X Learn [2026-06-25] Claude Agent Skills MCP 活用

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

あなたの質問は現在Claudeユーザー（特にClaude Codeユーザー）が最も聞きたいテーマの一つです。

### 1. Agent SkillsとMCPの違い

**MCP (Model Context Protocol)**
- **役割**: 「能力のレイヤー」＝外部システムへのアクセスを提供
- 例: GitHubを操作する、Notionを読み書きする、ブラウザを動かす、データベースに接続する、Unreal Engineを制御するなど
- 「Claudeに手をあげる」イメージ

**Agent Skills**
- **役割**: 「プロセスのレイヤー」＝その能力を**どう使うか**のノウハウ・手順を体系化
- 例: 「Deep Researchの進め方」「コードレビューのチェックリスト」「要件定義から実装までの全手順」「デバッグ時の思考フロー」など
- 「新入社員に業務マニュアルを渡す」イメージ

**公式の見解（Anthropicブログより）**:
> MCPとSkillsは競合ではなく補完関係。MCPは「何ができるか」を拡張し、Skillsは「それをどう効果的に使うか」を整理する。

多くの人が最初に混乱するポイントですが、**MCP = 道具、Skills = 使い方の型**という理解でほぼ正しいです。

### 2. 最強の組み合わせ方（実践推奨構成）

**理想的な階層構造（2026年現在）**:

1. **Projects**（恒久コンテキスト）
2. **MCP Servers**（能力拡張）
3. **Agent Skills**（活用ノウハウ）
4. **Subagents + /goal**（実行力）

この組み合わせが現在「最強」と言われています。

### 3. MCPの入れ方・おすすめ導入順（これ大事）

いきなり30個入れると逆に混乱します。以下の順番を守るのが鉄則です。

**Step 1: 基盤（最初にこれだけ入れる）**
- filesystem
- git
- memory
- sequential thinking

**Step 2: 自分の技術スタック**
- 使用している技術に対応したMCP（例: GitHub MCP、Neon Postgres MCP、Supabase MCPなど）

**Step 3: 生産性ツール**
- Notion MCP
- Linear MCP
- Slack/Gmail MCP

**Step 4: 攻撃的なツール（必要に応じて）**
- Browser系（Browserbase, Firecrawl, Apify）
- 特殊系（Unreal Engine MCP、Zotero、Cisco Packet Tracerなど）

最近は`claude mcp add`や`claude mcp login`コマンドでCLIから簡単に追加・認証できるようになり、かなり快適になっています。

### 4. Agent Skillsの効果的な作り方

良いSkillの条件：
- 明確な**Goal**
- 具体的な**Step-by-step**
- **成功/失敗パターン**の例
- **出力フォーマット**の指定
- **エラーハンドリング**の指針

特に効くSkill例：
- Deep Research Skill
- プロダクトスペック作成Skill
- 大規模リファクタリングSkill
- コードレビューSkill（複数観点）
- 学習ループSkill（Fixmind系）

Skillsは「一度作るとすべてのプロジェクトで使える」のが強みです。

### 5. さらに効果を高める上級テクニック

- **不要なMCP/Skillsはdisable**する（トークン削減に超重要）
- Subagentに専門タスクを任せる
- `/goal`コマンドで長時間タスクを継続
- CLAUDE.md（またはプロジェクト内ドキュメント）を適切に薄く保つ
- Skills同士を組み合わせる（Skill Reducer的な考え方）

### 参考リソース

- 公式ブログ: [Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers](https://claude.com/blog/extending-claude-capabilities-with-skills-mcp-servers)
- MCP公式情報: blog.modelcontextprotocol.io
- 日本語コミュニティでは@oikon48さん、@AI_masaouさん、@sugimomotoさん、@sumika45379さん、@ClaudeCode_loveさんなどの発信が非常に参考になります。

---

**質問です**：

あなたは現在どのレベルで使っていますか？

A. これからMCPとSkillsを本格的に入れようとしている
B. ある程度入れているけど、もっと体系的に整理したい
C. かなりガチ勢で、さらに上を目指したい

状況を教えていただければ、それに最適化した具体的なおすすめMCP/Skills構成を提案します。


X Learn [2026-06-25] 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）ガイド**

2026年現在、「ハーネス設計」はPrompt Engineeringの次のレイヤーとして最も重要なテーマになっています。同じモデルを使っても、ハーネスの質で性能が大きく変わる時代です。

### 1. ハーネスとは何か

**ハーネス（Harness）**とは、AIエージェントを「安全に・安定して・再現性高く・制御可能に」動かすための**実行環境全体**のことです。

馬具（手綱・鞍）のメタファーから来ており、人間が**ゴール・制約・品質基準・停止条件**を決め（steer）、エージェントに実行させるという役割分担を表しています。

よく使われる比喩：
- **モデル = CPU**
- **ハーネス = OS**

ループ（Plan → Execute → Verify → Iterateなど）はハーネス**内部の仕組みの一つ**に過ぎず、ハーネス自体がより広い概念です。

### 2. ハーネスに含めるべき主要要素

良いハーネスは以下のレイヤーで構成されます：

**Layer 0: Intent & Constraint Layer（意図固定層）**
- タスクの成功条件・品質基準・禁止事項・予算・最大ループ回数
- 人間が最初に明確に言語化・固定する部分（これが最も重要）

**Layer 1: Orchestration Layer（指揮系統）**
- Supervisor / Router（どのエージェントに何を任せるか）
- 役割分担（Planner, Worker, Reviewer, Verifier, Criticなど）
- Multi-agent構成の設計

**Layer 2: Execution Engine（実行エンジン）**
- 状態管理（State Graph推奨）
- ループ制御（ReAct, Reflection, Plan-and-Executeなど切り替え可能）
- Checkpointing（途中状態の保存・Time Travelデバッグ）
- 停止条件・早期終了ロジック

**Layer 3: Memory & Knowledge Layer（記憶層）**
- Hierarchical Memory（Working / Episodic / Semantic / Procedural）
- Reflective Memory（過去の失敗から学んだパターンを保存）
- コンテキストのガベージコレクション（不要な記憶の削除）

**Layer 4: Tool & Action Layer（道具・行動層）**
- Tool Schemaの厳密な契約（Environment Contract）
- 権限管理（ destructive actionは必ず確認）
- Action Realization（自然言語の意図 → 実際のツールコールへの変換）
- Sandbox実行

**Layer 5: Verification, Guardrails & Observability Layer（検証・安全・可観測性層）**
- LLM-as-Judge / Rubric-based Grader
- 安全性分類器（危険行動検知）
- 完全なトレーシング（思考過程・ツールコール・トークン消費・コスト）
- 失敗ログからの自動Harness改善（HarnessForge / Life-Harness的アプローチ）

### 3. 設計原則（優先順位）

ハーネスが肥大化してきたときの優先順位（Gotaさんらの知見より）：

1. **Steerability（操縦可能性）** — 人間がいつでも介入・方向修正できるか
2. **Observability（可観測性）** — 何が起きているか完全に理解できるか
3. **Safety & Controllability** — 暴走・破壊行動を防げるか
4. **Reproducibility** — 同じ入力で同じ軌跡を再現できるか
5. **Changeability** — ハーネス自体を変更しやすい構造か（これが崩れると地獄）

その他重要原則：
- **Environment beats Intelligence**（環境設計が知能を上回る）
- 失敗を「モデルの弱さ」ではなく「ハーネスとポリシーのミスマッチ」と捉える
- コスト意識（トークン予算、コンテキスト肥大防止）

### 4. おすすめ実装アプローチ（2026年現在）

**最強ベース**: **LangGraph**（または同等のState Graphアーキテクチャ）
- 状態を明示的にグラフで管理できるのが圧倒的に強い
- Checkpoint機能でデバッグが神レベル

**より本格的に作り込む場合**:
- Orchestration: Temporal.io または Celery
- State Store: Postgres + Redis
- Memory: PGVector / Qdrant + 階層化メモリ
- Guardrails: Pydantic + LM Guard / NeMo Guardrails
- Observability: LangSmith / Phoenix / 自前トレースシステム
- Evaluation: 自動評価ループ + 人間評価のハイブリッド

**先進的な方向**:
- HarnessForge型：失敗ログからハーネス自体を進化させるメタエージェント
- Reflective Memory + Procedural Skillの蓄積
- Cross-model transferableなHarness（弱いモデルで抽出した失敗パターンが強いモデルにも効く）

### 5. 設計時に必ず決めるべきこと（Checklist）

- 成功判定基準は何か？（誰が・どうやって判定するか）
- どの時点で人間にエスカレーションするか
- 最大トークン/コスト/ループ回数のガード
- 重要な行動（ファイル削除、APIコールなど）前の確認フロー
- 記憶の有効期限と重要度評価ロジック
- 失敗パターンの分類と対応（trajectory regulation）
- ログの粒度と可視化方法

---

ハーネス設計は「プロンプトを書く」から「AIが働く環境そのものを設計する」フェーズへの移行です。

これからの差別化要因は**「どれだけ良いハーネスを組めるか」**です。モデル性能はコモディティ化しつつあり、仕組みの設計力が真の競争力になっています。

必要であれば、特定のユースケース（コーディングエージェント、調査エージェント、業務自動化など）に特化した詳細設計も出せます。どのような場面でのハーネス設計を考えていますか？


X Learn [2026-06-25] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年6月25日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI 官方）
**最新版本：rust-v0.142.2**（今天刚发布）

- GitHub: https://github.com/openai/codex
- 安装/更新命令：
  ```bash
  npm install -g @openai/codex@latest
  ```
  或者直接指定版本：`npm install -g @openai/codex@0.142.2`

**最近主要更新（0.142.x 系列）**：
- Windows/macOS system proxy 支持（企业网络、PAC、WPAD、bypass rules 都优化了）
- MCP tool search 默认开启
- Token Budget 控制（防止失控消耗）
- Web Search 安全机制重大改进（search 和实际 fetch 权限分离，大幅提升安全性）
- 长期运行稳定性继续增强（适合让 Agent 跑几小时甚至几天）

目前在开发者社区（尤其是中日韩圈）呼声非常高，和 Claude Code、OpenCode 并列为最强 CLI 自主编码 Agent 之一。

### 2. Gemini CLI（Google）
目前处于**转型/更名阶段**。

- 很多用户反馈原 `gemini-cli` 已经被 **agy** 命令替代（“Gemini CLI is Dead, migrate to Antigravity / agy”的讨论较多）。
- 2025年底到2026上半年有过非常大的更新（90+ PRs），UI 体验、稳定性、代理支持、Docker/CI 环境、主题、loop detection 等都做了大幅改进。
- 免费额度依然是其优势（个人 Google 账号可获得较高 QPS 和日限额）。

**建议**：直接尝试安装 `agy` 或搜索最新 Google 官方终端工具。如果你要继续用老的 Gemini CLI，可以先 `npm i -g @google/gemini-cli` 但稳定性可能不如以前。

### 当前 CLI 自主编码 Agent 格局（今日榜单参考）

按 GitHub Stars 大致排序：
- OpenCode（17.2万星，开源最强）
- **Gemini CLI（10.5万星）**
- **Codex CLI（9万星）**
- Cline（6.3万星）
- Goose、Aider 等

全部都支持接自己的 API Key 或本地 Ollama 模型。

---

**你要哪方面的详细内容？**

- 具体安装配置教程（推荐配置）
- Codex CLI 0.142.2 新功能使用技巧
- Codex CLI vs Claude Code 迁移方法（`/import` 很强）
- agy / 新 Gemini CLI 的最新状态
- 还是三者（Codex / Gemini / OpenCode）实际使用对比？

直接说你的使用场景（日常 coding、重构大项目、还是企业内网），我可以给你最针对性的推荐。


Xタイムライン学習 2026-06-25 20:47

# Xタイムライン学習 2026-06-25 20:47

Fable 5のリターンとシャドウコードの使用が発表された。セッションのリスタートとリストモデルの活用が見られた。Claude Codeのシャドウ環境でのユーザーエクスペリエンスの向上が横断テーマとなっている。Fable 5のパフォーマンスとユーザーフィードバックの分析、シャドウ環境でのFable 5の利用方法に関するガイドの開発、ユーザーエクスペリエンスの向上に関するモネタイズの機会の探求が行われる。

## ポイント
- Fable 5のリターン
- シャドウコードの使用
- セッションのリスタートとリストモデルの活用

## 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）
`Fable 5の応用` `シャドウコードの活用`


Xタイムライン学習 2026-06-25 22:01

# Xタイムライン学習 2026-06-25 22:01

2026-06-25のXタイムライン学習で、Fable 5のAWS利用承認と資料作成裏技の調査が行われた。Fable 5はUSでの本人確認とAnthropicへのユースケース提出が必要。ChatGPT、Gemini、NotebookLMの資料作成裏技は有効性検証が必要。

