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"弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog 2025-09-03 claude-code-spec-workflowで始める仕様書駆動開発 クラウドサイン LLM活用 フロントエンド  はじめに クラウドサイン Product Engineering 部で主にフロントエンドエンジニアとして活動している山下慧です。 さて、この記事をご覧になっている方は、Claude Code などの AI エージェントを用いて開発していることが多いでしょう。しかし、使っている中で「AI エージェントが自分の意図とは違う仕様で開発し始めた！」「途中で寄り道を始めて収拾がつかなくなった！」といった経験をしたことも多いのではないでしょうか。 本記事ではこういった問題を解決するための手法として、まずは Kiro が提唱する仕様書駆動開発について説明します。そのうえで、この仕様書駆動開発を Claude Code で利用できるようにした claude-code-spec-workflow について紹介します。 以降は以下の環境下を前提に説明していきます：Claude Code、Node.js 18+、macOS Kiroが提唱する仕様書駆動開発 2025 年 7 月中旬に AWS は新たな AI IDE である Kiro を発表しました。Kiro は AI エージェントと統合した新たな開発手法として「Spec-driven Development（仕様書駆動開発）」を提唱しています。 Kiro が示す「仕様書駆動開発」は、仕様の基盤として 3 つのファイルをユーザーと対話しながら用意するところから始まります。requirements.md（ユーザーストーリーと受け入れ基準）、design.md（アーキテクチャやシーケンス、設計上の注意）、tasks.md（実装計画）です。これらをユーザーと対話しながら生成する過程で、ユーザーが指示したプロンプトと具体的な実装の間に認識の溝ができがちな部分を、橋渡ししていく考え方です。 この発想自体は他の AI エージェントでも適用可能で、Claude Code においてもテンプレートやカスタムコマンドを使って同様の流れを再現する取り組みがすでに複数あります。 claude-code-spec-workflow の紹介 今回紹介するのは、Claude Code でこの仕様書駆動開発のフローを CLI として実装した claude-code-spec-workflow です。ツールの機能は大きく 2 つ。ひとつは仕様書駆動の新機能開発（要件→設計→タスク→実装）、もうひとつはバグ修正（報告→分析→修正→検証）を、それぞれユーザーとの対話を通して具体化しながら回せることにあります。 他の仕様書駆動開発を行う取り組みと比較して優れていると感じた点は主に三点あります。 claude-code-spec-workflow 自身がサブエージェントによる自己レビュー機能を持っており、ユーザーレビュー前に自律的に仕様書を改善する 実装計画を元に小規模な task 単位に分割されたカスタムコマンドを生成する。このカスタムコマンドを実行するとサブエージェント内で task を実行します。このためコンテキストを圧迫せず、AI エージェントの暴走も引き起こしにくい点において優れています ダッシュボードで進捗や仕様の情報を GUI で確認できる  要件・受け入れ基準の到達度や未完タスクが可視化されます claude-code-spec-workflow の利用例 claude-code-spec-workflow の利用例のデモとして、Obsidian のサンプルプラグインを改修して「コマンド実行で、日付・時刻を挿入する」プラグインを作っていきます。 claude-code-spec-workflow の導入 claude-code-spec-workflow の導入は簡単です。 npm i -g @pimzino/claude-code-spec-workflow グローバルインストールしたうえで、実装対象のプロジェクトのディレクトリルートで、 claude-code-spec-workflow を実行すると、必要なカスタムコマンド・テンプレート・エージェントが導入されます。 仕様書の作成 Claude Code を起動したうえで、仕様書の作成を指示するコマンドを実行します。 /spec-create timestamp "このサンプルプラグインを改修して以下の要件を満たすようにしてください\ - コマンドを実行することで現在カーソルが選択している場所に現在の日付・時刻を`2025年8月19日 15:30` の形式で入力する" このコマンドで Claude Code は、.claude/specs/timestamp に requirements.md（ユーザーストーリーと受け入れ基準）を作成し始めます。  余談ですが、Claude Code をずんだもんっぽい喋り方をするように設定しています。 頓珍漢なことをしても「まあずんだもんだしなぁ」と思えるだけでなく、コンテキストが長引いたときにずんだもんの人格が消えることがあるので、/clear の目安を知らせる「炭鉱のずんだもん」として活躍しています。 作成後はサブエージェントによるレビューが走り、改善したものをユーザーに提案します。ユーザーは作成された requirements.md を確認して適宜修正の指示を出し、最終的に承認します。  *spec-requirements-validatorが品質改善を先に行うため、開発者がレビューしやすくなります  この時点で受け入れ基準が具体化し、後工程の事故を減らす土台になります なお、claude-code-spec-workflow が .claude/templates/ に生成する仕様書テンプレートは英語です。標準のままでも動きますが、英語交じりの仕様書になるためテンプレートを日本語化しておいたほうがレビューしやすいでしょう。 design.md（アーキテクチャやシーケンス、設計上の注意）、tasks.md（実装計画）についても同様に生成・レビュー・承認のフローを実施します。最終的に実装計画が完成すると、claude-code-spec-workflow は tasks.md の実装タスクに基づいてカスタムコマンドを生成します。  生成されたカスタムコマンドのリスト カスタムコマンドの実行による実装 いよいよ実装を開始します。tasks.md に書かれたタスクはカスタムコマンドとして生えるので、/timestamp:task-1、/timestamp:task-2……のように順番に実行するだけで実装が進みます。これらの実装もサブエージェント内で実行されるため、コンテキストの圧迫を抑えつつ、1 コマンド ＝ 1 目的で因果を追いやすいのが特徴です。  カスタムコマンドはサブエージェント内で実行されます 全体の進捗は /spec-status timestamp で確認できます。ダッシュボード側でも、どのタスクがどこまで進んだかが一覧できます。 最後までタスクを実行することで、プラグインを完成させることができます。 実際に使用してみての感想 2 週間ほど claude-code-spec-workflow を使った仕様書駆動開発を進めてみて、一番の効果は「今 AI が何を意図して何を作業しているのか」が理解できることにあったと感じています。作業がタスク単位のカスタムコマンドに分かれるため AI エージェントの暴走や寄り道が激減し、もしも寄り道してもユーザーが事前に作業を認識しているためすぐに気づいて訂正できるようになりました。 また実装の意図・作業が仕様書という形式で残る点も優れています。大規模開発で「以前実装された特定の機能の実装意図がわからない」というのはよくある経験でしょう。しかしこの仕様書を何らかの形で残しておけば、実装意図の把握に大きく役立つでしょう。理想としては、開発フローに組み込み、Git の管理下に置いて参照しやすくすると活用が進むと考えています。 一方で欠点もいくつか感じました。例えばタスクの数が増えやすい（中規模の機能だと 10 個程度）ため、カスタムコマンドの実行が面倒になる場合があります。これは tasks.md を作る時点で細かすぎるタスクをまとめるよう指示することで軽減できます。tasks.md のレビュー時には粒度が細かすぎないかも見ておくと良いでしょう。また AI が過度に厳しいテストや性能要件を掲げたり、大規模リポジトリの改修では現実的に実装が困難なテストを実装しようとするケースもあります。こちらについても design.md・tasks.md のレビューで現実的なラインに落とすことが必要です。 またツールの便利さだけでなく仕様書駆動開発というアプローチそのものもとても新鮮に感じました。AI エージェントの開発においてテストを通して仕様を具体化する設計手法としてテスト駆動開発をさせようという取り組みもしばしば見かけます。この文脈において、仕様書駆動開発が AI エージェント特有の仕様を具体化する設計手法としてテスト駆動開発と代替、もしくは共存できるケースも多いのではないでしょうか。 余談：claude-code-spec-workflow の MCP 版が開発中のようです spec-workflow-mcp というclaude-code-spec-workflow の MCP が現在開発中で、今後はこちらに移行していくようです。私は spec-workflow-mcp を試していないため、カスタムコマンドやエージェントで実行する claude-code-spec-workflow と同等の機能が提供されているのかは把握できていません。ですが、今から導入してみるほうはこちらを試してみるのも良いでしょう。MCP なので Claude Code 以外からでも使えるのが魅力です。 おわりに 仕様書駆動開発、そしてclaude-code-spec-workflow は、AI 時代の開発にありがちな「何をしているかわからないまま猛スピードで突き進む」を「事前に合意した仕様を土台に素早く進む」へ寄せてくれる手法だと感じました。手法自体はシンプルですが効果は実感しやすいはずです。冒頭で触れたような AI エージェントの難しさを感じたことがある方は、ぜひ試してみてください。 # claude-code-spec-workflow # Claude Code # AIエージェント # Kiro # 開発効率化 s-yamashita12 1日前    関連記事  2025-08-19 弁護士ドットコムのAIコーディングツール活用の現在地（2025年8月版） こんにちは、CTO の田中（@stanaka）です。 最近は趣味で LLM …  2025-07-16 ドロップダウンメニューに対するアクセシビリティリンターを用いたAIコーディング比較 こんにちは、弁護士ドットコムでクラウドサインというサービス…  2025-06-26 Claude Code: VSCode のターミナルで実行中のタスク完了を OS 通知させたい クラウドサインのエンジニアをしている辻@t0daaayです。 Claude…  2025-06-09 TypeScript開発者が試すOrval活用術：OpenAPIからMCPサーバーを自動生成しCla… はじめに こんにちは、砂川(@misdo_tabeyo)です。 普段は『弁…  2025-05-30 TSKaigi2025 協賛&参加レポート こんにちは。技術広報のsakutaroです。 2025年5月23日(金)・24… Salesforce人事異動時のレポートライン変… » プロフィール  弁護士ドットコム (id:bengo4) はてなブログ for DevBlog 読者になる70 このブログについて 検索  検索 採用情報  リンク クラウドサイン note ~Inside~  Publication List (研究論文活動)  最新記事  2025-09-03 claude-code-spec-workflowで始める仕様書駆動開発  2025-09-01 Salesforce人事異動時のレポートライン変更とロール管理の作業手順  2025-08-29 恐怖！ ビルドされたnpmパッケージ内のd.tsにパスエイリアス(~)！  2025-08-27 AI への適切なタスク割り振りのためのコード品質可視化 〜カバレッジレポートとリンターの活用〜  2025-08-25 CRE × AI で「課題の真因」を解く — AIを活用した問い合わせの振り返りサイクル 月別アーカイブ ▼ 2025 2025 / 9 2025 / 8 2025 / 7 2025 / 6 2025 / 5 2025 / 4 2025 / 3 2025 / 2 2025 / 1 ▶ 2024 ▶ 2023 ▶ 2022 カテゴリー LLM活用 (20) フロントエンド (23) クラウドサイン (68) コーポレートIT (2) 弁護士ドットコム (31) バックエンド (6) エンジニアリング (10) CRE (4) 新卒採用 (7) AI (3) 弁コムな人々 (25) イベント・カンファレンス (24) SRE (9) アクセシビリティ (5) BUSINESS LAWYERS LIBRARY (1) 弁護士ドットコムLIBRARY (1) データエンジニアリング (3) データ本部 (1) お知らせ (1) セキュリティ (2) リーガルブレイン開発 (5) 弁護革命 (1) アドベントカレンダー (46) インターンシップ (2) 税理士ドットコム (3) QA (2) 部活動 (2) 情報ガバナンス本部 (1) 人事本部 (1) BUSINESS LAWYERS (1) Professional Tech Lab (1) © Bengo4.com, Inc. 2005" https://creators.bengo4.com/entry/2025/09/03/080000#:~:text=%E3%81%93%E3%81%AE%E7%99%BA%E6%83%B3%E8%87%AA%E4%BD%93%E3%81%AF-,%E4%BB%96%E3%81%AE,-AI%20%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88%E3%81%A7%E3%82%82 続きをみる

" 対象スタンプが使い放題 もっとみる 脱”グーグル検索”に賭ける新興企業、チャットボット向け最適化で急成長AI時代の「新SEO」に商機 小久保重信ニューズフロントLLPパートナー 8/31(日) 0:05 Alphabet CEO Sundar Pichai speaks at the company’s annual developer conference I/O.（写真:ロイター/アフロ） 米グーグルのAI検索機能導入が報道機関をはじめとするウェブサイト運営者に衝撃を与える中、この地殻変動を新たな商機と捉え、急成長するスタートアップ群が登場している。 「ポスト検索時代」の到来を見据え、消費者が従来の検索エンジンではなく、AIチャットボット（対話型AI）で情報収集を行う未来に賭ける新興企業だ。各社は、顧客企業がAIに”選ばれる”ための「AI最適化（AIO=AI Optimization）」とでも呼ぶべき新市場を切り拓こうとしている。 ■AIに”発見”される技術を販売 米ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）によると、米新興のアテナ（Athena）やプロファウンド（Profound）など、少なくとも十数社が、新たなソフトウエア開発に数百万ドル規模の資金を投じている。各社が行っているのは、顧客企業がAIチャットボットから自社商品を正しく評価され、ユーザーへの回答結果として推奨されるように導くためのツールの開発と販売だ。 これは、「検索エンジン最適化（SEO）」の次世代版に他ならない。従来のSEOがグーグルの検索アルゴリズムを分析し、「10本の青いリンク」の上位表示を目指したのに対し、新興企業は米オープンAIや米パープレキシティといったAI企業が開発するAIモデルの”思考パターン”を解析する。 消費者の行動が、キーワード検索からAIとの対話へと移行する中で、企業は自社の情報がAIにどう扱われているか分からず、「完全に手探り状態」に陥っている。新興企業のツールは、各AIモデルがどのウェブサイトや第三者レビューを参考にブランド情報を生成しているかを追跡・分析。これにより企業は、AIが参照しやすいように自社のウェブコンテンツを最適化し、AI時代の顧客接点を探れるようになる。 アテナの共同創業者であるアンドリュー・ヤン氏は「企業が20年かけて最適化してきたグーグル検索への対応は変わりつつある」と、事業の狙いを語る。 The Companies Betting They Can Profit From Google Search’s Demise（有料記事） https://www.wsj.com/tech/ai/ai-optimization-startups-google-search-ee4c561a ■巨額資金が流入、顧客獲得も急ピッチ この新市場への期待は、資金調達額にも表れている。