X Learn [2026-07-18] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計ガイド（2026年最新トレンド対応）**

### 1. ハーネスとは何か？なぜ今重要か

**Agent = Model + Harness**

- **Model**: LLMが「考える」部分（推論・計画立案）
- **Harness（ハーネス）**: モデルを包む「制御・実行・保証システム」。馬具（手綱・鞍）の意味から、人間が方向性をsteerし、エージェントの力を安全かつ効率的に引き出す仕組み全体を指す。[[1]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

2026年現在、最も重要なのは**Harness Engineering（ハーネスエンジニアリング）**です。同じモデル・同じベンチマークでも、ハーネス（ルール・スキルファイル・ツール構成・フィードバックループ）を変えるだけで性能が42%→78%に跳ね上がった事例が複数報告されています。[[2]](https://x.com/i/status/2037332209003282747)

哲学はシンプルです：
> 「エージェントが1回間違えたら、手動で直すのではなく、**二度と同じ間違いを犯さないようシステム（ハーネス）をエンジニアリングする**。」

これはPrompt Engineering（2023）→ Context Engineering（2025）の次のステージです。モデルは商品化されつつあり、差別化要因は「その組織・ドメインに最適化されたハーネス」になります。OpenAIのCodexチームが人間が1行もコードを書かずに100万行超の社内プロダクトを構築した事例も、この考え方が基盤です。[[1]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

### 2. 推奨アーキテクチャ（Layered Harness Design）

ハーネスを**変更容易性（Maintainability）を最優先**に設計します。ハーネスは肥大化しやすいため、Gota氏が指摘するように「優先順位付け」と「頭の使い方」が重要です。[[3]](https://x.com/i/status/2046794926604931447)

#### 推奨レイヤー構造

```
Human / Product Owner
    ↓ (Goal設定・制約・最終承認)
[Harness Core]
├── Soul Layer（魂）：硬いルール・行動憲法（CLAUDE.md / AGENTS.md）
├── Skills Layer（技能）：オンデマンドMarkdownモジュール（漸進的知識開示）
├── Capability Layer（能力）：Tool + MCPサーバー（最大2-3個厳守）
├── Runtime Engine（実行エンジン）：Loop + State Machine + Hooks
├── Memory & Persistence Layer：ステップ永続化・圧縮・チェックポイント
├── Sub-Agent Manager：コンテキストファイアウォール（長タスク分離）
└── Safety & Verification Layer：Pre/Post Hook、人間介入、LLM-as-Judge

[Observability + Evaluation Harness] ← 並行設計必須
    ├── Full Tracing（Thought → Action → Observation全て記録）
    ├── Metrics（成功率・経済性・安全性・編集容易性）
    ├── Regression Test Suite + Self-Harness Improvement Loop
    └── Dashboard（trajectory可視化）
```

### 3. 各レイヤーの詳細設計

**1. Soul Layer（最も重要）**
- 60行以内に**硬いルールのみ**記述（AI生成禁止）。
- 内容例：品質基準、禁止行動、思考フォーマット、エスカレーション条件、ドメイン固有の憲法。
- ETH Zurichの調査でも、人間が書いた短い硬ルールが最も効果的だった。

**2. Skills Layer（2026年の勝負所）**
- 全てをプロンプトに詰め込まず、**漸進的知識開示**（必要なスキルだけロード）。
- Markdownファイル群としてバージョン管理（skillportなどのツール推奨）。
- タスク種別ごとに分割し、RAG的または明示的importで呼び出す。

**3. Runtime Engine（心臓部）**
- 基本ループ：**Think → Plan → Act（Tool or Sub-agent） → Observe → Verify → Loop or Escalate**
- **Hooksが最もインパクト大**：
  - Pre-Action Hook（リスク分類 → 自動/人間承認）
  - Post-Completion Checklist
  - Failure Handler（失敗ログを自動解析し、新ルール提案）
- ステートはUUID + Redis/Postgresで永続化。任意の時点からresume可能。
- 長期実行時は自動compaction（記憶圧縮）を実施。

**4. Capability & Tool Layer**
- **ツール数は絶対に3個以内に抑える**（tool thrash防止）。
- MCP（Model Control Protocol）風の標準化されたツールインターフェースを採用。
- 各ツールに明確な権限スコープとサンドボックスを設定。

**5. Safety & Human-in-the-Loop**
- 高リスク行動（金銭操作・コード実行・外部API呼出）は必ずPre-approval。
- 出力ガードレール（PII検知・毒性チェック・事実検証）。
- Sub-agentは「コンテキストファイアウォール」として活用（主エージェントのコンテキストを汚染しない）。

### 4. Evaluation Harness（評価ハーネス）の並行設計

エージェント本体と**分離して設計**すべきです。

- **Evals** = 測定基準（Task Completion, Cost Efficiency, Safety Score, Editability）
- **Harness** = それらを自動実行・比較・回帰テストするインフラ
- ワークフロー：Test Dataset → Run with current Harness → LLM-as-Judge + Human Preference → Report + Regression Detection
- 生産環境では常時ONではなく、**プロンプト/スキル/ハーネス変更時**に実行。
- Langfuse / LangSmithをベースに、カスタム評価ロジックを追加することを推奨。

### 5. 実装ベストプラクティス & 落とし穴回避

**推奨習慣**
- **Config-First / Schema-First**：ハーネス定義をYAML + JSON Schemaで管理（コードより設定優先）。
- **Weekly Failure Review**：毎週失敗を振り返り、1つずつルールをharnessに追加。
- **Self-Harnessing**：エージェント自身に失敗を分析させ、harness改善を提案させる閉ループ（最新研究でも有効）。
- 全てを1つの巨大プロンプトにしない。SkillsとHooksで分離。

**避けるべきアンチパターン**
- ツールの多重化（tool thrash）
- コンテキストの肥大化（長文脈での性能低下）
- 変更しにくい巨大ハーネス（肥大化したら即リファクタ）
- 評価ハーネスを後回し（これをやると「なんとなく動く」止まりになる）

### 6. 技術スタック例（すぐに始められる構成）

- **コア**：LangGraph + Custom Harness または Pydantic AI Harness、AWS Bedrock AgentCore
- **スキル管理**：MarkdownベースのSkills loader（skillportなど）
- **観測性**：Langfuse / LangSmith / OpenTelemetry + Grafana
- **永続化**：Postgres（状態・履歴） + Vector DB（スキル検索） + Redis（実行中状態）
- **UI**：Streamlit / TUI（grok-build風） / Web Dashboard

### 7. 参考資料（必読）

- Qiita「ハーネスエンジニアリング入門 — Agent = Model + Harness で読み解くAIエージェント運用」[[4]](https://x.com/tech_wiki/status/2075833373541683208)
- @gota_bara SpeakerDeck「μでハーネスの設計〜ハーネスの変更容易性を高めるための優先順位〜」[[5]](https://x.com/gota_bara/status/2046794926604931447)
- Chen Cheng氏のHarness Engineering解説（5つのレバー：System Prompt, Skills, MCP, Sub-agents, Hooks）[[6]](https://x.com/chenchengpro/status/2037332209003282747)
- GitHub: `walkinglabs/awesome-harness-engineering`
- Philipp Schmidブログ「2026 will be the year of Agent Harnesses」

この設計は**ソフトウェア開発エージェント、業務自動化、研究エージェント**など幅広く適用可能です。具体的なドメイン（例：Findyのようなエンジニアリング組織での活用、コーディングエージェント、画像編集エージェントなど）を指定いただければ、さらに詳細な実装例やYAMLスキーマ、サンプルコードを提示できます。

必要であれば、Mermaid図でのアーキテクチャ図や、具体的なSkillsファイル・Hookの実装例も提供します。どのようなユースケースで使いたいですか？


X Learn [2026-07-18] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月17日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI 官方）
- **最新版本**：**0.144.4**（7月14日发布）[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2076992165935202644)
- **次新版本**：0.144.2（7月13日），主要修复了 prompting regression、Guardian 策略、工具调用格式等问题。[[2]](https://x.com/CodexReleases/status/2076528324491231369)

**更新命令**：
```bash
npm i -g @openai/codex@latest
```

**近期特点**：
- 高度活跃，几乎每周都有更新
- 完善 MCP、Memory Extensions、Hooks、TUI 通知、多 Agent v2 等功能
- 支持 `AGENTS.md` 标准化 + Skills 系统

**中文用户实用技巧**（来自近期分享）：
- 复制最后一条完整回复：输入 `/copy` 或按 `Ctrl+O`
- 长输出不想拖鼠标选边框时：输入 `/raw` 切换纯滚屏模式，再输入一次恢复
- SSH 远程使用时，必须保持远程的 Codex CLI 是最新版，否则会连不上。[[3]](https://x.com/espresso3389/status/2078104849565303222)

### 2. Gemini CLI（Google）
- **最新版本**：**v0.52.0-preview.0**（7月16日发布）[[4]](https://x.com/WAI1510608/status/2077854208938873088)
- 同期还有 **nightly build**（v0.52.0-nightly.20260713...），加强了隐私通知功能，明确显示开发支援功能的合约状态。[[5]](https://x.com/WAI1510608/status/2076766842325196869)

**仓库地址**：
https://github.com/google-gemini/gemini-cli/releases

**本次更新重点**：
- 自动化功能基盘强化
- 文件生成相关 bug 修复
- 隐私/数据传输透明度提升

**注意事项**：
- Homebrew 安装方式已弃用，建议改用 npm 安装
- 部分用户反馈出现认证问题（Google auth 已不再支持，转向 Antigravity auth 相关流程）
- Google 似乎正在对 Gemini CLI 进行较大调整（6月曾有“即将停止支持”的传闻）

### 共同生态（2026年主流趋势）
现在 Codex、Gemini CLI、Claude Code、Cursor、OpenCode 等工具都在往同一个方向演进：
- 统一使用 **`AGENTS.md`** 作为规范化的 Agent 指令文件（推荐只维护一份，不要重复写规则）[[6]](https://x.com/0x212e/status/2078093321545601087)
- 通过 **`gh skill`**（GitHub CLI 插件）统一管理、安装、更新 Skills（以前手动 clone 的时代结束了）[[7]](https://x.com/ScarletKc_/status/2076180338204979218)
- 出现很多第三方 Skills 管理工具（Tauri 桌面版、claude-skills 转换工具等）

---

**想了解什么？**
- 具体更新日志细节？
- 两者实际使用对比？
- 推荐的 Skills / Plugins？
- 安装 + AGENTS.md 最佳实践？

直接说，我可以继续给你最新信息。


日報 2026-07-18 学習まとめ

# 日報 2026-07-18 学習まとめ

2026-07-18の学習まとめ。Claude Codeの新機能アップデート、Claude Agent SkillsのMCP活用、AIエージェントハーネス設計、Codex CLIとGemini CLIの最新情報、GTC 2026の演講についてまとめた。shadow環境でのアクションとして、GTC 2026の演講を分析し、Transformerの新しいコンポーネントを導入する。

## ポイント
- Claude Codeの新機能アップデート
- Claude Agent SkillsのMCP活用
- AIエージェントハーネス設計

## 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エージェントのハーネス設計` `Transformerの新しいコンポーネント`


Xタイムライン学習 2026-07-18 08:26

# Xタイムライン学習 2026-07-18 08:26

2026-07-18に1Password for Claudeを導入し、認証情報の管理を強化。横断テーマはパスワード管理とセキュリティの重要性。ACTION: 1Password導入、セキュリティ設定確認、認証情報の自動化実現。

## ポイント
- 1Password for Claude導入
- 認証情報の管理強化
- パスワード管理とセキュリティの重要性
- 1Password API利用による認証情報の自動化

## 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]]

## 関連概念（未作成）
`認証情報の自動化` `セキュリティ設定の最適化` `1Password APIの活用`


Xタイムライン学習 2026-07-18 09:57

# Xタイムライン学習 2026-07-18 09:57

Appleのデザイン原則とモーションの分析が行われる。ClaudeのスキルとUIの新しい方向性が評価される。Motionチェックも実施され、Claudeのスキルをテストする。

## ポイント
- Appleのデザイン原則の適用
- UIの新しい方向性の評価
- モーションの分析とチェック

## 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）
`UIデザインとモーション分析` `Claudeのスキル開発`


Xタイムライン学習 2026-07-18 13:00

# Xタイムライン学習 2026-07-18 13:00

```json
{
  "summary": "2026-07-18のXタイムライン学習で、AnthropicのFable 5がMax/Team Premiumプランに標準搭載され、Grok 4.5、GPT 5.6、Kimi K3に関する情報が注目されている。Fable 5の利用可能な上限を確認し、クレジット制の利用を検討する。Grok 4.5、GPT 5.6、Kimi K3の情報を分析する。",
  "key_points": [
    "AnthropicのFable 5、Max/Team Premiumプランへの標準搭載",
    "Fable 5の利用可能な上限を確認し、クレジット制の利用を検討する",
    "Grok 4.5、GPT 5.6、Kimi K3に関する情報の展開URLを取得し、内容を分析する"
  ],
  "tags": ["Anthropic", "Fab


Xタイムライン学習 2026-07-18 15:02

# Xタイムライン学習 2026-07-18 15:02

Xタイムライン学習内容の概要。GPT-5.6とChatGPTを用いたビデオ作成、Claude Codeプラグインの導入、ユーザーからのフィードバックを分析して戦略を調整する。Shadow環境の利用による収益化についても言及。 Claude Codeプラグインのセットアップ、GPT-5.6とChatGPTを用いたビデオプロモーションがアクションアイテムに。

## ポイント
- GPT-5.6とChatGPTによるビデオ作成
- Claude Codeプラグインの導入とセットアップ
- ユーザーフィードバックの分析と戦略の調整

## 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）
`マルチモデル運用` `AIエージェントの自律化`


Xタイムライン学習 2026-07-18 19:05

# Xタイムライン学習 2026-07-18 19:05

2026年7月18日、AnthropicのClaude Fable 5の提供ルール変更と需要予測の難しさについての情報がXタイムラインで共有されました。Max/Team PremiumプランでFableを追加費用なしで利用可能に。Fableの利用可能プランと需要予測の難しさが浮き彫りになります。

## ポイント
- Claude Fable 5の提供ルール変更: Max/Team Premiumプランで追加費用なし利用可能
- AnthropicのFableへの需要予測の難しさ: 段階的にアクセス範囲を広げる戦略
- Fableの利用可能プランを確認し、対象プランに応じた利用方法を検討
- AnthropicのFable提供戦略を継続的にモニター
- Claude Fable 5の提供ルール変更の影響を分析し、ビジネス戦略に反映

## 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]] [[Anthropic Dreaming発表・Claude使用制限2倍・Hermes Agent解説 (ウェブ職TV 2026-05-07)]]

## 関連概念（未作成）
`Fable利用プラン` `Anthropicの提供戦略` `Claude Fableの影響分析`


Xタイムライン学習 2026-07-18 20:05

# Xタイムライン学習 2026-07-18 20:05

AIの評価問題、自己採点の失敗例とセカンドオピニオンの必要性について。Claude Code運用に関する調査報告をまとめ、エージェント2刀流の仕組みを解説する必要性がある。AI評価の課題とセカンドオピニオンの重要性を横断テーマとして把握する。Shadow env API usage guide作成、AI code review tool開発、AI evaluation benchmark作成が必要と見られる。

## ポイント
- AIの評価問題と自己採点の失敗例
- セカンドオピニオンの必要性
- Claude Code運用の調査報告
- エージェント2刀流の仕組み
- AI評価の課題とセカンドオピニオンの重要性

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造]]

## 関連概念（未作成）
`AI評価の信頼性` `エージェントベースのAI開発`


Xタイムライン学習 2026-07-18 23:03

# Xタイムライン学習 2026-07-18 23:03

2026-07-18にXタイムラインから学習したmacOS風デスクトップKimi K3の実装とClaude Code統合について。ウィンドウ管理・AIチャット機能を実装し、記憶関係図を作成する。

## ポイント
- macOS風デスクトップKimi K3実装
- Claude Code統合
- ウィンドウ管理・AIチャット機能実装
- 記憶関係図作成

## 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]]

## 関連概念（未作成）
`macOS風デスクトップ開発` `AIチャット統合` `ウィンドウ管理システム` `記憶関係図設計`

macOS風デスクトップ


X Learn [2026-07-19] 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18日時点）**

### 最新バージョン: **Claude Code 2.1.214**（本日リリース）

本日リリースされた最新版の主なハイライトは以下の通りです。[[1]](https://x.com/ClaudeCodeLog/status/2078292991647551639)

**主な新機能・変更点**
- **EndConversationツール**追加：虐待的なユーザーやジェイルブレイク試行に対して、Claude自身が会話を終了できるようになりました（claude.aiの2025年からの機能と連携）。
- **Editツールの根本的改善**：これまでパターン的な置換だったのが**正確な文字列置換（exact string replacement）**に変更。意図しない編集が大幅に減り、安全性と予測可能性が大きく向上。名前変更などは`replace_all`を使うよう公式にガイダンスが出ています。
- Docker/Podmanコマンドで`--url`、`--connection`、`--identity`などの危険なdaemon-redirectフラグを使う際に、必ずpermission promptを表示するよう強化。
- 長時間ツール呼び出し時の**periodic progress heartbeat**追加（これまで無言になっていた問題を解消）。
- その他、Bash/PowerShellの権限チェックの大幅修正、Windows対応強化、background sessionの安定性向上、セキュリティ修正など**47件以上の変更**。

このリリースは比較的「安全性・安定性・正確性」に重点を置いた内容になっています。

### 直近の注目アップデート（2.1.212など）

- `/fork`コマンドが独立したbackground session（`claude agents`の別行）を作成するようになり、並行作業がよりやりやすくなった。
- SubagentやWebSearchの暴走防止のため、セッションあたりの上限（デフォルト200回など）を設定可能に。
- 新しいBashツールの強化と、ripgrepベースの高速Grepツール採用。
- `/checkup`（旧`/doctor`の強化版）で、未使用スキル/MCP/プラグインの自動クリーンアップ、CLAUDE.mdの最適化（ネスト化・重複解消）、遅いフックの無効化、自動アップデート提案などが一括で実行可能（7月上旬に人気になった機能）。[[2]](https://x.com/masahirochaen/status/2075084263322767661)

### 全体の傾向（2026年現在）

Claude Codeは「ターミナル上で動く最強のAIエージェント」として、特に日本コミュニティで爆発的に使われています。主な強みは：
- 強力なファイル編集・Bash実行・background agent・subagent
- CLAUDE.md + スキル + MCP（Model Context Protocol?）を組み合わせたナレッジ管理
- 権限管理の細かさと安全性

最近は**セキュリティ強化**（特にpermission system）と**暴走防止**（上限設定）、**正確な編集**に重点が置かれている印象です。

### おすすめ情報源

- **@ClaudeCodeLog**：ほぼリアルタイムで詳細なchangelogを投稿してくれる非公式（公式に許容されている）bot。最も正確。
- 日本人インフルエンサー：@so_ainsight、@hituji_1234、@ClaudeCode_UT、@ClaudeCode_love、@yusuke_m_MU など（実務活用・自動化事例が豊富）。
- DevelopersIOのまとめ記事（Classmethod）も定期的に出ています。

特定のバージョン比較、使い方例（特にCLAUDE.mdの書き方やbackground agentの活用）、または「この新機能の詳細をもっと知りたい」といったことがあれば、教えてください！すぐに深掘りします。


X Learn [2026-07-19] Claude Agent Skills MCP 活用

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

最近最も熱い話題になっている「**Agent Skills**」と「**MCP**」の**実践的な活用方法**を整理します。

### 1. まず概念を正しく理解する（これが一番大事）

Andrew Ng × Anthropicのコースで明確に整理されている階層です：

- **Tools**：手（基本的なfunction calling）
- **MCP (Model Context Protocol)**：接続（外部ツール・データ・サービスとの標準化されたつなぎ方）
- **Subagents**：仲間（役割分担させる下請けエージェント）
- **Agent Skills**：**自分のやり方・暗黙知**（これが本当のモート/差別化要因）

**MCP** = Model Context Protocol。Anthropicが2024年11月頃にオープンソース化したプロトコルで、AIエージェントがSlack、GitHub、DB、外部APIなどを**統一的な方法で発見・利用**できるようにする仕組みです。npx一発でインストールできる「MCP Server」が流行っています。

**Agent Skills**は「Claudeにあなたの業務プロセスを覚えさせる」機能。単なるプロンプトやツールより高次元で、再現性と品質が段違いになります。

### 2. 実践的な活用の鉄則

#### Agent Skillsの活用パターン（最もおすすめ）
1. **「自分の繰り返し作業」を1つ選んでSkills化する**（これが最速上達法）
   - PRレビュー
   - 要件定義〜タスク分解
   - リファクタリング
   - テストケース作成
   - ドキュメント作成

2. Skills作成時のポイント：
   - 単なる手順書ではなく、「判断基準」「注意すべき落とし穴」「品質基準」「あなたの哲学」まで入れる
   - 「Skillsにする前後で作業時間がどれだけ減ったか」を必ず測定する
   - 一度作ったらClaude Code内で積極的に呼び出して洗練させる

多くの日本ユーザーが「Skillsオタク」になって量産しており、成果が出ているようです。

#### MCPの活用パターン
- 信頼できるMCP Serverのみ導入（セキュリティが重要）
- よく使われる例：各種SaaS連携、データベース接続、オン-chain操作、社内ツール連携など
- Claude Code、Cursor、Claude本体、Telegramなど**複数のクライアントで同じMCP Serverが使える**のが強み
- 最近は「自分のビジネス自体をMCP Serverにする」動きも出てきています（自律的に動いてレポートを出すなど）

**おすすめの流れ**：まずは信頼できるMCPをいくつか導入 → そのMCPを使って自分のSkillsを作る。

### 3. 最強の学習・活用ロードマップ（2026年7月現在）

**必須視聴（これだけで十分元が取れる）**：
- **Andrew Ng × Anthropicの2時間コース**（最重要）
  - 特に「41:07〜」の *Agentic skills vs tools, MCP, and subagents* の章は必見
  - 「Skillsこそがあなたのプロセスそのもの」という核心がわかる

**公式リソース**：
- Anthropic Academy（https://anthropic.skilljar.com）→ Claude Code → MCP → Agent Skillsの体系的カリキュラム
- 公式ワークショップ資料：https://github.com/anthropics/cwc-workshops（multi-agent decomposition, skills, MCP, evalsが公式実装で学べる）
- 公式ブログ：「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」

**日本語コミュニティの優良情報源**：
- @sumika45379さん（Skillsの図解が神レベル）
- @upamuneさん（MCPを全部Skillsに変換した実践報告）
- @MGT_macchaさん（非エンジニア目線の導入Tips）
- @oikon48さん（SkillsとMCP Serverの違いを丁寧に解説したポスト）

### 4. すぐに始めるための最初の一歩

1. Claude Codeを開く
2. 自分が**毎日/毎週やっている面倒な繰り返し作業を1つ**選ぶ
3. Claudeに「これをAgent Skill化したい」と相談しながら設計する
4. 作ったSkillを実際に10回以上使ってみて改善する
5. 必要に応じてMCP Serverを追加して拡張する

この流れでやると、**「Claudeに自分の分身を増やしている」実感**が得られます。

---

**質問があれば具体的にどうぞ**：
- 「この業務をSkills化したい」（具体的な業務内容を教えてください）
- 「おすすめのMCP Serverを知りたい」
- 「Skillsの設計テンプレートが欲しい」
- 「セキュリティの観点でのMCP運用Tips」

現在の最先端は「**Skillsこそが moat**」という認識です。ツールやMCPはコモディティ化しつつあり、**「自分だけのプロセスをどれだけ高精度にSkills化できるか」**が勝負の分かれ目になっています。

この領域は進化が異常に速いので、最新情報はAnthropic Academyと日本語のSkillsオタク勢を追うのが効率的です。


X Learn [2026-07-19] 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）**

「ハーネスエンジニアリング」は、プロンプトエンジニアリングやコンテキストエンジニアリングの次のレイヤーです。LLM（モデル）を**エンジン**とし、その周囲に信頼性・安全性・再現性を提供する「足場（scaffolding）」や「手綱（harness）」全体を設計する考え方です。モデルが賢くなることに頼るのではなく、ハーネス（Memory、Skills、Protocols、運用レイヤー）を強くすることで、エージェントを本番で使えるレベルに引き上げます。[[1]](https://x.com/tetumemo/status/2037876018745385083)[[2]](https://x.com/CobusGreylingZA/status/2043638576848707662)

モデルは「CPU」、ハーネスは「OS」に相当します。同じモデルを使ってもハーネスの質で性能が劇的に変わる事例（LangChainがTerminal BenchでTop30→Top5に躍進、OpenAIのCodexエージェントで人間が1行も書かずに100万行の社内プロダクト構築）が報告されています。[[3]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

### 1. 設計の基本原則

- **外部化（Externalization）**：知能をモデル内に閉じ込めず、Memory（作業記憶・意味記憶・エピソード記憶）、Skills（手順・ヒューリスティック・規範的制約）、Protocols（対ユーザー・対エージェント・対ツールの契約）をハーネス側に置く。
- **安全性優先**：閲覧・提案・実行の権限を明確に分離。送信・削除・本番反映などの破壊的操作は必ず人間承認を挟む。同じモデルで実行と監査を完結させない。[[4]](https://x.com/kevin_aiuse/status/2077637478220222728)
- **Scaffolding is temporary**：ハーネスは足場。モデルが向上したら計画ステップや複雑なツール定義を削除できる設計に（AnthropicのClaude Codeが実践）。ただし、モデルが特定のハーネスで訓練されている場合は慎重に。[[5]](https://x.com/i/status/2042586319390674994)
- **観測可能性と学習**：すべての軌跡（trajectory）を構造化ログ化。失敗からハーネス自体を動的に適応させる（MemoHarnessのようなアプローチ）。
- **ループ設計**：単純なReActではなく、Plan → Act → Observe → Verify → Learnのネストされたループを複数階層（エージェント分・開発者分・市場フィードバック分）で設計。

「禁止事項を増やしてマイクロマネジメント」ではなく、「AIが安心して最大限能力を発揮できる明確な境界と環境」を作るのが重要です。[[6]](https://x.com/_maogeng/status/2078451674029654401)

### 2. 推奨アーキテクチャ

