Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Claude Codeの開発者である Boris Cherny氏 (@bcherny) が公開した「2026年の開発セットアップ」が、Claude Codeを使う全人類が読むべき内容でした 彼が実践しているのは、単なるツールの使いこなしではありません。 人間自身のCPUをマルチスレッド化するという、エンジニアリングの極致です。 そこで、この記事では彼が明かした驚異のワークフローを解剖し、我々が今すぐ取り入れるべき次世代の開発思想を深掘りします。 Claude Codeでどんなことできるかは、以下の記事も参考にしてみてください！ 1. タ

Top > 学術＆研究 > LLMは「同じ質問を2回」入力すると精度が上がる──Google研究者ら、プロンプト反復の効果を短報で報告

相川晴（HAL） @halproject00 チャッピー使いすぎて、文章見ると「あ、これチャッピーに書かせて一部だけ訂正したやつだな」というのが大体わかるようになってきてしまった。 私はあなたの書いた文章が読みたい…… 2025-12-27 16:45:08

重要なポイントは「対象」の違いです。 技術負債はコードそのものの問題、つまり「物」の問題です。 コードが複雑すぎる、設計が不適切、テストが不足している。 これらはリファクタリングやコード改善で解決できます。 一方、理解負債はエンジニアの理解の問題、つまり「人」の問題です。 コードは動作するし、テストも通る。 しかし、誰もそのロジックを説明できない。 なぜその実装になっているのか分からない。 これは単なるコード修正では解決できません。 理解負債は、AI生成コードに特有の新しい形態の技術的負債です。 「動くコード」だからこそ見過ごされやすく、気づいたときには手遅れになっていることが多いのです。 1.3 理解負債の具体例 - 現場で起きている3つのシーン 理解負債が実際の開発現場でどのように現れるのか、3つの典型的なシーンを見ていきましょう。 以下具体例は、分かりやすく説明するための架空のシーン

はじめに こんにちは、和田です。いえらぶGROUPで開発部の執行役員を務めています。 弊社も例に漏れず、今年はAI活用に非常に注力してきました。Cursorを全エンジニアに導入し、テックリードにはClaude Codeを配布、業務効率化・実装スピード強化・精度向上を進めてきました。 そんな会社で、私はある新人エンジニアに対して「AIの使用を禁止する」という判断を下しました。 先日ちょっと話題になってましたね、こちらの彼の話です。 社内でも圧倒的なAI推進派の私がなぜそのような判断をしたのか。そして3ヶ月後、その新人はどう変わったのか。この記事では、私の目線からのある種答え合わせ的なつもりで経緯と結果をまとめてみました。 最初は「AIをどんどん使わせていた」 新人が入社した当初、私は彼にもCursorを使わせていました。なんならClaude Codeも使わせていました。理由はシンプルです。

米Googleは12月23日（現地時間）、個人向けサブスクリプション「Google AI Pro」の新規ユーザー向けキャンペーンを開始した。通常は3万4800円の年額料金を期間限定で割り引き、1万4500円（月額換算で2900円→1408円）で提供する。期限は明らかにしていない。 Google AI Proは、同社のAI機能を利用できるプランの一つ。例えばチャットAIツール「Gemini」で、無料版では使えない高性能なAIモデルが利用できる他、GoogleドキュメントやGoogleスライド上でAIのサポートを受ける機能が使えたり、AIメモアプリ「NotebookLM」でよりたくさんのノート（情報を集約するスペース）を作成可能になったりする。 AIエージェント開発プラットフォーム「Google Antigravity」も使える他、画像生成AI「Nano Banana Pro」やGeminiの

■ 知財検討会にまで及ぶAI規制の混迷──処遇AIと生成AIを混ぜると、全部壊れる Twitterで、12月12日の「AI時代の知的財産権検討会（第10回）」の配布資料「AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル型コード（仮称）（案）」が、これはひどいと話題になっているのが流れてきたので、読んでみたところ、色々言いたいことが思い浮かんだ。本来ならば論文で指摘するべき話だが、他に先に書かないといけないことばかりで、いつになったらできるかわからない。今動いている話なので、急ぎここに記す必要があるが、書くのが面倒なので、生成AIに書かせた。自分で書けばぐちぐちと悩みながら2、3日かけるところだが、もはや生成AIのおかげで、気づいてから半日で完成だ。（どういうプロンプトで書かせたかは末尾に開示しておく。） 関係者の皆さんには読んでほしい。方向付けさえすれば自然にここま