2025年6月に事業を開始したアテナは、米国の著名なアクセラレーターであるYコンビネーターなどから220万ドル（約3億2000万円）を調達。既にオンライン招待状サービスの米ペーパーレス・ポストなど100社以上を顧客に抱える。 また、プロファウンドは米ベンチャーキャピタル（VC）クライナー・パーキンスなどから2000万ドル（約30億円）以上を調達。フィンテック企業の米チャイムといった大企業を顧客に持つ。プロファウンド共同創業者のジェームズ・キャドワラダー氏は「消費者がChatGPTのようなインターフェースとしか対話しない『ゼロクリック・インターネット』の未来が来る」と予測する。 AIスタートアップの米スクランチAI（Scrunch AI）と提携する開発者向け技術販売の米クラークでは、2025年上半期にAI検索経由の新規登録が9%増加するなど、具体的な効果も出始めている。 ■企業と技術者たちの新たな挑戦 このAI最適化市場は、約900億ドル（約13兆円）と推計される巨大SEO市場に比べれば、まだ生まれたばかりで、規模は小さい。 SEOコンサルタントのサイラス・シェパード氏は、AI関連の業務は年初ゼロだったが、今や全体の10〜15%を占め、年末には半分に達する可能性があると語る。 しかし、課題も多い。各社のツールはまだ「ベータ版」であり、AIモデル自体が絶えず変化し続けるため、現時点で最適な手法が今後も通用するかは未知数だと同氏は指摘する。 それでも、地殻変動が止まらないことは確実視されている。スクランチAIの共同創業者、クリス・アンドリュー氏は、この変化の本質を「なくなるのはウェブサイトそのものではなく、そこを訪れる人間のトラフィックの90%だ」と言い切る。 AIが情報流通の主役となる未来に向け、企業と技術者たちの新たな挑戦が始まったようだ。 【執筆者コメント】 これまで私たちが当たり前だと思っていた「検索」という行為が、AIの登場によって根底から変わろうとしています。ウェブサイトを訪れる主役が「人」から「機械（AI）」へと移り変わる未来は、多くの企業にとって脅威であると同時に、新たなビジネスチャンスの源泉でもあります。 この大きな変化の最前線で、未来に賭ける新興企業の挑戦を追うことで、テクノロジーが社会を変えるダイナミズムを改めて感じました。この記事が、読者の皆様にとって、来るべき「ポスト検索時代」を考える一助となれば幸いです。 （本コラム記事は「JBpress」2025年7月23日号に掲載された記事を基にその後の最新情報を加えて再編集したものです） 問題を報告 小久保重信 ニューズフロントLLPパートナー 同時通訳者・翻訳者を経て1998年に日経BP社のウェブサイトで海外IT記事を執筆。2000年に株式会社ニューズフロント（現ニューズフロントLLP）を共同設立し、海外ニュース速報事業を統括。現在は同LLPパートナーとして活動し、日経クロステックの「US NEWSの裏を読む」やJBpress『IT最前線』で解説記事執筆中。連載にダイヤモンド社DCS『月刊アマゾン』もある。19〜20年には日経ビジネス電子版「シリコンバレー支局ダイジェスト」を担当。22年後半から、日経テックフォーサイトで学術機関の研究成果記事を担当。書籍は『ITビッグ4の描く未来』（日経BP社刊）など。 小久保重信の書籍紹介 ITビッグ4の描く未来 著者：小久保重信 未来を現実にするGAFAの戦略を読み解く Yahoo!ショッピングで見る 小久保重信の最近の記事 一覧 テスラが無人運転で描く未来、技術革新で販売不振の打開狙う　逆風下の次世代戦略は配車・共有サービス 8/24(日) 0:05 アマゾンAI戦略がもたらす生産性と雇用のトレードオフ、「人員削減も示唆」- CEO書簡を読み解く 8/17(日) 0:05 グーグルのAI検索、米報道機関に衝撃　サイト訪問不要に　トラフィック激減で事業モデル転換模索 8/10(日) 0:05 アマゾン「アレクサ」再起への正念場、元MS幹部がAIで事業再建へ　進化なき10年に終止符か 8/3(日) 0:05 あわせて読みたい記事 Nexthink、日本市場に本格参入--DEX管理ソフトで企業の生産性向上を支援 ZDNET Japan9/1(月) 14:02 顧客エンゲージメントの新興ベンダーが語る「日本企業の成長のカギ」とは ZDNET Japan8/29(金) 10:20 どっちを選ぶべき？『Google Chrome』と『Mozilla Firefox』の知られざる本当の差 スマホライフPLUS8/31(日) 15:30 大学生の8割が生成AI活用。Chegg苦境、Duolingo躍進の理由 AMP［アンプ］8/31(日) 12:04 中国最大手のIT企業「テンセントHD」に注目すべき理由 会社四季報オンライン9/2(火) 12:01 AIは最強のパートナー 起業家がコストを削減しイノベーションを生む「4つの指針」 Forbes JAPAN8/31(日) 16:00 利用者400万人超　個人向け名刺管理アプリ「Eight」、名刺交換のDXを起こせるか ITmedia ビジネスオンライン9/1(月) 18:32 OTセキュリティを経営幹部の管掌事項に格上げしている企業が増加、フォーティネット年次グローバル調査 クラウド Watch9/2(火) 13:11 中国テンセント、「AIフル活用」で成長ペース加速 4〜6月期の売上高15％増、調整後純利益10％増 東洋経済オンライン9/1(月) 16:01 生成AIの検索でえこひいきはなぜ起こる？　Helpfeelが企業のナレッジ整備を提言 アスキー8/28(木) 10:30 XRPのDeFiフレームワーク提供のFlare、2社目の上場企業による採用を発表 CoinDesk JAPAN8/31(日) 9:00 AIデータセンター向け機器で要注目、バーティブHDの全貌 会社四季報オンライン8/29(金) 18:31 AIで隠れた法務リスクを見抜く、中小企業の成長を加速させるリーガルテックの威力 Forbes JAPAN9/3(水) 10:00 サークル、ストライプ……なぜ多くの企業が独自ブロックチェーンを立ち上げるのか？ CoinDesk JAPAN9/1(月) 6:00 「FeliCa」の脆弱性で共同通信の報道が波紋　ソニーが公表していなかった“真っ当”な理由とは？ ITmedia NEWS9/1(月) 18:09 通販事業へのAI導入は12.7％【エルテックスが実態調査】 日本ネット経済新聞9/2(火) 7:30 デロイト トーマツ、AIエージェント集団により顧客やユーザーの反応予測を可能にする「AI haconiwa」サービスを開発 クラウド Watch9/2(火) 16:39 なぜビットコインやイーサリアムは「最高値」を更新し続けるのか？　暗号資産が急成長する時代に持つべき知識と思考とは AERA DIGITAL8/29(金) 11:31 狙い目の"高配当利回り株"を「健全性」「成長性」で選ぶコツ 会社四季報オンライン9/1(月) 18:31 グラフデータベース、AIブームで需要が急増 ZDNET Japan9/2(火) 9:38 Helpfeel、26億円の資金調達を実施 「AIナレッジデータプラットフォーム」本格展開 日本ネット経済新聞8/29(金) 6:00 「スタートアップは日本の成長のエンジン」--AWS、スタートアップ向けイベントを日本初開催 ZDNET Japan9/3(水) 10:35 たった10分で営業準備が完了！トークの悩みも消える“驚きのサブスク”を試した ダイヤモンド・オンライン9/1(月) 9:01 小さな成功はもはや通用しない。東大FoundX馬田氏が警鐘を鳴らす、起業家が今“頭を切り替えるべき”理由 アスキー9/1(月) 7:00 IT幹部は現実を無視？　AI利用を巡る経営層との“危険なギャップ” TechTargetジャパン8/30(土) 20:00 Netflixも購入、高騰するスポーツ放映権の最新データ 長谷川朋子8/30(土) 6:01 AIに巨額を投じ導入した企業が「失敗」した、たった1つの理由 Forbes JAPAN9/3(水) 11:30 売れなくても全然OK…？ OpenAIが「謎のAIデバイス」に爆裂投資する本当の理由 ビジネス＋IT8/28(木) 7:40 グーグルの「Pixel 10」が先導する、「オンデバイスAI」の進化と課題 Forbes JAPAN9/2(火) 10:30 長期インターン普及の波と企業・大学への課題 note9/2(火) 11:03 AI基盤を構成するコア要素とは? 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JAPAN プライバシーポリシー プライバシーセンター 規約 ステートメント 著作権 特商法の表示 ヘルプ ©小久保重信 © LY Corporation" https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/c4aef9264b7f8c4bda20e247352304f43bbd48b0#:~:text=%E6%A4%9C%E7%B4%A2,%C2%A9%20LY%20Corporation 続きをみる

"ログイン 会員登録 Vibe Kanban + Codex が、Claude Codeよりも遙かに快適すぎる 372 erukiti 2025年8月29日 08:40 皆さん、AIコーディングやっていますか？CursorやClaude CodeやCline/Roo Codeのようなコーディングエージェントを使えば、AIがコードを書いてくれるアレです。バイブコーディングとも言いますよね。 筆者は、Claude Codeが定額で使えるようになった5月末からClaude Max で Claude Codeを使ってきたんですが、とにかくストレスがたまることが多かったのと、プラン改悪や、相次ぐClaude Codeの性能劣化で、ClaudeおよびClaude Codeから抜け出したい！と思って、ここ一ヶ月Codexを試してきました。 また、Vibe Kanbanというツールを使って、こちらも運用してきました。 Vibe Kanban - Orchestrate AI Coding Agents Get the most out of coding agents like Claude Code, Gemini CL www.vibekanban.com 結論からいうと表題の通り、Vibe Kanban + Codex の組み合わせが、Claude Code を使っていた頃より遙かに快適です！ 実際に、業務を含めたAIコーディングはほとんど、Vibe Kanban + Codex に移行しています。 ただ、Claude がほしい瞬間も時々あって、Claude の契約は Pro Planとして残そうと思っていますが、いまのGPT-5やCodexの進化を見てると、それすらも不要になるタイミングはすぐ来ると思っています。 Vibe Kanban Vibe Kanban は、カンバン式のタスク管理ツールで、バイブコーディング（AIコーディング）に特化したものです。 タスクを作成すると、そのタスクが実行されて、エラー停止しなければタスクが完了までいきます。利用者は作業ログ、diffや動作などを確認して、捨てるなり、追加修正を投げるなり、mergeするなりします。 Vibe Kanban のメリットは、ほぼ無設定で、必要なことをすべてやってくれることです。gitで管理されたものというのが前提になるものの、作業ディレクトリを作成し、git worktree を使って新しいブランチを作成し、指示したファイル（たとえば secret など）をコピーして、指示した初期化コマンドを実行し、タスクをやってくれます。 実際に体験してみてください。Vibe Kanban なしの時代には戻れません。 以前のバージョンでは、動作が極度に不安定だったり、いろいろ不便もあったのですが、急速に改善されていて、いまのバージョンなら実用できるでしょう。 Markdownノートツールを作っているカンバン 完了したタスクの詳細画面 なお、Vibe Kanban は Claude Codeや Gemini CLI や cusor CLI などを使うことも可能です。もちろんオープンウェイトも使えます。 Claude Codeにやらせて、キャンセルした Claude CodeやほかのCLIツールを並列で動かす場合、tmuxとかiTerm2とかを使って、ターミナルを分割しないといけなかったですが、そんなことをする時代は終わりました。 Codex with GPT-5 GPT-5 には keep4o 問題などもありましたが、少なくともコーディングジャンルにおいては、Claude Opus4と並ぶコーディング性能とエージェント性能を持ち、Claude Opus4を遙かに超える指示追従能力、賢さを持っています。 また、Codex CLIは、Claude Codeには及ばない点も多いものの、着実に進化をしていて、Claude Codeに近いデキになってきました。 これによって、AIコーディングではClaude Code一強でしたが、ついに、Codex によってその牙城が崩れました。 もちろん決して万能ではありません。 たとえば、文章編集の精度ならまだClaude Opus4の方が遙かに高いでしょう。日本語読み書きの性能は相変わらずClaudeが強いです。3.5-Sonnetの時代から変わらない強さがあります。 そして、GPT-5には悪癖があります。 造語を作りたがる 不自然な翻訳をしたがる 本来必要なことを省略をしたがる これは悪癖ではないけど、Codexのレポートが必ず英語になる こういった問題があるため、設計や分析をやらせるとストレスが貯まるかもしれません。 - レポートは自然な日本語で行うこと - 造語禁止。**必ず一般的な技術用語、広く使われる日本語を使うこと** - 不自然な翻訳禁止。**必ず一般的な日本語翻訳を行い、不自然な日本語になりそうな場合は元の英単語を使うこと** - 省略禁止。**必ずこのレポート単体で理解できるようにすること** こういった、指示が必要になります。もっとうまい指示方法もあるでしょう。より良い指示方法があればぜひ教えてください。 まとめ Codex CLIは、Claude Code に比べて劣る点がまだまだ残っていますが、Vibe Kanban と併せて使うと、ほぼ気にならなくなります。 そして先ほども説明したとおり、VIbe Kanban自体の使い勝手がよいため、大変体験がよいです。 そのため、筆者は業務を含め、Claude Codeからほぼ抜け出すことができました。 いいなと思ったら応援しよう！ チップで応援する #AI #バイブコーディング #ClaudeCode #Codex 372 erukiti フォロー 生成AI全振りの会社Algomaticで働くソフトウェアエンジニアです。TypeScript+LLM最高 人気記事 僕がどうやってプログラミングを覚えたか（後編） 233 プログラミング上達したい人に繰り返し読んで欲しい4冊 398 プログラミングスクール通うくらいならチートスキル身につけたほうが百億倍楽やぞ 392 もっとみる 前の記事 LLMには人格レイヤーが必要なんだと思う 次の記事 AI(LLM)の未来予測 ピックアップされています マガジン2 5,054本 コメント コメントするには、 ログイン または 会員登録 をお願いします。 スキ 共有 noteプレミアム note pro よくある質問・noteの使い方 プライバシー クリエイターへのお問い合わせ フィードバック ご利用規約 通常ポイント利用特約 加盟店規約 資⾦決済法に基づく表⽰ 特商法表記 投資情報の免責事項 Vibe Kanban + Codex が、Claude Codeよりも遙かに快適すぎる｜erukiti" https://note.com/erukiti/n/nbeb0c2b521b9#:~:text=%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%82%A4%E3%83%B3,%E5%BF%AB%E9%81%A9%E3%81%99%E3%81%8E%E3%82%8B%EF%BD%9Cerukiti 続きをみる