```mermaid
graph TD
    subgraph "AI Agent Harness Core"
        Orchestrator[Orchestrator<br/>Router & State Manager]
        Loop[Execution Loop Engine<br/>Plan-Act-Observe-Verify-Learn]
        Safety[Safety & Permission Layer<br/>RBAC + Human Approval Gates]
        Memory[Memory System<br/>Working | Semantic | Episodic | Procedural]
        Skills[Skills & Tools Registry<br/>with Schema Validation]
        Eval[Independent Evaluator<br/>LLM-as-Judge + Rules + Human]
        Observability[Observability Stack<br/>OpenTelemetry + Logs + Metrics]
        Human[Human-in-the-Loop Interface]
    end

    LLM[(Swappable LLM Engine<br/>Thin Model)]
    Tools[(External Tools / APIs<br/>Sandbox: Docker/Firecracker)]

    Orchestrator --> Loop
    Loop <--> Safety
    Loop <--> Memory
    Loop <--> Skills
    Loop <--> Eval
    Loop <--> Observability
    Orchestrator <--> LLM
    Skills <--> Tools
    Safety <--> Human
    Eval <--> Human
    Observability -.-> All
```

この図の中心は**Orchestrator**と**Loop**。LLMは薄く保ち、ハーネスが意思決定の大部分を構造化します。LangGraph寄り（厚いハーネス）かAnthropic寄り（薄いハーネス）かはユースケース次第ですが、2026年現在は「厚く始めて、徐々に薄くしていく」アプローチが現実的です。[[5]](https://x.com/i/status/2042586319390674994)

### 3. 主要コンポーネント詳細

**Execution Loop Engine**
Plan（計画立案）→ Act（ツール実行）→ Observe（結果取得）→ Verify（独立評価）→ Learn（記憶更新・ハーネス適応）の閉ループ。状態を必ず永続化（worktreeやJSONLログ）。中断・再開・人間介入を第一級でサポート。

**Safety & Permission Layer**
- 権限モデル：閲覧（read）、提案（propose）、実行（execute）を分離。
- 破壊的操作は人間ゲート必須。
- Sandbox必須（Docker + gVisor または Firecracker microVM）。
- 「判断不能時は拒否・停止・エスカレーション」フローを明示的に実装。[[4]](https://x.com/kevin_aiuse/status/2077637478220222728)

**Memory System**
- Working Context（現在のタスク）
- Semantic Knowledge（ベクトルDB）
- Episodic Memory（過去軌跡）
- Procedural Memory（スキル・ベストプラクティス）
コンテキスト圧縮（compression）を定期実行。

**Skills & Tools Registry**
ツールは厳格なJSON Schema + 出力パーサ必須。ツール呼び出し失敗時の自動リトライと代替パスをハーネス側で定義。

**Independent Evaluator**
エージェント自身に自己採点させない。別モデル or ルールベース + 人間レビュー。差分ログと操作履歴を重視。[[4]](https://x.com/kevin_aiuse/status/2077637478220222728)

**Observability & State Management**
OpenTelemetryで思考トレース、Prometheus/Grafanaでメトリクス、構造化ログ（LangSmith風）。すべての状態をgit-like worktreeやoutboxパターンで管理（複数エージェント非同期協調時にも有効）。[[7]](https://x.com/methylone/status/2077285777218875546)

### 4. ループデザインパターン（実践例）

坂本直樹氏らが整理しているように、Agent Loopを以下の契約で設計すると運用しやすくなります：
- 状態保存・復元契約
- 検証・人間承認契約
- 学習・ハーネス更新契約
- テナント/プロジェクト分離契約
-  graceful degradation（性能低下時も安全に停止）

特にコーディングエージェントでは「worktree分離 + diffレビュー + 自動テストループ」が鉄板です。

### 5. 実装Tipsと技術スタック（2026年推奨）

- **フレームワーク基盤**：LangGraph（状態機械として強い）または自前実装（Pydantic v2 + asyncio + persistence layer）。
- **Sandbox**：Firecracker + strict schema validation。
- **Observability**：OpenTelemetry + Loki + Grafana。
- **Memory**：Chroma / PGVector + episodic store（SQLite + JSON）。
- **評価**：専用Evaluator LLM（小さめのモデルで十分な場合が多い） + Rule Engine。
- **動的適応**：MemoHarness風に、失敗診断ドキュメントを生成して類似ケースからハーネスを編集。

シンプルなPythonコアループの骨格例：

```python
class AgentHarness:
    def __init__(self, safety: SafetyLayer, memory: MemorySystem, evaluator: Evaluator):
        self.loop = ExecutionLoop(safety, memory, evaluator)

    async def run(self, task: Task) -> Result:
        trajectory = []
        while not task.is_complete():
            plan = await self.llm.plan(task, self.memory.get_context())
            action = await self.loop.execute_step(plan)
            observation = await self.tools.execute(action)
            verification = await self.evaluator.verify(action, observation)

            if verification.needs_human:
                await self.human_approval(verification)

            await self.memory.learn(observation, verification)
            trajectory.append((plan, action, observation, verification))

