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このガイドでは、Claude Codeを使った一般的なワークフローのステップバイステップのチュートリアルを提供します。各チュートリアルには、Claude Codeを最大限に活用するための明確な手順、コマンド例、ベストプラクティスが含まれています。
システム要件を確認する オペレーティングシステム: macOS 10.15+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+、またはWSL経由のWindows ハードウェア: 最低4GB RAM ソフトウェア: Node.js 18+ git 2.23+ (オプション) PRワークフロー用のGitHubまたはGitLab CLI (オプション) 拡張ファイル検索用のripgrep (rg) (オプション) ネットワーク: 認証とAI処理にはインターネット接続が必要 地域: 対応国でのみ利用可能 WSLインストールのトラブルシューティング 現在、Claude CodeはWindows上で直接実行できず、WSLが必要です。WSLで問題が発生した場合： OS/プラットフォーム検出の問題: インストール中にエラーが発生した場合、WSLがWindows npmを使用している可能性があります。以下を
グローバル設定、プロジェクトレベルの設定、テーマ、環境変数を使用してClaude Codeを構成する方法を学びます。 Claude Codeはニーズに合わせて動作を設定するための様々な設定を提供しています。インタラクティブREPLを使用する際に/configコマンドを実行することでClaude Codeを設定できます。 設定ファイル 新しいsettings.jsonファイル形式は、階層的な設定を通じてClaude Codeを構成するための公式メカニズムです： ユーザー設定は~/.claude/settings.jsonで定義され、すべてのプロジェクトに適用されます。 プロジェクト設定はプロジェクトディレクトリ内の.claude/settings.json（共有設定用）と.claude/settings.local.json（ローカルプロジェクト設定用）に保存されます。Claude Code
Each task in this document includes clear instructions, example commands, and best practices to help you get the most from Claude Code.
Anthropicが開発したエージェント型コーディングツールであるClaude Codeについて学びましょう。現在はベータ版として研究プレビュー中です。 Claude Codeは、ターミナル上で動作し、コードベースを理解し、自然言語コマンドを通じてより速くコーディングできるようサポートするエージェント型コーディングツールです。開発環境に直接統合することで、追加のサーバーや複雑なセットアップを必要とせずにワークフローを効率化します。
このガイドでは、Claude 4モデル（Opus 4およびSonnet 4）向けの特定のプロンプトエンジニアリング技術を提供し、アプリケーションで最適な結果を得るのに役立ちます。これらのモデルは、以前のClaudeモデルよりも正確な指示に従うように訓練されています。
This guide provides specific prompt engineering techniques for Claude 4 models (Opus 4 and Sonnet 4) to help you achieve optimal results in your applications. These models have been trained for more precise instruction following than previous generations of Claude models.
Claude Codeの編集、検索、テスト、開発ワークフローの自動化のための強力な機能を探索しましょう。 Claude Codeはターミナル上で直接動作し、プロジェクトのコンテキストを理解して実際のアクションを実行します。コンテキストにファイルを手動で追加する必要はなく、Claudeは必要に応じてコードベースを探索します。
Claude Codeを GitHub ワークフローに統合して、自動コードレビュー、PR管理、課題の分類を行います。 Claude Code GitHub Actionsは、GitHubワークフローにAIを活用した自動化をもたらします。PRや課題で簡単に@claudeとメンションするだけで、Claudeはコードを分析し、プルリクエストを作成し、機能を実装し、バグを修正します - すべてプロジェクトの標準に従いながら行います。
基本的なSDKの使用方法 Claude Code SDKを使用すると、アプリケーションから非インタラクティブモードでClaude Codeを使用できます。基本的な例を示します： # 単一のプロンプトを実行して終了（プリントモード） $ claude -p "Write a function to calculate Fibonacci numbers" # パイプを使用して標準入力を提供 $ echo "Explain this code" | claude -p # メタデータを含むJSON形式で出力 $ claude -p "Generate a hello world function" --output-format json # 到着したらJSONをストリーミング出力 $ claude -p "Build a React component" --output-format st
Integrate Claude Code with your GitHub workflows for automated code review, PR management, and issue triage. Claude Code GitHub Actions brings AI-powered automation to your GitHub workflow. With a simple @claude mention in any PR or issue, Claude can analyze your code, create pull requests, implement features, and fix bugs - all while following your project’s standards. Claude Code GitHub Actions
Learn about programmatically integrating Claude Code into your applications with the Claude Code SDK. The Claude Code SDK enables running Claude Code as a subprocess, providing a way to build AI-powered coding assistants and tools that leverage Claude’s capabilities. The SDK is available for command line, TypeScript, and Python usage. Authentication To use the Claude Code SDK, we recommend creatin
Claude is a family of highly performant and intelligent AI models built by Anthropic. While Claude is powerful and extensible, it’s also the most trustworthy and reliable AI available. It follows critical protocols, makes fewer mistakes, and is resistant to jailbreaks—allowing enterprise customers to build the safest AI-powered applications at scale. This guide introduces Claude’s enterprise capab
Learn about Claude Code, an agentic coding tool made by Anthropic. Currently in beta as a research preview. Claude Code is an agentic coding tool that lives in your terminal, understands your codebase, and helps you code faster through natural language commands. By integrating directly with your development environment, Claude Code streamlines your workflow without requiring additional servers or
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トコルです。MCPは、AIアプリケーション向けのUSB-Cポートのようなものと考えてください。USB-Cがデバイスを様々な周辺機器やアクセサリーに接続する標準的な方法を提供するように、MCPはAIモデルを異なるデータソースやツールに接続する標準的な方法を提供します。
このガイドでは、Claude Codeを使用した一般的なワークフローのステップバイステップのチュートリアルを提供します。各チュートリアルには、Claude Codeを最大限に活用するための明確な手順、コマンド例、ベストプラクティスが含まれています。
