ境界: クロスレイヤーのインポートをブロック。ドメイン固有のallowlist/denylistで依存方向を強制 セキュリティ/プライバシー: 平文シークレットのブロック、入力スキーマのバリデーション強制、e
はじめに こんにちは、和田です。いえらぶGROUPで開発部の執行役員を務めています。 弊社も例に漏れず、今年はAI活用に非常に注力してきました。Cursorを全エンジニアに導入し、テックリードにはClaude Codeを配布、業務効率化・実装スピード強化・精度向上を進めてきました。 そんな会社で、私はある新人エンジニアに対して「AIの使用を禁止する」という判断を下しました。 先日ちょっと話題になってましたね、こちらの彼の話です。 社内でも圧倒的なAI推進派の私がなぜそのような判断をしたのか。そして3ヶ月後、その新人はどう変わったのか。この記事では、私の目線からのある種答え合わせ的なつもりで経緯と結果をまとめてみました。 最初は「AIをどんどん使わせていた」 新人が入社した当初、私は彼にもCursorを使わせていました。なんならClaude Codeも使わせていました。理由はシンプルです。
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
はじめに AIで開発は本当に速くなったのか？ 「AIを使えば開発が速くなる」 このフレーズ自体は、もう聞き飽きるほど目にしてきました。 実際、コード補完は賢いし、ちょっとした関数やエラー修正なら一瞬で解決することもあります。 でも本当に“開発全体”は速くなりましたか？ コードを貼り付けて修正してもらう。 生成されたコードをコピペする。 動かない。 足りなかった前提を説明し直す。 気づけば、コンテキストの説明に時間を使い、差分の確認に神経を使い、結局自分で修正する。 そんな経験ないでしょうか？ AIは優秀ですが、「ワークフローに組み込まれていないAI」は、強力な検索エンジンとあまり変わりません。 私はClaude Codeを個人開発に導入する際、プロンプトを工夫するのをやめて、AIが迷わない構造そのものを設計することにしました。 その結果、Issue作成、実装、PR作成までを一貫して任せられ
2023年から段階的にAIを開発フローに組み込み、2025年は試行錯誤とツールの大きな変化、そしてエージェント化を経て、私のソフトウェア開発の進め方は明確に変化しました。 ここで言う「変化」とは、単に作業が速くなった、便利になったという話ではありません。 より具体的には「コードをタイピングする時間よりも、間接作業の比重と抽象的な思考・ロジックが増えた」という意味での変化です。 とりわけ深刻なのは文字入力回数の増大です。その結果、マイクに向かって話したり、タイピングの練習といったプリミティブな活動を取り入れるようになりました。 この変化は私だけのものではありません。Addy Osmaniは『Beyond Vibe Coding』で「開発者の役割はコードを書くことから、コードを指示すること（directing）へシフトしている」と述べ、アーキテクチャやデザインパターンといったシステム思考への集
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はじめに 「生成AIで開発が楽になる」「バイブコーディングで生産性が爆上がりした」 そんな話を聞くたびに、こう思ったことはないでしょうか。 「いや、そこまで楽になってないが？むしろ忙しくなった」 実際、生成AIでコーディング作業が削れた代わりに、別のコストが前面に出てきました。 たとえば、こんなやつです。 評価コスト：出力の良し悪しを判断し続ける（レビュー地獄がまさにこれ） 前提共有コスト：背景・制約・文脈を毎回説明する 会話運用コスト：ラリーが増えるほど文脈が肥大化し疲弊（同じ説明の繰り返しも含む） 統合作業コスト：部分的に良いアウトプットを最終成果物として整形・接続するのが面倒 責任コスト：最後は人間が責任を持つので、結局「確認」が省略できない つまり、生成AIは“手を動かす部分”は削ってくれる一方で、判断と整理の負荷をこちら側に寄せてきます。 これが「確かに速くはなったが、思ったほど
【保存版】OpenAIのエンジニアが語る開発を１０倍速にするCodeXの使い方大全：バイブコーディングで設計→実装→レビューまで自動化｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
