新しい開発者ツールの導入は、ロールアウトのお知らせだけでは実現しません。チーム内の誰かがそのツールを上手に使い始め、それについてオープンに話し、他の人が簡単に従えるようにすることで初めて実現します。このキットは、そうした取り組みをサポートするために設計されており、それを第二の仕事に変えることはありません。すでに行っている可能性の高いことに形を与え、同僚に直接渡せる資料を提供します。 チャンピオンとして行う仕事は、不釣り合いな効果を持ちます。共有する例は、その後に続くエンジニアの学習曲線を短縮し、公開で答える質問はすべて、1人の経験をチーム全体が構築できるものに変えます。あなたはヘルプデスクではなく、チームの乗数として機能しており、このガイドはその条件下で役割を持続可能に保つために構成されています。 チャンピオンの役割は、相互に強化される3つの行動で構成されています。発見したことを共有するこ
初版：2026年5月10日 更新：2026年5月10日 目次 Claude Codeとは？ インストール フォルダ構成 設定 設定 (settings.json) 基本ルール (CLAUDE.md) メモリ (MEMORY.md) 機能 フック (hooks) コマンド (commands) スキル (skills / SKILL.md) サブエージェント (agents) コネクタ(connectors / MCPサーバー) LSP(LSPサーバー) プラグイン(plugins) スラッシュコマンド(/command) 終了 会話履歴 セッション管理 設定系 情報表示系 認証・アカウント コード管理・レビュー プランニング・タスク管理 クラウド・リモート機能 拡張機能・統合 スケジュール・自動化 学習・サポート 外部連携セットアップ その他 ショートカット コンフィグ値 コマンドオプショ
社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code を安全に使おう勉強会 」を開催しました。 Claude Code をセキュアに使う上での、 基本的な考え方や権限/サンドボックス機能の紹介、簡単なデモを実施しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 以下勉強会で連携した設定サンプルです。 Claude Code を安全に使おう勉強会: 補足資料 - Gist スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 イントロ 勉強会の目的やアジェンダ、スコープについて話します。 勉強会の目的 Claude Code (に限らず、AIエージェント) はとても便利です。 しかしリスクもあり、暴走もします。 この勉強会では、 Claude Codeが適切な範囲で適切に動けるような、 ガードレールの敷き方 を学
Claude Codeに高度なコードレビュー機能が登場。深いコードレビューに最適化し、人間が見逃しがちなバグまで検出 AIエージェントにより多数のコードが短時間に生成できるようになってくると、そのコードに問題がないかを確認するコードレビューの負担が増します。すると、コードレビューが新たなボトルネックとなって開発スピードが上がらなくなという新たな問題が登場してきます。 今回Anthropicが明らかにしたClaude Codeのコードレビュー機能は、このボトルネックを解消するためにコードレビューもAIエージェントに支援してもらい、より効率的かつ正確に行えるようにするものです。 複数のAIエージェントが並行してレビューを実行 Claude Codeのコードレビュー機能は、プルリクエストが発行されると複数のAIエージェントがコードのレビューを開始します。 エージェント群は並行してバグを探し、検証
Today we're introducing Code Review, which dispatches a team of agents on every PR to catch the bugs that skims miss, built for depth, not speed. It's the system we run on nearly every PR at Anthropic. Now in research preview for Team and Enterprise. Managing the review bottleneckCode output per Anthropic engineer has grown 200% in the last year. Code review has become a bottleneck, and we hear th
NEW! 2026.03.08 ITニュース DeNA生成AIAI 「開発エンジニアの人生が一変した1年」だった――。 2025年に「AIオールイン」を宣言したDeNA。あれから1年、会長の南場智子さんは劇的な変化をそう切り出した。 コーディングに手を動かすことが激減し、AIが自らタスクを請け負うAIエージェントが民主化したこの1年。最前線で南場さんが痛感したのは、生産性向上という甘い果実だけではない。 「無慈悲なLLM」 「中途半端な専門性は一撃で淘汰される」 「スピード感のないプロダクトに、成長も参加資格もない」 突きつけられたのは、昨日までの常識を無効化するシビアな現実だ。 しかし、南場さんは同時にこうも断言する。 「諦めるのは時期尚早。日本はまだまだ勝てる」 その真意と、南場さんの描く未来予測とは？ 2026年3月6日に行われたばかりの最新プレゼンを、熱量そのままにノーカットでお届