Use a compatible model Anthropic’s text editor tool is only available for Claude 3.5 Sonnet and Claude 3.7 Sonnet: Claude 3.7 Sonnet: text_editor_20250124 Claude 3.5 Sonnet: text_editor_20241022 Both versions provide identical capabilities - the version you use should match the model you’re working with. Assess your use case fit Some examples of when to use the text editor tool are: Code debugging
Anthropicが開発したエージェント型コーディングツールであるClaude Codeについて学びます。現在ベータ版としてリサーチプレビューを提供中です。 Claude Codeは、ターミナルに常駐し、コードベースを理解し、自然言語コマンドを通じてより速くコーディングを支援するエージェント型コーディングツールです。開発環境に直接統合することで、追加のサーバーや複雑なセットアップを必要とせずにワークフローを効率化します。 Claude Codeの主な機能は以下の通りです： コードベース全体でのファイル編集とバグ修正 コードのアーキテクチャとロジックに関する質問への回答 テスト、リンティング、その他のコマンドの実行と修正 gitの履歴検索、マージコンフリクトの解決、コミットとPRの作成 リサーチプレビュー Codeはベータ版としてリサーチプレビューを提供しています。AIとの協業の好み、AIア
Do NOT use sudo npm install -g as this can lead to permission issues and security risks. If you encounter permission errors, see configure Claude Code for recommended solutions. Claude Code is an agentic coding tool that lives in your terminal, understands your codebase, and helps you code faster through natural language commands. By integrating directly with your development environment, Claude C
Extended thinking gives Claude 3.7 Sonnet enhanced reasoning capabilities for complex tasks, while also providing transparency into its step-by-step thought process before it delivers its final answer. How extended thinking works When extended thinking is turned on, Claude creates thinking content blocks where it outputs its internal reasoning. Claude incorporates insights from this reasoning befo
Anthropic home page日本語Search...Search...NavigationようこそユーザーガイドAPIリファレンスプロンプトライブラリリリースノート開発者ニュースレター構築する Anthropic APIとClaudeの使い方を学びましょう。 プロンプトキャッシングの始め方を教えて…ドキュメントを探索する ツールとガイドで始めましょう はじめに数分でAPIを初めて呼び出してみましょう。 APIリファレンスAPIとSDKを使用して統合とスケーリングを行います。 Anthropic Consoleブラウザで直接強力なプロンプトを作成してテストできます。 Anthropic CoursesAnthropicの教育コースとプロジェクトを探索します。 Anthropic Cookbook再現可能なコードサンプルと実装例をご覧ください。 Anthropic Quickstar
プロンプトエンジニアリングが必要な時 このガイドは、プロンプトエンジニアリングを通じてコントロール可能な成功基準に焦点を当てています。 すべての成功基準や失敗した評価が、プロンプトエンジニアリングで最適に解決できるわけではありません。例えば、レイテンシーやコストは、異なるモデルを選択することでより簡単に改善できる場合があります。 プロンプトエンジニアリングは、ファインチューニングなどの他のモデル動作制御方法よりもはるかに高速で、より短時間で大きなパフォーマンスの向上を実現できることがあります。プロンプトエンジニアリングをファインチューニングよりも選択する理由は以下の通りです： リソース効率: ファインチューニングには高性能GPUと大容量メモリが必要ですが、プロンプトエンジニアリングはテキスト入力のみで済むため、はるかにリソースを節約できます。 コスト効率: クラウドベースのAIサービスでは
The upgraded Claude 3.5 Sonnet model is capable of interacting with tools that can manipulate a computer desktop environment. Computer use is a beta feature. Please be aware that computer use poses unique risks that are distinct from standard API features or chat interfaces. These risks are heightened when using computer use to interact with the internet. To minimize risks, consider taking precaut
Claude は Anthropic が構築した高性能で信頼性が高く、知的な AI プラットフォームです。Claude は言語、推論、分析、コーディングなどのタスクに優れています。
See updates to the core system prompts on Claude.ai and the Claude iOS and Android apps. Claude’s web interface (Claude.ai) and mobile apps use a system prompt to provide up-to-date information, such as the current date, to Claude at the start of every conversation. We also use the system prompt to encourage certain behaviors, such as always providing code snippets in Markdown. We periodically upd
Prompt caching is a powerful feature that optimizes your API usage by allowing resuming from specific prefixes in your prompts. This approach significantly reduces processing time and costs for repetitive tasks or prompts with consistent elements. Here’s an example of how to implement prompt caching with the Messages API using a cache_control block: In this example, the entire text of “Pride and P
Even the most advanced language models, like Claude, can sometimes generate text that is factually incorrect or inconsistent with the given context. This phenomenon, known as “hallucination,” can undermine the reliability of your AI-driven solutions. This guide will explore techniques to minimize hallucinations and ensure Claude’s outputs are accurate and trustworthy. Basic hallucination minimizat
Don’t have a first draft prompt? Try the prompt generator in the Anthropic Console! When to prompt engineer This guide focuses on success criteria that are controllable through prompt engineering. Not every success criteria or failing eval is best solved by prompt engineering. For example, latency and cost can be sometimes more easily improved by selecting a different model. Prompt engineering is
Prompt Library Explore optimized prompts for a breadth of business and personal tasks.
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