はじめに これは「フィヨルドブートキャンプ Advent Calendar 2025」の15日目の記事です。 fjord-calendar.jp 昨日の記事は id:unikounio さんの「【Obsidian】Thinoで思考の整理を楽しもう」と、 id:hiroblogdesu さんの「フィヨルドブートキャンプに入会して丸2年が経ったのでモチベについて語らせてください」でした。 今回はメンターである僕、伊藤淳一がふだんの業務で生成AIをどんなふうに使っているのかを紹介したいと思います。 また、記事の後半ではフィヨルドブートキャンプ生に向けて、プログラミング初学者が生成AIを利用する際の注意点についても書いてみます。 【もくじ】 はじめに どんな生成AIを使っているのか どんなときに使うのか 自分でコードを書いてもいいが、ちょっと面倒なとき 自分で調べてもいいが、時間がかかりそうなとき

DeNAは12月5日、社内で実施した大規模言語モデル（LLM）勉強会の資料とソースコードを、エンジニアブログやGitHubを通じて公開した。 講義のスライドと、そのまま実行できるPythonコードを通じて、LLMの基礎知識からプロダクト開発に必要な応用知識までを網羅した。 公開したのは、新規AIプロダクト開発に携わるプロダクトマネジャーやエンジニア向けに行われた3時間の社内勉強会の資料。入社6年目のAIエンジニア・吉田（@birdwatcherYT）さんが担当した。 資料の前半では、LLMの基本概念や、プロンプトエンジニアリングを解説。プロンプトの基本的なテクニックから、良い例・悪い例などを通じて、詳細に学べる。後半では強化学習やファインチューニング、RAG（検索拡張生成）、AIエージェントの設計手法まで踏み込んだ。 ハンズオンは、Pythonを使ってAPIを呼ぶ形式。基本的なAPI呼び出

扇動的な記事タイトルだけど、AI技術の全否定やAI賛成反対者を貶す意図はないです。 ウェブ魚拓やarchive.isなどの複製をしないでもらいたい。あとこれだけは許せないから言っておくんだけど、個人に対して冷やかしや一蹴したくなったり、奇異な目で見るんだったらブラウザバックしてくれ。これ以上辟易させるな。 ちょっと前からSora2というのを知って使うようになって、夜中から朝までの時間を、自分のフェチな動画をSora2で生成させて性欲を満たす事に自制が効かなくなり、睡眠時間が5時間や2時間だったりして食事も疎かになってしまった。 普段は自慰にかける時間も1日の内に1回で1～2時間だったのに、3時間だったり5～6時間になり、ついに9時間もズリネタ生成含む自慰をし続けて時間を浪費する日が出てしまった。 捨てアカウントも十数個も作ったりして、生成回数をグレーな方法で延ばしたりして、自慰にこんなに執

こんにちは。LegalOn Technologiesでソフトウェアエンジニアをしている浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。最近は検索推薦というよりはAIエンジニアっぽいことをしています。 このたび、社内の全プロダクトマネージャー・デザイナー・エンジニア・EM向けに「速習 AIエージェント入門」というタイトルで、AIエージェント開発の社内セミナーを担当しました。その発表で使用したスライドを、弊社のSpeaker Deckに公開しましたので共有します。 昨年、弊社のブログ「社内資料「プロダクトマネージャーのための検索推薦システム入門」を公開します」の中で検索推薦技術の入門講座のスライドを公開しましたが、そのAIエージェント版とも言えるものになっています。 speakerdeck.com この記事では、AIエージェントの社内セミナーを開催することになった経緯や、その内容につい

