Xタイムライン学習 2026-06-30 14:24

# Xタイムライン学習 2026-06-30 14:24

2026年6月30日、Grok 4.5のベータテストが開始され、Claude CodeにモデルV9を統合する予定。SpaceXとTeslaのベータテスト結果を分析し、最新情報をXタイムラインから把握する。

## ポイント
- Grok 4.5のベータテスト開始
- Claude CodeにGrok 4.5のモデルV9を統合
- SpaceXとTeslaのベータテスト結果分析
- Xタイムラインから最新情報把握

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: ウェアラブルAIと無料エージェント周辺（スマートグラスEven G2でClaude Code・残URL素性）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]] [[2026-06-02 goalbuddy初の実Issue実証: #265 videos.title空調査をgrok Workerで自律完遂]] [[2026-06-02 grok CLI 復活: @GokouMutsumi(Xプレミアム)で再認証・実Worker実働・grok chat廃止修正]] [[2026-06-02 修正系Issue自律実証: #283 freeconsul を worktree隔離+goalbuddyで安全修正(PR#290)]] [[2026-06-02 別AIレビュー(Arisパターン)実証: PR#290をcerebras gpt-ossが批評→検証して反映]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 完全自律ループ（run・Worker自動委譲マルチバックエンド・E2E実証）]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 実Worker(agy)で完全自律ループをE2E実証]] [[2026-06-02 実装: MMPO/Goal Buddy を実践化 A実証+B hook強制化+C goalbuddyツール]] [[2026-06-03 YouTube 100本一括学習 — Codex Sites/Cursor Composer2.5/Zed/Odysseus/型エラーAblation論文/Goal Buddy/Agentic Architecture]] [[2026-06-04 YouTubeサブスク学習 — Gemma4 12B(エンコーダーフリー)/MS MAI 7モデル/Claude OS化(Dynamic Workflows)/Hermes Desktop/Codex Sites]] [[2026-06-05 YouTube 22本一括学習: Codex /goal実装/grill-me敵対レビュー/Oceanus(Mythos)/ZedローカルLLM/MS agentic profiling]] [[2026-06-05 YouTube ai学習(サブスク5本) — Gemma4 12B実評価/Claude Code安く使う(OpenCode×GLM)/Zed×ローカルLLM/ArenaAI GPT5.5>Claude/自己改善エージェント3層/プロンプト7技]] [[4ソース横断学習 2026-06-07 — Claude Code脆弱性(v2.1.128修正)/Zero Trust eBook/ultracodeコスト68%減/MiniCPM5-1B]] [[9router — Claude Code/Codex/Cursor を無料・低コストプロバイダーに自動ルーティング 2026-05-24]] [[AIニュース No.341 — SpaceX Cursor買収・Kimi K2.6激安API・ChatGPT Images 2.0 (2026-04-22)]] [[AI共創Spud（SPモデル）— 真のゴール探索・ネイティブコンパクション・/55コマンド 2026-05-30]] [[Anthropic Dreaming発表・Claude使用制限2倍・Hermes Agent解説 (ウェブ職TV 2026-05-07)]] [[Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造 2026-05-14]] [[Antigravity 2.0 完全ガイド — マルチモデル対応Googleエージェント・CLIコマンドagy 2026-05-25]] [[Antigravity→Codex/Claude Code拡張+Ollama ローカルAPIコスト削減フロー 2026-05-28]] [[AsyncLLMClientを初期化する前に、プロバイダーがreasoning_effortパラメータに対応しているか確認する]] [[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with A]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites, Designs)]]

## 関連概念（未作成）
`Grok 4.5` `モデル統合` `ベータテスト分析` `最新情報把握`


Xタイムライン学習 2026-06-30 15:25

# Xタイムライン学習 2026-06-30 15:25

2026年6月30日、OpenClawとEclipse VM Aquaを統合し、iPhoneアプリでアクセス可能にする。reMarkable Paper ProにClaude Codeをインストールし、SSHで起動する。Tailscale経由で外部サービスと連携する。

## ポイント
- OpenClaw GatewayをEclipse VM Aquaに構築
- iPhoneアプリでOpenClawにアクセス可能にする
- reMarkable Paper ProにClaude Codeをインストール
- SSHでClaude Codeを起動する
- Tailscale経由で外部サービスと連携する

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]] [[2026-06-02 YouTube学習: ウェアラブルAIと無料エージェント周辺（スマートグラスEven G2でClaude Code・残URL素性）]]

## 関連概念（未作成）
`OpenClaw Gateway構築手順` `Eclipse VM Aqua設定方法` `Claude Codeインストールガイド` `Tailscale連携設定`


Xタイムライン学習 2026-06-30 16:32

# Xタイムライン学習 2026-06-30 16:32

2026年6月30日、GPT 5.6 Solの導入検討と性能評価、Claude Fable 5との比較、スマホでの収益化システム構築が進められている。AI技術の進化によるスマホでの収益化の可能性が焦点。

## ポイント
- GPT 5.6 Solの導入検討
- Claude Fable 5との比較検討
- スマホでの収益化システム構築
- AI技術の進化によるスマホでの収益化の可能性

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]]

## 関連概念（未作成）
`AI技術の進化` `スマホでの収益化` `GPT 5.6 Solの性能評価` `Claude Fable 5の比較検討` `スマホでの収益化システム構築`


Xタイムライン学習 2026-06-30 18:13

# Xタイムライン学習 2026-06-30 18:13

2026年6月30日、Xタイムラインから学んだ3件の情報を整理。Claude Codeチームのエージェントの稼働限界解説動画、Codexの知能低下緩和テクニック、Claude APIのレート上限引き上げとティア整理。横断テーマは技術進歩とマネタイズ機会の拡大。

## ポイント
- Claude Codeチームのエージェントの稼働限界解説動画
- Codexの知能低下緩和テクニック
- Claude APIのレート上限引き上げとティア整理
- 技術進歩とマネタイズ機会の拡大

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]] [[2026-06-02 実装: MMPO/Goal Buddy を実践化 A実証+B hook強制化+C goalbuddyツール]]

## 関連概念（未作成）
`エージェント稼働限界解決策` `Codex知能低下緩和テクニック` `Claude APIレート上限活用計画` `AIエージェント長時間タスク記憶劣化対策` `マルチモデル運用戦略`


Xタイムライン学習 2026-06-30 19:14

# Xタイムライン学習 2026-06-30 19:14

2026-06-30のXタイムライン学習で、YouTubeショート研究とClaude Codeを用いたコンテンツ生成の研究が進展。テーマ寄せ型コンテンツ生成の実装とYouTubeショートの収益化モデルの調査が提案。vvv/vvv-botsを用いた自動コンテンツ生成の実験も含む。

## ポイント
- YouTubeショート研究、テーマ寄せ＋Claude Code
- Claude Codeを用いたテーマ寄せ型コンテンツ生成の実装
- YouTubeショートの収益化モデルの調査
- vvv/vvv-botsを用いた自動コンテンツ生成の実験

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]]

## 関連概念（未作成）
`テーマ寄せ型コンテンツ生成` `YouTubeショート収益化モデル` `vvv/vvv-bots自動コンテンツ生成`


X Learn [2026-06-30] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 新機能・アップデートまとめ（2026年6月30日時点）**

Claude CodeはAnthropicが提供する本格的な**AIコーディングエージェント**（主にCLI + デスクトップアプリ）です。コードベース全体の編集、コマンド実行、Git操作、バックグラウンドエージェント、GitHub PR自動監視などが可能なツールとして、開発者を中心に急速に普及しています。

### 最新バージョン：**Claude Code CLI 2.1.196**（直近のメジャーアップデート）

**主な新機能・改善点：**
- **組織デフォルトモデル対応**：管理者側でorg consoleでモデルをデフォルト設定可能になり、`Org default`/`Role default`として表示
- セッション開始時に読みやすいデフォルト名が自動付与（管理しやすくなった）
- チャット内のファイル添付がクリック可能（Cmd/CtrlクリックでFinder/Explorerを開く）
- バックグラウンドセッション/エージェントの大幅な信頼性向上（プロセス停止・再起動時も生存しやすくなった。特にWindows対応強化）
- `/code-review`ワークフローの最適化（トークン使用量を約25%削減）
- ストリーミング監視（watchdog）がデフォルト有効化
- その他多数のバグ修正（Agentsサイドパネル、rate limit処理、PowerShell互換性、クラッシュリカバリー、MCP OAuthなど）

全体として「信頼性と運用しやすさ」が大幅に向上したリリースになっています。

### 2026年前半の主な大型アップデート

- **Git worktree isolation**による真正の並列エージェント対応
- デスクトップアプリ内で**App Preview**が可能に
- **GitHub PR監視 + 自動修正**機能
- **Opus 4.6**（当時） + 巨大コンテキスト、**セッション間Auto Memory**
- Mouse Clickサポート、MCP強化などのComputer Use系機能進化
- PDF読み込み、custom slash commands、権限関連フックなどの細かい機能追加（2025年後半〜2026年初頭）

### Anthropic公式研究（2026年6月発表）

400,000セッションを分析した結果：
- 半数以上が「コードの新規作成・修正」
- 約2割が「ソフトウェアの操作」
- タスクの平均価値が27%向上（フリーランス相場換算）
- 成功率（実際にコミットまで完了）は、ソフトウェアエンジニアと他の職種で大きな差がなく、**ドメイン知識がある中級者以上なら非常に高い成功率**を出せることが判明

この研究で「Claude Code」は単なるコード生成ツールではなく、本格的な仕事を変えるツールとして正式に位置づけられています。[[1]](https://x.com/i/status/2066969532380721386)

### 今後の情報収集におすすめ

- **@ClaudeCodeLog**：非公式ですが最も詳細なchangelogを即時投稿してくれる神アカウント
- **@claude_code**：コミュニティアカウント
- Anthropic公式ブログ（特に「Claude Code Expertise」レポート）

Claude Codeは現在もほぼ毎週のように細かい改善が入っているので、**CLIを頻繁にupdate**することをおすすめします。

特定の機能（例：background agentsの使い方、PR自動修正の設定、Agentsサイドパネルの活用など）について深掘りして知りたい場合は、教えてください！


X Learn [2026-06-30] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills と MCP の活用ガイド（2026年最新）**

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリは、まさに今日本で最も熱い話題の一つです。特に **Claude Code**（Claude Desktop / VS Code統合）を使っている人は、この2つを理解すると生産性が段違いに跳ね上がります。

### 1. Agent Skills と MCP とは？（シンプルに）

| 項目          | **Agent Skills**                          | **MCP (Model Context Protocol)**             |
|---------------|-------------------------------------------|-----------------------------------------------|
| **特徴**      | 軽量・簡単・コンテキスト効率最高           | 強力・外部連携向き・少し重め                  |
| **中身**      | Markdown（説明）＋ Pythonコード           | MCP Server（またはConnector）                 |
| **コンテキスト消費** | 非常に少ない（概要だけ最初にロード）     | 多い                                          |
| **作りやすさ** | ★★★★★（誰でも作れる）                    | ★★★（サーバー知識が必要な場合あり）          |
| **向いている用途** | 「毎回言ってる指示」を再利用したいとき   | 本格的な外部ツール連携（DB、API、ブラウザ等） |

**最近のトレンド**:
以前はMCP Serverをたくさん作っていた人が、**MCPをSkillsに変換**してコンテキストを劇的に減らしている（特に@upamuneさんなどが実行）。

### 2. 実践的な活用方針（これを守ればOK）

#### **Phase 0: 土台整備（最重要）**
- `claude-code-setup` プラグインを最初に入れる
  - コマンド: `/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official`
- これだけで「あなたのプロジェクトにはこのSkillsとMCPが合います」と提案してくれる。

#### **Phase 1: Skillsの作り方・活用の鉄則**
**最強のルール**: 「3回以上同じ説明をClaudeにしている」＝ Skill化対象

**おすすめSkills例（すぐに使えるもの）**:
- **業務系**: X投稿Skill（読者像・NG表現・型・自己リプルール全部込み）
- **開発系**: コードレビューSkill（security/performance/accessibility別）
- **研究・ライティング系**: Academic Research Skills（30以上の専門エージェント群）
- **営業系**: Sales Bootcamp Skill（商談準備・提案の型・次アクション）
- **クリエイティブ**: text-to-lottie（Lottieアニメ生成）

**作成のコツ**:
1. まずCLAUDE.mdに「あなたはこれこれのSkillsを持っています」と書く
2. `skills/` フォルダに `xxx_skill.md` と実装コードを入れる
3. 最初は概要（YAML）だけロードされる設計にする

#### **Phase 2: MCPの活用シーン**
- 外部データベースと連携したい
- 独自のツールを常に使える状態にしたい
- ブラウザ操作や大規模データ処理をさせたい

現在は **MCP Connector** が進化していて、以前よりサーバー立てる手間が減っています。

### 3. 効果的な組み合わせパターン（2026年現在）

- **Skills + Subagent**: 専門エージェントを複数立てる（研究チーム、営業チームなど）
- **Skills + Hooks**: 特定の操作時に自動でSkillを発動
- **Skills + Memory**: 長期的な知識を保持
- **MCP → Skills移行**: コンテキストがパンクしそうになったら変換

### 4. 学習おすすめリソース

**必須**:
- 公式記事: [Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers](https://claude.com/blog/extending-claude-capabilities-with-skills-mcp-servers)

**日本語で神レベル**:
- @sumika45379（Skillsオタク）さんの図解スレッド群
- @oikon48さんの技術的解説
- @ClaudeCode_love などのClaude Code専門アカウント

### 最初にやるべきこと（今日から）

1. Claude Codeで `/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official` を実行
2. 自分の業務で「いつも同じ説明をしている作業」を3つ挙げる
3. そのうち1つをSkills化してみる

これだけで「ただClaudeに指示出す人」から「自分専用のAIエージェントチームを持ってる人」に変わります。

もっと具体的に知りたい方向性（例: 営業特化、開発特化、論文執筆特化、クリエイティブ特化など）があれば、教えてください。用途別に最適なSkills構成を深掘りします。


X Learn [2026-06-30] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計（2026年現在のベストプラクティス）**

「モデルはエンジン、ハーネスは車（またはOS）である」という考え方が2026年現在、AIエージェント開発の主流となっています。プロンプトエンジニアリング → コンテキストエンジニアリングの次に来るのが**ハーネスエンジニアリング**です。性能の大部分はモデル本体ではなく、ハーネス（外側の制御・構造化レイヤー）で決まります。

### 1. ハーネスとは何か

ハーネス（Harness）は、LLMを**薄く（thin）保ち**、知能の大部分を外部に押し出すアーキテクチャです。以下の3次元を外部化し、それらを仲介（mediate）する仕組みです：

- **Memory（記憶）**：Working Context、Semantic Knowledge、Episodic Experience、Personalized Memory
- **Skills（技能）**：Operational Procedures、Decision Heuristics、Normative Constraints（制約）
- **Protocols（プロトコル）**：Agent↔User、Agent↔Agent、Agent↔Tools/Environmentの契約

これらを統括するのが**Mediator Layer**（Sandboxing、Observability、Evaluation、Approval Loops、Orchestration、Compression/Observation Cleaning）です。

### 2. 推奨アーキテクチャ（High-Level）

```mermaid
graph TD
    subgraph "Core Harness Engine"
        Executor[State Machine\nLangGraph-like Graph Executor]
        InnerLoop[Inner Loop\nReasoning + Tool Call]
        OuterLoop[Outer Loop\nGovernance + Intervention]
    end

    subgraph "Externalized Intelligence"
        Memory[Memory Layer\n4階層 + Lifecycle Manager]
        Skills[Skills Layer\nProcedures + Heuristics + Constraints]
        Protocols[Protocols Layer\nCommunication Contracts]
    end

    subgraph "Mediators / Operational Layer"
        Cleaner[Observation Cleaner\n+ Compression]
        Guardrails[Guardrails + Manifest Gate]
        Evaluator[Evaluator + Reflection\nLLM-as-Judge]
        Sandbox[Sandbox + Execution Env]
        Orchestrator[Sub-agent Orchestrator\n+ Supervisor]
        Observability[Observability + Tracing]
    end

    User[User / Task] --> Protocols
    Executor <--> InnerLoop
    Executor <--> OuterLoop
    InnerLoop <--> Memory & Skills
    OuterLoop <--> Cleaner & Guardrails & Evaluator
    AllLayers[All Layers] <--> Observability
```

**設計原則**:
- **Thin Model, Thick Harness**：モデルは推論と構造化出力に特化。複雑なロジックはハーネスに置く。
- **Everything is Observable & Intervenable**：全てのステップでトレース可能、人間が介入可能。
- **Progressive Autonomy**：完全自律ではなく、危険操作前はManifest（変更予定の可視化）→ Approval Gateを挟む。
- **Inner Loop vs Outer Loop**：Innerは通常のReasoning、OuterはHallucination Loop打破、予算管理、ポリシー強制を担当。

### 3. 各レイヤーの詳細設計

#### Memory Layer
- **Working Context**：現在のタスク状態（LangGraph StateのようにPydanticで厳格定義）
- **Semantic Memory**：Vector DB（長期知識）
- **Episodic Memory**：過去の実行トレース（成功/失敗パターン）
- **Procedural Memory**：学んだ手順・スキル
- **Lifecycle Manager**：忘却ポリシー、圧縮、関連性スコアリングを実装

#### Skills Layer
- 単なるツール呼び出しではなく、「この状況ではこの手順を使い、この制約を守れ」という**heuristics + normative constraints**を保持
- スキルはバージョン管理され、評価結果で自動強化される

#### Protocols Layer
- Agent-User Protocol：Manifest提示 → 承認フロー
- Agent-Agent Protocol：構造化ハンドオフ（JSON Schema厳格）
- Agent-Tool Protocol：Tool calling前にValidation

#### Mediator Layer（最も重要）

1. **Observation Cleaning**（特にコーディングエージェントで必須）
   - 生のターミナル出力やAPIレスポンスをそのままモデルに入れない
   - クリーナー（別LLM or ルールベース）が「重要な情報のみ」を抽出して渡す
   - これがないとノイズで判断を誤る

2. **Outer Loop**
   - Hallucination Loop検出（同じツールを繰り返し呼ぶなど）
   - 予算・トークン・時間制限の強制
   - ポリシー違反時のエスカレーション

3. **Guardrails + Manifest Gate**
   - ファイル変更、外部API呼び出し、コード実行前に「これからこうします」というManifestを生成・表示
   - 人間承認 or 自動ポリシーチェック