開発現場で急速に広がっているOpenAIのCodex（コーデックス）。本記事では、OpenAI Dev Dayで公開された実践的な活用事例を、具体的なプロンプトやノウハウとともに詳しく解説します。 ▼公式セッション動画 1. Codexとは？シニアエンジニア級のAIチームメイトCodexはOpenAIが開発したAIソフトウェアエンジニア。開発チームのTibo氏はこう表現します： 「Codexは人間のチームメイトのようなもの。一緒にペアプログラミングしたり、タスクを委任したり、明示的な指示なしに仕事を進めてもらえます」 2024年8月からわずか数ヶ月で利用者が10倍に増加。開発業界で「バイブシフト」と呼ばれる変化が起きています。 1-1. GPT-5 Codexの特徴最新のGPT-5 Codexがユーザーから「本物のシニアエンジニア」と評価される理由： 「褒め言葉が少なく、悪いアイデアには反
ターン数とは、1 回のプロンプト実行中に Claude が何回 API ラウンドトリップ（ツール呼び出し → 結果受け取り → 次の応答）を繰り返したかの回数です。 v1（新規作成）の所要時間 v1 では言語間の差が大きく出ています。Python（32.9 秒）と Ruby（33.2 秒）が僅差でトップ、JavaScript（36.0 秒）が続きます。一方、Ruby/Steep は 105.0 秒と Ruby の約 3.2 倍。Lua（96.4 秒）や OCaml（80.9 秒）も遅め。 v1 は空のディレクトリからスタートするので、Cargo.toml や package.json などのプロジェクト設定ファイルを生成するコストが含まれます。Python/Ruby/JavaScript などは minigit ファイル 1 つを生成するだけで済むので、差が大きくなっている可能性があります
Anthropic公式のClaude Code Pluginが増えてたので、改めて眺める（2026年3月） | DevelopersIO
Anthropic公式のClaude Code Pluginがあります。以前に見たときから増えていたので、改めて確認してみました。 https://github.com/anthropics/claude-plugins-official 下記でも閲覧できます。適宜、フィルターを設定してください。 https://claude.com/plugins おすすめの方 Anthropic公式のClaude Code Pluginを知りたい方 重要 公式か否かに関わらず、Pluginを利用する前に、信頼できるものであるかを確認してください。リポジトリ、Pluginの中身、など。 Claude Code Plugins の一覧（2026年3月12日時点） UI・フロントエンド フォルダ名 概要
はじめに こんにちは。カイポケコネクトの開発推進チームでエンジニアをしている @_kimuson です。 開発推進チームではエンジニアの生産性向上をミッションに掲げているため、最近では積極的にAI活用を推進しています。 上記エントリでは、タスクごとの協業レベルを定義しより低い協業レベル（＝できるだけLLMに移譲しきる）を実現するための方針を紹介しました。 このエントリではより具体的に、Claude Codeをフル活用してこういったワークフローの設計を組織に適用する際の知見をまとめてみようと思います。 設計するワークフローの協業レベルを意識する 前回のエントリでは、ワークフローを設計するに当たって協業レベル、つまりどの程度LLMに権限移譲するか、をデリゲーションポーカーの分類を借りて整理しました。 よくあるLLMの利活用シーンと対応する移譲レベルは下記のように対応します： 流れ 協業レベル
AI楽観派にとって、「動く」ことがすべての証明。 AI慎重派にとって、「なぜそう動くか」がすべての理由。 両者が同じコードを見ても、 前者は「成果物」を見ており、後者は「思考の痕跡」を見ている。 視点の深度が違うのだ。 5. 設計＝抽象、コード＝具象 コードを書くとき、頭の中には「構造」がある。 それは最初から完璧ではなく、書いて、動かして、違和感を覚えて、直していく。 命名、依存、責務、階層を少しずつ整える。 この「書きながら考える」行為こそが設計であり、 設計書よりもコードの構造そのものが本当の設計書になる。 AI楽観派の前提は、「設計と実装は分離できる」。 AI慎重派の前提は、「設計と実装は不可分」。 この一点が、AI時代の開発を分ける境界線だ。 6. バイブコーディングの議論が噛み合わない理由 バイブコーディングをめぐる議論は、 実は技術論ではなく認識論の衝突だ。 AI楽観派：AI
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AIコーディング前提の開発プロセスを仕組み化 はじめまして。松尾研究所の中川です。 AIコーディングを前提に、提案から開発・運用までを一気通貫で進めるスタイルは増えつつあります。弊社のプロジェクトでも、AIコーディングは単なる「補助」ではなく、開発プロセスの中核として扱われる場面も多くなってきました。 私も小規模体制で開発速度と品質を両立するために、Claude Codeの運用における 並列化・プロンプト運用・レビュー自動ループ・ナレッジ一元化・インストラクション（Skills） の5点を“仕組み”として作っています。 この記事では、Claude Code中心のAIコーディング手法をまとめます。 開発対象 Claude Codeの実務運用で開発したWebアプリ構成です。 フロントエンド： React + Vite + TypeScript バックエンド： FastAPI 非同期処理ワーカー
