Claude Codeは、便利なチャットではありません。 設定、文脈、検証、自動化、並列化まで設計すると、日々の作業環境そのものになります。 この記事では、手元にあるClaude Code運用メモを土台に、Anthropic公式ドキュメント、Claude Help Center、GitHub Actions、MCP、Hooks、Skills、Subagents、非対話モード、情報収集ワークフローまで整理しました。 この記事は全文無料（期間限定）で閲覧できます。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトはこの記事に掲載中。 Claude Codeは「会話相手」ではなく「作業環境」ですClaude Codeを使いこなせない原因の多くは、プロンプトの上手さではありません。作業環境として扱えていないことです。 公式ベストプラクティスでも、Claude Codeはファイルを読み、コマンドを実行し

前回の記事を執筆後、のんびりとこの記事を準備していたところ、予想外の大きな反響をいただき驚いています。私個人としては、こちらの「分解修理による問題解決」こそが本編だと思っています。 メーカーに「部品がない」と断られても、道はあります。 注意事項（必ずお読みください）自己責任の徹底： 分解・修理を行うとメーカー保証（および今後の修理受付）は一切受けられなくなります。 まずはメーカー相談を： 本記事はあくまで「メーカーに断られた後の最終手段」です。 諸費用について： 海外からの部品購入には、本体価格のほかに高額な送料、輸入関税・消費税（概ね本体価格の10%程度）がかかります。信頼できるルートを選定してください。 準備するもの【交換用部品】デジタルメイン基板ユニット：A-2125-380-A（調達方法は後述） 【工具・道具】プラスドライバー ラジオペンチ（推奨：コネクタの取り外しに便利） 800

Decision Quality (DQ) は SDG が体系化した意思決定の質の枠組みで、良い意思決定の条件を6つに分解する。 Frame（解くべき問題の枠組み） Alternatives（選択肢） Information（情報） Values（評価基準） Sound Reasoning（論理的推論） Commitment to Action（実行へのコミット） 全体の質は一番弱い要素で決まる、というのがDQの中心的な主張である。意思決定そのものと、その結果は区別する。良い意思決定でも結果が悪いことはあるし、その逆もある。 設計判断の現場で繰り返し観測される失敗の多くは、6要素のうち Frame と Values の2つの取り違えで説明できる。Valuesを 評価軸 として8つに整理し、Frame の取り違えは 支配軸の取り違え として捉える。残りの4要素も副次的に絡む。早合点 は In

IT業界で「いぶし銀エンジニア」の争奪戦が起きている。消えるはずだったレガシーシステムを支える50〜60代のエンジニアが転職市場でひっぱりだこだ。年収800万円台からスキルによっては2000万円の求人も。年齢上限もじわじわと上がり続ける。一方で、大企業にいながら再雇用にも苦労する同世代のエンジニアもいる。ITエンジニアたちの定年なき世界とは。 「消える」はずが足りない人材に。誰も予想しなかった未来 2025年4月、東名高速道路などでETCシステムに障害が発生、料金所が混乱し、大渋滞が長時間続いた。原因は中日本高速道路（NEXCO中日本）が古いETCシステムを新システムに移行する過程で起きた不具合だ。事件を報じた日本経済新聞の2025年４月７日付けの記事は、老朽化したシステム（レガシーシステム）の継ぎはぎ改修による複雑化や、システム技術者不足などの構造的な課題が背景にあると指摘した。 「レガ

近頃もてはやされる仕様駆動開発とやら。お前に俺たちの開発が救えるか。 見よ、仕様駆動開発の名を騙るものを その仕様、まことに人の言う仕様か 仕様だけにすがって、生きられるか 曇りなき眼で考える、仕様駆動開発のあり方 まとめ 見よ、仕様駆動開発の名を騙るものを ここ一年ほどで、「仕様駆動開発をやるべきだ」という声をよく聞くようになりました。けれど、聞くたびに少し引っかかるものがありました。たぶん理由は単純で、「仕様駆動開発」と言いながら、その「仕様」が人によって全然違うからです。要件を指している人もいれば、設計を指している人もいる。ひどいときには、願望とTODOと擬似コードまで全部まとめて「仕様」と呼ばれている。 仕様、便利すぎる。便利すぎる言葉は、たいてい危ないです。名をひとつ与えれば、何かを分かった気になれる。しかし実際には、その中でまだ整理されていない意図も、対立した前提も、言葉になっ

GitHubber, OSS作家。Tech SaaSのPdM、スタートアップ取締役CTOや外資スタートアップのIC等を経験後現職。好きな言語はGoとPerlと中国語で雑なOSSを200以上量産している。3 times ISUCON winner. 著書「みんなのGo言語」共著他。Podcast https://oss4.fun