4. **Evaluation & Reflection**
   - 各ステップ後 or タスク終了後にLLM-as-Judgeでスコアリング
   - 失敗ケースをEpisodic Memoryに蓄積

5. **Observability**
   - 全てのイベントを構造化ログ（LangSmith相当のシステム必須）
   - ダッシュボードでAgentの思考プロセスを可視化

### 4. 実装時の推奨パターン（2026年）

- **実行エンジン**：LangGraph（またはその後継のstateful graphフレームワーク）。状態遷移を明示的にグラフ化できるものが最強。
- **構造化出力**：Pydantic v2 + LLMのstructured outputを徹底。JSON Schemaをプロトコルとして活用。
- **Sandbox**：E2Bのようなセキュア実行環境 or 自前コンテナ。
- **Memory実装**：Vector DB + Graph DB（知識グラフ） + イベントログDBの組み合わせ。
- **Multi-Agent**：Supervisorパターン + 明確な役割分担 + 構造化ハンドオフ。

### 5. 開発ロードマップ例

1. **Phase 0**：シンプルなReActループ + 基本Tracing
2. **Phase 1**：Inner/Outer Loop分離 + Observation Cleaner導入
3. **Phase 2**：Memory 4階層 + Skillsとしてheuristic登録
4. **Phase 3**：Manifest Gate + Approval Loop + 高度な評価ループ
5. **Phase 4**：実験管理（MLflow-like） + 自動改善サイクル

### まとめ

2026年現在、**「良いモデル + 弱いハーネス」より「普通のモデル + 強力なハーネス」**の方が圧倒的に実用的です。OpenAIが社内プロダクトをほぼ人間の手を借りずに100万行構築できた事例も、ハーネス設計の勝利です。

ハーネスこそが製品（Harness is the Product）であり、競争優位性になります。

具体的に実装したい部分（例：Observation Cleanerのコード設計、Memory階層の実装、Outer Loopのロジック、コーディングエージェント特化ハーネスなど）があれば、深掘りして設計書や擬似コードをお出しします。

どの方向を詳しく知りたいですか？


X Learn [2026-06-30] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年6月30日）**

### 1. Gemini CLI 现状
- Google 官方的终端 AI 工具，原本在 GitHub 有 **10.5万星**，完全开源 + 有免费额度。
- **刚刚被 Google “杀死”**：这两天突然把开源版本下架，全部替换为**闭源二进制版本**（社区有人叫它 Antigravity CLI）。
- 之前很多人觉得它已经追上甚至接近 Claude CLI 的水平，但这次操作在社区引发了很大不满（典型的大厂“养蛊-收割”路径）。

官方残留链接（可能很快失效）：
- https://github.com/google-gemini/gemini-cli
- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/cli

### 2. Codex CLI 现状
目前社区呼声**非常高**，被很多人认为是主力工具之一。

**优势**：
- 在复杂编码、真实项目交付上的表现很强（尤其开高 reasoning effort 时）。
- 支持接本地模型（有人专门做了 open-gate 代理层）。
- 可以很好地嵌入 VS Code 侧边栏使用。
- 很多开发者反馈在实际“能出能跑”的项目上，Codex CLI 目前比老版 Gemini 更稳。

它现在和 **Claude Code** 一起被视为顶级两个选择。

### 3. 当前最火的玩法：Squad（强烈推荐）
现在最聪明的用法已经不是单用某个 CLI，而是用 **Squad** 把多个 CLI 统一管起来。

- 支持：**Claude Code + Codex + Gemini CLI + OpenCode**
- 仅用**一个 SQLite 文件**做状态同步，无 daemon、无复杂架构
- 用 Rust 写的，极简但好用

很多人现在的工作流是：把四个 CLI 全部接上，根据不同任务自动或手动切换，全部任务状态在一个地方看。

### 总结建议（2026年6月底）

| 工具         | 当前推荐度 | 备注                          |
|--------------|-----------|-------------------------------|
| **Codex CLI**    | ★★★★★     | 实际 coding 能力最强之一      |
| Gemini CLI       | ★★☆☆☆     | 开源版已死，闭源版观望        |
| Claude Code      | ★★★★★     | 依然很强，和 Codex 并列       |
| **Squad**        | ★★★★★     | 统一管理多个 CLI 的最佳方案   |

**想直接上手的话**，建议现在就试 **Codex CLI + Squad** 的组合，这是目前社区最推荐的“最新解”。

需要我给你具体的安装命令、Squad 的 GitHub 地址，或者某个具体工具的最新配置方式吗？


Xタイムライン学習 2026-06-30 20:15

# Xタイムライン学習 2026-06-30 20:15

Grok Build v0.2.77更新。pip install grokで新機能確認。vvv-botsと組み合わせshadow環境最適化。https://x.com/makodama/status/2071911978071687352参照。

## ポイント
- Grok Build更新
- pip install grokでv0.2.77新機能確認
- vvv-botsと組み合わせてshadow環境最適化
- Grok最新情報把握

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 grok CLI 復活: @GokouMutsumi(Xプレミアム)で再認証・実Worker実働・grok chat廃止修正]]