ターン数とは、1 回のプロンプト実行中に Claude が何回 API ラウンドトリップ（ツール呼び出し → 結果受け取り → 次の応答）を繰り返したかの回数です。 v1（新規作成）の所要時間 v1 では言語間の差が大きく出ています。Python（32.9 秒）と Ruby（33.2 秒）が僅差でトップ、JavaScript（36.0 秒）が続きます。一方、Ruby/Steep は 105.0 秒と Ruby の約 3.2 倍。Lua（96.4 秒）や OCaml（80.9 秒）も遅め。 v1 は空のディレクトリからスタートするので、Cargo.toml や package.json などのプロジェクト設定ファイルを生成するコストが含まれます。Python/Ruby/JavaScript などは minigit ファイル 1 つを生成するだけで済むので、差が大きくなっている可能性があります
昨年9月20日、まだまだ暑いと言っていた時期ですが、そのころに仕様駆動開発としてGitHub SpecKitを試した記事を書きました。 仕様駆動開発の在り方に関しては取り組み方であったり、どのAIツールで。。等々、色々と試行錯誤が行われているかと思います。 我々のように仕事でコードを書いている人間にとってはバイブコ―ディングでは話にならないので何らかの形でドキュメントを起こし、それをAIに共有しつつコードを書いていく必要があります。 GitHubのSpec Kitも仕様駆動開発のツールの１つとして高く評価されていますが、この進歩の早いAI界隈においてSpecKitも更に進化を遂げているようなので、再度試してみたいと思います。 前回はWindowsは動作環境に含まれていなかったのですが（それでも一応動作はしていましたが）、今回改めて動作環境の１つとなっていまして、前回同様Windowsで動か
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 Claude Codeを使い始めたけれど、まだ「ちょっと賢いターミナル」くらいの付き合いになっている方はいませんか。あるいは、毎日使っているけれど「セッションが終わるたびに文脈がリセットされるのがもったいない」と感じている方もいるかもしれません。 AIコーディングツールは便利ですが、そのまま使っていると「賢いけど記憶喪失のペアプロ相手」になりがちです。昨日デバッグした問題の経緯も、先週の設計判断の理由も、新しいセッションでは白紙からのスタート。「……また同じ説明からか」と思ったことがある方、きっと少なくないはずです。プロジェクトが増えるほど、この「文脈の断絶」がじわじわ効いてきます。 Claude Code界隈ではClaude-Memをはじめ、記憶の永続化や開発効率化のためのソリューションが日々登場しています。アン
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2025 年から 2026 年にかけて、ローカル LLM 界隈の動きが激しすぎて追いつけなくなってきました。DeepSeek-R1 のインパクト、Ollama の機能拡充、Qwen2.5 の日本語性能向上、そして Claude Code がローカル LLM で動くようになったという話題。「そろそろちゃんとキャッチアップしないとマズい」と思い、自分の整理も兼ねてこの記事を書いてみました。 この記事では、普段 Claude Code や GitHub Copilot、Cursor などのコーディング AI を使っている開発者向けに、2026 年 1 月時点でのローカル LLM の選択肢を整理していきます。「どのモデルを選べばいいのか」「ライセンスは大丈夫なのか」「どれくらいのスペックが必要なのか」といった疑問に答えてい
AI・機械学習チームの髙橋です。 みなさま、コーディングライフいかがお過ごしでしょうか。 エムスリーでは、昨年初夏頃からエンジニアに対してClaude Codeの業務における無制限使用が解禁されています。 現在ではほぼすべてのエンジニアが普段からClaude Codeを利用し、AIレビューやチーム内でのプラグインによるSkill共有が進んでいます！ ということで今回は、以前の突撃！ 隣のキーボード M3 2024 - エムスリーテックブログのスピンオフとして、エムスリーのエンジニアメンバーが実際に利用している便利なClaude Codeのカスタマイズを募集し、紹介します！ 例のしゃもじ 前置き：Claude Codeのカスタマイズとは Claude Codeではエージェントに対してユーザ・プロジェクト固有の指示や制約を与えることができます。 昨今はSkillsが特に話題となっていますが、こ