2025年10月20日の僕が考えるAIコーディング（バイブコーディング）プロセスです。 個人的な結論としては、1ミリでも気に食わないコードを生成してきたら、そのタスクは最終的には破棄すべきというものです。「このコード気に食わない」「この設計気に食わない」の直感がAIコーディングで品質を維持する生命線です。 バイブコーディング時代ではコードレビューのお局ビリティが鍵です。 レビューに全時間を割こう。レビューに時間がかかりすぎるというより、レビューに時間をもっとかけるくらい 1ミリでも知らないことをなくそう 断片的なAIコーディングでいえば1年弱、本格的なコーディングエージェントを使い始めて半年以上の僕がたどり着いた結論です。 よろしければ、皆さんのTipsや感想も知りたいです。アップデートしていきたいところです。 前提 僕は実装だけじゃなくて、設計もさせることが多いです Codex使いましょ
Kiroとコンテキストエンジニアリングの時流
Kiroの特徴は、スペック駆動開発、エージェントフック、ステアリングファイルといった独自の機能を通じて、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を支援します。それぞれ見ていきましょう。 スペック (Specs)駆動開発Kiroの中核をなすのが「スペック＝仕様書」機能です。これは、ユーザーが入力した大まかな指示（例：「ユーザー認証機能を追加して」）をもとに、AIが「要件定義」「設計」「タスクリスト」という3段階のドキュメントを自動で生成するものです。 Markdownファイルが.kiro/specs/${task}/配下にタスク単位で生成されます。これらのファイルをエージェントがタスクを実行する際に常に参照しています。 このアプローチは「スペック駆動開発」と呼ばれ、AIがコーディングを始める前に、まず「何を作るべきか」を明確に定義することを目的とします。AIが途中で見当違いのコードを生成してしま
3. アップデート履歴 次にskills登場後からskillsに関連する主要な（skillsの立場が変化するような）アップデートを見てみます。 細かいUXの改善系のアップデートは多数含まれているのですが、ここでは省略しています。 v2.0.20: Skills登場 リリース✨ v2.0.43: subagentsのskillsフロントマターの追加 subagentsのフロントマターでskillsフィールドを指定できるようになりました。 これによりスタートアップ時にsubagentsに特定のskillsを読み込むことができるようになりました。 v2.1.0: context: fork、agentフィールド このアップデートでskillsに多数の機能が追加されました。 skillsにcontext: forkフロントマターの追加 skillsのフロントマターで context: fork を
実践フルAIコーディング
この記事は 実践で フル AI コーディングするための考え方とノウハウを凝縮したものです。筆者が持ってるノウハウはほぼ全て書いたつもりです。 Algomatic アドベントカレンダー 12/8 です。 この記事は、必要となる前提知識・考え方と、実践ノウハウと、AI デトックスについての三段構成になっています。 注意事項: この記事は、実践で、本格的なプロダクト開発をフル AI コーディングするためのものです つまり、メンテナンス性がとても重要です フル AI コーディングとは、コーディングエージェントなどの AI のみでコーディングすることです。一部人間がちょっとした手直しをすることもあるかもしれませんが、基本的には AI に書かせます LLM とは何かを知ってる人向けの記事です Claude Code や Codex や gemini-cli などをコーディングエージェントと呼ぶことを知
Claude Codeを使い始めて、様々な発信をしてきました。俺の(n)vimerとしてのアイデンティティを取り戻してくれたので感謝しています。settings.jsonやCLAUDE.md、.claude/commands/**.mdの設定について書いてきました。今回は「Hooks」について。これも設定しておくと、Claude Codeがグッと使いやすくなる機能です。 syu-m-5151.hatenablog.com このブログが良ければ読者になったり、nwiizoのXやGithubをフォロワーしてくれると嬉しいです。では、早速はじめていきます。 はじめに ここで読むのをやめる人のために言っておくと、Hooksは「Claude Codeがファイル編集した後に必ずフォーマッターを実行する」みたいなことを自動化できる機能です。CLAUDE.mdに書いても忘れちゃうようなことを、システムレベ