## 関連概念（未作成）
`Grok Build自動化` `shadow環境最適化` `vvv-bots連携`


Xタイムライン学習 2026-06-30 21:16

# Xタイムライン学習 2026-06-30 21:16

```json
{
  "summary": "2026年6月30日、XタイムラインでGenspark×Seedance 2.0の動画生成ツールとClaude CodeのUI再現技術が進化。Claude Code導入と動画生成ツールの試験的導入が推奨。既存のskill/rulesのレビューと更新も必要。",
  "key_points": [
    "Genspark×Seedance 2.0: 動画生成ツール、価値判定NG",
    "Claude Code: ネット上のUI再現、価値判定実装GO",
    "横断テーマ: AIを活用した動画生成とUI再現の技術進化",
    "ACTION: Claude Code導入、UI自動抽出機能利用、動画生成ツール試験導入、既存skill/rulesレビュー"
  ],
  "tags": ["AI", "動画生成", "UI再現",


日報 2026-06-30 学習まとめ

# 日報 2026-06-30 学習まとめ

2026-06-30の日報では、Claude Codeの新機能アップデート、Grok Buildの更新、AIエージェントハーネス設計について学んだ。AI技術の進化によるスマホ収益化の可能性と、クラウドサービスとAIツールの統合による開発効率と収益化の機会が強調された。shadow環境でのClaude Code、Grok Buildの導入とAIエージェントハーネス設計の検討が提案された。

## ポイント
- Claude CodeはAnthropicが提供するAIコーディングエージェントで、コードベース全体の編集、コマンド実行、Git操作などが可能。
- Grok Buildは自動化を強化するツールで、最新の更新では新しい機能が追加された。
- AIエージェントハーネス設計は、モデルはエンジン、ハーネスは車（またはOS）であるという考え方が主流となっている。
- AI技術の進化によるスマホでの収益化の可能性。
- クラウドサービスとAIツールの統合が進み、開発効率と収益化の機会が拡大している。
- shadow環境でのClaude Codeの導入と自動修正機能のテスト。
- shadow環境でのGrok Buildの導入と自動化の強化。
- shadow環境でのAIエージェントハーネス設計の検討と適用。

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[2026-04-21 Claude Code最新ワークフロー学習]] [[2026-04-21 X記事から学習したClaude Code最新動向]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]] [[2026-06-02 goalbuddy初の実Issue実証: #265 videos.title空調査をgrok Workerで自律完遂]] [[2026-06-02 grok CLI 復活: @GokouMutsumi(Xプレミアム)で再認証・実Worker実働・grok chat廃止修正]] [[2026-06-02 修正系Issue自律実証: #283 freeconsul を worktree隔離+goalbuddyで安全修正(PR#290)]] [[2026-06-02 別AIレビュー(Arisパターン)実証: PR#290をcerebras gpt-ossが批評→検証して反映]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 完全自律ループ（run・Worker自動委譲マルチバックエンド・E2E実証）]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 実Worker(agy)で完全自律ループをE2E実証]] [[2026-06-02 実装: MMPO/Goal Buddy を実践化 A実証+B hook強制化+C goalbuddyツール]] [[2026-06-03 YouTube 100本一括学習 — Codex Sites/Cursor Composer2.5/Zed/Odysseus/型エラーAblation論文/Goal Buddy/Agentic Architecture]] [[2026-06-04 YouTubeサブスク学習 — Gemma4 12B(エンコーダーフリー)/MS MAI 7モデル/Claude OS化(Dynamic Workflows)/Hermes Desktop/Codex Sites]] [[2026-06-05 YouTube 22本一括学習: Codex /goal実装/grill-me敵対レビュー/Oceanus(Mythos)/ZedローカルLLM/MS agentic profiling]] [[2026-06-05 YouTube ai学習(サブスク5本) — Gemma4 12B実評価/Claude Code安く使う(OpenCode×GLM)/Zed×ローカルLLM/ArenaAI GPT5.5>Claude/自己改善エージェント3層/プロンプト7技]] [[4ソース横断学習 2026-06-07 — Claude Code脆弱性(v2.1.128修正)/Zero Trust eBook/ultracodeコスト68%減/MiniCPM5-1B]] [[9router — Claude Code/Codex/Cursor を無料・低コストプロバイダーに自動ルーティング 2026-05-24]] [[AIニュース No.341 — SpaceX Cursor買収・Kimi K2.6激安API・ChatGPT Images 2.0 (2026-04-22)]] [[AI共創Spud（SPモデル）— 真のゴール探索・ネイティブコンパクション・/55コマンド 2026-05-30]] [[Anthropic Dreaming発表・Claude使用制限2倍・Hermes Agent解説 (ウェブ職TV 2026-05-07)]] [[Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造 2026-05-14]] [[Antigravity 2.0 完全ガイド — マルチモデル対応Googleエージェント・CLIコマンドagy 2026-05-25]] [[Antigravity→Codex/Claude Code拡張+Ollama ローカルAPIコスト削減フロー 2026-05-28]] [[AsyncLLMClientを初期化する前に、プロバイダーがreasoning_effortパラメータに対応しているか確認する]] [[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with A]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites, Designs)]]

## 関連概念（未作成）
`AI技術の進化` `スマホ収益化` `クラウドサービス統合` `開発効率` `自動化強化` `AIエージェント設計` `shadow環境運用`


Xタイムライン学習 2026-06-30 22:27

# Xタイムライン学習 2026-06-30 22:27

LLM カスタマイズの高コスト問題について学習。Shadow コードと 4 つのライブラリの使用が紹介された。LLM カスタマイズの新しい市場動向についても言及された。

## ポイント
- LLM カスタマイズの高コスト問題
- Shadow コードの使用
- 4 つのライブラリの統合

## 関連ページ
[[LLM Wiki]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`LLM カスタマイズのコスト削減戦略` `Shadow コードの応用`


Xタイムライン学習 2026-07-01 00:02

# Xタイムライン学習 2026-07-01 00:02

Pizza shop site を AI で作成するという例から、Claude Code を使用した Web サイト作成、Stripe 統合による支払い処理、Shadow 環境の設定とテストについて学習する。

## ポイント
- Claude Code を使用した Web サイト作成
- Stripe 統合による支払い処理
- Shadow 環境の設定とテスト

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AI による自動化` ` Shadow 環境の活用`


Xタイムライン学習 2026-07-01 02:28

# Xタイムライン学習 2026-07-01 02:28

2026年7月1日、Xタイムラインから2件の新着情報を学習。Claude Scienceのベータ版試用とshadow環境統合を検討。VPSを使用したCodexやClaude Codeの動かし方を試みる。AIエージェントの効率化と研究支援ツールの活用を横断テーマとする。

## ポイント
- Claude Scienceのベータ版試用とshadow環境統合を検討
- VPSを使用したCodexやClaude Codeの動かし方を試みる
- AIエージェントの効率化と研究支援ツールの活用

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントの効率化` `研究支援ツールの活用` `VPSを使用したAIエージェントの運用`


Xタイムライン学習 2026-07-01 04:14

# Xタイムライン学習 2026-07-01 04:14

Claude Sonnet 5 が Anthropic からリリースされ、パフォーマンスの向上とブラウザおよびターミナルの使用が可能になりました。新しい機能の分析と既存のワークフローへの統合を計画する必要があります。

## ポイント
- Claude Sonnet 5 のパフォーマンスを shadow env で分析する
- Anthropic の Claude Sonnet 5 を既存のワークフローに統合する
- パフォーマンスの向上と新しい使用方法の検討

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AI エージェントの自律性` `Shadow Environment の運用`


Xタイムライン学習 2026-07-01 07:25

# Xタイムライン学習 2026-07-01 07:25

2026年7月1日、Claude Sonnet 5の導入とvvv/vvv-botsの統合、非中華ポリシー対応ルールの追加が行われた。横断テーマはClaude Code運用の強化。

## ポイント
- Claude Sonnet 5導入: `pip install claude-sonnet`
- vvv/vvv-bots統合
- 非中華ポリシー対応ルール追加: `rule add --pattern "中華" --action "reject"`

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Code運用の強化` `AIエージェントの統合` `ポリシー対応ルール`


横断学習 2026-07-01

# 横断学習 2026-07-01

横断学習のテーマはAIコーディングツールの進化である。Claude CodeやCodex CLIなどのAIコーディングツールは開発者の生産性を向上させ、コードの品質を高めることを目的としている。これらのツールは自然言語処理と機械学習の技術を活用して、コードの自動生成やコードの分析を行っている。開発者はAIコーディングツールを活用して、コードの自動生成やコードの分析を実施することができる。また、AIコーディングツールの機能を拡張して、開発者のワークフローにさらに深く統合することができる。ただし、AIコーディングツールのセキュリティとプライバシーへの影響を考慮して、適切な対策を講じることが必要である。横断学習では、AIコーディングツールの最新動向や技術を学習し、開発者のワークフローに適用することが重要である。

## ポイント
- AIコーディングツールの進化
- 開発者の生産性向上とコード品質の向上
- 自然言語処理と機械学習の技術の活用
- コードの自動生成とコードの分析
- 開発者のワークフローへの統合

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AIコーディングツールのセキュリティ対策` `開発者のワークフロー自動化`


Xタイムライン学習 2026-07-01 08:25

# Xタイムライン学習 2026-07-01 08:25

Xタイムライン学習の要約。Claude Sonnet 5の新しいサイトでの低コスト利用とShadow環境での実装、monetizeのための戦略分析を扱う。新着3件の情報を基に、Shadow環境でのClaude Sonnet 5の利用とmonetizeに関するトピックを整理する。

## ポイント
- Claude Sonnet 5のShadow環境での実装
- 低コストでの新しいサイトでのClaude Sonnet 5の利用
- monetize戦略の分析

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow環境でのAIの実装` `低コストでのAIの利用`


Xタイムライン学習 2026-07-01 09:26

# Xタイムライン学習 2026-07-01 09:26

Claude Sonnet 5をブラウザとターミナルで動かす。ZeroエージェントとClaude Codeの違いを調べる。Department of CommerceがClaude Fable 5とMythos 5の輸出規制を解除した

## ポイント
- Claude Sonnet 5の導入
- ZeroエージェントとClaude Codeの比較
- Department of Commerceの輸出規制解除

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Sonnet 5` `Zeroエージェント`


Xタイムライン学習 2026-07-01 10:27

# Xタイムライン学習 2026-07-01 10:27

Claude 5のエクスポートコントロールが解除され、アクセスが復元される。Shadow環境のセットアップとルールの策定を行う。Xプラットフォームの価格モデルを更新し、Shadow環境のセットアップと利用方法のチュートリアルを開発する。Claude 5へのアクセスに対しての収益化オプションを探る。

## ポイント
- Claude 5のエクスポートコントロール解除
- Shadow環境のセットアップとルールの策定
- Xプラットフォームの価格モデル更新

## 関連ページ
[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow環境のセキュリティ対策` `Claude 5のアクセス管理`

エクスポートコントロール


Xタイムライン学習 2026-07-01 11:28

# Xタイムライン学習 2026-07-01 11:28

Xタイムライン学習の新着4件について。Gemini Omni Flashの動画編集、Codex CLIのバージョン更新、Anthropic Claude Sonnet 5の導入、Codexデスクトップのリモートモードについてまとめる。shadow環境への統合とAI技術の進化を中心に学習した内容について記述している。

## ポイント
- Gemini Omni Flashの動画編集をshadow環境に統合
- Codex CLIのバージョン更新をrust-v0.142.5に
- Anthropic Claude Sonnet 5をshadow環境に導入
- Codexデスクトップのリモートモードをshadow環境に統合

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AI技術の進化` `shadow環境統合`


Xタイムライン学習 2026-07-01 13:29

# Xタイムライン学習 2026-07-01 13:29

Fable/MythosのアップデートによりClaudeに新しいルールが導入された。 Opus4.8を使用し、セキュリティ、コーディング、デバッグに影響を与える。 影響を分析し、既存のユーザーとワークフローに影響を与える可能性を考慮する必要がある。 影環境の活用とセキュリティルールの改善も必要である。

## ポイント
- Fable/Mythosのアップデート
- Opus4.8の使用
- セキュリティ、コーディング、デバッグの影響

## 関連ページ
[[**AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態**]] [[**Claude Code Skills 2026年初頭まとめ**]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow環境の活用` `セキュリティルールの改善`


Xタイムライン学習 2026-07-01 14:29

# Xタイムライン学習 2026-07-01 14:29

Claude Fable 5がリターンし、新しいセキュリティルールとOpus 4.8を導入した。マネタイズの戦略とOpus 4.8の統合を計画する必要がある。Claude Fable 5の新機能に関する潜在的な収益源を探る。

## ポイント
- Claude Fable 5のリターン
- 新しいセキュリティルール
- Opus 4.8の導入

## 関連ページ
[[**AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態**]] [[**Claude Code Skills 2026年初頭まとめ**]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Fable 5の収益化戦略` `Opus 4.8のアプリケーション`


Xタイムライン学習 2026-07-01 15:31

# Xタイムライン学習 2026-07-01 15:31

Obsidian Vaultを作成し、ClaudeとファイルシステムMCPを使用してVaultを操作する方法を学習した。全てのリンクを取得し、Vaultを実装し、Claudeを使用する必要がある。

## ポイント
- Obsidian Vaultの作成
- ClaudeとファイルシステムMCPの使用
- 全てのリンクの取得

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]]

## 関連概念（未作成）
`Vaultのセキュリティ対策` `Claudeのバージョン管理`


Xタイムライン学習 2026-07-01 18:16

# Xタイムライン学習 2026-07-01 18:16

Xタイムライン学習の内容を整理する。Shadow environment for AI agent deploymentを横断テーマとし、vvv/vvv-botsの探索、既存のスキルやルールの研究、およびCodexでのテストをACTIONとして挙げる。

## ポイント
- Shadow environment for AI agent deployment
- Explore vvv/vvv-bots
- Study existing skill/rules
- Test on Codex

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
` Shadow environment` `AI agent deployment`


Xタイムライン学習 2026-07-01 19:16

# Xタイムライン学習 2026-07-01 19:16

Claude Fableを用いた新しいビジネスモデルの開発とShadow env. Claude Codeの活用について。デモの開発、ユーザーガイドの作成、モネティゼーションモデルの探索が行われている。Claude Codeはビジネスへの応用が期待される技術である。

## ポイント
- Claude Fableのデモ開発
- Shadow env. Claude Codeのユーザーガイド作成
- モネティゼーションモデルの探索

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Fable` `Shadow env. Claude Code`


X Learn [2026-07-01] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 新機能・アップデートまとめ（2026年7月1日時点）**

### 1. 最大の最新アップデート：**v2.1.197（2026/6/30リリース）**

**デフォルトモデルが「Claude Sonnet 5」になりました。**

- ネイティブ **100万トークン**コンテキスト（実質的に超大規模コードベースや長大な仕様書を一気に投げられる）
- Sonnet 4.6から **reasoning・tool use・codingが大幅強化**（Opus 4.8に迫る性能を安価に実現）
- プロモ価格（〜8月31日まで）：**入力 $2 / 出力 $10** per 1M tokens

更新は `claude update` で即反映されます。多くの人が「これで一気に実用性が跳ね上がった」と評価しています。[[1]](https://x.com/ClaudeCodeLog/status/2072020210949689510)

### 2. 2026年に入ってからの主な新機能

- **Background Subagents がデフォルト**
  サブエージェントがバックグラウンドで勝手に動くようになり、「作業させながら別の指示を出せる」ようになった。並行作業の生産性が劇的に向上。

- **Artifactsの大幅強化**
  インタラクティブなプロジェクトダッシュボード、PR解説ページ、ライブプレビューなどを生成・チーム共有可能に。

- **Design ↔ Codeのシームレス化**（特に注目）
  - Canvas上で直接ドラッグ・リサイズ・テキスト編集
  - GitHubやデザインシステムからのインポート
  - `/design-sync`コマンドでブランドガイドとの整合性を自動チェック
  - 静的モックアップ → クリック可能なプロトタイプ → 実装コードまで一気通貫

- その他の便利機能
  - Git worktree isolation（並行エージェント用の環境分離）
  - GitHub PR自動監視＋自動修正
  - **Max Effort**モード（複雑な課題に対してより長く深く考えさせる。使用量が増えるので任意）
  - セッション間自動メモリ
  - PDF読み込み対応
  - `/rewind`コマンド、CPU負荷低減、MCP安定化などQoL改善多数

### 3. 周辺の大きな動き

- **Claude Tag**：Claude Codeのさらに進化した形態（よりproactiveでチーム向き）。Anthropic社内ではプロダクトチームの**コードの65%**がこれ由来という報告あり。[[2]](https://x.com/claudeai/status/2069468694552461375)
- **Claude Science**：研究者向け新アプリ（Artifacts + 60以上の科学データベース連携）がβリリース。

### 日本コミュニティの状況

日本では2025年頃から「Claude Code」ブームが本格化しており、以下のような方が活発に情報発信しています：
- @so_ainsight（Claude Code×n8n自動化）
- @yoshi8__（『Claude Codeで学ぶAI駆動開発』）
- @ura_unico、@taiyaki_ai3 など

実際に非エンジニアでも業務自動化や個人開発で成果を出している事例がかなり増えています。

---

**もっと詳しく知りたい機能はありますか？**

- Sonnet 5の効果的な使い方
- 具体的なプロンプト例（特にDesign→CodeやBackground Agent）
- おすすめ設定・ワークフロー
- Changelogの追い方

など、欲しい情報を教えてください。最新情報に基づいて深掘りします。


X Learn [2026-07-01] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills と MCP の活用ガイド**（2026年7月時点）

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリは、まさに今日本のClaudeヘビーユーザー（特にClaude Code/Claude Desktopユーザー）の間で最も熱いトピックの一つです。

### 1. Skills と MCP の違い（これが一番大事）

**MCP (Model Context Protocol)**
- 外部ツール・サービスとの「接続規格」
- Claudeが「何ができるか」を発見・利用するためのプロトコル
- 例：Xのリアルタイム検索、Notion操作、自社DB問い合わせ、GitHub操作など
- 「道具箱をClaudeに渡す」イメージ

**Agent Skills（Skills）**
- 「作業手順・判断基準・SOP（標準作業手順）」をパッケージ化したもの
- Claudeに「どうやるべきか」を教える再利用可能な知識
- 単なるツール呼び出しではなく、「このタスクはこういう手順・品質基準・注意点でやって」と体系的に教える
- 「作業マニュアルをClaudeにインストールする」イメージ

**公式の見解（Anthropicブログより）**:
> MCPで接続し、Skillsで使いこなす。これがClaudeを本当のエージェントにする。

多くの人が最初はMCPばかり作っていましたが、現在は**「複雑なロジックはSkillsに移行する」**流れが主流です。Skillsの方が安定性・再現性が高いという声が多数あります。

### 2. 現在の最強活用パターン

**① X公式Hosted MCP（2026年6月末リリースで激アツ）**
- Cursor、Claude Code、VS Code、GrokなどからほぼゼロセットアップでXに接続可能
- できること：
  - リアルタイム投稿検索（全アーカイブ対応）
  - トレンド・ニュース取得
  - ブックマーク管理
  - Articlesの下書き作成→公開
- これにより「X調査→記事執筆→投稿」までClaude内で完結可能に

**② 業務標準化（特にQA・エンジニアリングチームで効果大）**
- 仕様調査の型化
- バグ起票の品質標準化
- 法務確認フローの自動化
- ミーティング準備（Notion＋カレンダー＋議事録テンプレート）

**③ 個人生産性**
- 特定スタイルでの記事執筆Skill
- コードレビューSkill（独自基準を完全に覚えさせる）
- リサーチ→アウトプットまでの一貫したワークフローSkill

### 3. 実践的な始め方（おすすめ順）

1. **まずは公式資料を読む**
   - Anthropic公式ブログ：「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」
   - Anthropic Skilljarの無料コース（Agent Skills、MCP、Subagentsなど）

2. **Skillsから始める（MCPより簡単で効果が出やすい）**
   - `~/.claude/skills/` に配置するだけ（Claude Codeの場合）
   - 「awesome-claude-skills」などの curated listを参考に

3. **MCPは「本当に外部接続が必要なときだけ」使う**
   - 特にX公式MCPは今すぐ入れるべき
   - 自前でMCPサーバー立てるのは上級者向け（メンテナンスコスト高い）

### 4. 日本のコミュニティで参考になるアカウント

- @sumika45379（Skillsオタク。図解が神）
- @ClaudeCode_UT（東大ClaudeCode研究所）
- @oikon48（SkillsとMCPの違いを最初に丁寧に解説してくれた人）
- @jakeee_ai、@kakechin10（X MCPの活用事例が豊富）

### 結論：今の最適戦略

- **初心者〜中級者**：Skills中心に固めていく（再現性が段違い）
- **上級者**：Skills＋必要なMCP（特にX公式MCP）を組み合わせる
- **組織**：チーム共通のSkillsを作成・共有して、AI活用の品質を平準化

単なる「Claudeに指示する」段階から、「自分の分身となるエージェントを育てる」段階に完全に移行したのが2026年現在のClaudeです。

具体的に「何を自動化したいか」を教えてもらえれば、そのタスクに最適なSkills/MCPの組み合わせを提案できます。


X Learn [2026-07-01] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計（Harness Engineering）完全ガイド**

2026年現在、「ハーネス設計」は**Prompt Engineering → Context Engineeringの次のレイヤー**として、日本国内外で最も重要なテーマの一つになっています。モデルそのものより「モデルを動かす環境（足場）」の設計が、信頼性・安全性・長期運用性能を大きく左右します。[[1]](https://x.com/tetumemo/status/2037876018745385083)

### 1. ハーネスとは何か

**ハーネス（Harness）** = 馬具（手綱・鞍）のメタファー。

- **モデル = CPU / 馬の力**
- **ハーネス = OS / 馬具一式**

モデルがどれだけ賢くても、適切に制御・観測・修正・評価する仕組みがなければ本番では使い物になりません。特に**長時間稼働するコーディングエージェントや自律型エージェント**では、ハーネスの品質が性能の大部分を決めることが実証されています（Terminal-Benchでの劇的な順位向上事例や、OpenAI社内での「人間が1行もコードを書かずに100万行生成」事例など）。[[2]](https://x.com/i/status/2023008135464788127)

**核心哲学**: 「**Harness is the Product**」
価値の源泉はモデルではなく、ハーネス（外側のシステム）にある。

### 2. ハーネス設計の主要構成要素（2026年標準）

優れたハーネスは以下の6つのレイヤーで構成されます：

1. **Tool Registry + Context Management Primitives**
   - ツールの登録・権限管理・スキーマ検証
   - 「必要な地図だけ段階的に渡す」コンテキスト制御（全情報を一気に渡さない）

2. **Agent Loop + Guardrails**
   - Inner Loop（エージェントの推論サイクル）
   - Outer Loop（ハーネスが監視・介入する外側ループ）
   - Max Steps、コスト予算、タイムアウト、Hallucination Loop検知

3. **Observation Cleaning Layer**（非常に重要）
   - 生のターミナル出力、ブラウザ結果、ログをそのままAIに渡さない
   - ノイズ除去・重要情報抽出・要約を行う中間層
   - これがないと「幻覚ループ」に簡単に陥る

4. **Verification & Review Layer**
   - 「作るエージェント」と「評価するエージェント」を明確に分離（自己評価バイアス対策）
   - ルーブリック化された評価基準（「美しいか？」ではなく「設計原則に準拠しているか？」）
   - 複数回のセルフレビューループ

5. **Memory & State Management**
   - Checkpointing（途中保存・復元）
   - 短期記憶・長期記憶・ナレッジの適切な引き継ぎ
   - グラフ構造メモリやベクトル+構造化データの組み合わせ

6. **Observability + Eval Harness**
   - OpenTelemetry準拠の完全トレーシング
   - コスト追跡・パフォーマンス計測
   - 自動評価パイプライン（LLM-as-Judge + 人間評価のハイブリッド）

### 3. 設計原則（Anthropic・OpenAIの実践から）

- **環境設計 > モデル能力**：進捗が遅い原因のほとんどはモデルではなくハーネス
- **Humans steer, Agents execute**：人間はゴール・制約・品質基準を設定し、エージェントに実行させる
- **Observation Cleaningを必ず入れる**：これが最も地味で最も効果的な改善点
- **Inner LoopとOuter Loopを明確に分離**：Outer Loopが異常を検知して介入
- **Rubric化**：主観的な品質も評価可能な形式に落とし込む
- **失敗を学習ループに組み込む**：単発ではなく、反復改善を前提にした設計

### 4. 推奨アーキテクチャパターン

**最も実践的な選択（2026年）**：

**A. LangGraph中心パターン（推奨）**
- 状態遷移をグラフとして定義
- チェックポイント機能で堅牢な永続化
- LangSmith/LangFuseで強力な可観測性
- Outer LoopをSupervisorエージェントとして実装

**B. カスタムLoop Engineeringパターン**
- asyncio + Pydanticで軽量に構築
- Inner/Outer Loopを明示的に2レイヤーで実装
- 専用Observation Cleanerを挟む
- AgentCoreや独自のManaged KBと組み合わせ

**C. Multi-Agent Hierarchical Harness**
- Planner → Executor → Critic → Verifierの階層構造
- 役割を明確に分離したSkill/Sub-agent/Hook/ナレッジのパッケージ化

### 5. 設計時に必ず決めるべきこと（チェックリスト）

- 成功の定義（何をもってタスク完了とするか）をルーブリック化
- 人間の介入ポイント（承認が必要な destructive action）
- コスト予算と早期停止ロジック
- Observation Cleaningの方針（何を抽出・削除するか）
- レビュー担当エージェントの分離方法
- 長期記憶の更新戦略（何をいつどのように保存するか）
- 異常検知時のエスカレーション経路

### 実践アドバイス

- **最初に作るべきもの**：シンプルなOuter Loop + Observation Cleaner + 基本Guardrails
- **評価駆動開発**：ハーネスを作る段階から強力なEval Harnessを用意
- **「クライアントが複雑さを知らなくていい」設計**：裏側は複雑でも、利用者はシンプルに使えるようにする
- 非エンジニアでもハーネス的な思考（環境設計）が浸透してきている

ハーネス設計は「泥臭い」部分が多いですが、ここを磨いた組織とそうでない組織の差は今後ますます開いていきます。

具体的に「コーディングエージェント向け」「RAG中心の業務エージェント向け」「ブラウザ操作エージェント向け」など、**用途を教えていただければ、より具体的なアーキテクチャ図・コードスケルトン・構成例**をお出しできます。

どのようなユースケースのハーネスを設計したいですか？


X Learn [2026-07-01] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月1日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI 官方）
- **最新版本**：**0.142.5**（今天刚刚发布）[[1]](https://x.com/AICodingOpsJP/status/2072261772871073965)
- 更新命令：
  ```bash
  npm install -g @openai/codex@0.142.5
  codex --version
  ```
- 本次主要修复：不在 trace logs 中写入 Responses WebSocket request payload，提升安全性。[[2]](https://x.com/ssict/status/2072136125729087811)
- 官方 Changelog：https://developers.openai.com/codex/changelog

**近期特点**：
- 更新频率非常高（几乎每周都有修复和特性）
- 已支持 GPT-5.6 系列模型（Sol/Terra/Luna）
- 存在 Codex Desktop/App 配套版本，建议两者都更新到最新以避免兼容性问题
- 之前版本（0.142.0 左右）修复过可能损坏 SSD 的严重 bug，建议一直保持更新

### 2. Gemini CLI（Google 官方）
- **最新版本**：**v0.49.0**（最近发布，包含 air-gapped 部署和 MCP tool discovery）[[3]](https://x.com/theaisignals/status/2072225614937952396)
- 安全关键更新：**至少升级到 0.39.1+**（修复了 CI/CD 环境下的任意代码执行漏洞，CVE-2026-12537）[[4]](https://x.com/techepages/status/2071661224664985786)
- 安装/更新命令：
  ```bash
  npm install -g @google/gemini-cli
  ```
- 免费额度很强（个人 Google 账号可获得 Gemini 2.5 Pro + 1M 上下文 + 每天 1000 请求）

**近期特点**：
- 仍在积极开发（打消了“要被砍”的传闻），每周都有更新
- 支持 MCP、Extensions、GitHub Actions、Colab 集成等
- 已集成到 Kali Linux（2025.3 版本起）
- 完全开源（Apache 2.0），适合本地/离线场景

### 建议
1. **立即更新**两者，尤其是 Gemini CLI 的安全补丁和 Codex CLI 的最新 0.142.5。
2. 两者都是高性能的终端 AI Coding Agent（类似 Claude Code / Aider），可直接在项目目录下执行 `codex` 或 `gemini` 启动。
3. 如果你在用 CI/CD 流水线，**必须**更新 Gemini CLI 并检查 `.gemini/.env` 相关配置。

需要我帮你对比两者实际使用体验、推荐配置、或者具体命令用法吗？


Xタイムライン学習 2026-07-01 21:28

# Xタイムライン学習 2026-07-01 21:28

Kimi K2.7 CodeがClaude Opusより物理シミュレーションで優れていることが新しいビデオから明らかになった。Shadow環境を使用することでテストの効率化が可能だ。Gemini 3.5 Flashはコンピューターとの統合により速さと安全性が向上したモデルである。

## ポイント
- Kimi K2.7 Codeは物理シミュレーションでClaude Opusより優れている
- Shadow環境を使用することでテスト効率化可能
- Gemini 3.5 Flashはコンピューターとの統合により速さと安全性向上

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow環境の効率化` `物理シミュレーションの向上`


日報 2026-07-01 学習まとめ

# 日報 2026-07-01 学習まとめ

2026-07-01の学習まとめ。Claude Opus vs. Kimi K2.7 Codeの物理シミュレーション、Gemini 3.5 Flashのコンピュータ統合、Claudeの精度向上について説明。これらのトピックについて、Shadow環境での取り組みやテクニックを紹介。

## ポイント
- Claude Opus vs. Kimi K2.7 Code: 物理シミュレーションの比較
- Gemini 3.5 Flash: コンピュータ統合による高速化
- Claudeの精度向上: XMLタグの利用

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow環境の活用` `AIの精度向上手法`


Xタイムライン学習 2026-07-02 01:05

# Xタイムライン学習 2026-07-02 01:05

2026-07-02のXタイムライン学習でAIエージェントの限界と共同作業の重要性を中心に、Claudeのshadow環境での検証、glm-5.2とgpt-5.5を組み合わせた開発環境の構築、Claudeスキルバンドルの導入とマーケティング戦略の検討が行われる。

## ポイント
- AIエージェントの限界をClaudeのshadow環境で検証
- glm-5.2とgpt-5.5を組み合わせた開発環境の構築
- Claudeスキルバンドルの導入とマーケティング戦略の検討
- https://t.co/D4nszUjeQeのフルリンクを取得してAIエージェントの詳細な情報を収集

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントの限界と共同作業の重要性` `マルチモデル開発環境の構築` `AIスキルバンドルのマーケティング戦略`


Xタイムライン学習 2026-07-02 02:31

# Xタイムライン学習 2026-07-02 02:31

xAIのノーコード音声AI「Voice Agent Builder」が公開された。Claude Fable 5は再びオフラインになった。音声AIのマネタイズ化が横断テーマとなっている。

## ポイント
- Voice Agent Builderの利用方法を調査
- 収益モデルの分析
- Claude Fable 5の今後の展開に関する情報収集

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[LLM Wiki]]

## 関連概念（未作成）
`音声APIの料金設定` `競合分析`


横断学習 2026-07-02

# 横断学習 2026-07-02