"📣 短いアンケートにご協力ください Log in 株式会社FLAT テックブログ 目次 私の好きなClaude Codeの使い方 山村 祐貴 2025/08/31に公開 Claude Code zennfes2025ai Tech Claude Codeを使い始めて4ヶ月になりますが、使い方も日々アップデートされていく感覚があります。この記事は、2025年8月末時点でClaude Codeをどのように使っていたか、具体的な手順を中心に備忘録としてまとめたものです。まずは考え方を共有してから、具体の話をする構成となっています。 使い方の型を決める Claude Codeを使用していると期待通りの挙動を引き出せず、延々と試行錯誤してしまうことがあります。しかし、実装タスクで集中するべきはツールの使い方ではなくタスク本来の内容であるため、なるべく使い方の型を決めてその通りに動かしています。 私の場合、型をつくるために以下のサイクルを回しました。 普段の開発フローを整理して、改善できそうな箇所を見つける Clade Codeを使うことでどのように改善できそうか調査をしたり、試作をつくって検証する 実際の開発フローに組み込んでみる 結果を振り返って、期待と実際の挙動にギャップが出てた場合は手順「1」に戻る ! はじめから作業全体を効率化しようとせず、まずは部分的に取り入れてみることをお勧めします。使っているうちに得られる気づきが多いため、普段からClaude Codeの利用に慣れておくのがいいと思います。 インクリメンタルに進める AI との協業を上手に進めるうえで「如何にしてコードの出力結果を安定させるか」を考える必要があります。常に十分な情報を提供できればよいのですが、人間側が正しく問題を理解できていない状況やコンテキストサイズの問題など、不確実性の高い状況は往々にして発生します。 そのための対策として、Claude Codeを明確な作業スコープで可逆的に実行することが重要だと感じています。後述しますが、Gitのコミットとdifitというローカルレビュー用のツールでを使って、コミット単位でレビューを繰り返すことで開発を駆動します。 コミットは細かく: プロンプトをコミットする。プロンプト単位でClaude Codeに実行結果をコミットさせる すべての作業を可逆にする: git reset でいつでも特定のバージョンに戻せる状態を維持する レビュー: 人間側に批判的な思考を行う機会をつくる 明確な指示: ファイルと行数を指定したうえで、明確な内容で作業を依頼する ターミナルを広く使う 個人的な感覚ですが、Claude Codeの入力欄は狭くて使いにくいです (よくエンターキーを誤爆します)。そこで、ターミナル上で動作する特徴を活かして、他のCLIツールで補える部分は慣れたツールで行うようにしています。基本的にはリポジトリ直下のMarkdownファイルにプロンプトを書いて、それをスラッシュコマンドでClaude Codeにに渡しています。 主に使用しているCLIツール: Neovim: ファイルの閲覧・編集など全般 Yazi: ファイルエクスプローラー tmux: ターミナルのセッション管理や画面分割 ghq: リポジトリやGitブランチ間の移動 Claude CodeとCLIツールの組み合わせ ナレッジを蓄積する Claude Codeを用いた開発の悩みとして、開発タスクを通じて得られるナレッジが自分自身に蓄積されにくいと感じています。そのための対策として、個人開発で作成したプロンプトやClaude Codeのアウトプット (レビューやタスクの内容をまとめたMarkdownファイル) はObsidianで管理しています。 Obsidianはマルチデバイスの同期に対応している他、プレーンテキスト (Markdownファイル) で情報を扱えるため、ターミナル上のNeovimから簡単に編集できるといった利点を持っています。また、Claude Codeからも直接読み書きできるため、ナレッジを貯めて引き出すのに適したツールだと感じています。 Obsidianからナレッジを引き出す 結果として、振り返りが効率化 (準備の時間を大幅に削減) されることで、自身で書いていないコードでも記憶の定着に繋げることができました。一方で技術の習得を目的とする場合、AIに考えさせた内容を写経するのはあまり効果を得られませんでした。 現在の開発フロー ここからは、Claude Codeを用いた具体的な開発フローを紹介します。本記事では扱わないため省略している箇所もありますが、大まかな手順は以下の通りです。 作業ディレクトリの作成 実装計画の作成 実装計画の修正 実装 実装の修正 レビュー 振り返りとナレッジ管理 作業ディレクトリの作成 Anthropicのドキュメントにもある通り、異なるブランチごとにClaude Codeのセッションを起動するためにgit-worktreeを使用しています。今のところ、同時に複数の開発タスクを進めることはありませんが、以下のような場面でその利点を感じています。 コードレビューの差込があった際、Claude Codeを別セッションで起動してレビューさせておきながら、自身はもともとのタスクを進行する 複数の実装方法がありどれがよいか迷っている際、Claude Codeを別セッションで起動してコンペを開催できる しかし、ブランチ管理がやや煩雑になりルーチンワークも増えるため、開発フローに取り入れるには何らかの工夫が必要になると思います。私の場合はClaude CodeにCLIツールをつくらせましたが、ccmanagerなどを使ってもよさそうです。 # `git worktree add` でディレクトリを作成して、その中に `.gitignore` に記載されたファイルやディレクトリをコピー $ ccgw create fix-vitest-config Preparing worktree (new branch 'fix-vitest-config') HEAD is now at 74c13e8 feat: implement Vitest Browser Mode with Playwright for frontend testing Found 6 files to copy based on .gitignore rules Copied: apps/backend/.env Copied: apps/frontend/next-env.d.ts Copied: apps/frontend/node_modules/@redocly/openapi-core/tsconfig.tsbuildinfo Copied: apps/frontend/node_modules/cliui/build/tsconfig.tsbuildinfo Copied: apps/frontend/node_modules/is-arrayish/yarn-error.log Copied: apps/frontend/tsconfig.tsbuildinfo Worktree created successfully at: /Users/yuki/src/worktree/suibachi/fix-vitest-config 実装計画の作成 (/design コマンド) 作業ブランチができたら、実装計画のベースとなる要件定義書を用意します。私の場合はAlfredにスニペットを登録しているので、それをもとにして./tmp/context.md に簡単な要件を書いています。 要件定義書のテンプレート ここで使用するのは、要件定義書から実装計画を作成する /design コマンドです。引数として任意のファイルパスを受け取れるため、/design ./tmp/context.md のようにして、前の手順で記載した内容をもとに、実装計画を ./tmp/plan.md として出力します。 実装計画の修正 (/revise コマンド) 前の手順にて作成した実装計画ですが、一筆書きで満足いくものができることは滅多にありません。何度かレビューを行い、実装方針の調整やサンプルコードの追加でレールを轢いていきます。difitを起動してみます。 # HEADとmainの差分をすべて表示する npx difit --mode inline HEAD main difitのレビュー画面 ローカルサーバーが立ち上がり、ブラウザ上でGtHubに似たUIからレビューができます。実装計画に対するレビューコメントを入力し、「Copy All Propmts」ボタンを押すと以下のようなテキストがクリップボードにコピーされます。 apps/frontend/package.json:L33 test ===== apps/frontend/package.json:L40 test2 このテキストを ./tmp/context.md に貼り付け (必要に応じて編集) したうえで、実装計画の修正を行う /revise コマンドを実行します。あらかじめ定めた手順に従って実行されるため、plan.md のみを変更することや、difitからコピーしたテキストを入力として期待することなど、特定の用途に特化した具体的な指示を効率的に与えることができます。これが開発フローをスラッシュコマンドという型で表現することの強みです。 満足がいくまで実装計画の修正を繰り返し、次の実装フェーズに入ります。 実装 (/implement コマンド) 実装には /implement コマンドを使用します。実装計画の内容を理解して、受け入れ基準の達成を目標に実装してくれます。特に変わったことはありませんが、Claude Codeの書いたコードは不要なコメント (実装のアウトラインなど) が残ることが多いので、最後にこれらを削除させています。 実装の修正 前のフェーズで実装の大枠はできるため、残りをコミットとレビューで駆動 (レビュー -> 実装 -> コミット) しながら完成に近づけます。実装の修正フェーズで主に使うコマンドとして、質問用の /ask コマンドと指示用の /instruct コマンドを紹介します。 質問 (/ask コマンド) まずは /ask コマンドですが、planモードを模した回答特化のスラッシュコマンドです。ファイルの編集を行わないことに加え、Web検索の精度を上げるための工夫 (Context 7 MCP Serverを使う/ハルシネーションの対策など) をコンテキストとして与えています。 基本的な使い方として、Claude Codeが出力したコードに対する疑問点を ./tmp/context.md に記載してから実行します。得られた回答結果を踏まえて、後続の指示につなげます。 指示 (/instruct コマンド) /instruct コマンドは受け取った指示を1件ずつ解釈して、Explore, plan, code, commitをループで回すつくりになっています。指示の単位でコミットが分割されるため、レビュー時に変更を追いやすいです。 レビュー (/review コマンド) 実装が完了したらPull Requestを作成し、レビューを実施します。新しくClaude Codeのセッションを立ち上げ /review コマンドを実行すると、複数のサブエージェントを利用したレビューが始まります。少し時間がかかるため、この間に自分でもセルフレビューを実施することが多いです。 複数のサブエージェントが並列稼働する 各サブエージェントはレビューのスコープを特定の技術領域に限定しており、より専門的なレビューが行えます。親タスクは変更された git diff の結果からどのサブエージェントを呼び出すか決定し、受け取った結果をまとめます。以下のリファクタリング用サブエージェントなどは、変更内容に関わらず必ず呼ばれるようにしました。 レビュー結果として ./tmp/review.md が出力されるため、これを参考にしながら機能を仕上げます。 振り返り (/recap コマンド) とナレッジ管理 タスク完了後、/recap コマンドで実施した内容の振り返りを行います。結果はテンプレート化した内容に従って ./tmp/recap.md として出力されるため、自分でも軽く覚書を書いておきます (後で思い出しやすくなる)。タスクで得られた副産物であるMarkdownファイル (context.md、plan.md、reivew.md、recap.md) はまとめてObsidianにコピーして、今後の学習や開発フローの改善に役立てます。 おわりに 今回はClaude Codeを用いた開発フローの一例を紹介しました。好みのツールや開発環境が人それぞれ違うように、エンジニアの数だけClaude Codeの適した使い方があるのだと思います。記事の中で取り上げたスラッシュコマンドやサブエージェントはGistで公開しているので、何かの参考になれば幸いです。 株式会社FLAT テックブログ により固定 システム開発のお問い合わせ https://wd-flat.com/contact/ システム開発やフロントエンド開発支援のお問い合わせは こちらからお問い合わせください。 採用サイト https://recruit.wd-flat.com/ 現在エンジニアを積極採用中です。採用情報はこちらからどうぞ。 山村 祐貴 フロントエンドエンジニア フォロー 株式会社FLAT テックブログ Publication フロントエンドに強みを持つシステム開発会社、株式会社FLAT（wd-flat.com/）のテックブログです。 フォロー Discussion ログインするとコメントできます Login エンジニアのための情報共有コミュニティ About Zennについて 運営会社 お知らせ・リリース イベント Guides 使い方 法人向けメニュー New Publication / Pro よくある質問 Links X(Twitter) GitHub メディアキット Legal 利用規約 プライバシーポリシー 特商法表記 " https://zenn.dev/frontendflat/articles/acc1095edc0d6d#:~:text=%F0%9F%93%A3%20%E7%9F%AD%E3%81%84%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%88,%E7%89%B9%E5%95%86%E6%B3%95%E8%A1%A8%E8%A8%98 続きをみる

"  2025年08月28日 08時00分レビュー ChromeをAIエージェント搭載ブラウザにできる拡張機能「BrowserBee」レビュー、ChatGPT・Gemini・ClaudeのAPIに対応しOllama経由でローカルAIモデルも使える  「BrowserBee」はChrome用に開発された拡張機能で、Chromeを自動的に操作してインターネット上の情報を検索したり情報収集結果を出力したりできます。ChatGPTやGemini、ClaudeのAPIに対応しており、目的に応じて好みのAIモデルを使うことが可能。さらに、プライバシー重視の場合はローカルにダウンロードしたAIモデルを使うこともできます。便利そうだったので実際に使ってみました。 BrowserBee 🐝 - Chrome ウェブストア https://chromewebstore.google.com/detail/browserbee-%F0%9F%90%9D/ilkklnfjpfoibgokaobmjhmdamogjcfj まず、Chromeで上記のリンク先にアクセスして「Chromeに追加」をクリック。   「拡張機能を追加」をクリック。  インストールが完了すると、自動的に設定画面が表示されます。この画面で各種AIのAPIを登録する仕組みです。   今回はGeminiのAPIを使ってみます。軽い操作なら無料枠でも十分に対応可能です。APIキーを取得するために以下のリンク先にアクセス。 Google AI Studio https://aistudio.google.com/apikey?hl=ja 画面右上の「APIキーを作成」をクリック。  APIキーが表示されたらコピーします。  BrowserBeeの設定画面に戻って、「LLM Provider」の欄で「Google(Gemini)」を選択し、「API Key」にAPIキーを貼り付けて「Save Settings」をクリック。  緑色の「Settings saved successfully」という通知が表示されたら設定完了です。  さっそくBrowserBeeを使ってみます。まず、画面右上の拡張機能ボタンをクリックしてから「BrowserBee」をクリック。  すると、画面右側にBrowserBeeのサイドバーが表示され、画面上部には「『BrowserBee』がこのブラウザのデバッグを開始しました」という通知が表示されます。この通知を消すとBrowserBeeを使えなくなるので、表示したままにしておきます。  初期状態だとAIモデルとして「Gemini 2.5 Flash」が選択されていますが、なぜかうまく動かなかったので「Gemini 2.0 Flash」に変更。  後は、画面右下の入力欄にAIへの指示を入力して送信ボタンをクリックすれば、ブラウザを自動操作してタスクを実行してくれます。今回は「明日の東京と大阪の天気を調べて表にまとめて」と入力しました。  以下の動画をクリックすると、AIが自動的に天気予報に関する調査を進める様子を確認できます。 ChromeをAIで自動操作して「天気予報まとめ表」を作らせる様子【BrowserBee】 - YouTube  自動的に検索を進めるAI。BrowserBeeのサイドバーにはAIの思考内容が表示されています。  「東京の天気」「大阪の天気」「東京と大阪の降水確率」などを順番に検索していくわけですが、「入力欄の中身を消さずに、適当な位置に新たな検索フレーズを追加して検索する」というおかしな挙動をしています。それでも、Google検索自体の性能の高さもあって、問題なく必要な情報を収集できていました。  そして、最終的に30秒程度で目的の表が完成しました。  なお、BrowserBeeのソースコードは以下のリンク先で公開されています。 