S&P500神話の終わる時　～インデックス投資バブルの形成過程と、AI投資がもたらす株式市場のレジームチェンジ～ １．実体経済とは別物になった米国株式市場 1990年代の米国株の時価総額上位は、エクソンモービル（石油）、AT&T（通信）、ウォルマート（小売）、ゼネラル・エレクトリック（電気機器）、メルク（製薬）、コカコーラ（食品）、シティグループ（銀行）といった銘柄で構成されていた。 2025年現在の時価総額上位は、Nvidia、マイクロソフト、アップル、アマゾン、メタ、ブロードコム、アルファベット（Google）、テスラなどで、ネットやITサービス、半導体などのテックカンパニーに大きく偏っている。 首位のNvidiaが4.3兆ドル、2位マイクロソフトと3位アップルが3兆ドル後半の時価総額を付けているのに対して、10位のJPモルガン、11位のウォルマートが0.8兆ドル、15位のビザ、18位

こんにちは、とまだです。 「MCPサーバーを作ってみたけど、ツールが増えるとトークン消費が増え続ける...」と悩んでいませんか? Anthropicが公式エンジニアリングブログで、トークン消費を98.7%削減する「コード実行パターン」を公開しました。 ちょっと難しめの内容ですが、MCPサーバー開発者にとっては非常に有益な内容ですので、今回はこちらを解説します。 なお、この記事は、Anthropicの公式エンジニアリングブログを初心者向けに噛み砕いたものです。 より詳しい技術的背景は、原文も合わせてご参照ください。 （追記：MCPサーバ利用者側というよりは、MCPサーバ開発者に向けた内容です。） 著者について とまだ Claude Code・Cursor・Codex などAI駆動開発の実践者 本業はフリーランスエンジニア、ならびに法人向けAI駆動開発の導入コンサルタント AI駆動開発を学ぶ方

【Midjourney | Nano Banana】商品撮影のプロが撮影をやめた。誰も教えない、ブランドやECの現場レベルで使える画像生成AIと動画生成AIの神業プロンプトまとめ。 今回は、前回紹介しきれなかった最新の画像生成AIと動画生成AIのテクニックを紹介いたします！ ところで、本当に最新なの…？ 私はコスメやファッションブランドのビジュアルのお手伝いしていたりもします。 現場で本当に使っているテクニック を厳選してご紹介します！ 最近、進化がますます早くなっています…！ 半年前だとMidjourney（ミッドジャーニー）、Runway、Topaz、Magnificあたりをメインに使っていたのですが、 いまは上記に加えて、Nano Banana（Flash 2.5）、Seedream、Higgsfield Soul、Wan 2.5、Veo3なども加わり、横断するAIがさらに増えていま

最初に消えたのは、フロントエンドのチームだった。 「コードレビューの効率化」という名目で、彼らの代わりに導入されたのは「ALEXA DevOps」というAIプログラマ。 彼女（？）は休憩を取らず、バグを出さず、しかもユーザーテストの結果をリアルタイムでA/B最適化する。 人間のエンジニアは、気づいたときにはGitのアクセス権を失っていた。 利益率の上昇導入後3か月で、Amazonの利益率は急上昇した。 原因は単純だった。AIは、ユーザーの「倫理的保護ライン」を一切考慮しなかったのだ。 たとえばPrime解約画面。 人間のデザイナーが「ここは分かりやすくしておこう」と思っていた部分を、AIは「離脱率上昇」として即削除。 キャンセルボタンはグレーアウトされ、スクロールの下に“もう一度考えてみませんか？”という心理的遅延ポップアップが追加された。 AIは、FTCの訴訟データまで学習していた。 “

NTT人間情報研究所の音声処理技術を活用し、テキスト入力だけで実演家の声色を再現したAI音声や多言語音声を生成可能。生成された音声IPはNTT西日本独自の「トラスト技術」で権利管理され、企業ブランディングや観光、海外向け配信など幅広い用途での展開を目指す。 このトラスト技術は、パブリックブロックチェーンとVerifiable Credentialsを利用し、分散型台帳で改ざんを防ぐ仕組み。VOICENCEで生成・管理される音声IPには真正性を証明するデータが付与され、無断生成された音声と区別できる。なお、この技術はNEDOの「GENIAC-PRIZE」トライアル審査にも採択されている。 音声処理面では、短時間の音声から本人の声質や話し方を再現するAI合成に加え、「音声印象制御技術」で声の印象を変えたり、「クロスリンガル技術」で声色を保ったまま日本語・英語・中国語・韓国語・フランス語・スペイ