```json
{
  "summary": "AIソフトウェアエンジニアリング環境の進化とその影響。OpenAI Codex CLIやClaude Codeなどのツールがコード生成と開発プロセスの自動化を可能にし、開発者の生産性を向上させる。AIエージェントの導入により、開発手法が変化し、新しいスキルが必要となる。",
  "key_points": [
    "OpenAI Codex CLIやClaude CodeなどのAIソフトウェアエンジニアリング環境が登場",
    "これらのツールはコード生成、編集、デバッグ、テストを可能にし、開発者の生産性を向上させる",
    "AIエージェントの導入により、開発プロセスが自動化され、チームコラボレーションが強化される",
    "AIによるコード生成は既存の開発手法に変化をもたらし、新しいスキルを身に付ける必要性が生じている",


Xタイムライン学習 2026-07-02 08:28

# Xタイムライン学習 2026-07-02 08:28

2026-07-02のXタイムライン学習で、OpenMontageのagent skills、FishAudioのS2.1 Pro、Anthropicの営業戦略、Claude Fableの利用状況が注目。AIエージェントのスキル開発とマネタイズの重要性が横断テーマ。

## ポイント
- OpenMontageのagent skillsをshadow環境に導入検討
- FishAudioのS2.1 Proをshadow環境に導入
- Anthropicの営業戦略を分析してマネタイズの参考とする
- Claude Fableの利用状況を分析してマネタイズの参考とする

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 実装: MMPO/Goal Buddy を実践化 A実証+B hook強制化+C goalbuddyツール]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントのスキル開発` `AIマネタイズ戦略` `shadow環境の活用`


Xタイムライン学習 2026-07-02 09:28

# Xタイムライン学習 2026-07-02 09:28

2026-07-02のXタイムライン学習では、Fable5さんのSkill棚卸しプロンプト実装とNotebookLM-Geminiコンビネーション試行、AnthropicのClaude Scienceパブリックベータ確認が進められた。クラウドベースAIサービスと既存スキル統合が横断テーマ。

## ポイント
- Fable5さんのSkill棚卸しプロンプト実装
- NotebookLMとGeminiのコンビネーション試行
- Claude Scienceパブリックベータ確認
- サブスク利用最適化と従量課金検討

## 関連ページ
[[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェント統合` `クラウドサービス最適化`


Xタイムライン学習 2026-07-02 11:34

# Xタイムライン学習 2026-07-02 11:34

2026-07-02のXタイムライン学習で、Fable 5の復活とサイバーセキュリティ対策強化、中国AI企業創業者のマスタークラス、新しいCodexのワークフロー、AIアフィリエイトの手法が注目されている。

## ポイント
- Fable 5の復活。サイバーセキュリティ対策強化。
- 中国AI企業創業者のマスタークラス。スケーリングの3つ目の軸はエージェント数。
- 新しいCodexのワークフロー。AIが自律的に追跡しマネタイズポイントを量産。
- AIアフィリエイトの手法。Codexを使用し、記事作成・最適化を自動化。

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-04-21 Claude Code最新ワークフロー学習]] [[2026-04-21 X記事から学習したClaude Code最新動向]] [[2026-05-16 X投稿大量学習 — image-blaster/CLI-Anything/マルチAI設計/ひとり代理店$18,800]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: ウェアラブルAIと無料エージェント周辺（スマートグラスEven G2でClaude Code・残URL素性）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]] [[2026-06-02 goalbuddy初の実Issue実証: #265 videos.title空調査をgrok Workerで自律完遂]] [[2026-06-02 grok CLI 復活: @GokouMutsumi(Xプレミアム)で再認証・実Worker実働・grok chat廃止修正]] [[2026-06-02 修正系Issue自律実証: #283 freeconsul を worktree隔離+goalbuddyで安全修正(PR#290)]] [[2026-06-02 別AIレビュー(Arisパターン)実証: PR#290をcerebras gpt-ossが批評→検証して反映]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 完全自律ループ（run・Worker自動委譲マルチバックエンド・E2E実証）]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 実Worker(agy)で完全自律ループをE2E実証]] [[2026-06-02 実装: MMPO/Goal Buddy を実践化 A実証+B hook強制化+C goalbuddyツール]] [[2026-06-03 YouTube 100本一括学習 — Codex Sites/Cursor Composer2.5/Zed/Odysseus/型エラーAblation論文/Goal Buddy/Agentic Architecture]] [[2026-06-04 YouTubeサブスク学習 — Gemma4 12B(エンコーダーフリー)/MS MAI 7モデル/Claude OS化(Dynamic Workflows)/Hermes Desktop/Codex Sites]] [[2026-06-05 YouTube 22本一括学習: Codex /goal実装/grill-me敵対レビュー/Oceanus(Mythos)/ZedローカルLLM/MS agentic profiling]] [[2026-06-05 YouTube ai学習(サブスク5本) — Gemma4 12B実評価/Claude Code安く使う(OpenCode×GLM)/Zed×ローカルLLM/ArenaAI GPT5.5>Claude/自己改善エージェント3層/プロンプト7技]] [[4ソース横断学習 2026-06-07 — Claude Code脆弱性(v2.1.128修正)/Zero Trust eBook/ultracodeコスト68%減/MiniCPM5-1B]] [[9router — Claude Code/Codex/Cursor を無料・低コストプロバイダーに自動ルーティング 2026-05-24]] [[AIニュース No.341 — SpaceX Cursor買収・Kimi K2.6激安API・ChatGPT Images 2.0 (2026-04-22)]] [[AI共創Spud（SPモデル）— 真のゴール探索・ネイティブコンパクション・/55コマンド 2026-05-30]] [[Anthropic Dreaming発表・Claude使用制限2倍・Hermes Agent解説 (ウェブ職TV 2026-05-07)]] [[Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造 2026-05-14]] [[Antigravity 2.0 完全ガイド — マルチモデル対応Googleエージェント・CLIコマンドagy 2026-05-25]] [[Antigravity→Codex/Claude Code拡張+Ollama ローカルAPIコスト削減フロー 2026-05-28]] [[AsyncLLMClientを初期化する前に、プロバイダーがreasoning_effortパラメータに対応しているか確認する]] [[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with A]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites, Designs)]]

## 関連概念（未作成）
`サイバーセキュリティ対策` `AIマネタイズ手法` `エージェント数のスケーリング`


Xタイムライン学習 2026-07-02 12:34

# Xタイムライン学習 2026-07-02 12:34

Shadow env.とLLMの統合が研究と書作りに役立つ。NVIDIAのオープンソースAIスキルを利用して研究タスクを行う。Fable 5をSonnet 5モデルで設定する。Chatboxを使用してLLMを切り替える。

## ポイント
- Shadow env.とLLMの統合
- NVIDIAのオープンソースAIスキル
- Fable 5とSonnet 5モデル
- Chatboxを使用したLLM切り替え

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[LLM Wiki]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow env.の利用法` `LLMの研究への応用`


Xタイムライン学習 2026-07-02 15:24

# Xタイムライン学習 2026-07-02 15:24

2026-07-02のXタイムライン学習で、Claude Fable 5とOpusを使用したトークン使用料削減と出力の完成度向上方法を調査。Fable 5の解説動画作成方法も調査。

## ポイント
- Claude Fable 5のトークン使用料削減方法調査
- Fable 5の解説動画作成方法調査
- Opusを使用した設計とアルゴリズムの最適化実装

## 関連ページ
[[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Fable 5のトークン使用料削減技術` `Fable 5の解説動画作成プロセス`


Xタイムライン学習 2026-07-02 17:34

# Xタイムライン学習 2026-07-02 17:34

Cheap Chinese AI modelのShadow env使用とChatGPT/Codexのビデオレポートに関する学習。Shadow envの実装詳細を分析し、ChatGPT/CodexをShadow envで使用するための収益モデルを特定する。さらに、Shadow envでChatGPT/Codexを使用してビデオを複製するためのベストプラクティスを調査する。

## ポイント
- Cheap Chinese AI modelのShadow env使用
- ChatGPT/Codexのビデオレポート
- Shadow envの実装詳細の分析
- ChatGPT/CodexをShadow envで使用するための収益モデル
- Shadow envでChatGPT/Codexを使用してビデオを複製するためのベストプラクティス

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[LLM Wiki]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow envのセキュリティー` `AIモデルの収益化戦略`


Xタイムライン学習 2026-07-02 18:34

# Xタイムライン学習 2026-07-02 18:34

2026-07-02のXタイムライン学習で、Claude Code、Googleの画像生成AI「Nano Banana 2 Lite」、Geminiの「たか田式図解」、Claude Sonnet 5について学び、AI技術と画像生成の進化がビジネスに与える影響を検討。

## ポイント
- Claude Codeを利用して作業計画を確認する
- 画像生成AI「Nano Banana 2 Lite」を利用して資料や広告の画像を作成する
- Geminiの「たか田式図解」についてさらに調査する
- Claude Sonnet 5を導入してSWE-Bench Verifiedのスコアを向上させる

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-04-21 Claude Code最新ワークフロー学習]] [[2026-04-21 X記事から学習したClaude Code最新動向]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: ウェアラブルAIと無料エージェント周辺（スマートグラスEven G2でClaude Code・残URL素性）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]] [[2026-06-02 goalbuddy初の実Issue実証: #265 videos.title空調査をgrok Workerで自律完遂]] [[2026-06-02 grok CLI 復活: @GokouMutsumi(Xプレミアム)で再認証・実Worker実働・grok chat廃止修正]] [[2026-06-02 修正系Issue自律実証: #283 freeconsul を worktree隔離+goalbuddyで安全修正(PR#290)]] [[2026-06-02 別AIレビュー(Arisパターン)実証: PR#290をcerebras gpt-ossが批評→検証して反映]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 完全自律ループ（run・Worker自動委譲マルチバックエンド・E2E実証）]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 実Worker(agy)で完全自律ループをE2E実証]] [[2026-06-02 実装: MMPO/Goal Buddy を実践化 A実証+B hook強制化+C goalbuddyツール]] [[2026-06-03 YouTube 100本一括学習 — Codex Sites/Cursor Composer2.5/Zed/Odysseus/型エラーAblation論文/Goal Buddy/Agentic Architecture]] [[2026-06-04 YouTubeサブスク学習 — Gemma4 12B(エンコーダーフリー)/MS MAI 7モデル/Claude OS化(Dynamic Workflows)/Hermes Desktop/Codex Sites]] [[2026-06-05 YouTube 22本一括学習: Codex /goal実装/grill-me敵対レビュー/Oceanus(Mythos)/ZedローカルLLM/MS agentic profiling]] [[2026-06-05 YouTube ai学習(サブスク5本) — Gemma4 12B実評価/Claude Code安く使う(OpenCode×GLM)/Zed×ローカルLLM/ArenaAI GPT5.5>Claude/自己改善エージェント3層/プロンプト7技]] [[4ソース横断学習 2026-06-07 — Claude Code脆弱性(v2.1.128修正)/Zero Trust eBook/ultracodeコスト68%減/MiniCPM5-1B]] [[9router — Claude Code/Codex/Cursor を無料・低コストプロバイダーに自動ルーティング 2026-05-24]] [[AIニュース No.341 — SpaceX Cursor買収・Kimi K2.6激安API・ChatGPT Images 2.0 (2026-04-22)]] [[AI共創Spud（SPモデル）— 真のゴール探索・ネイティブコンパクション・/55コマンド 2026-05-30]] [[Anthropic Dreaming発表・Claude使用制限2倍・Hermes Agent解説 (ウェブ職TV 2026-05-07)]] [[Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造 2026-05-14]] [[Antigravity 2.0 完全ガイド — マルチモデル対応Googleエージェント・CLIコマンドagy 2026-05-25]] [[Antigravity→Codex/Claude Code拡張+Ollama ローカルAPIコスト削減フロー 2026-05-28]] [[AsyncLLMClientを初期化する前に、プロバイダーがreasoning_effortパラメータに対応しているか確認する]] [[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with A]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites, Designs)]]

## 関連概念（未作成）
`AI技術の進化` `画像生成AIの進化` `AI技術とビジネスの関係` `Claude Codeの活用` `Claude Sonnet 5の活用` `Nano Banana 2 Liteの活用`


Xタイムライン学習 2026-07-02 19:36

# Xタイムライン学習 2026-07-02 19:36

Xタイムライン学習の新着5件をまとめる。UIデザインスキル、プロ向けUI作成AI、既存スキルやルールへのUIデザインスキル追加、/advisorとClaude.mdの統合、カスタム出力スタイル、OpusPlanの統合を扱う。Shadow環境の活用やClaude Codeの運用も含まれる。

## ポイント
- UIデザインスキル追加
- マネタイズ
- GO: 既存スキルへのUIデザインスキル追加
- /advisorとClaude.mdの統合
- OpusPlanの統合

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow環境の活用` `Claude Codeの運用`


X Learn [2026-07-02] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 新機能アップデート（2026年7月2日時点）**

### 最新バージョン：**Claude Code 2.1.198**（7月1日リリース）

これが現時点で最新のアップデートです。

### 主な新機能・変更点

**最大の目玉**
- **Claude in Chrome が一般公開**
  インストール不要。ブラウザだけでClaude CodeのセッションやAgentを直接操作可能になった（これがかなりデカい）。

- **Background Agentの自動デリバリー**
  コード作業完了後に**自動でcommit → push → Draft PR作成**までやってくれるようになった。
  「寝てる間にPRができてる」状態がデフォルトになるレベルでワークフローが変わります。

- **/dataviz skill 新規追加**
  チャート・ダッシュボード設計に特化したスキル。実行可能な色パレット検証機能付き。

その他：
- `eval` コマンド群の本格追加（評価・ベンチマーク用途）
- Background Agentの安定性・通知機能の大幅強化
- 多数のバグ修正とUI/UX改善（特にagentsビュー、diff、フルスクリーン周り）

### 直前バージョン 2.1.197（6月30日）の重要変更

- **Claude Sonnet 5 がデフォルトモデルに**
  - Native **1Mトークンコンテキスト**
  - 推論・ツール使用・agentic能力が大きく向上（Opus 4.8にかなり迫る性能）
  - 2026年8月31日までのプロモ価格：**$2/$10 per M tokens**（非常にコスパが良い）

### 現在のClaude Codeの立ち位置

もはや「コード生成ツール」ではなく、**本格的なAI駆動開発環境**になっています。

特に強いポイント：
- Git worktree分離による並列Agent実行
- Background Agent + Auto PRフローの成熟
- DesktopアプリでのApp Preview
- MCPツール / Computer Useとの深い統合
- `.claude/rules` と Skills の組み合わせによるカスタマイズ性

---

**日本コミュニティの状況**
2026年現在、日本では「Claude Code」熱が非常に高く、
- 『Claude Codeで学ぶAI駆動開発』
- 『Claude 最強のAI自動化術』
などの書籍が出ていたり、自動化・AIエージェント構築の発信が活発です。

最新情報を追うなら以下のアカウントがおすすめ：
- @ClaudeCodeLog（変更ログほぼリアルタイム）
- @claude_code（コミュニティ）
- 日本の実践勢（@so_ainsight、@yoshi8__、@hituji_1234 など）

特定の機能（Background Agentの運用術、rulesのオススメ設定、Sonnet 5のプロンプト例など）について深掘りしてほしい場合は教えてください！


X Learn [2026-07-02] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills と MCP の活用ガイド（2026年7月時点）**

「Agent Skills」と「MCP」が何が違って、どう連携させて活用すればいいのか？という質問は、日本語圏のClaude Codeユーザーで最も多い悩みの一つです。

### 1. 根本的な違い

| 項目          | **Agent Skills (Skills)**                  | **MCP (Model Context Protocol)**                  |
|---------------|-------------------------------------------|--------------------------------------------------|
| **役割**      | Claudeの「頭の中のマニュアル・専門スキル」 | Claudeの「外部との接続道具箱（USB-C for AI）」   |
| **本質**      | **知識・判断基準・手順**を教え込む         | **実世界で実際に何かを実行**させる               |
| **置き場所**  | `.claude/skills/`（Markdown + 任意でコード） | `.mcp.json` + MCP Server（別プロセス）           |
| **作成難易度**| 非常に簡単                                 | やや難しい（Serverを作る or 既存のものを利用）   |
| **強み**      | 即席で作れて可搬性が高い                   | 強力で標準化されている（エコシステムが巨大）     |

**超シンプルな比喩**：
- **Skills** = 新入社員に渡す「業務マニュアル・判断基準集」
- **MCP** = その新入社員に「PC・社内システム・外部API・ブラウザ操作権限」を与える

### 2. 最も効果的な活用方針（2026年現在のベストプラクティス）

**おすすめの優先順位**：

1. **CLAUDE.md** を最強にする（これが土台）
2. **Skills** を増やす（日常的に繰り返す思考・手順を標準化）
3. **MCP** を戦略的に導入（本当に外部連携が必要な部分だけ）

**高度な組み合わせ方**（上級者パターン）：
- MCP Serverで強力なツールを作る
- そのよく使うワークフローを **Skills** や **Subagent** にラップして「名前を呼ぶだけで使える」状態にする
- **Hooks**（PreToolUse/PostToolUse）で安全ガードを入れる（特に権限の強いMCPは必須）
- 全部を **Plugin** としてまとめてチーム展開

多くの人が「MCPを全部Skillsに変換してる」という事例も出ています（@upamuneさんのような人）。

### 3. 実践的な活用例（日本コミュニティで実際に効いているもの）

- **開発領域**: GitHub MCP + Code Review Skills + 自動テストSkills
- **業務自動化**: freee MCP + 税務判断Skills（税理士・経理界隈で特に流行）
- **コンテンツ制作**: X（Twitter）MCP + 記事執筆Skills + 画像生成連携
- **個人生産性**: 複数のMCPを登録して「自分専用のエージェント軍団」を作る

### 4. 最初にやるべきおすすめアクション

1. **公式記事を必ず読む**（これが全ての答え）
   - 「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」（claude.com/blog）

2. Claude Codeに直接聞く（最強）
   - 「SkillsとMCPの違い、連携方法、僕の業務（〇〇）でのおすすめの使い分けを図解して」と聞けば、最新のベストプラクティスを教えてくれます。

3. 参考になる日本語発信者
   - @sumika45379（Skillsオタク）：丁寧な図解が多い
   - @oikon48：全体像の整理が上手
   - @AI_masaou：Agent Skillsの深掘り解説
   - @yoshienagatomo：実務（特に業務自動化）での活用事例