            if verification.is_critical_failure:
                await self.safety.escalate()
                break
        return self.synthesize_result(trajectory)
```

### 6. 適用例

- **コーディングエージェント**：権限分離 + worktree + 自動テスト + 人間PR承認。
- **Design Agent**：UI Journey自動検証ループ + 物理的制約を考慮したカスタム思考ハーネス（ARC-AGI-3で効いたSchemaハーネス類似）。[[8]](https://x.com/minervacosmetic/status/2077982938856403314)
- **複数エージェント協調**：outboxパターン + 中央特権なし + identity = (project, role) でテナント分離。[[7]](https://x.com/methylone/status/2077285777218875546)

### まとめと次のアクション

2026年現在、最もレバレッジが高いのは「ハーネス設計」です。モデルは頻繁に変わりますが、良いハーネスは長期的に価値を発揮し続けます。まずは**現在のワークフローで「何を外部化するか」「どこに人間ゲートを入れるか」「どう状態を永続化するか」**を紙に書き出してみてください。

具体的なユースケース（コーディング、デザイン、業務自動化など）があれば、もっと詳細なアーキテクチャやコード、Mermaid図を一緒に設計します。必要に応じてLoop Engineeringの10パターンやMemoHarness風動的適応の実装も深掘りできます。

参考文献・議論元：
- Anthropic / OpenAI / LangChain / CrewAIのハーネス哲学
- MemoHarness論文
- 実際の企業内大規模エージェント構築事例

ハーネスを強くすれば、エージェントは「賢い」だけでなく「信頼できる」ものになります。それが今の最前線です。


X Learn [2026-07-19] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 最新版本（2026年7月）**：**0.144.5**（2026年7月16日发布）。[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2077588288265765226)

### 主要更新
- 显著强化了**危险命令检测**，能捕捉更多强制 `rm` 的变体形式。
- 拒绝执行危险命令时会给出**更清晰的拒绝理由**，提升安全性与用户体验。[[2]](https://x.com/i/status/2077588288265765226)

这是 OpenAI 官方的 Rust 实现终端 AI 编码代理（类似 Claude Code / Aider），专注于安全执行命令、代码编辑与代理工作流。之前几个小版本（0.144.2~0.144.4）主要修复了 prompting 回归和 patch 问题，目前稳定在 0.144.5。[[3]](https://x.com/CodexReleases/status/2076528324491231369)

GitHub 地址：https://github.com/openai/codex（可查看详细 release notes）。

---

**Gemini CLI 最新情况（2026年7月）**

Gemini CLI 已于 **2026年5-6月转向 Antigravity CLI**（Antigravity 平台整合），原项目作者 N. Taylor Mullen（前 GitHub Copilot VS Code 负责人）目前专注于 Antigravity SDK。[[4]](https://x.com/i/status/2078522622338634004)

- 社区和用户现在主要使用 **Antigravity CLI**（部分人仍称其为 Gemini CLI 的延续）。
- Google 官方仍维护 `google-gemini/gemini-cli`，**最新预览版为 v0.52.0-preview.0**，包含开发流程自动化管理功能、文件操作优化等。[[5]](https://x.com/WAI1510608/status/2078216842368471285)

### 历史主要版本亮点（供参考）
- **v0.34.0**（2026年3月）：启动速度大幅提升、支持 `/skill-name` 调用技能、JIT 加载 GEMINI.md 等。[[6]](https://x.com/geminicli/status/2035037896751665568)
- **v0.22.0**（2025年12月）：免费用户可用 Gemini 3、Colab 预装、Conductor 和 Endor Labs 等扩展、`/stats` 改进、多文件拖拽支持。[[7]](https://x.com/ntaylormullen/status/2003538667378467251)
- 2025年期间还加入了 GitHub Actions 集成、多目录支持、自动更新、内存确认等功能。[[8]](https://x.com/ntaylormullen/status/1953166116098064723)

安装参考（旧版 Gemini CLI）：`npm i -g @google/gemini-cli`。新版 Antigravity CLI 请关注官方更新或作者账号 @ntaylormullen。

---

这些终端 AI 代理（Codex CLI、Antigravity/Gemini CLI、Claude Code、Grok CLI 等）目前非常活跃，常与 Cursor、rules 文件、技能系统一起使用。如果你想了解具体安装方法、配置规则（.rules / config.toml）、或与 Claude Code 的对比，告诉我，我可以再帮你细化！


Xタイムライン学習 2026-07-19 06:20

# Xタイムライン学習 2026-07-19 06:20

Xタイムライン学習についてまとめる。Anthropic coderのプロジェクトと第二脳について学ぶ。CodeとShadowの連携、ユーザー表示、リンクの分析について触れる。実装と価値判断、次のステップについて考える。

## ポイント
- Anthropic coderのプロジェクト
- 第二脳の概念
- CodeとShadowの連携

## 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）
`第二脳の実装` `AIエージェントの開発`


Xタイムライン学習 2026-07-19 10:17

# Xタイムライン学習 2026-07-19 10:17

Google Vidsの「Gemini Omni」に動画編集機能が実装された。Claude Codeに「Gemini Omni」API連携を実装し、vvv/vvv-botsに動画編集機能を追加。既存のskill/rulesを「Gemini Omni」に適応させる。横断テーマはGoogleの動画技術が強みとなる。

## ポイント
- Google Vidsの「Gemini Omni」に動画編集機能実装
- Claude Codeに「Gemini Omni」API連携実装
- vvv/vvv-botsに動画編集機能追加
- 既存のskill/rulesを「Gemini Omni」に適応
- 横断テーマ: Googleの動画技術が強み

## 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）
`Google動画技術` `AI動画編集` `マルチAI設計` `自律AI監督`


Xタイムライン学習 2026-07-19 11:18

# Xタイムライン学習 2026-07-19 11:18

Claude Codeを使用し、HyperFramesでビデオ編集を行う。HyperFramesのリンクを投稿し、マネタイズを行う。HyperFramesの無料トライアルを提供する。

## ポイント
- Claude Codeでビデオ編集
- HyperFramesのマネタイズ
- HyperFramesの無料トライアル

## 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）
`HyperFramesのチュートリアル` `AIビデオ編集ツール`


Xタイムライン学習 2026-07-19 13:20

# Xタイムライン学習 2026-07-19 13:20

2026-07-19にXタイムラインから学習したClaude CodeのWebサイト自動解析スキルについて。shadow環境への導入とカラーパレットの自動解析を試す。vvv/vvv-botsのルール更新も含む。

## ポイント
- Claude CodeのWebサイト自動解析スキルをshadow環境に導入
- カラーパレットの自動解析を試す
- vvv/vvv-botsのルールを更新してClaude Codeのスキルを活用

## 関連ページ
[[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）
`Webサイト自動解析の進化` `マルチAI設計`


横断学習 2026-07-19

# 横断学習 2026-07-19

AIコード開発環境の進化について議論する。オープンソースのAIコードアシスタントがフルフェッチャード開発ワークスペースへと発展し、Claude CodeとCodex CLIの進化により高度なコード操作が可能になっている。AIコード開発環境の普及に伴い、従来のツールとの連携強化が期待される。OpenAIによる技術革新により、AIコードアシスタントの能力向上とオープンソース化が進展し、非コード開発者も利用できるようになる。

## ポイント
- オープンソースのAIコードアシスタントがフルフェッチャード開発ワークスペースへと発展
- Claude CodeとCodex CLIの進化により高度なコード操作が可能
- AIコード開発環境の普及に伴い、従来のツールとの連携強化が期待される
- OpenAIによる技術革新により、AIコードアシスタントの能力向上とオープンソース化が進展

## 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コードアシスタントの未来` `オープンソース化の効果`


Xタイムライン学習 2026-07-19 20:16

# Xタイムライン学習 2026-07-19 20:16

2026年7月19日、XタイムラインからAppleのデザイン哲学を持たせるスキル実装とagmsgのCLI v1.1.9、アプリ v0.3.0リリースが学習された。横断テーマは新しいスキルやツールの開発と実装。

## ポイント
- Appleのデザイン哲学を持たせるスキル実装
- agmsgのCLI v1.1.9とアプリ v0.3.0リリース
- 自由に使えるシェル（ターミナル）タブの実装

## 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 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）]]

## 関連概念（未作成）
`Appleデザイン哲学` `agmsgツール` `シェルタブ実装`


Xタイムライン学習 2026-07-20 00:07

# Xタイムライン学習 2026-07-20 00:07

Xタイムライン学習は、Claude Codeを使用したBTC取引botの実装や、Shadow環境と取引bot開発の関係について学習する。Claude Codeを活用して、自律AIを監督し、取引botを開発する。目標は、Shadow環境内で動作する強力な取引botを構築する。取り組むべき内容として、Claude Codeの機能と結果の分析、Shadow環境での取引bot開発の探求、そしてそのためのベストプラクティスの文書化が含まれる。

## ポイント
- Claude Codeを使用したBTC取引botの実装
- Shadow環境と取引bot開発の関係
- 自律AIの監督と取引bot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 CodeによるShadow環境開発` `自律AIを活用した取引bot開発`


X Learn [2026-07-20] 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19日時点）**

Claude Codeは2025〜2026年にかけて劇的に進化しており、現在は「コードを書く」だけでなく、**ブラウザ操作・テスト・自動修正・長期自動化**までこなせる本格的なAI開発・自動化プラットフォームになっています。特に日本語圏では非エンジニアの業務効率化ツールとして爆発的に普及しています。

### 直近の最重要アップデート（2026年7月）

**1. デスクトップアプリ内ブラウザ完全統合（最大の進化）**
- アプリ内で**本物のブラウザが動作**するようになった
- 作ったウェブサイトを自動で開き、クリック・リンクテスト・コンソールエラー読み取り・ネットワークエラー検知まで自動実行
- 問題があれば自動でコードに戻って修正
- フォーム動作検証やサインアップフロー確認も可能
- ショートカット：**Mac → Command + Shift + B** / **Windows → Control + Shift + B**

これにより「コードが本当に動くか」をClaude自身が確認・修正できるようになり、ウェブ開発の生産性が段違いに向上しました。[[1]](https://x.com/i/status/2076962406064861494)

**2. Claude Code v2.1.208 / v2.1.210（CLI大幅強化）**
- 45以上の変更
- スクリーンリーダー対応（アクセシビリティ向上）
- バックグラウンドエージェントの信頼性大幅向上（失敗時も内容を保持して再起動時に復旧）
- 大量JSON出力時の切り捨て問題を解消

### 2026年前半の主要アップデート

- **Remote Control（リモートコントロール）**：ターミナルで開始したタスクを、スマホのClaudeアプリや claude.ai から続きを操作可能。マシン上でClaudeが動き続ける。
- **Gitワークフロー大幅強化**：
  - Git worktree isolation（並列エージェントを安全に同時実行）
  - GitHub PR自動監視＋自動修正
  - アプリ内App Preview（プレビュー表示）
- **Auto Memory**：セッションを跨いだ記憶保持機能
- **effort="max"**：複雑な問題に対してより長く深く推論させるモード（使用量が増えるため任意）
- Opus 4.6（巨大コンテキスト対応）の活用強化

### 日本語コミュニティで特に熱い最新トピック（2026年7月）

**Meta広告MCPとの連携**が非常に話題です。
- 自然言語だけでMeta広告の運用が可能（キャンペーン作成・編集、レポート集計、カタログ更新、A/Bテストなど）
- Ads Managerを開かずにClaudeに指示するだけで完結
- 権限制御（ads MCP server rules）も強化され、どこまで任せるかを事前に設定可能

この分野では**@so_ainsight**さんの発信が最も詳しく、実務で300以上のAIエージェントを構築した知見に基づいた解説が参考になります。[[2]](https://x.com/so_ainsight/status/2078754217238614317)

また**@pop_ikeda**さんは書籍『Claude 最強のAI自動化術』（7月27日発売予定）も出されており、体系的に学びたい人にオススメです。

### 全体の方向性
Claude Codeはもはや「コード生成ツール」ではなく、**AIネイティブな開発環境＋業務自動化プラットフォーム**へと完全にシフトしています。CursorやWindsurfとは異なる「長時間自律的に動くエージェント」としての強みが際立っています。

最新情報を追うなら：
- 公式：@claudeai / @AnthropicAI
- 日本語実践派：@so_ainsight / @pop_ikeda

もっと特定の機能（例：ブラウザ機能の具体的な使い方、Meta広告連携の設定方法、Remote ControlのTipsなど）について深掘りしたい場合は教えてください！


X Learn [2026-07-20] Claude Agent Skills MCP 活用

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

Claude（特にClaude Code）のAgent機能として**Agent Skills**と**MCP**は現在、日本語圏コミュニティで最も注目されている組み合わせです。この2つを正しく理解して組み合わせることで、「毎回長文指示が必要」な状態から「専門スタッフに仕事を任せる」レベルまで飛躍的に進化します。

### 1. SkillsとMCPの役割分担（これが一番大事）

**Agent Skills（スキル）**
- 「**手順書・業務マニュアル・ノウハウのインストール**」
- 複雑なワークフローや判断基準、専門知識をパッケージ化
- 段階的開示（最初は概要だけ読み込み、必要な時だけ詳細を展開）でコンテキストを節約
- 「このタスクはこのスキルでやろう」とClaude自身が判断

**MCP（MCP Server）**
- 「**道具箱・ツールの提供**」
- ファイル操作、API連携、特定アプリ制御（Blender、Notion、広告ツールなど）、コンピュータ使用などをJSONでツール一覧として提供
- Claudeが「どの道具を使うか」を自律的に選択・呼び出し

**関係性**: Skillsは「頭脳と手順」、MCPは「手足・実行力」。Skillsの中でMCPツールを呼び出すのが理想形です。

MCPだけだと「道具は豊富だけど手順が曖昧」、Skillsだけだと「手順はわかるけど実行手段がない」状態になりやすいです。

### 2. 実務での効果的な活用パターン

**パターン①: 業務自動化エージェント（最もおすすめ）**
- Skillsで「キャンペーン実績まとめ方」「カタログ更新手順」「判断基準（予算変更は承認必要など）」をインストール
- MCPで実際のデータ取得・更新・レポート作成を実行
- 結果: 「先週のキャンペーンまとめて」「新商品追加して」と指示するだけで完結

**パターン②: クリエイティブワーク**
- Blender連携MCP + 3Dモデリングスキル
- ドローンのモデリングからアニメーションまでClaudeに任せる事例が報告されています

**パターン③: 知識管理**
- Notion MCPと整理スキル
- 「ページ整理して」と指示するだけでNotion内の散らかった情報を自動整理

**パターン④: 開発支援**
- プロジェクトフォルダをMCPで見える化
- Claude Code上で「このリファクタリングやって」と指示可能
- スマホから家のPCのエージェントを操作する使い方も人気

**パターン⑤: ダッシュボード/アプリ化**
- Claude Artifacts内でMCPコネクタを使用
- 閲覧者ごとに動的な情報取得＋操作ができる本物のツールに進化（Pro/Max/Team/Enterprise向け）

### 3. スキル作成のベストプラクティス

多くの人がここでつまずきます。以下の構造を守ると再現性が大幅に上がります：

- **3層構造**で管理
  - ヘッダー（スキル名・概要・使用場面）
  - 本文（具体的手順・判断基準）
  - 補足（例外処理・注意点・品質基準）

- MCPとの役割を明確に分ける
- 「いつ・どんな状況で使うか」まで定義する
- 最初は小さく、弱点を分析しながら徐々にスキル化（弱点分析 → スキル化のサイクル）

### 4. Skillshop.jpの活用（2026年現在最強）

@road_ninjartさんが運営する**Claude専用スキルマーケットプレイス**が非常に進化しています。

- 決済対応完了（2026年7月時点）
- 購入したスキルは**MCP経由でダウンロード不要・即時取り込み**可能
- 「Skill Seed Factory」というスキルが秀逸 → 自分のClaudeとの会話履歴を分析して「売れそうなスキル」を自動生成・出品してくれる

これにより「スキル作成 → 販売 → 自動収益化」というパイプラインも現実的になっています。

### 始め方おすすめ手順

1. MCP Serverをまず立てる（ローカルツール連携）
2. 日常業務で頻出する「弱い部分」を特定
3. 小さなスキルから作成（1タスク1スキルが鉄則）
4. Skillshopで既存の優良スキルをMCPで取り込んで加速
5. Skills + MCPの組み合わせで徐々に複雑なワークフローを任せる

このアプローチで、多くの人が「自分の分身エージェント」を複数運用するレベルまで到達しています。

もっと具体的に知りたい部分（例: スキル作成テンプレート、特定業務でのMCP設定例、Skillshopの活用術など）があれば教えてください。用途に合わせて深掘りします。


X Learn [2026-07-20] AIエージェント ハーネス 設計

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

「AIエージェント ハーネス 設計」というクエリは、まさに今最もホットなトピックの一つです。最近の議論では、**「モデルを賢くするより、ハーネスを賢く設計せよ」**という考え方が主流になっています。LLM自体は薄く（thin）保ち、知能の大部分を外側の「ハーネス」に押し出すアーキテクチャが推奨されています。[[1]](https://x.com/_avichawla/status/2062082282878627946)

### 1. ハーネスとは何か？（根本的な再定義）

従来のイメージ（ツールをLLMにボルトオンする）ではなく、**ハーネスが主役**です。

ハーネスの中心に薄いLLMを置き、周囲を以下の3つの次元で取り囲みます：

- **Memory（記憶）** — 作業コンテキスト、意味的知識、エピソード記憶、個人化記憶。それぞれライフサイクルが異なる。
- **Skills（スキル）** — 手順的知識、意思決定ヒューリスティック、規範的制約。タスクごとにモデルを特化させる。
- **Protocols（プロトコル）** — エージェント↔ユーザー、エージェント↔エージェント、エージェント↔ツールの契約。失敗モードがそれぞれ異なる。

これらを繋ぐ**Mediators（仲介層）**として以下を配置：
- Sandboxing（サンドボックス）
- Observability（可観測性）
- Context Compression
- Evaluation / Verification
- Approval Loop
- Sub-agent Orchestration

この設計により、「新しい機能をどこに置くか？」が明確になります（安定知識→Memory、プレイブック→Skills、契約→Protocols、ループ制御→Mediators）。[[2]](https://x.com/akshay_pachaar/status/2045510648474530263)

### 2. 全体アーキテクチャ（推奨）

```mermaid
graph TD
    A[Experiment / Task Config] --> B[Harness Runner]
    B --> C[Adaptive Harness Manager\n(MemoHarness風)]
    C --> D[Memory System\n(Working + Semantic + Episodic)]
    C --> E[Skill & Tool Registry]
    C --> F[Protocol & Guardrail Engine]
    B --> G[Execution Loop Engine\n(Loop Engineering)]
    G <--> H[Thin LLM Caller\n(Model Agnostic)]
    G <--> I[Environment / Sandbox]
    G --> J[Observer & Tracer\n(LangSmith風)]
    J --> K[Evaluator\n(LLM-as-Judge + Rule-based)]
    K --> C
    style C fill:#e3f2fd
```

**実行ループのシーケンス**（1エピソード）：

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Harness as Harness Manager
    participant Agent as Thin LLM + Skills
    participant Env as Environment/Sandbox
    participant Eval as Evaluator

    Harness->>Env: reset(task)
    loop 最大ステップ or Done
        Harness->>Agent: get_next_action(trajectory + retrieved memory)
        Agent->>Harness: Action (JSON / Code / Thought)
        Harness->>Env: execute(action)
        Env->>Harness: Observation + State Change
        Harness->>Eval: incremental verification (optional)
        Harness->>Harness: diagnose & store experience (MemoHarness)
    end
    Harness->>Eval: final_evaluation(trajectory)
    Eval->>Harness: Score + Diagnosis + Reusable Pattern
    Harness->>Harness: Update global & case memory
```

### 3. 主要設計コンポーネントの詳細

**① Adaptive Harness（静的→動的への進化）**
固定ハーネスは限界があります。**MemoHarness**的なアプローチが有力です：
- ハーネスを6つの編集可能面に分解：Context, Tool, Generation, Orchestration, Memory, Output。
- 各実行後に「何が起きたか・なぜ失敗したか」を診断ドキュメント化。
- 類似過去ケースを参照して、そのタスク専用のハーネスを動的に調整。
- 結果：固定SOTAを大幅に上回る（例: Shell Agentで0.722→0.806）。勾配やラベル不要。[[3]](https://x.com/minervacosmetic/status/2078262532033413414)

**② Loop Engineering（実行制御の設計パターン）**
本番運用に必須。以下の10パターン程度を整理して設計契約を決める：
- 状態保存・再開・停止
- 検証ループ（自己採点禁止、別検証エージェント推奨）
- ネストされた3つのループ（Agent分単位、Developer時間単位、Market日単位）
- Worktree / Isolationによる安全性確保

日本でも「ループエンジニアリングのデザインパターン」として体系化が進んでいます。[[4]](https://x.com/jar2/status/2078332878430343611)

**③ Guardrail設計（日本コミュニティの重要論点）**
「禁止事項を増やせばいい」はNG。AIの力を半減させる。
- マイクロマネジメントではなく、「AIが安心して働ける環境」を作る。
- ガードレールは最小限に精査。人間の管理と同じ原則。[[5]](https://x.com/_maogeng/status/2078451674029654401)

**④ Security & Isolation**
複数クライアント/タスクを扱う場合、Vault/Repositoryを完全に分離。機密情報は「AI読ませ用」と「人間専用」に分ける。

### 4. 設計原則（守るべきこと）

- **Model Agnostic**：モデルを簡単に差し替え可能（deepagentsのような取り組みが参考）。
- **Reproducibility & Observability**：全軌跡をトレース、シード固定、コスト追跡必須。
- **Learn from Failure**：失敗を次のハーネス改善の燃料にする。
- **Sandbox First**：Docker/Firecracker + Playwrightなどで強力に隔離。
- **Avoid Over-Engineering**：最初は最小ハーネスから始め、経験を積みながら進化させる。

### 5. 実装技術スタック例（2026年現在）

- **基盤**：LangGraph / deepagents（モデル非依存ハーネス） / LangSmith（トレーシング）
- **Memory**：Vector DB + Graph DB + Episodic Store
- **Evaluation**：LLM-as-Judge + ルールベース + 人間-in-the-loop
- **Adaptive部分**：MemoHarness風の経験蓄積レイヤー（自作推奨）
- **Sandbox**：セキュアなコード実行環境 + ブラウザ自動化

最近の潮流として、**「Code as Harness」**（複数LLM呼び出しをコード生成で代替）や、**自動ハーネス進化**の研究も活発です。ただし、自動進化は単純なtest-time searchに負けるケースもあるため、評価は慎重に。[[6]](https://x.com/arxivsanitybot/status/2078897823580361057)

---

**まとめ**
2026年現在、AIエージェントの性能は「モデルの賢さ」よりも**ハーネスの質**で決まります。静的なテンプレートではなく、「経験から学ぶ動的な構造」としてハーネスを設計することが本質です。

具体的なユースケース（コーディングエージェント、社内業務自動化、研究用ベンチマークなど）があれば、もっと詳細な設計図やコードスケルトン、特定のデザインパターンを深掘りできます。どのような場面でのハーネス設計をお考えですか？


X Learn [2026-07-20] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月19日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI）
**最新版本：v0.144.6**（2026年7月18-19日刚刚发布）

**本次更新核心内容（Hotfix）：**
- 为 **GPT-5.6 Sol、Terra、Luna** 模型更新了打包的指令（bundled instructions）
- 修正上下文窗口为 **272,000 tokens**
- 这次是**定向修复**，只影响模型提示词和上下文部分，其他配置未变动

**实际使用要点：**
- 这是目前终端 AI Agent 里功能最 heavy 的之一，支持多 Agent（v2）、MCP、Sandbox、远程 SSH 执行、TUI 通知、线程重命名等。
- 常用快捷指令：
  - `/copy` 或 `Ctrl+O`：复制最后一次 Agent 输出
  - `/raw`：切换到纯文本滚屏模式（方便复制长输出，不带边框）
- 近期用户反馈的问题：ultra 权限有时不继承给 sub agent、SSH 远程要求必须保持最新版本、偶尔出现“已最新但仍提示无 5.6 模型访问权”（桌面版正常）。

安装/更新命令一般是：`npm i -g @openai/codex`

还有配套小工具：`npx --yes codex-usage-analyzer@latest --json` 可查看 token 使用情况、 streak、技能使用统计等。

### 2. Gemini CLI（Google）
**最新版本：v0.52.0-nightly（20260718）** 和 **v0.52.0-preview.0**

**最近更新重点：**
- 增加**任务自动振り分け**（自动任务分配）功能
- 强化防止 AI 无限循环和不当操作的安全机制
- 开发流程自动化管理的基础实现
- 文件操作相关 bug 修复

早期（2025年底 v0.22 左右）已有的亮点仍在持续迭代：Conductor 扩展（规划能力极强）、Endor Labs 安全扫描扩展、Colab 预装、详细的 quota/stats、多文件拖拽支持等。

整体风格比 Codex 更注重**规划（measure twice, cut once）**和安全性，适合需要严格 guardrails 的场景。

### 实用对比建议（现场视角）
- **Codex CLI**：速度快、功能重、适合重度编码和多 Agent 协同，TUI 体验成熟，但偶尔有权限/模型元数据小 bug。
- **Gemini CLI**：规划能力和安全性更突出，Google 生态（Colab 等）整合好，最新版在“防呆”和任务分发上持续加强。
- 两者都在快速迭代，常和 **Claude Code**、**Grok Build** 一起被并列讨论。

很多开发者现在会用 **VibeAround**（最新 v0.7.17）这类统一入口工具，把 Codex、Gemini CLI、Claude Code 等放在同一个桌面/终端入口里切换，减少认知负担。

**推荐关注**：
@nakata_claude（中田吉彦）这个账号专门做「Claude Code / Codex / Gemini CLI / Grok Build」的**现场版最新解读**，每次都会加自己的判断（什么变快了、边界在哪里、胜算如何），非常值得 follow。

需要我深入某个版本的具体 changelog、某个指令的用法、还是和 Claude Code 的对比，随时说。


Xタイムライン学習 2026-07-20 06:29

# Xタイムライン学習 2026-07-20 06:29

2026-07-20のXタイムライン学習で、Appleのデザイン哲学を持たせるスキルが注目され、CodexにSkillsを指定してデータ・通信量・ストレージ管理アプリのモックを作成し、UI/UXを改善する。

## ポイント
- Appleのデザイン哲学を持たせるスキルが注目される
- CodexにSkillsを指定してデータ・通信量・ストレージ管理アプリのモックを作成する
- UI/UXをAppleのデザイン哲学を参考に改善する

## 関連ページ
[[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]]

## 関連概念（未作成）
`Appleデザイン哲学の具体的な適用方法` `データ・通信量・ストレージ管理アプリの開発プロセス`


日報 2026-07-20 学習まとめ

# 日報 2026-07-20 学習まとめ

2026-07-20の学習日報。Appleのデザイン哲学、Claude Codeの新機能アップデートとAIエージェントハーネス設計、Trading botの開発とShadow環境での利用についてまとめる。

## ポイント
- Appleのデザイン哲学を持たせるスキルが注目される
- Claude Codeの新機能アップデートとAIエージェントハーネス設計の重要性
- Trading botの開発とShadow環境での利用

## 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）
`AIエージェントハーネス設計` `Shadow環境でのアプリ開発`


Xタイムライン学習 2026-07-20 16:53

# Xタイムライン学習 2026-07-20 16:53

2026-07-20のXタイムライン学習で、CodexとHyperFramesをshadow環境に導入し動画分析ツールを開発。台湾のデザイン賞受賞者のスピーチ分析も行う。AIツールの活用と国際的なコミュニケーションが横断テーマ。

## ポイント
- CodexとHyperFramesをshadow環境に導入し動画分析ツールを開発
- 台湾のデザイン賞受賞者のスピーチ分析
- AIツールの活用と国際的なコミュニケーション

## 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: 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）]]

## 関連概念（未作成）
`動画分析ツール開発` `国際的なコミュニケーション分析`


横断学習 2026-07-20

# 横断学習 2026-07-20

AI開発環境の進化に関する横断学習。高度なAIアシスタント、オープンソース化、CLIベース、多様なプラットフォーム対応、強力なAIモデルとの連携が台頭。開発環境の進化により、従来のツールやフレームワークとの統合も進む。

## ポイント
- コード生成、編集、デバッグ、テストまで対応する高度なAIアシスタント
- オープンソース化とCLIベースによる開発環境の進化
- 多様なプラットフォームへの対応と強力なAIモデルとの連携
- 開発環境の進化に伴う従来のツールやフレームワークとの統合

