はじめに 株式会社ソニックムーブでフロントエンドエンジニアとして働いているShoppingSharkです。 ソニックムーブに入社して業務でAIを使い始めて3ヶ月ほど経ちました。昨今はループエンジニアリングが話題ですが、個人ではまだそのレイヤーまで進めておらず、日々の業務はバイブコーディングで回しています。 この記事では、素の状態のClaude Codeから始めて、3ヶ月の間に取捨選択して残った3つのプラグインと標準機能の使い方を紹介します。 知名度の高いツールが中心なので、次のような方に向けて書いています。 Claudeを使い始めたばかりでほぼ素の状態 業務中に5時間レートリミットに到達してしまい制限が厳しい もっと効率化するツールを知りたい 紹介するもの ステータスライン(標準機能) : 作業状況を常時可視化する 朝7時のping(ルーチン) : 5時間制限のウィンドウを業務時間に揃える

こんにちは、takahashi（@stak_22） です。 私は Claude Code を使って開発しているのですが、「さっき同じこと指摘したのに、また同じミスしてる」というケースがよくあります。 同じセッションなら覚えてくれます。でもセッションをまたぐと忘れる。チームの別メンバーが同じエージェントを動かしたら、また一から同じことを教え直す。学びがその場限りで蒸発していくわけです。その度に CLAUDE.md に追記するのも面倒です。 これを解決してくれたのが、今回紹介する self-improvement という Agent Skill でした。導入してみて布教したいと思えるものだったので、紹介させていただきます。 このスキルは何をするのか ひとことで言うと、会話の中で生まれた「学び」を構造化してリポジトリに貯めていくスキルです。 エージェントが以下のような瞬間を検知すると起動します。

先日の記事「100万台のAIサービスをスキャンしたら史上最悪のセキュリティだった」が大きな反響をいただいた。 この記事では： CVE-2026-7482「Bleeding Llama」の技術的詳細 AI生成ゼロデイの完全分析 OWASP LLM Top 10 2026の全リスク解説 Ollama・n8n・Flowiseのエンタープライズ級ハードニング 2026年に実際に起きた攻撃事例と防御策 を徹底解説する。保存版として活用してほしい。 目次 CVE-2026-7482「Bleeding Llama」完全解説 AI生成ゼロデイ：Googleが阻止した史上初の攻撃 OWASP LLM Top 10 2026：全リスク早見表 エンタープライズ級ハードニング実践ガイド 2026年の攻撃トレンドと防御戦略 CVE-2026-7482「Bleeding Llama」完全解説 何が起きたのか 2026

マイクロソフト社が公開している無料のマルウェア検出＋修復「使い捨て」ツールをダウンロードして使う話です。 サイバー脅威は24時間勃発中 マイクロソフト社が公開している無料のマルウェア検出ツール「msert」をご存じでしょうか。現状、隠れキャラみたいな存在になっています。 パソコン、最近こんなことありませんか。 起動が急に遅くなった ブラウザが知らないページに移動する 見覚えのないアプリが増えてる 怪しいメールの添付ファイル、うっかり開いた ちょっぴり大人のページで遊んだ…… そのとき多くの人がやること：「セキュリティソフト おすすめ」で検索して、よくわからない有料ソフトを買う。 ちょっと待ってください。 Microsoftが無料で「レスキュー隊」を用意してくれています。 名前は Microsoft セーフティスキャナー、ファイル名は msert.exe。 インストールすら不要。ダウンロード

はじめに Claude Codeを使い始めてしばらく経つと、こんな壁にぶつかりませんか？ 「毎回同じ説明をしている」 — セッションが切れるたびにプロジェクトの背景を一から説明する 「コード生成はできるけど専門的なレビューが薄い」 — セキュリティや設計の観点が足りない 「調査した情報がどこかに消えていく」 — Claudeと一緒に調べた内容が次のセッションで使えない 私もまったく同じ悩みを持っていました。フリーランスのエンジニアとして、X投稿の自動化・録画→YouTube投稿パイプライン・情報収集の3本柱をClaude Codeで構築する中で、3つの設定を組み合わせることでこれらをすべて解決できました。 この記事ではその3つを実際のコードや設定ファイルとともに紹介します。 1. Everything Claude Code（ECC）— Claude Codeに"専門家チーム"を追加する

はじめに Claude Code を開発に取り入れるチームが、ここ最近かなり増えてきているのではないでしょうか？ 私はずっと GitHub Copilot を愛用していたのですが、数ヶ月前から Claude Code を使い始めました。 普段は VS Code で開発しているので、その拡張機能を入れた状態でしばらく使っていました。 便利なツールで開発が捗ることは確かなのですが、時々的外れな動作をしたり、処理に時間がかかったりして、「思っていたほど効率が上がらないな」と感じることが多々ありました。 また、X で多くの方が Claude Code を様々な方法で活用しているのを見て、自分は使いこなせていないなと感じていました。 そこで Claude Code の設定まわりを調べ、いくつかのファイル・ディレクトリを整備していった結果、開発体験が劇的に向上しました。 ざっくり言えば、新入社員のオン