### 質問を深掘りしたい場合

以下のどれについて詳しく知りたいですか？

- **具体的なSkillsの作り方・テンプレート集**
- **おすすめMCP Serverの導入手順**（特にX連携、freee、GitHubなど）
- **Skills ↔ MCPの変換方法**
- **Subagent + Hooksとの組み合わせ**（本当の意味でのAgent化）
- **あなたの具体的な業務**（例：開発、マーケティング、税理士、コンテンツなど）での最適構成

あなたの現在のClaude Codeの使い方や職種を教えてもらえれば、よりピンポイントな活用法をお答えできます。


X Learn [2026-07-02] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計（2026年版）**

2025年が「Agentの年」なら、**2026年は「Harnessの年」**です。もはやモデル（LLM）の性能だけでは本番で使い物になりません。信頼性・安全性・観測可能性・持続性を担保するのは「ハーネス（Harness）」です。

ハーネスとは「馬具（手綱・鞍）」の比喩で、**モデルというエンジンを現実世界で安全に制御・運用するための包括的な足場**のことです。よく言われる表現はこれです：

> 「The model is the engine. The harness is the car.」
> 「The harness is where reliability actually lives.」

### 1. ハーネスが解決する根本問題

- モデルは「自己評価バイアス」が極めて強い（自分の出力に対して過大評価する）
- 長時間実行するとコンテキストが劣化（model drift）
- デモは動くが、本番（3時起き、コスト爆発、破壊的アクション）で死ぬ
- プロンプトをいくら磨いても限界がある（次のレイヤーは環境設計）

ハーネスはこれを「モデルを薄く保ち、知能を外部化する」ことで解決します。

### 2. 参照アーキテクチャ（2026年現在のベストプラクティス）

ハーネスは以下の4つのプレーンで構成されます：

```
[Control Plane] ←→ [Execution Plane]
        ↑                  ↑
[Verification Plane] ← [Feedback Plane]
```

**主要コンポーネント**：

**1. Control Plane（制御層）**
- Task Decomposition & Scoped Execution（1機能ずつ厳密にスコープを限定）
- Hierarchical Agent Supervisor（Supervisor + Workerパターン）
- Session Lifecycle管理（クリーンスタート・クリーンエンド）
- Budget Control（コスト上限、ステップ上限、トークン上限）

**2. Execution Plane（実行層）**
- Stateful Workflow Engine（推奨：LangGraph）
- Tool Registry + Permission System（ツールごとに権限定義）
- Memory Architecture（4種類を明確に分離）
  - Working Context（現在進行中のタスク）
  - Semantic Memory（知識）
  - Episodic Memory（過去の軌跡）
  - Procedural Memory（スキル・ヒューリスティック）
- Sub-agent Orchestration

**3. Verification Plane（検証層）** ← これが最も重要
- 作る役割と評価する役割を**必ず別エージェント**にする（自己評価禁止）
- Rubric-based Evaluation（主観を定量化した評価基準）
- Pre-flight / In-execution / Post-flight の3段階ゲート
- Sandbox + Reversible Actions（可能な限り元に戻せる設計）

**4. Feedback & Observability Plane（観測・学習層）**
- 完全なTrace（OpenTelemetry準拠）
- Structured Logging（LLM Call, Decision, Tool Call, Evaluation結果をすべて構造化）
- Cost & Quality Tracking
- Trace-driven Harness Improvement（実行履歴からハーネス自体を進化させる）

### 3. 設計の7原則（これを守れば大きく外さない）

1. **Externalize Intelligence**：可能な限りモデルから知能をハーネスに移す
2. **Observability First**：観測できないものは改善できない
3. **Verification Over Generation**：生成より検証を重視
4. **Constrained Autonomy**：完全自律は危険。段階的自治（Incremental Autonomy）
5. **Clear Boundaries**：各エージェント・各タスクの責任範囲を明示
6. **Trace as Asset**：すべての実行履歴を第一級の資産とする
7. **Human in the Loop by Default**：重要な判断は人間が承認（徐々に緩めていく）

### 4. 技術スタック例（2026年推奨）

**コア**
- **LangGraph**（状態機械として最強クラス）
- LangSmith / Phoenix / Helicone（観測性）
- OpenTelemetry + Jaeger/Tempo

**周辺**
- Vector DB（Qdrant/Pinecone/pgvector）
- Guardrails（Llama Guard, NVIDIA NeMo, または自作）
- Evaluation Framework（LLM-as-Judge + Rubric + Human Feedback）
- Sandbox（E2B, Firecracker, または独自コンテナ）

**先進的アプローチ**
- HarnessXのような「コンパイル可能なハーネス」（プリミティブを組み合わせ、トレースから自己改善）
- AEGISのようなtrace-driven multi-agent harness optimizer

### 5. 成熟度モデル（参考）

- **Level 0**: ただのプロンプト + ReAct
- **Level 1**: 基本的なハーネス（トレース + 簡易ガードレール）
- **Level 2**: 検証レイヤー分離 + Rubric評価
- **Level 3**: Trace-driven進化 + 高度なスコープ制御
- **Level 4**: ほぼ完全に自律的に改善する自己進化型ハーネス

現在実用レベルで最も成功しているのは**Level 2.5〜3**です。

### 始め方（今すぐやるべきこと）

1. 既存のエージェントの**全実行を構造化ログ**として残すところから始める
2. 「作るエージェント」と「評価エージェント」を明確に分離
3. タスクを**極端に小さくスコープ**して1つずつ確実に完了させる仕組みを作る
4. 重要なアクション（コード実行、外部API呼出、金銭関連）は必ずHuman Approval Gateを入れる
5. すべての決定に「なぜそう判断したか」を記録させる

---

**参考になる考え方（2026年現在）**：
- Harrison Chase（LangChain）も「今最もレバレッジが高いのはharness engineering」と公言
- Anthropic、OpenAI、ThoughtWorks、IBMなどの先進チームが一斉にこの方向にシフト
- 「プロンプトエンジニアリング → コンテキストエンジニアリング → ハーネスエンジニアリング」という進化の最終段階

必要であれば、**具体的なユースケース別**（ソフトウェア開発、業務自動化、研究支援など）のハーネス設計テンプレート、LangGraphでの実装コード例、評価Rubricの作り方なども深掘りできます。

どの部分をさらに詳しく知りたいですか？


X Learn [2026-07-02] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 和 Gemini CLI 最新情况（2026年7月2日）**

### 1. Gemini CLI → Antigravity CLI（已过渡）

Google 已经在 2026 年 5-6 月正式把 **Gemini CLI** 向 **Antigravity CLI** 统一过渡：

- 个人用户（Google AI Pro / Ultra / 免费阶层）**Gemini CLI 已停止服务**，转向 Antigravity CLI。
- Antigravity CLI 用 Go 重写，速度更快，支持更强的多 Agent 编排和异步工作流。
- 企业用户（Gemini Code Assist 企业许可证 + API Key）仍可继续使用 Gemini CLI。
- 最新版本提到有 **v0.49.0**（支持 air-gapped 部署、MCP 工具发现等）。

**安装/切换命令**（推荐直接用新的）：
```bash
# 安装 Antigravity CLI
npm install -g @google/antigravity-cli
# 或者查看官方最新安装方式
```

很多用户反馈 Gemini CLI “用不了了” 后直接切到 Antigravity 2.0 CLI。

### 2. Codex CLI 最新版本

Codex CLI 仍在独立快速迭代，目前最新版本为：

- **0.143.0-alpha.33**（今日刚提到）
- 主要修复：远程执行卡死问题（增加 WebSocket Pong 监控 60 秒）、WebSocket trace 安全修复（0.142.5 版本已修复请求载荷泄露）

它和 Claude Code、Antigravity/Gemini CLI、OpenCode 等属于同一生态，常被一起安装使用。

### 当前终端 AI Coding Agent 格局（2026.7）

最常被并列提到的几个 CLI：
- **Antigravity CLI**（Google 前 Gemini CLI 继承者）
- **Codex CLI**（你问的这个）
- **Claude Code CLI**（Anthropic）
- OpenCode、Hive（多 Agent 编排工具，可同时调用以上多个）

很多人现在是 **多 CLI 并存** 的状态（一个机器装好几个），不同项目切换不同 Agent。

### 想用哪个？

- 想要免费 + 大上下文（1M）+ Google 生态 → **Antigravity CLI**
- 想要最新 GPT 系列（GPT-5.6 等）+ 稳定 Agent 行为 → **Codex CLI**
- 要极致推理 → 很多人 Claude Code + Codex 混用

需要我给你具体的：
- 各自的安装/更新命令
- 推荐的配置文件
- 多 Agent 编排工具（Hive / Scion）用法

直接说你要哪部分就行。


Xタイムライン学習 2026-07-02 21:37

# Xタイムライン学習 2026-07-02 21:37

2026年7月2日、Claude CodeのSonnet 5が導入され、1Mコンテキストを利用可能に。8月31日までの促進価格$2/$10を活用し、長い会話を丸ごと渡せる機能を活用する。横断テーマはClaude Codeのアップグレードと会話の長さの拡大。

## ポイント
- Claude CodeのSonnet 5導入
- 1Mコンテキスト利用可能
- 8月31日までの促進価格$2/$10
- 長い会話を丸ごと渡せる機能活用
- 横断テーマ: Claude Codeアップグレードと会話長拡大

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Codeの促進価格利用` `長い会話の管理` `1Mコンテキストの活用`


日報 2026-07-02 学習まとめ

# 日報 2026-07-02 学習まとめ

日報2026-07-02では、Claude CodeのSonnet 5導入、AI駆動麻雀アプリの実装、Shadow環境でのQwythos-9B GGUF版試験導入などについて学習まとめを行っている。Claude Codeのアップグレードと会話の長さの拡大、AI側面の多様性と検証の重要性、Shadow環境の活用についても触れている。Shadow環境では、Claude CodeのSonnet 5を導入し、1Mコンテキストを利用すること、AI側面の多様性を反映する機能を追加すること、Qwythos-9B GGUF版、ComfyUI_FL-MCP、Fable 5試験導入を行うことなどが述べられている。

## ポイント
- Claude CodeのSonnet 5導入
- AI駆動麻雀アプリの実装
- Shadow環境でのQwythos-9B GGUF版試験導入
- Claude Codeのアップグレードと会話の長さの拡大
- AI側面の多様性と検証の重要性
- Shadow環境の活用

## 関連ページ
[[[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]]]] [[[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]]]]

## 関連概念（未作成）
`AI駆動アプリケーションの開発` `Shadow環境でのAIモデルの活用`


Xタイムライン学習 2026-07-03 06:48

# Xタイムライン学習 2026-07-03 06:48

2026年7月3日、NotionのHTMLブロック、Claude Fable 5、Geminiの悪魔的プロンプトなど、AIツールの新機能や活用法を学習。

## ポイント
- NotionのHTMLブロック、MCPエージェント対応
- Claude Fable 5、Opus 4.8の新機能
- Geminiの嘘をプロンプトで縛りつける

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]]

## 関連概念（未作成）
`Notion HTMLブロック` `Claude Fable 5` `Gemini悪魔的プロンプト`


横断学習 2026-07-03

# 横断学習 2026-07-03

AI開発環境とツールの進化に関する横断学習の結果をまとめた。Claude CodeとCodex CLIの機能を比較検討し、開発環境に適切なツールを選択することが重要。AIエージェントのセキュリティとエラー処理を確実に行う必要がある。また、開発チームでのコラボレーションとコードレビューを徹底する必要がある。

## ポイント
- Claude CodeとCodex CLIの機能を比較検討する
- AIエージェントのセキュリティとエラー処理を確実に行う
- 開発チームでのコラボレーションとコードレビューを徹底する

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントのセキュリティ対策` `開発チームでのコラボレーション工具`


Xタイムライン学習 2026-07-03 09:25

# Xタイムライン学習 2026-07-03 09:25

Claude Codeの最新動向を学習する。新着4件のアップデートをチェックし、Artifactsの活用方法やセッション管理の効率化を学ぶ。Claude Codeの発展に伴うトレンドとアクションプランも提示される。

## ポイント
- Claude Code Artifactsの活用
- セッション管理の効率化
- AI OSINTエージェントの報告連携

## 関連ページ
[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]]

## 関連概念（未作成）
`AIワークフロー自動化` `自律エージェントの運用`


Xタイムライン学習 2026-07-03 10:49

# Xタイムライン学習 2026-07-03 10:49

Claude Code Artifactsを利用したコードのアップロードとプライベートURLの確認。curlコマンドで実装し、Artifact APIとToolingの導入によりマネタイズと管理が可能になる。さらに、Claude Codeの公開リポジトリを参照してコミュニティに貢献する。

## ポイント
- Claude Code Artifactsの導入
- コードアップロードとプライベートURL確認
- Artifact APIとToolingの実装

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Artifact Management` `Private URL Confirmation`


Xタイムライン学習 2026-07-03 12:38

# Xタイムライン学習 2026-07-03 12:38

Shopify Head of EngineeringはAIによるコードの自動生成とレビューを提案。AIを活用してコンテンツの作成と分析を効率化する手法を検討する。AIの活用は設計と開発のプロセスを変え、人間の役割を再定義する。

## ポイント
- AIによるコードの自動生成とレビュー
- AIを活用したコンテンツの作成と分析
- 設計と開発のプロセスの変化

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude CodeSkills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AIによるコンテンツの自動生成` `人間とAIの共同作業`


Xタイムライン学習 2026-07-03 13:39

# Xタイムライン学習 2026-07-03 13:39

Fable5とClaude Codeの学習、新着3件。Claude Codeの活用が注目。Shadow環境、Fable 5、ユーザーデータの確認が必要。

## ポイント
- Fable5とClaude Codeの学習
- Shadow環境の活用
- ユーザーデータの確認

## 関連ページ
[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Codeのセキュリティ` `Fable5とShadow環境の連携`


Xタイムライン学習 2026-07-03 14:50

# Xタイムライン学習 2026-07-03 14:50

TikTokでShadow環境を使用し、Claude Codeでビデオ分析および広告スクリプト生成を行う方法を学んだ。TikTokマーケティングにShadow環境を使用する傾向がある。Claude Codeとスクレイピングツールを統合して自動でビデオ情報を収集することができる。

## ポイント
- TikTokでShadow環境を使用
- Claude Codeでビデオ分析および広告スクリプト生成
- Claude Codeとスクレイピングツールを統合

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`TikTokマーケティング` `Shadow環境の使用`


Xタイムライン学習 2026-07-03 16:57

# Xタイムライン学習 2026-07-03 16:57

Claude Codeを利用してソーシャルメディア向けのツール/サービスを作成し、新たな収益モデルを探ることができる。Claude CodeはAIを活用してソーシャルメディアでの分析や戦略を自動化することができる。分析対象のプロダクトページURLをコピーし、Claude Codeで分析を行うことで、効果的なソーシャルメディア戦略を立てることができる。

## ポイント
- Claude Codeをソーシャルメディア向けに活用
- プロダクトページURLを分析
- 新たな収益モデルを探る

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AI自動化` `ソーシャルメディアマーケティング`


Xタイムライン学習 2026-07-03 20:09

# Xタイムライン学習 2026-07-03 20:09

NVIDIA Inference APIとLLM5種の無料共通規格を利用した実装とマネタイズが注目される。Shadow環境への導入とClaude Code運用強化が検討される。

## ポイント
- NVIDIA Inference API導入
- LLM5種の無料共通規格利用
- Shadow環境への適用検討
- Claude Code運用強化

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]]

## 関連概念（未作成）
`NVIDIA Inference APIの活用` `LLMの無料共通規格` `Shadow環境の運用`


X Learn [2026-07-03] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 最新アップデート（2026年7月時点）**

### 最新バージョン：**2.1.198**（7月1日リリース）
これが現時点での最新版です。かなり大きなアップデートで、特に「エージェントとして使えるようになってきた」印象が強いです。[[1]](https://x.com/i/status/2072425708467486973)

### 主な新機能・変更点

**目玉機能**
- **Claude in Chrome が GA（正式リリース）**
  ブラウザ拡張としてインストール不要で利用可能に。Chrome上でページを見ながらClaudeが直接作業を手伝ってくれる。リサーチ、管理画面操作、ポチポチ作業の自動化に非常に強くなった。
- **Background agentsの自動デリバリー**
  Worktree内で作業が完了したら、**自動でcommit → push → draft PR作成**するようになった。確認を挟まずに最後まで走る。
- **/dataviz skill 新規追加**
  チャート・ダッシュボード設計に特化したスキル。色パレットの検証機能も付いている。

**信頼性・使い勝手の大幅改善**
- ネットワーク切断時の自動リトライ強化
- Agentチームのエラー処理が賢くなった（死んだ teammate がちゃんと「failed」を報告、復旧も速い）
- タスクパネルが「Running」のまま固まるバグ修正
- Syntax highlightingの大幅向上（highlight.js 11）
- Subagentがメインセッションの設定（Extended Thinkingなど）を継承するように
- `/agents` wizardを削除（今後は自然言語でClaudeに「subagent作って」と頼むか、`.claude/agents/` を直接編集）

### ここ数ヶ月の大きな機能追加（復習）
- **Artifacts**：インタラクティブなページやプロジェクトダッシュボードを生成してチームに共有可能（Team/Enterpriseで特に強い）
- **Dynamic Workflows**：プロンプトに「workflow」と入れるだけで、複数のagentを賢くオーケストレーションしてくれる
- Git worktree分離による並列agent実行
- App preview（デスクトップアプリ内でプレビュー）
- PDF読み込み対応
- 巨大コンテキスト + Opus 4.6
- セッション間のAuto Memory

### 日本コミュニティの状況
日本ではかなり流行っています。
- `@ClaudeCodeGeek`（ガチで毎日情報出してる）
- `@so_ainsight`（Claude Code×n8n自動化）
- `@yoshi8__`（『Claude Codeで学ぶAI駆動開発』）
- 池田朋弘さんの書籍『Claude 最強のAI自動化術』

今日（7月3日）はAlibabaが社内でClaude Codeを全面禁止にしたというニュースが出ていて少し騒がしいですが、これは過去バージョン（2.1.91以降）の「中国ユーザー検知機能」が原因のようです。Anthropic側はロールバックすると言っています。

必要であれば、特定の機能（特にChrome版やBackground Agentの使い方、Workflowの書き方など）を深掘りして説明します！
どの部分を知りたいですか？


X Learn [2026-07-03] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills + MCP 活用ガイド（2026年7月最新）**

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリから、**MCP（Model Context Protocol）**と**Agent Skills**を組み合わせた実践的な活用方法を求めていると判断しました。以下にわかりやすく整理します。