GitHub - parsaghaffari/browserbee: 🐝 AI-powered browser assistant ("Cline for web browsing") https://github.com/parsaghaffari/browserbee  この記事のタイトルとURLをコピーする  ・関連記事 無料でローカルPC内のAIエージェントと自動連携して動くオープンソースのブラウザ「BrowserOS」、Perplexity Cometの代わりに使えてOpenAI・Claude・Gemini・OllamaのAIモデルも使用可能 - GIGAZINE Chrome上でClaudeをエージェントとして使える公式拡張機能「Claude for Chrome」が登場 - GIGAZINE Copilotがタブ内容から文脈を理解してアイデアを示してくれる「Copilot Mode」がMicrosoft Edgeに登場 - GIGAZINE AI搭載ウェブブラウザ「Comet」をPerplexityがリリース、AIでメールやGitHubを自動操作＆音声で対話しながらの指示も可能で合言葉は「思考の速度でブラウジング」 - GIGAZINE PerplexityのAIブラウザ「Comet」はウェブサイトに仕込まれた悪意のある指示に従って個人情報を流出させるリスクがある - GIGAZINE Arc Browserはなぜ開発終了したのか、開発会社のThe Browser Companyが経緯を説明 - GIGAZINE  ・関連コンテンツ  人力で数時間かかる情報収集作業を数分で実行できるGoogle製AI検索機能「Deep Research」が日本語でも利用可能に  Chromeで使用中の拡張機能をFirefoxにインポート可能になったので試してみた  検索結果ページでのキャッシュ提供が終了したGoogleでもキャッシュを閲覧できる便利なブラウザ拡張機能「Web Archives」  X(旧Twitter)がユーザーの投稿内容＆会話内容を学習してチャットAI「Grok」のトレーニングを開始、無効化する手順はコレ  画面を分割して複数のAIと同時にチャットできるアプリ「Msty」を使ってみた、ローカルとAPI経由のチャットどっちも対応でAIの出力比較に便利  「スーパーマリオメーカー 2」で自作したコースで自分だけのワールドが作れる「World Map Builder」  OpenAIがAI検索サービス「ChatGPT search」を発表、何度もググる必要がなくなるとアピール  ブラウザに「あらゆるウェブページにコメントする機能」を追加する拡張機能「Bluniversal Comments」レビュー、Blueskyアカウントでコメント送信や返信が可能 << 次の記事  Googleが新しいデバイス保護プログラム「Pixel Care＋」をスタート 前の記事 >>  中国政府が密かに打ち上げ続ける人工衛星群「国網(Guowang)」の目的とは？ 2025年08月28日 08時00分00秒 in レビュー, ソフトウェア, 動画, Posted by log1o_hf You can read the machine translated English article Review of 'BrowserBee,' an extension tha….  最新ニュース40件 大学生の55％がブレインストーミングに生成AIを利用し18％は大学の価値に疑問を感じている 「GIGAZINEマンガ大賞」2025年9月度募集開始＆物語に奥行きや広がりを生む「作り込み」とは？ ポケモンカードのキラキラ光るホログラフィック効果をCSSで再現したサイトが登場 2025年9月2日のヘッドラインニュース 「マインクラフト」の世界を地球のような丸い星の上に再現した「Blocky Planet」 33言語の相互翻訳が可能な70億パラメータの軽量翻訳モデル「Hunyuan-MT-7B」と「Hunyuan-MT-Chimera-7B」をテンセントがオープンソース化、ベンチマークで既存のモデルに勝ったと主張 各種AIボットによるウェブサイトへのアクセス数をCloudflareが集計してグラフ化、最も活動量の多いAIボットは何なのか？ 緑茶に含まれるカテキンとビタミンの組み合わせが脳の有害なタンパク質を除去してアルツハイマー病を予防する可能性 年齢確認導入を順守したポルノサイトでイギリスからのトラフィックが減少する一方で無視したサイトは倍以上に増加している 氷を曲げると電気が生まれることが判明、長年の謎だった雷の発生メカニズムを解明する糸口になる可能性 AIのおかげで4000人のカスタマーサポート要員を削減できたとSalesforceのCEOが語る Facebookがスマホの写真を勝手にスキャンしている可能性 システムトレイの時計に秒を表示すると本当に電力消費は増加するのか？ ついに「太陽の沈まない国」イギリスが「太陽の沈む国」に 第二次世界大戦中の機密電報で必ず「この内容は綿密に言い換えてから人に伝えろ」と真っ先に指示されていたのはなぜか？ 世界最大の「砂電池」がフィンランドで稼働開始 虚偽の銃乱射通報や爆破予告などの脅迫電話を激安で請け負うオンライングループ「Purgatory(煉獄)」とは？ Nintendo Switch 2のUSB-Cポートは独自仕様を採用することでサードパーティー製アクセサリーを排除しておりこれは「戦略的怠慢」であるとテクノロジーレビューチャンネルが批判 2025年9月1日のヘッドラインニュース 厳しいネット検閲を行うトルクメニスタン当局は高額なVPNサービスを国民に販売しており検閲を「利益を生む恐喝」に変えている ビットコインに対する量子攻撃に備えてエルサルバドル政府が資産を複数のウォレットに分割 胃と脳の「隠れた電気信号の同期」がメンタルヘルスに影響しているとの研究結果 「ChatGPTの共同開発者であるシェンジア・ジャオ氏がMeta入社数日で辞意を申し出てOpenAIへの復帰を示唆 AnthropicがClaudeの利用規約＆プライバシーポリシーの更新を発表しユーザーから批判が殺到 チャットAIはお世辞や同調圧力によって操作される可能性があることが明らかに テスラがオートパイロットによる致命的な衝突事故に関する「重要なデータはなかった」と主張するもハッカーが車両からデータを復旧 栗の甘さがバニラアイスと絡むハーゲンダッツの「ミニカップ『マロン＆クレームシャンティ』」試食レビュー NVIDIAの2025年第2四半期売上高約6兆8800億円の約40％はたった2社の顧客から得られた 中国政府のネット検閲「グレートファイアウォール」に対して一般市民はどのように対抗してきたのか？ AI搭載のロボット人形が韓国で高齢者介護に役立っている TikTokがライブ配信機能をインドネシアで一時停止、抗議活動による暴力行為増加のため AIを導入すると若年労働者の雇用が13％も減少することがスタンフォード大学の研究で判明 ドライブスルーに音声AIによる注文システムを導入した大手ファストフードチェーンがAIの活用法を再考している 音楽を聴いても全く感情が揺さぶられない「音楽性無快感症」とは？ 「核の冬」は世界の食糧供給にどのようなダメージを及ぼすのか？ 自分の国の政府がVPNアクセスをブロックした場合どうすればよいのか？ テスラがモデル3のウィンカーレバーを別売りする ジャッキー・チェンが歌って手形を取って映画愛を語った映画『ベスト・キッド：レジェンズ』舞台挨拶レポート Nintendo Switch 2のゲームチャットでビデオ通話を可能にする任天堂公式USBカメラ「Nintendo Switch 2カメラ」レビュー、対角110度でWindows PCでも使用可能 AI生成か実写かわかる「C2PA」が自動的に撮影した写真へ埋め込まれるPixel 10でいろいろ確認してみたレビュー、どんな情報が残るのか＆どうすれば消えるのか  記事検索  検索 カテゴリ メモ ヘッドライン レビュー 取材 インタビュー 試食 モバイル ソフトウェア ネットサービス ウェブアプリ ハードウェア 乗り物 サイエンス 生き物 動画 映画 マンガ アニメ ゲーム デザイン アート 食 セキュリティ お知らせ ピックアップ コラム メンバー限定 広告 無料メンバー 過去の記事  2025/09/02 過去記事を見る  人気記事ランキング 直近24時間（1時間ごとに更新。5分ごとはこちら） Nintendo Switch 2のUSB-Cポートは独自仕様を採用することでサードパーティー製アクセサリーを排除しておりこれは「戦略的怠慢」であるとテクノロジーレビューチャンネルが批判 テスラがオートパイロットによる致命的な衝突事故に関する「重要なデータはなかった」と主張するもハッカーが車両からデータを復旧 栗の甘さがバニラアイスと絡むハーゲンダッツの「ミニカップ『マロン＆クレームシャンティ』」試食レビュー NVIDIAの2025年第2四半期売上高約6兆8800億円の約40％はたった2社の顧客から得られた 2025年9月1日のヘッドラインニュース ついに「太陽の沈まない国」イギリスが「太陽の沈む国」に 世界最大の「砂電池」がフィンランドで稼働開始 「ChatGPTの共同開発者であるシェンジア・ジャオ氏がMeta入社数日で辞意を申し出てOpenAIへの復帰を示唆 中国政府のネット検閲「グレートファイアウォール」に対して一般市民はどのように対抗してきたのか？ 第二次世界大戦中の機密電報で必ず「この内容は綿密に言い換えてから人に伝えろ」と真っ先に指示されていたのはなぜか？ 誤字脱字の指摘 ネタのタレコミ その他のお問い合わせ 広告掲載について GIGAZINEについて 採用情報" https://gigazine.net/news/20250828-browserbee-chrome-ai-agent/#:~:text=%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%92%E4%BD%BF-,%E3%81%86%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8C,-%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%80%82%E3%81%95%E3%82%89%E3%81%AB%E3%80%81%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%90%E3%82%B7%E3%83%BC 続きをみる

" メニュー 有料登録 新着 トラブル 調査／データ IT 電機 自動車 建築 土木 ランキング オピニオン サイトメンテナンスのお知らせ 久保田雅也のテクノロジー・インサイツ 特集をフォロー 第11回 SEOとは別物、生成AI時代の検索最適化「GEO」サービスの米Profoundが急成長 久保田 雅也 Project Coalis 2025.08.27 有料会員限定 全3772文字 　「検索エンジン最適化」（SEO）サービスに代わり、生成AIに選ばれるための新たな検索最適化サービスが急成長中だ。米Profoundは、AI検索時代に不可欠な「AI Visibility（AI上での見え方）」を可視化・最適化するツールを開発・提供している。 この記事は有料会員限定です 有料会員（月額プラン）は初月無料！ お申し込み ▼日経クロステック有料会員になると… ・オリジナル有料記事がすべて読める ・専門雑誌7誌の記事も読み放題 ・雑誌PDFを月100ページダウンロードできる 日経クロステックからのお薦め 情報力＝競争力 30以上のメディアが全て読める『日経BP Insight』 「日経ビジネス」「日経クロステック」など日経BPの専門メディアを集約した法人向け情報ツール「日経BP Insight」。経営・技術・DX・R&Dなど事業戦略に必須の情報を横断して閲覧することで、組織全体で経営・技術情報の収集・分析力を高めることができます。 ただいま無料トライアル受付中 企業価値を高めたいとお悩みなら 日経BP 総合研究所がお話を承ります。ESG／SDGs対応から調査、情報開示まで、お気軽にお問い合わせください。 ブランド強化、認知度向上、エンゲージメント強化、社内啓蒙、新規事業創出…。各種の戦略・施策立案をご支援します。詳細は下のリンクから。 日経BP総研の問い合わせフォームへ行く この記事の目次へ戻る 広告 1 2 #生成エンジン最適化 #AI最適化 #AIO 久保田雅也のテクノロジー・インサイツ 前の記事 AI業界に衝撃、「Windsurf買収劇」が示す新たなテックM＆Aの姿 10/2開講 ITアーキテクト養成講座(全4回)【第17期】 受講すればIT現場でいまもっとも求められる人材になれます。 ITアーキテクトのタスクやスキルをシステム開発で一般的な「V字開発モデル」に沿って、演習中心の実践的なカリキュラムで体系的に学びます。 トップエンジニアのスキルアップに、新たなトップエンジニア育成に最適。詳細はこちら この特集・連載の一覧 第11回 SEOとは別物、生成AI時代の検索最適化「GEO」サービスの米Profoundが急成長 　「検索エンジン最適化」（SEO）サービスに代わり、生成AIに選ばれるための新たな検索最適化サービスが急成長中だ。米Profoundは、AI検索時代に不可欠な「AI Visibility（AI上での見え方）」を可視化・最適化するツールを開発・提供している。 2025.08.27 第10回 AI業界に衝撃、「Windsurf買収劇」が示す新たなテックM＆Aの姿 　2025年7月、AI（人工知能）スタートアップの米Windsurf（ウインドサーフ）を巡る買収劇がテック業界に衝撃を与えた。 2025.07.29 第9回 魚の神経締めロボットを漁師に無料提供、AI武装した米新興がめぐらす深謀遠慮 　2025年6月初旬、Shinkei Systemsという一風変わった名前の米国スタートアップが2200万米ドル（約32億円）の資金調達を発表した。一見してホットディールであることがうかがえた。 2025.06.27 もっと見る あなたにお薦め 今日のピックアップ サクラクレパスが40年ぶり基幹システム刷新、要件を取りこぼす前提でアジャイル採用 2025.08.28 Google Cloud Japanが掲げる「A＋G」戦略、みずほFGや中外がマルチクラウド化 2025.08.28 もらいものの無線ルーターがつながらない、新品を買ってきても駄目だった意外な理由 2025.08.28 コーヒー豆焙煎機で考えた　スマホアプリかWebアプリか、それが問題だ 2025.08.28 「日本のものづくり産業にプロジェクトマネジメントは不要」はもはや過去の話 2025.08.28 生成AIとDWHで実現、マルチモーダルデータ分析のためのデータ設計 2025.08.28 作成したチャットAIに「ナレッジ」を追加、これだけでRAGを利用可能に 2025.08.28 「出戻り」転職もあり、ただし準備は通常以上に入念に 2025.08.28 プロダクト自体が「セールスパーソン」、自社ビジネスにPLGを導入できるか 2025.08.28 iPadをハードウエアキーボードで使う、テキスト入力が快適になり画面も広く使える 2025.08.28 ChromeOS FlexをGoogleアカウントでセットアップ、ブラウザー環境を引き継げる 2025.08.28 Excelで出勤管理、早番・遅番・休暇を選べる表を作成　ドロップダウンリストで簡単に 2025.08.28 注目記事 柔軟性の欠如にコスト増大、中堅中小4社は基幹系の課題をどう解決？ パスワードの使い回しはどうやって防ぐ？ Webブラウザーによる効果的な対策 迫る27年サステナ情報開示義務化、推進・情報収集の体制構築を事例で解説 セイコーエプソン、プリンター事業支えるデータ分析基盤を刷新しコスパ向上 17万人が利用する決裁プロセスを刷新　年間1000万文書を自動保管・一元管理 三井不動産が実践する「選択と集中」の脆弱性管理とは？ おすすめのセミナー CIO養成講座 【第37期】 業種を問わず活用できる内容、また、幅広い年代・様々なキャリアを持つ男女ビジネスパーソンが参加し、... 業務改革プロジェクトリーダー養成講座【第18期】 3日間の集中講義とワークショップで、事務改善と業務改革に必要な知識と手法が実践で即使えるノウハウ... 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"📣 短いアンケートにご協力ください Log in 動詞 が参加 Open 13時間前にコメント追加 5 "あの頃"の強かったClaude Codeを少しでも取り戻す方法 Claude Code 動詞 17時間前に更新 みなさんが最近Claude Codeの性能劣化を嘆いているのをよく観測するので、できる限り劣化を防ぐために自分がとった行動を記載してみる。 Micro Compactを無効にする LLMは基本的にコンテキストが伸びるほど推論コストが重くなり、LLMプロバイダーにとって負担となる。 そのため、どのバージョンからかClaude Codeは、コンテキスト上限に達する前から、過去参照したファイルの内容やツール使用のログを要約するようになった模様。 