Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさん、ClaudeCodeを使っていますか？ (「バチバチ使いこなしているぜ！」という方は読んでも意味ないので、この記事は閉じてください！) 私はClaudeCodeが好きで、業務はもちろん日常生活でもほぼ毎日使っています。なるべくClaudeCodeに仕事をさせるように、設定やSkillを日々いじくり回しています。 ただ、ClaudeCodeは便利な反面、難しいツールでもあります。難しい理由は「機能の豊富さ」と「爆発的なアップデート速度および頻度」から来ていると思っています。気を抜くとすぐに自分の知らない機能が増えています。私もな
初版：2026年5月10日 更新：2026年5月10日 目次 Claude Codeとは？ インストール フォルダ構成 設定 設定 (settings.json) 基本ルール (CLAUDE.md) メモリ (MEMORY.md) 機能 フック (hooks) コマンド (commands) スキル (skills / SKILL.md) サブエージェント (agents) コネクタ(connectors / MCPサーバー) LSP(LSPサーバー) プラグイン(plugins) スラッシュコマンド(/command) 終了 会話履歴 セッション管理 設定系 情報表示系 認証・アカウント コード管理・レビュー プランニング・タスク管理 クラウド・リモート機能 拡張機能・統合 スケジュール・自動化 学習・サポート 外部連携セットアップ その他 ショートカット コンフィグ値 コマンドオプショ
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
OpenClawの何が特別なのか？
ここ数日、OpenClawの名前をよく見かけたと思います。開発者がOpenAIに参加したニュースもあり、タイムラインで話題になっていました。 OpenClaw — Personal AI AssistantOpenClaw — The AI that actually does things. Your personal assistant on any platform.jonahships_OpenClawはオープンソースの自律型AIエージェントで、LLMに自分のPCの強い権限を渡してAgent Skillsの仕組みで自動操縦します。いわば、Devinのような自律型アシスタントを個人が安価にセルフホストできるようになったものです。Claude Code（非OSS）やCodex CLIといったコーディングエージェントより一段上のレイヤーにあたります。Claude Codeでも同等のことは
Claude16台で10万行のCコンパイラを作った論文を読んで、「いや答えあるじゃん」と思った話
Anthropicのエンジニアリングブログに、とんでもない記事が出た。 Claude 16台を並列で2週間回して、10万行のRust製Cコンパイラを作った。 費用$20,000。Linux 6.9のブートに成功。GCCのテストスイートで99%パス。DoomもFFmpegもPostgreSQLもコンパイルできる。 すげえ。 で、オレはAI部下10人を戦国軍団として運用してる側の人間なんだけど、この記事を読んで最初に思ったのは「すげえ」の次に来た、こっちの感想だった。 「いや、答えあるじゃん。」 何がすごいのか（素直に） まず、ちゃんとすごいところを認めたい。 16台のClaudeが 自律ループ で動く。タスクが終わったら勝手に次を拾う 同期は Gitのファイルロック だけ。インフラなし テストが仕様書を兼ねている。「テストをPASSさせろ」で人間の介入なし 2,000セッション、2週間。人間
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はCoding Agent時代のドキュメントについて、最近考えていることを書いていきたいと思います。悩み中なので、荒れた内容になっていますが、ご容赦を。コード規模、チーム規模などなどによって、正解は異なるものだと思います。あくまで私の実践の一例として読んでくれれば幸いです。 以前書いたCoding Agent時代の開発ワークフローやClaude Codeのシステムプロンプト解説記事でCLAUDE.mdやAGENTS.md、ADRの運用について少し触れましたが、そもそもドキュメントって何のために書くんだっけ、Agentが読むドキュメントはどうあるべきなんだっけ、というところをもう少し掘り下げて考えたいなと思っていました。まだ結論が固まっているわけではないのですが、最近の実践から見えてきたことをまとめてみます。 そもそもドキュメントの
こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ 今日は「AGENTS.mdを自動で育てたい」という話をしていきたいと思います。作ったものはagents-md-generatorとして公開しています。 CLAUDE.mdを毎回考えるのがつらい Coding Agentを日常的に使っていると、新しいリポジトリを作るたびに頭を悩ませるものがあります。CLAUDE.md（あるいはAGENTS.md）です。 何を書くか毎回考えるのがまずつらい。プロジェクトのビルドコマンドは？テストの走らせ方は？コード規約は？まだ何もコードがない段階でこれを考えるのは不毛です。かといって空のまま放置すると、Coding Agentが手探りで動くことになって効率が悪い。 もっと根本的な問題もあります。CLAUDE.mdは書いた瞬間から劣化し始めます。プロジェクトが進めばコマンドは変わるし、アーキテクチャも変わる。でも