## ポイント
- Fable 5 AWS利用承認
- US本人確認とAnthropic提出必要
- 資料作成裏技調査
- AI技術活用とマネタイズ可能性

## 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）
`Fable 5利用フロー` `AI資料作成最適化`


日報 2026-06-25 学習まとめ

# 日報 2026-06-25 学習まとめ

2026-06-25の学習まとめ。Claude Codeの新機能とアップデート、Shadow環境でのAIサービスの改善とマネタイズ、LLMのエージェント化とマネタイズの可能性について学習した。Shadow環境でのビデオ編集とHiggsfield OSの利用、Graphifyのドキュメントのレビューとサンプルデータセットでの実験を行う。

## ポイント
- Claude Codeの新機能とアップデート
- Shadow環境でのAIサービスの改善とマネタイズ
- LLMのエージェント化とマネタイズの可能性

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

## 関連概念（未作成）
`AIエージェント` `マルチモデル運用` `自律AI`


Xタイムライン学習 2026-06-26 07:22

# Xタイムライン学習 2026-06-26 07:22

2026-06-26にXタイムラインでiFixAiプラグインの導入とAI監査ツールの活用が学習された。Claude CodeにiFixAiプラグインを導入し、vvv-botsのBot開発を参考にAI監査ルールをカスタマイズすることが提案された。

## ポイント
- iFixAiプラグイン導入
- AI監査ツール活用
- vvv-botsのBot開発参考

## 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）
`AI監査ルールカスタマイズ` `iFixAiプラグイン導入プロセス`


横断学習 2026-06-26

# 横断学習 2026-06-26

AI開発の進化により、コード生成ツールが急速に進化し、従来のAIアシスタントを超える能力を示す。Bard、Claude Code、Codex CLIなどのツールは、単なるコード生成から、プロジェクト全体を理解し、自動化を実現する。オープンソース化が進み、より柔軟な活用が可能となる。開発者にとって、より効率的で生産性の高い開発環境を提供する。AI技術の進歩により、複雑なコードをより簡単に記述できるようになる。

## ポイント
- コード生成ツールの進化
- プロジェクト全体の理解と自動化
- オープンソース化の進展
- 開発者の生産性向上
- AI技術の進歩によるコード記述の簡素化

## 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）
`自動化ツール` `開発効率化`


Xタイムライン学習 2026-06-26 08:22

# Xタイムライン学習 2026-06-26 08:22

Xタイムライン学習の2026-06-26 08:22の情報。新着3件のコンテンツについての報告。Codex plugin、Zaro app、Claude Code 2.1.193のアップデートが紹介されている。Shadow environment for developer workflowが横断テーマである。

## ポイント
- Codex pluginのcloud dev
- Zaro appのSlack、Docs、Notionとの統合
- Claude Code 2.1.193のアップデート

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

## 関連概念（未作成）
`Shadow environmentの活用法` `Developer workflowの最適化`


Xタイムライン学習 2026-06-26 09:23

# Xタイムライン学習 2026-06-26 09:23

2026-06-26にXタイムラインから学習したスマホアプリ連携機能の実装について。shadow環境にvvv-botsを導入し、Claude Codeを利用した自動テストとマネタイズ機能の適用を検討。

## ポイント
- スマホアプリ連携機能をshadow環境に導入する: `git clone https://github.com/vvv-bots/vvv-bots.git && cd vvv-bots && npm install`
- Claude Codeを利用したスマホアプリ連携の自動テストを実装する: `https://x.com/AI_masaou/status/2070287345044361655`
- vvv-botsのマネタイズ機能をスマホアプリ連携に適用する: `https://x.com/AI_masaou/status/2070287345044361655`

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

## 関連概念（未作成）
`スマホアプリ連携の自動テスト` `vvv-botsのマネタイズ機能` `shadow環境の運用改善`


Xタイムライン学習 2026-06-26 10:23

# Xタイムライン学習 2026-06-26 10:23

AIブラウザ競争加速。Asideローンチ。ChatGPT Atlas、Dia、Cometをshadow環境に導入しベンチマークテスト実施。Asideベンチマーク3冠参考にパフォーマンス最適化。macOSとWinでのAIブラウザ使用を早期実現。

## ポイント
- AIブラウザ競争加速
- Asideローンチ
- ChatGPT Atlas、Dia、Cometをshadow環境に導入
- ベンチマークテスト実施
- Asideベンチマーク3冠参考にパフォーマンス最適化
- macOSとWinでのAIブラウザ使用を早期実現

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

## 関連概念（未作成）
`AIブラウザパフォーマンス最適化` `クロスプラットフォームAIブラウザ`


Xタイムライン学習 2026-06-26 11:45

# Xタイムライン学習 2026-06-26 11:45

2026-06-26のXタイムライン学習で、Claude Code、Microsoft ExcelのCopilot、OpenAIのDigitalOcean pluginの導入が決定。AnthropicのFable 5とMythos 5の停止、米政府のGPT-5.6審査が影響を与える。AI技術の進化と政府の規制が企業の戦略に影響を与える。

## ポイント
- Claude CodeにSKILL.mdを導入し、カスタムSkillの開発を開始する。
- ExcelのCopilotにSKILL.mdを導入し、財務業務の自動化を実現する。
- DigitalOcean pluginを導入し、Codexが開発サーバーを作成できるようにする。
- 米政府の審査結果を待ち、GPT-5.6の提供が可能になったら導入を検討する。
- AnthropicのFable 5とMythos 5が停止。
- AI技術の進化と政府の規制が企業の戦略に影響を与える。

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

## 関連概念（未作成）
`AI技術の進化` `政府規制` `カスタムSkill開発` `財務業務自動化` `開発サーバー作成` `GPT-5.6審査`


Xタイムライン学習 2026-06-26 12:46

# Xタイムライン学習 2026-06-26 12:46

2026年6月26日、Claude CodeとRabbit R1を統合し、モバイルハーネスを活用する。Anthropic公式のknowledge-work-pluginsをClaudeに導入し、職種専用の担当者として活用する。横断テーマは、Claude CodeやAnthropicのプラグインを活用して、スマートフォンの代替や専用の担当者としての機能を実現する。

## ポイント
- Claude CodeとRabbit R1を統合し、モバイルハーネスを活用する
- Anthropic公式のknowledge-work-pluginsをClaudeに導入し、職種専用の担当者として活用する
- Claude Codeのエージェントを活用して、スマートフォンの操作を自動化する

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[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: ウェアラブルAIと無料エージェント周辺（スマートグラスEven G2でClaude Code・残URL素性）]]

## 関連概念（未作成）
`Claude CodeとRabbit R1の統合方法` `Anthropic公式のknowledge-work-pluginsの導入手順` `モバイルハーネスの活用例` `スマートフォンの代替機能の自動化`


Xタイムライン学習 2026-06-26 13:47

# Xタイムライン学習 2026-06-26 13:47

2026年6月26日、Xタイムラインから学習した内容。Ornith-1.0とGrok Build v0.2.68のアップデート、副業のマネタイズ可能性について。AI自動化ツールの導入と効率化を目指す。

## ポイント
- Ornith-1.0: AIアプリ自動化ツール。shadow環境に導入し、自動化タスクの開発を開始。
- Grok Build v0.2.68: アップデートし、MCPサーバー操作の効率化を図る。
- 副業のマネタイズ可能性: アイデアを収集し、Ornith-1.0などのツールで実装可能なものを探る。

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[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）
`AI自動化ツールの活用` `MCPサーバーの効率化` `副業のマネタイズ`


Xタイムライン学習 2026-06-26 14:47

# Xタイムライン学習 2026-06-26 14:47

2026年6月26日、XタイムラインでCodexを使用した情報ダッシュボードの作成と活用が注目されている。ダッシュボードには市場データ、分析指標、AIエージェントの稼働状況、タスク進捗、アラート通知が表示される予定。

## ポイント
- Codexで情報ダッシュボード作成
- ダッシュボードに市場データ、分析指標、AIエージェント稼働状況、タスク進捗、アラート通知表示
- shadow環境にダッシュボード導入

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

## 関連概念（未作成）
`情報ダッシュボード設計` `AIエージェント監視` `タスク進捗管理`


Xタイムライン学習 2026-06-26 16:54

# Xタイムライン学習 2026-06-26 16:54

```json
{
  "summary": "2026-06-26のXタイムライン学習で、CodexとGPTを活用したアプリ開発の調査と、ClaudeのAPI利用上限の確認が実施された。AI技術の活用とマネタイズの重要性が横断テーマとして挙げられた。",
  "key_points": [
    "CodexとGPTを使用したアプリ開発の調査",
    "ClaudeのAPI利用上限の確認",
    "AI技術の活用とマネタイズの重要性"
  ],
  "tags": ["AI", "アプリ開発", "API", "マネタイズ"],
  "wikilinks": [
    "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",


X Learn [2026-06-26] Claude Code 新機能 アップデート

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

Claude Codeは、単なるチャットではなく「本気でコードを書くためのエージェントツール」として大きく進化しています。ターミナル統合、Git操作、並列エージェント、PR自動修正、アプリプレビューなど、本格的な開発ワークフローをカバーするツールです。

### 直近の大型アップデート（2026年6月）

- **Artifacts機能追加**（6月18日）
  - セッションからインタラクティブなページを自動生成（PRウォークスルー、生きているプロジェクトダッシュボードなど）
  - プライベートリンクでチーム共有可能
  - Team/Enterpriseプランでベータ公開

- **Claude Designとの双方向連携**（6月17日〜）
  - デザイン → Claude Codeで実装
  - Claude Codeでの作業 → デザイン側に同期
  - Claude Design側は「ブランド記憶（色・フォントの一貫性）」「キャンバス直接編集」「ツール連携強化」が強化

- **Claude Tag**（Claude Codeの進化版）
  - より積極的（proactive）で、チーム全体で使える形に進化
  - Anthropic社内では、プロダクトチームのコードの**65%**が内部版Claude Tag由来という実績

### 2025年〜継続的に強化された主な機能

- **マルチモーダル強化**：画像やPDFをドラッグ&ドロップで直接投入可能（UIデバッグ、デザイン議論に強力）
- **権限管理のGit check-in**：`.claude/` などでツール許可・禁止ポリシーをリポジトリにコミット可能（企業利用で重要）
- **Queued Commands**：Claudeが作業中でも次のコマンドを溜めておける
- **@ファイルメンション**：`@filename` や `@directory` で瞬時にコンテキストに追加
- **通知機能**：タスク完了や許可待ちをターミナル通知
- **並列エージェント対応**：Git worktree分離で複数のエージェントを安全に同時稼働
- **GitHub PR監視＋自動修正**
- **App Preview**（デスクトップアプリ内でプレビュー）
- **自動メモリ機能**（セッションを跨いだ記憶）
- **信頼性向上**：接続切れ時の自動リトライ、ストリーミング改善、サブエージェント管理強化、即時`/config`変更など

最新モデル（**Opus 4.7**など）では、特に長時間・大規模タスクでの安定性が大きく向上しています。

### Anthropicの公式研究（2026年6月16日）

Claude Codeの利用実態を大規模調査した結果：
- ソフトウェアエンジニア以外（他職種）でも、コミットコードなどの「検証可能な成果」が出る成功率はわずか7ポイント差
- 平均タスクの経済価値が2025年10月→2026年4月で**27%向上**

つまり「誰でも使える高価値ツール」になってきています。

### 効率的に使うためのTips（日本語コミュニティより）

1. **最初にやるべきこと**：`/init`を実行して`CLAUDE.md`をしっかり整備
2. `/usage`でコストと使用内訳を定期確認
3. 大きな調査・リファクタ・移行タスクは**Workflow**化する
4. 無駄なコードを減らしたい場合は、コミュニティの「Ponytail」などのSkillを入れると効果大

### 参考リンク
- 公式ドキュメント：https://code.claude.com/docs
- 最新情報は `@claudeai` と `@AnthropicAI` の投稿をチェックが最も早いです。

もっと特定の機能（例：並列エージェントの設定方法、企業利用時の権限管理、Artifactsの活用例など）について深掘りしてほしい場合は、教えてください！


X Learn [2026-06-26] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills × MCP 活用ガイド（2026年6月最新）**

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリは、まさに今最も熱いテーマを突いています。**SkillsとMCPは競合ではなく完全に補完関係**で、これを正しく組み合わせることでClaudeは「ただのチャットAI」から「本物の自律型エージェント」になります。

### 1. まず理解すべき：SkillsとMCPの役割分担

非常にわかりやすい整理（@kinopee_aiさんのまとめが秀逸）：

- **Agent Skills** → **脳の拡張**
  知識と手順を教え込む。「この業務はこう進めて」「この品質基準でコードレビューして」といったマニュアルをAIにインストールするイメージ。

- **MCP (Model Context Protocol)** → **感覚器官・手の拡張**
  外部世界を見たり触ったりできるようにする。ファイル、GitHub、データベース、freee、kintone、Unreal Engine、ブラウザ、セキュリティツールなどへの接続。

- **Subagent** → **分身**
  並列処理やコンテキスト分離に使う。

この3つを組み合わせるのが2026年現在の正解です。MCPだけでは「何をすればいいかわからない」、Skillsだけでは「外部データにアクセスできない」という限界があります。

### 2. MCPの本質と進化（2026年現在）

Anthropicが2024年11月に公開した**オープン規格**（AI界のUSB-C）。一度MCPサーバーを作れば、ClaudeだけでなくCursor、ChatGPT、VS Code、Windsurfなどでも「just works」します。

2026年の進化ポイント：
- **Enterprise-Managed Auth**追加（管理者が一括承認可能に）
- **MCP Apps**登場（ツール呼び出しだけでなく**UI/ダッシュボードごと**配信可能）
- セキュリティ強化（Keycloak + OAuth2.1推奨。平文APIキー運用は危険）

### 3. 実務で効く活用パターン

**パターン①：業務自動化（日本企業で最も成果が出ている）**
- freee MCP × Claudeで労務・会計の定型作業を大幅削減
- kintone Cowork Agent + MCP
- Google広告MCPで検索語句分析の自動化

**パターン②：Research & 開発生産性**
- MCPサーバー経由でSubagentを呼び出してDeep Research（@CurveWebさんの事例）
- 社内ドキュメント + Git履歴 + 技術ブログを全部MCP接続
- コード検索力の劇的向上（@oikon48さんのZenn記事が参考になる）

**パターン③：専門領域特化**
- セキュリティMCP（CVE、Shodan、VirusTotalなど27ツール）
- Unreal Engine 5.8公式MCP（会話だけで本格ゲーム開発が可能に）

**パターン④：MCP Apps（未来志向）**
- 社内ツールのダッシュボードをClaude/ChatGPTの画面内に直接表示・操作

### 4. 最速で始める方法

1. **Claude Desktop** または **Claude Code Enterprise** を利用
2. **MCP Manager**（非公式だが非常に便利）を入れる
3. 最初は人気のOSS MCPをいくつか接続（Local Files, GitHub, Browser, Search系）
4. 徐々に**自作MCP**に移行（これが一番強力）

自作する場合は「自分の業務ドメインに特化したデータソースやAPI」をMCPサーバーとして公開するのが鉄則です。

### 5. 本当に強い人の構成（推奨アーキテクチャ）

Cat Wu（Claude Code Head of Product）が言っていた「**The strongest Claude users are building an environment around the model**」を体現すると：

- Projectsで長期コンテキスト管理
- 複数のMCPサーバーで「感覚器官」を強化
- Custom Skillsで「脳」を体系化
- Subagent + Memory + Vaultで複雑タスクを分解
- Managed Agents（コンテナ + スキル + MCP + メモリ全部入り）

これが現時点での最強形です。

---

**もっと具体的に知りたい場合、以下を教えてください：**

- おすすめMCPサーバー具体リスト（カテゴリ別）
- 自作MCPの作り方（ハンズオン）
- Agent Skillsの効果的な定義テンプレート
- あなたの業種・用途に特化した構成案（会計、開発、マーケティングなど）

用途を具体的に教えていただければ、それに最適化した「スキル定義＋MCP組み合わせ」を提案します。


X Learn [2026-06-26] AIエージェント ハーネス 設計

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

「モデルはエンジン、ハーネスは車（またはOS）である」——これが現在のコンセンサスです。LLM本体よりも、周囲のインフラ（ハーネス）がエージェントの実用性・安全性・信頼性を大部分決定します。プロンプトエンジニアリングの次に来るのが**ハーネスエンジニアリング**です。[[1]](https://x.com/CobusGreylingZA/status/2043638576848707662)

### 1. ハーネスとは何か

ハーネス（Harness）は、**生のLLMを信頼できる自律エージェントに変換する実行基盤**です。

主な役割：
- 知能の外部化（Memory / Skills / Protocols）
- 実行の制御・監視・安全確保
- 失敗からの学習と改善

**Memory（記憶）**：作業コンテキスト、意味的知識、エピソード記憶、個人別記憶
**Skills（技能）**：運用手順、意思決定ヒューリスティック、規範的制約
**Protocols（プロトコル）**：ユーザー間・エージェント間・ツール間の契約
**Mediators（仲介層）**：サンドボックス、観測可能性、圧縮、評価、承認ループ、サブエージェント調整

この外部化により、モデル自体を「薄く」保ち、モデルを交換しやすくします。[[2]](https://x.com/akshay_pachaar/status/2045510648474530263)

### 2. 設計原則（これを守らないと失敗する）

1. **Externalization First** — 可能な限り知能をモデル外に押し出す
2. **Observability by Default** — ログを取っていないことは「起こっていない」と考える
3. **Modularity & Composability** — Policy Engine、Approval Flow、Model Routerなどは交換可能にする（モノリシックは避ける）
4. **Scaffolding Mindset** — 将来的にモデルが賢くなったらハーネスを薄くできる設計にする（Anthropicの思想）
5. **Safety & Cost by Design** — デフォルトで承認ゲート、予算制限、停止条件を入れる
6. **Designed for Self-Improvement** — トレースから弱点を抽出し、ハーネス自体を改善するループを持つ

### 3. 推奨アーキテクチャ（レイヤード設計）

