Prompt

テックコミュニケーション・コンサルタントのJim Prosser氏が、Claude Codeを使って36時間で個人用AIアシスタントシステムを構築した。「My chief of staff, Claude Code」と題されたこの取り組みは、非エンジニアがClaude Codeのサブエージェント機能を活用して日常業務を自動化した実践例として注目を集めている。 システムの全体像 Prosser氏が構築したのは、毎朝起床前に自動で業務の下準備を完了させるシステムだ。常時稼働のMac Studio上で2つの自動プロセスが夜間に実行され、朝6:15までに処理が完了する。 主な機能: メール自動トリアージ — 受信メールからアクション可能な項目を特定し、Todoistのタスクと重複チェック カレンダー管理 — Google Maps APIを使った実際の移動時間計算を含むスケジュール最適化 6つの並列AIエージェント — Claude Codeのサブエージェント機能で独立したワーカーを同時実行 「AM Sweep」ボタンの仕組み Stream Deckの物理ボタンを押すと、6つの専門エージェントが並列で起動する: メール下書き作成（送信はしない、レビュー用の下書きのみ） Obsidianのクライアントファイル更新 ミーティングのスケジュール調整 見込み客やトピックのバックグラウンドリサーチ タスクの分類とコンテキスト収集 各エージェントは独自のコンテキストウィンドウとスコープされたツールアクセスを持ち、互いに干渉せずに動作する。 タスク4色分類フレームワーク Prosser氏は「dispatch, prep, yours, skip」の4段階でタスクを分類する: 色 分類 内容 🟢 緑 Dispatch AIが完全に処理 🟡 黄 Prep AIが80%完了、人間が仕上げ 🔴 赤 Yours 人間の判断が必要としてフラグ ⚪ 灰 Skip 理由付きで延期 重要なのは、判断に迷う場合は「Dispatch」ではなく「Prep」にデフォルトする設計だ。AIが勝手に完了させるのではなく、人間が最終判断する余地を常に残している。 人間とAIの境界線 このシステムの設計で最も重要な原則は「AIにやらせないことを決める」ことだ: メールは絶対に送信しない — 下書きのみ作成し、人間がレビューして送信 戦略的決定は人間が行う — 価格交渉、関係性に配慮が必要なコミュニケーションはAI対象外 不確実な場合はPrepにデフォルト — 自動処理より人間の関与を優先 Time Block機能 残タスクをカレンダーイベントに変換する機能も備えている: ...

SEO・コンテンツマーケティングの専門家 Jake Ward 氏が、AI とプログラマティック SEO を組み合わせて 60日間で SEO トラフィックを466%（5.7倍）増加 させた手法が注目を集めています。13,000ページ以上をわずか3時間で生成し、週間オーガニッククリックを971から5,500に伸ばした具体的なアプローチを解説します。 成果の概要 13,000+ ページを3時間で生成 週間オーガニッククリック: 971 → 5,500（+466%） 60日間で達成 従来のプログラマティック SEO との違い 従来のプログラマティック SEO は、テンプレートの単語を置換するだけのものが多く、低品質なページが量産される問題がありました。Jake Ward 氏のアプローチは、AI にフリーフォームでコンテンツを書かせるのではなく、厳密な JSON Schema を埋め込むことで品質を担保しています。 3つの核心ポイント 1. JSON Schema によるコンテンツ構造化 最も重要な技術的要素が、AI への指示に厳密な JSON Schema を使うことです。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 { "section_title": "string", "items": [ { "name": "string", "description": "string (50-100 words)", "difficulty_level": "beginner | intermediate | advanced", "potential_score": "number (1-10)" } ], "min_items": 15, "max_items": 20 } AI にフリーフォームの文章を書かせると、ページごとに品質がばらつきます。JSON Schema で出力形式を固定することで、13,000ページ全体で一貫した品質を維持できます。 ...