直接的な健忘の原因っぽそう。 詳細はこちらのツイートを参照。 DISABLE_MICROCOMPACT=1で無効にできる。 IDEとの統合をやめる IDEとClaude Codeとの連携によって無駄なコンテキストが注入されるのを防ぐ。 ただし、UXに大きく関わるのでやったほうがいいかどうかは人による。 IDEのExtensionからClaude Code関連の拡張機能をアンインストールした後、以下のコマンドでClaude Code側のIDEに関わる機能を停止する。 CLAUDE_CODE_AUTO_CONNECT_IDE=0 CLAUDE_CODE_IDE_SKIP_AUTO_INSTALL=1 CLAUDE_CODE_IDE_SKIP_VALID_CHECK=1 オートアップデートを停止する、その他 オートアップデートを無効にする。 その他、無駄なトラフィックやテレメトリーなどをまとめて停止しておく。 DISABLE_AUTOUPDATER=1 CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY=0 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 DISABLE_ERROR_REPORTING=1 DISABLE_TELEMETRY=1 ここまでで書いた設定をまとめて~/.claude/settings.jsonに書き込む場合はこうなる。 { "env": { "CLAUDE_CODE_AUTO_CONNECT_IDE": false, "CLAUDE_CODE_IDE_SKIP_AUTO_INSTALL": true, "CLAUDE_CODE_IDE_SKIP_VALID_CHECK": true, "CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY": false, "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": true, "DISABLE_ERROR_REPORTING": true, "DISABLE_TELEMETRY": true, "DISABLE_AUTOUPDATER": true, "DISABLE_MICROCOMPACT": true } } Claude Codeのバージョンを下げる 最近追加された機能を使えなくなるのでちょっとアレだが、もっとも間違いない方法。 # 今入っているClaude Codeをアンインストール npm uninstall @anthropic-ai/claude-code -g # Claude Codeを適当な古いバージョンに変更（1.0.60以前が好ましい気がする） npm install @anthropic-ai/claude-code@1.0.24 -g # Claude Codeのオートアップデートを停止 claude config set -g autoUpdaterStatus disabled バージョンを下げても/model claude-opus-4-1-20250805でOpus 4.1は使える模様。 3 巳波みなと 1日前 claude config set -g autoUpdaterStatus disabled ではなく、 claude config set -g autoUpdates disabledだと思います。（重箱の隅をつつくようですみません 🙏） 動詞 17時間前 コメントありがとうございます！ 例として紹介しているダウングレード先のv1.0.24の時点では、キーはautoUpdaterStatusで合っていたかと思います！ ご指摘の通り、その後のバージョンからはautoUpdatesという名前に変わっていますね。 巳波みなと 13時間前 あっ、そうなんですね！こちらの認識不足ですみません.... ご丁寧にありがとうございます！ 🙏（なお当方は1.0.33へのダウングレードを実施） 返信を追加 動詞 2日前に更新 そのほかのテクニックなど 個人的なもの。 serena MCPを入れる よく言われているやつ。 claude mcp add serena -- uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena-mcp-server --context ide-assistant --project $(pwd) MAX_THINKING_TOKENSを増やす 常に"ultrathink"してもらうようにする。 MAX_THINKING_TOKENS=31999 関連ファイルを大量にコンテキストに含める @relative/path/to/fileでファイルを絶対に読んでもらえるので、これを使ってコンテキストを強制的に与える。 一瞬でコンテキストが溶けてしまうが、使えないものを吐かれるよりは全然マシなのでよくやっている。 デカいファイルを少しずつ読まずに一気に読んでもらう Claudeは700行ぐらいあるファイルを100行ずつとかチマチマ読む癖がある。 しかし、これによって全体のコンテキストを捉えられず、すでに存在するメソッドを再実装したりすることがある。そこで一度に読んでもらうようにする。 CLAUDE.mdで指示しておくと良い。 返信 返信を追加 ログインするとコメントできます Login ポスト 動詞 フォロー 2人がコメント エンジニアのための情報共有コミュニティ About Zennについて 運営会社 お知らせ・リリース イベント Guides 使い方 法人向けメニュー New Publication / Pro よくある質問 Links X(Twitter) GitHub メディアキット Legal 利用規約 プライバシーポリシー 特商法表記 " https://zenn.dev/discus0434/scraps/e0b1a0aa5406eb#:~:text=%F0%9F%93%A3%20%E7%9F%AD%E3%81%84%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%88,%E7%89%B9%E5%95%86%E6%B3%95%E8%A1%A8%E8%A8%98 続きをみる

"Log in プレーリーカードTech Blog 目次 Claude Codeを24時間動かす技術 umihico 2025/08/18に公開 AI Python RSpec Claude Claude Code Tech Claude Codeを24時間動かす技術 きっかけ・背景・課題 リファクタという作業自体はClaude CodeをはじめAIが得意とする作業ですが、対象ファイル数が数百あると、通常のClaude Codeの実行では、作業が途中で停止してしまうという問題がありました。その問題を解決するため、tmuxとPythonを組み合わせて、セッションを永続化し、停止したら自動再起動するスクリプトを書きました。今回、Railsで動くプレーリーカードのRspecの大規模なリファクタリングを行おうと思いました。リファクタの内容は現在コントローラー１ファイルに対してテスト１ファイルにしていますが、これをアクションごとにテスト側のファイルを分割する作業です。 実装のポイント tmuxセッションでClaude Codeを実行 Pythonスクリプトで出力を監視し、変更がなければ自動再起動 タスクリストから順次処理し、処理済みタスクを自動削除 全体アーキテクチャ clauderというコマンドを自作して、以下の流れで動作します： ユーザー が clauder コマンドを実行 .zshrc内のclauder関数 が SESSION_NAME と COMMAND_FILE_PATH を受け取って Pythonスクリプトを起動 .repeat_tmux.py（監視スクリプト） が以下を実行： tmuxセッションの管理 5秒ごとの出力差分監視 変更がない場合の自動再起動 tmuxセッション内でClaude Code が実行され： order.txtの指示を読み取り tasks.txtから1行目のファイルパスを取得 RSpecファイルの分割処理を実行 ファイルシステムで管理されるデータ： tasks.txt: 処理対象ファイルのリスト order.txt: AIへの処理指示書 spec/requests/: 分割対象のRSpecファイル群 実装の詳細 1. .zshrc - clauder関数の定義 function clauder() { local SESSION_NAME=$1 local COMMAND_FILE_PATH=$2 python ~/.repeat_tmux.py $SESSION_NAME $COMMAND_FILE_PATH } シンプルなラッパー関数として定義し、Pythonスクリプトを呼び出します。 2. .repeat_tmux.py - 監視と自動再起動の実装 後ほど要点を解説しますが先にファイルの中身を紹介します。 #!/usr/bin/env python3 import subprocess import time import os import tempfile import difflib import argparse def kill_tmux_session(session_name): """指定されたtmuxセッションをkillする""" try: # 指定されたセッションが存在するかチェック result = subprocess.run(["tmux", "has-session", "-t", session_name], capture_output=True, text=True) if result.returncode == 0: # セッションが存在する場合のみkill subprocess.run(["tmux", "kill-session", "-t", session_name], check=True) print(f"tmuxセッション '{session_name}' をkillしました") else: print(f"tmuxセッション '{session_name}' は存在しません") except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"tmuxセッション '{session_name}' のkill中にエラーが発生しました: {e}") except Exception as e: print(f"予期しないエラーが発生しました: {e}") def start_new_tmux_session(session_name, command_file_path): """新しいtmuxセッションを起動し、指定されたファイルの内容をclaudeコマンドで実行する""" try: # ファイルの内容を読み込み message = f"{command_file_path}を読み込んで、指示を実行してください。" # 新しいtmuxセッションを起動し、claudeコマンドを実行 claude_command = f'claude "{message}"' subprocess.run(["tmux", "new-session", "-d", "-s", session_name, claude_command], check=True) time.sleep(10) # 起動に時間もかかり差分なしの判定防止 print( f"新しいtmuxセッション '{session_name}' を起動し、claudeコマンドを実行しました: {claude_command}") except FileNotFoundError: print(f"ファイル '{command_file_path}' が見つかりません") raise except Exception as e: print(f"tmuxセッション '{session_name}' の起動中にエラーが発生しました: {e}") raise def capture_tmux_pane(session_name): """指定されたtmuxセッションのペインの内容をキャプチャして返す""" try: result = subprocess.run( ["tmux", "capture-pane", "-t", f"{session_name}:0.0", "-p"], capture_output=True, text=True ) return result.stdout except Exception as e: print(f"ペインのキャプチャ中にエラーが発生しました: {e}") return None def get_diff_content(previous_content, current_content): """前回の内容と現在の内容の差分を取得し、行数も返す""" try: if previous_content is None: return "初回実行のため差分なし", 0 # 前回の内容と現在の内容を行に分割 previous_lines = previous_content.splitlines(keepends=True) current_lines = current_content.splitlines(keepends=True) # difflibを使用して差分を生成 diff = difflib.unified_diff( previous_lines, current_lines, fromfile='previous', tofile='current', lineterm='' ) diff = [ line for line in diff if line.startswith('+') or line.startswith('-') if not line.startswith('+++') and not line.startswith('---') ] diff_content = '\n'.join(diff) diff_lines = diff_content.split('\n') # 行数を計算 line_count = len(diff_lines) return diff_content, line_count except Exception as e: print(f"差分の取得中にエラーが発生しました: {e}") return None, 0 WAIT_SEC = 5 def main(): # argparseでセッション名とファイルパスを受け取る parser = argparse.ArgumentParser( description='指定されたtmuxセッションを監視し、claudeコマンドを実行します。実行例: clauder ') parser.add_argument('session_name', help='tmuxセッション名') parser.add_argument('command_file_path', help='claudeに送信するメッセージが含まれるファイルのパス') args = parser.parse_args() # 指定されたtmuxセッションをkillして新しく起動 kill_tmux_session(args.session_name) start_new_tmux_session(args.session_name, args.command_file_path) previous_content = None print(f"tmuxセッション '{args.session_name}' の監視を開始...") while True: try: # tmuxペインの内容をキャプチャ current_content = capture_tmux_pane(args.session_name) if current_content is None: print("ペインのキャプチャに失敗しました") time.sleep(WAIT_SEC) continue # 前回の内容と比較 if previous_content is not None and current_content == previous_content: print( f"変更が検出されませんでした {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 新しいtmuxセッションを起動 kill_tmux_session(args.session_name) start_new_tmux_session( args.session_name, args.command_file_path) else: print( f"変更が検出されました {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 差分を取得 diff_content, line_count = get_diff_content( previous_content, current_content) if diff_content: print(f"差分行数: {line_count}") if line_count > 0: print("差分内容:") print(diff_content) else: print("差分が利用できません") previous_content = current_content # 5秒待機 time.sleep(WAIT_SEC) except KeyboardInterrupt: print("\nユーザーによって監視が停止されました") break except Exception as e: print(f"予期しないエラー: {e}") time.sleep(WAIT_SEC) if __name__ == "__main__": main() 3. order.txt - AIへの処理指示書 参考として今回用いたorder.txtも記載しておきます。