Claude Code を「何となく使っている」から抜け出す——『実践 Claude Code 入門』で得た気づき
原因に対する解決策が当たり前すぎますが、下記でもう少し詳しく見てみましょう。 「過去の指示を忘れてしまう」の解決策：コンテキストを分離する コンテキストウィンドウの容量は有限なので、何も考えずに指示を出し続けると過去の指示を忘れてしまいます。 Claude Code では一定のしきい値（デフォルトでは 95%の容量）を超えると自動圧縮が実行されますが、重要な情報が抜け落ちてしまう可能性があります。 また、コンテキストが大きくなると LLM の性能そのものが落ちてしまうという問題もあります。 コンテキストが膨らんでしまうのであれば分割してしまいましょう。具体的には以下のような方法があります。 解決策 1: 構造化ノート 構造化ノートとは、重要な情報をコンテキストウィンドウの外部に分離する戦略です。 やり方は色々ありますが、本書では以下の方法が紹介されていました。 .steering/という名
マネーフォワードクラウド会計のMCPサーバーが全プラン開放。使ってみてわかった「APIのクセ」11選｜鯵坂健太郎｜鹿児島の税理士
本日（2026年3月26日）、マネーフォワードがクラウド会計のMCPサーバーを全プランのユーザーに提供開始しました。 これまでは一部の公認メンバー事務所に限定されていましたが、本日から企業ユーザーを含む全プランのユーザーに開放されました。マネーフォワードクラウド会計・確定申告の有償プランを契約していれば、誰でも利用できます。なお、技術的なサポートは有料の公認メンバーである士業事務所に限定されています。 私はクローズドβの頃から使わせていただいていたのですが、今回の全プラン開放を機に、これから使い始める方がハマりそうなポイントを共有しておきます。 そもそもMCPサーバーって何？「MCPサーバー」と聞いて「？」となる方もいるかもしれません。 簡単に言うと、AIとクラウド会計ソフトをつなぐ仕組みです。Claude DesktopやCursorなどのAIツールに設定すると、AIが直接マネーフォワー
社内問い合わせをAIエージェント化して爆速で解決できるようにした
はじめに：社内問い合わせがじわじわ開発を削っていく ダイニーでは、飲食店舗から日々、運用サポートチームに問い合わせが寄せられます。そして、運用サポートチームだけでは解決できない技術的な問い合わせを開発チームへつなぐ"入口"が 社内問い合わせシステム です。 「会計がうまくいかない」「設定画面の操作が分からない」といった声が、社内問い合わせシステムを通って日々エスカレーションされます。 ただ、運用が軌道に乗るにつれて次の課題が顕在化しました。 1日あたり約8件の問い合わせが発生する 1件の調査に数時間かかる リードタイムの中央値が10日 ステータス管理が弱く、クローズされずに放置される 社内の問い合わせ対応は、目立ちにくいのに確実に開発チームの時間を削ります。そこで、社内問い合わせシステムを AI エージェント化し、定型的な調査とリマインドを自動化して、対応をチーム全体でスケールさせる方針に
Claude Code が RAG を捨てた理由 -「Agentic Search」という選択肢
先日、YouTube で公開された技術チャンネル The Pragmatic Engineer のインタビュー動画（2026年3月公開）を見ていて、興味深い話を耳にしました。ゲストは Claude Code の中心的な開発者である Boris Cherny 氏。動画全体では Claude Code の開発経緯や、AI がエンジニアの働き方をどう変えるかといったテーマが語られていますが、その中で特に印象に残ったのが「コードベースの検索をどう実現しているか」という話題でした。 Boris 氏はこう言い切っています。 "Agentic search just outperformed everything. And when I say agentic search, it's a fancy word for glob and grep. That's all it is." （Agentic
『ソフトウェアアーキテクチャの基礎 第2版 ― エンジニアリングに基づく体系的アプローチ』 - snoozer05's blog
翻訳を担当した書籍『ソフトウェアアーキテクチャの基礎 第2版 ― エンジニアリングに基づく体系的アプローチ』（オライリー・ジャパン）が3月6日に発売されます。本書は、2025年4月に出版されたMark Richards, Neal Ford著『Fundamentals of Software Architecture, 2nd Edition』（O'Reilly Media）を全訳したものです。 ソフトウェアアーキテクチャの基礎 第2版 - O'Reilly Japan 本書について 本書は、ソフトウェアアーキテクチャという分野が持つ多様な側面を現代的な視点から整理し、その基礎を詳しく解説した書籍です。本書の第1版は、2020年（邦訳は2022年）の刊行以来、国内外で高く評価され、ソフトウェアアーキテクチャに入門するための定番書としての地位を築いています。 本書の概要について詳しくは、第1
生成AIでJavaScript/TypeScriptを扱うときに設定しておきたい ESLintルール - プププなテクブ
このエントリはTSKaigi Mashup Kansai 生成AIでTSを扱うときに考えたい設計&ガードレールでの発表内容です。登壇資料をブログとして読めるように再構成して公開しています。 はじめに 去年あたりは「ジュニアエンジニアレベルと思ってね」と公式各所から言われていたコーディングエージェントも、もはやそのレベルを超えてきました。 今や副操縦席に座っているのは人間の側です。しかし、AIが機長だからといって自由に飛行機を操縦してよいかというとそうではありません。決められた航路や離着陸の手順を守る必要があり、そこを外れないガードレールが必要です。 またこれはAIに限った話でもありません。AIであれ人間であれ、「開発者」はもれなく全員が決められたルールに違反しないようコードを書くべきです。またレビュワーも完璧ではありません。問題に気づかないまま変更を承認してしまうこともあるでしょう。 なの
0から分かる Claude Code 完全ガイド
ちゃんと人間が書いています。 Claude Codeをこれから使い始める初学者の方から、 すでに使っているけれど もっと活用したい上級者の方まで、 幅広く対象にしています。 2026/02/18時点のAnthropic公式のベストプラクティスと、私の開発の知見を元にまとめています。 上から順に読んでいけば、誰でもプロになれるように書きました。
