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Claude Code
qiita.com/taketsuyo
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? このポスト、かなり本質を突いている 正直、この投稿は「Claudeが社内で流行っている」という話より、AIエージェント時代のセキュリティの地雷をかなり端的に言い当てていると思う。 非エンジニアでもClaude CoworkやClaude Codeを利用して業務を行っています。 ここで重要なのは、AIが“質問に答えるだけのチャット”ではなく、実際にPCや開発環境に触る前提の道具になってきたこと。 ClaudeのCoworkは、Claude Codeと同じエージェント型の仕組みをClaude Desktop側でも使えるようにしたもので、単発
qiita.com
大規模言語モデル（LLM）を活用した多言語メディアの運用や自動化パイプラインの構築において、エンジニアが直面する壁は主に2つあります。 1つは 「最新情報の取得（ハルシネーションの防止とグラウンディング）」 、もう1つは 「スケーリングに伴う莫大なAPIトークンコスト」 です。 本記事では、外部APIへの依存を最小限に抑え、Apple M4 Max（36GBメモリ）のローカルコンピュートリソースとPerplexity APIを組み合わせることで、月額数十円のランニングコストで稼働する「完全自律型の多言語RAG（検索拡張生成）アーキテクチャ」の構築手順とその技術的詳細を解説します。 1. アーキテクチャの全体像と設計思想 本システムは 「情報は安く買い、重い思考と処理はエッジ（ローカル）で実行する」 という思想に基づいています。 LLMのAPIに従量課金で「長文を書かせる」ことは、エンタープ
qiita.com/to3izo
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 VSCode の GitHub Copilot などのチャット欄で、プロンプトを入力している最中にうっかり Enter キーを押してしまい、文章の途中で生成AIを動かしてしまった経験はありませんか？ Enter キーを押しても勝手に送信されず、任意のキーを設定してこの "うっかり事故" を回避する方法と設定手順を紹介します。 「ただの漢字変換なのに」「改行したいだけなのに」「ちゃんとShift や Alt を押しながら Enter キーを押しているか毎回気を使うのが地味に疲れる」 などと感じている方には、特にオススメです。 設定前
qiita.com/ktdatascience
はじめに プログラミングの世界には、長年の経験から生まれた「原則」や「考え方」が数多く存在します。これらは先人たちが失敗と成功を繰り返す中で見出した、いわば 開発の知恵 です。 この記事では、プログラミングを学び始めた方や実務に入ったばかりの方を対象に、知っておくと確実に役立つ有名な原則を10個厳選して紹介します。 原則を知っておくメリットは大きく3つあります。 コードの質が上がる： 何が「良いコード」なのかの判断基準が持てる コードレビューで会話ができる： 「これはDRYに反していませんか？」のように共通言語で議論できる 設計の判断に迷わなくなる： 「どう書くべきか」に対する指針が持てる それでは、1つずつ見ていきましょう。 有名な書籍「リーダブルコード」を一部参考にしています。 より詳細を知りたい方はご一読をおすすめします。 1. DRY — Don't Repeat Yourself
この4ドキュメントを使うと、品質を落とさずに速く仕事を進められるようになります。 PLAN.mdで「音声入力」が最重要な理由 この中で特に大事なのが、最初のPLAN.mdで自分の考えを全部ダンプすることです。そしてそのために音声入力が欠かせません。 LLMにドキュメンテーション系の仕事（資料作成、記事執筆、提案書など）をやらせるとき、少ない情報で動かしてしまうと、人間が思ってもいないことをどんどん生成してしまいます。これが「AIが書いた感」の正体です。 逆に、自分が思っていることを全部ダンプした上で「詳細の整理と日本語の微調整をやって」と頼むと、クリエイティブな仕事であっても「AIが勝手に生成した」という感じになりにくい。あくまで自分の考えの細部をClaudeに整えてもらった、という仕上がりになるので、100%手書きしたときと比べてアウトプットの品質が落ちにくいです。 ただ、この「全部ダン
qiita.com/emi_ndk
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qiita.com/nogataka