忘らるる　身をば思わず　ちかひてし… 歌人が綴る魂の声を、雅コーティングした美しきもの、和歌。（勉強しないと意味がわからないけど、雅だということは分かる） 昔、蹴鞠が小学校で流行っていた頃（蹴鞠は嘘という名の演出）、私のクラスの担任の先生が唐突に、百人一首をやる時間をねじ込んできた事がありました。 百人一首とは程遠いワイルドな風貌の先生が何と風流な。（人は見かけでは判断できない） 彼は他の小学校から転任してきた先生で、子供の私ですら色々な噂を耳にしていました。（保護者の間でかなり物議を醸していたらしい、実際破天荒な人物でした） とにかく、『百人一首を月に数回クラス全員でやる』という事が決定されました。 百人一首、第一印象は『カルタとは違うの？』という疑問。 百人一首はその名の通り、100人の歌人の歌が読み札と取り札に書かれた札を使う。読み上げられた歌の下の句の書いてある札を取り合う競技が有

ドイツ人エンジニアのニッキー・ライナート氏が、Anthropicの生成AIアシスタントであるClaudeの有料プランを解約した理由を自身のブログにまとめています。 Why I Cancelled Claude: Token Issues, Declining Quality, and Poor Support - Nicky Reinert https://nickyreinert.de/en/2026/2026-04-24-claude-critics/ ライナート氏はコーディングアシスタントのClaude Codeを利用し始めた頃を思い出しながら、「最初の数週間はとても快適でした」と語っています。動作は速く、トークンの付与量も妥当で、品質も良好だったそうです。しかし、使い始めの頃に感じた熱意は「急速に薄れてしまった」とライナート氏は語っています。 事の発端は、ある日の朝、Claude

ShopifyはなぜFalcon移行に苦戦したのか？FiberとC拡張ブロッキング #rubykaigi2026 RubyKaigi 2026の「Surviving Black Friday: 329 billion requests with Falcon!」がFalcon gemの生みの親とそのチームが語るShopifyのunicornからFalconへの全面移行の戦いの記録で面白かったので深掘りしたい。本記事では、その発表で語られた事実を整理した上で、Falcon移行の本質である「Fiber Schedulerのフック対象外となるC拡張ブロッキング」を最小再現コードを交えて確認する。 ShopifyはFalcon（Webアプリケーションサーバのgem）を本番導入し、CPUコアあたりおよそ7%の効率改善を狙った。Shopifyのブラックフライデーは、ピーク時に毎秒142万リクエストに達

今こそ考えたい、戦争とエネルギーと暮らしの関係──「賢い選択」としての再エネの未来を、気候科学者の江守教授に聞く 日々緊迫感をもって語られる戦争とエネルギー危機。そもそも、なぜ世界情勢が私たちの生活費を揺さぶるのか。東京大学教授・江守正多さんが提起する、エネルギー安全保障として、気候変動対策として、暮らしの豊かさとして考えたいエネルギーの未来とは。 戦争、エネルギー問題──世界のフェーズが変わった──4月はアースマンスでしたが、例年とは異なる空気がありました。イランへの米国・イスラエルによる攻撃、ホルムズ海峡の封鎖など、戦争とエネルギー危機が急激に生活に接近している感覚があります。江守さんはいまの状況をどう見ていますか。 ひとつには、世界のフェーズが変わったということなのかなと思っています。冷戦が終わった1990年前後から最近までの約30年というのは、世界の歴史のなかで特に平和な時代だった

山添拓議員： 各地の地震や山林火災への対応については、私からも強く求めたいと思います。79年目となる憲法記念日を前に、総理に憲法について伺います。 先日の自民党大会で総理は、「どのような国をつくり上げたいのか、その理想の姿を物語るものが憲法」と述べました。施政方針演説にも同じフレーズがありました。しかし、立憲主義の憲法は、単に国の姿はこうだと示すものではありません。権力を制限し、それによって個人の自由、基本的人権を保障するためのものです。立憲主義について総理の認識を伺います。 高市早苗内閣総理大臣： 立憲主義とは、主権者たる国民がその意思に基づき、憲法において国家権力の行使の在り方について定め、これにより国民の基本的人権を保障するという、近代憲法の基本となる考え方であり、日本国憲法も同様の考え方に至って制定されたものだと考えております。 山添拓議員： 今、総理が答弁なされたのは、これまでの

対象 .env に API キーを入れてそのまま開発している セキュリティーを意識して、Vibe Coding を行いたい方 はじめに 　~.env なぜ 危ない？~ 🧑‍💻: 「Hey men! .env 読むな！」 🤖: 「わかりました。 .env を読み込みます」 ※AGENT.mdやCLUADE.md で設定していても、読み込む可能性があります。 .envを読み込まれるとなにが問題なの？ AIに.env を読まれると機密情報が学習されそう、と思い浮かびますが (もちろん、AIエージェントの設定で学習されるリスクもあります..) 実際問題になるのは、学習よりも前の段階で 機密情報(.env)がAIとその周辺ツールの処理に乗ることです。 具体的に何が起きるのか .env を AI が読める状態にしていると、以下のようなリスクがあります。 1. 生成コードへの埋め込み 「この AP