```mermaid
graph TD
    A[User / Human Oversight] --> B[Orchestration Engine<br/>Loop / Graph / Multi-Agent]
    B --> C[Mediators Layer]
    C --> D[Memory System]
    C --> E[Skills & Protocols]
    C --> F[Tool Execution & Sandbox]
    C --> G[Guardrails & Approval]
    B --> H[Observability & Evaluation]
    H --> I[Persistence Layer<br/>State / Audit / Artifacts]
    B --> J[LLM Abstraction Layer]
```

**主要8構成要素**（Databricksの整理を基に拡張）：

1. **System Prompt / Instructions**（Skillsの一部）
2. **Memory Management**（4層構造が理想）
3. **Tool Execution + Sandbox**
4. **Context Management & Compression**
5. **Orchestration Loop**（Plan → Execute → Verify → Iterate）
6. **Guardrails / Approval Loops / Budget Control**
7. **Observability / Tracing / Evaluation**
8. **Persistence & Learning Loop**

### 4. 各コンポーネントの詳細設計ポイント

**Memory System**
- Working Context（現在のタスク）
- Semantic Memory（ベクトル + グラフDB）
- Episodic Memory（過去の実行トレース）
- Personalized / Long-term Memory
- 重要：忘却戦略（古いものは圧縮・要約・削除）

**Tool & Execution**
- 権限付きツールレジストリ（許可リスト）
- Sandbox（コード実行はDocker/Firecracker、ブラウザは専用Sandbox推奨）
- Manifestパターン（変更前に「これを実行します」と人間に見せる）

**Orchestration**
- 厚いハーネス（LangGraphなど明示的グラフ） vs 薄いハーネス（Anthropic風シンプルReAct）
- 用途によって使い分ける。コーディングエージェントは比較的厚めが安定しやすい
- 役割分離（Planner / Worker / Reviewer / Verifier）

**Safety & Governance**
- 予算（トークン/コスト）制限
- 最大ループ回数
- 人間承認ゲート（特に破壊的アクション時）
- Policy Engine（交換可能にする）

**Observability & Evaluation**
- 詳細トレース（LangSmith / OpenTelemetry）
- 自動評価スコアラー
- Weakness Mining（失敗パターンを自動抽出）
- ダッシュボード（コスト、成功率、安全違反、レイテンシ）

### 5. 実装時の技術的選択肢

**おすすめスタート**
- **最小ハーネスから作る**：魔法を排除した didactic な実装（Akshay氏らが言及しているアプローチ）
- **LangGraph + LangSmith**：厚いハーネスが欲しい場合の最速
- **Custom構築**：FastAPI + Celery + LiteLLM + VectorDB + PostgreSQL + OpenTelemetry

**注意すべき落とし穴**
- ファイルシステムを主記憶にしない（同時実行・クエリ・RBACで破綻する）
- 多 tenant / RBAC / リソース隔離を後回しにしない
- ハーネスをモデルに過度に特化させない（モデル交換時に性能低下）
- 承認ゲートなしの完全自律は本番では危険

### 6. 次のアクション（実践編）

1. 特定ドメイン（例：ソフトウェア開発、調査、レポート作成）で**最小ハーネス**をプロトタイプ作成
2. 全ての実行をトレース保存
3. 失敗トレースを分析 → ハーネス改善（新しいSkill追加、Guardrail強化、Loop変更）
4. 徐々にSelf-Harness化（ハーネスが自ら改善提案する仕組み）

ハーネス設計は「一発正解」が存在しません。**継続的な観測・分析・改善のループ**そのものが競争力になります。

必要であれば、特定の部分（Memoryアーキテクチャ、Approval Workflow、Coding Agent特化ハーネスなど）をさらに深掘りした設計ドキュメントも作成できます。

参考にした主な議論：
- Harrison Chase / LangChain周辺の議論
- 「The model is not the agent. The harness is.」というフレームワーク
- 日本語コミュニティでのハーネスエンジニアリング実践知見

この設計思想で進めれば、モデルが変わっても長く使える頑健なエージェント基盤が作れます。


X Learn [2026-06-26] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年6月26日）**

### 1. OpenAI Codex CLI（强烈推荐关注）
- **最新版本**：**0.142.2**（2026.6.25 发布，Rust 重写版）
- **核心更新**：
  - MCP tools **默认开启 tool search**（这是最大亮点，大幅减少上下文占用，解决以前工具越多越笨的问题）
  - 加强 Windows/macOS proxy 支持（企业网络友好）
  - Indexed web-search 安全模式 + Token Budget 控制 + 委托模式优化
  - 整体稳定性和安全性提升明显

- **安装/更新命令**：
  ```bash
  npm install -g @openai/codex@latest
  # 或指定版本
  npm install -g @openai/codex@0.142.2
  ```

- GitHub: `openai/codex`

目前在终端 Agent 里属于**顶级水准**，和 Claude Code 并列最强之一。

### 2. Gemini CLI（分两种情况）
**官方路径**：
- 个人版（免费/Pro/Ultra 使用 Google 账号）已在 **6月18日前后** 正式停止服务。
- 官方转向 **Antigravity CLI**（Go 重写，命令大概是 `agy` 或 `ag`），速度更快，支持更好的多代理编排。企业版（API Key + Code Assist 企业许可）不受影响，继续可用。

**社区开源版**（很多人还在用）：
- 仍有活跃维护，GitHub 约 **105k stars**（6月25日数据）
- 最新提到版本 **0.49.0**
- 依然能用个人 Google 账号白嫖（60次/分，1000次/天）
- Apache-2.0 协议，可本地模型 + Ollama

### 当前终端 AI Agent 真实排名（6月中文社区榜单）

| 排名 | 项目           | Stars   | 特点                     | 推荐场景             |
|------|----------------|---------|--------------------------|----------------------|
| 1    | OpenCode       | 172k   | 最活跃，每天更新         | 追求最新功能         |
| 2    | Gemini CLI     | 105k   | 免费额度最香             | 白嫖/性价比          |
| 3    | **Codex CLI**  | 90k    | 工具调用最聪明，更新快   | **最推荐生产力**     |
| 4    | Cline          | 63k    | 可自托管，改造空间大     | 喜欢折腾             |
| -    | Aider          | 46k    | 老牌，更新变慢           | 轻量需求             |

（Claude Code 131k 但闭源，不在免费开源榜单里）

### 建议

- **想最强性能 + 最新 Agent 能力** → 直接上 **Codex CLI 0.142.2**
- **想免费/低成本** → 试社区 Gemini CLI 或切换到 Antigravity CLI
- 两者都已非常成熟，支持自主重构大项目、工具调用、长上下文（百万 token 级别理解都很常见）

需要我给你具体的：
- 安装详细步骤
- 推荐的启动参数/配置文件
- 或者两者实际使用对比

直接说你要哪部分。


Xタイムライン学習 2026-06-26 20:34

# Xタイムライン学習 2026-06-26 20:34

2026-06-26のXタイムライン学習で、AI生成PRのレビュー前事故減らしを実装。KadomoriをClaude Code運用に導入し、vvv/vvv-botsにSlop検出とScope Drift分離を実装。既存skill/rulesにPR本文下書き機能を追加。横断テーマはAI生成PRの効率化と事故削減。

## ポイント
- AI生成PRのレビュー前事故減らし実装
- KadomoriをClaude Code運用に導入
- vvv/vvv-botsにSlop検出とScope Drift分離を実装
- 既存skill/rulesにPR本文下書き機能を追加
- 横断テーマ: AI生成PRの効率化と事故削減

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

## 関連概念（未作成）
`AI生成PRの品質管理` `自律AIの運用効率化` `マルチAI環境の統合`


Xタイムライン学習 2026-06-26 21:42

# Xタイムライン学習 2026-06-26 21:42

2026-06-26のXタイムライン学習では、Claudeのプロンプト講座とClaude Codeのセッション切れ解決が中心。プロンプト講座でAIマネタイズ方法を学び、ストップフックを実装してhandoff.mdを自動更新する。

## ポイント
- Claudeのプロンプト講座受講でAIマネタイズ方法学ぶ
- ストップフック実装でCLAUDE.mdとhandoff.md自動更新
- X投稿から詳細情報収集

## 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マネタイズ戦略` `Claude Code自動化` `プロンプトエンジニアリング`


日報 2026-06-26 学習まとめ

# 日報 2026-06-26 学習まとめ

2026-06-26の日報では、Claude Codeの新機能アップデート、Codex CLIの最新状況、AIエージェントハーネス設計の重要性が主要トピック。横断テーマはAI技術の進化とコード生成ツールへの期待。Shadow環境でのアクションには、Claude CodeとRabbit R1の統合、Anthropic公式プラグインの導入、Codexダッシュボードの作成、Ornith-1.0の導入、Grok Buildのアップデート、スマホアプリ連携機能の導入が含まれる。

## ポイント
- Claude Code新機能アップデート
- Codex CLI最新状況
- AIエージェントハーネス設計重要性
- AI技術進化とコード生成ツール期待
- Shadow環境アクション: Claude CodeとRabbit R1統合
- Anthropic公式プラグイン導入
- Codex情報ダッシュボード作成
- Ornith-1.0導入
- Grok Build v0.2.68アップデート
- スマホアプリ連携機能導入

## 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]] [[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: ウェアラブルAIと無料エージェント周辺（スマートグラスEven G2でClaude Code・残URL素性）]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェント統合` `コード生成ツール進化` `Shadow環境運用` `AI技術の進化`


Xタイムライン学習 2026-06-26 22:42

# Xタイムライン学習 2026-06-26 22:42

Excel CopilotとCursor Cloud Agentsの関係について学習した。AIがExcelでの作業を改善できる。 finansieと自動化におけるAIの役割に注目した。Copilotの機能を調査し、Cursor Cloud Agentの自動化ワークフローへの影響を分析した。AI駆動の自動化ツールからの潜在的な収益_STREAMについて研究した。

## ポイント
- Excel Copilotの新しい機能
- Cursor Cloud Agentsの自動化ワークフローへの影響
- AI駆動の自動化ツールからの潜在的な収益

## 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駆動の自動化ツール` `FinansieにおけるAIの応用`


Xタイムライン学習 2026-06-27 00:00

# Xタイムライン学習 2026-06-27 00:00

 Cursor Cloud Agents で自動化することが可能。 Claude Code で Shadow Environment を作成し、自動化することができる。 Slack、Teams、Jira との統合も可能。 次のステップは、リンクの拡張と Claude Code の機能をより深く理解すること。 また、Cloud Agents の導入がワークフロー効率に与える影響を分析する必要がある。

## ポイント
- Cursor Cloud Agents を使用した自動化
- Claude Code の Shadow Environment
- Slack、Teams、Jira 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）
`自動化ツール` `クラウドエージェント`


Xタイムライン学習 2026-06-27 01:14

# Xタイムライン学習 2026-06-27 01:14

2026年6月27日、Xタイムラインから学習。Claude Codeの効率化を目指し、`claude-code-setup`プラグインのインストールと設定自動化を実施。横断テーマはClaude Codeの効率化。

## ポイント
- Claude Codeの効率化
- `claude-code-setup`プラグインのインストールと設定自動化
- Xタイムラインのリンク解析による設定方法の調査

## 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）
`Claude Codeプラグイン開発` `Claude Code設定自動化`