はじめに Claude Codeは対話するだけでも十分に使える。しかし5つの拡張機能を使いこなすと、開発の質と速度が段違いに変わる。この記事では、CLAUDE.md / Skills / Subagents / Hooks / MCP Serversの5機能を、設計意図から実運用パターンまで体系的に解説する。「この記事だけで拡張機能のほぼ全体像を掴める」ことを目指した。 この記事でわかること CLAUDE.mdが「何を解決するのか」と設置場所の使い分け Skillsで知識・手順をオンデマンドにロードする方法 Subagentsでコンテキストを分離して並列作業する設計 Hooksでイベント駆動の自動化パイプラインを組む手順 MCP Serversで外部システムとの接続を標準化する仕組み 5機能を組み合わせたPlugin的アーキテクチャの構築法 想定読者 Claude Codeを日常的に使って
はじめに 僕は普段から Mac を複数台使って開発しています。フルリモートワークの仕事ですが、その日の気分や家庭の事情によってオフィスや自宅の Mac を使い分けています。 Claude Code には claude -r でセッションを再開できる機能がありますが、これは同じ端末でしか使えません1。そのため、ある端末で始めた作業を別の端末に引き継ぐのが億劫でした。途中のコードや修正方針を Markdown にまとめてレポジトリーにプッシュし、次の端末で git pull してから Claude Code に読ませる、そんな運用をしていたのです。これでちゃんと仕事はできるんですが、なかなかの手間です。 きっかけ そんな時「Claude Code チャットを Obsidian に保存」という記事を見かけました。 この記事で紹介されている方法は非常にシンプルです。コマンド定義ファイルを置き、セッ
TUI ツールを Vibe coding で作ることが最近多く、その際の動作確認として tuistory というツールを使っていて便利だったので紹介する。 tuistory はどんなツールか 簡単に言うと Terminal 版の Playwright。 playwright-cli や agent-browser みたいなインターフェイスで、仮想ターミナルの起動や操作、内容の取得が出来る。 $ tuistory launch "nvim" -s nvim --cols 80 --rows 40 Session "nvim" started $ tuistory -s nvim snapshot --trim buffers __ ___ ___ ___ __ __ /\_\ ___ ___ / _ `\ / __`\ / __`\/\ \/\ \\/\ \ / __` __`\ /\ \/
はじめに これまでは主に GitHub Copilot in VSCode を使用していたのですが、プレミアムリクエスト上限まで届くことが多くなってきたので、いまさらですが Claude Code を使ってみました。 使用開始して2週間くらい経ったので、最初に設定するとよいことや有効活用するためのコツ、得られた知見などをまとめました。 これから Claude Code を使い始める方の役に立てば幸いです。 GitHub Copilot との比較などもあるので、移行を考えている人の参考になるかもです！ 過去に GitHub Copilot についての記事も書いたのでそちらもどうぞ！ Pro プランの制限 最初に、Pro プランではどれくらい使えるのかを知っておくとよいと思います！（急に使えなくなると困るので。） GitHub Copilot は月毎にプレミアムリクエストの回数が決まっているの
qiita.com/rehab-datascience
はじめに 「毎朝PCを開いて、今日やるべきことを確認するまでに10分かかる」 これ、地味にストレスじゃないですか？ カレンダーを開いて、Slackを確認して、昨日のログを開いて…という時点で、もう集中力のゴールデンタイムを食っている。 今回は、AIエージェント（AntiGravity）のスキル機能を使って、「毎朝の5分ブリーフィング」を自動化した話です。設計の狙い、YAMLベースのタスク判定ロジック、テスト実行で得た知見などを詳しく書きます。 解決したい課題 Obsidianにデイリーログを半年以上毎日つけています。量は十分。 ところが、「昨日何をして、何が残っているか」を毎朝手動で確認するのは5日分×3ファイル/日 ≒ 15ファイルを遡る作業になり、現実的じゃない。 結果、「たぶんこれだったよな…」という記憶頼りの優先順位づけになりがちでした。 スキルの概要 入力 daily_log/