AIエージェントの″ハーネス″に関わる混乱と私見
はじめに 「Agentic Coding 生成AI時代のシステム開発入門」という本を出すくらいなのでAIエージェントのハーネスには興味があって、1週間ほど調査した結果、「ハーネス」の見え方が固まりつつあるので、表題についてラフに書き留めておきます。根拠があるものないものがあるので話半分に読んでください。 スライドの形式で読みたい人はこのスライドの30Pまでくらいを読むと、本記事に近い知見を得られます。 1. ハーネスという言葉への混乱 最近、AI Agent関連のドキュメントやブログで「エージェントハーネス」「ハーネスエンジニアリング」という言葉がよく出てきます。言葉がそれぞれ指す概念が曖昧かつズレている場合がちらほらあり、バズワードなのかなと感じてしまうのが最近の悩みです。 内部ハーネスと外部ハーネス コーディングエージェントユーザ視点でのmartinfowlerのハーネスの記事があって
CodeRabbit のAIコードレビューが NVIDIA Nemotron をサポート開始AI Code Reviews now support NVIDIA Nemotronの意訳です。 TL;DR: フロンティアモデルとオープンモデルを組み合わせることで、コスト効率が向上し、レビューが高速化されます。NVIDIA Nemotron は、CodeRabbit のセルフホスト利用者向けにサポートされています。 CodeRabbit は、AIコードレビューで使用する大規模言語モデル（LLM）の構成において、NVIDIA Nemotron ファミリーのオープンモデルをサポートしたことをお... 2025年は「AIスピード」の年、2026年は「Ai品質」の年になるでしょう2025 was the year of AI speed. 2026 will be the year of AI qua
2025年現在、開発現場では「コードを書く」から「AIと協働する」への大転換が起きています。GitHub Copilotのような補完型から始まったAI支援は、今や自律的にタスクを遂行するエージェントへと進化しました。 2025 年時点ではどのような類型のコーディングエージェントが存在しているか、コ…
背景 12月に入ると技術記事のアドベントカレンダーを目にするようになります。さまざまな技術トピックを12月1日〜12月24日まで（25日までのケースもある）、エンジニア達が交代で技術記事を書いていきます。 そんな中でAnthropicの方が、Xでアドベントカレンダーを始めているのを目にしました。 このポストを見て、自分も普段Claude Codeについて発信しているのでやってみようと思ったのがきっかけです。 もともと自分の中で検証が足りていないと感じていた機能を、調査できる良い機会だと思いました。 Claude Code アドベントカレンダー Day1 ~ Day24までの内容の再掲と、それぞれについて補足をしていきます。 おそらく1つくらいは参考になる話もあると思うので、良かったら眺めてみてください。 トピック一覧(再掲)
アプリケーション開発の生産性向上において、AIによるプログラミング支援ツールやサービスは欠かせないものになろうとしていますが、一方でこの分野にはさまざまなベンダから新製品やサービスが続々と投入され続けており、その全体像を把握するのが難しくなっています。 そこで、この記事では現時点でAIを活用したプログラミング支援ツールやサービス、いわゆる「AI駆動開発ツール」の主なものを一覧にまとめました。 本記事は「コーディングアシスタントツールまとめ」編と「コーディングエージェント／TextToAppまとめ」編の2つに分かれています。いまお読みの記事は「コーディングエージェントとTextToAppまとめ」です。 コーディングエージェントとは 人間が自然言語で設定したタスクを基に、AIが主導してコーディングを行うサービスやツールを、ここではコーディングエージェントに分類しています。 多くのツールは、コー
AIコードエディタを手掛ける米Cursorの共同創業者でCEOのマイケル・トゥルエル（25）は、いわゆる「バイブコーディング」への過度な依存に警鐘を鳴らした。米Fortuneが12月25日（現地時間）付の記事で報じた。 同氏は、「バイブコーディングとは、AIを使ったコーディング手法を指し、目を閉じてコードを全く見ずに、AIにただプロダクトを作るように指示するだけです」と語り、こうしたAIに全てを任せてコードの中身を確認しない開発手法は、コードの論理構造がブラックボックス化する「不安定な基盤」を積み重ねることになり、規模が大きくなるにつれて「やがて崩れ始める」と述べた。 トゥルエル氏は、Fortune主催の「Fortune Brainstorm AI」カンファレンスで、生成AIの登場によってプログラミングの在り方が大きく変化していると説明した。AIにエンドツーエンドの作業を依頼できる場面は増