## 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アシスタントの将来展望` `開発環境の進化による産業への影響`


Xタイムライン学習 2026-07-20 23:08

# Xタイムライン学習 2026-07-20 23:08

2026-07-20にGPT-5.6 SolとGPT Image 2を使用したキャラ選択画面自動生成の実装が行われ、vvv/vvv-botsにAI生成ルールを追加してゲーム開発の自動化を強化。Claude Code運用でAI生成技術を活用したゲーム開発の収益モデルを検討。

## ポイント
- GPT-5.6 SolとGPT Image 2を使用したキャラ選択画面自動生成の実装
- vvv/vvv-botsにAI生成ルールを追加してゲーム開発の自動化を強化
- Claude Code運用でAI生成技術を活用したゲーム開発の収益モデルを検討

## 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]] [[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: 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 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]]

## 関連概念（未作成）
`AI生成ゲームアセット` `ゲーム開発自動化フロー` `収益モデル検討`


Xタイムライン学習 2026-07-21 00:10

# Xタイムライン学習 2026-07-21 00:10

Claude CodeとGeneBench-Proの統合を通じて、Shadow AIとビジネスへの応用を目的とした学習内容である。Claude Codeの最新動向とGeneBench-Proの機能を組み合わせて、エッジケースのデータを分析するサービスを開発し、デモを行うことが目標である。Shadow AIとビジネスの横断的なテーマを扱い、Claude CodeとGeneBench-Proの活用方法を学ぶ

## ポイント
- Claude CodeとGeneBench-Proの統合
- エッジケースのデータ分析サービス開発
- Shadow AIとビジネスの応用

## 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）
`AIとビジネスの融合` `エッジケースのデータ分析`


X Learn [2026-07-21] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Codeの2026年最新アップデートまとめ**（2026年7月20日時点）

Claude Codeは、Anthropicが提供する**エージェント型コーディングツール**（デスクトップアプリ中心）で、コードの生成・デバッグ・実行・修正を自律的に行うものです。単なるコード生成ではなく、「実際に動かして検証→自動修正」までできるのが大きな特徴になっています。

### 2026年7月最新の目玉アップデート（Browser Integration）
- **デスクトップアプリ内にブラウザが搭載**され、Claudeが自らビルドしたウェブサイトを開いてテスト可能になりました。
- 具体的な新機能：
  - ボタンクリック、リンクテスト、フォーム入力、サインアップフロー検証
  - コンソールエラーや失敗したネットワークリクエストを自動で読み取り
  - 問題発見後、コードに戻って自動修正
- これにより「コードを書くだけ」から「動作を確認して直す」完全ループが可能に。従来の「盲目」状態から大きく進化しています。
- **ショートカット**：
  - Mac: `Command + Shift + B`
  - Windows: `Control + Shift + B`

このアップデートは「Claude Codeが目隠しを取った」と表現されるほど大きな進化です。[[1]](https://x.com/JulianGoldieSEO/status/2076962406064861494)

### 2026年6月の公式研究レポート
Anthropicが400,000セッションを分析した大規模調査を公開：
- セッションの半分以上が「コードの新規作成・修正」
- 約2割が「ソフトウェアの操作」
- タスクの平均経済価値が前期間比**27%向上**
- 成功率は職業に関係なく安定（ソフトウェアエンジニアと比較して±7%以内）
- ドメイン専門性があると成功しやすいが、中級レベルでも十分実用的

詳細は公式ブログ「Claude Code Expertise」で確認できます。[[2]](https://x.com/AnthropicAI/status/2066969532380721386)

### その他の2026年主な新機能・アップデート
- **Auto Mode**（2026年3月頃）：ユーザーの承認を待たずに進める「完全自動」との折衷案として、分類器で安全に判断するモードを導入。[[3]](https://x.com/AnthropicAI/status/2036944806317088921)
- **Git統合の強化**：worktree isolation（並列エージェント対応）、GitHub PR監視＋自動修正
- **App Preview**：デスクトップアプリ内で直接アプリをプレビュー可能
- **Computer Use / Remote Control**：PC操作機能の大幅強化
- **モデル更新**：Opus 4.6 / Sonnet 4.6 / Fable 5（一時的に政府規制で制限されたが6月末に解除）
- **その他**：1Mコンテキスト、Memoryの無料化・自動化、Claude Design、Skills/Plugins、Connectors（GitHub・Notion等）、Vibecoding（自然言語で「こんな感じのアプリ作って」と指示するスタイル）

### 現在（2026年7月）の使い方の傾向
多くのユーザーは**Claude Codeデスクトップアプリ**をメインに使い、以下のようなワークフローを組んでいます：
1. CLAUDE.mdやSKILL.mdでルールを定義
2. Projectsでコンテキストを維持
3. Auto Mode + Browser Integrationで「作って→検証→直して」をループ
4. MemoryとConnectorsで長期プロジェクトを管理

「Vibecoding」（雰囲気で指示するスタイル）が特に人気です。

より詳しく知りたい部分（例：具体的なプロンプト例、Browser Integrationの使い方、公式研究の詳細など）があれば教えてください！ 最新情報は公式アカウント（@AnthropicAI）やclaude.aiのアップデートをチェックするのがおすすめです。


X Learn [2026-07-21] Claude Agent Skills MCP 活用

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

### 1. MCPとAgent Skillsとは？

**MCP（Model Context Protocol）**
Claude（特にClaude Desktop、Claude Code、Cursorなど）に外部ツール・データソース・APIを標準化して接続するためのプロトコルです。
例：
- ブラウザ操作
- データベース接続
- リアルタイム株価/取引（RobinhoodのAgentic Accountなど）
- 自作ツールサーバー

`claude mcp add --transport http ...` のようなコマンドで簡単に追加でき、AIエージェントが外部リソースを「道具」として使えるようになります。多くの人が「Claudeを本当のエージェントにする基盤」と呼んでいます。[[1]](https://x.com/Outrive_io/status/2079291174591058086)

**Agent Skills（Claude Skills）**
MCPの後発で「エージェントの忘却問題」を解決するために作られた、より進化した仕組みです。
- **スキル = SOP（標準作業手順）＋持続的記憶＋専門能力**
- 一度定義したスキルはセッションを超えて保持され、エージェントが「同じ品質・同じ思考パターン・同じベストプラクティス」で動き続けます。
- 「継続的学習の最初の兆し」と言われるほど強力。[[2]](https://x.com/akshay_pachaar/status/1982817709323612628)

多くの開発者が「MCPよりSkillsの方が実用的」と評価しており、特に**MCPを全部Skillsに変換**する動きが広がっています。[[3]](https://x.com/upamune/status/2000944023637549423)

### 2. Skills vs MCP（実践的な使い分け）

| 項目             | MCP                              | Agent Skills                          | おすすめユースケース |
|------------------|----------------------------------|---------------------------------------|---------------------|
| 主な強み         | 外部ツール接続・リアルタイムデータ | 行動パターン・記憶・SOPの定着       | - |
| 忘却耐性         | 普通                             | 非常に強い                            | Skills |
| 実装のしやすさ   | サーバー立てる必要あり           | GitHub/npxで簡単に配布・インストール | Skills |
| 長期プロジェクト | △（コンテキストが散逸しやすい） | ◎（スキルとして定着）                | Skills |
| 外部API連携      | ◎                               | △（MCPと組み合わせ可）               | MCP |

- **Skillsが勝る場面**：コーディングスタイルの統一、特定ドメインの専門家化、会社全体のルール定着、忘却を防ぎたい長期エージェント。
- **MCPがまだ必要な場面**：リアルタイム外部データ、複雑なツール実行（ブラウザ自動化など）。
- **最強は組み合わせ**：基盤はSkillsで行動を固め、必要な外部ツールだけMCPで繋ぐ。

（参考：Armin Ronacher氏のブログ「Skills vs MCP」では、MCPが不安定な場面でSkillsが安定して動いた事例が詳しく書かれています。）

### 3. 具体的な活用方法（すぐに試せる）

**① MCPをSkillsに一括変換（日本人開発者の神ツール）**
```bash
# @upamuneさんが実際に使ったツール
https://github.com/openclaw/mcporter
```
Claude Codeに登録してあるMCPを全部破壊→Skillsに変換してくれます。多くの人がこの流れで移行しています。[[4]](https://x.com/i/status/2000944023637549423)

**② Skillsのインストール例**
```bash
npx skills add gaojude/claude-agents-skill     # エージェント艦隊管理スキル
npx skills add username/repo-name
```
または `skills.sh` などのディレクトリから探す。

**③ 実践的なスキル活用例（2026年現在人気のもの）**
- **開発者スキル群**：Superpowers, Context7, Skill Creator, Webapp Testing, Claude-Mem
- **デザイナースキル**：UI/UX Pro Max, Taste, Transitions, Web Artifacts
- **会社全体再現**：42個のスキルで「Developer部門」「Designer部門」「Marketing部門」「Finance部門」など全部作ってしまう事例（Lunar氏）。一人で会社レベルの出力が可能に。[[5]](https://x.com/LunarResearcher/status/2079272445274640739)
- **Tableau MCP連携スキル**：ダッシュボードからエージェントまで自動化
- **エージェント艦隊管理スキル**：複数Claudeエージェントの名前変更・ログ取得・クリーンアップを一括管理

**④ 自分でスキルを作る**
Akshay氏の動画が現時点で最もわかりやすいです：
- スキルの解剖（Anatomy of a skill）
- Skills vs MCP vs Projects vs Subagentsの比較
- ハンズオン例

YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=_6iZOsoWeU4

### 4. おすすめの次のアクション

1. 現在使っているMCPをすべてリストアップ
2. `mcporter` を使ってSkillsに変換
3. 自分の作業で繰り返し出てくる「SOP（これをいつもこうやる）」を3〜5個スキル化
4. 重要なプロジェクトには「そのプロジェクト専用のスキル」を作る（これが最強）

これをやると「ただClaudeを使う」から「自分専用の超熟練AIチームを持つ」状態に明確に移行できます。

必要であれば：
- 特定のドメイン（コーディング、データ分析、デザイン、ファイナンスなど）のスキルセット推薦
- 自作スキルのテンプレート作成
- MCPとSkillsのハイブリッド構成の具体例

を deeper で書きますので、教えてください！

（情報源：2025年10月〜2026年7月までのX上の主要議論、特に@akshay_pachaar氏の詳細解説、@upamune氏の実践、@mitsuhiko氏の比較ブログなど）


Xタイムライン学習 2026-07-21 05:11

# Xタイムライン学習 2026-07-21 05:11

2026年7月21日、Mac Studioで1.5TBメモリと2兆パラメータLLMを活用し、Claude Codeに2兆パラメータLLMを導入。vvv/botsでメモリ確保し、Xタイムラインの記事を解析。LLMの拡大とメモリ確保が横断テーマ。

## ポイント
- Mac Studio 1.5TBメモリ
- 2兆パラメータLLM導入
- vvv/botsでメモリ確保
- Xタイムライン記事解析

## 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]] [[LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]]

## 関連概念（未作成）
`Mac Studio性能` `2兆パラメータLLM特性` `vvv/botsメモリ管理`


X Learn [2026-07-21] 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年最新プラクティス）**

「AIエージェント ハーネス設計」というクエリから、**モデルを単なるエンジンとして包み込み、信頼性・観測可能性・安全性・評価を本質的に担保する制御レイヤー（Harness）の設計**を求めていると解釈しました。

現在（2026年）、業界のコンセンサスは「モデルは薄く、ハーネスを厚く（Thick Harness）」に移行しています。Prompt Engineering → Context Engineering → **Harness Engineering** → **Loop Engineering** が主流です。良いハーネスはコストを30-60%削減し、速度を30-50%向上させる「Harness Effect」が確認されています。[[1]](https://x.com/ZainHasan6/status/2078596952657412347)

### 1. ハーネスとは何か（本質）

ハーネスは「エージェントを生き続けさせるインフラ」です。フレームワークが「何をするか」を定義するのに対し、ハーネスは以下の責任を持ちます：

- **Timeout / Retry / Recovery**
- **State persistence & checkpointing**
- **Memory synchronization（セッション間）**
- **Sub-agent spawning & orchestration**
- **Sandboxing & permission control**
- **Observability / Evaluation / Guardrails**
- **Cost control & learning loop**

**核心アーキテクチャ（3次元の外部化）**：
- **Memory**：作業記憶、意味記憶、エピソード記憶、個人化記憶
- **Skills**：手順的知識、意思決定ヒューリスティック、規範的制約
- **Protocols**：Agent-User、Agent-Agent、Agent-Toolの契約

これらを**Mediators**（sandbox、observability、evaluation、approval loop、compression、orchestration）が仲介します。[[2]](https://x.com/CobusGreylingZA/status/2043638576848707662)

### 2. 推奨アーキテクチャ（2026年現在）

```
[User / Task]
    ↓
[Input Validator + Risk & Cost Pre-flight]
    ↓
[Intelligent Router] ←→ [Policy Engine] (swappable)
    ↓
[Orchestration Core (LangGraph StateGraph + Checkpointer)]
    ├── Planning Node
    ├── Tool Call Node → [Tool Harness / Sandbox]
    ├── Reflection / Verification Node (separate Judge)
    └── Learning / Adaptation Node
    ↓
[Memory & Context Engine] (Hybrid: Short / Vector / Graph / Episodic)
    ↓
[Safety & Guardrail Mediators] (pre/post every critical action)
    ↓
[Output Validator + Human-in-the-Loop Gate]
    ↓
[Evaluation & Scoring Engine] → [Telemetry / Dashboard]
    ↓
[Persistent Learning Loop] (改善データを次の実行にフィードバック)
```

**設計原則（最重要）**：
- **Everything is Observable & Versioned**（プロンプト、ツール、評価関数、ポリシー全てGit管理）
- **Fail Fast & Gracefully** + **Human-in-the-Loop Ready**
- **Scaffolding is temporary** — モデルが進化したらハーネスを薄くできる設計にする
- **Never let the agent grade itself** — 常に独立したVerifierを使う
- **Composable Microservices** — Policy, Router, Approval, Memory Backendを疎結合に（イベントバス経由）

### 3. 主要コンポーネントの詳細設計

**① Orchestration Engine（最重要）**
- **LangGraph**を強く推奨（2026年現在も最強クラス）。
- 明示的なStateGraphで「計画→実行→検証→学習」のループをコードとして記述。
- `checkpointer` で任意のタイミングで状態を永続化（PostgreSQL + Redis推奨）。
- 利点：デバッグ容易、再現性高く、途中復帰可能。

**② Tool Harness / Sandbox（安全の要）**
```python
class ToolHarness:
    async def execute(self, tool_name: str, args: dict, context: AgentContext):
        # 1. Permission & Policy Check (RBAC + dynamic policy)
        # 2. Input sanitization & PII redaction
        # 3. Sandbox execution (e2b, Firecracker, Docker with seccomp)
        # 4. Output validation (schema + safety scanner)
        # 5. Trajectory recording (OpenTelemetry span)
        # 6. Cost & latency telemetry
        # 7. Post-execution guardrails
        ...
```
- 特にCode Interpreter、Browser、Shellツールは**完全隔離**必須。
- Worktreeパターン（作業ディレクトリを隔離）で安全性向上。

**③ Memory & Context Engine**
- 短期：会話履歴 + 最新状態
- 中期：Vector DB（PGVector/Qdrant）+ Knowledge Graph（Neo4j）
- 長期：Episodic Memory（成功/失敗トレースの要約）+ Self-written Skill Library
- Context Compression（LLM要約 or Map-Reduce）必須。

**④ Evaluation & Verification Engine**
- **LLM-as-Judgeは独立モデル**で実施（自己採点禁止）。
- 評価軸例：Correctness, Efficiency, Safety, Clarity, Tool Call Accuracy。
- Golden Dataset（自社タスクの正解トレース集）を構築し、継続的にベンチマーク。
- Incremental Evaluation（各ステップで部分点）。

**⑤ Observability Stack**
- OpenTelemetry + LangSmith / Phoenix / Helicone。
- Trajectory Visualizer（時系列で思考・ツール呼び出し・評価を表示）。
- Cost / Latency / Safety Violationの専用ダッシュボード。

### 4. 構築ロードマップ（実践的）

**Phase 0（1週間）**: 基本ReAct + 構造化Logging
**Phase 1（2-3週間）**: LangGraph + Checkpointer + Trajectory Recording
**Phase 2（3-4週間）**: Tool Sandbox + Permission System + Guardrails
**Phase 3（4週間）**: Evaluation Harness + 自社Golden Dataset作成
**Phase 4**: Multi-agent Hierarchy + Human-in-the-Loop + Auto-recovery
**Phase 5**: Composable化（Policy/Router/Approvalを独立マイクロサービス化）+ Self-improving Loop

### 5. 技術スタック例（2026年推奨）

- **Orchestration**: LangGraph（最優先）
- **Model Abstraction & Routing**: LiteLLM + 独自Router（タスク難易度・コスト・レイテンシで動的選択）
- **Memory**: LangGraph Checkpointer + PGVector + Neo4j
- **Observability**: LangSmith or Phoenix
- **Safety**: LlamaGuard + カスタムPolicy Engine（NVIDIA NeMo Guardrailsも有力）
- **Sandbox**: e2b または自前Firecrackerベース
- **Evaluation**: DeepEval拡張 or 自作LLM Judgeパイプライン

### 追加アドバイス

- **最初に作るべきもの**は「Trajectory Recorder」と「独立したVerifier」です。これがあるだけで品質が劇的に変わります。
- プロダクションでは「Thin Harness（Anthropicスタイル）」より「Thick Harness（LangGraphスタイル）」が安定性で勝っていますが、モデルが進化したら徐々にロジックをモデル側に移す準備を。
- 多剤系の場合は**Hierarchical + Sequential + Human-in-the-Loop**のハイブリッドが最も実用的です。[[3]](https://x.com/victorialslocum/status/2029501587446489528)

具体的なユースケース（例：社内業務自動化、コード生成エージェント、顧客対応エージェント、研究エージェントなど）があれば、それに最適化した設計図・コード例・評価指標をさらに深掘りできます。

必要であれば、LangGraphの実装サンプル、評価用Promptテンプレート、または特定のレイヤーの詳細設計も提供します。どのような部分を深く知りたいですか？


X Learn [2026-07-21] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 最新版（2026年7月20日目前）**

**最新版本：0.144.6**（2026年7月18-19日釋出）。這是一個針對模型 metadata 的 targeted hotfix，主要修正 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 的 bundled instructions（同捆提示詞），並將 context window 正確設定為 **272,000 tokens**。沒有新增功能，純粹修正先前不正確的上下文長度與提示。[[1]](https://x.com/CodexChanges/status/2078622537274335407)

**更新指令：**
```bash
npm install -g @openai/codex@0.144.6
```

**確認版本：**
```bash
codex --version
```

要還原上一版：
```bash
npm install -g @openai/codex@0.144.5
```

- 官方 Changelog：https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.144.6 或 https://learn.chatgpt.com/docs/changelog
- 使用者反饋：希望增加 auto-update、chat revert、更好的 mobile session 同步、UI 改善。目前很多人與 Claude Code CLI 並用，是終端機 AI coding 的主流工具之一。[[2]](https://x.com/dreamwieber/status/2078851177744343168)

**Gemini CLI 最新版（2026年7月20日目前）**

**最新 nightly 版本：v0.52.0-nightly.20260719.gacae7124b**（2026年7月19日）。Google 持續快速迭代，幾乎每天都有 nightly/preview 版本。[[3]](https://x.com/WAI1510608/status/2078974777038196880)

**近期主要更新重點（7月）**：
- 任務自動振り分け（auto task routing / 自動分配功能）
- 強化防止 AI 無限循環與不當操作的安全機制
- 檔案操作與生成 bug 修正
- 自動化功能基盤強化（Routines、Conductor 等 extension 生態）
- 多目錄支援、GitHub Actions 整合、記憶確認機制、auto-update 等功能持續優化