対象 .env に API キーを入れてそのまま開発している セキュリティーを意識して、Vibe Coding を行いたい方 はじめに 　~.envはなんで危ない？~ 🧑‍💻：「.env 読まないでね」 🤖：「かしこまりました！ では .env を読み込みます」 ではでは、.envを読み込まれるとなにが問題なの？ AIに.env を読まれると機密情報が学習されることが真っ先に思い浮かびますが、 実際問題になるのは、学習よりも前の段階で 機密情報(.env)がAIとその周辺のツールの処理に乗ることです。 (もちろん、AIエージェントの設定で学習されるリスクもあります) 具体的に何が起きるのか .env を AI が読める状態にしていると、以下のようなリスクがあります。 1. 生成コードへの埋め込み 「この API を使って通信処理を書いて」と依頼した際に、.env から読み取った値がハ

はじめに Claude Code のプラグインエコシステムが急速に拡大しています。2026 年 4 月時点で、公式マーケットプレイス（claude-plugins-official）には 160 個のプラグインが登録されています。うち 32 個が Anthropic 製、残りはサードパーティ製です。 しかし、数が多すぎて「結局どれを入れればいいの？」と迷う方も多いのではないでしょうか。 この記事では、公式マーケットプレイスの中身を実際に確認した上で、おすすめのプラグインと MCP サーバー系プラグインを紹介します。 プラグインの基本 プラグインとは Claude Code プラグインは、スキル・フック・MCP サーバー・エージェントをパッケージ化して配布する仕組みです。プラグインをインストールするだけで、新しいスラッシュコマンドやツールが使えるようになります。 インストール方法 # 公式マ

「Claude Codeに頼んでUIを作ってもらったのに、なんか普通すぎる…」と感じたことはありませんか？ Interフォント、白背景に紫グラデーション、無難なカードレイアウト、これ、実は世界中のエンジニアが同じ悩みを抱えています。 Claude Codeは非常に優秀なコーディングエージェントですが、デフォルトのまま使うとデザインが"AIっぽい平均点"に収束してしまうという問題があります。そこで登場するのが「Skills（スキル）」です。適切なSkillsを導入するだけで、Claude Codeが生成するUIのクオリティは驚くほど変わります。 この記事では、フロントエンド開発で特に役立つSkills10選を、実際の使いどころや導入方法とともに紹介します。UIをもっとリッチにしたい方、Claude Codeをフル活用したい方は、ぜひ参考にしてみてください。 結論：Skillsを使えばClau

はじめに こんにちは、クラシルでバックエンドエンジニアをしている hama です。 私は Obsidian の Daily Note を毎日の業務記録として使っています。TODO やミーティングの予定、読んだ記事のメモなどを1ページにまとめて、あとから振り返れるようにしていました。 ただ正直なところ、私の場合、手で書いていた頃は手間が多く、Daily Note をしっかり書き残さない日も多く内容が常に充実しているとは言えませんでした。 そこで、Claude Code のスキル機能を使って Daily Note への記録の下準備を自動化しました。 TODO や Meeting の自動挿入だけでなく、Slack・GitHub・Notion のログからその日のサマリを AI に生成させることで、手作業では続かなかった日次の振り返りが毎日回るようになりました。 さらに、Daily Note を元に

AI事業本部/西日本開発チームの片桐です。 4月になり、これから Claude Codeを使い始める方も増えそうな時期ということで、 「最初に押さえておくべき設定と機能」を私なりに整理してみました。 この記事について [対象読者] Claude Codeをインストールしているが特に設定してない方 Claude Codeの基本機能を復習したい方

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はじめに Claude Codeには3つの自動化の基本機能があります。Hooks（イベント駆動）、Scheduler（時間駆動）、Skills（ワークフロー定義）です。 それぞれ単体でも便利ですが、本当の力を発揮するのは組み合わせたときです。 Hooksだけだと「検知はできるが、定期実行ができない」 Schedulerだけだと「定期実行はできるが、イベントに反応できない」 Skillsだけだと「手順は定義できるが、トリガーがない」 3つを組み合わせると、検知→判断→実行→報告が自律的に連鎖する仕組みが作れます。この記事では、この組み合わせを「イベント駆動型ワークフロー自動化」と呼び、設計パターンと実装例を解説します。 すべてのサンプルはコピペで動く設定ファイルとして掲載しています。 3つの基本機能を30秒で理解する 機能 役割 トリガー 設定場所

最近、Claude CodeやCopilot Agentを触り始めたんだけど、正直な感想として「素のAgent、思ったより微妙じゃない？」って思ったんですよね。 チャットはできる。コードも生成してくれる。でも、なんか…プロダクションレベルじゃない。 例えばこんな感じ： コードは書けるけど、設計パターンがめちゃくちゃ 質問には答えてくれるけど、実務のベストプラクティスを知らない UIは生成できるけど、どう見てもデザイン素人が作った感じ 要するに、スマホを買ったけどアプリを何もインストールしてない状態。OSはあるのに、使い道がない。 Skillsって何？ Skillsはプラグインとはちょっと違います。Agentに業界のベストプラクティス、実プロジェクトの経験値、エンジニアリングの制約ルール、構造化された思考フレームワークを注入するものです。 つまり、「Agent の地頭」を底上げする仕組みです