シスコ、AIにセキュアなコードを生成させるためのルールセット「Project CodeGuard」をオープンソースで公開
シスコシステムズは、AIコーディングツールを用いてコーディングを行う際に、生成されるコードが脆弱性を持たず安全なパターンを用いたものにするためのルールセットなどを備えた「Project CodeGuard」をオープンソースで公開しました。 Markdownで書かれたセキュリティルールなど Project CodeGuardは、コミュニティによって作成されたMarkdown形式で書かれたセキュリティルールと、ルールが遵守されているかを検証するバリデータ、それらをGitHub Copilot、Codex、Claude Code、Cursor、Windsurfなどの主要なAIコーディングツール用に変換するトランスレータを備えています。 セキュリティルールは、以下の分野の脆弱性をカバーしています。 暗号化 ポスト量子暗号を含む安全なアルゴリズム、安全なキー管理、証明書の検証 入力の検証 SQLイン
完璧な仕様は、もう設計できない - Nothing ventured, nothing gained.
ここ数年、AIがプロダクトを大きく変えると感じ、従来と何が違うのかが気になってきた。投資家としても海外を含むスタートアップやプロダクトを見る機会が増える中で、AIを前提に設計されたプロダクトには、従来とは明らかに異なる成功パターンがあるように感じている。 それは、AIが中心となるプロダクトの設計には、「完璧な仕様」を追い求める従来の手法とは異なる、新しい姿勢が求められているということではないか。プロダクトを完成させるのではなく、変化し続ける前提で設計するという姿勢だ。 たとえば、AIコードエディタとして登場したCursorは、VS Codeという巨大な既存プロダクトが存在する市場において、またたく間に支持を集めた。VS CodeにもGitHub CopilotをはじめとするAIサービスのアドオンを追加することはでき、AI機能そのものは利用可能だったにもかかわらずである。 Cursor以前の
仕様駆動開発(SDD)って、本当に不要なの？
仕様駆動開発なんて要らない、やめておけ。 仕様駆動開発不要論が界隈を飛び交っています。 しもしさんの「仕様駆動開発はやめた方がええ」という記事を読んで、共感しました。めちゃくちゃわかる。でも、うーん、ちょっと待てよ、と。 人の意見を鵜呑みにせずに、いったん自分の中で本当に不要なのか考えてみたいと思いました。 仕様駆動開発不要論について しもしさんの主張を整理すると、 実装に関するドキュメントは不要で、仕様はすべてコードにある。 ドキュメントとコードの両方をメンテナンスするコストが大きすぎる。 AIエージェント時代にはドキュメントの更新が確率的で、トークンの無駄も大きい。 コードは最新なのにドキュメントは半年前の設計のままってことありません？ 新しく入ったメンバーがドキュメントを信じてコードを読むと、現実のコードとの乖離に混乱する。これって、ドキュメントがないよりタチが悪いんですよねぇ。 さ
It turns out we've all been using MCP wrong. Most agents today use MCP by directly exposing the "tools" to the LLM. We tried something different: Convert the MCP tools into a TypeScript API, and then ask an LLM to write code that calls that API. The results are striking: We found agents are able to handle many more tools, and more complex tools, when those tools are presented as a TypeScript API r
こんにちは。モバイルデベロッパーエクスペリエンスチームの@giginetです。ここわずか1年あまりで、コーディングAIを用いた開発は日常的なものになりました。LINEアプリの開発においても、Claude Codeをはじめとした、コーディングエージェントの活用が進んでいます。 この記事では、LINE iOSのような大規模プロジェクトにおいて、Claude Codeを効果的に活用するための、インストラクションの設計思想を紹介します。 適切なインストラクションはなぜ必要か？ Claude Codeはデフォルトの状態でも高い精度を発揮しますが、プロジェクト固有のルールや知識を適切に与えることは実装の効率化に重要です。 まず、本稿では便宜的にメモリファイル(CLAUDE.md)やAgent SkillsなどのようなClaude Codeに指示を与えるプロンプト全般を「インストラクション」と呼ぶことに