Claude Code の Skills 機能を使って、過去のプロンプト入力履歴をスキャンし、利用者が「何を分かっていて、何を分かっていないか」を可視化する仕組みが紹介されていました。プロンプトを通じた新人教育の可能性を探ります。 アイデアの概要 @tokoroten氏のポストで紹介されたアプローチは以下の通りです: Claude Code の Skills を利用して、過去のプロンプト入力履歴をスキャンする その履歴から、利用者が何を理解していて、何を理解していないかを分析・出力する 結果として、どの技術分野の理解が甘いかが可視化される これにより、プロンプトを通じた新人教育が可能になる Claude Code Skills とは Claude Code の Skills は、再利用可能なプロンプトテンプレートをプロジェクト内に定義できる機能です。.claude/skills/ ディレクトリにスキル定義を配置することで、/スキル名 のようなスラッシュコマンドとして呼び出せます。 .claude/ skills/ analyze-prompts/ skill.md # スキルの定義・プロンプト スキルには以下のような特徴があります: プロジェクト固有のワークフローを定義できる 引数を受け取ることが可能 複数のツール呼び出しを組み合わせた複雑な処理を自動化できる プロンプト履歴から理解度を分析する仕組み このアプローチの面白いところは、プロンプト（質問）の内容自体が「その人が何を知らないか」の強力なシグナルになるという点です。 分析の観点 質問の頻度: 特定の技術領域について繰り返し質問しているなら、その分野の理解が浅い可能性が高い 質問の深さ: 基本的な概念を聞いているのか、応用的な質問をしているのかで理解度が測れる 自己解決率: 同じトピックの質問が減っていれば、学習が進んでいると判断できる 教育への応用 従来の新人教育では、メンターが1対1でレビューしたり、定期的な面談で理解度を確認したりする必要がありました。このアプローチでは: 受動的な観察: 普段の業務でのプロンプト利用を分析するだけで、能動的なヒアリングが不要 定量的な評価: どの分野にどれだけ質問しているかを数値化できる 継続的なトラッキング: 時系列での成長を追跡できる 実現に向けた考慮点 このような仕組みを導入する際には、いくつかの点を考慮する必要があります。 プライバシーへの配慮 プロンプト履歴には業務上の機密情報が含まれる可能性があるため、分析対象の範囲や匿名化の方法を検討する必要があります。 分析精度の担保 単純なキーワードマッチだけでは正確な理解度評価は難しく、文脈を考慮した分析が求められます。Claude Code 自体の言語理解能力を活かすことで、より精度の高い分析が可能になるでしょう。 フィードバックループの構築 分析結果を本人にフィードバックし、推奨学習リソースを提示するところまで自動化できれば、より実用的な教育ツールになります。 まとめ Claude Code の Skills を活用したプロンプト履歴分析は、AI ツールの利用ログそのものを教育データとして活用するという発想です。新人が日常的に AI に質問する行為自体が、自然と学習進捗の記録になるというのは、AI 時代ならではの教育アプローチと言えます。

Claude Code を使っていると、プロジェクトのコンテキストを伝える CLAUDE.md の質が作業効率に直結することに気づきます。Anthropic 公式プラグイン claude-md-management に含まれる claude-md-improver スキルは、CLAUDE.md を自動で採点し、改善点を提案してくれる便利なツールです。 claude-md-management プラグインとは claude-md-management は、Anthropic が公式に管理している Claude Code プラグインです。CLAUDE.md ファイルの品質を監査し、セッションで得た知見を反映するための2つのスキルを提供します。 スキル 呼び出し方 目的 使いどころ claude-md-improver 会話で依頼 CLAUDE.md をコードベースの現状に合わせる 定期的なメンテナンス revise-claude-md /claude-md-management:revise-claude-md セッション中の学びを記録する セッション終了時 注意: /revise-claude-md のような短縮名では呼び出せません。必ず /claude-md-management:revise-claude-md と完全修飾名を使ってください。 インストール方法 公式マーケットプレイスは Claude Code 起動時に自動で利用可能になっているため、以下のコマンドだけでインストールできます。 1 /plugin install claude-md-management@claude-plugins-official UI からインストールする場合は、/plugin を実行して Discover タブから claude-md-management を選択します。インストールスコープは以下の3種類から選べます。 スコープ 説明 User 自分の全プロジェクトで有効（デフォルト） Project このリポジトリの全コラボレーターで有効（.claude/settings.json に記録） Local このリポジトリの自分だけで有効 インストール後、/reload-plugins を実行すると再起動なしで有効化されます。 claude-md-improver の使い方 Claude Code のセッション中に、以下のように話しかけるだけで起動します。 ...