こちらもAIと壁打ちして生成させています。使途に応じた今まで通りのプロンプトにタスク管理にファイルシステムを使うイメージです。 # RSpecファイルのアクション別分割指示 あなたは RSpec ファイルをアクションごとに分割する作業を担当します。 ## 作業手順 1. **tasks.txt から1行目のファイルパスを取得** ```bash TARGET_FILE=$(head -n 1 tasks.txt) echo "処理対象: $TARGET_FILE" tasks.txt から処理済みファイルを削除 tail -n +2 tasks.txt > tasks_tmp.txt && mv tasks_tmp.txt tasks.txt 対象ファイルの詳細分析 ファイル内容を読み取り 含まれるアクション（index, show, create, update, destroy, new, edit等）を特定 各アクションのテストケース数をカウント 分割前の動作確認 # 分割前のテスト実行（パス数と件数を記録） docker compose exec web bundle exec rspec $TARGET_FILE --format progress 実行結果（パス数、失敗数、総件数）をメモ アクション別ファイル分割実行 例：spec/requests/users_spec.rb → spec/requests/users/index_spec.rb spec/requests/users/show_spec.rb spec/requests/users/create_spec.rb spec/requests/users/update_spec.rb spec/requests/users/destroy_spec.rb 分割後の動作確認 # 各分割ファイルのテスト実行 for file in spec/requests/users/*_spec.rb; do echo "Testing: $file" docker compose exec web bundle exec rspec "$file" --format progress done 分割前後でテスト件数が一致することを確認 全てのテストがパスすることを確認 元ファイルの削除 分割完了後、元のファイルを削除 rubocop & コミット docker compose exec web bundle exec rubocop -A "[FILEPATH]" git add [FILEPATH] (削除した方もgit add忘れないで) git commit -m "test: [FILEPATH]をアクション毎によりファイル分割" 分割結果の報告 分割されたファイル一覧 テスト件数の確認結果 動作確認の結果 注意事項 必ず docs/rspec.md の方針に従って分割してください 分割前後でテスト件数が変わらないことを確認してください コメントも必ず移行してください 全てのテストがパスすることを確認してください 日本語でのテスト記述を保持してください ファイル名は {controller名}/{action名}_spec.rb の形式にしてください エラー対応 テスト失敗がある場合は、原因を調査して修正 テスト件数が合わない場合は、分割ロジックを見直し ファイルが見つからない場合は、tasks.txt の更新状況を確認 完了条件 元ファイルが正常にアクション別に分割されている 分割前後でテスト件数が一致している 全てのテストが正常にパスしている tasks.txt から処理済みファイルが削除されている どうしてもrspecが解決できない移行不可ファイルが見つかったら、該当のファイルは回復、新ファイルは削除して、tasks.errors.txtに追記してtasks.txtからは除去しておいてください。 1つのファイルの分割が完了したら作業終了。次のファイルは別のAIインスタンスが処理します。 ### 4. tasks.txt - 処理対象ファイルリスト 今回はファイル名ですが、URLであったりタスクに応じた自由な文字列のリストでも勿論可です。 spec/requests/users_spec.rb spec/requests/cards_spec.rb ...中略... ## クイックスタート / 最短手順 ### 1. 必要なファイルの準備 ```bash # .zshrcに関数を追加 echo 'function clauder() { local SESSION_NAME=$1 local COMMAND_FILE_PATH=$2 python ~/.repeat_tmux.py $SESSION_NAME $COMMAND_FILE_PATH }' >> ~/.zshrc # Pythonスクリプトを配置 cp .repeat_tmux.py ~/ # 処理対象ファイルリストを作成 AIに抽出させます # 指示書を作成（order.txtの内容をコピー） 2. 実行 session名を明示することでtmuxを他の用途(別件のclauderなど)でも使えるようにしています。 clauder split-rspec order.txt 実装の要点 監視メカニズムの実装 ５秒毎にClaude Codeのセッションをキャプチャして秒数、トークン数など含め描画の更新が一切ストップしていたら作業が停止した見なし再起動します。 # 5秒ごとに出力をチェック if previous_content is not None and current_content == previous_content: print(f"変更が検出されませんでした {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 変更がない場合は自動再起動 kill_tmux_session(args.session_name) start_new_tmux_session(args.session_name, args.command_file_path) このシンプルな仕組みにより、Claude Codeが停止した場合でも自動的に再起動されます。 タスクキューの実装 # 1行目を取得して処理 TARGET_FILE=$(head -n 1 tasks.txt) # 処理後に1行目を削除 tail -n +2 tasks.txt > tasks_tmp.txt && mv tasks_tmp.txt tasks.txt 指示の途中変更 処理が開始すると、初期のorder.txtがもたらした実行結果への不満が多分あるかと思います。その際は実行中でも後述するorder.txtを修正したりgitコマンドで編集を取り消してtasks.txtに消えたファイル名を積んで再タスク化などすることで次からは改善されたプロンプトで実行が継続します。 まとめ Claude Codeを24時間稼働させる仕組みを構築することで、大規模なコードリファクタリングを自動化できました。ちなみにPythonスクリプト、order.txt、tasks.txt、本記事の大半も全てClaude Codeに生成させています。 umihico プレーリーカードのエンジニアです フォロー プレーリーカードTech Blog Publication フォロー Discussion ログインするとコメントできます Login エンジニアのための情報共有コミュニティ About Zennについて 運営会社 お知らせ・リリース イベント Guides 使い方 法人向けメニュー New Publication / Pro よくある質問 Links X(Twitter) GitHub メディアキット Legal 利用規約 プライバシーポリシー 特商法表記 " https://zenn.dev/studio_prairie/articles/0c0cc762996079#:~:text=Log%20in,%E7%89%B9%E5%95%86%E6%B3%95%E8%A1%A8%E8%A8%98 続きをみる

"Log in KGモーターズ Tech Blog 目次 Claude Codeでできることを一通りまとめてみた Sota Nakamura 2025/08/13に公開 GitHub Model Context Protocol Claude Claude Code Tech はじめに KGモーターズ株式会社でエンジニアをしている中村です。 最近KGモーターズ内でもAIを活用するムードが高まっており、せっかくなのでエンジニアがよく使うツールたちをまとめて社内外に知ってもらうのはありなのではと思い、第一弾としてClaude Codeに関する記事を書くことにしました。 Claudeとは Anthropic社が開発するモデルのシリーズ名。Anthropic社は元々OpenAI社で働いていた従業員達が創業した会社です。 安全性を重視しており、またコーディング能力が高いのが特徴です。 Claude Codeとは Anthropicが提供しているCLIベースのAIコーディング用エージェントです。 プレビュー期間はありましたが、2025/05に一般公開されました。 この時期はCursorやClineなどコーディング支援ツールが人気でしたが、みなさんお馴染みのエディターであるVSCodeにClaude Codeが対応したことで話題となった気がします。 使い方などはアップデートも早いので、チュートリアルを見るのが確実です。 主な特徴 とはいってもどんな特徴なのか？というと... 自然言語指示で高品質なコードを生成してくれる 実行中にToDoリストを作成して、どこを作業してるのかの進捗報告をしてくれる 途中で指示してもいい感じのタイミングで拾ってくれる Githubとの連携もスムーズ VS Codeから使える MCPサーバーも使える etc... ざっとこのくらいは余裕でできてしまいます。 ということで、上記からいくつかピックアップして事例やTipsを紹介します。 その前に環境構築は終わらせておきましょう。 環境構築 公式ページの通りに進めてインストールをしましょう。 ⚠️ 私は事前にProプランに入っております 黙ってclaude-codeを入れましょう $ npm install -g @anthropic-ai/claude-code インストールできたかな？ $ claude --version 1.0.72 (Claude Code) とりあえず起動する $ claude 初期設定でテーマを決めてと言われたり Loginが必要だったり、注意書きがでたり...しますがよしなに捌いていただき、完了させてください。 始める前に前提知識 スラッシュコマンド スラッシュコマンドは会話中に/で始まるコマンドを入力することで、特定の機能を素早く実行できる仕組みです。 スラッシュコマンドを使うことで開発作業を効率化することができます。 よく使うのはこの辺でしょうか... コマンド できること /login 別のアカウントに切り替る /logout 現在のアカウントからログアウト /bug AnthropicにBugレポートをする /config Claude Codeの設定を表示または変更 /clear 会話履歴をクリアしコンテキストを空に /compact 要約をコンテキストに維持し会話履歴をクリア /init CLAUDE.mdを初期化 /ide IDE統合を管理&状態の表示 カスタムコマンド カスタムコマンドを使うと、よく使う操作を自動化することができます。 指定の場所にマークダウンファイルを作成し、その中に指示を書くとテンプレート化できるということです。 置き場所1: .claude/commands 実行時のプレフィックス /project: 使用シーン チーム開発で共有するプロジェクト固有のコマンド Gitなどで管理する よくある使い方 コーディング規則のチェック テスト手順書 プロジェクト固有の制約（ドキュメントを作成するなど） 作成と使用方法 ちゃっかりオプションの引数を使っちゃったりできます $ mkdir -p .claude/commands $ echo "Issue #ARGUMENTS を以下の手順で確認して実装してください。手順： 1. 背景の理解 2. 対象コードの特定 3. 解決策の立案 4. 実装 5. テストの作成 6. PRの作成" > .claude/commands/feature-issue.md /project:feature-issue 56 置き場所2: ~/.claude/commands/ 実行時のプレフィックス /user: 使用シーン 個人開発ワークフローや全体的なタスク 全てのPJで使用可能 よくある使い方 自分でいつも行っているチェックリストの適用 よくある実装パターン 作成と使用方法 上とほぼ同じのため割愛します claudeコマンド Claude Codeをはじめる時にclaudeコマンドを使うと思いますが、並列で一気にコーディングしたい時、ファイル作成許可などを聞いてくるのが困るというケースもあると思います。 その他自律的に動いてほしい時に以下のコマンドで立ち上げる時もあります。 claude --dangerously-skip-permissions 自然言語指示で高品質なコードが生成される やること ではまず手始めに簡単なWebサイトを作成してみましょう。 特に画像も与えず、KGモーターズの簡単な会社紹介のみをプロンプトに含めます。 今からKGモーターズ株式会社の簡単なホームページをNext.jsで作成してください。 以下が会社情報です。実際の車の画像はないですが、ワクワクし、おしゃれなデザインに仕上げてください。 ====================== 会社名：KGモーターズ株式会社 設立：2022年7月28日 事業内容：小型モビリティロボットの製造・販売・MaaS開発 代表取締役：楠 一成 資本金：9500万円 累計調達額​：20.2億円​（デット・エクイティ含む） 本社所在地：広島県東広島市西大沢2丁目2-9 Vision： 今日より明日がよくなる未来を創る かつて日本には、「明日はきっと今より良くなる」という空気がありました。モノやサービスは今よりずっと不便でも、未来には“伸びしろ”があると信じられていたのです。 しかし、今の成熟した社会では、モノやサービスが良くなりすぎた結果、維持できなくなっているものがあり、希望が少しずつ失われつつあります。 その象徴が「移動」です。 移動の自由は、人間の生活や欲求に深く関わるもの。 そこに制限がかかると、日々の行動だけでなく、未来への期待そのものが閉ざされてしまいます。 だからこそ私たちは、移動のあり方を根本から見直し、“明日が楽しみになる感覚”を、もう一度社会に取り戻そうとしています。 Mission： 「小型モビリティロボットで 世界をワクワクさせる」​ これからの人口減少社会において必要なのは、大量輸送ではなく、ひとりを、最小のエネルギーとコストで運べる、新しい移動の選択肢です。 けれど、“我慢して選ぶ移動”では、社会に根づくことはありません。 「乗りたくて選んでいたら、結果的に持続可能な移動につながった」 そんな未来を実現するために、私たちはワクワクするモビリティづくりを目指します。 その他： 誰もが、安全で、快適で、自由に、 手頃な価格で移動できる社会を目指して 私たちは、小型モビリティロボットを通じて、移動の「楽しさ」と「持続可能性」を両立させることに挑んでいます。 たとえ維持コストや環境負荷がどれだけ低くても、我慢して乗る移動手段では、真の持続可能とは言えません。 “乗りたくて選んだら、それが持続可能につながっていた。”そんな未来こそ、私たちが目指す世界です。 実行後 こんな感じでTodoリストを勝手に作成してくれます。 ⏺ KGモーターズ株式会社のホームページを作成します。ワクワクするおしゃれなデザインで仕上げましょう。 ⏺ Update Todos ⎿ ☐ Next.jsプロジェクトのセットアップ ☐ ホームページのレイアウト設計と基本構造作成 ☐ 会社情報セクション（会社概要、代表者情報等）の実装 ☐ Vision・Missionセクションのデザインと実装 ☐ レスポンシブデザインとスタイリングの調整 ☐ アニメーションやインタラクションの追加 終わったそうです。 開発サーバーが起動しています：http://localhost:3000 ブラウザでアクセスすると、KGモーターズのワクワクする未来の移動をテーマにしたホームページをご覧いただけます！ この後少々手直ししましたが、こんな感じです。これがワクワクするのか？の定義は置いておいて、このくらいのクオリティのものが速攻でできてしまうということです。 Githubとの連携 github CLIを使うことでPull requestも勝手に出してくれます。 CLIが入ってない状態だとインストールは勝手にやってくれますが認証ができずエラーになりますので $ gh auth login ターミナルに出た数字をブラウザに打ち込んで認証ができます。 上記ができた前提でやっていきましょう。 PRの作成 カレントディレクトリがgit対象フォルダだとします。とりあえずまっさらなリポジトリを用意しました。 ここで以下のプロンプトを打ち込みます。 $ claude 今からテーブルデータのデータ分析をNotebookで行いたいので環境構築と必要なライブラリを用意してください。完了したらPull requestをだしてください。 実行したら以下のようにTodoリストを作って作業を始めてくれました。 ⏺ データ分析用のNotebook環境を構築します。まずタスクを整理してから進めます。 ⏺ Update Todos ⎿ ☐ プロジェクトの現状を確認 ☐ データ分析用Jupyter Notebook環境を構築 ☐ 必要なライブラリをインストール（pandas, numpy, matplotlib, seaborn等） ☐ サンプルNotebookを作成 ☐ 変更をコミット ☐ Pull requestを作成 ちょこちょこ承認を求められるのですが、進め方に問題はなさそうです（強いていうならライブラリ管理がrequirements.txtかーくらいですが許容範囲です）。 そして無事Pull Requestができていました。サンプルの分析Notebookまで作ってくれていました。 該当Issueを実施する 上記ではプロンプトでTaskを与えてPull Requestを出しましたが、通常開発ではIssueにタスクが書かれており、そのIssueを実施してPull Requestを出すと思います。 このFlowを模擬してみます。 以下のIssueを作成しました。実際にはこんなTaskを誰かに渡したら「分類したいクラスはなんだ？」「カラム名には何があるか？」など要件を普通に聞かれますが、一旦雑に出してみます。 ではいきましょう > Issue 2のTaskを実施し、Pull Requestを作成してください。 実行後...ちゃんとIssueを拾っていることがわかります。 ⏺ Issue 2のタスクを確認するため、GitHubのIssueを取得します。 ⏺ Bash(gh issue list) ⎿ 2 OPEN 2クラス分類の雛形コードの作成 2025-08-10T16:29Z さてPull Requestが出てきました。 コードもざっとみましたが、しっかりできてそうです。こんな感じでIssueも拾って開発が進められます。 Githubとの連携(Claude Code GitHub Actions) さっきはClaude CodeからGithubを呼び出して(厳密にはCLI経由で)自律的に開発を行っていましたが、Claude Code GitHub ActionsではGithub上からCluade Codeが使えるようになります。 で、何がいいの？おいしいの？という感じかもしれませんが、これは本当にすごいと思いました。 Github上で@cluadeとメンションをつけるとタスクリストを含むコメントが返ってきて実装を終わらせてくれます。 Claude Code Actionをさっそくレビューしてみた！より抜粋 以下の記事の最後でも触れられているのですが、これはスマホから開発が行えるという可能性があるということです。(スマホでGithubにコメントしてClaudeがタスクを終わらせてくれる)。 一方でマージ前の検証をどう担保するか？は課題としてあるので、プロジェクトの性質に合わせて自動検証の仕組みを入れておくとうまく回る気がしています。まさにAIに合わせて業務フローを再度考えるということですね。 では早速使ってみましょう。 セットアップ 以下のQuick Startを見ながらやっています。 claudeで対話セッションモードになったら以下を実行します /install-github-app おそらくGit管理されたディレクトリで実行すれば、current repositoryに対象のリポジトリがでてくると思います。 Install GitHub App Select GitHub repository > Use current repository: {owner name}/{Repository name} Enter a different repository するとブラウザに飛び色々と確認されるので、claude code github actionsを入れたいリポジトリを選びInstallします。 次にClaude Code発動タイミングの選択がありますが、メンションをつけた時だけでいいので上を選択... Select GitHub workflows to install We'll create a workflow file in your repository for each one you select. ✓ @Claude Code Tag @claude in issues and PR comments ✓ Claude Code Review Automated code review on new PRs この後API Keyを入れるよう求められますが、持っていない方は以下から作成しましょう。 Claudeのアカウントとは別にアカウント登録が必要なようです。 アカウント登録が終わったら、Get API Keyから作成します。API Keyは右ポケットにこっそりしまっておきましょう。 ⚠️最初は$5くらい付いていたきがするので、お試しで触る方はこのままいきましょう ! 私の場合、github CLIにworkflowの操作権限がなかったので、以下のエラーが出てしまいました。 Error: Failed to create workflow file .github/workflows/claude.yml: gh: Not Found (HTTP 404) そのため以下のコマンドで権限を付与してから再実行しております。 gh auth refresh -h github.com -s repo,workflow セットアップが完了するとブラウザが立ち上がりPull Requestの画面になります。Create Pull Requestで次に進みましょう。 Github Actionsのworkflowができていますね。 これをマージしてセットアップ完了です。 動かしてみる 例えばこういうIssueを作ってみましょう。 ではいってらっしゃい。 きたきた... 進捗もちゃんとみれます。誰にこんな丁寧なホウレンソウを教わったんでしょうか。 終わったようです。 作成されたブランチからPull Requestを出して終わり、ということです。 めっちゃ簡単で怖い... MCP MCPはModel Context Protocolの略です。 要はAIとAIが使うツールが通信してAI自身が色々なツールを使えるようにすることです。 元々は2024年末にAnthropic社が提案しました。 このプロトコルに則っていればAIが複数のツールを使うことができ、より便利さが加速するというわけです。 Anthropic社が提案して広がったというより、2025年の春先にOpenAIが「GPTにもMCP使えるようにする」と言ったことで一気に加速したイメージです。 MCPを活用した事例としては ローカルPCと接続してブラウザ操作 puppeteer MCP 受け入れテストなどのWebサイトのテストが自動化できたりする デザインに沿ったアプリ開発 figma MCP こちらを見るとよくわかります(figmaも有料プランでないとダメなのがつらい) などがありますが、一番上のpuppeteerを使ってみましょう。 ローカルPCと連携 Puppeteer MCPサーバーのインストール $ npm install -g @modelcontextprotocol/server-puppeteer 設定ファイルの準備 ~/.claude/settings.jsonに以下を記載 { "mcpServers": { "puppeteer": { "command": "npx", "args": ["@modelcontextprotocol/server-puppeteer"] } }, "toolPermissions": { "mcp__puppeteer": "session", "mcp__puppeteer__puppeteer_navigate": "allow", "mcp__puppeteer__puppeteer_screenshot": "allow", "mcp__puppeteer__puppeteer_click": "session", "mcp__puppeteer__puppeteer_type": "session", "mcp__puppeteer__puppeteer_evaluate": "session" } } ちなみに権限の意味は以下です。 allow: 確認なしで自動実行 session: セッションごとに確認 never: 実行負荷 MCPサーバーの追加 $ claude mcp add puppeteer npx @modelcontextprotocol/server-puppeteer 確かに追加されています。 $ claude mcp list Checking MCP server health... puppeteer: npx @modelcontextprotocol/server-puppeteer - ✓ Connected 使ってみた 以下のショート動画を使って大事なシーンをカットして解説書を作ってもらいます。 https://www.youtube.com/shorts/Dv0k_lgEfxQ このショート動画で大事なシーンのスクショを取り、何を言っているか解説メモをのこしてください。 出てきたメモはこれです。趣旨やまとめはバッチリなのではないでしょうか。 # KGモーターズ YouTube Shorts 動画解説メモ ## 動画概要 - チャンネル: @KG_motors - タイトル: 「数万回開けても繰り返してる」 - 説明: YouTubeから始まった、EVメーカー 2万回達成！mibot、ドアの開閉テストの様子 ## 重要シーン解説 ### シーン1（初期画面）  - KGモーターズの工場内で、mibotという超小型EVの前に立つエンジニア - 字幕: 「数万回開けても繰り返してる」 - 工場の緑色の柱と明るい照明が見える ### シーン2（テスト説明）  - 同じエンジニアがmibotのドアテストについて説明 - 字幕: 「人がやった方が早いと今回は」 - ドアの耐久性テストに関する話をしている様子 ### シーン3（テスト実施中）  - 実際にmibotのドアを開閉している様子 - 字幕: 「気でもおかしくなったんですが。」 - 右下に小さく別の人物（おそらく社長やマネージャー）が映っている - 繰り返し作業の大変さを表現 ### シーン4（感想・まとめ）  - 眼鏡をかけた別の人物（おそらく責任者）が登場 - 字幕: 「感想を一言お願いします」 - 工場の明るい環境で、テストに関するインタビューを受けている ## 動画の主旨 - KGモーターズのmibot（超小型EV）の品質管理について - ドアの開閉テストを数万回実施していることをアピール - 手作業での耐久テストの様子を紹介 - 製品の信頼性に対する取り組みを示す広報コンテンツ ## 技術的ポイント - 物理的な耐久テストの重要性 - 品質保証プロセスの透明性 - 小規模メーカーならではの丁寧な検証作業 その他 バージョンアップが頻繁にされるのでここをみておくと良いです。 あとはClaude CodeのHooks機能を使うと、決まったタイミングで何か処理を自動化することもできたりします。 最後に KGモーターズでは開発エンジニアを募集しております！ mibotのソフトウェア開発に興味のある方はぜひお気軽にご連絡ください！ Sota Nakamura 1人乗り小型モビリティを開発するKGモーターズでソフトウェア開発をしています！ フォロー KGモーターズ Tech Blog Publication 「今日より明日が良くなる未来を創る」をVisionに、ワクワクする小型モビリティを開発しているKGモーターズのTech Blogです。 エンジニア採用中です！ フォロー Discussion ログインするとコメントできます Login エンジニアのための情報共有コミュニティ About Zennについて 運営会社 お知らせ・リリース イベント Guides 使い方 法人向けメニュー New Publication / Pro よくある質問 Links X(Twitter) GitHub メディアキット Legal 利用規約 プライバシーポリシー 特商法表記 " https://zenn.dev/kg_motors_mibot/articles/f46c6927c409fc#:~:text=Log%20in,%E7%89%B9%E5%95%86%E6%B3%95%E8%A1%A8%E8%A8%98 続きをみる

"Log in さくさくパンダ 目次 Claude Codeで開発効率85%UP！AIとの往復を20回→3回に減らす実践テクニック 2025/08/11に公開 AI テスト駆動開発 Cursor 開発効率化 Claude Tech Claude Code で開発効率 85%UP！AI との往復を 20 回 →3 回に減らす実践テクニック 🎯 この記事で得られる成果 ⏰ 読了時間: 約 10 分 🎯 対象読者: Claude Code/Cursor/GitHub Copilot 使用者 📊 実証データ: GitHub PR 実例あり（53 分で実装完了） 💡 実装難易度: ★★☆☆☆（初中級者でも実践可能） 具体的な改善効果 AI との往復回数が平均 85%削減（私の実測値） コード修正時間が 75%短縮 CI/CD エラー率が 90%低下 実際に私がこの個人プロジェクトで実践し、通常 20 往復以上かかる実装を 3 往復で完了させた手法を公開します。 📖 前回記事もあわせてどうぞ：Claude Code で 2 週間 →3 日に短縮！AI 駆動開発で Web サイトを爆速リプレイス 😩 あなたもこんな経験ありませんか？ 「AI を使えば開発が楽になる」そう思って導入したのに、実際は... 💬 「この機能追加して」→「わかりました」→「動かない...」の無限ループ 🔄 修正依頼を 10 回以上繰り返してようやく動く状態に ⏰ 結局手で書いた方が早かったかも？と後悔 私も同じ悩みを抱えていました。Claude Code、Cursor、GitHub Copilot...どのツールを使っても結果は同じ。 しかし、ある 5 つの方法を実践することで、劇的に改善できることを発見しました。 📉 実際の改善結果（Before/After） 改善前の開発フロー 平均往復回数: 20 回 😫 改善後の開発フロー 平均往復回数: 3-5 回 🎉 よくある失敗パターン 5 選 エンドレス往復地獄 何度もやり取りを重ねても、期待通りの実装にたどり着けない 動かないコード問題 指示通りに実装してもらったはずなのに、エラーで動作しない 的外れな修正 期待した機能と全く異なる箇所が修正され、本来の目的が達成されない ブラックボックス化 AI が書いたコードが複雑すぎて、後から理解・修正できない push まではできたけど、github actions でエラーが出てしまう 修正対応で時間が溶ける 💡 実は AI は動作確認の動画も作れる 多くの人が見落としている点ですが、Playwright 等のE2Eテストツールを組み合わせることで、Claude Code を介して動作確認動画を生成できます： この動画により、AI が何を実装したかが視覚的に理解でき、ブラックボックス化を防げます。 ! 技術的な補足: 動画生成は Claude Code の標準機能ではなく、Playwright の録画機能を AI に指示して実行させることで実現しています。仕様書に「Playwright で動画を撮影して保存」と明記することで、AI がコマンドを実行して動画を生成します。 これらの問題で、AI を使うほうが時間がかかるという本末転倒な状況に陥っていませんか？ 📊 実測データ：従来手法 vs 改善手法 項目 従来手法 改善手法 改善率 AI との往復回数 20 回 3 回 85%削減 実装時間 6 時間 1.5 時間 75%短縮 CI/CD エラー率 ほぼ毎回 稀に 90%低下 コード品質 不安定 テスト付き 大幅向上 根本原因：「よしなに」では伝わらない 人間同士でも難しいコミュニケーション AI は確かに指示を理解し実行できますが、人間と同じように具体的な指示が必要です。 