Xタイムライン学習 2026-06-27 03:50

# Xタイムライン学習 2026-06-27 03:50

GPT-5.6の新モデルに関する情報。Opus/Sonnet/Haikuスタイルを使用し、コードではGPT-5.6を利用する。新しいエフォートを導入し、Claude Codeやvvv/vvv-botsに統合する。既存のスキルやルールに適用する。

## ポイント
- GPT-5.6の新モデル
- Opus/Sonnet/Haikuスタイル
- GPT-5.6のエフォートをClaude Codeやvvv/vvv-botsに統合
- 既存のスキルやルールへの適用

## 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）
`GPT-5.6のアプリケーション` `Claude Codeのエフォート統合`


Xタイムライン学習 2026-06-27 06:01

# Xタイムライン学習 2026-06-27 06:01

GPT-5.6をshadow環境に導入し、Terminal-Bench 2.1でコーディング能力を評価。ultraモードで複数エージェントを活用して作業効率を向上。AI技術進化により開発効率が改善される。

## ポイント
- GPT-5.6をshadow環境に導入
- Terminal-Bench 2.1でコーディング能力評価
- ultraモードで複数エージェント活用
- AI技術進化による開発効率向上

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

## 関連概念（未作成）
`shadow環境構築手順` `Terminal-Bench 2.1評価基準` `ultraモード設定方法` `AI技術進化の影響`


Xタイムライン学習 2026-06-27 08:02

# Xタイムライン学習 2026-06-27 08:02

2026-06-27のXタイムライン学習で、CapCut生成AIとLoop Engineeringの進化を調査。CapCut API統合とLoop Engineering論文分析を実施。vvv-botsにLoop Engineering概念を適用するルールを追加。

## ポイント
- CapCut生成AIの新着情報を調査
- Loop Engineeringの進化を調査
- CapCut APIをshadow環境に統合
- Loop Engineeringの最新論文を分析
- vvv-botsにLoop Engineeringの概念を適用するルールを追加

## 関連ページ
[[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 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]]

## 関連概念（未作成）
`AI生成ツールの統合` `Loop Engineeringの応用` `vvv-botsの拡張`


Xタイムライン学習 2026-06-27 10:55

# Xタイムライン学習 2026-06-27 10:55

Xタイムライン学習で得られた情報を整理した。Loop Engineeringのマネタイズ戦略とAI技術の進展を考察した。 Claude CodeとCodexを利用してAIアプリを開発し、Geminiとの差異を検討する必要がある。

## ポイント
- Loop Engineeringのマネタイズ戦略
- AI技術の進展とマネタイズ戦略
- Claude CodeとCodex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）
`Loop Engineering` `AIマネタイズ戦略`


Xタイムライン学習 2026-06-27 11:56

# Xタイムライン学習 2026-06-27 11:56

Agmsgのバージョン1.1.2がリリースされた。リアルタイムメッセージの機能追加とチームワークの改善が行われた。X/Twitterアプリへの統合と、開発者向けのガイド作成が次のステップとなる。

## ポイント
- Agmsg 1.1.2のリリース
- リアルタイムメッセージの機能追加
- チームワークの改善

## 関連ページ
[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像]]

## 関連概念（未作成）
`Agmsgの技術仕様` `リアルタイムメッセージの応用例`


Xタイムライン学習 2026-06-27 12:57

# Xタイムライン学習 2026-06-27 12:57

Xタイムライン学習で取り上げられているトピックは、AI開発効率化ツールとその応用に関するものである。特に、slotslopというツールとそのコード、shadow APIの統合、Claude Codeの利用が紹介されている。関連する概念として、AI開発効率化、AIエージェントの自律化、モデル比較、無料/ローカルAIエージェント基盤などが重要な要素となっている。

## ポイント
- AI開発効率化ツールの導入
- slotslopツールのコードと使用方法
- shadow APIの統合とClaude Codeの利用

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[GitHubコードスキャン設定CSS断片]]

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントの自律化` `モデル比較とマルチモデル運用`


Xタイムライン学習 2026-06-27 14:38

# Xタイムライン学習 2026-06-27 14:38

DeepSeekのコマンド使用量増加とShadow env.での学習の重要性が強調された。DeepSeek TutorialとShadow env.でのサービス開発、既存サービス分析が必要。 Claude CodeとDeepSeekを統合することが将来的に期待される。

## ポイント
- DeepSeekの利用
- Shadow env.での学習の重要性
- DeepSeekとClaude Code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）
`DeepSeek Tutorial` `Shadow env.サービス開発`


Xタイムライン学習 2026-06-27 16:47

# Xタイムライン学習 2026-06-27 16:47

Karpathy's LLM Wikiを使用してAIのトークンコストを95%削減することができる。Shadow env（Claude Code）を使用して実装し、静的アセットのデプロイをCloudflare Workersで行うことで、サイトの構築と運用に役立てることができる。さらに、AIコストの削減が収益化戦略に与える影響について分析する必要がある。

## ポイント
- Karpathy's LLM Wikiを使用したAIコスト削減
- Shadow env（Claude Code）を使用した実装
- Cloudflare Workersを使用した静的アセットのデプロイ

## 関連ページ
[[LLM Wiki]] [[Claude Code監督の実態]]

## 関連概念（未作成）
`AIコスト最適化` `サイト構築と運用`


Xタイムライン学習 2026-06-27 17:48

# Xタイムライン学習 2026-06-27 17:48

2026-06-27にXタイムラインで新着1件。付箋機能をshadow環境に導入し、Codexの返答に直接注釈を付ける。横断テーマは付箋機能の活用。

## ポイント
- 付箋機能導入
- Codex返答注釈
- shadow環境活用

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

## 関連概念（未作成）
`付箋機能活用` `Codex返答注釈`


Xタイムライン学習 2026-06-27 18:48

# Xタイムライン学習 2026-06-27 18:48

2026-06-27のXタイムライン学習で、Codexの「自動で承認」機能の問題と、AIモデルと自動化の効率化が焦点。vvv-botsのルール更新とshadow環境での運用効率化、Claude Codeのマネタイズ強化が提案される。

## ポイント
- Codexの「自動で承認」機能の問題
- AIモデルと自動化の効率化
- vvv-botsのルール更新とshadow環境での運用効率化
- Claude Codeのマネタイズ強化

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[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]] [[2026-05-23 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）]] [[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）
`Codexのusage limit最適化` `vvv-botsのshadow環境運用` `Claude Codeのマネタイズ戦略` `AIモデルの効率的運用`


X Learn [2026-06-27] 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6月27日時点）**

### 直近のバージョンアップデート

#### **v2.1.195（6/27リリース）**
**主な追加・改善点:**
- `CLAUDE_CODE_DISABLE_MOUSE_CLICKS` 環境変数追加（フルスクリーンモードでマウスクリックを無効化可能）
- Linux音声モードの改善（マイクなしとSoX未インストールを明確に区別）
- `claude agents` の完了リスト表示を最適化
- リモートセッション起動時にプロビジョニングチェックリストを表示

**バグ修正（重要度高め）:**
- ハイフン付きフック識別子の部分一致バグ修正
- macOS音声入力のデバイス変更後無音バグ修正
- 日本語・中国語・タイ語など**スペースなし言語**の音声入力自動送信バグ修正
- 外部プラグインインストール同意の繰り返し表示バグ修正
- `/plugin` の有効/無効が効かないバグ修正
- `claude agents`からバックグラウンドジョブが消えるバグ修正
- クラッシュ後再起動時の5秒ブランク画面修正

#### **v2.1.193（6/26リリース）**
**主な追加・改善点:**
- `autoMode.classifyAllShell` 設定追加
- オートモード拒否理由をトランスクリプトに記録
- OpenTelemetryログイベント追加
- bashモードに**ライブファイルパス補完**追加
- MCP認証が必要な際の通知強化
- バックグラウンドシェルの自動メモリ圧縮解放
- MCPのheadersHelper認証が401/403時に自動再接続
- プラグイン自動リネーム対応

（その他細かいUI/バグ修正多数）

### 最近の大きな進化傾向

- **Auto Modeのさらなる洗練**：Classifierを活用した安全な自動実行が強化され続けています。
- **Multi-Agent（claude agents）** の安定性向上。
- **Remote MCP / リモートセッション** の利便性・安定性向上（企業利用でも使いやすくなっています）。
- **音声入力**の多言語対応が大幅改善（特に日本語ユーザーにとって朗報）。
- 新モデル（Mythos Previewなど）の影響で、**コード最適化性能が劇的に向上**（人間の4-8時間作業を52x高速化した事例も公式で報告）。

### 現在Claude Codeでできることのレベル

多くのユーザーが「ゼロヘッドカウント企業」「AI駆動開発の本丸」として活用しており、公式も「会社全体をClaude Codeで構築するプレイブック」を公開するほど成熟してきています。

特に日本コミュニティの盛り上がりは凄まじく、以下の方々が最新情報を丁寧に発信しています：
- @masayan_ai_hack（今回のアップデート情報元）
- @so_ainsight
- @yoshi8__ など

---

**最新情報をキャッチしたい場合**：
1. Claude Code起動中に `/update` やバージョン確認
2. Anthropic公式ブログ（特にEngineering Blog）
3. 上記日本人クリエイターをフォロー

必要であれば、**特定の機能（Auto Mode、MCP、Agents、音声、企業利用など）**について深掘りして説明します！どの部分を知りたいですか？


X Learn [2026-06-27] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Codeにおける「MCP」と「Agent Skills」の活用ガイド**

2026年現在、Claude Code（およびCursor/Hermesなどの互換環境）で最も重要な拡張機構が **MCP** と **Agent Skills** です。この2つを正しく理解して組み合わせると、単なる「賢いチャット」から「再現性が高く、専門性を持った本物のエージェント」にレベルアップします。

### 1. MCPとAgent Skillsの役割分担（これが一番大事）

**MCP（Managed Capability Protocol / MCP Server）**
- **能力のレイヤー**
- 外部システムへの「アクセス権」を与える
- データベース、API、Unreal Engine、動画生成ツール、特殊なローカルコマンドなど「何ができるか」を拡張する
- 例：DBのslowlogを直接読めるMCP、Remotionを呼べるMCP、ElevenLabs連携MCP

**Agent Skills（Skills）**
- **プロセスのレイヤー**
- 「その能力をどう使うか」の**ノウハウ・手順・ベストプラクティス**をインストールする
- コンテキストを汚染しない設計（メタデータは常にロード、詳細は必要な時だけオンデマンドでロード）
- 再現性を劇的に高める（同じ指示を毎回書かなくてよくなる）

> **公式的な位置づけ**: MCPは「道具」、Skillsは「その道具の使い方の教科書」。競合ではなく完全に補完関係です。

### 2. 効果的な活用パターン（2026年現在の勝ちパターン）

**Skillsを強くおすすめするケース**
- 出力フォーマットの統一（特に動画・デザイン・ドキュメント系）
- 定型的な調査→実装→検証のワークフロー
- コードレビューチェックリスト
- 特定ドメインの専門知識（例：アクセシビリティ、セキュリティ、SEOのルール集）
- 「同じレイアウトで作って」という繰り返し作業

**MCPを強くおすすめするケース**
- 既存システムとの深い統合が必要なとき
- リアルタイムで外部データを参照したいとき（DB監視など）
- 特殊な実行環境を直接操作したいとき（Unreal Engine、動画パイプラインなど）

**最強は組み合わせ**
多くの先進ユーザーは以下のように使っています：
1. MCPで「道具」を導入
2. Skillsで「その道具の正しい使い方・チェック項目・ワークフロー」を定義
3. CLAUDE.mdでプロジェクト全体の哲学・ルールを設定