LLMベースのコーディングエージェント（Claude Code、Cursor など）は、セッションが変わるたびにプロジェクトの規約や過去のミスを忘れてしまう。小さなプロトタイプなら問題にならないが、10万行を超える大規模コードベースでは「毎回同じ説明をする」「直したはずのバグパターンが再発する」といったコストが無視できなくなる。 2026年2月に公開された論文 Codified Context: Infrastructure for AI Agents in a Complex Codebase（Aristidis Vasilopoulos）は、この問題に対して 3層のメモリインフラストラクチャ を提案し、108,000行のC#分散システムを283セッションかけて構築した実践データとともに検証している。 問題：セッション間で失われる記憶 LLMエージェントは各セッションの開始時にコンテキストがリセットされる。.cursorrules や CLAUDE.md のような単一ファイルでプロジェクト規約を伝える方法は小規模なら有効だが、10万行規模のシステムでは単一プロンプトに収まりきらない。 結果として起きる典型的な問題: 命名規則やアーキテクチャパターンの逸脱 過去に修正した失敗パターンの再発 サブシステム間の整合性の欠如 提案手法：3層の Codified Context 論文では、プロジェクト知識を 負荷分散インフラストラクチャ として扱う3層アーキテクチャを提案している。 Tier 1: Hot-Memory Constitution（約660行） 常にセッションにロードされるMarkdownファイル。以下を含む: コード品質基準・命名規則 ビルドコマンド アーキテクチャパターンの要約 よくある操作のチェックリスト 既知の失敗モード（過去のバグパターン） オーケストレーション用トリガーテーブル トリガーテーブルは「どのファイルを変更したら、どの専門エージェントを呼ぶか」を定義する: ファイル変更 割り当てエージェント Network, sync network-protocol-designer Coordinates, camera coordinate-wizard UI配信 ui-sync-specialist Tier 2: Specialized Agents（19エージェント、約9,300行） タスクに応じて呼び出される専門エージェント群。2つのクラスに分かれる: 高能力エージェント（8個、平均711行）: ネットワークプロトコル設計、アーキテクチャ検証、デバッグなど 標準能力エージェント（11個、平均327行）: 特定タスクにフォーカス 各エージェント仕様の 50%以上がプロジェクト固有のドメイン知識 で構成されている。コード例、数式、失敗モードなど、そのプロジェクトでしか使えない具体的な情報が埋め込まれている点が特徴。 Tier 3: Cold-Memory Knowledge Base（34文書、約16,250行） サブシステムごとの詳細仕様をMarkdownで記述し、MCP（Model Context Protocol）検索サーバー経由でオンデマンド参照する: ...