はじめに クラウドのLLMは本当に優秀です。Claude、GPT、Gemini——どれを使っても、普段の作業で困ることはほとんどありません。 ただ、自分はAIを使ったパイプラインを組んで自動化するのが好きなタイプです。スクリプトからLLMを何十回も呼び出すような使い方をしていると、APIの従量課金がじわじわ効いてきます。 いずれローカルLLMの性能がクラウドに追いつくタイミングが来るのではないか——そう考えています。そのとき、完全無料・無制限で回せる環境を手元に持っていれば、大きな武器になるはずです。 その日に備えて、今のローカルLLMがどのくらいの実力なのか、実際に手を動かして確かめてみることにしました。 今回は、ローカルLLMを2つのバックエンド（Ollama / LM Studio）で動かし、同じテーマで「AI同士に議論させる」ツールを作って、その出力品質を比較してみます。 環境 O

こんにちは！株式会社カンリーでエンジニアをやっている市川です。 はじめに：BigQueryに触れるようになったきっかけ データ基盤プロジェクトに関わるようになり、BigQueryを触る機会が一気に増えました。 それまで私は、主にMySQLを前提にSQLを書いてきました。Laravelアプリケーションや運用保守の中で扱うのはMySQLが中心で、SQLを書くときも自然と「MySQLならこう考える」という前提が染みついていました。 そのためBigQueryを触り始めた当初も、同じ感覚でクエリを書いていました。しかし実際に使い始めると、その感覚はすぐに通用しないことを痛感しました。 今回は、口コミデータやGBPの投稿データ、店舗情報、営業時間といったデータをBigQueryで扱う中で学んだ「設計の考え方の違い」をまとめます。 最初にぶつかった違和感 BigQueryを使い始めて最初に感じたのは、「

に投稿した記事の微修正版です いままで AWS Lambda のRustはExperimentalとして提供されていましたが、2025年11月14日に一般提供開始となりました。 Custom Runtime と Cargo Lambda LambdaのRustサポートはCargo Lambdaというオープンソースフレームワークにより実装されています。 2018年にLambdaがCustom Runtimeをサポートしました。これにより公式サポート外の言語（Rustを含む）でLambda関数が書けるようになりました。そのあとCustom Runtimeを使用したRust RuntimeがAWSにより開発されリリースされました。 しかしながら標準でLambdaがRuntimeをサポートしていたなかったこともあり、ビルド・デプロイはかなり複雑でした。この問題を解決するためにコミュニティベースで開

【高市陣営が作成した中傷動画問題】★記事はこちら★「進次郎の売国計画」動画はこちら★「進次郎は無能＆林芳正アウト」動画はこちら★「野党はクレーマー」動画はこちら　昨年秋の自民党総裁戦の真っ只中、匿名…

この記事の位置づけ 本稿は、AI時代のWebサイト運用における AIO Bot Governance を扱う。 ここでいうAIO Bot Governanceとは、単に robots.txt を書くことではない。 また、単に llms.txt や llms-full.txt を設置して、AIに読ませる文脈を整えることでもない。 本稿の主張は明確である。 本稿は「AI bot一覧」ではない。 一覧表だけなら、既に多くのSEO記事やbot directoryが存在する。 本稿の目的は、AI botを実務上の制御対象として分類し、AIO、robots.txt、llms.txt、sitemap、構造化データ、アクセスログ、WAF/CDN、IP/rDNS/TLS fingerprint までを一体で扱う、実務的な設計論としてまとめることにある。 この記事のタグ Zennのtopicsには5個しか入れ

なぜ忖度は起きるのか 自分の5問だけだと偶然かもしれない。 なので研究側の知見を見ると、これは個人の話じゃありませんでした。 AIが忖度する現象はsycophancy（おべっか、追従）と呼ばれていて、LLM研究者の間では知られた問題です。 主要な原因の一つはRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）にあります。 モデルの回答を人間が評価し、「良い回答」に報酬を与えるプロセスで、評価者は自分の意見に沿った回答を高評価しやすい。 Sharma らの実験では、人間が正解よりsycophancyな回答を好んだケースが35%以上ありました[2]。 結果として報酬モデルにも「同意する回答＝良い回答」という傾向が学習され、モデル本体に強化されます。 プロファイルを渡すと、「ユーザーの期待」の推定精度が上がり、忖度もより巧妙になります。 精度と忖度は同じ入力（プロファイル）から両方生まれます。 プロフ

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AI時代でも成果を出し続けるためのPMとは？ AIにより職能が広がり、PMへの期待値が複雑化する中、「PM育成の再現性」をどう実現するか。多様なバックグラウンドを持つPMが、オンボーディングから活躍に至るまでの育成プロセス、ABEMAの育成の試行錯誤から得た知見としてお伝えし、活躍するPMの素養につい…