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AIエージェントを自作して本番運用する方法｜最小構成の実装とサブエージェント設計
AIエージェントを自作して、本番運用するまでの話をする。ノーコードツールの紹介記事ではない。自分でコードを書いてエージェントを組み、無人で走らせ続けるエンジニア向けの内容だ。 僕は1人で開発しているSaaS「ThreadPost」の裏側で、複数のAIエージェントを毎日本番稼働させている。
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ローカルLLMのおすすめ構成2026｜モデルと実行ツールを実測で選ぶ完全ガイド
「ローカルLLMを始めたいが、モデルもツールも選択肢が多すぎて何がおすすめか分からない」——この記事はその質問に、実際に手元のマシンで動かして検証した結果から答える選び方ガイドだ。 僕は1人でSaaSを開発しながら、APIコスト削減とオフライン検証のためにローカルLLM環境を複数構成で運用してきた。
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AI活用Tips
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Claude Codeのインストール方法｜OS別手順とエラー別トラブル対処の完全版
Claude Codeのインストールは、うまくいけば1行のコマンドで30秒で終わる。この記事はその1行と、うまくいかなかったときの原因別対処、インストール後に最初にやるべき設定までをまとめた「詰まらないための網羅版」だ。 僕はClaude CodeでSaaSを1人開発していて、Mac・Windows(WSL)・クラウド環境それぞれでセットアップしてきた。
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AI活用Tips最新記事
·230 views·しんたろー
【2026年版】自律型AIエージェント構築の完全ガイド｜MCP・Claude Code活用など必須知識7選
冒頭フック 結論から言うと、AIエージェントを自律的に動かすならClaude CodeとMCPの組み合わせが最適だ。最近「AIに開発を丸投げできる」という話題を耳にする機会は多い。しかし、実際に試して「暴走が怖い」「設定が面倒」と挫折した経験を持つ人も少なくないはずだ。 この記事では、Claude Codeを中心に、安全で効率的な自律型エージェントを作るための必須知識とステップをまとめる。
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なぜClaude CodeのPlan Modeが開発を加速させるのか｜品質管理の完全ガイド
開発の主導権をAIから取り戻す AIにコードを書かせると、勝手に10個のファイルが作成される。 やり直しを指示すると、既存のコードまで破壊される。 解決策は作業前の合意とルールの定着だ。 Claude CodeのPlan Modeとハーネスエンジニアリングを組み合わせる。 これがAIエージェントの出力品質を変える方法だ。
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【速報】AnthropicがClaude Designを正式発表。Opus 4.7連携で設計図からコード実装が自動化される理由
AnthropicがClaude Designを発表した。単なるデザインツール市場への参入ではない。 Claude Opus 4.7の長時間自律エージェント能力を、フロントエンド開発のワークフローに統合した。 設計図からコード実装までのループが、人間による手動翻訳からモデルによる一貫したコンテキスト継承へ変わる。 開発者にとって、これは仕様書の終わりの始まりだ。
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Claude Code開発でAGENTS.mdを分ける理由。AIの推論精度を最大化する設定術
人間向けの「README」と機械向けの「AGENTS.md」。 この2つを明確に分ける動きが、AI開発の最前線で加速している。 AIエージェントの標準設定ファイルとして、機械専用のファイル名が業界のデファクトスタンダードになりつつある。 リポジトリのルールを1つのファイルに詰め込むと、AIの推論精度は露骨に落ちる。 コンテキストの3分の1が、ツール定義のノイズで埋まってしまう。
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【欧州初】900万社からAIが買い手を特定。M&Aの「作業」を90%削減し、最短15日でディールを完遂する『AI判断ループ』の全貌
M&A仲介やコンサルティング業界で、数百ページのCIM（企業概要書）作成に月300時間を溶かしているあなたへ。 売上の5〜10%という高額な手数料を取りながら、実態は90%がエクセルとパワポの奴隷作業。 欧州発・900万社のデータから紐解く、投資家向けクローズド・レポートの数字を独自に分解した。 ここまで生々しい数字で分解した記事は、日本のメディアには存在しない。
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【速報】AnthropicがClaude Opus 4.7を正式発表。開発者がタスク予算設定を必須とする理由
冒頭フック Opus 4.7がリリースされた。 SWE-bench Verifiedで87.6%のスコアを記録している。 前世代からの性能向上だ。 単にモデル名を書き換えるだけでは済まない。 新しいトークナイザーの導入と推論深度の増加により、請求額が変動する構造になっている。 性能向上と引き換えに、開発者はAIのコストと推論を自律的に制御するスキルを求められる。
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GitHub Copilot CLIのMCP連携とCLI直接実行：AI開発の二極化
AIエージェントにツールを持たせる手法は二極化している。安全性を重視する管理手法と、速度を重視する直接実行だ。開発者はセキュリティと効率のトレードオフに直面している。エージェントの実行環境の変化を整理する。 エージェント拡張における2つのアプローチ AIエージェントの実行環境には3つの動きがある。CLI上でのAI開発体験の進化だ。ターミナル上のAIアシスタントはコード生成の枠を超えた。