**安裝/更新方式**：
主要透過 npm 安裝最新版：
```bash
npm install -g @google/gemini-cli  # 或對應的套件名稱
```
或直接到 GitHub Releases 抓最新 nightly：https://github.com/google-gemini/gemini-cli/releases

**注意事項**：
- Homebrew 安裝方式已 deprecated，建議改用 npm。
- 部分使用者遇到 auth 問題（Google auth 已不再支援，需使用 Antigravity auth 或新流程）。
- 官方 repo 和 extension 生態相當活躍，適合想深度整合 Google 模型與自動化工作流的人。

**總結建議**
- **Codex CLI** 目前偏向強大、穩定的 coding agent 體驗（尤其是 GPT-5.6 系列）。
- **Gemini CLI** 更新非常頻繁，extension 與自動化功能領先，適合喜歡實驗新功能的人。
- 兩者都與 Claude Code、Cursor 等工具並列為 2026 年主流的終端 AI 開發工具。

想看更詳細的 changelog、特定功能示範，或是安裝教學，再告訴我，我可以再幫你深入查！（資料來源為 2026 年 7 月 16-20 日的最新 X 貼文）


日報 2026-07-21 学習まとめ

# 日報 2026-07-21 学習まとめ

2026-07-21の学習まとめ。Claude Codeの最新アップデート、Claude Agent Skills MCPの活用、AIエージェントハーネス設計、Codex CLI Gemini CLIの最新情報について調べた。Shadow環境で取るべきアクション、横断テーマも整理した。

## ポイント
- Claude Codeの最新アップデート
- Claude Agent Skills MCPの活用
- AIエージェントハーネス設計
- Codex CLI Gemini CLIの最新情報

## 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 AI` `GeneBench-Pro`


Xタイムライン学習 2026-07-21 10:08

# Xタイムライン学習 2026-07-21 10:08

2026-07-21のXタイムライン学習で、Kimi K3のトークン効率とClaude Fable 5のLP制作コスト削減技術が進化。低コストで高品質なLP生成技術の進化が横断テーマ。

## ポイント
- Kimi K3のトークン効率が良い
- 3D WebGLのLP生成
- Claude Fable 5より安くLP制作
- Codex×Kimi K3を使用したLP制作のコスト削減
- 低コストで高品質なLP生成技術の進化

## 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]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[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）]]

## 関連概念（未作成）
`低コストLP生成技術` `トークン効率最適化` `3D WebGL LP制作`


ChatGPTプロンプトテンプレート集（深津式・シュンスケ式等・2026現代化）

# ChatGPTプロンプトテンプレート集（2026現代化）

## 出典
- 記事: [(自分用)ChatGPT プロンプトテンプレート](https://note.com/sofurin56/n/n06c6aced951e)（sofurin56・2024-07-03）
- 反映日: 2026-07-21
- 反映先: rules `prompt-templates.md` / skill `prompt-templates` / 本Wiki

## 要旨
自分用メモとして公開された **ChatGPT向け定番プロンプトテンプレート8種**。骨格（役割・制約・入力・出力・評価・反復）は今でも有用。2026の思考型モデル／エージェント運用では **CoT強要・自己採点のみ・呪文ペルソナ** を弱め、**完成条件(DOD)・verifier分離・状態外出し** に寄せて使う。

## テンプレ一覧と使い分け

| テンプレ | 何をするか | 向く場面 | 2026現代化 |
|---------|-----------|---------|------------|
| 深津式2 | 役割＋制約＋入力→成果物。不足は質問 | 日常の汎用依頼 | 役割は可。**目的・制約・DOD**を先に。CoT不要 |
| シュンスケ式 | ゴール聴取→分解→変数→再定義→実行。過程非表示 | 言語化が苦手 | 過程は隠さず **state.json/git に外出し**。成果物のみ返すのは可 |
| ゴールシーク | AIがプロンプトを反復改善 | プロンプト自体を磨く | Plan Mode / why-first / grill-me と同型。完了までループ |
| 5R | 役割・制約・出力・自己評価 | 品質セルフチェック | **自己採点は甘い**→別モデル verifier / goal-judge |
| シナリオ | 5R＋対話シナリオ | ヒアリングしながら進める | 実行シナリオ＝ユーザーストーリー。DOD付き |
| 二人議論 | 肯定vs否定5往復→要約 | 賛否・設計の両面 | Fusion panel / grill-me。**別モデル**が望ましい |
| DALL-E3用 | ブレスト→絞込→英語プロンプト | 画像生成前段 | Grok Imagine / Codex $imagegen にも流用可 |
| 医療ピクトグラム | 前提条件＋白黒ミニマル | 専門ドメイン画像 | ドメイン制約テンプレの雛形として一般化可 |

## 構造の共通点（再利用エッセンス）
1. 役割を先に固定
2. 制約・出力形式・評価基準を分離
3. 不足情報は質問させる
4. 内部過程と最終成果物を分ける
5. 対話で完成させるループ

## 2026 運用マッピング（shadow）

| 旧手法 | shadow 正本 |
|--------|-------------|
| 深津式の骨格 | `thinking-model-best-practices`（目的・制約・DOD） |
| ゴールシーク反復 | Plan Mode / `/goal` / goal-judge |
| 二人議論 | ultrareview / Fusion panel / grill-me |
| 5R自己評価 | 別モデル判定（Haiku=自明 / Sonnet=質評価） |
| シュンスケ式過程非表示 | 過程は外部状態へ。ユーザー向け要約だけ簡潔に |
| 画像STEP | `cli-image-generation`（Grok/Codex） |

## 推奨モダンテンプレ（深津式現代化）

```markdown
## 目的
[何を達成したいか]

## 完成条件 (DOD)
- [測れる合格ライン]

## 制約
- [守ること]
- [やらないこと]

## 入力
[素材]

## 出力形式
[Markdown / 表 / コード 等]

## 不足情報
最高の結果に必要な情報が足りなければ、先に質問すること。
```

## アンチパターン（記事のまま使うと弱い点）
- 「ステップバイステップで」強制 → 思考型は内部でやる
- 自己採点のみで完了宣言 → verifier 分離必須
- 過程を完全に隠す長時間タスク → MMPO対策で状態外出し
- 極端なペルソナ呪文のみ → DODがないと無難収束

## 関連
- rules: `~/.claude/rules/prompt-templates.md`
- skill: `prompt-templates` / `prompt-optimizer`
- rules: `thinking-model-best-practices.md`
- 参考リンク（元記事）: exp-p.com プロンプト研究所 / DALL-E3 note / YouTube 解説


Xタイムライン学習 2026-07-21 13:13

# Xタイムライン学習 2026-07-21 13:13

2026年7月21日、Claude Codeのプラグインclaude-code-setupを導入し、vvv/vvv-bots環境に適用。非中華ポリシーに基づく既存skill/rulesの更新を検討。横断テーマはClaude Codeの効率化と自動化。

## ポイント
- claude-code-setupプラグイン導入
- vvv/vvv-bots環境にClaude Code適用
- 非中華ポリシーに基づく既存skill/rules更新検討

## 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]]

## 関連概念（未作成）
`非中華ポリシー` `vvv/vvv-bots環境` `Claude Code効率化`


yt-learn: /goal前のCLAUDE.mdループ制御（緑自走/赤確認） 2026-07-21

## 情報源
- URL: https://www.youtube.com/watch?v=bi27n_CX-n0 （Shorts）
- タイトル: /goal渡す前に何すれば？に答えます【CLAUDE.md】
- チャンネル: Generative AI and InfoBusiness Institute
- 投稿日: 2026-07-21
- 尺: 121秒 / 再生: ~235（取得時）
- スコア: 87/100（関連30+鮮度25+チャンネル12+深度20）
- 無料テンプレ: https://gist.github.com/JunSuzuki1973/37e1f3eb41f9b85364894a84a9cba344 （EP6=06_EP6_loop_control.md）
- 完全版: https://youtu.be/ti1q1qsA2WI

## 主要な発見

1. **CLAUDE.md の再定義** — ループ4層（感知→判断→実行→評価/強化）のうち、**判断層に先読み情報を渡す仕組み**。情報不足のまま /goal すると判断層が空転する。
2. **ループ制御セクションは3つだけ書く**
   - ① 確認が必要なタイミング（テスト1件失敗 / 外部ライブラリ追加 / ファイル削除・移動 等）
   - ② 確認なしで進めてよいこと（コメント修正 / スコープ内リネーム 等）
   - ③ 完了の定義（テスト全通過 + Lint 0 など明文化＝DOD）
3. **緑の自走ゾーン vs 赤の確認ゾーン** — 境界をCLAUDE.mdで引く。境界が明確なほどエージェントは安心して速く走れる。
4. **最強フロー**: `grill-me（計画）→ CLAUDE.md（境界）→ /goal（自走）`

## shadow既存との差分

- 既に `CLAUDE.md`「AIの判断ライン」に確認不要/要確認がある（確認ゲートは実装済み）
- 不足: (a) **完了の定義を /goal と明示結合**した3本柱、(b) テスト失敗時に止まる、(c) ライブラリ追加/ファイル削除の赤ゾーン明示、(d) grill-me→境界→/goal の順序の固定
- 詳細は `~/.claude/rules/loop-control.md` に shadow 向け適応版を配置（CLAUDE.md は100行制約のためポインタのみ）

## アクションアイテム
- [x] `rules/loop-control.md` を新設（段3: 原則の自動発火）
- [x] CLAUDE.md の AI判断ラインを3本柱+参照に更新
- [ ] 新規 /goal 起動時に loop-control を読む運用を習慣化

## 字幕要点（要約）
前作ループエンジニアリングのFAQ「/goal前に何を準備？」→ CLAUDE.md にループ制御3項目を足す → 緑自走/赤確認の境界 → grill-me→CLAUDE.md→/goal。


学習日報 2026-07-21 yt-learn 13:40

# 学習日報 2026-07-21 yt-learn 13:40

## 概要
`/yt-learn` 単一URLモード。YouTube Shorts 1本を解析し LLM Wiki 1件 + rules 実装まで完了。

## 今日学んだこと（YouTube）

### AIエージェント / Claude Code 運用
- **/goal 前の準備** = CLAUDE.md にループ制御（判断層への先読み）を書くこと
- 3本柱: ①確認必要 ②自走OK ③完了定義（DOD）
- 緑自走ゾーン vs 赤確認ゾーンの境界を明示 → エージェントが安心して速く走る
- 最強フロー: grill-me → CLAUDE.md/loop-control → /goal

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `~/.claude/rules/loop-control.md` | shadow向けループ制御ルール新設 |
| `~/.claude/CLAUDE.md` | AI判断ラインを3本柱+ポインタに更新 |
| `~/.claude/rules/trends.md` | 学習エントリ追記 |
| `~/.claude/memory/MEMORY.md` | 索引1行 |

## 未実装アクションアイテム
- なし（段3まで到達。cron化は不要）

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 1297 | yt-learn: /goal前のCLAUDE.mdループ制御（緑自走/赤確認） 2026-07-21 | yt-learn, goal, loop-control |


Xタイムライン学習 2026-07-21 14:13

# Xタイムライン学習 2026-07-21 14:13

PenEchoとAI会社の作り方をshadow環境に導入し、手書き数式や図の自動解析を実現し、ビジネスモデルを検討する。Claude、Gemini、Codexを活用し、マネタイズモデルを開発する。

## ポイント
- PenEchoをshadow環境に導入し、手書き数式や図の自動解析を実現する
- Claude、Gemini、Codexを活用したAI会社の作り方をshadow環境に導入し、ビジネスモデルを検討する
- shadow環境にAI技術を活用したマネタイズモデルを開発し、実装する