はじめに 個人的に GitHub Copilot（以降: Copilot）にとてもお世話になっているので、自分なりの設定や良いなと思っている点をメモとしてまとめてみました！（2025/10時点） 基本的なことばかりかもしれませんが、どなたかの参考になりましたら嬉しいです！ 適していないと感じるケース CLIをメインで使いたい VSCodeが合わない 応答が遅いと支障が出る or ストレス Claude Codeの色々な機能（Sub Agents、Hooks）を活用している などなど Copilotを好んで使っている理由 いくつか理由があります！ 最近は機能差が減ってきたり、細かいところで使いやすさを感じる部分もあったりするのも理由の1つです。（機能面の比較に一部記載） 料金面 比較的料金が安い💰 少し開発する程度の方なら余裕をもって使えそうです！ 僕は最近開発がっつりではないので助かって
発表から約2週間、いますぐ使えるAgent Skills 10選｜Seiji Takahashi@ベースマキナ
皆さまこんにちは、株式会社ベースマキナの代表取締役社長を務めております高橋（@__timakin__）です。 2025年12月18日、AnthropicがAgent Skillsをオープンスタンダードとして発表しました。MCPに続く標準化の動きとして注目を集めています。 面白いのは、発表からわずか数日でOpenAIがCodex CLIとChatGPTに同規格を採用し、GitHub Copilotも対応を発表したこと。Anthropicが仕様を公開し、競合が追従する——MCPで見た流れが再び起きています。さすがAnthropicという感じで、一気に業界標準となりつつありますね。 この記事では、発表から約2週間で話題になっているスキルを厳選して紹介します。 この記事でわかることAgent Skillsの概要 カテゴリ別おすすめスキル10選 インストール方法と注意点 Agent Skillsとは
Devin, Coding Agent (Github Copilot), Codex (OpenAI) やJules (Google)のような、バックグランド動作するコーディングエージェントが続々と発表されて、ついに先日のAnthropicのカンファレンスでClaude Codeでも同様のことが行えるようになりました！ Claude CodeのDevin型コーディングエージェントはGithubワークフロー上で動作するのですが、なんと実装のコードがなんと公開されているではありませんか！！ プロンプトやGithubのMCP設定等の実装も垣間見ることが出来ます！ AIエージェントを開発している身からすると常時稼働型エージェントを作りたいと考えており、バックグラウンド型のコーディングエージェントの動作はどうしても深ぼらねばと思っていた矢先に撒き餌が...！ それだけでなく、プロンプト設計自体の完
はじめに 最近、AI エージェント（GitHub Copilot / Claude Code / Cursor / OpenCode / Codex …）に渡す「指示書」の種類が一気に増えました。 GitHub Copilot → .github/instructions/*.md, .github/prompts/*.md Claude Code → .claude/commands/*.md, .claude/agents/*.md Cursor → .cursor/rules/*.mdc これに加えて MCP サーバー / hooks / skills … チーム内でこれらを 「どこから集めて、どこに配っていますか？」 絵にすると、複数の取得元 × 複数のハーネス という多対多の配線を、各チーム／各リポが自前で組んでいるイメージです。 個々のツールが便利になっても、チーム全体としてこ
週末にやった感じ、GithubのCopilot Agentがかなり良かったので感想を書く。 前提 今回作ったツールで似たようなやつはいっぱいあって、llm ってやつが便利なんだけどPythonだし、重厚過ぎてちょっとしたことに入れるにはハードルが高いし、Serverには入れにくい。 ってことでGolangが良いなって思ってシンプルなやつを作った。 その際にGithubにCopilot AgentがGAになったので、こいつをvibe codingのメインで開発してみた。 ちなみに普段からRoo CodeやClaude Codeなんかも触っているのでvibe codingやAI Agentの活用には慣れている。 結論 業務で使うならCopilot Agentがかなり良い印象。 ClineやRoo Codeでやってたことは置き換わりそうな印象がある。 特にCopilotのAgentタイプだけでは