こんにちは。LINEヤフー株式会社の平野です。普段はYahoo!ファイナンスの主にフロントエンド領域の開発とスクラムマスターを担当しています。 LINEヤフー全エンジニアを対象とした AI利活用を横断的に推進するワークショップであるOrchestration Development Workshopを運営するOrchestration Guildメンバーも担当しています。 Orchestration Guildは、CTOから選抜されたエンジニアが集まり、現場のAI活用の実践知識を横断的に持ち寄るコミュニティです。ワークショップで扱うテーマ提案、実践的ユースケースの共有、技術的観点での品質アドバイスなどを担当し、Orchestration Development Workshopのコンテンツが属人化せず、継続的に発展していくことを支える役割を担っています。 このテックブログでは、Orches
はじめに Claude Codeを触り始めると、「Skills」「Custom Commands」「Hooks」「サブエージェント」「MCP Servers」...と、似たような機能がいくつも出てきて混乱しませんか？ それらを使わなくても開発効率は使っていない時よりもかなり上がっているので、私は自腹で月300ドル払っていましたが、半年ほどあまり活用していませんでした。しかし活用したところかなり便利だったので一度まとめてみます。 この記事では、各機能の使い方だけでなく、「なぜその機能が存在するのか」「どういう問題を解決するのか」という思想から説明していきます。思想を理解すれば、新しい場面に遭遇しても自分で判断できるようになりますし、「この機能、こういう使い方もできるんじゃないか」というアイデアも浮かびやすくなるのかなと思います。 Claude Codeの考え方を理解する なぜこんなに多くの拡
各Skillの詳細解説 1. Playwright Browser Automation 概要 ClaudeがPlaywrightを使用してブラウザ自動化を実行するSkill。事前に用意されたスクリプトに制限されず、ユーザーの要求に応じてカスタムのPlaywrightコードをその場で記述・実行できる。 こんなときに使う Webサイトのテストを行いたいとき ブラウザ操作を自動化したいとき フロントエンドのUIテストやデバッグが必要なとき 具体的なユースケース ログインフローのテスト フォーム入力・送信の自動化 レスポンシブデザインの検証（複数ビューポートでのスクリーンショット取得） リンク切れのチェック E2Eテストの実行 使用例 2. prompt-engineering 概要 LLMのパフォーマンス、信頼性、制御性を最大化するための高度なプロンプトエンジニアリング技術を提供するSkill
なぜホットペッパーグルメと Google Places を選んだのか 居酒屋検索といえば「ぐるなび」「ホットペッパー」「食べログ」などが思い浮かびますが、今回はホットペッパーグルメ API と Google Places API の組み合わせを選びました。 当初は ぐるなび API を使うつもりで調べていたのですが、個人開発で気軽に試すには敷居が高いと判断しました。 有料プランのみ：無料枠がなく、月額費用が発生する 法人契約が前提：個人開発者には契約面の敷居が高い 事前審査が必要：申請から利用開始までに時間がかかる 今回は「まずはサクッと動くものを作って検証したい」という意図が強かったため、ぐるなびは見送り、導入しやすい ホットペッパーグルメ API + Google Places API の構成を採用しました。 ホットペッパーグルメを選んだ理由 ホットペッパーグルメ API を選んだ決め
わりと複数の企業のお悩みが、「そもそも生成AIでやるべきでない問い」にチャレンジして疲弊してる。ので説明メモ。 大企業が生成AIを導入してうまくいかないケースの多くは、ツールの性能不足というより、業務設計がズレている印象があります。 もう少し正確に言うと、「AIが苦手な問い」をそのまま投げている。で、当然苦戦しています。 ポイントは大きく2つあります。 完璧性を要求する仕事を、やってはいけない ステップが長く連鎖する仕事も、やらせないほうがいい 順番に解説すると… そもそも完璧性を要求する仕事を、やってはいけない生成AIは確率分布で、未来を予測したり、答えを予測するマシーンです。つまり、「確率的に間違えが発生する」ことは仕様の一部です。 なので、以下のような「そもそも100%の正しさを前提とする業務は苦手」です。 正解が一意で厳密：数式の厳密計算、機械語や厳密仕様のコード生成（1文字違いで
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
こちらは DSKアドベントカレンダー2025 7日目の記事です！🎄 2025年も終わりに差し掛かろうとしている今日このごろ、振り返ればGeminiに振り回された１年だったな〜〜と感じています。（もちろんいい意味で！） 嬉しいアップデートが毎日のように降り注いでくる激アツプロダクト。 長年Googleに関わる業務に携わってきましたが、こんなに脳汁垂れ流しながら仕事したことはないです。 そんなGeminiを追い回し続けた私が「結局これが便利なんだよな」という結論に至った 【個人的】Gemini の小ワザ を 8個に絞ってご紹介したいと思います。 ※あくまで【個人的】な選定です。ご了承ください🙏 ※Google Workspace アカウントで使える Gemini / NotebookLM の機能をメインにご紹介します。 🎯 前提と課題 📄 【プロンプトあり】業務で活きる Gemini
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