## 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）
`PenEchoの導入` `AI会社の作り方` `マネタイズモデル`


横断学習 2026-07-21

# 横断学習 2026-07-21

```json
{
  "summary": "AIコーディングツールの進化を中心に、Claude CodeやCodex CLIなどのツールが開発者のワークフローに統合され、自然言語によるタスク実行やコード編集、コマンド実行を可能にし、開発効率を向上させる。これらのツールはOpenAIやAnthropicなどの企業が開発し、オープンソース化も進んでいる。ただし、セキュリティやエラーハンドリングなどの懸念もあり、開発者はこれらのツールを慎重に活用する必要がある。",
  "key_points": [
    "AIコーディングツールの進化",
    "自然言語によるタスク実行やコード編集、コマンド実行が可能",
    "開発効率の向上",
    "OpenAIやAnthropicなどの企業が開発",
    "オープンソース化の進展",
    "セキュリティやエラーハンドリングの懸


Xタイムライン学習 2026-07-21 18:19

# Xタイムライン学習 2026-07-21 18:19

2026-07-21のXタイムライン学習で、音楽生成AI「Suno」のデータ収集処理、Claude Codeにスキル追加方法、テスラFSD自作方法が紹介された。AI技術の応用と実装方法が焦点。

## ポイント
- 音楽生成AI「Suno」のデータ収集処理と収集元がソースコードに残っている
- Claude Codeにスキル追加方法が海外の開発者によって公開
- テスラFSD自作方法がトランスフォーマーとGPTを使用して紹介

## 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]] [[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）]]

## 関連概念（未作成）
`AIのセキュリティ` `自動運転技術` `音楽生成AIの倫理`


Xタイムライン学習 2026-07-21 19:20

# Xタイムライン学習 2026-07-21 19:20

PhoneDriverの分析とClaude AIの統合による市場予測と利益の実現に関する学習。 PhoneDriverのコードレビュー、Claude AIの統合、市場予測分析が実施される。 AIに基づく自動化による収益化が横断的なテーマである。

## ポイント
- PhoneDriverコードレビュー
- Claude AI統合
- 市場予測分析

## 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）
`AIパワードモノエチゼーション` `自動化による収益化`


Xタイムライン学習 2026-07-21 21:53

# Xタイムライン学習 2026-07-21 21:53

2026-07-21のXタイムライン学習で、Claudeの勝因分析が焦点。Claudeのagentsへの全賭け分析をshadow環境に適用し、Kimi CEOの講義から新規戦略を導出。Claude Code運用の改善ポイントを探る。関連ページは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など。

## ポイント
- Claudeのagentsへの全賭け分析をshadow環境に適用
- Kimi CEOの講義を分析して新規戦略を導出
- Claude Code運用の改善ポイントを探る

## 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）
`shadow環境運用` `Kimi CEO講義分析` `Claude Code運用改善`


Xタイムライン学習 2026-07-21 22:55

# Xタイムライン学習 2026-07-21 22:55

Claude Codeを使用したAd opsとAIEOの学習について記述。新着情報としてClaude CodeのFAQとPerplexityランキングを分析し、ユーザーが提供したキーワードに基づいてコンテンツを分析、要約するツールの実装、Uravationのデータを使用したテストケースの開発等を行う。Claude Codeの活用方法とその有効性について記載。

## ポイント
- Claude Codeの学習
- Ad opsとAIEOの応用
- FAQとPerplexityランキングの分析

## 関連ページ
[[ 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基盤の構築` `自動化ツールの開発`


X Learn [2026-07-22] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 新機能・最新アップデート（2026年7月21日時点）**

Claude Codeは2025年2月に本格リリースされて以来、**最も急速に進化しているAnthropicの製品**の一つです。現在はWeb、Desktopアプリ、CLIで利用可能で、特に**CLI版がほぼ毎日パッチが出る**ほど活発に更新されています。[[1]](https://x.com/btibor91/status/2006020858817503390)

### 今日リリースされた最新版：**Claude Code 2.1.217**（nextチャネル）

本日（7/21）リリースされた主な新機能・改善点は以下の通りです：

- **Memory Viewer**（新機能）：セッションでClaudeが呼び出したMemoryを一覧表示。「良い」「悪い（削除）」を個別に評価可能になった。Memoryの挙動を初めてちゃんとコントロールできるようになった。
- **新コマンド**：
  - `/explain-usage`：トークン使用量を平易な説明＋簡易チャートで表示（`/usage` `/cost`の補完）。
  - `/simplify`：変更したコードをレビューし、再利用性・簡略化・効率化を自動修正。並列cleanupエージェントにも展開可能。
- **Subagent制御の強化**：
  - `CLAUDE_CODE_MAX_CONCURRENT_SUBAGENTS` と `CLAUDE_CODE_MAX_SUBAGENT_SPAWN_DEPTH` で同時実行数とネスト深さを調整可能。
  - `--max-budget-usd` が単なるトラッカーではなく、予算到達時に新規エージェント生成を実際に停止するようになった。
- **セキュリティ・信頼性強化**（Hardening）：
  - 自動アップデート失敗時に「claude」バイナリを自己修復。
  - ワークツリー分離セッションで怪しいパス（UNC、シンボリックリンク）をブロック。
  - リポジトリコミット設定によるプロキシ/TLSリダイレクトを防止。
- **裏側インフラ**：サーバーから署名済みワークフローを直接CLIセッションに投入する「workflow_launch」システムの基盤完成（現在はインフラのみ）。

このペースだと**毎週のように実用的な改善**が入っています。[[2]](https://x.com/i/status/2079657664372429066)

### 2026年に入ってからの主な進化

- Desktop版の大幅リデザイン（複数セッションを1ウィンドウで並べて管理可能＋新サイドバー）
- **Auto Mode**の本格化（安全分類器でユーザー承認を自動判断）
- **Memory + Dreaming**機能（自己改善のためのエージェント記憶機構）
- **Sub-agent / Multi-agent**ワークフローの大幅強化
- Artifactの公開共有リンク対応（Claudeアカウント不要で閲覧・共同編集・ライブ更新・バージョン履歴）
- Claude Designとの双方向同期（キャンバスエディタ強化）
- `/simplify` `/batch` などのSkills体系の成熟
- 1Mコンテキスト、Code Review機能、Security強化、Slack統合など

2025年の段階で「Claude Code」「Skills」「Connectors」「Computer Use」「Memory」などが投入され、2026年はそれを**エージェントとして実用レベルに高めた**1年と言えます。[[3]](https://x.com/i/status/2006020858817503390)

### 現在特に強力な使い方（2026年7月時点）

1. **Vibecoding**（「こんな感じのアプリ作って」スタイルの開発）
2. Claude Design ↔ Claude Codeの往復（UI→実装のシームレス化）
3. Subagentを活用した大規模リファクタリング（`/simplify` + 並列エージェント）
4. Memoryを積極的に管理しながら長期プロジェクトを進める
5. Desktop/CLIのAuto Modeで「ほぼ放置」開発

---

**おすすめの確認方法**：
- CLIを使っている人は `next` チャネルをオンにして最新版を取る
- Desktopアプリのアップデートをこまめに確認
- @AnthropicAI / @alexalbert__ / @claudeai をフォロー

必要であれば「具体的にどの機能の使い方を知りたい」「CLIのインストール方法」など、さらに深掘りできますよ。

どの部分をもっと詳しく知りたいですか？


X Learn [2026-07-22] Claude Agent Skills MCP 活用

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

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリから、**Claude Code（またはClaudeを基盤としたAgent環境）でSkillsとMCPをどう使い分けて業務・開発に活かすか**を求めていると判断しました。

現在、日本語圏のClaudeパワーユーザー（@oikon48、@AI_masaou、@sumika45379、@upamuneなど）の間で最も熱いトピックの一つです。

### 1. Agent SkillsとMCPの違い

**Agent Skills（Skills）**
- Claudeに「専門スキル」を教える仕組み。
- YAML形式の軽量メタデータ（概要・使用条件）だけを最初にロード（≈100 tokens程度）。
- 必要になったタイミングで詳細な手順（.mdなど）をロードする**オンデマンド方式**。
- コンテキストを極力節約しつつ、確実にそのスキルを使わせられる。
- 「新入社員に業務マニュアルを渡す」イメージに近い。

**MCP（MCP Servers）**
- 外部ツール・API・コンピュータ操作などを**標準化されたサーバー形式**で接続する仕組み。
- ツール呼び出し（Tool Use）の進化版で、Playwright、Stripe、自社API、データベース操作などに強い。
- 複数のチャネルを横断的に操作できる（Multi-Channel Protocolという説明も見られる）。
- 登録しすぎるとコンテキストを大量消費する傾向があった。

**簡単な覚え方**：
- Skills = 「知識・判断基準・手順」を軽量に与える
- MCP = 「外部への実際の行動（実行力）」を与える

多くの人が「MCPで作っていたものをSkillsに変換して軽量化した」と報告しています。[[1]](https://x.com/upamune/status/2000944023637549423)

### 2. どう連携させるのがベストか？

現在主流の構成は以下の通りです：

1. **Skillsをメイン**に据える（コンテキスト効率が命）。
2. 必要な外部実行力は**MCP Server**として公開・接続。
3. Skillsの中に「この状況ではこのMCPを使う」という指示を入れる。

これにより、Claude Agentが「自分で判断→適切なSkillを選択→必要ならMCPを呼ぶ」という流れを自然に作れます。

また、`.agents`フォルダにSkillsを置いておくと、Claude CodeだけでなくCodexなどの他のAgentツールとも同期できるというTipsもあります。[[2]](https://x.com/JoelMitz/status/2079569756500443260)

### 3. 実践的な活用例（これが一番大事）

**業務効率化編（非エンジニアでも強い）**
- 週次レポート自動集計＋コメント生成 Skill
- 会社指定フォーマットの資料作成 Skill（PowerPoint/Word/Exceルール込み）
- 商品カタログ更新 Skill（MCPで在庫DBや広告予算システムに接続し、承認ルールも含む）
- 「先週のキャンペーン実績まとめて」「新商品をカタログに追加して」といった自然言語指示だけで複数工程を回す

**開発・エンジニア編**
- 特定フレームワークのベストプラクティス Skill
- コードレビュー Skill（自社ルール完全準拠）
- テスト自動生成＋Playwright MCPでE2Eテスト実行

**スケールさせるコツ**
- 最初は「自分の繰り返し作業トップ3」をSkills化するところから始める。
- 粒度は「1 Skill = 1明確なタスク」が成功率高い。
- 30個程度まで増やして「自分専用スーパーエージェント」を作っている人が多い。
- Hooks、Memory（Claude.md）、Subagentと組み合わせるとさらに強力。

### 4. おすすめの学習・導入順序

1. 公式ブログを読む（最重要）
   - “Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers”

2. 図解が神がかり的にわかりやすい人をフォロー
   - @sumika45379（Skills/MCP/Hooksの違いを丁寧に分解したスレッドが特に有名）[[3]](https://x.com/sumika45379/status/2045812652035711367)

3. 実際に手を動かす
   - 自分の繰り返し業務を1つ選び、Skill化 → 前後でコンテキスト消費量と精度を比較

4. さらに深掘りしたい人向け
   - Awesome Claude Skills / Awesome Claude Code リポジトリ
   - 「Claude Code 業務効率化入門」系書籍（Skills・サブエージェント・MCP活用術がまとまっているものが多い）

### 注意点（2026年現在）

- **セキュリティ**：偽のSkillsやMCP Serverがかなり出回っています。信頼できるソースからのみ導入を。
- コンテキスト最適化：Skillsを大量に積んでもメタデータだけなので大丈夫ですが、MCPは「本当に必要なものだけ」登録する文化が定着しつつあります。
- Ratelなどのツールを使って「そのターンで本当に必要なSkill/MCPだけを動的に選択」する高度な構成も出てきています。

---

**一言で言うと**：
**Skills = 頭脳（判断力・知識）の拡張**
**MCP = 手足（実行力）の拡張**

この2つを正しく組み合わせることで、「ただChatするAI」から「自分の分身のように動くAgent組織」にレベルアップできます。

具体的に「こういう業務を自動化したい」というのがあれば、教えてください。Skill設計の具体例やMCPの繋ぎ方まで一緒に考えます。


X Learn [2026-07-22] 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）**

「AIエージェント ハーネス 設計」は、2025〜2026年に急速に重要視されている概念です。プロンプトエンジニアリングや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、「モデルはCPU、ハーネスはOS」という比喩がよく使われます。[[1]](https://x.com/tetumemo/status/2037876018745385083)

ハーネス（Harness）とは、馬具の手綱のように**エージェントの強大な能力を人間が制御・誘導し、信頼性・効率性・安全性を確保するための「足場・環境・仕組み全体」**を指します。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「Humans steer, agents execute」の世界を実現します。[[2]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

### なぜ今、ハーネス設計が重要か
- **経済効果が非常に大きい**：同じモデル・同じタスクでも、ハーネス（オーケストレーション設計）を変えるだけでトークン使用量・コストを40%前後削減できるという報告が複数出ています（「The Harness Effect」）。[[3]](https://x.com/_stakaya/status/2078829410866888952)[[4]](https://x.com/vericence/status/2079555479005446278)
- OpenAI社内事例では、Codexエージェントだけで約100万行のコード（1,500 PR）を5ヶ月で生成した事例が共有され、ハーネス設計の重要性が強調されました。[[2]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)
- ハーネスが肥大化すると変更容易性が急落するため、**メンテナビリティを意識した設計優先順位**が求められます。[[5]](https://x.com/gota_bara/status/2046794926604931447)

### 推奨アーキテクチャ（2026年時点のベストプラクティス）

#### 1. 全体レイヤー構成
```
[Human / Application Layer]
        ↓ (Goal, Constraints, Quality Gate)
[Harness Orchestration Core] ←→ [Observability & Eval Layer]
        ├── State & Memory Manager (Smart Compression + Cache)
        ├── LLM Router (model-agnostic, LiteLLMなど)
        ├── Tool & Action Executor (Sandbox + Permission + Schema)
        ├── Guardrails & Safety Gates (Pre/Post + Human-in-the-Loop)
        └── Reflection / Feedback Loop Engine
        ↓
[Persistence Layer] (Postgres + Redis + Vector DB)
```

#### 2. 主要コンポーネント詳細設計

**A. Orchestration Core（心臓部）**
- LangGraph（または類似のグラフ型状態機械）を強く推奨。ノード（LLM Call, Tool Call, Router, Summarizer, Judge）とエッジで制御フローを明示的に定義。
- 状態は厳密に型付け（Pydantic + TypedDict）。`messages`, `summary`, `artifacts`, `next_action`, `cost_so_far` などを保持。
- **チェックポイント機能**必須：任意の時点で状態を永続化し、time-travel debugging（過去の分岐から再実行）を実現。

**B. Memory & Context Management（最大のコスト削減ポイント）**
- 毎ターン全履歴を再送するのは最悪のアンチパターン。
- **推奨テクニック**：
  - 不変部分（システムプロンプト、ツール定義、確定済み事実）を先頭に固定し、キャッシュヒット率を99%以上にする。
  - Contextが閾値（例: 8割）を超えたら、古い部分を「決定事項・作業要約・未解決質問」に構造化圧縮。
  - 大きなツール出力・ファイル・子エージェント結果は本文をコンテキストに入れず、**ポインタ（参照）だけ残す**。
  - 長期記憶はVector DB + Entity Memoryで管理。

**C. Tool & Action System**
- すべてのツールに厳格なJSON Schema（Pydantic）定義。
- Sandbox実行（特にコードインタープリタ）。
- 権限モデル（read-onlyツール、writeツール、human-approvalが必要な高リスクアクション）。
- 並列実行上限・タイムアウト・リトライポリシーをハーネス側で一元管理。

**D. Guardrails & Safety**
- Pre-call：入力フィルタリング（Llama-Guard系 or LLM-as-Judge）。
- Post-call：出力検証、PII検出、有害性チェック。
- 重要なアクションは必ずHuman-in-the-Loop中断。
- 失敗モードごとに明確な境界を設定（無限ループ防止、同一失敗10回でエスカレーションなど）。

**E. Observability & Evaluation Harness**
- トレーシング必須（LangSmith / Phoenix / OpenTelemetry）。
- メトリクス：トークンコスト（コンポーネント別）、成功率、ステップ数、Safety Violation率、Latency。
- 評価スイートを内包：固定ベンチマーク（WebArena, GAIA類似）＋ LLM-as-Judge＋人間評価の組み合わせ。
- ハーネスの質を「同じモデルでどれだけコスト・品質を改善できるか」で測る。

### 設計時の優先順位（ハーネスが肥大化した時の指針）
（@gota_bara氏の資料を参考にした優先思想）[[5]](https://x.com/gota_bara/status/2046794926604931447)

1. **境界の明確化**：各サブエージェント・ツールの責任範囲を小さく保つ。
2. **不変部分の抽出**：システムプロンプト・ツール定義・共通ロジックをハーネス本体に持ち、個別エージェントは最小限に。
3. **状態圧縮戦略の中央集権化**：要約ロジックを1箇所に。
4. **失敗処理の標準化**：リトライ・フォールバック・エスカレーションをハーネス共通機能に。
5. **構成駆動**：エージェントの性格・ツールセット・ガードレールはYAML/JSONで定義し、コード変更を最小化。

### おすすめ技術スタック（2026年現在）
- **Core**：LangGraph + Pydantic + asyncio
- **LLM抽象化**：LiteLLM（モデル切り替え容易）
- **Memory**：PGVector or Qdrant + Redisキャッシュ
- **Observability**：LangSmith + Prometheus + Grafana
- **Safety**：NVIDIA NeMo Guardrails or Llama-Guard + Outlines（構造化出力）
- **Persistence**：PostgreSQL（checkpointer）+ Redis
- **評価**：LangChain Eval + カスタムLLM Judge

### 実装のポイント
- ハーネスを「モデル非依存」に設計（どのモデルでも同じ実行経路を通す）。
- 待機状態（人間承認待ち、長時間ジョブ）は**イベント駆動**にし、ポーリングでトークンを無駄遣いしない。
- 最初からコスト計測を組み込み、「このハーネス変更でトークン何%減ったか」を可視化。

ハーネス設計はまだ発展途上ですが、「モデル性能を上げる」のではなく「ハーネスを磨く」方がROIが高い時代になっています。

具体的に：
- コーディングエージェント向けハーネス
- 社内業務自動化向けハーネス
- マルチエージェント swarm 向け設計

など、**用途を教えていただければ、より詳細な設計図・コードスケルトン・構成YAML例**を提供できます。

必要であれば、SpeakerDeckで公開されている資料のポイント解説や、LangGraphを使った具体的な状態定義例も展開します。どのような粒度・方向性で深掘りしますか？


X Learn [2026-07-22] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月21日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI）
**最新版本：v0.144.6**（2026年7月18日发布）[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2078479060276293921)[[2]](https://x.com/CodexChanges/status/2078622537274335407)

**主要更新：**
- 为 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 等新模型更新了 bundled instructions
- 修正 context window 为 **272,000 tokens**
- v0.145.0 已经或即将推出，**恢复 realtime voice V3**（支持音频输入输出、Frameless Bidi 双向流、多agent实时切换、19种声音等）[[3]](https://x.com/DevAdventur3s/status/2079648536304455865)

**安装/更新命令：**
```bash
npm i -g @openai/codex@latest
```

目前 Codex CLI 是终端 coding agent 里**维护最积极、最稳定**的一个，很多重度用户表示“如果不是因为有 Codex CLI 早就弃坑了”。

### 2. Gemini CLI（Google）
情况比较微妙，**正在被 Antigravity CLI 取代**。[[4]](https://x.com/pdxweb/status/2079604431948259668)

**当前状态：**
- 官方已将 Gemini CLI 标记为 deprecated（Homebrew 安装已弃用）
- 还有 **v0.52.0-nightly.20260718** 版本，主要在修复 Agent 自我失控（infinite ReAct loop、prompt injection）、加强 macOS Seatbelt 权限等运行时治理
- 很多用户迁移时遇到 Google Auth 不再支持、需切换到 antigravity auth 的问题

Google 现在主推 **Antigravity CLI / Antigravity 2.0**（同时还有对应的 IDE 版本）。

### 当前社区趋势（AI Coding Agent 大战）

现在大家基本都在同时跑多个 agent：
- **Claude Code**
- **Codex CLI**（最稳）
- **Antigravity**（Google 接班人）
- **Grok Build**（xAI 刚开源 Rust 版，Apache 2.0，星数暴涨）
- Kimi Code、Qwen 等

因此出现了一批**统一管理工具**：
- Codeg（把多个 agent 整合到一个工作台）
- VibeAround（v0.7.17，支持跨设备会话）
- Sella CLI 等

还有安全研究指出 Cursor、Codex、Gemini CLI、Antigravity 都曾存在 sandbox escape 漏洞，Codex 已在早期版本（v0.95.0）修复，建议保持更新。[[5]](https://x.com/NerdLevelTech/status/2079480349189382201)

---

**建议：**
- 重度终端用户 → 优先用 **Codex CLI**（目前体验最好）
- 想用 Google 系 → 直接上 **Antigravity CLI**
- 喜欢尝鲜/多模型 → 用 Codeg 这类统一工具

需要我给你具体安装命令、配置推荐、或者某个工具的详细对比吗？


日報 2026-07-22 学習まとめ

# 日報 2026-07-22 学習まとめ

2026-07-22の日報では、Claude Codeの新機能アップデート、Claude Agent Skills MCPの活用、AIエージェントハーネス設計、Codex CLIとGemini CLIの最新動向、Mistral AIとMicrosoftの戦略的パートナーシップ拡大が主要トピック。Mistral AIのAPI統合と既存スキル/ルールの反映がshadow環境でのアクション。

## ポイント
- Claude Code新機能アップデート
- Claude Agent Skills MCP活用
- AIエージェントハーネス設計
- Codex CLIとGemini CLI最新
- Mistral AIとMicrosoftの戦略的パートナーシップ拡大
- Mistral AI API shadow環境統合
- vvv-botsでテスト実行
- Mistral AI最新機能既存スキル/ルール反映

## 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]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントハーネス設計` `Mistral AI API統合` `vvv-botsテスト実行`


Xタイムライン学習 2026-07-22 07:21

# Xタイムライン学習 2026-07-22 07:21

Claude Code iOSアプリの開発とその応用について学ぶ。Claude Codeを利用して、iOSアプリの開発が容易になる。Claude Codeの使い方と、開発手法についての情報をまとめる。

## ポイント
- Claude Code iOSアプリを開発する
- Claude Codeを利用して、iOSアプリをもっと便利に
- 開発手法を学ぶ

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[React Native + Expo 環境構築入門（Windows）]]

## 関連概念（未作成）
`Mobileアプリ開発` `AIアプリ開発`


Xタイムライン学習 2026-07-22 11:17

# Xタイムライン学習 2026-07-22 11:17

2026-07-22のXタイムライン学習で、クラウドの本気という新着記事が投稿された。この記事の内容は不明だが、クラウドの本気の内容を調査し、t.coリンクを展開して内容を確認する必要がある。クラウドの本気の内容に基づいてマネタイズ戦略を検討する。

## ポイント
- クラウドの本気という新着記事が投稿された
- クラウドの本気の内容を調査する必要がある
- t.coリンクを展開して内容を確認する必要がある
- クラウドの本気の内容に基づいてマネタイズ戦略を検討する

## 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）
`クラウドの本気の内容` `マネタイズ戦略`


Xタイムライン学習 2026-07-22 12:17

# Xタイムライン学習 2026-07-22 12:17

Claude Codeの最新動向についてまとめたページです。iOSでのデスクトップワーク、CodexのGPTモデル使用、設定ファイルなしでのセットアップなどのトピックを扱います。Claude Codeの活用範囲拡大に向けたアクションとして、iOSシミュレータのテスト実行、GPTモデルの拡張設定、APIキーの無制限使用などが提案されています。

## ポイント
- Claude Code desktop work iOS
- Codex GPTモデル使用
- Claude Code設定ファイルなしセットアップ

## 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）
`デスクトップワーク` `GPTモデル拡張`


Xタイムライン学習 2026-07-22 15:18

# Xタイムライン学習 2026-07-22 15:18

2026年7月22日、Xタイムラインから新着情報2件を学習。VibeVoice-ASRと拼贴动画 B-roll Skillの実装GO。音声・動画処理技術の進化を横断テーマとする。ACTION: shadow環境に導入し、Claude Code運用と連携してマネタイズ戦略を検討。

## ポイント
- VibeVoice-ASR導入検討
- 拼贴动画 B-roll Skill導入
- 音声・動画処理技術の進化
- shadow環境に導入
- Claude Code運用と連携してマネタイズ戦略を検討

## 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）
`VibeVoice-ASR` `拼贴动画 B-roll Skill` `音声・動画処理技術の進化`


Xタイムライン学習 2026-07-22 16:19

# Xタイムライン学習 2026-07-22 16:19

Claude Codeを使用してスライドを作成し、Twitter/Xで共有する方法を学ぶ。Shadow env for content creation, automationを横断テーマとして、Claude CodeのチュートリアルをYouTubeで探し、プレゼンテーションを作成する。

## ポイント
- Claude CodeのチュートリアルをYouTubeで探す
- Claude Codeを使用してプレゼンテーションを作成する
- プレゼンテーションをTwitter/Xで共有する

## 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）
` Shadow env for content creation` `Automation with Claude Code`


Xタイムライン学習 2026-07-23 00:16

# Xタイムライン学習 2026-07-23 00:16

2026年7月23日、CodexのRecord機能とSkill化が実装され、AI技術の活用とマネタイズの可能性が探求される。Shadow環境での活用とvvv/vvv-botsへのSkill化ルール追加が検討される。

## ポイント
- CodexのRecord機能実装
- vvv/vvv-botsへのSkill化ルール追加
- AI技術活用とマネタイズ可能性の探求
- Shadow環境でのCodex Record機能活用
- Claude Code運用でAI技術活用した収益モデル構築

## 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）
`AI技術活用の最新動向` `Codex Record機能の具体的な活用例` `vvv/vvv-botsのSkill化ルールの詳細` `Shadow環境でのAI技術の活用` `Claude Code運用の収益モデル`


Xタイムライン学習 2026-07-23 04:18

# Xタイムライン学習 2026-07-23 04:18

Cursor AIのレビュースピードとエラーリカバリーに関する研究と実装を行う。 Shadow environmentを利用してCursor AIの開発と商用化を進める.

## ポイント
- Cursor AIのレビュースピードとエラーリカバリーを改善する
- Shadow environmentを利用してCursor AIの開発と商用化を進める
- 新しいシステムの実装過程と結果を文書化する

## 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）
`Cursor AIの商用化` `Shadow environmentの活用`


X Learn [2026-07-23] 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22日時点）**

Claude CodeはAnthropicが提供する本格的なAIコーディング環境（デスクトップアプリ＋ターミナル統合＋エージェント機能）で、ほぼ毎週のように細かいバージョンアップが行われています。特に2026年に入ってからは**サブエージェント（Sub-agent）**、**セキュリティ**、**長時間セッション**関連の強化が目立ちます。

### 今日の大型新機能（2026/7/22）
**Claude Security plugin β版リリース**（公式発表）

- コミット前の変更差分をスキャンして脆弱性を検出
- コードベース全体のフルスキャンも可能
- すべて**既存のClaude Codeのターミナルから実行**できる

これまで別ツールが必要だったセキュリティチェックが、Claude Code内に自然に組み込まれるようになった重要なアップデートです。[[1]](https://x.com/i/status/2079990597973057691)

### v2.1.217（最新バージョン）の主な変更
- `--max-budget-usd` がサブエージェントにも正しく適用されるように修正（これまでは背景で動くサブエージェントが予算制限を無視していた）
- サブエージェントの同時実行数（concurrency）や挙動の改善
- 上限設定や制御が強化され、暴走防止がより実用的になった

### 直近の主なアップデート（2026年7月）
- **v2.1.215〜v2.1.216**: Sandbox設定の追加、長時間セッションの大幅高速化
- **v2.1.214→v2.1.215**: `/verify` と `/code-review` の自動実行を廃止 → 明示的に呼び出す仕様に変更（意図しない実行を減らすための調整）
- メモリ機能の強化、Cowork（共同作業）関連のスケジュールタスク改善、Chrome拡張のQuick Mode高速化なども継続的に入っています。

### その他ここ数ヶ月の注目機能
- **Remote Control**: ターミナルで作業開始後、スマホのClaudeアプリから遠隔操作可能（散歩中や会議中でも続けられる）
- **デスクトップアプリ大幅リニューアル**: 1つのウィンドウで複数のセッションを並行稼働。ターミナル・ファイル編集・HTML/PDFプレビュー・Diff Viewerをドラッグ＆ドロップで自由にレイアウト可能
- メモリ機能の無料開放、`/simplify`・`/batch` コマンド、自動メモリ機能など

### 使いこなすためのTips（日本ユーザー界隈でよく言われていること）
- 定期的にCLAUDE.mdやプロンプトの棚卸しをする（不要なスキル・MCP設定・古い指示を削除すると速度が劇的に上がる）
- サブエージェントを活用する場合は予算制限（--max-budget-usd）を必ず設定
- セキュリティプラグインが出た今、コミット前に必ずスキャンする運用に切り替えるのがおすすめ

Claude Codeは現在も非常に速いペースで進化しており、特に**エージェント制御の安定化**と**実務で使えるセキュリティ・運用機能**に力が入っています。

もっと詳しく知りたい部分（例：Security pluginの具体的な使い方、v2.1.217の全変更点、サブエージェントのベストプラクティスなど）があれば教えてください！


X Learn [2026-07-23] Claude Agent Skills MCP 活用

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

「Agent Skills」と「MCP」は、Claude（特にClaude Code / Claude Desktop）を本格的なエージェントとして使うための**最重要の2大機能**です。多くの日本ユーザーがこの組み合わせで業務自動化・開発効率を劇的に上げています。

### 1. MCP（Model Context Protocol）とは？
- **外部ツールとの接続規格**（Linux Foundation管轄のオープンスタンダード）
- GitHub、Notion、Slack、データベース、Money Forward、AWSなどとClaudeを安全に連携させる
- エージェントに「**道具**」を与える役割
- すでに1万以上のMCPサーバーが存在し、誰でも作れる

### 2. Agent Skills（Skills）とは？
- 専門知識・手順・判断基準を「**スキルブック**」としてパッケージ化したもの
- 主に`.claude/skills/`フォルダにMarkdownファイル（説明＋Pythonコード例）を置くだけ
- **最大の特徴は「段階的開示（Progressive Disclosure）」**：最初はスキル名と概要だけ読み込み、必要になった瞬間に本文をロードするのでコンテキストを圧迫しない

新入社員に「業務マニュアル一式」を渡すようなイメージです。[[1]](https://x.com/i/status/1979397626031411525)

### 3. SkillsとMCPの違い・使い分け（これが一番聞かれる質問）

| 項目          | MCP                          | Agent Skills                          | 使いどころの目安 |
|---------------|------------------------------|---------------------------------------|------------------|
| **役割**      | 道具（Tools）                | 手順書・専門知識（Workflow + Knowledge） | - |
| **抽象度**    | 低（個別API呼び出し）        | 高（ツールを組み合わせた業務フロー）   | Skillsの方が上位 |
| **作成難易度**| 中〜高（サーバー構築が必要な場合あり） | 低（Markdownを書くだけ）             | まずはSkillsから |
| **コンテキスト消費** | 常時説明を読み込む          | 必要な時だけ詳細を読み込む           | Skillsが圧倒的に有利 |
| **可搬性**    | 高い（他エージェントでも使える） | 非常に高い（Claude Code / Web / API共通） | - |

**結論の使い分け**：
- **シンプルに「こうやるといいよ」を教えたい** → **Skills一択**
- **外部システムを実際に操作させたい**（PR作成、DB更新、会計入力など）→ **MCP**
- 本当に強いエージェントは**Skillsの中で複数のMCPを orchestrate（統括）**する形

多くの人が「MCP Serverを全部Skillsに変換した」と報告しています。[[2]](https://x.com/upamune/status/2000944023637549423)

### 4. 実践的な活用方法（すぐに試してほしい順）

**① まずはSkillsを作る（最も効果が出やすい）**
- 現在のClaudeが苦手とする繰り返し業務を特定
- `competitive-analysis.md`、`monthly-report.md`、`code-review.md`、`tax-declaration.md`などのファイルを作成
- 内容の鉄則：明確な名前・目的・ステップバイステップの手順・成功事例・注意点
- 「段階的開示」を活かすため、最初に概要をしっかり書く

**② CLAUDE.mdを必ず作る**
- プロジェクト全体のルール、設計思想、禁止事項、用語集をここに書く
- すべてのセッションで自動読み込みされる最強の常時コンテキスト

**③ MCPと組み合わせる**
- 会計業務ならMoney ForwardのMCPを設定
- 開発ならGitHub MCP
- Skills側で「この状況ではこのMCPをこの順番で使いなさい」と指示

**④ さらに進化させる（2026年現在最強構成）**
- **Subagents**：専門タスクごとに子エージェントを分離
- **Hooks**：ファイル編集時・ツール実行前後に自動実行（ガードレールとして最強）
- **Plugins**：Skills + Hooks + Subagents + MCPをまとめてチーム展開

### 5. おすすめ学習リソース（優先度順）

1. **公式記事（必読）**
   「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」
   https://claude.com/blog/extending-claude-capabilities-with-skills-mcp-servers

2. **Anthropic Engineering Blog**
   「Equipping agents for the real world with Agent Skills」

3. **日本語の神記事**（@sumika45379さん推薦のもの）
   MCPツールを30個役割別に整理し、Skillsとの違い・導入順序まで書かれた記事。Claudeユーザー全員読むべきレベル。[[3]](https://x.com/i/status/2045812652035711367)

4. **実践解説ポスト**
   - @AI_masaouさんのAgent Skillsスレッド（仕組みが非常にわかりやすい）[[1]](https://x.com/i/status/1979397626031411525)
   - @oikon48さんの「Skills vs MCP Server」解説ポスト

### 6. すぐに始めるなら

Claude Codeをお使いの場合：
1. プロジェクトフォルダに`.claude/skills/`を作成
2. 1つ目のスキル（自分が一番繰り返している業務）を書いてみる
3. 効果を見てからMCPを追加していく

これで「ただのチャットAI」から「自分専用の優秀な部下」に変わります。

実際に使っている日本のパワーユーザー（@sumika45379、@upamune、@AI_masaou、@so_ainsightなど）のアカウントをフォローすると、毎日実践的なTipsが手に入ります。

何か特定の業務（確定申告、競合調査、コードレビュー、マーケティングなど）での活用法を深掘りしたい場合は、具体的に教えてください。すぐにそのドメイン向けのスキル設計例をお伝えします。


X Learn [2026-07-23] 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、「ハーネスエンジニアリング」はAIエージェントの実用化において最も重要なレイヤーになっています。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の段階として位置づけられ、「モデル（馬）の能力を最大限に引き出す手綱・鞍・環境一式」を設計するアプローチです。[[1]](https://x.com/tetumemo/status/2037876018745385083)

OpenAIが人間が1行もコードを書かずに5ヶ月で約100万行のプロダクションコードをCodexエージェントだけで構築した事例や、Anthropicの実験（同じモデルでもハーネス次第で成果が劇的に変わる）でその有効性が証明されています。[[2]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

### ハーネスとは何か
ハーネス = **モデル以外のすべて**。エージェントが信頼性高く、長期間、複雑なタスクを遂行するための「足場（scaffolding）」です。

主な目的：
- 自己評価バイアスを排除
- 状態の一貫性を保つ
- 安全・権限制御を行う
- 検証・修正ループを強制する
- 人間のスティアリング（舵取り）を容易にする

### 推奨ハーネスアーキテクチャ（7層モデル）