2026年の年始から、Claude Code Maxプラン（$100）をマナリンクの開発チーム全員に会社支給とすることにしました。 当記事ではそこまでに至る経緯と、決定した理由、今後の展望などをまとめます。 誰向けの記事なのかよくわからない内容になりそうなのですが、 会社支給内容を決める側の立場の方 小規模の開発組織（弊社のような）でAIコーディングを活用するにあたって、どういうスタンスを取っているかが気になる方 色々な会社のAIコーディングへのスタンスを知って、今後のキャリアの参考にしたいエンジニアの方 といった方々に読んでいただきたいです。 これまでの流れ（ざっくり） 開発環境系に限って会社支給内容を振り返ると、以下のようになります。 2024年ごろ： IDE利用料（選択可だがJetBrains推奨）、GitHub Copilot、ChatGPT Plus 2025年ごろ： IDE利用
こんにちは！ブロックチェーンエンジニアの山口夏生です。 ブロックチェーン×AI Agentで自律経済圏を創る開発組織Komlock labでCTOをしています。 コーディングエージェントを複数並列で自律的に回すマルチエージェント開発が、ここ数ヶ月でエンジニアの間に急速に広まっていますが、まだそれぞれ試行錯誤しているフェーズで、最適解はない認識です。 OpenAIが最近発表したSymphonyに注目しています。 自分もClaudeCodeとOpenClawのオーケストレーションを日常的に考えていて、複数エージェントのタスクやセッション管理に苦労していたので、とても気になりました。中身を読んでいきます。 これまでの試行錯誤 — 「エージェントチームの管理」は個人技だった Ralph Loop — エージェントの基本的なフィードバックループ マルチエージェント開発の文脈で「Ralph Loop」
この記事は筆者がAI駆動開発を通して積み上げてきた開発フローやそのTipsを紹介するものであり、絶対的な正解を示したり、主義主張を押し付けたりするものではありません。 どこから始めたらよいかわからない方や指針を求めている方の参考になれば幸いです。 この記事ではコーディングエージェントのことをAIと表記します。 前提："俺"の現状 使っているAIとツール GitHub Copilot（Enterprise）：仕事メイン Claude Code（Max）：プライベートメイン Codex（主にAzure OpenAIのモデルで利用） メインはGitHub CopilotとClaude Codeです。本記事の内容もこの2つの最大公約数的な使い方になっています。 Codexはサブスクで常用できる環境がないので、かなり複雑な設計が必要な場面か、他ツール比較で確認したいときにスポットでAzure Ope
概要 Agent Skillsは、AIエージェントに「手引き的な知識」を実装するためのオープンスタンダードです。LLMが「考えて答える」ものだとすれば、Agent Skillsは「この作業はこうやる」と教えるための、文字通りのスキルです。 本書では、注目を集めるAgent Skillsの基礎知識を詳説した後、Anthropicの公式スキル、パートナー企業やサードパーティが提供する有益なスキルの特徴と使い方を紹介します。単なる操作解説にとどまらず、自らのスキルに応用できる設計思想についても学べます。後半では、公式ツール「skill-creator」を用いた独自スキルの開発手法から、作成したスキルを安全に配布・導入するプロセスまでをわかりやすく解説します。 目次 第1章 Agent Skillsって何だろう 1.1 AIエージェントの課題と解決策 1.1.1 LLMは賢いのに、なぜ毎回説明が必
An open-source, community-driven dependency manager for AI agents. Think package.json, requirements.txt, or Cargo.toml — but for AI agent configuration. GitHub Copilot · Claude Code · Cursor · OpenCode · Codex Documentation · Quick Start · CLI Reference Portable by manifest. Secure by default. Governed by policy. One file describes every agent's context; one command reproduces it everywhere; one p
SKILL.mdを使っている開発者の皆さん、gh skillというコマンドを知っていますか？ ぱっと見、GitHubのリポジトリやPRの操作を最適化させるためのAgent Skillsのように見えますが、実際は SKILL.mdを管理するためのコマンドです。 2026年4月16日、GitHub CLI v2.90.0 のリリースと同時に、新たにgh skillサブコマンドが追加されました。このコマンドを使えば、これまで手作業でやっていた「リポジトリからSKILL.mdを探してきてコピーする」という作業が、1コマンドで完結するようになります。 しかも Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Codex、Gemini CLI など 30以上のAIエージェントに対応しており、1つのSkillを異なるエージェント向けに配り直せます。 本記事では、このgh skillコマ
