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zenn.dev/yujmatsu
本記事は 2026-01 時点の公式ドキュメント/リポジトリの情報を元に整理しています。Clawdbot は更新が速いので、手順や設定キーが変わっていたら公式ドキュメントを優先してください。 はじめに(この記事でわかること) 「Clawdbotって話題だけど、結局なにができるの?」「Mac miniを買わないとダメ?」「危なくない?」という初学者の不安を、仕組み・出来ること・安全な始め方の3点で解消するのがこの記事のゴールです。 この記事でわかること: Clawdbot が「ChatGPT/Claudeの代替」ではなく、何が違うのか “AIが実際に作業する”とは具体的に何を指すのか(ツール/自動化/記憶) まずは安全に小さく始めるための導入手順(CLI + Discord/DM) 実務で効く運用Tips(権限・隔離・バックアップ・自動化の設計) まだ触れていない機能の“次の一歩”(Voic
はじめに すでに巷では同様の記事が出回っていますが、 筆者自身も実際に検証をしたく実施してみたので、この記事はそのメモ的な記事となっています。 Claude Code と Codex を両方触っていると、こう思うことが増えてきます。 「設計・レビューはClaudeが強い気がする」 「実装・差分作成はCodexが速い気がする」 でも結局、 片方で考えて もう片方に貼って 差分を戻して また貼って… ……という “コピペ往復” が地味にしんどい。 この記事では、Claude Code と Codex を MCP(Model Context Protocol)で連携させて、 Claude Code から「必要なタイミングだけ」Codex をツールとして呼び出せる状態を作ります。 Claude Code を「司令塔(設計・レビュー)」 Codex を「実装担当(外部ツール)」 としてつなぐことで、
🚀 はじめに この記事は dbt入門(第4弾 / テスト戦略編) です。 第1弾で「dbtの全体像」、第2弾で「dbt Projects on Snowflakeの実践」、第3弾で「ローカル開発環境」を扱いました。 第4弾では、データ品質を守るテスト戦略 にフォーカスします。 前回まで 第1弾:dbtの全体像(なぜdbtなのか / staging→marts / materialization) https://zenn.dev/yujmatsu/articles/20251226_sf_dbt_intro 第2弾:dbt Projects on Snowflake実践(セットアップ / デプロイ / 監視) https://zenn.dev/yujmatsu/articles/20251227_sf_dbt_tutorial 第3弾:dbt × Snowflake ローカル開発環境構築
🚀 はじめに この記事は dbt(Data Build Tool)の導入記事(第1弾) です。 dbtを触る前に「dbtは何をして、何が嬉しくて、どう運用に載せるのか」を 全体像から掴む ことを狙っています。 第2弾では、Snowflake公式ドキュメント 「dbt Projects on Snowflake」 チュートリアルを実際に手を動かして記事化する予定です(リンクは本文末にまとめます)。 この記事でわかること dbtが ELTのどこを担当するか(= dbtはTransform) dbtが SQL変換を“ソフトウェア開発”に寄せる ために提供する仕組み(DAG / テスト / docs / Git運用) dbtの定番プロジェクト構造(staging / intermediate / marts) materialization(view/table/incremental/ephe
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