```text
[ Layer 7: 評価・観測 (Evaluation & Observability) ]
        ↑↓
[ Layer 6: 永続化・記憶 (Persistence & Memory) ]
        ↑↓
[ Layer 5: 権限・安全ゲート (Permissions & Safety) ]
        ↑↓
[ Layer 4: オーケストレーション (Orchestration) ]
        ↑↓
[ Layer 3: 制御ループ (Control Loop) ]
        ↑↓
[ Layer 2: コンテキスト管理 (Context Management) ]
        ↑↓
[ Layer 1: ツール・アクション (Tools & Actions) ]
        ↑
[ Constitutional Layer (憲法・DESIGN.md) ]
```

#### 各層の詳細設計

**Layer 0: Constitutional Layer（最重要）**
- `DESIGN.md` または `CONSTITUTION.json` として全エージェントが最初に読む「設計原則」
- 品質基準、禁止事項、判断軸をルーブリック化（「美しいか？」ではなく「この設計原則のXX項目を満たしているか？」）
- バージョン管理され、変更時は全関連ドキュメントに自動反映

**Layer 1: ツール・アクション**
- ツールを「閲覧」「提案」「実行」の権限レベルで分類
- ツール呼び出しは必ずスキーマ検証を通す
- 危険操作（削除・本番反映・外部送信）はHuman-in-the-Loop必須

**Layer 2: コンテキスト管理**
- 「地図を渡す」設計：必要な情報だけ段階的にロード
- コンテキストウィンドウを無駄に消費しないよう、要約・要約の要約・グラフDB参照を組み合わせる
- 現在の状態を常に明確に（「今どのサブタスクか」「完了済み成果物は何か」）

**Layer 3: 制御ループ（Core Engine）**
最も重要な部分。推奨パターン：
```python
class AgentHarness:
    async def run(self, task: Task, agent_config: AgentConfig):
        state = initialize_state(task)

        while not is_complete(state):
            # 1. Plan / Think
            plan = await executor.think(state)

            # 2. Act
            action = await executor.act(plan, state)
            observation = await execute_in_sandbox(action)

            # 3. Verify (別エージェント推奨)
            verification = await evaluator.verify(observation, state, rubric)

            if not verification.passed:
                state = await corrector.fix(state, verification.feedback)
                continue

            state = update_state(state, observation, verification)