想像してみてください： 部下に「これよろしく」と丸投げする上司 「適当にやっといて」という曖昧な依頼 これらは人間同士でも問題になりますよね？AI でも同じことが起こっています。 でも「よしなに」したい気持ちもわかる とはいえ、AI には「察して欲しい」「いい感じにやって欲しい」というのが本音。 実はこれを実現する方法があります。 解決策 1：仕様書ベースの開発プロセス ステップ 1: 簡易仕様書の作成 まずは GitHub の Issue やドキュメントに、以下の要素を含む簡易仕様書を書きます： ## 機能概要 ユーザー登録機能の実装 ## 要件 - result 画面の表示変更 ## 概要 現在、回答をしたときに点数は出てきますが、どの問題が間違ったかを表示していません。 result 画面にどの問題が間違ったかを表示して、拡張として答えと解説を表示してください ## 下記を検討してください - どのファイルを追加・修正するか記述してください - cookie の保持方法に修正があれば、構造データを出してください - テストを作成し、result 画面に答えと解説が表示されるかを確認してください - 不要なファイルはコミットに含めないでください - commit / push 時に lefthook で問題が出た場合は修正してください - gh コマンドで PR を作成し、リザルト画面の動画を添付する - 下記は実際に playwright で起動し、問題を解き実行して保存してください screenshots 配下に格納 2 問間違った時の動画 webm 動画で添付 3 問間違った時の動画 webm 動画で添付 - push した後にアクションの結果を gh pr checks で確認し、不備があれば修正する。 - アクションが正常に終了した後に完了としてください ステップ 2: AI に理解度チェックを依頼 仕様書を読み込ませて、以下を確認： この仕様書を読んで、以下を教えてください： 1. あなたの理解している実装内容 2. 不明な点や確認が必要な箇所 3. 実装の順序と各ステップでのチェックポイント 4. 想定される技術的課題 実例：私のプロジェクトでの活用 仕様書例 AI による理解度チェック結果 成果物：実際に作成された PR この方法により、AI が「よしなに」理解してくれる土台を構築できます。 📊 実際の成果 上記の PR では： 仕様書作成：30 分 AI 理解確認：10 分 実装完了：1 時間 合計：約 1.5 時間で完成（従来は 6 時間） 🎯 実測データ（GitHub のタイムスタンプより）: PR 作成: 2025 年 8 月 10 日 18:28 (JST) PR マージ: 2025 年 8 月 10 日 19:21 (JST) 実際の所要時間: 53 分 16 秒 ✨ わずか 1 時間未満で、テスト付きの機能実装から動画撮影、PR 作成、GitHub Actions 通過まで完了しました。 解決策 2：テスト駆動で AI に「視覚」を与える なぜテストが重要なのか？ AI はコードを書けますが、動作確認は指示しないと行いません。 ここで重要になるのが、AI に「視覚情報」を持たせることです。 実装すべきテスト戦略 1. 単体テスト・結合テスト // AIに以下のようなテストを作成・実行してもらう describe("ユーザー登録API", () => { test("正常な登録データで成功する", async () => { const response = await request(app).post("/api/register").send({ email: "test@example.com", password: "password123", }); expect(response.status).toBe(201); expect(response.body).toHaveProperty("token"); }); test("重複メールでエラーになる", async () => { // 既存ユーザーを作成 await createUser("test@example.com", "password123"); const response = await request(app).post("/api/register").send({ email: "test@example.com", password: "password456", }); expect(response.status).toBe(409); expect(response.body.error).toBe("メールアドレスが既に使用されています"); }); }); 2. E2E テスト // Playwright や Cypress でエンドユーザー視点のテスト test("ユーザー登録フロー", async ({ page }) => { await page.goto("/register"); await page.fill('input[name="email"]', "newuser@example.com"); await page.fill('input[name="password"]', "securepass123"); await page.click('button[type="submit"]'); // リダイレクト確認 await expect(page).toHaveURL("/dashboard"); await expect(page.locator(".welcome-message")).toBeVisible(); }); 自律的な改善サイクルの構築 AI に以下の指示を出します： 1. テストを実行して結果を確認 2. 失敗したテストがあれば原因を分析し修正 3. 全てのテストが通ったらコミット 4. 新しい機能追加時は必ずテストも追加 このサイクルを、私が「OK」と言うまで繰り返してください。 解決策 3：仕様書に全てを任せる勇気 大きなタスクこそ、詳細な仕様書で一発解決 **仕様が確定している小〜中規模タスクでは、段階的アプローチを省略できる場合があります。**しっかりした仕様書があれば、AI は明確に定義されたタスクを効率的に実装できます※1。 実際の仕様書例（私が使用したもの） ## 下記を検討してください - どのファイルを追加・修正するか記述してください - cookie の保持方法に修正があれば、構造データを出してください - テストを作成し、result 画面に答えと解説が表示されるかを確認してください - 不要なファイルはコミットに含めないでください - commit / push 時に lefthook で問題が出た場合は修正してください - gh コマンドで PR を作成し、リザルト画面の動画を添付する - 下記は実際に playwright で起動し、問題を解き実行して保存してください screenshots 配下に格納 2 問間違った時の動画 webm 動画で添付 3 問間違った時の動画 webm 動画で添付 - push した後にアクションの結果を gh pr checks で確認し、不備があれば修正する - アクションが正常に終了した後に完了としてください なぜこれで動くのか？ AI は複数タスクを並列処理できる テストによる自動検証で品質担保 CI/CD まで含めた完全自動化 実際、上記の仕様書だけで 53 分で PR 完成まで到達しました。段階的にやる必要はありません。 解決策 4：プロジェクト文脈の共有 CLAUDE.md の活用 プロジェクトルートに以下の情報を記載： # プロジェクト情報 ## 概要 React で構築されたタスク管理アプリケーション ## 技術スタック - Frontend: React 18 + TypeScript + Vite - Backend: Node.js + Express + Prisma - Database: PostgreSQL - Testing: Jest + React Testing Library + Playwright ## 開発コマンド - 開発サーバー: `yarn dev` - テスト実行: `yarn test` - E2E テスト: `yarn test:e2e` - ビルド: `yarn build` - 型チェック: `yarn type-check` ## コーディング規約 - 関数はアロー関数で統一 - コンポーネントは PascalCase - ファイル名は kebab-case - CSS は Tailwind CSS 使用 ## 重要なルール - 新機能追加時は必ずテストも作成 - TypeScript の厳密モードを維持 - コミット前に必ず lint + type-check を実行 解決策 5：Lefthook で CI/CD エラーを事前防止 GitHub Actions で失敗する前に、ローカルで確実にチェック 「push したら CI で失敗して修正対応で時間が溶ける」という問題を解決するために、Lefthook を活用します。 Lefthook とは？ Git hooks を簡単に管理できるツールで、コミット前やプッシュ前に自動的にテストやリントを実行できます。 どことなく、GithubWorkflow と似てますよね？ インストール方法 # npm npm install --save-dev lefthook # yarn yarn add -D lefthook # pnpm pnpm add -D lefthook インストール後、以下のコマンドで初期化： npx lefthook install セットアップ例 # lefthook.yml pre-commit: commands: lint: run: yarn lint --fix type-check: run: yarn type-check test: run: yarn test --watchAll=false pre-push: commands: build: run: yarn build e2e: run: yarn test:e2e --headless AI への指示例 以下の順序で実装してください： 1. lefthook.yml を設定し、CI と同じチェックをローカルで実行 2. コミット前に自動的にlint、型チェック、テストを実行 3. エラーが出た場合は自動修正を試行 4. 全てのチェックが通ってからコミット・プッシュ 5. それでも CI で失敗した場合のみ、追加修正を実施 このプロセスを自動化してください。 効果 ✅ CI 失敗率が大幅に減少 ✅ 修正のための往復時間を削減 ✅ 品質の高いコードを確実にプッシュ まとめ：AI との協働を成功させる 5 つのポイント 1. 仕様書ファースト 簡易要件を AI に渡し、詳細設計を書かせて相互理解を構築 2. テスト駆動開発 AI に「視覚」を与え、自律的に品質をチェックしてもらう 3. 仕様書駆動アプローチ 詳細な仕様書があれば、AI は複雑なタスクも一気に実装可能 4. 文脈の共有 プロジェクトの背景・技術選択・制約を AI と共有 5. CI/CD 連携 Lefthook で事前チェックし、CI 失敗を防止 📊 最終成果：この記事の手法を実践した結果 これらを実践することで： 効果 数値 実例 ✅ 往復回数の削減 85%減 20 回 → 3 回 ✅ 開発時間の短縮 75%減 6 時間 → 1.5 時間 ✅ CI エラー率 90%減 ほぼ毎回 → 稀に ✅ コード品質 大幅向上 テストカバレッジ 90%以上 結果として、AI は本当の意味での「開発パートナー」になります。 従来の「AI に振り回される開発」から脱却し、「AI と一緒に効率的に開発する」スタイルを確立しましょう。この方法論は、どの AI ツールを使っても応用できる普遍的なテクニックです。 📣 この記事を読んだあなたの次のアクション 👉 今すぐ試せる 3 つのステップ 今取り組んでいるタスクを簡単な仕様書にする（10 分） AI に理解度チェックをさせる（5 分） AI に視覚情報を与える！テストを書かせて自動検証させる（15 分） 最も効果的なのは、AI に実装とテストを同時に書かせることです。 具体的な指示例： 以下の機能を実装してください： 1. ユーザー登録API（/api/register） 2. 必ず単体テストを作成し、実行して成功を確認 3. テストには正常系と異常系の両方を含める 4. テスト結果を見せてください AI が生成するテストの例： // AIが自動生成するテストコード describe("ユーザー登録機能", () => { it("正常なデータで登録成功", async () => { const result = await registerUser({ email: "test@example.com", password: "secure123", }); expect(result.success).toBe(true); }); it("無効なメールアドレスでエラー", async () => { const result = await registerUser({ email: "invalid-email", password: "secure123", }); expect(result.error).toBe("メールアドレスが無効です"); }); }); ポイント： テストが通るまで AI に修正を繰り返させる 全てグリーンになってから次の機能へ これだけで品質が劇的に向上 👬 この記事をシェアしてみませんか？ もしこの記事が役に立ったら、ぜひチームメンバーや同僚にシェアしてください。みんなで AI との往復を減らし、開発効率を上げましょう！ 💬 フィードバック募集中 この手法を試した結果や、もっと良い方法があれば、コメントで教えてください。みなさんの経験を共有して、より良い AI 活用方法を一緒に作っていきましょう！ 🏷️ 関連タグ #Claude_Code #AI駆動開発 #プロンプトエンジニアリング #開発生産性 #2025年最新 📚 参考リンク 💻 マイリポジトリ 🤖 Claude Code 公式 ⚡ Next.js 14 Documentation 🎨 Tailwind CSS 3.4 著者について 🚀 AI 駆動開発を日々実践中のエンジニア 💼 業務：インフラ〜フロントエンドまで AI 駆動で開発 🏢 経験：GCP/AWS、オンプレインフラ構築、フルスタック開発 開発歴: ${new Date().getFullYear() - 2005}年〜 🎯 目標：AI 駆動開発のスペシャリストを目指して日々学習中 ♟️ 趣味：囲碁（浦添囲碁会館で土曜大会参加） 📧 お仕事のご相談 AI 駆動開発のご相談、開発案件のお問い合わせはお気軽にどうぞ！ 以下のような案件を承っております： 🌐 Web サイト・アプリケーション開発 🔄 既存システムの AI 活用リファクタリング ☁️ インフラ構築・最適化 💡 技術顧問・コンサルティング 連絡先: 📧 メール: info@foodit.co.jp 💬 Zenn: DM でお気軽に 🐙 GitHub: Issue またはメッセージ フォローしていただけると嬉しいです！最新の AI 開発テクニックを共有していきます 📘 Zenn: この記事の著者をフォロー 🐙 GitHub: @sakumoto-shota 注釈 ※1 段階的アプローチについて：大規模開発や仕様の不確定要素が多い案件では、段階的なアプローチが依然として有効です。本記事で紹介した「一発実装」は、要件が明確で、仕様が確定している小〜中規模のタスクにおいて特に効果を発揮します。プロジェクトの規模や複雑さに応じて、適切なアプローチを選択することが重要です。 ※ この記事の数値は、私の個人プロジェクトでの実測値です。効果はプロジェクトや環境によって異なる場合があります。 さくさくパンダ オンプレ、クラウド、BE〜FEまで多岐に渡り対応します。 Cloud: AWS / GCP IaC: Terraform / Cloud Formation / Ansible BE: Node(NestJS) / Rails / PHP / Go FE: React/Next / Vue / Angular フォロー バッジを贈って著者を応援しよう バッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。 バッジを贈る Discussion ログインするとコメントできます Login エンジニアのための情報共有コミュニティ About Zennについて 運営会社 お知らせ・リリース イベント Guides 使い方 法人向けメニュー New Publication / Pro よくある質問 Links X(Twitter) GitHub メディアキット Legal 利用規約 プライバシーポリシー 特商法表記 " https://zenn.dev/sakupanda/articles/ecb4ae7e9a240e#:~:text=Log%20in,%E7%89%B9%E5%95%86%E6%B3%95%E8%A1%A8%E8%A8%98 続きをみる