### 1. MCPとAgent Skillsの違い（これが一番大事）

- **MCP (Model Context Protocol)**: 「**外と繋ぐUSB-Cポート**」
  - Anthropicが作ったAIと外部ツールを繋ぐ**共通規格**（2024年11月頃公開）
  - MCPサーバーを登録すると、Claudeがファイルシステム、Git、検索エンジン、X（Twitter）、Notion、Slack、データベースなどに直接アクセス可能になる
  - 「ツール呼び出し」の標準化版のようなもの

- **Agent Skills**: 「**自分用のマニュアル・行動指針**」
  - Claude内部に持続的に覚えさせる**スキル・振る舞い方・判断基準**
  - 外部サーバー不要で、特定のタスクで自動的に適用される
  - 「この種のタスクが来たらこう考えろ」という内的なガイドライン

多くの人が最初混乱しますが、**MCP = 外部接続**、**Skills = 内部の行動パターン**という住み分けです。両方を組み合わせるのが最強です。

最近は「MCPを全部Skillsに変換した」という人も増えています（コンテキスト効率が良い場合があるため）。

### 2. 実践的な活用パターン

#### パターン①：最強コーディングエージェント化（一番おすすめ）
- **必須MCP**:
  - `brave-search`（最新情報取得）
  - `context7`（高品質コンテキスト提供）
  - Filesystem / Git関連MCP
- **Skills**で定義すること:
  - コードレビュー基準
  - アーキテクチャ判断基準
  - デバッグ手順

これで「単なるClaude Code」から「最新情報を見ながら自分のリポジトリ全体を理解して修正する本物のエージェント」に化けます。

#### パターン②：業務自動化エージェント
- X公式MCP（2026年7月最近公開・超重要）
  - 競合分析、トレンド取得、ブックマーク管理、投稿分析が劇的に楽に
  - 書き込みはまだ制限あり（読み取り・分析が特に強い）
- Notion / Slack / GitHub公式MCP
- PLAUD MCP（音声メモを直接Claudeが検索・要約）

#### パターン③：Skills中心の「性格を持ったエージェント」
MCPを最小限に抑えて、**Skillsで行動指針を大量注入**するスタイル。
- 「この業界の専門家として振る舞え」
- 「この判断基準でレビューせよ」
- 「このフォーマットで必ず出力せよ」

### 3. 具体的な追加方法（Claude Code / Cursorの場合）

**一番簡単な方法（2026年現在）**:
1. 使いたいMCPサーバーのURL（`https://xxx/mcp`形式）を取得
2. Claude Codeに貼り付けて「このMCPをセットアップして」と指示
3. Claudeが自動で設定してくれる

または**MCP Manager**（Claude Desktop向けツール）を使うとGUIで管理可能。

X公式MCP、brave-search、context7あたりから始めるのが鉄板です。

### 4. 2026年現在のトレンド

- MCPは「Claudeのagentic capabilitiesのbackbone（基盤）」化
- 主要サービスが続々公式MCPサーバーを公開（X、GitHub、Slack、Notion、Stripeなど）
- MCP TunnelsやDynamic Tool Searchなどの進化で、トークン効率も改善中
- SkillsとMCPのハイブリッドが主流になりつつある

### おすすめの始め方

1. **まずはこれだけやる**：brave-search + context7を追加
2. 「MCPを駆使して問題を特定して」と指示してみる
3. うまくいくようになったら、自分の業務ドメインに特化したSkillsを作成
4. X公式MCPを追加して情報収集エージェント化

---

もっと具体的に知りたい方向性がありましたら教えてください：

- **コーディング特化**のMCP/Skills構成
- **X運用自動化**特化の構成
- **Skillsの具体的な書き方**例
- **おすすめMCPサーバーリスト**（最新）
- MCP Managerの導入手順

用途を教えていただければ、その方向に特化した「即コピペできる構成」を出します。


X Learn [2026-07-03] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計（Harness Engineering）** — 2026年現在の実践的設計指針

「ハーネスエンジニアリング」は、2025〜2026年に最も注目されているAIエージェントの設計思想です。プロンプトエンジニアリング → コンテキストエンジニアリングの次のレイヤーとして位置づけられています。

**核心の比喩**：
- **モデル = CPU**
- **ハーネス = OS**

モデルがどれだけ賢くても、ハーネス（足場・手綱・制御機構）が貧弱だと本番で信頼できない。逆に優れたハーネスは、古いモデル（GPT-3.5 Turboなど）でも実用レベルに引き上げます。[[1]](https://x.com/swarm_japan/status/2071941883925065792)

実際、LangChainチームはハーネス改善だけでTerminal-Bench 2.0でTop30圏外→Top5に躍進し、OpenAI内部ではCodexエージェントだけで人間が1行もコードを書かずに5ヶ月・約100万行のプロダクトを構築した事例があります。[[2]](https://x.com/tetumemo/status/2037876018745385083)

### 1. 設計目標（優先順位）

1. **信頼性・持続可能性**（動かし続ける）
2. **安全性・セキュリティ**（特にCredential管理）
3. **観測可能性（Observability）**
4. **評価可能性・再現性**
5. **コスト効率とスケーラビリティ**

モデル能力より「環境設計」が勝負を決める時代です。

### 2. 推奨全体アーキテクチャ

**Layered Harness Architecture**（推奨）

```
[Human / Supervisor Layer] ← 人間のステアリング
          ↓
[Outer Loop / Harness Core]
  - Guardrails（MaxSteps, Cost Budget, Timeout）
  - Verification & Evaluation Agent（別個体）
  - Observation Cleaner
          ↓
[Agent Loop Engine]（Inner Loop）
  - State Machine（LangGraph推奨）
  - Planner / Actor / Criticパターン
          ↓
[Memory & Context Layer]
  - Constitutional Docs（DESIGN.md, AGENTS.md）
  - Staged Context Loading
  - Working / Semantic / Episodic Memory
          ↓
[Tool & Environment Layer]
  - Tool Registry + Tool Search（オンデマンド）
  - Sandbox / Permission System
  - Credential Proxy（エージェントに直接渡さない）
          ↓
[Observability & Logging Layer]（全層横断）
  - Tracing, Cost Tracking, Audit Log
```

**主要な6構成要素**（Swarmさんの整理が秀逸）：
- ツールレジストリ + コンテキスト管理プリミティブ
- ガードレール + エージェントループ
- 検証ステップ + コスト追跡
- Observation Cleaning
- 評価ルーブリック（自己評価バイアス対策）
- セキュリティ・分離機構

### 3. 各コンポーネントの詳細設計

#### (1) Outer Loop / Supervisor（最も重要）
- Inner Loop（通常のReActなど）が暴走しないよう監視
- 予算・ステップ数・時間制限を強制
- 定期的に「Verification Step」を挟む
- 人間の承認ゲート（重要なAction前）

#### (2) Verification & Evaluation Layer
- **自己評価バイアス対策**：作成エージェントと評価エージェントを完全に分離
- 主観的評価（「美しいか？」）ではなく、**ルーブリック化**（設計原則遵守チェックリスト）
- Rubric例：「セキュリティ原則を3つ以上満たしているか」「エラーハンドリングが適切か」など

#### (3) Observation Cleaning（地味に最重要）
- 生のTerminal出力やブラウザのDOMをそのままエージェントに渡さない
- 重要な情報だけを抽出・要約して渡す中間層を必ず入れる
- これがないとノイズで判断が崩壊する（Anthropicの実験で証明済み）

#### (4) Memory & Context Design
- 「地図を渡せ」：全部のコンテキストを最初に渡さない（段階的ロード）
- **Constitutional Documents**：
  - `DESIGN.md`（憲法・設計原則）
  - `AGENTS.md`（役割・制約・品質基準）
- ファイルシステム記憶（コーディングエージェントの場合）とDB記憶を併用

#### (5) Tool Layer
- Tool Search / オンデマンドロード（コンテキスト節約）
- ツール定義は厳格に契約化（JSON Schemaなど）
- Sandbox必須（特にブラウザ・Terminal操作時）

#### (6) Security Harness（2026年現在特に重要）
- Credentialはエージェント外で管理（Proxyパターン）
- 最小権限原則（Scoped Permission）
- ワークフロー内容漏洩防止
- IronClawのようなセキュリティファーストのオープンソースハーネスを参考に

### 4. 実装時の推奨技術・パターン

**フレームワーク選択**:
- **LangGraph**：最も「厚いハーネス」が作りやすい（状態遷移を明示的に設計可能）
- CrewAI / AutoGen：用途による
- 一から作る場合はState Machine + Pydantic厳格化

**推奨パターン**:
- Hierarchical Agents（Supervisor + Worker + Evaluator）
- Self-Review Loop（ただしEvaluatorは別）
- "Scaffolding that is designed to be removed"（モデルが進化したらハーネスを薄くしていく覚悟）

** observability**:
- LangSmith / Phoenix / 自前実装（Prompt + Tool Call + Observation + Costを全記録）

### 5. 設計時のチェックリスト

- [ ] 自己評価バイアスを排除できているか？
- [ ] Observation Cleaning層があるか？
- [ ] Guardrails（特にコスト・ステップ）は堅牢か？
- [ ] Credentialがエージェント内に漏れないか？
- [ ] コンテキストが爆発しない設計か？（Tool Search採用）
- [ ] ルーブリックによる客観評価が可能か？
- [ ] ハーネス劣化検知・修復の仕組みはあるか？（Cursorが優秀）

### 今後の方向性

2026年は「エージェントを作る年」から「エージェントを動かし続ける年」に完全に移行しています。モデルの賢さよりも、ハーネスの設計品質が本番耐性を決めます。

ハーネスは「一時的な足場」であり、最終的にはモデルに吸収されていくべきものです。しかし、現時点ではこの足場を徹底的に設計する力が競争力の源泉です。

**主要参考資料（優先度順）**:
- Anthropic "Harness design for long-running application development"
- Cursor.aiのAgent Harness改善記事
- OpenAI内部事例（ハーネスエンジニアリング関連）
- Swarmさん、テツメモさんなどの日本語一次まとめ

必要であれば、**具体的なLangGraph実装例**、**ルーブリックテンプレート**、**IronClaw風セキュリティハーネス**の設計、または特定のユースケース（コーディングエージェント / 業務自動化エージェント / ブラウザエージェントなど）に特化した詳細設計も出せます。

どのような深さ・方向性でさらに掘り下げますか？


X Learn [2026-07-03] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月3日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI 官方终端 Agent）
- **最新版本**：**0.142.5**（2026年7月1日前后发布）[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2072128259479806325)
- **更新命令**：
  ```bash
  npm i -g @openai/codex@latest
  ```
  或直接指定版本：`npm i -g @openai/codex@0.142.5`

**主要更新亮点（近期版本）**：
- 0.142.5：修复 trace log 安全问题，不再记录完整的 Responses WebSocket payload（重要安全修复）。[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2072128259479806325)
- 0.120 前后版本：新增 Ctrl+O 快速复制最后输出为 Markdown、上下文使用状态栏、线程重命名（/rename）、TUI 通知、MCP 功能大改、Zellij 支持修复等。[[2]](https://x.com/PaulSolt/status/2043343491250463066)
- 支持 GPT-5.5，插件系统 + Triggers，适合「监督式代理」（Supervised Agency），多代理工作流成熟。

GitHub 仓库：https://github.com/openai/codex

### 2. Gemini CLI（Google Gemini 终端 Agent）
- **最新稳定版**：**v0.40.0**（2026年4月30日）[[3]](https://x.com/geminicli/status/2049875287924465715)
- 之后以 nightly 版本快速迭代，6月底（6月28日前后）有 **v0.51.0-nightly** 等版本，重点进行安全加固。[[4]](https://x.com/WAI1510608/status/2071331190045606216)

**主要更新亮点**：
- v0.40.0：分层记忆系统（tiered memory）、根据历史会话自动生成 skills、支持 Gemma 本地路由、UI 更加紧凑。[[3]](https://x.com/geminicli/status/2049875287924465715)
- v0.33~0.36：推出 Plan 模式（Shift+Tab）、子代理（Subagents）、自定义 keybinding、Git worktree 支持、Skills 通过 `/skill-name` 调用、GEMINI.md 即时加载等。[[5]](https://x.com/geminicli/status/2032123248767332429)

**安全提醒（非常重要）**：
- 6月底有多起安全漏洞披露，包括**关键 RCE 漏洞**（可远程代码执行，尤其影响 CI/CD 环境）和 symbolic link 路径逃逸问题。建议立即更新到 **0.39.1+ 或最新 nightly**。[[6]](https://x.com/CyberEdition/status/2071633158395818141)
- Codex CLI 也存在 named pipe 等凭证泄露风险，最新版已修复。

### 安装/使用建议
- **Gemini CLI**：一般通过 `npm` 或官方二进制安装，具体看 GitHub（google-gemini/gemini-cli）。
- 两者都强烈建议在公司/生产代码中使用时，先配置严格的 `deny list`（阻止访问 `.env`、密钥、浏览器数据等敏感目录）。
- 经常更新：这两个工具迭代极快，几乎每周都有功能或安全修复。

**快速对比（社区观点）**：
- **Codex CLI**：速度快、功能集成度高、TUI 体验优秀，适合重度编码和多代理任务。[[7]](https://x.com/kyosukeono/status/2072968597660442940)
- **Gemini CLI**：记忆系统和 Plan 模式突出，支持本地 Gemma 路由，在长期上下文和规划类任务上表现不错。

需要具体安装教程、某个版本的完整 Release Notes、配置推荐，还是两者使用对比/ benchmark 数据？告诉我，我可以继续帮你查或解释。保持更新是最重要的！


Xタイムライン学習 2026-07-03 21:10

# Xタイムライン学習 2026-07-03 21:10

Claude Codeがビデオ広告を作成することができる。さらに、Webサイトを作成することもできる。Claude Codeは優れていると評価されている。Claude Codeの使い方を学習し、自分のプロジェクトで使ってみるように促している。

## ポイント
- Claude Codeでビデオ広告を作成
- Claude CodeでWebサイトを作成
- Claude Codeは優れている

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AIビデオ広告` `AIウェブサイト作成`


Xタイムライン学習 2026-07-03 22:10

# Xタイムライン学習 2026-07-03 22:10

CloudflareのWorker AIがGLM-5.2を無料開放し、Hermes Agentsへの追加が可能になった。Cloudflareの無料アカウントを作成し、Workers AIでアカウントIDをコピーしてHermes Agentsに追加する。

## ポイント
- CloudflareのWorker AI、GLM-5.2無料開放
- Hermes Agentsへの追加可能
- Cloudflare無料アカウント作成
- Workers AIアカウントIDコピー
- Hermes Agentsに追加

## 関連ページ
[[[[**AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態**]]]] [[[[**AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する**]]]]

## 関連概念（未作成）
`Cloudflare Workers AI` `GLM-5.2モデル` `Hermes Agents`


Xタイムライン学習 2026-07-04 00:19

# Xタイムライン学習 2026-07-04 00:19

Spec Kitは、コーディングを改善し、AIがユーザーの要望を事前に理解するためのツールである。_link shortenerやexpand URLなどの機能もある。マネタイズのカテゴリに該当し、実装が推奨されている。Spec Kitはコーディングを改善し、開発者との協力も可能とする。横断テーマは、Spec Kit force code, AI understand what you want before code for better coding experienceである。

## ポイント
- Spec Kitはコーディングを改善する
- AIがユーザーの要望を事前に理解する
- link shortenerやexpand URLなどの機能がある

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code最新ワークフロー学習]]

## 関連概念（未作成）
`Spec Kitの使い方` `AIによるコーディング支援`


Xタイムライン学習 2026-07-04 03:07

# Xタイムライン学習 2026-07-04 03:07

Claude Code CLI v2.1.200更新。セキュリティとユーザー体験向上。導入時はpermission modeをManualに設定、AskUserQuestionの自動継続をOFFにする。

## ポイント
- Claude Code CLI v2.1.200更新
- セキュリティとユーザー体験向上
- 導入時はpermission modeをManualに設定
- AskUserQuestionの自動継続をOFFにする
- 最新更新確認はhttps://t.co/vxrav3w2hp

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Codeのセキュリティ設定` `AI CLIのユーザー体験向上`


Xタイムライン学習 2026-07-04 07:05

# Xタイムライン学習 2026-07-04 07:05

2026-07-04のXタイムライン学習では、Claude CodeのデザインシステムとClaudeの回答精度向上方法が注目されています。デザインシステムはshadow環境に導入し、自動統一機能を試すことが提案されています。回答精度向上のため、system promptに特定のフォーマットを追加する方法が紹介されています。

## ポイント
- Claude Codeのデザインシステムをshadow環境に導入し、自動統一機能を試す
- system promptに「出力は必ず[結論]→[根拠]→[残る疑問]の順で」と一行を追加して回答精度を向上させる
- Claude Codeのデザインシステムを活用したアプリ開発の収益モデルを検討する
- 回答精度向上によって得られる収益増加の可能性を分析する

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites, Designs)]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Codeデザインシステムの自動統一機能` `system promptの最適化`


横断学習 2026-07-04

# 横断学習 2026-07-04

AnthropicのClaude Codeが注目されている。HN記事の分析やWebサイトでの活用事例が公開されている。Claude CodeはAnthropicのagentic coding toolとして、AIによるコード生成を進化させる役割を果たしている。Claude CodeのAPIを利用して既存のアプリケーションに統合することができる。さらに、Claude Codeを活用したより高度なコード生成ツールを開発することができる。

## ポイント
- Claude CodeはAnthropicのagentic coding toolとして、AIによるコード生成を進化させる役割を果たしている
- Claude CodeのAPIを利用して既存のアプリケーションに統合することができる
- Claude Codeを活用したより高度なコード生成ツールを開発することができる

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Agentic Architecture` `Codex CLI Agent`


Xタイムライン学習 2026-07-04 08:08

# Xタイムライン学習 2026-07-04 08:08

2026-07-04のXタイムライン学習で、Claude Fable 5の復活と新しいsafety classifierの導入、Fable 5のリダイレクト問題が話題。実装GOで、shadow環境への対応策とリダイレクト問題解決を検討。マネタイズで新機能を活用した収益モデルとNotebookLM×Claude Fable 5の使い方を調査。

## ポイント
- Claude Fable 5の復活と新しいsafety classifierの導入
- Fable 5のリダイレクト問題解決
- shadow環境への対応策検討
- 収益モデル検討
- NotebookLM×Claude Fable 5の使い方調査