4. Hooksで強制的に守らせる
5. Subagentで役割分担

### 3. 実践的な導入Tips

**Skillsの作り方・入れ方の鉄則**
- 3層構造にする（ヘッダー／本文／補足）
- 「いつ使うか」を明確に書く
- メタ情報は簡潔に（コンテキストを圧迫しない）
- `npx skills add` でコミュニティの優良Skillsを一発導入可能

**おすすめSkills領域（2026年現在）**
- 動画制作パイプライン（HyperFrames + Remotion + 編集フロー）
- フロントエンド設計（UI/UXの一貫性）
- コード品質（特定の言語・フレームワークのベストプラクティス）
- リサーチ→ドキュメント化フロー

### 4. おすすめ学習リソース

**必須**
- Anthropic公式ブログ: 「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」

**書籍（日本語）**
- 『Claude Codeで学ぶ Agent Skills入門』（特にMCPとSkillsの棲み分けが秀逸）
- 『Claude Code実践レシピ100本: MCP/Skills/Hooks/サブエージェント実践ガイド』
- 『Claude 最強のAI自動化術』

**YouTube**
- 「初心者向けClaude Codeの使い方｜インストールからSkills・MCPを使った自動化まで」

### 最終アドバイス

最初は**「Skillsから始める」**のがおすすめです。

多くの人がMCPに飛びつきますが、MCPだけだと「力は増えたけど使い方がバラバラ」で結局人間が修正する羽目になります。Skillsで「型」を入れてからMCPを追加すると、爆発的に生産性が上がります。

現在最も強いのは「**最小のコアツール + 適切なSkills + 必要なMCP**」という構成です。コンテキストエンジニアリングの観点から見ても、これが現時点での最適解になっています。

具体的に「動画制作エージェント作りたい」「.NET開発に使いたい」「自社業務の特定フローを作りたい」など目的があれば、もっとピンポイントでアドバイスできます。<|eos|>


X Learn [2026-06-27] 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）**

「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の次のレイヤーとして完全に定着しています。モデルはCPU、ハーネスはOS（実行環境・手綱・足場）という理解が主流です。モデル性能よりハーネスの設計品質が実務成果を大きく左右する時代です。[[1]](https://x.com/DatabricksJP/status/2068976921288052959)

### 1. ハーネスとは何か

**モデル＋ハーネス＝エージェント**です。

ハーネス（Harness）が担うのは以下の変換です：
- LLMの推論・意思決定 → 実際のアクション（ツール実行、状態更新、長期実行）
- 生の知能 → 信頼性・安全性・再現性・観測可能性の高いシステム

主な役割：
- 状態管理（Stateful Execution）
- ツール・権限・サンドボックスの制御
- 記憶・コンテキストの階層管理
- フィードバックループと自己修正
- ガードレール・予算・停止条件
- 完全なオブザーバビリティ

LangGraphは「Runtime寄り」、LangSmithは「Observability寄り」で、ハーネス全体を構築する際の最も実践的な基盤となっています。[[2]](https://x.com/LangChain/status/1993746547587338508)

### 2. 本番運用に必要な8大構成要素（+α）

Databricksが整理した8要素が非常に参考になります。[[3]](https://x.com/i/status/2068976921288052959)

1. **システムプロンプト / 憲法（Constitution）**
   DESIGN.mdやJSON化した設計原則を最初に読ませる。AIが常に参照すべき不変のルール。

2. **ツール実行レイヤー**
   統一インターフェース（名前、説明、JSON Schema、permission_level、execution_env）。Tool Registry + 自動ドキュメント生成。

3. **サンドボックス**
   コード実行、ブラウザ、API呼び出しを隔離。権限は最小原則。

4. **永続ストレージ + 階層型メモリ**
   - Working Memory（短期）
   - Semantic Memory（ベクトル）
   - Episodic Memory（過去の軌跡）
   - Procedural Memory（スキル・プレイブック）
   三層〜四層記憶アーキテクチャが2026年の主流。

5. **コンテキスト管理 & Observation Cleaning**
   生のターミナル出力やログをそのまま渡さない。中間層で「本当に重要な情報だけ」にクリーニングしてからエージェントに渡す。これが意外と重要。

6. **フィードバックループ（Loop Engineering）**
   - Inner Loop：実行ループ（Plan → Execute → Observe）
   - Outer Loop：監督・検証ループ
   **Planner → Generator ↔ Evaluator** の分離が特に有効（自己評価バイアス対策）。

7. **ガードレール & 制御機構**
   - 最大ループ回数・トークン予算
   - 人間介入条件（HITL）
   - 停止条件・エスカレーション
   - コスト・安全ガード

8. **オブザーバビリティ & 評価基盤**
   すべての思考・行動・観測をトレース（LangSmith推奨）。LLM-as-Judge + Rubric + 人間フィードバックの組み合わせ。

**追加推奨要素**：
- Explicit State Graph（LangGraph）
- Multi-Agent Orchestration（Supervisor + Specialist）
- Evaluation Harness（オフライン評価 + オンラインA/Bテスト）

### 3. 推奨アーキテクチャ（2026年現在）

**最強組み合わせ（実績多数）**：
- **Orchestration**: LangGraph（StateGraph + conditional edges）
- **Observability**: LangSmith（またはOpenTelemetry + 自前ダッシュボード）
- **LLM Abstraction**: LiteLLM または OpenRouter
- **Memory**: PGVector + Redis + GraphDBの組み合わせ
- **Evaluation**: Rubricベースの専用Evaluator Agent

**設計パターン**：
- **Hierarchical**（監督者＋専門エージェント）
- **Graph-based**（すべての分岐を明示的に定義 ← 信頼性重視）
- **Scaffolding that can be removed**（モデルが賢くなったらハーネスを簡略化できる設計にする）

Anthropicは比較的「Thin Harness」（モデルを信頼）、LangGraph派は「Thick Harness」（制御を明示的に書く）という違いがありますが、どちらも「Harness is the Product」という認識は共通です。[[4]](https://x.com/akshay_pachaar/status/2042586319390674994)

### 4. 設計時に必ず決めるべきこと（チェックリスト）

- コンテキストは「段階的に渡す」（地図を全部一度に渡さない）
- 最大試行回数・トークン予算・コストアラート
- 人間が介入する明確な条件（何を人間が最終判断するか）
- Evaluatorは必ずGeneratorと分離（自己評価バイアス対策）
- Observation Cleaningレイヤーの有無
- 失敗時の「ゴミ捨て（Garbage Collection）」戦略（古いコンテキストの圧縮）
- 評価Rubricの明文化（「美しいか」ではなく「設計原則を満たしているか」）

### 5. 実装の優先順位（MVP → 本番）

1. **Minimal Harness**（LangGraph + 基本ツール + LangSmithトレース）
2. **Memory & State設計**（これが一番泥臭い）
3. **Evaluation Harness構築**（Golden Dataset + Rubric + LLM Judge）
4. **Safety & Control Layer**（予算・ループ制限・HITL）
5. **Multi-Agent & Long-horizon対応**（Deer Flowなどの長時間エージェント参考）

### おすすめ学習リソース（2026年時点）

- Anthropic「Harness design for long-running application development」
- Databricks「AI Harness」ブログ
- OpenAIの内部事例（100万行コード自動生成）
- LangChainのTerminal Bench改善事例

---

ハーネス設計は「AIがどう動くか」ではなく「AIが**どんな環境で**動くか」を決める仕事です。これからのAIエンジニアリングの本質はここにあります。

具体的なユースケース（コーディングエージェント、業務自動化エージェント、研究エージェントなど）があれば、その用途に最適化した設計図をさらに深掘りして書きます。必要であればLangGraphの具体的なState Schema例や評価Rubricのテンプレートも提供可能です。


X Learn [2026-06-27] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年6月27日）**

### 1. OpenAI Codex CLI
- **最新版本**：**0.142.3**（2026年6月26日发布，Rust 版）
- **更新内容**：纯维护更新（maintenance-only），无用户可见变更。主要做了内部清理和依赖更新。
- **前一版重要改进（0.142.2）**：MCP tools 默认启用 **tool search** 机制。这是个重大优化，能大幅减少上下文占用（不再一次性加载所有工具描述，只有需要时才搜索并加载具体 schema）。

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

目前 GitHub stars 约 **90k**，是顶级终端 AI Coding Agent 之一。

### 2. Google Gemini CLI
- **最新版本**：**v0.49.0**（最近从 0.47.0 更新）
- **本次更新重点**：
  - 修复 zero-quota 时 retry loop 卡死问题
  - skill install 的路径遍历安全修复
  - tmux 误检测修复
  - tools.core 迁移等稳定性、安全性改进

**重要变化**：2026年6月18日前后，Google 已正式将消费版（免费/Pro/Ultra）**Gemini CLI 过渡到 Antigravity CLI**（命令为 `agy`，Go 语言重写，支持多模型并行调用）。企业版/原有部分功能可能仍可继续使用，但个人用户大多需要迁移。

**Antigravity CLI 安装示例**（Windows）：
```powershell
irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex
```
安装后把对应 bin 目录加入 PATH，用 `agy` 启动。

Gemini CLI 当前 GitHub stars 约 **105k**，仍属于最受欢迎的开源终端 Agent 之一。

### 当前 AI Coding CLI 热度榜（6月下旬数据）
按 GitHub stars 排序（开源、可接自己 Key 或本地模型）：
1. **OpenCode** — 172k（最活跃）
2. **Gemini CLI**（现 Antigravity 方向）— 105k
3. **OpenAI Codex CLI** — 90k
4. Cline（63k）
5. Goose、Aider 等

这些工具都支持 MCP、sub-agent、shell 工具、大量上下文（百万 token 级别）、自主改代码等能力，已成为开发者主力工具。

---

**你现在主要用哪个？**
是想看具体用法对比（MCP 配置、prompt 技巧、稳定性）、安装教程，还是想知道和 Claude Code / OpenCode 的横评？可以直接说，我再给你针对性信息。


日報 2026-06-27 学習まとめ

# 日報 2026-06-27 学習まとめ

2026年6月27日、Claude Codeの新機能更新、Codex CLIの最新状況、AIエージェントハーネス設計、Loop Engineeringの進化、GPT-5.6の活用について学習。Shadow環境での活用策を検討。

## ポイント
- Claude Code新機能アップデート
- Codex CLI最新状況
- AIエージェントハーネス設計
- Loop Engineering進化
- GPT-5.6活用
- Shadow環境での活用策

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

## 関連概念（未作成）
`AIモデル効率化` `開発環境進化` `自動化戦略` `マルチモデル運用` `ローカルAIエージェント`


Xタイムライン学習 2026-06-27 22:06

# Xタイムライン学習 2026-06-27 22:06

Andrej Karpathyが提唱するLLM WikiとClaude pluginに関する情報。LMCacheを用いたAIモデルの高速化方法と、Claude Codeの週次タスクの安定化について学習した。AIモデルを軽量化してマネタイズする方法についても触れている。

## ポイント
- LMCacheを用いたAIモデルの高速化
- Claude Codeの週次タスクの安定化
- AIモデルの軽量化とマネタイズ

## 関連ページ
[[LLM Wiki]] [[Claude Code]]

## 関連概念（未作成）
`AIモデル高速化` `週次タスク安定化`


Xタイムライン学習 2026-06-27 23:37

# Xタイムライン学習 2026-06-27 23:37

Claude CodeとNotebookLMの更新、Shadow-based AIモネタイズの拡大について議論する。NotebookLMの更新により、コンテンツ生成サービス開発、パートナーシップ探し、価格モデルの作成が必要となる。

## ポイント
- NotebookLM更新
- Shadow-based AIモネタイズの拡大
- コンテンツ生成サービス開発

## 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）
`AIモネタイズ` `コンテンツ生成サービス`


横断学習 2026-06-28

# 横断学習 2026-06-28

