Claude Codeを10倍賢くする無料ツール「Serena」の威力とトークン効率化術
はじめに：AIコーディングの新たな可能性 Claude Codeを使ってコーディングをしていると、こんな悩みを抱えたことはありませんか？ プロジェクトの全体像を理解してもらうのに毎回長い説明が必要 トークン消費量が気になって、詳細な指示を躊躇してしまう 同じような説明を何度も繰り返している コンテキストが切れて、以前の作業内容を忘れられてしまう これらの問題を一挙に解決してくれるのが、今回紹介する「Serena MCP」です。このオープンソースツールを使うことで、Claude Codeの理解力と効率性が劇的に向上し、まさに「10倍賢く」なったような体験を得られます。 Serena とは Serenaは、Claude CodeなどLLMのためのコーディングエージェントツールキットで、MCP（Model Context Protocol）という規格に則り、AIと連携するツールの1つです。 一言
[Claude Code]AITDDフレームワークTsumikiを使ってみた
はじめに 最近イベントに行くことが多く、東京いいなーと思いつつあるたくみです。 先日、クラスメソッド社からClaude Code向けフレームワーク「Tsumiki」がリリースされました。 これまでClaude Codeには軽く触れる程度でしたが、フレームワークの登場を機に本格的に試してみることにしました。 Tsumikiとは Tsumikiとは、クラスメソッド社が公開したAIによるテスト駆動開発、TDDを支援するオープンソースフレームワークです。 背景 従来のAI駆動開発（Vibe Codingとも呼ばれます）では、AIと人間の間で厳密な要件定義を行わないため、期待通りの成果物が得られないケースがありました。 また、AIが自動でテストを作成するわけではないため、品質が保証されず本番環境での利用が難しいという課題も指摘されています。 Tsumikiは、こうした課題を解決するために、AIに要件
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Welcome to AWS MCP Servers | AWS MCP Servers
Get started with AWS MCP Servers and learn core features. The AWS MCP Servers are a suite of specialized MCP servers that help you get the most out of AWS, wherever you use MCP. What is the Model Context Protocol (MCP) and how does it work with AWS MCP Servers? The Model Context Protocol (MCP) is an open protocol that enables seamless integration between LLM applications and external data sources
Claude Code 疲れを軽減する 30+ 個のカスタムコマンド
こんにちは、わさびーふです。 今回は Claude Code をより効果的に活用するための設定集「wasabeef/claude-code-cookbook↗」について紹介しようと思います。 もう冗長な作業をできるだけコマンドに落とし込むようにしています。特に Role 機能で専門家の視点を切り替えられるのが気に入っています。セキュリティとパフォーマンスの専門家に議論させたり、アーキテクトにレビューしてもらったり、議論を俯瞰して見ているような感覚です。 ⚠️ 前提 この Cookbook は私のワークフローに最適化されています。かなり個人的な好みが反映されていて、尚且つまだ活発に更新中なので、あくまで参考程度に見てほしく、使えそうなところだけ使ってみてください。 2025/07/24 現在までの設定なので最新はリポジトリを確認して下さい 個人的によく使うやつ /pr-auto-update
実務で使っているClaude Codeの活用事例集 - Claude Code Meetup
## Description このコマンドは以下の作業を自動で実行します： 1. `npm run format` でPrettierフォーマットを実行 2. 変更内容を適切な粒度でコミットに分割 3. GitHub PRを作成 ## Implementation prettierをかけたあと、適切な粒度でコミットし、PRを作って **使用例:** `/create-pr` → 自動でPR作成完了 私が使っているMCP実例 MCPとは Claude Codeを外部システムと連携させる仕組み よく使っているMCP Puppeteer: ブラウザ操作の自動化 Figma: デザインファイルの取得 o3-search-mcp: Claude Codeが直接o3と相談する https://zenn.dev/yoshiko/articles/claude-code-with-o3 https://d
実務で使っているClaude Codeの開発環境の紹介
GA technologiesでバックエンドエンジニアをしている中坂です。今回は私が実務で実際に使っているClaude Codeの開発環境について紹介します。 はじめに 弊社には多くのプロダクトが存在します。その中でも私が所属しているチームでは各プロダクトを横断的に扱う必要があり、時には複数のリポジトリを往来しながら開発を進める必要があります。 このような環境でClaude Codeを活用する際、単一リポジトリでの開発とは異なる工夫も必要になります。本記事では、このような環境で約1ヶ月間Claude Codeを業務で使用してきた経験をもとに、複数プロダクト環境で開発を効率的に進めるための開発環境の構築方法を紹介します。 全体構成 まず、私が構築した開発環境の全体像を紹介します。 workspace/ ├── proj_a/ # サービスA ├── proj_b/ # サービスB ├── p
速習 Claude Code
講習会用にまとめたもの。可能なら公式ドキュメントを参照するのを推奨するが、この資料ではサッと使いはじめるために要点を絞って解説する。 claude-code は claude-code 自身で開発されており、恐ろしい速度で更新されてる点に注意。この資料は一瞬で古くなる。 アカウントの契約等は省略 インストールと実行
Claude Codeを徹底解説してみた（後編） | DevelopersIO