「OpenClawを使ってみたけど、うまくいかなかった」という声をよく聞く。しかし、それはツールの問題ではなく「使い方」の問題かもしれない。@ichiaimarketer氏（いち＠OpenClawガチ勢）のポストから、AIエージェントツールを活用するための本質的なポイントを整理する。 OpenClaw活用の本質は「情報の一元管理」 同氏の主張はシンプルだ。OpenClaw活用の90%は「情報の一元管理」にある。小手先のテクニックやプロンプトの工夫ではなく、AIに渡す情報の整理こそが成否を分ける。 情報なしでAIツールを運用すると、メモリ・文脈・判断材料が不足する。これは「派遣社員に会社の情報を一切与えずに仕事を依頼するようなもの」だと同氏は例えている。どれだけ優秀な人材（AI）でも、必要な情報がなければまともな成果は出せない。 推奨される情報構造 同氏が実践している情報の整理方法は、以下のようなフォルダ構造だ: フォルダ 内容 経営 ミッション、ビジョン、議事録 マーケティング X投稿、記事コンテンツ 開発 自動化ツール関連 日常 人間関係、日記 Old 1〜2ヶ月未使用のプロジェクト このように業務領域ごとに情報を構造化しておくことで、AIエージェントが必要な文脈を取得しやすくなる。 なぜ「情報の一元管理」が重要なのか AIエージェントツールは、与えられた情報をもとに推論・判断・実行を行う。つまり: 情報が散在している → エージェントが必要な文脈を把握できない 情報が整理されている → エージェントが的確な判断を下せる これはOpenClawに限った話ではなく、Claude Codeの CLAUDE.md や MEMORY.md によるコンテキスト管理とも通じる考え方だ。AIツールの性能を引き出すには、ツール側の設定だけでなく、人間側の情報整理が不可欠となる。 実践のヒント まず情報を一箇所に集める — GitHub、Obsidian、Notionなど、自分に合ったツールでナレッジを集約する 業務領域ごとに分類する — 経営、開発、マーケティングなど、AIが参照しやすい粒度で整理する 定期的に棚卸しする — 古くなった情報は「Old」フォルダに移動し、ノイズを減らす AIに渡すコンテキストを意識する — 「このタスクにはどの情報が必要か」を考えてから指示を出す まとめ AIエージェントツールの活用で成果が出ない原因は、ツールの性能ではなく情報管理にあることが多い。OpenClawでもClaude Codeでも、AIに適切な情報を渡すための「情報の一元管理」が最も重要な基盤となる。ツールを変える前に、まず自分の情報整理を見直してみることを勧める。

動画広告分析Proを運営する@masapark95氏が、非エンジニア・ADHDという立場から2ヶ月間Claude Codeを使い倒した体験談が話題になっている。「分身が生まれた」「シンギュラリティーに入った」という表現が印象的なこのポストから、非エンジニアがClaude Codeを活用するためのヒントを読み解く。 背景：非エンジニアがClaude Codeに出会うまで @masapark95氏（パク）は、株式会社KASHIKAが提供する動画広告分析ツール「動画広告分析Pro」の運営に携わる人物。累計2000社以上が利用するサービスを手がけるビジネスサイドの人で、ADHDの特性を持つことを公言している。 そんな同氏が2ヶ月間Claude Codeに没頭した結果、「分身が生まれてシンギュラリティーに入った」と表現するほどの変化を体験したという。 「分身」＝AIパクくんの誕生 同氏が構築したのは、Claude Codeの設定ファイル群を駆使した「AIパクくん」と呼ばれるシステムだ。以下のファイルを組み合わせることで、自分の分身となるAIアシスタントを作り上げた: CLAUDE.md — AIの性格やルールを定義するファイル MEMORY.md — 知識マップとして機能するナレッジベース Knowledge ファイル群 — 業務に関する専門知識 Skills — 特定タスクの実行手順を定義 これらのファイルを適切に設計することで、Claude Codeが単なるコード生成ツールではなく、自分の思考や判断基準を理解した「分身」として機能するようになったという。 「シンギュラリティー」の感覚とは 同氏が「シンギュラリティーに入った」と表現するのは、Claude Codeとの協業で感じた加速感のことだ。