```json
{
  "summary": "2026年6月28日、AIコーディングツールの進化と開発支援の進展について横断学習。AIによる開発効率向上、コードレビューとデバッグの重要性、開発者との共同作業プラットフォームの発展が焦点。",
  "key_points": [
    "AIコーディングツールの進化（Claude CodeやCodex CLIなど）",
    "開発効率の向上と自動化の進展",
    "AIによるコードレビューとデバッグの重要性",
    "開発者との共同作業を可能にするプラットフォームの発展",
    "AIによるコード生成と編集の精度の向上"
  ],
  "tags": ["AI", "開発支援", "コーディングツール", "自動化", "コードレビュー"],
  "wikilinks": [
    "AIに丸投げ起業とClaude Co


Xタイムライン学習 2026-06-28 08:04

# Xタイムライン学習 2026-06-28 08:04

2026-06-28にGoogle NotebookLMのCollectionsサポートをshadow環境に導入し、vvv/vvv-botsでノートブック管理を自動化。Claude Code運用を強化して収益化を図る。AIツールの効率化と収益化が横断テーマ。

## ポイント
- Google NotebookLMのCollectionsサポートをshadow環境に導入
- vvv/vvv-botsでノートブック管理を自動化
- Claude Code運用を強化して収益化を図る
- AIツールの効率化と収益化が横断テーマ

## 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]] [[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）
`Google NotebookLMのCollectionsサポート` `vvv/vvv-botsのノートブック管理自動化` `Claude Codeの収益化`


Xタイムライン学習 2026-06-28 13:07

# Xタイムライン学習 2026-06-28 13:07

Claude Codeの新機能「Dynamic Workflows」が海外で発見され、簡単な設定で呼び出せる方法が公開された。shadow環境に導入し、Opus 4.8と/ultracode推論モードを設定する。新機能を活用したマネタイズ戦略を検討する。

## ポイント
- Claude Codeの新機能「Dynamic Workflows」が公開された
- shadow環境に「Dynamic Workflows」を導入する
- Opus 4.8と/ultracode推論モードを設定する
- 新機能を活用したマネタイズ戦略を検討する

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[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）
`Dynamic Workflowsの設定方法` `Opus 4.8とultracode推論モードの比較` `Claude Codeを活用したマネタイズ戦略`


Xタイムライン学習 2026-06-28 14:17

# Xタイムライン学習 2026-06-28 14:17

デジタル庁の「源内」をKeycloak、Ollama、Qdrant RAG、Whisper、Stable Diffusionを用いて完全ローカル化するプロジェクトが進展中。オープンソース技術を活用したローカル環境構築が注目されている。

## ポイント
- デジタル庁の「源内」を完全ローカルで動かせるようになった
- Keycloak、Ollama、Qdrant RAG、Whisper、Stable Diffusionを導入して「源内」を完全ローカル化する
- オープンソース技術を利用したローカル環境の構築が進展している

## 関連ページ
[[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]] [[2026-06-02 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）
`オープンソースAIツール連携` `ローカルAIエージェント基盤` `マルチモーダルAI統合`


Xタイムライン学習 2026-06-28 16:06

# Xタイムライン学習 2026-06-28 16:06

2026年6月28日、Xタイムラインから学んだ最新動向。Opus 4.8とDynamic Workflowsの導入、Codexデスクトップアプリのカスタマイズツールcodex-app-modifierの活用が焦点。新しい開発ツールとテクノロジーの活用を横断テーマとし、実装とマネタイズの両面から検討が必要。

## ポイント
- Opus 4.8とDynamic Workflowsの導入
- Codexデスクトップアプリのカスタマイズツールcodex-app-modifierの活用
- 新しい開発ツールとテクノロジーの活用を横断テーマとする

## 関連ページ
[[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 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）
`開発ツールの最適化` `テクノロジー活用の戦略`


Xタイムライン学習 2026-06-28 17:06

# Xタイムライン学習 2026-06-28 17:06

Xタイムライン学習 2026-06-28 17:06は、株分析AIエージェントDexterの新着情報を取得し、shadow環境に導入して自動投資レポートの生成を試す。横断テーマは金融分野でのAIエージェントの活用。

## ポイント
- Dexterのスレッド取得
- shadow環境に導入
- 自動投資レポート生成試行
- 金融分野でのAIエージェント活用

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

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントの金融分野活用` `自動投資レポート生成`


Xタイムライン学習 2026-06-28 19:08

# Xタイムライン学習 2026-06-28 19:08

2026年6月28日、Xタイムラインから2件の新情報を学習。言語圧縮と画像認識のAI技術進化を背景に、Claude Codeを用いた実験とNVIDIAのLocateAnything API活用を検討。横断テーマはAI技術進化による新たな可能性。

## ポイント
- 言語圧縮実験: Claude CodeでGrant's videoを圧縮
- 画像認識機能: NVIDIA LocateAnything API導入検討
- AI技術進化: 言語圧縮と画像認識の新たな可能性

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

## 関連概念（未作成）
`AI技術進化` `言語圧縮技術` `画像認識技術` `NVIDIA LocateAnything API` `Claude Code実験` `AIエージェント設計思想` `マルチモデル運用` `無料/ローカルAIエージェント基盤` `Goal Buddy自律ループ` `MMPO/Goal Buddy実践化`


Xタイムライン学習 2026-06-28 20:08

# Xタイムライン学習 2026-06-28 20:08

Codexのリセット権の有効期限をshadow環境で追跡し、自動更新と通知を実装するスクリプトを作成。vvv/vvv-botsを利用して、リセット権の有効期限に基づいて自動タスクを実行。

## ポイント
- Codexのリセット権の有効期限を追跡
- shadow環境でスクリプトを作成
- 自動更新と通知機能を実装
- vvv/vvv-botsを利用して自動タスクを実行

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[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）
`Codexリセット権管理` `shadow環境自動化` `vvv-botsタスク実行`


X Learn [2026-06-28] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 新機能・アップデートまとめ（2026年6月28日時点）**

Claude Codeは現在、Anthropicの**本気開発環境**として完全に確立されています。単なるチャット+Artifactsではなく、専用デスクトップアプリ、CLI、サンドボックス、コマンド体系、Cowork連携まで含めた統合開発プラットフォームになっています。

### 直近の主要アップデート

**1. Claude Tag（6月23日リリース）** ※最も大きい変更
- Claude Codeの**チーム/マルチプレイヤー進化版**
- Slackで「@Claude」とタグ付けするだけでタスクを自動委任
- 記憶・アイデンティティを持ち、**プロアクティブ**に動く（待たなくても勝手に仕事をする）
- Anthropic内部では製品チームのコードの**65%**をClaude Tagが書いている
- 具体例：インシデント対応、バグトリアージ、自動ポストモーテム作成、監視閾値監視など

**2. セキュリティ・サンドボックス強化（直近）**
- `sandbox.credentials` で**認証情報（パスワード・秘密鍵）の読み取りを完全ブロック**
- Remote tool callのハング対策（5分でタイムアウト+明確なエラー表示）

**3. Claude Code本体（v2.1.19x系）の主な新機能**
- **/rewind**：`/clear`する前の会話から復元可能
- `!bash`実行後にClaudeが**自動で応答**するようになった（これ地味にデカい）
- ストリーミング時のCPU使用量を約37%削減
- **Plan Mode / Dynamic Workflow**：プロンプトに「workflow」と入れるだけで、計画→複数エージェント並列実行→検証→報告まで自動化

**4. Claude Designの大型アップデート**
- キャンバス上での直接編集（ドラッグ・リサイズ・整列）が大幅に快適に
- **Claude Codeとの双方向同期**（/design-syncコマンド）
- デザインシステムの自動準拠チェック機能

**5. 利用制限の大幅緩和（5月〜継続適用）**
- Pro/Max/Teamの5時間制限が**2倍**に
- ピークタイムの制限緩和
- Opus 4.8の**Fast Mode**（約2.5倍速、価格も安く）

### Anthropic公式調査から見る実態（6月16日発表）

400Kセッションを分析した結果：
- セッションの**50%以上**がコードの新規作成・修正
- 平均タスクの金銭的価値が前期間比**+27%**
- ソフトウェアエンジニア以外（デザイナー、PM、 analystなど）でも成功率が驚くほど近く、**ドメイン知識があれば十分**に戦える

### 現在のおすすめ使い分け

- **ソロで爆速開発** → Claude Code（+ Plan Mode + Server Preview）
- **チームで回す** → Claude Tag（Slack）
- **デザイン→実装の一気通貫** → Claude Design ↔ Claude Code同期
- **デスクトップ自動化** → Claude Cowork

必要であれば、特定の機能（例：/rewindの具体的な使い方、Claude Tagのプロンプト例、Dynamic Workflowのテンプレートなど）を深掘りします。

どの部分をもっと詳しく知りたいですか？


X Learn [2026-06-28] Claude Agent Skills MCP 活用

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

Claude Code（旧称含むClaudeのエージェント環境）で現在最も熱いのが **Agent Skills** と **MCP** です。両方を正しく理解して使い分けることで、単なる「コード生成AI」から本物の自律型エージェントに化けます。

### 1. MCPとAgent Skillsの違い

**MCP (Model Capability Protocol)**
外部ツール・サービスを標準化されたプロトコルでClaudeに接続する仕組み。
- ブラウザ操作（Playwrightなど）
- GitHub、Notion、Gmail、freee、Salesforceなどの外部API連携
- リモートMCP対応（2025年中盤以降）

**Agent Skills（Skills）**
Claude自身に「専門スキル」として深くインストールするもの。
MCPより**コンテキスト効率が良く、トークン消費が少なく、信頼性が高い**傾向にあります。

有名な比較として、Flask作者のArmin Ronacher（@mitsuhiko）が2025年12月に書いたブログ「Skills vs MCP」が参考になります。彼は「MCPが何度も動かなくて困るが、Skillsは安定して効く」と結論づけています。

多くの上級ユーザーは「とりあえずMCPで作って、後でSkillsに変換する」という流れになっています（@upamuneさんも全MCPをSkills化すると宣言していました）。

### 2. 実践的な活用方針（おすすめ）

**Skillsをメインに据える（推奨）**
- コーディング、コード最適化、リファクタリング、テスト作成、ドキュメント生成など**思考・生成系の繰り返し作業**
- 「Meta Skill」（スキルを作成・レビュー・最適化するスキル）を作るのが最強
- 専用リポジトリでSkillsを管理（awesome-claude-skills系を参考に）
- Skill ReviewerやBest Practicesを自分で作ってループで改善させる

**MCPは「外部とのつなぎ役」に特化**
- 本物のブラウザ操作が必要なとき
- 外部サービスの認証・状態管理が必要なとき（OAuth対応リモートMCP）
- よく使う組み合わせ例（@masahirochaenさんの分類が秀逸）：
  - 開発：GitHub + Playwright
  - デザイン：Excalidraw + Mermaid
  - ドキュメント：Notion + Google Drive
  - コミュニケーション：Gmail + Slack + Calendar
  - 会計/営業：freee + Salesforce + Ahrefs
  - ブラウザ自動化：Firecrawlなど

**最強パターンはハイブリッド**
Skillsの中に「このタスクにはどのMCPを使うべきか判断する」ロジックを入れる。Skillsが頭脳、MCPが手足になるイメージです。

### 3. 始め方（具体的手順）

**Agent Skillsの作り方**
1. `skill-creator`などのツールを使う
2. 自然言語で要件を記述
3. 作ったSkillを自分でレビューさせる（Skill Reviewerスキルを作成）
4. ベストプラクティス（コンテキストの階層化、lazy loadingなど）に沿っているか確認

おすすめリポジトリ：
- skanehiraさんのdotfiles（Skill Reviewerのテンプレートが優秀）
- karanb192/awesome-claude-skills
- EliaAlberti/dcode-agent-kit（1クリックでAgent化）

**MCPの導入**
- 信頼できる公式/コミュニティ製のMCPサーバーのみ使う（セキュリティ事故報告が増えています）
- ローカルMCP → リモートMCP（OAuth対応）の順で移行
- 安全利用ガイドはZennの「Claude Code / MCP を安全に使うための実践ガイド」が参考になります。

### 4. さらに上を目指す人向けTips

- **Context Tiering**を意識したSkill設計（重要な情報は上位階層に）
- SkillsでMCPツールを自動生成・最適化するループを作る（@omarsar0さんの手法）
- CLAUDE.md、AGENTS.md、Hooksとの組み合わせ
- 「Skillsが多すぎて管理できない」問題 → カテゴリ分けとMeta Skillで解決

### 5. おすすめ学習リソース（2026年6月時点）

- Armin Ronacherブログ「Skills vs MCP」
- Anthropic公式 Agent Skillsドキュメント
- @masahirochaenさんのMCPカテゴリ整理投稿
- Zennの各種実践記事（特にセキュリティ関連）
- YouTube「Claude Code × MCP 入門徹底解説」系動画