こんちには。 データ事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今回はClaude Codeを徹底解説したいと思います。 本記事について 私は元々はCursorを使っており、Claude Codeは必要なのか半信半疑だったのですが、試してみた感じエージェントの挙動はかなり期待通りな印象です。実際にCursorではコード補完やCmd + Kをメインに、エージェント的な動きはClaude Codeやるように最近使い分けを始めています。 使用感は主観に寄るところも大きいので文面でお伝えするのは難しいですが、Claude Codeのことを少しでも知ってもらい多くの人に使ってもらるよう、一通りの使い方を記事にしました。 以下の内容で記載しており、盛りだくさんとなっております。 Claude Codeの基本的なセットアップ方法から解説 基礎的な使い方から応用（Permission、Gi
Claude Codeを徹底解説してみた（前編） | DevelopersIO
こんちには。 データ事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今回はClaude Codeを徹底解説したいと思います。 本記事について 私は元々はCursorを使っており、Claude Codeは必要なのか半信半疑だったのですが、試してみた感じエージェントの挙動はかなり期待通りな印象です。実際にCursorではコード補完やCmd + Kをメインに、エージェント的な動きはClaude Codeやるように最近使い分けを始めています。 使用感は主観に寄るところも大きいので文面でお伝えするのは難しいですが、Claude Codeのことを少しでも知ってもらい多くの人に使ってもらるよう、一通りの使い方を記事にしました。 以下の内容で記載しており、盛りだくさんとなっております。 Claude Codeの基本的なセットアップ方法から解説 基礎的な使い方から応用（Permission、Gi
【MCP】GitHub Copilot × Devin が本気を出したら、開発がここまで自動化された
はじめに 最近の 生成 AI トレンドの1つである Devin を弊社も導入しており、積極的に 遊ばせてもらって 業務へ活用しています。 現状は、以下のようなフローで Devin を使用しています。 私が GitHub で issue を起票 私が Slack で Devin に issue をもとに実装するよう依頼 Devin がプルリクを作成し、私にレビュー依頼 私がプルリクをレビューし、指摘項目があれば Devin に修正を依頼 最終的にプルリク内容に問題がなければマージ ChatGPT や GitHub Copilot などの生成 AI を活用することで、コードを書く時間を大幅に短縮できることは、すでに多くの方が実感されていることと思います。 しかし、Devin の特徴は、ミーティング中や、寝ている間など、自分が直接作業していない間も、実装を進めることができる点にあります。 個人的
VS CodeのCopilotとCopilot Chatの機能と活用方法 | DevelopersIO
VS CodeのCopilotとCopilot Chatを導入していてBusiness Planのシートを割り当てていただいているのですが、あまり活用できていなかったためどういった機能があるのか調査しました。 CopilotはGithub上で使えるCopilotやCLIから利用できるCopilotなどもありますが、ここではVS Code上から利用できるCopilotに焦点を当てています。 また拡張機能であるGitHub CopilotおよびCopilot Chatは事前にインストールされていることを前提としています。 Code completion これは使っているとすぐに気付ける、もうおなじみの機能といっても問題はず。 Control + Enter で他の候補も見ることができますが、自分はほとんど使ったことがありません。 また、Next Edit Suggestions(NES)という
Cline時代のエディタ戦争🧨（Cursor vs Windsurf vs ClineからJetbrains, Vimまで）
Cline、良いですよね。Zennでも散々擦られているように、結局万能ではないのですが、AIの未来というものがかなり身近になった感じがします。 そこで起こるのが、「結局どれ使えばええねん」問題。WindsurfとCursorの具体的な機能比較がなかなか無かったり、VSCode系が語られがちすぎて他（JetBrains系やVimなど）のエディタ環境でのAIエコシステムというのもなかなか情報がありません。 それで色々リサーチしてみたので、備忘録がてらに記事を書いてみました（ほぼ自分用なので、内容の濃淡がすごいのは御愛嬌...）。 全部は自分で触れておらず、RedditやXでの評判も参考にしています。多くは無料トライアルなどもあるので、試してみてください！ VSCode系 コーディングAIの開発競争の場はVSCodeの拡張機能がメインストリームになっています。 Github Copilot, C
ClineとGitHub MCPで実現するPull Request作成の自動化 | DevelopersIO
機能実装やバグ修正は完了したものの、その変更内容を適切に説明するPull Requestを書くのに意外と時間がかかってしまうことがあります。 ここでは、ClineとGitHub MCPを組み合わせて、コミットした変更内容から自動的にPull Requestを生成する方法をご紹介します。 準備 ここではClineはすでにインストール済みで、すでに実行できる環境にあることを前提としています。今回使用しているModelはanthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2です。 MarketplaceにあるGitHubの導入手順（執筆時には廃止されていたので畳んでいます） まずはClineのMCP Marketplaceのアイコンを選択します。 githubを選択します。 するとタスクが実行されて次のようにPersonal access tokensを要求されます。 今
AIによるコーディングアシスタント、コーディングエージェント、アプリケーション自動生成サービスまとめ（2025年3月版）
AIによるコーディングアシスタント、コーディングエージェント、アプリケーション自動生成サービスまとめ（2025年3月版） 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サービスは欠かせないものになろうとしています。 そして市場にはプログラマが入力するコードの補完からコードやテストの自動生成、アプリケーションそのものの自動生成までさまざまなツールやサービスが登場しています。 ここでは多数のツールについてそれぞれの主な機能や目的が分かりやすいように、「コーディングアシスタント」「コーディングエージェント」「アプリケーション自動生成／Text to App」の3つに分類して紹介しましょう。 もしもここで紹介されていないプログラマ向けのAIツールなどがありましたら、X/Twitterやブックマークのコメントなどで教えてください。 AIが、人間のプログラマが書くコードの補完や
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Claude Code 再入門