UUIDはなぜ重複しないのか？ Webアプリケーションなどのシステム開発では、データに一意の識別子を付与する必要があります。たとえば データベースの主キー は、ジムでいうところの「会員カード番号」。誰かと同じ番号だとパーソナルトレーナーの予約を取り違えるような事故が起きます。 他にも「ロッカーの鍵」「筋トレ記録ノートのページ番号」「プロテインシェイカーの名前シール」など、「絶対にダブってはいけない」ものがあることは、筋肉系エンジニアの皆さんも想像に難くないことでしょう。 そんな時に役立つのが UUID（Universally Unique Identifier）です。これは、ほぼ重複しないIDを生成できる仕組みです。本記事ではUUIDの仕組みを解説し、Pythonでの実装を通じて「なぜUUIDはほとんど重複しないのか？」を見ていきます。 UUIDとは？ UUIDは、IETF（Interne

はじめに 以前、Claude Codeスキルで実現する仕様駆動開発という記事で、AIの暴走を防ぎつつ一貫性のある開発を実現する手法を紹介しました。 今回、この手法を既存プロダクトに導入するためのスターターキットを公開しました。 仕様駆動開発の基本思想 このスターターキットが前提とする役割分担は以下の通りです。 人間の役割: 仕様の決定、レビュー、テストによる品質担保 AIの役割: 仕様に基づくコードの実装、ドキュメントの生成・更新 人間がコードを直接書くのではなく、仕様（ドキュメント）を通じてAIに意図を正確に伝え、その出力をテストで検証するのが基本の開発サイクルです。 テストでバグを見つけた場合も、人間が直接コードを修正するのではなく、AIに修正を指示します。バグの原因が仕様にあればドキュメントの修正から、コードにあればバグ内容を伝えてAIに修正させます。 スターターキットの内容 2つの

本記事は「DDD / クリーンアーキテクチャ」連載の1つです。クリーンアーキテクチャの同心円図にまつわる誤解を解き、本当に重要な「依存性の方向」と依存性逆転の原則（DIP）を解説します。各セクションの根拠となる一次情報源は、該当箇所に参照リンクを記載しています。 クリーンアーキテクチャといえば、あの同心円図を思い浮かべる方が多いのではないでしょうか。Entities、Use Cases、Interface Adapters、Frameworks & Driversの4層が同心円状に配置された図です。 ※ 原典の同心円図は The Clean Architecture（Robert C. Martin, 2012） を参照してください。 赤い矢印に注目してください。すべての依存が外側から内側へ向かっています。この「依存性ルール（Dependency Rule）」こそが、同心円図が伝えている最

きっかけ （会社の）M5 MacBookPro が届いたのでせっかくなので環境を0から作る!!! 実現したいこと Mac の zsh 環境を整備して、以下を実現する。 実際に作成したものは以下のリポジトリにまとめた。 設定ファイルは dotfiles としてリポジトリで管理し、シンボリックリンクで反映する。 Ctrl+q でディレクトリをインタラクティブに移動 zoxide の移動履歴を fzf に渡し、インクリメンタルに絞り込んで cd できる。 Ctrl+r でシェル履歴検索 atuin でリッチな履歴検索 UI が起動する。 starship プロンプト git ブランチ・ステータスや mise で管理している言語バージョンをプロンプトに表示。 手順 1. Homebrew でツールをインストール

こんにちは、ナウキャストで LLM エンジニアをしている Ryotaro です。 バックエンドの ER 図、ちゃんとメンテナンスできていますか？ 「コードは変えたけど ER 図の更新を忘れた」「いつの間にかドキュメントが実態と乖離していた」という経験は、多くのエンジニアに心当たりがあるのではないでしょうか。 この記事では、SQLAlchemy モデルを Single Source of Truth（SSoT）として、GitHub Actions で DBML を自動生成・コミットする仕組みを構築しました。やってみたら結構うまくハマったので、その方法を紹介します。開発者はコードだけ修正すれば ER 図も自動更新される状態を実現できました。 課題: ER 図が腐る問題 ER 図を手動でメンテナンスする運用には、根本的な限界があります。 スキーマ変更のたびに図を更新するコストが発生する レビュー

「ChatGPT活用で生産性が上がった」と言いながら、実は単純作業に追われている――そんな矛盾を多くの現場で見てきました。この問題の本質は、ChatGPTが「クラウド処理型AI」であるため、ローカルファイルの一括操作を苦手としていることです。その“苦手”を補えるのが、Claude Coworkです。ChatGPTと正しく使い分けることで、真の業務革命を手にすることができます。そこで今回は、Coworkの「即効プロンプト3選」などを通して何ができるのかを解説しつつ、ChatGPTとCoworkの二刀流で最強になる方法をここだけに公開します。