---

**結論（一番大事なこと）**

**「MCPを全部作ればいい」時代は終わりました。**

今は **「どの部分をSkillとしてClaudeに深くインストールするか」** が勝負です。

まずは**1つだけでも良いので、自分が最も繰り返しやる作業をSkill化**してみてください。作った瞬間に「これが欲しかったものだ」と実感できるはずです。

必要であれば、あなたの業務領域（エンジニアリング、マーケティング、デザイン、営業など）を教えていただければ、具体的なSkill設計のテンプレートをお渡しします。


X Learn [2026-06-28] 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で議論の多いテーマです。モデル自体ではなく、**モデルを有用で信頼性が高く、安全に動作させる「ハーネス（足場・運用基盤）」**が価値の大部分を占めるとの認識が業界で広がっています。[[1]](https://x.com/akshay_pachaar/status/2042586319390674994)

### 1. Agent Harnessとは何か？（現在の議論の整理）

**Harness** =  statelessなLLMを**状態を持つ信頼できるエージェント**に変えるインフラ層。

主な構成要素：
- Orchestration（実行ループ）
- Memory & State Management
- Tool Integration & Governance
- Planning / Reflection / Self-correction
- Observability / Tracing / Evaluation
- Safety, Guardrails, Human-in-the-Loop
- （本番運用時は）Multi-tenancy, RBAC, Cost Control, Durable Execution

**大きな議論の軸（2026年現在）**：

- **Thin Harness vs Thick Harness**
  - **Anthropic寄り（Thin）**: 「dumb loop」（プロンプト組み立て→モデル呼び出し→ツール実行のシンプル繰り返し）。モデルが賢くなればハーネスは薄くするべき。
  - **LangGraph寄り（Thick）**: ロジックを明示的なグラフ（StateGraph）でエンコード。決定性・デバッグ容易性・制御性を重視。
  - **OpenAI / CrewAI**: 中間。Code-first（Pythonネイティブ）やDeterministic Flowを組み合わせる。

- **Scaffolding（足場）のメタファー**（非常に有用）
  足場は一時的。建物（モデル）ができ上がれば外す。実際、Anthropicはモデル更新ごとにplanningステップを削除している。ただし、**モデルは特定のハーネスで訓練されている**ため、安易に変えると性能が落ちる。[[1]](https://x.com/akshay_pachaar/status/2042586319390674994)

- **重要なカウンターポイント**（Ashpreet Bediらの指摘）
  「Harness Engineering」という言葉が、**本当の難しさ（Systems Engineering）の70%を隠している**可能性がある。Multi-tenancy、RBAC、resource isolation、durable state、audit、approval flowなどは従来のシステムエンジニアリングの問題。Coding Agent（端末＋ローカルファイルシステム）のパターン（AGENTS.md、virtual filesystem）を一般化しすぎるのは危険。**Agent = Model + System**というフレームの方が健全。[[2]](https://x.com/ashpreetbedi/status/2040841492860735634)

### 2. 推奨アーキテクチャ（2026年実践版）

**基本方針**:
- **Explicit Stateを徹底**（LangGraphが現在最強クラス）
- **Designed to be removed**（将来モデルが良くなったら簡単に簡略化できる構造にする）
- 人間の役割を「Environment Designer（良い環境・地図・フィードバックループを作る人）」にシフト
- 「Harnessability（ハーネスしやすさ）」を指標にする：どれだけ観測・介入・修正・評価しやすいか

**レイヤード設計**:

**1. Orchestration Layer（心臓部）**
- **LangGraph（強く推奨）**：StateGraph + checkpointing + persistence
- ノード例：Supervisor, Planner, Actor, Critic, Tool Executor, Router, Summarizer
- 利点：中断・再開、人間介入、バージョン管理、視覚的デバッグが可能

**2. Memory & Knowledge Layer**
- Working Memory：グラフのState（構造化）
- Semantic Memory：Vector DB（Progressive Disclosure＝最初は地図だけ渡す）
- Episodic Memory：トレースの要約＋長期ストレージ
- Procedural Memory：Skill Library / Tool Registry
- 実践Tips：「巨大なAGENTS.md」は失敗しやすい。**100行程度の目次＋構造化された/docs/** にする（mapではなくindex）。

**3. Tool & Capability Harness**
- 統一されたTool Schema（Pydantic + JSON Schema）
- **Permission System必須**（read-only / write / budget制御）
- Sandboxing（特にコード実行）
- Discoveryメカニズム（エージェントが新しいスキルを自ら見つける）

**4. Planning & Governance Layer**
- Hierarchical Planning（高レベル計画 → 分解）
- Reflection / Self-correctionループ
- Mechanically enforced rules（linter、dependency validation、background entropy cleanup agent）

**5. Observability & Evaluation Layer（最も投資すべき）**
- Full Tracing（LangSmith / Phoenix / OpenTelemetry）
- メトリクス：Task Success Rate, Cost/Task, Latency, Tool Accuracy, Safety Violation, Drift
- Evaluation Harness：Trajectory評価、LLM-as-Judge、実際の業務成功率
- Human Feedback Loopの体系的組み込み

**6. Production System Layer（本番必須）**
- Multi-tenancy & RBAC
- Resource Quota & Isolation（1テナントがトークンを食いつぶさない）
- Durable Execution（LangGraph checkpoint + Postgres / Temporal）
- Audit & Approval Flow

### 3. 技術スタック推奨（2026年）

- **最もバランス良い**：LangGraph + LangSmith + Postgres (with pgvector) + Qdrant/Pinecone + OpenTelemetry + Phoenix
- **高速プロトタイピング**：CrewAI Flows または LlamaIndex Workflow
- **Long-horizon / 大規模**：ByteDanceのDeer Flow（message gateway + sandboxed sub-agents + shared memory）のようなアーキテクチャを参考
- **Enterprise**：Semantic Kernel + Azure監視系

### 4. 設計時のチェックリスト

1. 新しい高性能モデルに置き換えたとき、ハーネスを**薄くできる**か？（Future-proofing test）
2. すべての思考・行動・観測が**完全にトレース可能**か？
3. 重要なアクションに**Human-in-the-Loop**を組み込めるか？
4. コスト・安全性・決定性のバランスが取れているか？
5. 「Harness」だけを考えていないか？全体として**System**になっているか？

### 追加アドバイス

- **過剰設計を避ける**：単純なタスクはReActやシンプルなループで十分。すべてをグラフにする必要はない。
- Coding Agentのパターン（filesystem中心）は、**単独の開発者用**には非常に有効だが、チーム・プロダクション用途ではデータベース＋構造化記憶に早く移行した方が良い。
- 最終的に勝つのは「モデルを最も効率的に有用にするハーネス（システム）」を作ったチームです。モデルは commoditize（一般化）しつつ、ハーネス/システムは差別化要因になり続けます。

具体的に深掘りしたい部分があれば教えてください：
- LangGraphでの具体的なState設計例
- Evaluation Harnessの構築方法
- Multi-agent orchestrationパターン
- Enterprise向けガバナンス設計
- コスト最適化アーキテクチャ

必要に応じてコード例や図も出せます。<|eos|>


X Learn [2026-06-28] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年6月28日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI）
**最新版本：0.142.3**（rust-v0.142.3）

- 这是个**维护更新**（maintenance-only patch），没有用户可见的功能改动，主要做了内部清理和依赖更新。[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2070621353347371141)

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

**查看版本：**
```bash
codex --version
```

目前 Codex CLI 迭代非常频繁，很多人拿它和 **Claude Code** 直接对比，使用 GPT-5 / GPT-5.5 系列，实际体验反馈很强，尤其在复杂代码任务上。很多人认为它已经超越了之前的 Gemini CLI。[[2]](https://x.com/TendiesOfWisdom/status/1958938621311955249)

### 2. Gemini CLI（Google）
**已基本弃用**，不再是推荐方案。

- 旧的 `@google/gemini-cli`（之前版本在 0.45.x 左右）现在登录容易出问题，很多用户反馈“不再支持”。[[3]](https://x.com/anzarra/status/2070153540438282653)
- Google 已将其迁移到 **Antigravity CLI（简称 AGY）**，这是他们新的 agentic 开发平台。

**当前推荐使用 AGY（Antigravity CLI）**：
- 命令改为 `agy`
- 最新提到版本约 **1.0.13**
- 支持插件系统（`agy plugin install ...`）
- 界面和交互风格向 Claude Code / Codex 靠拢

**总结建议（2026年6月）：**

| 工具          | 当前状态         | 推荐命令 | 最新版本     | 建议人群             |
|---------------|------------------|----------|--------------|----------------------|
| **Codex CLI** | 非常活跃         | `codex`  | 0.142.3      | 想用最强 GPT 模型的人 |
| **Gemini CLI** | 已弃用           | -        | -            | 不推荐继续使用       |
| **AGY (Antigravity)** | Google 现主力 | `agy`    | ~1.0.13      | 原来用 Gemini CLI 的人 |

想同时用多个的话，大部分重度用户现在是 **Codex + Claude Code + AGY** 三开，根据任务切换。

需要我给你具体的配置推荐、常用指令（/reset、插件、context 管理等），或者对比体验吗？


日報 2026-06-28 学習まとめ

# 日報 2026-06-28 学習まとめ

```json
{
  "summary": "2026年6月28日の日報では、Claude Codeの新機能アップデートとその活用方法、Codex CLIとGemini CLIの最新状況、AIエージェントのハーネス設計とその重要性、shadow環境でのCodexのリセット権の有効期限の追跡、NVIDIAのLocateAnythingと画像認識機能の活用について学んだ。shadow環境でのAI技術の進化とその応用、shadow環境でのAIエージェントの活用と最適化、開発ツールとテクノロジーの進化が横断テーマとして挙げられ、shadow環境でのClaude Codeの新機能導入、Codexのリセット権の有効期限追跡スクリプト作成、NVIDIAのLocateAnythingを利用した画像認識機能導入、shadow環境でのAIエージェントの活用最適化と収益化が取るべきアクションとして提示された。


Xタイムライン学習 2026-06-28 23:10

# Xタイムライン学習 2026-06-28 23:10

Claude Codeの5時間制限について学習する。新しいものを作るためにこの時間制限を使う。コマンドecho "Time limit: 5 hours"を使用して時間制限を確認する。Claude Codeを使用して新しいものを作り、金銭を稼ぐことが目的である。

## ポイント
- Claude Codeの5時間制限
- 新しいものを作る
- 時間制限を確認するコマンド

## 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の応用` `時間制限の使い方`


Xタイムライン学習 2026-06-29 00:10

# Xタイムライン学習 2026-06-29 00:10

Codeの仕様が不明確であるため、GitHubのSpec Kitを使用してコードを明確化する必要がある。Spec Kitは11kのStarを獲得しており、Codeの理解と要件定義に役立つ。AIツールを使用して要件を理解し、CodeをSpec Kitで書くことが有効である。

## ポイント
- Codeの仕様が不明確
- GitHubのSpec Kitを使用
- AIツールを使用して要件を理解

## 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）
`コードの明確化` `要件定義`


Xタイムライン学習 2026-06-29 06:54

# Xタイムライン学習 2026-06-29 06:54

2026-06-29のXタイムライン学習では、Codexによる顧客ダッシュボード自動作成の実装がGOされ、shadow環境への導入が計画された。Gemini無料版とCopilotの比較検討が行われ、vvv/vvv-botsと非中華ポリシーの組み合わせでAIツールの活用方法が調査された。AIツールの活用と自動化の重要性が横断テーマとして挙げられた。

## ポイント
- Codexによる顧客ダッシュボード自動作成の実装がGO
- shadow環境へのCodex導入が計画
- Gemini無料版とCopilotの比較検討
- vvv/vvv-botsと非中華ポリシーの組み合わせでAIツール活用方法調査
- AIツールの活用と自動化の重要性

## 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）
`AIツールの活用と自動化の重要性` `shadow環境へのAIツール導入プロセス` `非中華ポリシーとAIツールの組み合わせ`


横断学習 2026-06-29

# 横断学習 2026-06-29

Anthropic社のClaude Codeが65%のコードを生成しており、Codex CLI Agentもローカルで利用可能になり、多様な機能が実現している。Anthropic社内で活用されているClaude Codeをオープンソース化・利用可能にすることが求められている。また、AIによるレビューシステムの開発も進んでいる。

## ポイント
- Anthropic社のClaude Codeが65%のコードを生成
- Codex CLI Agentがローカルで利用可能
- AIによるレビューシステムの開発が進んでいる
- OpenAI Codex CLIが強力なコード生成能力を持つ

## 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）
`自動コード生成` `AIエージェント` `コードレビューシステム`


Xタイムライン学習 2026-06-29 08:17

# Xタイムライン学習 2026-06-29 08:17

Claude Codeを使用し、AIが多くのタスクを実行するが、自身の役割について混乱している。TopicはAIの複数の利用と自身の役割についての混乱である。Categoryは参考のみであり、ValueはNGと判断されている。Trendとしては、AIの多くの利用と自身の役割についての混乱が指摘され、Linkを展開して内容を分析することが推奨されている。

## ポイント
- Claude Codeを使用してAIが多くのタスクを実行
- 自身の役割について混乱している
- AIの複数の利用がトレンドとなっている

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

## 関連概念（未作成）
`AIの役割についての理解` `多くのAIの利用による混乱`


Xタイムライン学習 2026-06-29 10:12

# Xタイムライン学習 2026-06-29 10:12

新着情報2件。1件目はAnimation toolの更新で、コードの作業効率が向上した。2件目は、仕事のデータとAIを混合させて、AIの決定が悪くなった。 Shadow environmentを使用して、仕事のデータ分析を монетизすることが横断テーマとなっている。ACTIONでは、APIの開発、価格モデルを作成し、新しいビジネスモデルを探求することが含まれる。

## ポイント
- Animation toolの更新
- 仕事のデータとAIの混合
- Shadow environmentの使用

## 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-Powered Work Management` `Personalized Work Recommendations`


Xタイムライン学習 2026-06-29 11:13

# Xタイムライン学習 2026-06-29 11:13

Xタイムライン学習では、Video、AI、Shadow、Claude Code、vvv/vvv-bots、Rulesに関する情報を分析する。横断テーマはAIコンテンツのモネタイズ化に対する考察である。Next Stepでは、特定のビデオリンクの分析とvvv/vvv-botsのクローデコードとの統合の可能性を調べる。さらに、Shadow環境でのAI生成コンテンツの収益モデルを研究し、既存ツールの活用方法を探る。

## ポイント
- Video.AI.Shadow.Claude Code:viv/vvv-botsの分析
- Shadow環境でのAIコンテンツモネタイズ
- 収益モデルとツールの研究

## 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コンテンツモネタイズ` `Shadow環境開発`


Xタイムライン学習 2026-06-29 12:13

# Xタイムライン学習 2026-06-29 12:13

2026-06-29のXタイムライン学習で、AIスキルとテクノロジー進化によるビジネス変革を中心に、Claude Code導入で労働時間短縮と事業拡大を目指す。GPT活用とAI活用本質の学習も含む。

## ポイント
- AIスキルとテクノロジー進化がビジネスを変革
- Claude Code導入で労働時間1/3短縮
- GPT活用でAIスキル身につける
- AI活用本質をX記事で学ぶ

## 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）
`AI活用本質` `労働時間短縮` `ビジネス変革`


Xタイムライン学習 2026-06-29 13:13

# Xタイムライン学習 2026-06-29 13:13