具体的には: 1週間で338万行ものコードが生成されたとの報告（Claude Codeによる自動生成） 同週の利用料金は416ドルに達したとのこと（Claude Maxプラン利用時） 「止まらなくなる」感覚 — AIが既存アセットを掛け合わせて目標達成の提案を次々と行う この「止まらない」感覚こそが、同氏の言う「シンギュラリティー」だ。SkillsとKnowledgeの組み合わせをClaude Codeが最適化し、ワークフローの設計提案まで行うことで、人間側の判断が追いつかないほどの速度で物事が進んでいく体験を指している。 ADHDとClaude Codeの相性 ADHDの特性として知られる「過集中」は、Claude Codeとの相性が良い可能性がある。興味を持った対象に深く没頭できるADHDの特性と、対話的にタスクを進められるClaude Codeの特性が組み合わさることで、通常では考えられない生産性が生まれたと考えられる。 実際に海外でも「Claude Code has been a game changer for me」というADHD当事者の声がHacker Newsなどで共有されており、AIコーディングツールとADHDの親和性は注目されているテーマだ。 非エンジニアがClaude Codeを活用するポイント この事例から見えてくる、非エンジニアがClaude Codeを活用するためのポイント: CLAUDE.mdで「自分」を定義する — 自分の役割、判断基準、優先事項をCLAUDE.mdに明文化する MEMORY.mdでコンテキストを蓄積する — 会話を重ねるたびに学んだことを記録し、知識を積み上げる Skillsで定型作業を自動化する — 繰り返し行うタスクをSkillとして定義し、再利用可能にする Knowledgeで専門知識を注入する — 自分の業務ドメインの知識をファイルとして整理し、Claude Codeに読み込ませる Claude Code DEEP DIVE イベント この体験を共有するため、同氏は「Claude Code DEEP DIVE」という学習プログラムを2026年3月に開始している。非エンジニアがClaude Codeを実践的に活用するためのノウハウを提供する内容となっている。 ...

Anthropic が公開した「The Complete Guide to Building Skills for Claude」という 33 ページの PDF ガイドが話題になっています。このガイドをそのまま Claude Code のメモリに読み込ませてスキル構築に活用しようとする人もいますが、実は公式の skill-creator プラグインを使う方がはるかに効率的です。 skill-creator はガイドの内容をすべて反映しているだけでなく、テスト・最適化・トリガー精度改善といった仕組みも組み込まれています。PDF をメモリに入れるとコンテキストウィンドウを圧迫するリスクもあるため、新規スキル作成には skill-creator を導入するのがおすすめです。 Claude Code のスキルとは スキルとは、Claude に特定のタスクの実行方法を教える 指示・スクリプト・リソースのフォルダ です。SKILL.md ファイルに YAML フロントマターと指示を記述するだけで作成できます。 Claude Code は 3 段階の情報ロードシステム（Progressive Disclosure）を採用しています。 起動時: インストール済みスキルの名前と説明文のみをシステムプロンプトに読み込む（スキルあたり約 50〜100 トークン） 判定時: ユーザーの入力に関連するスキルがあるかを判定 実行時: 該当スキルの全内容をロード この仕組みにより、多数のスキルをインストールしてもコンテキストウィンドウを無駄に消費しません。 skill-creator プラグインのインストール skill-creator は Anthropic 公式マーケットプレイスに含まれています。Claude Code 内で以下のコマンドを実行するだけでインストールできます。 1 /plugin install skill-creator@claude-plugins-official インストール後、プラグインを有効化します。 1 /reload-plugins なお、/plugin コマンドで Discover タブを開き、GUI からインストールすることも可能です。プラグイン機能を利用するには Claude Code バージョン 1.0.33 以上 が必要です（claude --version で確認できます）。 ...