はじめに Geminiをこよなく愛し、開発やリフォームのアイデア、日々の諸作業など、あらゆる場面でGeminiを活用してきた私。 これまでは「相談相手」としてGeminiを使ってきましたが、NotebookLMを導入したことで「情報の資産化」というラストワンマイルが埋まり、今では手放せないツールとなっています。 今回は、NotebookLMのStudioセクションの中で特に愛用しているツールについて、活用のコツをまとめてみました。 関連ツール・プラン 活用にあたって参照しているツールとプランです。 Gemini：日々の単発タスクや相談に NotebookLM：情報の集約・資産化に Google AI プレミアム プラン：Gemini Advancedなどの高度な機能利用に 私のNotebookLMとGeminiの使い分け 私の場合、以下の判断基準に当てはまる場合にNotebookLMを使う
qiita.com/ishiijunpei
概要 国会図書館が古典籍資料からテキスト抽出する軽量OCRツールを公開 ～GPUなしでも動作という記事を遅ればせながら目にしたのでトライしました。 NDL古典籍OCR-Lite は、国立国会図書館（NDL）が公開する古典籍向け軽量OCRツールです。GPUを必要とせず、CPU環境でも動作可能である点が特徴です。 本書では、Ubuntu 24.04環境においてCUI（コマンドライン）で動作させるための手順を解説します。 動作環境 OS: Ubuntu 24.04 Python: 3.x 系 仮想環境（venv） Ubuntu 24.04では、システムPython環境に対して直接 pip install を実行することが制限されているため、Python仮想環境（venv）を使用します。 リポジトリの取得 公式リポジトリ： https://github.com/ndl-lab/ndlkotenoc
qiita.com/nekokaitaiyo_ne
Fisher情報量と共分散行列 本稿では、「Practical Statistics for Astronomers」の第6.1節に基づき、データがパラメータについてどれほどの情報を持っているかを表すFisher情報量の概念をわかりやすく導入します。 そして、それが最尤推定量のばらつき（共分散行列）とどのように結びついているのか、その美しく自然な数学的構造を追っていきます。 データ分析において未知のパラメータを推定する「最尤推定（Maximum Likelihood Estimation）」は基本かつ強力なツールです。しかし、推定値を求めて終わりではありません。 観測データには必ずノイズが含まれるため、この推定結果はどれくらい信用できるのかを知ることは、推定そのものと同じくらい重要です。 本記事では、データがパラメータについてどれほどの情報を持っているかを表すFisher（フィッシャー）情
はじめに 前回の記事では、n8n を MCP サーバーとして OpenClaw に統合し、ワークフロー自動化の基盤を作りました。記事の最後に「今後の展望」としてこう書きました: セキュリティアラート自動トリアージ: Sysdig アラート → 情報収集 → 重大度判定 → 通知 あれから取り掛かったのが、まさにこれ。自宅の Mac Mini 上で動く AI に、24 時間 365 日のセキュリティ監視を任せるという取り組みです。 Sysdig Secure が K8s クラスター上の脅威を検知し、Slack にアラートを飛ばしてくれる仕組みは前回までに出来上がっていました。しかし問題は、アラートが飛んできても結局は自分でダッシュボードを開いて、内容を確認して、深刻度を判断して、対応を考える——という手作業が残っていたこと。仕事中や深夜にアラートが来ても即座に対応できるわけがありません。 結
qiita.com/GeneLab_999
2.3 RCE（Remote Code Execution）とは 攻撃者がリモートから任意のコードを実行できる脆弱性のこと。これが成立すると、あなたのマシンで攻撃者が好き放題にコマンドを叩ける。ローカルLLMの脆弱性の多くはこのRCEに分類される。 2.4 デシリアライズ（Deserialization）とは プログラムが保存・送信用に変換（シリアライズ）したデータを、元のオブジェクトに復元する処理のこと。Pythonのpickle.loads()が代表例。この復元処理に悪意あるデータを食わせると、任意のコードが実行される——これが今回の脆弱性の多くに共通する根本原因だ。 これらの用語が押さえられたら、実際にどんな脆弱性が報告されているのか見ていこう。 3. ローカルLLM脆弱性が生まれた背景 3.1 「速度優先」で生まれたエコシステム ローカルLLMのエコシステムは、2023年のLlam
qiita.com/takaya787
AIKirei — AI出力の「名前のない作業」を引き受けるChrome拡張機能 TL;DR AIKireiは、AIの回答をドキュメントで利用できる形に整えるためのツールです。 ChatGPTやGeminiの画面上で動き、回答の「欲しい部分だけ」を選んで、コピーやサイドバーで編集して、Markdown・Word・Slackにそのまま出力できます。ログイン不要、外部APIなし。 Chromeウェブストアからインストール 製品ページ ChatGPTやGemini回答、NotionやSlackにそのまま貼れますか？ たぶん無理ですよね。 「承知いたしました。」を消す 絵文字を消す 箇条書きの階層を直す 要点だけに削る 毎回やっているのに、名前すらないこの作業。 1回2分でも、1日5回やれば10分。月で約3時間。年間36時間。 その時間を削減したくて、Chrome拡張機能・AIKirei を開発し