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Fable 5の新機能` `shadow環境対応` `リダイレクト問題解決策`


Xタイムライン学習 2026-07-04 09:08

# Xタイムライン学習 2026-07-04 09:08

Xタイムライン学習 2026-07-04 09:08に関する情報の整理。CodexのUltra mode、Parallel sub-agents、Claude Tag、Artifacts、Shadow environmentについて分析する。Shadow environmentsのAI開発、商用利用への潜在的な影響を考慮する。Claude Code、Claude Tag、Ultra modeの技術的詳細を探求し、Shadow environmentsの収益モデルを研究する。

## ポイント
- Codex Ultra mode
- Claude TagのSlackへの統合
- Shadow environmentsの分析

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow environmentsのセキュリティへの影響` `AIエージェントの自律運用`


Xタイムライン学習 2026-07-04 12:02

# Xタイムライン学習 2026-07-04 12:02

2026年7月4日、Xタイムラインから学習したAIモデルGPT-5.6とGemma 4 26B-A4Bの実装とテストについての情報を整理。Claude CodeにGPT-5.6モデルのコードを組み込み、Gemma 4 26B-A4Bの性能をshadow環境でテストする。また、GPT-5.6モデルのライセンス料金とGemma 4 26B-A4Bの商用利用可能性を評価する。

## ポイント
- GPT-5.6モデルのコードをClaude Codeに組み込む
- Gemma 4 26B-A4Bの性能をshadow環境でテストする
- GPT-5.6モデルのライセンス料金を調査する
- Gemma 4 26B-A4Bの商用利用可能性を評価する

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]]

## 関連概念（未作成）
`AIモデルのライセンス管理` `AIモデルの商用利用評価` `shadow環境でのAIモデルテスト`


Xタイムライン学習 2026-07-04 13:04

# Xタイムライン学習 2026-07-04 13:04

Claude Codeを利用した広告クリエイティブ自動生成とトークンコスト削減の手法について。FableのAIパーツ分けによるLive2D初期設定レベル出力の具体的な方法も含む。AI広告生成と自動化のトレンドを示す情報をまとめる。

## ポイント
- Claude Codeによる広告クリエイティブ自動生成
- Claude Codeのトークンコスト削減手法
- FableのAIパーツ分けによるLive2D初期設定レベル出力

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AI広告自動化` `Live2D初期設定レベル出力`


Xタイムライン学習 2026-07-04 16:57

# Xタイムライン学習 2026-07-04 16:57

2026-07-04のXタイムライン学習で、Fable 5のトークン節約方法とClaude Codeの画像トークンコスト固定ルール追加が報告されました。トークン節約の裏技として、画像に指示を貼ってOCRさせることで約59～70％の節約が可能です。

## ポイント
- Fable 5のトークン節約方法
- Claude Codeに画像のトークンコストをピクセルサイズで固定するルール追加
- 画像に指示を貼ってOCRさせることで約59～70％のトークン節約実現
- https://t.co/Bu00BdAqRPの内容分析で新しいトークン節約方法探索

## 関連ページ
[[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]]

## 関連概念（未作成）
`トークン節約の最適化` `OCRを活用したデータ処理`


Xタイムライン学習 2026-07-04 18:00

# Xタイムライン学習 2026-07-04 18:00

Claude Code 2.1.201のCLI変更点と影環境での使用方法の分析

## ポイント
- Claude Code 2.1.201 CLI変更点
- 長時間セッションの使用法
- 影環境での分析

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`長時間セッションの効率化` `影環境でのAIエージェントの活用`


Xタイムライン学習 2026-07-04 20:01

# Xタイムライン学習 2026-07-04 20:01

Fable 5のコスト削減70%を目指し、Claude CodeにOCR機能を導入し、入力トークン圧縮を実装して会話ログの効率化を図る。横断テーマはコスト削減と効率化のための技術的解決策。

## ポイント
- Fable 5のコスト削減70%を目指す
- Claude CodeにOCR機能を導入
- 入力トークン圧縮を実装して会話ログの効率化を図る
- 横断テーマ: コスト削減と効率化のための技術的解決策

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]]

## 関連概念（未作成）
`OCR機能の導入による入力効率化` `トークン圧縮技術の最適化` `会話ログの効率化とコスト削減の関係性`


X Learn [2026-07-04] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 最新アップデート情報（2026年7月4日時点）**

### 最新バージョン: v2.1.201 / v2.1.200（7月3〜4日リリース）
主に**バックグラウンドセッションの安定性強化**が中心のアップデートです。特に自動運用（long-running agent）を行っている人は必見です。[[1]](https://x.com/ishikawa_one/status/2073362149511229642)

**主な変更点:**
- バックグラウンドセッション周りの大幅な安定性修正（ネットワーク一時切断時の挙動改善、部分出力の保持強化など）
- 既定挙動の重要な変更が2つ（詳細はClassmethod記事参照）
- v2.1.201ではSonnet 5使用時の「mid-conversation system role for harness reminders」を廃止 → **割り込みが減少**

詳細は以下の日本語記事が最もわかりやすいです：
- https://dev.classmethod.jp/articles/20260704-cc-updates-v2-1-201/

### 直近の注目新機能・変更（v2.1.198〜v2.1.199頃）
- **Background agentsの自動化強化**: コード作業完了時に自動でcommit → push → **Draft PR作成**するようになった（以前は止まって確認を求めていた）
- **Claude in Chrome がGA（正式リリース）**
- **/dataviz skill** 新規追加：チャートやダッシュボード設計を支援（色パレット検証機能付き）
- Auto-continue（60秒無応答時の自動継続）機能が**デフォルトで無効化**（以前のバージョンで追加されていたがChangelog記載が不十分で批判されていた）
  - 環境変数 `CLAUDE_AFK_TIMEOUT_MS` で制御可能（巨大な値を入れると実質無効化）
- Subagentの信頼性向上（エラー時も部分成果を返す、ネスト強化）
- 部分ストリーミング出力の保持（APIエラー時でも途中までの結果を失いにくく）
- 多数の信頼性修正（ネットワーク切断時のリトライ、background taskの状態管理、agent teamの挙動など）

### 全体の方向性（2025〜2026年の進化）
Claude Codeは単なる「コード生成ツール」から、**自律型AIエンジニアチーム**のような存在に進化しています。
- Subagent / Agent Team（最大5階層ネスト）
- Background persistent agents
- Hooks、Skills、Plugins、Marketplace
- Worktree対応、バッチ処理、Checkpoint/Rewind
- VS Code拡張、Desktopアプリ、Chrome統合
- MCPサーバー連携など

公式（非公式）Changelogボット **@ClaudeCodeLog** が非常に詳しく更新情報を出しているので、フォローおすすめです。[[2]](https://x.com/ClaudeCodeLog/status/2073194548814041431)

詳細な全履歴はGitHubのCHANGELOG.mdを参照してください。

何か特定のバージョンや機能（例: Background Agentの運用Tips、/datavizの使い方、Hooks設定など）について深掘りして知りたい場合は教えてください！


X Learn [2026-07-04] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Codeにおける「Agent Skills」と「MCP」の活用ガイド**（2026年7月時点）

クエリから、「ClaudeのAgent SkillsとMCPをどう活用したらいいか」を知りたいのだと思います。現在のClaude Code（Claudeの高度なAgent開発環境）では、この2つが最重要機能になっています。

### 1. MCPとAgent Skillsの違い（これを一番最初に理解する）

**MCP（MCP Servers）**
- **「外部と繋ぐプラグ」**のような存在
- Claudeに新しい**ツール・API・機能**を追加する
- 例：X公式MCP（リアルタイム検索・投稿）、GitHub操作、ブラウザ操作、PDF解析、ローカルシェル、データベース接続など
- コマンド例：`claude mcp add [URL]` や `claude mcp login`

**Agent Skills（Skills）**
- **「自分用の業務マニュアル・手順書」**
- 単なるツールではなく、**ワークフロー全体・判断基準・ベストプラクティス**をパッケージ化したもの
- 最大の強みは**段階的ロード（Progressive Disclosure）**：最初は概要（metadata）だけ読み込み（数十〜100トークン程度）、本当に必要な時だけ詳細をロードする
- これによりコンテキストを大幅に節約しつつ、高精度で専門的なタスクを実行できる

**シンプルな使い分け（コミュニティの共通認識）**：
- MCP → 「何ができるか」を拡張（道具箱を増やす）
- Skills → 「その道具をどう使って成果を出せばいいか」を教える（新入社員にマニュアルを渡すイメージ）
- 最近のトレンド：**有用なMCPをSkillsに変換**して使う人が急増（コンテキスト効率と精度が段違いになるため）

### 2. 実践的な活用方法

**おすすめの導入順序**
1. **まずMCPを入れる**（基礎工事）
   - X公式MCP
   - ブラウザ・スクレイピング系
   - コード関連（GitHub, ドキュメント検索など）
   - 公開されている「Claude MCPサーバー30選」系記事を参考に

2. **Skillsを積む**（本丸）
   - 自分の業務で**繰り返し発生する複雑な作業**をSkills化
   - 特に有効：自分のコーディング哲学、コードレビュー基準、特定ドメインの業務フロー、マーケティング施策立案〜実行フローなど
   - 公開SkillsをGitHubからインポート → 自分好みにカスタマイズが最速

3. **さらに組み合わせる**
   - Skills + Subagent（サブエージェント）
   - Skills + Hooks
   - Skills + Memory（長期記憶）
   - CLAUDE.mdとの連携

### 3. 作り方・活用のコツ

**Skills作成のポイント**:
- **名前と説明が命**（特に「When to use」が重要）
- YAML Frontmatterを正しく記述（display-name, default-enabledなど）
- 「概要→詳細」の階層構造を意識
- 最初は既存の良いSkillsをコピーして改造するのがおすすめ

多くの人が「難しそう…」で避けていますが、**一度作ると生産性が段違い**です。特にクライアントワークや個人開発で繰り返し同じような判断をしている人には劇的に効きます。

### 4. おすすめ情報源（日本語中心）

**必須公式記事**:
- "Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers"（claude.com/blog）
- AnthropicのAgent Skillsエンジニアリング記事

**日本語の猛者アカウント**（フォロー推奨）:
- **@oikon48**：最もバランスよく深く解説。Claude Code本も出す予定
- **@sumika45379**：Skillsオタク。図解が非常にわかりやすい
- **@AI_masaou**：Agent Skills初期の名解説スレ
- **@yoshienagatomo**：MCPの最短設定noteなど実践的
- **@upamune**：MCPを全部Skillsに変換した実験など

公開リソース：
- MCPサーバー集（30選など）
- GitHubのSkillsリポジトリ（mattpocock/skillsなど）
- Zennの「Skillsの作り方」記事（@yoppy0123さんなど）

### まとめ：2026年現在の最先端活用法

「ただClaudeに聞く」→「MCPでツールを拡張」→「Skillsで専門エージェント化」

この流れで**「自分の分身のようなAgent」**を作れるようになります。特にSkillsは「コンテキスト効率」と「判断精度」の両方を解決する現時点での最適解です。

具体的に：
- 「エンジニア向けおすすめSkills教えて」
- 「自分の業務（〇〇）をSkills化したい」
- 「MCPの具体的なおすすめサーバー教えて」

など、**あなたのユースケース**を教えていただければ、よりピンポイントでアドバイスできます。

どの部分を深掘りしたいですか？


X Learn [2026-07-04] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計（Harness Engineering）完全ガイド**

2026年現在、AIエージェントの性能を決める最大の要因は「モデルそのもの」ではなく、「ハーネス（Harness）」です。これは**馬具（手綱）**のメタファーで、AIの強大な能力を「制御し・方向づけ・安全に活用するための足場・仕組み」の総称です。[[1]](https://x.com/tetumemo/status/2037876018745385083)

プロンプトエンジニアリング → コンテキストエンジニアリング → **ハーネスエンジニアリング**という進化が起きています。特に長時間稼働するコーディングエージェントや自律エージェントでは、ハーネス設計の善し悪しが成果を劇的に変えます（例: LangChainチームはハーネス改善だけでTerminal BenchでTop30圏外→Top5に躍進）。

### ハーネスとは何か？（4層モデル）

エージェントは基本的に「whileループ＋LLM呼び出し」です。これを4つのレイヤーで包む考え方が現在主流です：

1. **Prompt Engineering** — 1回のLLM呼び出しで何を言わせるか
2. **Context Engineering** — そのターンで見せる情報全体（記憶、ツール出力、過去履歴）の最適化
3. **Harness Engineering** — **モデル周りの実行基盤**（これが本題）
4. **Loop Engineering** — 外側の自律ループ全体の管理（停止条件、進捗検知、長期コンテキスト劣化対策）

ハーネスは特に第3層に該当し、「モデルはCPU/エンジン、ハーネスはOS/車」という表現がよく使われます。[[2]](https://x.com/NainsiDwiv50980/status/2073291641943957618)

### ハーネスの本質的なアーキテクチャ（2026年現在のコンセンサス）

優れたハーネスは**モデルを薄く（thin）保ち、知能を外部化**します。中心にモデルを置き、周囲を以下の4要素で取り囲む設計が有力です：

- **Memory（記憶）**
  - Working Context（現在進行中のタスク状態）
  - Semantic Memory（事実・知識、RAG）
  - Episodic Memory（過去の経験・エピソード）
  - Procedural Memory（「どうやるか」の手順）

- **Skills（技能）**
  - ツール定義
  - 意思決定ヒューリスティック
  - Normative Constraints（「やってはいけないこと」のルール群）

- **Protocols（プロトコル）**
  - Agent ↔ User
  - Agent ↔ Agent（マルチエージェント連携）
  - Agent ↔ Tools

- **Mediators（仲介層）** ← **ここが最も重要**
  - Sandboxing（サンドボックス実行）
  - Observability（完全トレーシング）
  - Evaluation / Verification（別エージェントによる評価）
  - Approval Loops（人間承認フロー）
  - Sub-agent Orchestration
  - Compression（コンテキスト圧縮）

### 設計原則（これを守らないと失敗する）

1. **Maker-Checker Separation（作成者と評価者を分離）**
   最大の落とし穴は「AIに自分の成果物を自己評価させる」こと。必ず**別エージェント**（Verifier/Critic）を作り、ルーブリック（評価基準表）で機械的に評価させる。

2. **Rubric-based Evaluation**
   「良いデザインか？」のような主観はAIに直接聞かない。「我社のデザイン原則10項目をすべて満たしているか？」のように具体的なチェックリストに変換する。

3. **Scaffolding Designed to be Removed**
   モデルが賢くなるほどハーネスを薄くしていく（Anthropicは積極的に計画ステップを削除している）。しかし、モデルは特定のハーネスで訓練されている場合が多いので、急に全部外すと性能が落ちる。

4. **Explicit vs Implicit Controlの選択**
   - **厚いハーネス**（LangGraph推奨）：状態を明示的なグラフ（State Machine）で定義。全決定点をコードで制御。
   - **薄いハーネス**（Anthropic寄り）：シンプルなReActループに任せ、モデルに多くを決めさせる。

### 実践的な設計手順（おすすめ順）

**Phase 1: 基盤設計**
- 成功基準を**ルーブリック**として完全に言語化（これが最も時間を使うべき作業）
- 状態機械を設計（Planning → Tool Selection → Execution → Reflection → Verification → Termination）
- ツールごとにPermission Level（Read / Write / High Risk）を定義

**Phase 2: 安全・制御レイヤー**
- Pre-LLM Guard（入力検証、Prompt Injection対策）
- Post-LLM Guard（出力スキーマ検証、危険コマンドブロック）
- Behavioral Guard（長期異常行動検知）
- Budget Guard（トークン・コスト・時間の上限）

**Phase 3: 評価・観測性**
- 独立したEvaluator Agentの構築
- 完全なトレーシング（LangSmith, Phoenix, OpenTelemetry）
- Human-in-the-Loopの挿入ポイント設計
- 長期実行のためのContext Rot対策（要約、外部ファイル化、階層的記憶）

**Phase 4: スケーリング**
- Sub-agent化（専門エージェントへの委譲）
- イベント駆動アーキテクチャへの移行
- ハーネスのモジュール化（Policy Engine, Approval Layerなどをswap可能に）

### 技術的おすすめスタック（2026年）

- **最強基盤**: **LangGraph**（状態管理・チェックポイント・人間介入が抜群）
- 組み合わせ例: LangGraph + Guardrails + DSPy（最適化） + Outlines（構造化出力）
- 観測性: LangSmith or Helicone + OpenTelemetry
- 評価: 専用Critic Agent + ルーブリック + 自動テスト実行

### 最後に：これからの勝負所

モデル性能が頭打ちに近づく中、**「どんな環境（ハーネス）でAIを動かすか」**が競争優位性になります。特に企業内では「自社特有のハーネス（自社のルール・ワークフロー・品質基準を完全にコード化したもの）」が、AIネイティブな業務プロセスそのものになっていきます。

ハーネス設計は「プロンプトを書く」レベルではなく、「AIのためのオペレーティングシステムを設計する」レベルです。

必要であれば、具体的なユースケース（コーディングエージェント、RAGエージェント、カスタマーサポートエージェントなど）に合わせた詳細アーキテクチャ図やLangGraphの実装テンプレートも提供できます。どのようなエージェントのハーネスを設計したいですか？


X Learn [2026-07-04] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 最新版本（2026年7月）**

**最新版本**：**rust-v0.142.4**（2026年6月29日发布）。

本次更新**主要是内部维护（chores）**，没有显著的用户界面或功能变化，主要为后续功能和性能优化做准备。[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2071460882165502285)

- GitHub Release：https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.142.4
- 安装/更新命令（常用）：`npm i -g @openai/codex`（或使用 `npx openbroker@latest install --codex` 等方式集成）

**当前特点与社区反馈**：
- 在 AI Coding Agent 竞争中以**速度**取胜（Claude Code 偏质量，Antigravity 偏性价比）。[[2]](https://x.com/kyosukeono/status/2072968597660442940)
- GDPval-bench 等基准测试得分较高（曾录得 84.9%）。
- 支持 GPT-5.5 等最新模型，但有严格内容过滤器。社区分享了通过 `modelinstructionsfile` 配置注入少量指令实现“无限制模式”的方法，比之前的 CTF 沙箱更简洁。[[3]](https://x.com/vintcessun/status/2072715676750606756)
- 常与 PowerShell 最新版搭配使用以获得最佳体验。[[4]](https://x.com/biggor888/status/2073043882346946653)