Claude Code の設定ファイル CLAUDE.md に「こう書け」「これは禁止」「この順番で処理しろ」とルールを追加していったら 300行を超え、AI の出力品質がどんどん落ちていった——そんな経験を経て「99%消した。残したのは、哲学だけ。」という結論に至った話が X で話題になっている。 なぜルールを増やすと AI の性能が落ちるのか コンテキストウィンドウの競合 LLM はコンテキストウィンドウ内のすべての情報を処理する。CLAUDE.md のルールが増えるほど、実際の作業に使える「注意力」が奪われる。コンテキストが埋まるにつれてパフォーマンスが低下するのは、LLM の根本的な特性だ。 指示の上限問題 IFScale ベンチマークの研究によると、フロンティアモデルは 150〜200個の指示 を超えたあたりから選択的注意のバイアスがピークに達し、それ以降は均一に失敗するパターンに収束する。Claude Code のシステムプロンプト自体がすでに約50個の指示を含んでいるため、ユーザーが使える枠は実質100〜150個。200行の詳細なルールを書いた時点で、すでに予算オーバーだ。 指示追従バイアス LLM はプロンプトの 先頭と末尾 の指示に従いやすい傾向がある。中間に埋もれたルールは見落とされがちだ。ルールが増えるほど、重要な指示が中間に埋もれて無視されるリスクが高まる。 具体的に何が起こるか 例えば「見出しは H2 を必ず4つ使え」「セクションは5つ構成にしろ」というルールを設定したとする。すると AI は、本来3セクションで十分な内容でも無理やり5セクションに引き伸ばし、冗長な文章を生成してしまう。 ルールに 従うこと自体が目的化 し、最適な出力を考える余地がなくなる。これは人間の組織でも起こる現象だ。過剰なルールがかえって生産性を下げる。 「哲学だけ残す」アプローチ 細かいルールではなく方針を伝える 悪い例: - 見出しは H2 を4つ使うこと - 各セクションは200〜300文字 - コードブロックには必ず言語指定をつけること - 箇条書きは最大5項目まで 良い例: - 読者が最短で理解できる構成を優先する - 冗長さよりも明確さを重視する Anthropic 公式の推奨 Anthropic の公式ドキュメントでも、CLAUDE.md について以下のように推奨している: 肥大化した CLAUDE.md は、実際の指示を AI に無視させる原因になる Claude がすでに正しくやっていることについては、わざわざルールを書かない 削除できるものは削除し、自動化できるものはフックに変換する Progressive Disclosure パターン すべての情報を CLAUDE.md に詰め込むのではなく、情報の見つけ方 を教える方法が効果的だ。 ...

Google のシニア AI プロダクトマネージャー Shubham Saboo 氏が、OpenClaw エージェントを 40 日間運用した経験から導き出した「マークダウンファイル駆動のエージェント運用スタック」について紹介する。モデルを変えず、蓄積されたマークダウンファイルだけでエージェントが成長していくというアプローチだ。 コアコンセプト：マークダウンファイルが成長エンジン このスタックの最大の特徴は、モデル自体は変わらないという点にある。エージェント間の違いは「蓄積されたマークダウンファイル」にある。データベースもオーケストレーションフレームワークもメッセージキューも不要で、ディスク上のマークダウンファイルがすべてのインテグレーション層として機能する。 3 層スタック構造 エージェントの設計は以下の 3 層で構成される： 1. Identity 層（アイデンティティ） SOUL.md がセッション起動時に毎回読み込まれる。ここにはエージェントの人格、役割、原則、関係性が定義される。 1 2 3 4 # SOUL.md - 役割: プロジェクトマネージャー - 原則: 簡潔さを重視、事実ベースで判断 - 性格: Dwight Schrute 的な徹底さ TV キャラクターの名前をエージェントに付けるのが Saboo 氏のテクニックだ。Claude の学習データにキャラクターの性格が含まれているため、「Dwight Schrute のエネルギーで」と伝えるだけで、徹底的で真剣な仕事ぶりが期待できる。 2. Operations 層（行動ルール） AGENTS.md でセッション起動ルーティンとメモリ管理ルールを定義する。運用開始から約 1 週間後に作成するのが推奨される。 1 2 3 4 # AGENTS.md - セッション開始時: MEMORY.md を読み込む - タスク完了時: 日次ログに記録 - エラー発生時: 修正内容をメモリに追記 3. Knowledge 層（記憶・ログ） MEMORY.md は約 2 週間の運用後に初期化する。日次ログをレビューし、繰り返し発生する修正パターンを恒久的なエントリとして蒸留していく。 ...