この機能の誕生経緯自体が興味深い。2026年1月24日、開発者Mike Kellyがフィーチャーフラグの裏に隠された「Swarms」機能を発見し、claude-sneakpeekというツールで解放した。このニュースはHacker Newsで281ポイント・207コメントを獲得。コミュニティが独自にtmuxベースの並列実行パターンを構築し、OpenClawなどのオーケストレーションツールを開発した。こうしたユーザー主導のイノベーションが十分に成熟したことを受け、2月5日にClaude Opus 4.6と同時に正式発表された。コミュニティの実践が公式機能化を後押しした、稀有な事例だ。 2. なぜマルチエージェントが必要なのか — 単一エージェントの構造的限界 エージェントチームの背景には、単一エージェントが抱える構造的な限界がある。 コンテキストウィンドウの汚染問題。 Google Chrom
qiita.com/K3NLatte
通信会社はどうやってSIMを認証しているのか？ 目次 はじめに 登場人物（コンポーネント）の紹介 5G AKAによる認証フロー 1. 接続開始とIDの暗号化（SUCI） 2. ネットワーク識別子の付加 3. 認証ベクトルの生成 4. チャレンジ＆レスポンスによる検証 まとめ：なぜ「不正利用」を聞かないのか？ はじめに 普段、スマホでデータ通信を行う際、Webサービスのようにログインをすることはありません。 しかし、通信会社は私たちが「どのプランに加入しているのか」を識別して、使用量を管理しています。 バックグラウンドでは 5G AKA (Authentication and Key Agreement) という強力な認証プロトコルが存在しています。 自分の学習アウトプットを兼ねて、SIMカードがネットワークからどう認証されているのか、その仕組みを解説できればなと思います。 登場人物（コンポ
はじめに エンジニアであっても、要件定義書や設計書、テスト仕様書、運用手順書など様々な文章を求められることはよくありますよね。 そういった時にMarkdownのようなプレーンテキストで書きたいと心の底から思いますし、AI時代にはプレーンテキストの方がマッチしているでしょう。 が！！！しかし！ 実際に求められるのってほぼ100%、Word用の.docxじゃないですか？？？ 僕はエンジニアリングマネージャーなので、お客さんと頻繁に会話する機会がありますが、いつもいつもWordファイルを求められます。 pandocなど、MarkdownをWord形式に変換するためのツールはいくつかありますが、いつもこんなことに悩みます。 見出しの調整がうまくいかない フォントが変 インデントが調整できない 表・画像が綺麗に貼れない 箇条書きのスタイルがおかしい 図表番号がつかない（！！！！！！！） 上の5つはま
qiita.com/marugame
最近、下記YouTubeの動画や、記事を見てClaudeCodeが再注目されていることを知りました。 ◾︎ClaudeCodeの動画 https://youtu.be/ca5HjfclrjE?si=qvIC26aAa99SnOux 使ってみたいと思いつつ、私は客先業務で貸与されたPCにClaudeCodeを使用することが困難なため、私用PCでClaudeCodeを使ってみようと思い、AIにロードマップを作ってもらい、それを実施しながらClaudeCodeに慣れてみようかと思います。 今回は備忘用に記事を上げますが、ご参考にしていただければと思います。 ※ここからがAIが書いたものです はじめに 「願望を言うだけでコードが書かれ、ファイルが作られ、APIが叩かれる」 これが Claude Code の本質です。 私はウェブエンジニア歴4年。主にJavaを使った開発経験はそれなりにあります。し
シミュレーターで動作確認（Tinkercad） 電子工作を行なう中で、 「使いたい部品がどれか分からない」 「配線がうまくいかず想定通り動かない」 「配線ミスで部品がショートしないか不安」 といった悩みを持っていたのですが、Autodeskが提供している無料のオンラインシミュレーター Tinkercad を知ってすべてが解決しました。 「実機を持っていない」「電子工作を始めてみたいけど初期コストをかけたくない」といった方にも超おすすめなので、本記事でTinkercadの基本的な利用方法を紹介します。 Tinkercadを使うメリット ブラウザで完結: ソフトのインストールは不要です。 安全に実験: 配線ミスで部品をショートさせても、画面上で警告が出るだけ。部品が燃える心配はありません。 動作をシミュレート: ブラウザ上で動作確認を行えます。 1. エディタを開く Tinkercad公式サイ