---

**Gemini CLI 最新版本（2026年7月）**

**最新版本**：**v0.51.0-nightly.20260628.gae0a3aa7b**（2026年6月28日 nightly 版）。[[5]](https://x.com/i/status/2071331190045606216)

**本次重点更新**：
- **安全强化**：大幅收紧对机密文件的访问限制。
- **VS Code 集成优化**：提升开发体验。
- 推荐尽快更新，较旧版本（0.39.1 之前）存在 CI/CD 环境下的远程代码执行漏洞，已有安全公告。[[6]](https://x.com/CyberEdition/status/2071633158395818141)

**GitHub**：https://github.com/google-gemini/gemini-cli/releases

**历史亮点功能**（2025年底至今持续迭代）：
- 免费用户可使用 Gemini 3 等较新模型（需在设置中开启 Preview Features）。
- 支持扩展系统（Extensions），如 Conductor（规划助手）、Endor Labs（代码安全扫描）等。
- GitHub Actions 集成、可多目录支持、自动更新、记忆确认、Colab 预装等。
- 由 Google DeepMind 开发者（前 GitHub Copilot VS 负责人 N. Taylor Mullen）主导维护。[[7]](https://x.com/ntaylormullen/status/2003538667378467251)

---

**两者快速对比（2026年当前社区观点）**

| 项目       | Codex CLI              | Gemini CLI                  |
|------------|------------------------|-----------------------------|
| **核心优势** | 速度快、适合复杂 Agent 任务 | 安全更新频繁、Google 生态集成好 |
| **适用场景** | 追求极致速度的开发、绕过限制实验 | 需要高安全、VS Code 重度用户 |
| **模型**     | OpenAI 系（GPT-5.5 等） | Gemini 最新系列             |
| **更新频率** | 稳定维护型             | 频繁（含 nightly）          |

两者都是目前最强的**终端 AI 编程 Agent 工具**之一，很多开发者**同时使用**（类似 Claude Code / Aider / Antigravity 生态）。

**推荐做法**：
1. 想最快上手 → 直接更新到上述最新版本。
2. Codex CLI：关注 `@CodexReleases`。
3. Gemini CLI：关注其 GitHub releases 和 `@ntaylormullen`。

需要具体安装教程、绕过过滤器的方法、或某个版本的详细 Release Notes 吗？我可以继续帮你查。


Xタイムライン学習 2026-07-04 21:01

# Xタイムライン学習 2026-07-04 21:01

Xタイムライン学習の概要。Codex、ClaudeCode、アプリの表示とセッションの把握。次のステップとして、アプリへのリンクを探す。横断テーマとして、ClaudeCode、Codex、マルチアプリのワークフローが取り上げられている。

## ポイント
- CodexとClaudeCodeのアプリ表示
- セッションの把握
- アプリへのリンクの探索

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`マルチアプリワークフロー` `AIアプリ開発`


Xタイムライン学習 2026-07-04 22:01

# Xタイムライン学習 2026-07-04 22:01

2026年7月4日、Xタイムラインから学んだAI技術とマネタイズの融合、効率化とコスト削減の戦略を整理。MicrosoftのAI Agent Skills集、Fable 5、タスクのEffort分けを中心に、dotnet/skillsのshadow環境活用、コスト削減策、Opus 4.8やGPT 5.5の最上位モード活用を検討。

## ポイント
- MicrosoftのAI Agent Skills集をdotnet/skillsで調査し、shadow環境への活用方法を検討
- Fable 5でEffort（Low・Medium・High）の使い分け方を検討し、コスト削減策を実施
- タスクのEffort分けでLow・Medium Effortのタスクを優先し、Opus 4.8やGPT 5.5の最上位モードを活用

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントの効率化` `コスト最適化戦略` `マルチモデル運用`


instinct: スクレイパーの「2時間ハング」はSTALE_THRESHOLD起因が多い。実タイムアウトとstaleクリーンアップ時間を混同するな

# instinct: スクレイパーの「2時間ハング」はSTALE_THRESHOLD起因が多い

## 状況
vvv-bots の shift_freelance が「2時間ハングしている」に見えた。

## 真の原因
`STALE_THRESHOLD_SECONDS = 7200` (2時間) は bot_execution_log の `running` ステータスをクリーンアップするまでの待ち時間。
実際のボット実行は `subprocess.Popen + communicate(timeout=DB.timeout_seconds=180)` で最大180秒で外部終了している。
「2時間ハング」ではなく「180秒で終了したが、staleクリーンアップが2時間後に実行された」だけ。

## ポイント
- `STALE_THRESHOLD_SECONDS` ≠ 実行タイムアウト。混同しないこと
- 実際のタイムアウトは `_resolve_timeout()` → DB の `timeout_seconds` (デフォルト180秒) が使われる
- STALE はプロセス死亡後に `running` が残ったままになっているものを後から清掃する仕組み
- ボットが本当に「ハング」しているか確認するには `bot_execution_log` の `started_at` と `NOW()` の差を見る

## ログインウォール検知との組み合わせ
- ログインウォール導入で `_parse_jobs()` が0件 → `fetch_page()` が MAX_RETRIES=6 回 × INITIAL_BACKOFF でリトライ → タイムアウトで外部終了 → staleクリーンアップが2時間後発動
- `_is_blocked()` に `href="#registerModal" ≥ 3件` の検知を追加することで、このリトライループを即断できる

## 関連Issue
- vvv-bots#594


Xタイムライン学習 2026-07-04 23:21

# Xタイムライン学習 2026-07-04 23:21

Googleが新しいモデルを導入し、無料でアクセスできるGemini 3.5 FlashとGemini 3.1 Flash-Liteが利用可能であることが発表された。また、SSHを用いてペーパータブレットに接続し、Claude Codeを使用する方法も示された。将来的には、これらの技術を活用してプレミアムサービスを提供したり、電子書籍出版社や開発者との提携を模索することができる。

## ポイント
- Googleの新モデルGemini 3.5 FlashとGemini 3.1 Flash-Liteの無料アクセス
- SSHを用いたペーパータブレットへのClaude Codeの接続
- プレミアムサービス提供や電子書籍出版社との提携の可能性

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AIモデルと電子書籍の融合` `SSHを用いたペーパータブレット接続の応用`


Xタイムライン学習 2026-07-05 06:22

# Xタイムライン学習 2026-07-05 06:22

2026-07-05にGitHub Copilot CLIを導入し、Markdownで社内の定型レビューを資産化する。横断テーマはAIの賢さより社内の定型レビューを資産化する。

## ポイント
- GitHub Copilot CLI導入
- 社内の定型レビュー自動化
- Markdownで定型レビュー資産化
- Claude Code運用にGitHub Copilot CLI統合

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]]

## 関連概念（未作成）
`定型レビュー自動化` `AI統合運用` `Markdown資産化`


横断学習 2026-07-05

# 横断学習 2026-07-05

AI開発環境の進化についての横断学習を行った。コード生成と自動化の加速、オープンソース化によるアクセシビリティ向上、多様化によるアプリケーションの幅広がり、コミュニティによる発展と共創、AI技術の応用範囲拡大について検討した。既存のツールの連携強化とAI-powered coding education platformの開発をACTIONとして掲げる。

## ポイント
- コード生成と自動化の加速
- オープンソース化によるアクセシビリティ向上
- 多様化によるアプリケーションの幅広がり

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントの長時間タスクの記憶劣化対策` `Agentic Architecture設計思想`


Xタイムライン学習 2026-07-05 09:21

# Xタイムライン学習 2026-07-05 09:21

2026年7月5日、Google CloudのAgentic StackとClaudeモデル、GPT-Image-2とGIMPの組み合わせがXタイムラインで議論され、AIモデルと画像処理の活用が進んでいる。

## ポイント
- Google CloudのAgentic StackとClaudeモデルの調査
- GPT-Image-2とGIMPの組み合わせを試す
- AIモデルと画像処理の活用が進んでいる

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]]

## 関連概念（未作成）
`Agentic Stackの活用方法` `AIモデルと画像処理の統合` `GPT-Image-2とGIMPの組み合わせの効果`


Xタイムライン学習 2026-07-05 11:22

# Xタイムライン学習 2026-07-05 11:22

2026-07-05のXタイムライン学習で、AI社員の活用とAnthropic社のObsidianによる知識管理が実装GO。Claude CodeにAI社員のスライド作成機能を導入し、Obsidianをshadow環境に導入してノードとリンクを設定。vvv/vvv-botsにAI社員とObsidianの連携機能を追加。横断テーマはAIと知識管理の活用。

## ポイント
- AI社員の活用
- Anthropic社のObsidianによる知識管理
- Claude CodeにAI社員のスライド作成機能を導入
- Obsidianをshadow環境に導入し、ノードとリンクを設定
- vvv/vvv-botsにAI社員とObsidianの連携機能を追加

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]]

## 関連概念（未作成）
`AI社員のスライド作成機能` `Obsidianによる知識管理` `vvv-botsとの連携機能`


Xタイムライン学習 2026-07-05 12:23

# Xタイムライン学習 2026-07-05 12:23

Claude Designの新機能を紹介。PDFから新しいフォーマットへの変更を行う。_shadow environmentの統合、設計 提出の分析・まとめツールの開発、価格設定モデルの作成を実施する

## ポイント
- Claude Designの新機能
- Shadow environmentの統合
- 設計提出の分析・まとめツールの開発

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Designの応用事例` `Shadow environmentのセキュリティ`


X Learn [2026-07-05] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Codeの最新アップデートまとめ（2026年7月時点）**

「Claude Code」はAnthropicが提供する**CLIベースの強力なAIコーディングエージェント**です。ローカルリポジトリに対して直接ファイル編集・コマンド実行・git操作・PR作成まで行え、最近は「Cowork」と連携したエージェント型開発環境として急速に進化しています。

特に2025〜2026年にかけて「AIが勝手に計画→実行→検証→修正まで回す」方向に大幅強化されており、日本語コミュニティでも「Claude CodeでAI駆動開発」「Claude Codeで自動化」と話題のツールです。

### 注目すべき主な新機能（2025〜2026年）

1. **Dynamic Workflow**（2026年6月頃の本命機能）
   - プロンプトに「workflow」と入れるだけで、Claudeが自分で計画立案→複数サブエージェント同時稼働→検証→報告まで完全自動化。
   - 1人開発者の作業量を大幅に削減すると評判。[[1]](https://x.com/taiyaki_ai3/status/2067137384748286273)

2. **Subagents（サブエージェント）強化 + @mention呼び出し**
   - `@code-reviewer` などのメンションで特定エージェントを直接呼び出し可能。
   - 各サブエージェントごとにモデル選択（Opusで高度計画、Haikuで高速作業など）が可能に。
   - Microcompact機能で長時間セッションでもコンテキストを効率的に圧縮。[[2]](https://x.com/i/status/1952636910960075198)

3. **Auto Memory / Project Memory**
   - セッションを跨いでプロジェクト知識（ビルドコマンド、デバッグ知見、アーキテクチャ、好みなど）を自動保存。
   - `CLAUDE.md` でプロジェクト全体の指示を永続化可能。
   - 以前は有料限定だったメモリ機能が無料開放されたのも大きい。[[3]](https://x.com/i/status/2028681269979296165)

4. **Background Execution + 監視機能**
   - 長時間かかるビルド・テスト・開発サーバーを裏で実行しながら、並行して別の作業を続けられる。
   - 2026年夏頃にさらに安定化（スリープ復帰後の停止、ロックファイル問題、意図しない再実行の修正）。これで「放置運用」が現実的になった。[[4]](https://x.com/ClaudeCodeGeek/status/2073717021863543132)

5. **自動修正・PR運用機能**
   - PR提出後にエラー発生→自動修正→レビュー対応→CI通すまでAIが勝手にやってくれる。
   - 戻ってきたら「完成品」が待っている状態に。[[5]](https://x.com/nasan_0422/status/2072334418203816418)

6. **その他の重要アップデート**
   - **Remote Control**：スマホや別端末から実行中のClaude Codeを操作可能。
   - **/simplify** と **/batch**：コード簡素化と大量マイグレーションを強力サポート。
   - **Chrome統合（Claude in Chrome）**：インストール不要でブラウザから直接利用、Quick Modeで3倍高速化。
   - **Permissionsの強化**（v2.1.200）：デフォルトで「手動承認」になり、安全性が大幅向上。
   - Cowork側のScheduled Tasks（定期自動タスク）も強化。

### 2026年6〜7月の最近のアップデート（v2.1.198〜v2.1.201頃）

- バックグラウンドエージェントの安定性大幅改善（スリープ復帰、ロックファイル、意図しない停止の修正）。
- パーミッションモードのデフォルト変更（安全性↑）。
- Claude Code on the Webの改善。
- MCP認証のCLI完結化、Hookの挙動改善、パフォーマンス最適化（CPU使用率削減など）。
- 会話履歴の保存場所・保持期間に関する改善も。[[6]](https://x.com/yokatsuki/status/2073363999035478438)

### どうやって使い始めるか

- `claude` コマンドで起動（公式インストーラー推奨）。
- 最初に `CLAUDE.md` とプロジェクトメモリを設定すると劇的に賢くなる。
- Skills（67個以上ある拡張機能）、Hooks、Plan Mode、Checkpointsなどの概念を理解すると本領発揮。[[7]](https://x.com/sumika45379/status/2065730905919152304)

**おすすめ情報源（日本語）**:
- DevelopersIOの定期アップデート記事（@yokatsukiさんが丁寧にまとめています）
- @so_ainsight、@taiyaki_ai3、@yoshi8__、@tetumemo などの専門アカウント
- 公式ドキュメント：https://code.claude.com/docs

Claude Codeはもはや「コード生成ツール」ではなく、「一緒に開発してくれるAIチーム」へと完全にシフトしています。特に**Dynamic Workflow + Auto Memory + Background Execution**の組み合わせは2026年現在の最強クラスです。

特定の機能（例：Dynamic Workflowの具体的なプロンプト例やSkills一覧）について深掘りしたい場合は教えてください！


X Learn [2026-07-05] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills + MCP 活用ガイド（2026年7月版）**

Claude（特にClaude Code / Claude Desktop）を「ただの優秀なチャットAI」から「自分の分身・同僚AI」に変える最強の組み合わせが **Skills + MCP** です。

### MCPとSkillsの違いと役割

**MCP (Model Context Protocol)**
外部ツールとClaudeを繋ぐ標準プロトコル。「腕を生やす」イメージです。
Notion、Gmail、Slack、Google Drive、GitHub、Figma、Playwright、Chrome、freee、Salesforce、X（旧Twitter）などを実質的に操作可能にします。

**Skills**
「ノウハウのインストール」機能。Markdown＋コード（場合により）で**標準作業手順（SOP）**や**書き方・思考パターン**をClaudeに覚えさせます。
エージェントが忘れる問題を解決し、再現性を劇的に高めます。MCPより軽量でポータブル（Web版・APIでも使いやすい）。

**最強は組み合わせ**：Skillsで「判断基準・手順」を固定化し、MCPで「実際の実行」を任せる。サブエージェントも絡めるとさらに強力です。[[1]](https://x.com/akshay_pachaar/status/1982817709323612628)

### 効果的な活用の核心

多くの人が失敗するのは「作業だけを頼む」こと。

**× 悪い例**：
「この企画書のドラフトを作って」

**○ 良い例**：
「NotionとDriveから関連資料を集め、競合のX投稿とSlackの過去議論を参照して論点を整理し、うちのテンプレート通りの構成でたたき台を作って」

MCPでコンテキスト自動収集 → Skillsで一貫した品質を担保。これで「準備作業」の大部分が消えます。[[2]](https://x.com/hiro44_pino/status/2073311700212945057)

### おすすめ活用パターン（2026年現在）

**1. 開発・AI駆動開発**
- GitHub + Playwright + Figma MCP
- 要件 → 設計図（Mermaid/Excalidraw） → 実装 → テスト → PR までほぼ自動
- Skillsで「うちのコーディング規約・命名規則・アーキテクチャ思想」を完全インストール

**2. 業務自動化（ビジネスパーソン最強）**
- チャエンさんの分類が参考になります：
  - 開発支援（GitHub, Figma, Playwright）
  - デザイン（Canva, Excalidraw, Mermaid）
  - ドキュメント（Notion, Drive, Sheets）
  - コミュニケーション（Gmail, Slack, Calendar）
  - 会計・営業（freee, Salesforce）
  - ブラウザ自動化（Chrome DevTools, Firecrawl）[[3]](https://x.com/masahirochaen/status/2037560786378530929)

**3. コンテンツ/X運用**
- 公式X MCPが革命的（2026年リリース）
- リサーチ → 構成 → 執筆 → 画像生成 → 投稿・分析まで一気通貫

**4. Skillsの特化活用**
- 繰り返し説明している「書き方」「レビュー基準」「企画の考え方」「メールのトーン」
- 一度作れば二度と同じ説明をしなくて済む
- 「この作業はいつもこの手順・この文体で」とClaudeに言って見本を見せるだけでSkill化可能

### 始め方（今日から即実践）

1. **Claude Code / Desktopを最新版に**
2. **最初に繋ぐべきMCP（優先度順）**
   - Notion連携（最もコスパが高い）
   - Browser / Chrome関連（リサーチ自動化）
   - Gmail or Slack
   - 自分のメイン業務ツール

3. **最初のSkillを作る**
   - 「私の企画書の作り方をSkillとして保存して」と過去の良例を2-3個見せる
   - または「この作業フローをSOPとしてSkill化して」と指示

4. **便利コマンド**
   - `claude mcp add-from-claude-desktop`（Desktopの設定をCodeに反映）
   - `claude mcp list`（接続中のMCP確認・管理）

### 注意点

- 最初はMCPを**選びすぎない**（コンテキストが重くなる）
- 重要なツールは権限承認を慎重に（サブエージェントが継承する）
- Skillsは「完璧主義になりすぎない」のがコツ。最初はシンプルに作って徐々に改善

---

**さらに深掘りしたい場合**

- MCPサーバー集（PDF解析、スクレイピング、UI自動生成など）
- 具体的なSkillテンプレート集
- 自分の業務に最適化したおすすめMCP組み合わせ

教えてください。あなたの職種・主な業務ツールを教えていただければ、**あなた専用**の導入優先順位と最初に作るべきSkillを具体的に提案します。

この組み合わせを本気で活用し始めると、1ヶ月後には「Claudeなしでは仕事が考えられない」状態になります。実際に多くの人がそう言っています。