TL;DR 実装と分析をAIに任せることで、実験量が桁違いに増えた（5-Fold CV合計1,515回） 実装から解放された分、人間はアイディアとデータ観察に集中できた ただし、スコアを押し上げたアイディアのほとんどは人間発。AIの提案の打率は低かった AIに素早く実験を回させるための環境・構成づくりも重要だった この構図はKaggleに限らず、定量評価できるR&D全般で起きうると感じている 今回のコンペで使ったコード・設定・分析結果を公開しています。 はじめに 2026/1/28に終了したKaggleの草コンペ（CSIRO - Image2Biomass Prediction）で5位 / 3,803チーム（Top 0.1%）、金メダルを獲得しました。 自分が書いたコードはほぼゼロです。実装のほぼすべてをClaude Code / Codexに任せました。EDAなどで自分が書いたほうが早い
GitHub Copilot の回答精度が大きく変わる。「.instructions.md」の書き方
はじめに こんにちは。 株式会社サイバーセキュリティクラウド SIDfm 開発部門の大谷です。 当社では積極的に AI 活用を進めており、脆弱性管理システム「SIDfm」の開発でも、Gemini や GitHub Copilot を日常的に利用しています。 本記事では、VSCode 上でGitHub Copilot Chat をより使いやすくするための設定ファイル .instructions.md などについて、実例を交えながら紹介します。 Point リポジトリの内容を.instructions.mdに書きましょう。 役割や会話スタイルは.agent.mdに書きましょう。 複数リポジトリの共通内容はUser Data下に書きましょう。 Reason .instructions.mdとは AIに与える「指示」をまとめた設定ファイルです。 リポジトリ全体の指示内容を書くものとしてはcopil
AGENTS.md の概要｜npaka
コーディングエージェントのためのオープンフォーマット「AGENTS.md」についてまとめました。 1. AGENTS.md「AGENTS.md」は、コーディングエージェントを効率的に利用するための、シンプルでオープンなフォーマットです。2万以上のオープンソースプロジェクトで採用されています。 「AGENTS.md」は、コーディングエージェント向けの「README」のようなものです。 ・README.md クイックスタート、プロジェクトの説明、貢献ガイドラインなど、人間のためのファイルです。 ・AGENTS.md コーディングエージェントに必要な、ビルド手順、テスト、規約など、README では分かりにくくなったり、人間の貢献者には関係のない、詳細なコンテキストを追加することで、人間のためのファイルを補完します。 意図的に「AGENTS.md」分離したのは、以下の理由からです。 ・エージェン
Claude Codeの首位陥落。CodexがシェアNo.1へ。 ～データで見る2026年3月のAI Codingの動向まとめ～ - Qiita
先月、 Codex CLIの勢いが止まらない。1位のClaude Codeをシェア率で抜きそうなイメージがあります。 先月まではClaude CodeとCodexは4%の差がありましたが、今月になって0.7%の差しかありません。そのため、Codexが覇権をとるのも時間の問題。 と書きましたがまさにその通りになりました。 Codexがシェア1位となりました。 私は、まわりではClaudeCode派が多く、あまりCodexは見ない肌感があるので、割と違和感があります。Codexのカウント方法ですが、"AGENTS.md"のあるなしで判定しているので、もしかしたらCodexより別の要因でシェアが大きく見えている可能性は否定できません。 2026/4/1のAI Coding Agentシェア率 2026/3/1のAI Coding Agentシェア率 プログラミング言語別のAI Coding Ag
AI エージェント向けのパッケージマネージャー apm
apm は Microsoft が開発した AI エージェント向けパッケージマネージャーです。npm や pip のように依存関係を解決しながら、エージェントのスキルや MCP をパッケージ化して管理・共有できます。この記事では apm の基本的な使い方を紹介します。 AI コーディングエージェントを効果的に動作させるためにはコンテキストが肝要です。開発者はプロンプトエンジニアリング, ツールの設計, スキル, MCP といった様々な要素を組み合わせて、エージェントが適切な情報にアクセスできるようにする必要があります。しかし現状では個々の開発者が手元でこれらの要素を管理しており、チームでの共有や再利用が難しいという課題があります。 apm (Agent Package Manager) は Microsoft が開発している、AI エージェント向けのパッケージマネージャーです。npm や
llm-wiki