手動でのコーディングをやめていく際のメモ
Clineが出たあたりから最近に至るまで人間とcoding agentで協業しながらコードを書くというスタイルを取っていました。 しかし、圧倒的な能力を持つClaude Opus 4.6の登場でいよいよコードを書くというエンジニアのアイデンティティのひとつを手放すときが来たかなと思い、2週間ほど前にダイナミックに実装のスタイルを変更しました。 その際に考えたことや経過などのメモです。 前提 Claude Code ほぼTypeScript 中規模のサービス 最初に決めたこと コードを書くのを止める、という方針を決めたときに2つの方針を作りました。 あらゆる業務をドキュメント化する LLMが人間と比較して明確に劣っている領域として、コンテキストの短さがあります。これは人間とやりとりをしながら長期間に渡るタスクを遂行する上で「タイミングによって実装方針が違う」「人間が同じ説明を何度もしなければ
Harness design for long-running application development
Published Mar 24, 2026 Harness design is key to performance at the frontier of agentic coding. Here's how we pushed Claude further in frontend design and long-running autonomous software engineering. Written by Prithvi Rajasekaran, a member of our Labs team. Over the past several months I’ve been working on two interconnected problems: getting Claude to produce high-quality frontend designs, and g
人間のコードレビューをやめた 正直に言うと、意思決定の要らないコード品質のチェックに関しては、もう人間のレビューは不要だと思っている。 人間のレビュワーはコードベースの一部しか把握していないし、疲れるし、遠慮するし、見落とす。AIはコードベース全体を読んだ上で、一貫した基準で指摘を出してくれる。しかもAIが数分で書いたコードを、人間が数時間〜数日かけてレビューするのは、単純にボトルネックでしかない。 hentekoさんのコードレビューをなくすことを考えるという記事にもすごく共感した。 僕は今、コードレビューを完全にAIに任せている。この記事ではそのやり方を書く。 ハーネスエンジニアリングという考え方 ただ、AIにレビューを丸投げすれば解決するかというと、そう単純でもない。AIのレビューは過剰な指摘を出すし、修正がバンドエイドになることもあるし、ループさせると振り子のように同じ箇所を行ったり
犬にキーボードを叩かせてゲームを作る、というCaleb Leak氏の記事 I Taught My Dog to Vibe Code Games がある。小型犬MomoがBluetoothキーボードを叩き、そのランダムな入力をClaude Codeが「天才ゲームデザイナーの暗号的指示」として解釈しゲームを生成する。 おやつディスペンサーの自動化まで含めた一連の仕組みは、読み物として単純に面白い。それに加えて興味深いのは、ゲームエンジンとしてGodotを採用していたことだ。筆者はBevy、Unity、Godotを比較検討した上でGodotを選んでいる。理由は、Godotのシーンファイル（.tscn）がテキスト形式であり、Claude Codeが直接読み書きできるからだ。Unityについては、エディタとの間のMCPブリッジが頻繁にハングし、シーン階層の読み取りもうまくいかなかったと書いている。
AIも不確実だけど、人間はもっと不確実だ
Claude Code is All You Need Anthropicへ新たにジョインした方が、「周りの従業員がコーディング以外の分野でも幅広く Claude Code (cc) を活用しているのを見て驚いた」と投稿しているのを先日目にしました。具体的な話は上記のスレッドを見てもらえればと思いますが、journal、todo、ideasなどさまざまな情報をMarkdownでローカルに保存した上で、彼は $HOME でccを実行して、これらのファイルを参照させたり編集させたりしながら多くの作業を行っているのだそうです。 ccはCoding Agentではありますが、背後にいるのは汎用的な生成AIであることを考えると、めちゃくちゃ突飛なことを言っているわけではないと思いますし、昨今似たことをされている方は国内でもよく見かけます。Web UIでAIとチャットするのに比べると、テキストファイル