なぜ、Claude Codeは、RAGを捨ててAgentic Searchを選んだのか？
先日、Claude Codeの開発者でありAnthropicのエンジニアでもあるBoris Cherny氏が、「初期のClaude CodeではRAG＋ローカルベクターDBを使っていたが、最終的にAgentic Searchの方が圧倒的に良いと分かった」 という発言がありました 私はBoris氏のこの投稿を見たとき「やっぱ、そうだよな」と思いました。なぜなら私もRAGで検索システムを作った際に似たようなことを考えていたからです。この記事ではこの騒動の背景を整理しつつ、なぜClaude CodeがRAGを捨ててAgentic Searchを選んだのかを説明します。 Boris Cherny氏について Boris Cherny氏はAnthropicのエンジニアであり、Claude Codeの創設者 でもあります。また『Programming TypeScript』の著者でもあり、複数の技術系ポ
Claude Codeベストプラクティスまとめ
自分が読む用にMarpでまとめたものを、読後に調整して公開しました。
Claude Codeがわずか30分でCUDAをROCmへ移植：崩れ去る「CUDAの掘」とAIが書き換える半導体業界の勢力図 | XenoSpectrum
Claude Codeがわずか30分でCUDAをROCmへ移植：崩れ去る「CUDAの掘」とAIが書き換える半導体業界の勢力図 この出来事は、後の世において、テクノロジー業界における歴史的な瞬間だったと記録されることになるかもしれない。 発端は、Redditのとあるスレッドへの投稿だった。自律型AIコーディングプラットフォームである「Claude Code」を用い、NVIDIAのCUDAバックエンドコードを、競合であるAMDのROCm（Radeon Open Compute）プラットフォーム向けに、なんと、わずか30分で移植することに成功したということが報告されたのだ。 これは過去20年にわたりNVIDIAが築き上げ、AIおよびHPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング）市場での独占的地位を支えてきた「CUDAの堀（CUDA Moat）」が、AIエージェントの台頭によって無力化される可能
ChatGPT履歴をMarkdown化して知識資産とする方法
ChatGPTの会話履歴（公式エクスポートのconversations.json）をPythonでMarkdownに一括変換し、ローカルで全文検索できる知識資産にします。月単位/会話単位で出力できます。 ChatGPTの履歴を知識資産に変える ChatGPTで調べ物や学習をしていると、数週間後にこうなりがちです。 「あの結論、どのチャットだっけ？」 「確か手順を書いたはず…」 「会話に散らばった知識を横断検索したい」 この記事では、ChatGPTの公式データエクスポートで取得できる conversations.json を、UTF-8のMarkdownに一括変換して、自分のローカルにmdファイルで保存するスクリプトを作ったので紹介します。 （外部API不要・追加ライブラリ不要・ローカル完結） Quick Start（最短3ステップ） 0) 前提 Python 3.x が動くこと（Windo
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
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
AI Agentフレームワークを使うべきなのか？
こちらはLayerX AI エージェントブログリレー41日目の記事です。 こんにちは、CEO室でAI Agent開発のPdMをしているKenta Watanabeです。 AI Agent開発に取り組んでいる方や自分用の効率化ツールを開発したりしてLLMで遊んでいる方は何かしらのAgentフレームワークを利用されている方が多いのではないかと思います。LayerXでもAI SDKなどのフレームワークが社内で利用されています。本日はAgent開発の試行錯誤を通して得られたAgentフレームワーク選びの参考になるような考え方を紹介できればと思います。 Agentフレームワーク戦国時代 ここ数年はAgentフレームワーク戦国時代と言えるほどたくさんのフレームワークやSDKが開発され利用されているのではないかと思います。各LLM ProviderはLLMを利用するためのHTTP EndpointとSD
コーディングエージェントが useEffect を多用するのがつらい
useEffect Policy useEffect must be used only for synchronizing with the external world — for example: API calls, WebSocket connections, browser APIs, external store subscriptions, or timers. In all other cases, it must not be used. Anti-patterns - Copying props or derived values into local state - Running logic in response to flag changes - Handling user actions inside effects instead of event han
LLMのキモい算術 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
LLMは「226-68=」のようなプロンプトを与えると「158」と計算してくれますが、この計算は我々が想像するよりも奇妙な方法で行っていることを紹介します [Nikankin+ ICLR 2025]。 まずは前提条件を確認します。思考の連鎖は使わず、「226-68=」のようなプロンプトに対して「158」のように答えを直接出力する場合を考えます。 一例として Llama3-8B を考えます。Llama3 のトークナイザは 0 から 1000 までの数に 1 つのトークンを割り当てるので、「226-68=」を入力すると、次のトークン「158」が「0」「1」...「157」「158」「159」...「1000」などのトークンの中から、最も確率が高いものとして選ばれます。 ヤニフ・ニカンキンらの発見 [Nikankin+ ICLR 2025] は、Llama3-8B は答えや入力についての粗い条件
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