        return final_report(state)
```

**Layer 4: オーケストレーション**
- シングルエージェント vs マルチエージェント（Creator + Evaluator + Auditorは最低3体推奨）
- 同じモデル・同じ価値観で全部やらせない（連鎖失敗防止）

**Layer 5: 権限・安全**
- 閲覧/提案/実行の3権分離
- 送信・削除・本番反映は人間承認必須
- 「善意の独断介入」も評価対象に
- 判断不能時は明確に「辞退・エスカレーション」

**Layer 6: 永続化・記憶**
- セッションごとのクリーンスタート + 長期記憶の両立
- 操作ログ・差分・因果関係を必ず記録（「AIの報告」ではなく「証跡」）

**Layer 7: 評価・観測**
- 自己評価禁止 → 別エージェントで評価
- 詳細ルーブリックベースの評価
- 自動テスト + LLM Judge + 人間レビューを組み合わせ
- トレースはLangSmith/Phoenix/自前ダッシュボードで可視化

### 実装時の設計原則（2026年現在のベストプラクティス）

1. **環境設計 > モデル能力** — 進捗が遅い原因のほとんどはハーネスが未熟
2. **作る役と評価する役は完全に分離** — 自己評価バイアスは非常に強い
3. **ルーブリック化** — 主観的判断を可能な限り構造化
4. **Human steer, Agent execute** — 人間は目標・制約・品質基準を設定し、実行は任せる
5. **証跡ファースト** — 差分と操作ログを最優先で残す
6. **ハーネスは進化させる** — 失敗パターンを検知したら、ハーネス側に再利用可能な介入として組み込む

### 技術スタック例（2026年推奨）

- **Runtime**: LangGraph または 自前状態マシン（Pydantic + asyncio）
- **評価**: 専用Evaluator Agent（Claude 4 / GPT-5クラスを分離）
- **可視化**: Phoenix, LangSmith, または自前Streamlit/FastAPIダッシュボード
- **永続化**: PostgreSQL + PGVector + ファイルシステム（成果物）
- **サンドボックス**: Docker + 権限制限Playwright + コード実行環境
- **実験管理**: 自前実験トラッカー（MLflowのAgent版）

### 次のステップとしておすすめ

1. まずは**自分のメイン作業環境**に`DESIGN.md` + シンプルな制御ループ + 別Evaluatorを導入
2. 失敗したタスクを分析し、ハーネスに「再利用可能な修正パターン」として追加
3. 徐々にLayerを厚くしていく（特に権限・評価・記憶）

ハーネス設計は「一度作ったら終わり」ではなく、**継続的に育てていく知的アルファ**です。モデルが進化しても、ハーネスの設計空間はむしろ広がります。

具体的なユースケース（コーディングエージェント、研究エージェント、業務自動化など）でより詳細な設計図やコード例が必要でしたら、教えてください。実際のプロジェクトで使っているテンプレートも共有できます。


X Learn [2026-07-23] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 最新版本：0.145.0**（2026年7月21日发布）[[1]](https://x.com/i/status/2079634417299918949)

### 主要更新亮点
- **Multi-agent V2 正式稳定**：支持配置子 Agent 模型、推理等级（reasoning levels）、并发数，角色恢复和 Agent 导航大幅改进。父 Agent 拥有的子线程在 TUI 中设为只读。
- **实验性分页线程历史**：支持高效恢复、搜索出现位置、持久化名称、记忆（memories），并支持子 Agent。
- **/import 大幅增强**：可从 Cursor、Claude Code 迁移设置、MCP 服务器、插件、会话、命令和项目级记忆。
- **音频与实时能力**：支持音频输入和工具输出（包括常见本地音频格式），新增 streaming realtime V3 对话。
- **Amazon Bedrock 实验支持**：自定义 endpoint 和认证，默认为 GPT-5.6 Sol 模型。
- **其他改进**：Prompt 编辑/重试时创建上下文分支（保留附件和绑定）；TUI 性能优化（增量 Markdown 渲染、减少重绘、缓存等）。
- 修复了较早版本的安全相关问题（近期 sandbox escape 漏洞报告已推动厂商修复）。[[2]](https://x.com/crypto_king_ai/status/2079842912679203042)

**安装/更新命令**：
```bash
npm i -g @openai/codex@0.145.0
```

Release notes 详见：https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.145.0

---

**Gemini CLI 最新状态**

Gemini CLI（仓库：google-gemini/gemini-cli）采用**频繁 nightly 构建**方式更新，最近几个 nightly 版本为：
- v0.52.0-nightly.20260720.gacae7124b
- v0.52.0-nightly.20260719 / 20260718 等

主要方向包括任务自动分配、无限循环防护、安全性强化、多目录支持、GitHub Actions 集成、自动更新、记忆确认、Emacs 支持等。部分用户提到它已逐步向 **Antigravity CLI** 整合/转型。[[3]](https://x.com/WAI1510608/status/2079303571305295910)

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

---

### 近期共同关注点（安全）
Pillar Security 报告指出 Cursor、**OpenAI Codex**、**Google Gemini CLI** 等 AI 编程代理存在沙箱逃逸漏洞（通过 README、Issue、依赖等间接提示注入）。厂商已推送修复，**强烈建议保持更新到最新版本**。单纯沙箱已不够，需关注本地工具对工作区文件的信任调用。[[2]](https://x.com/crypto_king_ai/status/2079842912679203042)

---

### 实用建议
- 想统一管理多个 CLI（Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI 等），可以试试 **VibeAround**（最近更新到 v0.7.17）。[[4]](https://x.com/HybridMindAGENT/status/2078877987584479574)
- Codex CLI 在多 Agent 协作、上下文管理和工程化能力上目前迭代非常快，适合重度编码用户。
- Gemini CLI 胜在 nightly 更新快，适合想第一时间试用 Google 最新改进的人。

需要具体某个功能的用法、配置推荐、或对比其他工具（Aider、Cline 等），随时告诉我！


Xタイムライン学習 2026-07-23 10:05

# Xタイムライン学習 2026-07-23 10:05

2026-07-23のXタイムライン学習で、Claude Code Skillsのベストプラクティスをshadow環境に導入する。vvv/vvv-botsの運用と非中華ポリシーの適用、既存skill/rulesの更新が検討される。

## ポイント
- Claude Code Skillsのベストプラクティスをshadow環境に導入
- vvv/vvv-botsの運用と非中華ポリシーの適用を検討
- 既存のskill/rulesを更新して効率化を図る

## 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: 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）
`shadow環境の運用最適化` `非中華ポリシーの適用方法` `skill/rulesの効率化手法`


Xタイムライン学習 2026-07-23 12:14

# Xタイムライン学習 2026-07-23 12:14

Xタイムライン学習の更新内容。プロンプトの常識の変化、xAIのGrok Voiceを使った音声エージェントのノーコードツール、Claude Code開発チームの対談動画、Codex-5.6の動画編集能力などの内容が含まれる。AI技術の進化が様々な業界に影響を与えている。実装およびマネタイズのための戦略が検討される。

## ポイント
- プロンプトの常識の変化
- xAIのGrok Voiceを用いた音声エージェント
- Claude Code開発チームの対談
- Codex-5.6の動画編集能力

## 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）
`xAIの応用` `AIによる動画編集`


Xタイムライン学習 2026-07-23 14:15

# Xタイムライン学習 2026-07-23 14:15

2026-07-23にGemini CLI v0.52.0が更新され、AI CLIのセキュリティと品質向上を目的とした実装が行われました。JSON/IPNB編集の正確性向上とthoughtsリーク修正が含まれます。

## ポイント
- Gemini CLI v0.52.0更新
- AI CLIセキュリティ強化
- JSON/IPNB編集正確性向上
- thoughtsリーク修正

## 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）
`AI CLIセキュリティベストプラクティス` `JSON/IPNB編集の正確性向上手法`


Xタイムライン学習 2026-07-23 15:15

# Xタイムライン学習 2026-07-23 15:15

Xタイムライン学習では、Codexが画像編集を実行し、Photoshopのコピーを作成できることが紹介されている。AIによる画像編集のためのモノエタイジング戦略として、Codexを使用して画像を作成し、ストックフォトサイトで販売したり、カスタム画像編集サービスを提供したりすることが提案されている。

## ポイント
- Codexによる画像編集
- AIによる画像編集のモノエタイジング戦略
- ストックフォトサイトでの画像販売

## 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画像編集ツール` `モノエタイジングプラットフォーム`


横断学習 2026-07-23

# 横断学習 2026-07-23

2026-07-23の横断学習では、AIコーディングエージェントの進化をテーマに、ワークフロー層の実験的開発、プライバシー優先のブラウザパネル、ローカルメモリを使用したコーディングアシスタント、自動定理証明ツール、コードベースのウィキ化などの進展が報告された。

## ポイント
- AIコーディングエージェントのワークフロー層の実験的開発（Hanesu）
- プライバシー優先のAIエージェントブラウザパネル（ChatPanel）
- ローカルメモリを使用したAIコーディングアシスタント（Cognikernel）
- 自動定理証明ツール（Grok）
- AIエージェントを活用したコードベースのウィキ化（CodeAlmanac）

## 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）]] [[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）]]

## 関連概念（未作成）
`AIコーディングエージェントのワークフロー層強化` `プライバシー優先のAIエージェントブラウザパネル普及` `ローカルメモリを使用したAIコーディングアシスタント性能向上`

AIコーディングエージェント


Xタイムライン学習 2026-07-23 17:17

# Xタイムライン学習 2026-07-23 17:17

OpenClaw v2026.7.1導入でGPT-5.6互換性活用。Control UIリニューアルとGatewayスケジュール機能で効率化と自動化強化。AI CLI進化の横断テーマ。

## ポイント
- OpenClaw v2026.7.1導入
- GPT-5.6互換性活用
- Control UIリニューアル
- Gatewayスケジュール機能活用
- 効率化と自動化強化
- AI CLI進化の横断テーマ

## 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]] [[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]] [[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]]

## 関連概念（未作成）
`OpenClawのバージョン管理` `GPT-5.6の互換性` `Control UIのリニューアル` `Gatewayのスケジュール機能` `AI CLIの効率化` `AI CLIの自動化`


Xタイムライン学習 2026-07-23 18:24

# Xタイムライン学習 2026-07-23 18:24

2026-07-23のXタイムライン学習で、高品質ショート動画生成システムの自動生成とマネタイズ戦略が議論。Claude CodeやCodexを活用したシステム導入、3Dキャラクターを使用した動画作成、YouTube投稿とフォロワー獲得を目指す戦略が検討。

## ポイント
- 高品質ショート動画生成システムの自動生成
- Claude CodeやCodexを活用したシステム導入
- 3Dキャラクターを使用した動画作成
- YouTube投稿とフォロワー獲得を目指すマネタイズ戦略

## 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]] [[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）
`ショート動画自動生成技術` `AIを活用したマネタイズ戦略` `3Dキャラクターを使用した動画作成` `YouTube投稿とフォロワー獲得の最適化`


Xタイムライン学習 2026-07-23 20:25

# Xタイムライン学習 2026-07-23 20:25

Qwen3.8-Maxが最適化されたAIモデルで、安価ながら高い品質を誇ることがわかった。Shadow環境での実装やGeminiの価格設定についても言及されている。Three.jsを用いた3D建築テストも行われており、実践的な応用例が紹介されている。

## ポイント
- Qwen3.8-Maxの評価と実装
- Geminiの価格設定と利用方法
- Three.jsでの3D建築モデル作成

## 関連ページ
[[Claude Code監督の実態]] [[ rin2yhのZenn記事一覧]]

## 関連概念（未作成）
`AIモデル比較` `Shadow環境の活用`


instinct: npx/_npxキャッシュは温存する（コールド~2.1GB vs ウォーム~1MB）

## 事象

MulmoTerminal導入時（2026-07・Issue #250）の実測。

- 初回 `npx --yes mulmoterminal@1.12.0` のコールドフェッチで `~/.npm/_npx` が約2.1GB増加（空き2.4G→330M）
- その後 `npx mulmoterminal init` は同キャッシュを再利用し、消費はわずか約1MB（330M→329M）
- 最終的なサーバー起動（tmux経由）でも新規ダウンロードは発生しなかった

## 教訓

- **`~/.npm/_npx` は「キャッシュのゴミ」ではなく「資産」**。npxコマンドを繰り返し使うワークフロー（mulmoterminal・skills系等）では、このキャッシュを消すと次回また2GB級のダウンロードが再発生する
- ディスク逼迫対応で `rm -rf ~/.npm/_npx` する場合、直後に同じ `npx --yes` 系コマンドを再実行すると**自分でディスクを食い直す自己矛盾ループ**になる。掃除直後にnpxを叩く予定があるなら、そのnpxコマンドを先に完走させてから掃除するか、掃除対象から外す
- グローバルインストール（`npm install -g`）は `~/.claude/settings.json` の `permissions.deny` でブロックされているため、`npx` 経由の呼び出しが必須。よってこのキャッシュの温存判断は恒常的に効いてくる

## 適用先

npmパッケージをCLIツールとして繰り返し使う場面（MCP系・skills系・ワンショットCLI導入）全般。ディスク逼迫時の掃除対象選定で `~/.npm/_npx` を安易に含めない。


instinct: Claude tasksディレクトリで*.outputをglob削除すると実行中コマンド自身の出力を壊す

## 事象

MulmoTerminal導入作業（Issue #250）で、ディスク逼迫対応の一環として
`/tmp/claude-1000/-home-ubuntu/<session-id>/tasks/*.output` を `rm -rf` で一括削除した際、
**その直後に実行していたBashコマンド自身の出力ファイルまで削除してしまい**、
`<bash output unavailable: ... ENOENT ...>` というエラーになった。

## 誤認識との違い

このエラーメッセージは一見「別のClaude Codeプロセスが起動時クリーンアップを行った」ように見えるが、
実際の原因は**自分自身が実行したコマンドが、まさにそのコマンドの出力を書き込み中のファイルを消した**こと。
ハーネスが出力ファイルをストリーミング/追記する仕組み上、削除後に書き込もうとしてENOENTになる。

## 教訓

- **Claudeのtasksディレクトリ（`/tmp/claude-*/*/tasks/`）内の `*.output` をglob削除するコマンドを実行しない**。特に「ディスク掃除」目的で一時ファイルを一括削除するときにこのパスを対象に含めない
- ディスク逼迫対応で一時ファイルを掃除する際は、対象ディレクトリが**現在進行中のセッション自身の実行基盤**でないことを確認してから削除する
- このエラーが出たら「別プロセスのせい」と早合点せず、直前の自分のコマンドがtasksディレクトリを触っていないか先に疑う

## 適用先

ディスク逼迫時のクリーンアップ全般。`/tmp/claude-*` 配下を掃除対象にする場合は要注意。


# memory: instinct-vvv-automation-bots-symlink

vvv/automation/botsはvvv-bots/botsへのsymlink。編集・PRは必ずvvv-bots側で行う。vvv worktreeでautomation/bots/fc2_ranking/scraper.pyを直してPRを作ると空diffになる。実体はvvv-botsのdirtyとして残り、コミット先を誤る。スクレイパー修正はcd web/vvv-botsでbots/<name>/を編集→fix/ブランチでPR。動作確認はcd web/vvv && venv/bin/python -m automation.bots.<name>.manage

## ポイント
- vvv/automation/botsはvvv-bots/botsへのsymlink
- 編集・PRはvvv-bots側で行う
- vvv worktreeでautomation/bots/fc2_ranking/scraper.pyを直すと空diffになる

## 関連ページ
[[rin2yhのZenn記事一覧]] [[LLM Wiki]]

## 関連概念（未作成）
`symlinkの使い方` `vvvとvvv-botsの関係`


Opus 5・Fable 5への指示のお手本｜Anthropic公式が捨てた6つの常識 2026-07-27

## 情報源
- URL: https://www.youtube.com/watch?v=PWfKyxK3-8c
- チャンネル: AI時短ラボ
- 投稿日: 2026-07-26
- 再生数: 4468 / いいね: 153 / 尺: 17分25秒
- スコア: 95/100（トピック関連性30/30・鮮度25/25・チャンネル信頼性15/20・コンテンツ深度25/25）
- 解析方法: NotebookLM 2回失敗（`Error: API returned no data for URL`）→ Step 4cフォールバック（Claude自身が日本語字幕全文+概要欄4本の出典記事を直接分析）

## 出典記事（Anthropic公式・2026-07-24発表）
1. "The new rules of context engineering for Claude 5 generation models" (2026-07-24)
2. "A field guide to Claude Fable 5: Finding your unknowns" (2026-07-06)
3. "Effective context engineering for AI agents" (2025-09-29)
4. "A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code" (2026-06-02)

## 主要な発見 — Anthropicが「捨てた」6つの常識

1. **Few-shot例の提示をやめる**: 最新世代モデル(Opus5/Fable5)にとって「良い例を見せる」ことは、探索範囲を例の型に閉じ込める天井になる。代わりに「インターフェース/現物」志向（動くテストコード・型定義・別言語ライブラリの参照先を示す）へ転換。
   - ⚠ **既存rules([[thinking-model-best-practices]]型3「Few-shot: 良い例・悪い例を両方」)と真っ向から矛盾する新情報**。ただしAnthropic自身も1年未満前にFew-shot推奨をしていた自己矛盾があり、検証範囲は「自社コーディング評価限定」という限界も動画側が指摘している。
2. **ルールを与えず判断させる**: システムプロンプト・スキル・ユーザー指示が互いに矛盾する実例（「ドキュメントは適切に残せ」vs「コメントを絶対に書くな」が同時存在）をAnthropic自身が発見。思考力が矛盾処理に浪費されていた。
3. **繰り返し指示・記憶させる工夫が不要に**: 旧モデルは同じ指示の反復が必要だったが、現行モデルは関係する内容を自動的に覚える。
4. **全部を先に渡すのをやめる**: 巨大なシステムプロンプトに全情報を積むのではなく、必要な時だけ呼び出す別ファイル（スキル）方式へ移行。Claude Codeのシステムプロンプトの8割以上を実際に削除し、コーディング評価で性能低下なしと確認。
5. **コードのデフォルトでコメントを書かない**: 「複数行のドキュメント文字列や複数行コメントブロックを絶対に書くな。最大でも短い一行」。「極めて重要な領域は例外」とされるが線引きは記事に明記されていない（動画側が指摘する欠落点）。
6. **「地図と現地」の比喩**: 指示は地図、作業が起きる場所が現地。モデルが賢くなるほどボトルネックは現地（モデル性能）でなく地図（指示の曖昧さ）側に移る。

## 核心メッセージ
「上手い人は指示の書き方がうまいのではない。自分が何を知らないかを先に潰しているのだ」。

**不明点の4分類**: ①分かっていて言えること ②分かっていないと自覚していること ③当たり前すぎて書かないこと ④考えたこともないこと。

**「逆に質問させる」パターン**: 「この分野を何も知らない。自分が気づいていない不明点を洗い出して」と頼み、1問ずつインタビューさせる（Fable5発表動画の逸話: 編集担当者が動画編集のプロでなく、まず文字起こしの仕組みを説明させ試作品を作らせるアプローチを取った）。

## 但し書き（動画側が明示的に指摘する限界）
- 検証範囲は自社コーディング評価限定
- 「極めて重要な領域は例外」の線引きが記事に未記載
- 自社製品についての自社ブログ記事
- 1年未満前にAnthropic自身が推奨していたFew-shot手法を今回否定している自己矛盾

## アクションアイテム
- `thinking-model-best-practices.md`の型3(Few-shot)に「最新世代(Opus5/Fable5)では逆効果の可能性」を注記として追加する（既存指針を上書きはせず、緊張関係として両論併記＝Human-in-Loop原則）
- CLAUDE.md/rules設計時、「ルールの矛盾（ドキュメント残せ vs コメント書くな 等）」が無いか棚卸しする
- コード生成時のデフォルトコメント量を見直す判断材料として保持（既存「default to no comments」方針とは実は整合的）


arcana ディスク逼迫の解消と再発防止（2026-07-27・91%→51%）

# arcana ディスク逼迫の解消と再発防止（2026-07-27）

**結果: 使用率 91%(残5.6GB) → 51%(残29GB) ＝ +23.4GB 回収**

Issue vvv#606（2026-07-26 の global OOM）の再発リスク緩和も兼ねる。

## 1. 未使用サービスの除去（13.4GB）

3ホスト（shadow/arcana/cure）横断で呼び出し元を調査し、**利用実績ゼロ**を確認してから除去。

| サービス | 呼び出し元 | 実態 |
|---------|-----------|------|
| **Dify** | **完全にゼロ** | DB空（messages 0 / workflows 0）。参照はドキュメントのみ |
| **n8n** | shadow MCP のみ | 最終実行 2026-06-04。WF の呼び先 `shadow:18792` が既に closed |
| **OpenClaw** | shadow MCP + claw skill | grok-agent MCP のプロトコル不整合で 24h/228 エラー |

除去したもの: 10コンテナ / 6ボリューム / 全未使用イメージ / compose定義 /
shadow・cure の MCP 登録（`n8n` `openclaw`）/ 孤児 `n8n_mcp_server.py` / `claw` skill・command・script。

→ PR ai-base#256。バックアップ `~/migration-backups/svc-removal-20260727-071553/`。

## 2. キャッシュ整理（10GB）

| 対象 | 回収 |
|------|------|
| `.npm/_npx` + `_cacache` | 4.0GB |
| `.vscode-server/cli/servers` 古いリビジョン5個 | 2.7GB |
| `.windsurf-server` / `.cursor-server`（2ヶ月半未使用） | 0.9GB |
| Chrome 使い捨てプロファイル3個（Cookie無し） | 0.4GB |
| pip / node-gyp / typescript | 0.3GB |
| journal(200M制限) / apt clean / 古いログ / snap旧版 | 0.2GB |

## 3. ⚠ 温存したもの（削除してはいけない）

| 対象 | 理由 |
|------|------|
| **`.rustup` / `.cargo`（1.8GB）** | ⚠ **Tauri製 `workspace/github-dashboard` が実在**。削除直前に発見し中止した |
| `.ollama`（262M） | `fusion_local.py` の Google系フォールバックが使用 |
| `.antigravity-server`（341M） | `agy-agent` MCP が登録済み |
| `.grok` / `.hermes`（887M） | xAI OAuth トークン。消すと再認証地獄 |
| `chrome-x-debug` / `google-chrome` | Cookie＝ログイン状態を保持 |
| `services_wiki_db_data` | wiki_db の実データ。`docker volume prune` は名前が紛らわしいので**名前指定で削除**すること |

## 4. 再発防止（自動化）

`~/.claude/scripts/disk_maintenance.sh` を作成し **週次 cron（日曜 3:20）** に登録。

```bash
disk_maintenance.sh            # ドライラン
disk_maintenance.sh --execute  # 実行
disk_maintenance.sh --execute --quiet   # cron用（変化500MB超 or 80%超のみ出力）
```

設計方針:
- **消しても再生成されるキャッシュのみ**を対象。認証情報・実データには触れない
- `docker volume prune` は**意図的に実行しない**（データ消失防止）
- vscode-server は `ps` から接続中リビジョンを検出して保持
- 使用率80%超で警告を出す

## 5. 教訓（instinct）

- **`du -shx ~/*` だけでは隠しディレクトリを取りこぼす**。`~/.[a-z]*` も含めること。
  今回 5.8GB に見えて実際は 22GB だった（差分は `.npm` `.vscode-server` `.local` 等）
- **削除前に必ず実使用チェック**。Rust は「2ヶ月未使用」に見えたが Tauri プロジェクトが実在した
- **`docker volume prune` は dangling 判定が信用できない**。使用中の `services_wiki_db_data` が
  dangling 一覧に出た（実際は消えず 0B）。名前指定 + `docker inspect` で使用中volumeを確認してから消す
- **MCP登録の除去はコンテナ削除より先**。逆順だと Claude Code が起動のたびに接続エラーを出す
- `.npm/_npx` と `.vscode-server/cli/servers` は放置すると数GB単位で育つ**常習犯**

## 関連
- Issue vvv#606（OOM）/ PR ai-base#256
- `~/.claude/scripts/disk_maintenance.sh`


# instinct: cure の n8n は Docker Compose 管理・PM2 は使っていない

## 要約

cure のサービス構成は **systemd** が正本。PM2 は `pm2-logrotate` モジュールのみで、アプリプロセスは管理していない。

## cure サービス構成（2026-07-27確認）

| サービス | 管理 | 起動コマンド |
|---|---|---|
| playwright-service | systemd | `/usr/bin/python3 /home/ubuntu/playwright_service.py` |
| discord-bot | systemd | `/usr/bin/python3 /home/ubuntu/services/discord_bot.py` |
| openclaw-api | systemd | `/usr/bin/python3 /home/ubuntu/services/openclaw_api.py` |
| n8n | Docker Compose | `cd /home/ubuntu/services && docker compose up -d n8n` |
| postgresql | systemd | `postgresql@16-main.service` |

## n8n が止まっていたら

```bash
cd /home/ubuntu/services && docker compose up -d n8n
curl -s http://localhost:5678/healthz  # 200 で確認
```

- `restart: unless-stopped` が設定されているが、OS 再起動後に Docker daemon が再起動された場合は自動復旧する
- サーバー異常終了（OOM 等）後は `docker compose up -d` が必要な場合がある

## discord-bot と n8n の依存関係

- `discord-bot.service` → `POST http://localhost:5678/webhook/discord-bot` → n8n → OpenClaw GPT-5.5
- n8n が止まると discord-bot はエラー応答を返すが、自身はクラッシュしない（systemd が discord-bot を再起動する必要はない）

## npm キャッシュ残骸

- `~/.npm/_npx/a8a7eec953f1f314/` は `npx n8n` で一時実行した残骸（2.4GB）
- Docker Compose 版 n8n とは無関係 → 削除可能
- 2026-07-27 に削除済み（cure ディスク 77% → 73%）


# instinct: cure playwright-service は /usr/bin/python3 を使う（venv 不可）

## 要約

cure の `playwright-service.service` は shadow の venv パスが cure に存在しないため、`/usr/bin/python3` を ExecStart に使う必要がある。

## 症状

```
systemctl status playwright-service.service
→ status=203/EXEC
→ ExecStart=/home/ubuntu/workspace/web/vvv/venv/bin/python3 ... が見つからない
```

## 原因

`/etc/systemd/system/playwright-service.service` の ExecStart が shadow の venv パスを参照していたが、cure には venv が存在しない。

## 修正（2026-07-27 実施済み）

```bash
sudo sed -i 's|/home/ubuntu/workspace/web/vvv/venv/bin/python3|/usr/bin/python3|g' /etc/systemd/system/playwright-service.service
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart playwright-service.service
```

## playwright のバージョン管理

cure には chromium_headless_shell-1208（playwright 1.58.0 用）を追加インストールした：

```bash
python3 -m playwright install chromium-headless-shell
```

cure の playwright は `/home/ubuntu/.local/lib/python3.12/site-packages/playwright/` に入っている（システム Python）。

## fastapi バージョン

- apt 版 `python3-fastapi` は 0.101.0 → `lifespan` パラメータ非対応でエラー
- `sudo pip3 install --break-system-packages "fastapi>=0.109.0" "uvicorn>=0.27.0"` で 0.140.0 に更新済み


学習日報 2026-07-27 yt-learn 12:44

# 学習日報 2026-07-27 yt-learn 12:44

## 概要
`/yt-learn` で単一URL指定モードにより1本を解析。LLM Wikiエントリ1件追加(id=1348)。

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## 今日学んだこと（YouTube）

### Claude Code運用・プロンプト設計
- **動画**: 「Opus 5・Fable 5への指示のお手本｜Anthropic公式が捨てた6つの常識」(AI時短ラボ、2026-07-26投稿)
- Anthropic公式2026-07-24ブログ「The new rules of context engineering for Claude 5 generation models」を軸に、Claude Code のシステムプロンプトを8割超削減しても性能低下なしと報告
- 6つの常識転換: ①矛盾ルールを無くし判断させる ②繰り返し指示は不要 ③全部先渡しでなくスキル分割 ④コードはデフォルト無コメント(重要領域は例外・線引きは動画側で未記載) ⑤「地図(指示)と現地(モデル性能)」の比喩 ⑥自分が何を知らないかを先に潰す＝逆に質問させるインタビュー式
- ⚠ **重要な矛盾点**: Few-shot例の提示が最新世代モデル(Opus5/Fable5)には「天井（性能上限）」になりうると主張。これは既存の `thinking-model-best-practices.md` 型3「良い例・悪い例を両方示す」と真っ向対立する。動画側も「自社評価限定・1年未満前は逆に推奨していた自己矛盾」を指摘しており、鵜呑みにできる情報ではない
- NotebookLM 2回失敗（`Error: API returned no data for URL`）→ Step 4c（Claude自身による直接分析）へフォールバックして対応

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## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `~/.claude/rules/thinking-model-best-practices.md` | 型3(Few-shot)の直後に両論併記の注記を追加。Anthropic公式の新主張を記録しつつ、自前実測なしに既存指針を全面棄却しない方針を明記 |
| `~/.claude/rules/trends.md` | 100行制限に抵触していたため情報価値の低いエントリ2件を削除後、新規エントリを追記 |
| `~/.claude/projects/-home-ubuntu/memory/MEMORY.md` | 索引1行を追記（wiki id=1348への参照付き） |

Discord OPS Webhookへ実践レポート送信済み（HTTP 204で成功確認）。

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## 未実装アクションアイテム（優先順）

1. **Few-shot逆効果説の自前実測**: 「例を見せることが最新モデルの性能天井になる」という主張を、実タスクで比較検証する（現状は注記のみで検証未実施）
2. **コードのデフォルト無コメント方針の線引き明確化**: 動画では「重要領域は例外」とされるが具体的な線引きが未記載。次回関連情報が出たら `thinking-model-best-practices.md` に反映
3. **矛盾ルール棚卸し**: 「ドキュメントを残せ」vs「コメント禁止」等、既存rules内の矛盾がないか棚卸し（動画の「矛盾ルールを無くし判断させる」原則を自己適用）

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## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

| id | タイトル | タグ |
|----|---------|------|
| 1348 | Opus 5・Fable 5への指示のお手本｜Anthropic公式が捨てた6つの常識 2026-07-27 | yt-learn, ai, 2026-07-27, context-engineering, claude-code, prompt-design |