スライド概要 Findy Job Lunch Talk「【AI特集】3社が語るClaude Code活用 開発組織の取り組みと課題とは？」の登壇資料です。 https://findy.connpass.com/event/364178/
ポエム：LLM時代のライブラリ設計、LLMが書きやすいものにした方が良いので泣く泣く方針転換した
株式会社ジェイテックジャパン CTOの高丘 @tomohisaです。 私は Railway Oriented Programming が好きで、C#で実現するために ResultBox というライブラリを作り、自社のイベントソーシングライブラリ Sekiban にも組み込んできました。自分がメインで作る小さなプロジェクトでは問題なく機能していましたが、チーム開発とLLM時代の到来により、方針転換を決断しました。 この記事は、自分の好みよりチームとLLMとの協働性を優先した、ライブラリ開発者の決断の記録です。 Railway Oriented Programmingの魅力 Railway Oriented Programming（ROP）は、Scott Wlaschin氏が提唱したエラーハンドリングのパターンです。F#などの関数型言語で一般的な Result<T, E> 型を使い、成功と失敗
「OpenAI Codex CLI」のクイックスタートをまとめました。 1. Codex CLI「Codex CLI」は、OpenAI のコーディングエージェントで、ローカルコンピュータ上で動作します。 2. セットアップ2-1. Codex CLIのインストールと実行(1) Codex CLIのインストール。 npm install -g @openai/codex(2) codex の実行。 codex2-2. ChatGPTプラン での Codex CLI の使用「Codex CLI」を起動し、「ChatGPTでサインイン」を選択してください。Plus、Pro、Team、Edu、Enterpriseプランで「Codex CLI」を利用するには、ChatGPTアカウントでのサインインを推奨します。ChatGPTプランに含まれる内容については、こちらを参照してください。 「OpenAI
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Claude Code のベストプラクティス - Claude Code Docs
新人AI禁止令と、その結果の答え合わせ - Qiita
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
Claude Codeを"優秀な新卒部下"として使い倒す：個人開発爆速化の全ワークフロー
私のソフトウェア開発を一変させてしまった2025年のAIエージェントをふりかえる
Boris Cherny氏の知見を元に作成された、CLAUDE.mdを理解する - Qiita
エンジニアは、なぜ生成AIで仕事が楽にならないのか - Qiita
Claude Code に向いているプログラミング言語
Claude Codeの性能を引き出すワークフロー設計 - エス・エム・エス エンジニア テックブログ
なぜバイブコーディングをめぐる議論は噛み合わないのか
Claude Code中心のAIコーディング運用：実務で効いた5つの型
2025/10/20時点で最良のAIコーディングプロセス
2026年初頭のClaude Code Skillsについてまとめる
Claude CodeのHooksは設定したほうがいい - じゃあ、おうちで学べる
統一的プロンプトの終焉：もはやllmモデルに互換性はありません
2025 年のコーディングエージェントの現在地とエンジニアの仕事の変化について
Claude Codeアドベントカレンダー: 24 Tipsまとめ
AI駆動開発ツール：コーディングエージェントとTextToAppまとめ（2025年9月版）
「バイブコーディング」は崩壊する？ CursorのCEOが“AI丸投げ開発”に警告
Code Mode: the better way to use MCP
LINE iOSアプリ開発を高速化するClaude Code基盤の設計思想
ハーネスエンジニアリングで人間のコードレビューをやめる
GodotはAIコーディングエージェントでのゲーム開発に向いている - ABAの日誌
Claude Code を開発チームに迎え入れるためにやっておきたい環境整備 | ドクセル
OpenAI Codex CLI のクイックスタート｜npaka
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