llm-wiki.md LLM Wiki A pattern for building personal knowledge bases using LLMs. This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you. The core idea Most people's experience with LLMs and documents lo
VS CodeがAIエージェントの新標準「AGENTS.md」に対応、最適なAIモデルの自動選択も。2025年8月版で
VS CodeがAIエージェントの新標準「AGENTS.md」に対応、最適なAIモデルの自動選択も。2025年8月版で Visual Studio Code（VS Code）の開発チームは、2025年8月版（バージョン1.104）の新機能として、AIエージェント向けの指示などを記す「AGENTS.md」への実験的対応や、GitHub Copilotのための最適なAIモデルの自動選択機能などを明らかにしました。 v1.104 of @code is here! Check out what's new: Improved coding agent integration ? https://t.co/6SKFZXPkjm file support for better context New Auto mode (Preview) for smart model selection Mode
新Codex CLIの使い方
新Codex CLIの使い方 GPT-5の公開（2025年8月7日）に合わせ、Codex CLIがChatGPTのPlusやProサブスクリプションに追加料金なしで利用可能になりました。これによりAPI課金を使わずに導入できるようになり、新規ユーザーが増えています。 Codex CLIの最初のバージョンは2025年4月に公開されましが、リサーチプレビュー段階のプロジェクトなので頻繁に変更があります。リリース１ヶ月後にはTypeScriptからRustにスクラッチで書き直され。しばらく２つのバージョンの開発が並行していました。現在はRust版がデフォルトになっています。 以下のような方におすすめです リサーチプレビューに参加したい：このツールで開発がどの程度できそうか評価してフィードバックするエージェント開発に関心がある：ソースコードがすべて公開されているので自分のプロジェクトの参考になりま
CodexのBestPracticeを学ぶ会
はじめに 本記事はCodexの始め方と、より良い結果を得るための実証済みの方法を紹介します。 Codexやコーディングエージェントは昨今非常に多くの方から注目されており、多くの人が「とりあえず使ってみる」段階に入っています。 この記事は、そんな「とりあえず使ってみる」フェーズを超えて、使いこなすフェーズに入るためのガイドです。 CLI、IDE拡張、Codexアプリに共通して、プロンプト、計画、検証、MCP、Skills、Automationsまで、Codexをより効果的に使うための内容を記載しました。 Codexは、一度きりのアシスタントとして使うよりも、時間をかけて設定し、改善していくチームメイトのように扱うと非常にうまく機能します。 考え方としては、まず適切なタスク文脈を与え、継続的な指示はAGENTS.mdで管理し、Codexを自分のワークフローに合わせて設定し、MCPで外部システム
Codex を完全に理解する会
はじめに Codex は、多くの技術チーム（セキュリティ、プロダクトエンジニアリング、フロントエンド、API、インフラ、パフォーマンスエンジニアリングなど）で日常的に使用されています。 そして最近の Update では、Azure OpenAI のサポートにより、CLI または VS Code でも同等の Codex エクスペリエンスをご利用いただけるようになりました。 これを実現するために、以下の 5 つのプルリクエストをご提供しました。これにより、ChatGPT でお馴染みの Codex 機能を VSCode 上で安全に実行できるようになります。 個人的には、VSCode 上で Codex が使えるようになったことが一番嬉しいですね。 VSCode ユーザーの方は是非一度お試しいただくと非常に感動する開発者体験が得られると思います。 見た目はこんな感じ。 GitHub Copilot
Oikonです。普段はClaude Codeの話をX(Twitter)でしています。 激動の2025年がもうすぐ終わるということで、Claude Codeについてまとめようと思いました。個人的に2025年はAIエージェントが大きく飛躍した年であり、私にとってはClaude Codeの年でした。 Claude CodeのCHANGELOGの更新自体は合計176回ありましたが、少なくともv1.0.xからは全て確認・検証をしています。 バージョン系列 リリース数(2025/12/30時点) 1年を通してClaude Codeと向き合ってきて、自分なりに今年感じたことを整理したいと思います。あくまで私個人の考えであることをご留意いただければ幸いです。 初めてClaude Codeを使った衝撃 Claude Codeに出会う前 私がClaude Codeを触ったのは、ベータリリースの2025年2月.