2026年2月、Anthropicは立て続けに2つのモデルをリリースした。2月5日のClaude Opus 4.6と、2月17日のClaude Sonnet 4.6。GPQA Diamond（PhD級の科学問題）ではOpusがSonnetに17.2ポイントの大差をつける一方、Finance Agent（金融分析タスク）ではSonnetが逆転勝利しています。SWE-bench（実在バグの修正能力）に至ってはわずか1.2ポイント差で、実質同等だ。 「高い方が強い」は、もう成り立たない。どちらを選ぶかはタスク次第であり、その判断にはベンチマークの「読み方」とコストの「実効値」の理解が必要です。本記事では、公式データと第三者評価をもとに2モデルの使い分け基準を整理します。 1. スペックシート──数字で見る2モデルの全体像 まず基本スペックを並べる。解釈は後段に回すので、ここでは事実だけ確認したい
はじめに MinIO は Amazon S3 互換の API を備えたオブジェクトストレージです。 docker-compose.yml に数行書くだけで S3 互換のストレージが立ち上がるため、ローカル開発環境の S3 モックとして広く使われてきました。DockerHub での累計ダウンロード数は 10億回以上 です。 その MinIO の OSS 版が、2025年10月に Docker イメージの配布を停止し、2026年2月には GitHub リポジトリがアーカイブされました。公式の保守は完全に終了しています。 日本語での情報がまだ少なかったため、英語圏の情報も含めて何が起きたのかを時系列で整理し、代替手段の候補を紹介します。 MinIO とは MinIO は、Amazon S3 互換の API を備えたオープンソースのオブジェクトストレージです。 主な特徴は以下のとおりです。 S3
IAM ユーザーで運用しているアカウントの認証について着目してみると、以下課題があります。 期限なしの長期クレデンシャル 漏洩リスク IAM Identity Center での運用に移行すれば解決するのですが、そもそもシングルアカウントや小規模環境では導入コストが見合わず、IAM ユーザーでの運用を続けているケースも多いと思います。 aws login とは ブラウザで認証した後、一時クレデンシャルが自動的に設定されるコマンドです。 IAM Identity Center の有無に関わらず使用でき、環境に応じて適切な認証フローに誘導してくれます。 IAM Identity Center で運用しているアカウントでも、aws sso login と同じ使用感で認証できます。 何が嬉しいのか 一時クレデンシャルで認証するため、アクセスキーが不要 漏洩リスク低減 導入が簡単 シングルアカウント
きっかけ この記事を読んで衝撃を受けたので、自分もn8nを使ってbotみたいなのをノーコードで作ってみたいと思ったのがきっかけです。 n8nって？ n8nは、異なるアプリやサービスを連携させて、業務プロセスを自動化できる「ワークフロー自動化ツール」です。競合サービスとしては、ZapierやMakeなどが有名です。 n8nではGoogleスプレッドシート、Slack、Discord、Notion、GitHub、Salesforceなど、400以上のアプリをノーコードでつなぐことができます。 例えば、「Google フォームに回答があったら、その内容をAIで要約し、Notionに保存してSlackに通知する」といった一連の流れを自動化できたりします。 自分で試す とりあえず今回はお試しという感じなので、ローカル環境で使用してみます。 n8nのgithubリポジトリだとnpxとdockerの二通
はじめに Qiita記事、書いてますか？ 正直に言うと、僕は記事を書くのが結構苦手でした。理由はいくつかあって： 記事ネタが見つからない - 何を書けばいいか分からず、ネタ探しに時間がかかる 執筆に時間がかかる - 記事を書くのに何時間もかかり、続かない 投稿の手間が面倒 - コピペやフォーマット調整が煩雑 文章がAIっぽくなる - Claude/ChatGPTに書かせると無機質な文章になってしまう この全部の悩みを一気に解決したくて、Claude Code × Obsidianで記事執筆を自動化するシステムを作りました。 結論から言うと、めちゃくちゃ快適になりました。 記事ネタはSlackやObsidianから自動で見つけてくれるし、執筆時間は半分以下になるし、投稿もワンクリック。しかも、AIっぽくない自然な文章が書けるようになりました。 今回は、このシステムをどうやって作ったのか、使っ
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