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はNotion Remote MCPをCLIでラップした @sakasegawa/ncli（GitHub）を作った話と、その過程で考えた「Agent時代のCLI設計」についてまとめていきたいと思います。 公式のNotion CLIがついにリリース Notion公式CLI ntn がリリースされました。Jonathan Clem氏のツイートで発表されたもので、Agent向けのSkill（makenotion/skills）も同時公開されています。CLIのリポジトリは現在(2026/03/19)時点ではまだ公開されていません。 New in the Notion CLI, ntn: The whole Notion API! And a skill so that your agents know how to use it. 待望の
スキルをインストールする スキルを検索する それでは gh skill コマンドを使ってスキルをインストールしてみましょう。GitHub 上で公開されているスキルを探すには gh skill search コマンドが使用できます。もしくは skills.sh のようなスキルカタログサイトを参照しても良いでしょう。ここでは例として React に関するスキルを検索してみます。 gh skill search react 上記のコマンドを実行すると、GitHub Code Search API を通じて公開リポジトリ全体から、スキル名や説明に "react" というキーワードを含む SKILL.md が検索されます。検索結果からそのままチェックを入れてインストールできます。 スキルの内容を確認する ここでは https://github.com/vercel-labs/next-skills
Claude Code・Copilot・Codex・Gemini・Cursorが同じスキルを読める時代──Agent Skills標準の実装を徹底比較 - Qiita
2025年12月、Anthropicが「Agent Skills」というオープン標準を公開しました。SKILL.mdというMarkdownファイルにエージェントへの指示を書けば、対応するどのツールでもそのスキルが動く、という仕組みです。 注目すべきは、その採用速度です。公開からわずか2か月で、Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex CLI、Google Gemini CLI、Cursorという主要5ツールがすべて対応を表明しました。さらにagentskills.ioの採用ツール一覧を見ると、Roo Code、Amp、TRAE、Mistral Vibe、Databricksなど、27を超えるツール・プラットフォームがロゴを並べています。 この記事では、Agent Skillsとは何か、なぜこれだけ急速に広まったのかを整理した上で、主要5ツールの実装の違
公式 Chrome DevTools MCP ： Chromeブラウザ用のMCPが登場 これは、Web開発者にとって必須 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? このMCPはChromeのブラウザ操作が可能です。 つまりVSCodeとGitHub CopilotとブラウザのChromeと直接対話が出来るようになりました。 これからは、ユーザーがGitHub CopilotやGemini CLIをより効果的に活用するために、指示スキルを鍛える必要になるでしょう。 ブラウザからの情報量が増えるため、制限がないGitHub Copilotのx0のAIモデルや、現在無料中(2025年9月現在)のGemini CLIなどを利用しましょう。 GitHub Copilotシリーズ 環境 Windows11 C
difit はローカルの git 差分を GitHub スタイルのインターフェースで確認できる CLI ツールです。difit-review スキルを使用することでエージェントがコードの変更点にコメントを残した状態で difit を起動できます。この記事では、difit-review スキルを使用してエージェント自身にコードの変更点をコメントしてもらう方法を紹介します。 difit は GitHub スタイルのビューワーでローカルの git 差分を確認・レビューできる CLI ツールです。コードを自分で書くよりもレビューすることが多くなった AI エージェント時代に、リモートに変更をプッシュすることなく見慣れたインターフェースでコードの差分を確認できるという点が魅力的です。npx difit <target> コマンドで特定のコミットを指定して差分を確認できるほか、staged や wor
My AI Adoption Journey
My experience adopting any meaningful tool is that I've necessarily gone through three phases: (1) a period of inefficiency (2) a period of adequacy, then finally (3) a period of workflow and life-altering discovery. In most cases, I have to force myself through phase 1 and 2 because I usually have a workflow I'm already happy and comfortable with. Adopting a tool feels like work, and I do not wan
LLMによるコード補完の登場 (2021年) GitHub Copilotの登場 我々がよく知るLLMによる支援はまず GitHub Copilot から始まりました。これはGPT-3 (OpenAI Codex, 現在のCodexと名前が同じで本当にややこしい) をベースとしたコード補完システムで、タイピングをしていると自動的にその行の続きを予測してくれるものです autocompleteとの違い それ以前にもIntelliSenseのようなautocompleteがありましたし、より進歩したn-gramなどを用いたものはありましたが、LLMをベースとしたものはTabnine (Tabnineは初期はn-gramモデル) やCopilotからとなります チャットベースのコードアシストの時代 (2022-2023年) ChatGPTの登場 ChatGPT以降、チャットによる対話形式でコード
やはりお前らのSkillsの解釈はまちがっている。
Claude Codeで提供が始まり、Codex CLIやGitHub Copilotでも相次いでサポートされたAgent Skills（以後Skills）機能。とても素晴らしい機能だと思います。 ただ、MCPのときにも思ったのですが、Anthropicは新しい機能のプロモーションがとても上手です。上手すぎて結果、過大に受け取って誤解する人を多数生んでいると思います。 本稿ではSkillsの誤解と、本来の特徴について、簡潔に整理しておきたいと思います。 何がまちがっているか？ よく見かける説明はつぎのような内容です。 これまで汎用的であったエージェントに、ドメイン固有の専門知識や、ワークフロー、ベストプラクティスを与えることで、特定の用途に特化したスペシャリストに変革します。 この説明だけではSkillsの本質的な利点を正確に捉えていません。 これだけなら、多くのエージェントでつぎのような
（フルVibe Codingできたとは言ってない） ご無沙汰しております。 今年の後半から大学の講師(情報学部)もするようになって、すっかり時間がなくなっていたkazuphです。 基本的にすべての仕事が副業みたいになった昨今、細切れの中でなんとしても進捗を出す必要があり模索してきました。私は15年程度エンジニアをやっていますが、Claudeの性能が上がってからはコードを読むのをほぼやめています（自分が得意で好きな部分だけ見ますが）。 特に今年傾倒したのがPlanモードや仕様駆動開発（SDD）です。 Claude CodeのAgentに対応したSDDは神がかっており、こっちは要件を言うだけでどんどん別のagentがフェーズごとに立ち上がってアウトプットを出してくれます。Agentの文言を改変して、作成した仕様やtasks等を実行する前に自動でCodexにレビューさせたりすると更に威力が高まり
Skills.sh 2026年1月21日、日本の深夜に突如VercelのおっさんがスキルマーケットプレイスSkills.shを発表しました。 "The Open Agent Skills Ecosystem" スキルとは、AIエージェントが再利用可能な機能のことです。1回のコマンドでインストールすれば、AIエージェントに手続き的な知識へのアクセスを付与し、その能力を強化できます。 nani.now: AIが高速に解説付きで翻訳 Agent Skillsは元々Anthropicからオープンスタンダードとして公開されたものです。 公開されてからわずか1ヶ月の間でClaudeやClaude Codeだけではなく、OpenCode, Codex, Gemini CLI, VS Code, Cursor, GitHub Copilot, Amp, Letta, Goose, Droid, Cru
Agent Skills 入門 こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 Claude Code を使っていて、こんな経験はありませんか？ 「API レスポンスはこの形式で返して」と毎回指示している コードレビューの時に「簡潔に要点だけ教えて」と毎回伝えている プロジェクト固有のコーディング規約を何度も説明している これらの「毎回同じ指示」を解決するのが Agent Skills です。 本記事では、Agent Skills とは何か、どう使うのか、具体例を交えて紹介します。 Agent Skills とは 一言で言うと 「Claude への専門的なマニュアル」 です。 新しく入ったメンバーに「うちのプロジェクトではこうやって作業してね」というマニュアルを渡すように、Claude にも同じようなマニュアルを渡せる機能です。 従来の方法との違い 従来、Clau
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2026年1月版 俺的AI駆動開発フロー&Tips
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Agent Skills 入門 - サーバーワークスエンジニアブログ