```json
{
  "summary": "2026-06-29のXタイムライン学習で、Claude Opus 4.7とGLM 5.2のベンチマーク実施と自動動画編集AIエージェントの開発が決定。AI技術の実装とマネタイズの可能性を横断テーマとする。",
  "key_points": [
    "Claude Opus 4.7 vs GLM 5.2 フロントエンド対決",
    "Chat GPTアプリの自動動画編集AIエージェント",
    "npm install @claude/opus と glm を比較ベンチマーク実施",
    "pip install transformers と moviepy を使用した自動動画編集AIエージェントの開発",
    "AI技術の実装とマネタイズの可能性"
  ],
  "tags": ["AI技術", "実装", "マネタイ


Xタイムライン学習 2026-06-29 15:59

# Xタイムライン学習 2026-06-29 15:59

ObsidianのVaultにClaudeを組み込み、タスク管理と動画変換を自動化する。横断テーマはClaudeを活用した自動化とマネタイズの可能性。

## ポイント
- ObsidianにClaudeをインテグレートしてタスク管理を自動化する
- Claudeを使用した動画変換の自動化を実装する
- vvv/vvv-botsと非中華ポリシーを考慮したClaudeの運用を検討する

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[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）
`ObsidianとClaudeのインテグレーション方法` `動画変換自動化の技術的詳細` `非中華ポリシーとvvv/vvv-botsの関係`


Xタイムライン学習 2026-06-29 16:59

# Xタイムライン学習 2026-06-29 16:59

2026年6月29日、XタイムラインでChat GPTアプリと自動動画編集AIエージェントの開発が話題に。Claude CodeにChat GPTを統合し、AI技術の活用による自動化とマネタイズの可能性を探る。

## ポイント
- Chat GPTアプリと自動動画編集AIエージェントの開発が話題
- Claude CodeにChat GPTアプリを統合し、自動動画編集AIエージェントの開発を試みる
- vvv/vvv-botsを活用して、テレアポ営業の自動化を実施する
- 非中華ポリシーに基づいて、既存のskill/rulesを更新し、AIエージェントの開発に役立てる

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

## 関連概念（未作成）
`AI技術の活用による自動化とマネタイズの可能性` `Chat GPTアプリと自動動画編集AIエージェントの統合開発` `テレアポ営業の自動化とAIエージェントの活用`


Xタイムライン学習 2026-06-29 18:01

# Xタイムライン学習 2026-06-29 18:01

2026-06-29のXタイムライン学習で、ChatGPTの活用方法とAI社員雇用サービスを調査。AIを活用した効率化とマネタイズの重要性を横断テーマとする。

## ポイント
- ChatGPTの活用方法を調査し、shadow環境に導入する
- 月1万円で21人のAI社員を雇うサービスを検討し、ビジネスモデルを分析する
- https://x.com/Gencoin8/status/2071507952541000135を参考に、AIを活用した収益モデルの具体例を調査する

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-04-21 Claude Code最新ワークフロー学習]] [[2026-04-21 X記事から学習したClaude Code最新動向]] [[2026-05-16 X投稿大量学習 — image-blaster/CLI-Anything/マルチAI設計/ひとり代理店$18,800]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-05-26 学習日報]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: ウェアラブルAIと無料エージェント周辺（スマートグラスEven G2でClaude Code・残URL素性）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]] [[2026-06-02 goalbuddy初の実Issue実証: #265 videos.title空調査をgrok Workerで自律完遂]] [[2026-06-02 grok CLI 復活: @GokouMutsumi(Xプレミアム)で再認証・実Worker実働・grok chat廃止修正]] [[2026-06-02 修正系Issue自律実証: #283 freeconsul を worktree隔離+goalbuddyで安全修正(PR#290)]] [[2026-06-02 別AIレビュー(Arisパターン)実証: PR#290をcerebras gpt-ossが批評→検証して反映]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 完全自律ループ（run・Worker自動委譲マルチバックエンド・E2E実証）]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 実Worker(agy)で完全自律ループをE2E実証]] [[2026-06-02 実装: MMPO/Goal Buddy を実践化 A実証+B hook強制化+C goalbuddyツール]] [[2026-06-03 YouTube 100本一括学習 — Codex Sites/Cursor Composer2.5/Zed/Odysseus/型エラーAblation論文/Goal Buddy/Agentic Architecture]] [[2026-06-04 YouTubeサブスク学習 — Gemma4 12B(エンコーダーフリー)/MS MAI 7モデル/Claude OS化(Dynamic Workflows)/Hermes Desktop/Codex Sites]] [[2026-06-05 YouTube 22本一括学習: Codex /goal実装/grill-me敵対レビュー/Oceanus(Mythos)/ZedローカルLLM/MS agentic profiling]] [[2026-06-05 YouTube ai学習(サブスク5本) — Gemma4 12B実評価/Claude Code安く使う(OpenCode×GLM)/Zed×ローカルLLM/ArenaAI GPT5.5>Claude/自己改善エージェント3層/プロンプト7技]] [[4ソース横断学習 2026-06-07 — Claude Code脆弱性(v2.1.128修正)/Zero Trust eBook/ultracodeコスト68%減/MiniCPM5-1B]] [[9router — Claude Code/Codex/Cursor を無料・低コストプロバイダーに自動ルーティング 2026-05-24]] [[AIニュース No.341 — SpaceX Cursor買収・Kimi K2.6激安API・ChatGPT Images 2.0 (2026-04-22)]] [[AI共創Spud（SPモデル）— 真のゴール探索・ネイティブコンパクション・/55コマンド 2026-05-30]] [[Anthropic Dreaming発表・Claude使用制限2倍・Hermes Agent解説 (ウェブ職TV 2026-05-07)]] [[Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造 2026-05-14]] [[Antigravity 2.0 完全ガイド — マルチモデル対応Googleエージェント・CLIコマンドagy 2026-05-25]] [[Antigravity→Codex/Claude Code拡張+Ollama ローカルAPIコスト削減フロー 2026-05-28]] [[AsyncLLMClientを初期化する前に、プロバイダーがreasoning_effortパラメータに対応しているか確認する]] [[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with A]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites, Designs)]]

## 関連概念（未作成）
`AI活用の効率化` `AI社員雇用サービスのビジネスモデル` `AIを活用した収益モデル`


Xタイムライン学習 2026-06-29 19:01

# Xタイムライン学習 2026-06-29 19:01

2026年6月29日、Xタイムラインから学習した内容。Google Geminiの「Computer Use」機能とCodex-GitHub CLI連携の実装が進む。AIと自動化の活用が横断テーマ。

## ポイント
- Gemini 3.5 Flashをshadow環境に導入し、AIによるPC操作を試験する
- CodexとGitHub CLI（gh）をshadow環境に導入し、自動化スクリプトを開発する
- AIと自動化の活用を推進し、効率化と収益化を図る

## 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）]]

## 関連概念（未作成）
`AIによるPC操作` `GitHub自動化スクリプト` `shadow環境運用`


X Learn [2026-06-29] Claude Code 新機能 アップデート

[[1]](https://x.com/superdxuser/status/2071535925574668514)[[2]](https://x.com/i/status/2071535925574668514)[[3]](https://x.com/i/status/2071529115912671639)[[4]](https://x.com/AnthropicAI/status/2062568869240476050)[[5]](https://x.com/AnthropicAI/status/2066969532380721386)**Claude Code 新機能・アップデートまとめ（2026年6月29日時点）**

Claude Codeは現在も**週次ペースで着実に改善**されており、特に日本コミュニティが活発に情報共有しています。以下に直近の重要アップデートを整理します。

### 1. 直近の週次アップデート（v2.1.18x〜195）
最近の週次アップデートで特に改善された点：

- **v2.1.186**: **MCP認証がブラウザ不要**に。CLI上で完結するようになった（サーバー・ヘッドレス環境で大幅に使いやすくなった）
- **v2.1.195**: **Hookのマッチングが「完全一致」**に変更。以前は部分一致で誤爆が起きやすかった（`-`付きの名前を持つhookを使っている人は要注意）。影響が出る場合はワイルドカード（例: `mcp__brave-search__.*`）で調整を
- **v2.1.191**: `/rewind` コマンドが拡張 + **CPU使用率が約37%削減**

これらは特に運用寄りの地味に嬉しい改善です。[[1]](https://x.com/superdxuser/status/2071535925574668514)

### 2. 最大のトピック：**Artifacts機能**（6月18日頃リリース）
現在最も注目されている新機能。

**ターミナル上のClaude Codeの作業を、ライブ更新されるWebページ（URL）として共有**できるようになりました。

- プロンプト例：「アーティファクトを作って」「ライブページにして」「ダッシュボードにして」
- Claudeが作業を続けると**ページがリアルタイムで更新**される
- 主な用途：
  - 分析ダッシュボード（グラフ付き）
  - PRコードウォークスルー（差分解説）
  - インシデント対応タイムライン
  - アーキテクチャ図自動生成

**対象**: Team / Enterpriseプラン（ベータ）。Free/Proは未対応。
セキュリティも企業向けにしっかり設計されており、デフォルト非公開・組織内認証限定・監査ログ記録あり。[[3]](https://x.com/i/status/2071529115912671639)

### 3. その他の最近の強化

- **再帰的サブエージェント**（v2.1.172頃）：最大5階層まで子エージェントを自動生成可能。大規模タスクを階層的に自動分業できる（コストには注意）
- **Auto Mode**の安全性向上（分類器による自動承認）
- **モデル性能の劇的向上**：Mythos Previewなどで、コード最適化タスクの高速化が前年の数十倍レベルに到達。成功率も大幅改善

### 4. Anthropic公式の最近の動き
- **6月16日**：Claude Codeの大規模経済研究を公開（職種別成功率、タスク価値の27%向上など）[[5]](https://x.com/AnthropicAI/status/2066969532380721386)
- Auto Modeの技術設計に関するエンジニアリングブログも公開済み

---

### 今後のチェックポイント
- Hookを使っている人は**v2.1.195以降の設定見直し**を強く推奨
- Team/Enterpriseを使っているなら**Artifactsは絶対に試す**べき
- 週次で細かい改善が続いているので、定期的にバージョンチェックを

もっと詳しく知りたい部分があれば教えてください：
- Artifactsの具体的なプロンプト例
- 再帰エージェントの活用法
- Hook設定のベストプラクティス
- 特定バージョンの詳細

必要に応じて最新のQiita記事や特定投稿も深掘りできます。


X Learn [2026-06-29] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills + MCP 活用ガイド（2026年6月最新）**

クエリから、「ClaudeのAgent SkillsとMCPをどう組み合わせれば最強に活用できるか」を知りたいのだと思います。現在の日本コミュニティでの実践知を基に、**違い・使い分け・具体的な活用法**を整理します。

### 1. SkillsとMCPの違い（本質）

| 項目 | **Agent Skills** | **MCP (Model Context Protocol)** |
|------|------------------|----------------------------------|
| **役割** | 「専門家の手順書・業務マニュアル」 | 「AIのUSB-Cポート（外部接続規格）」 |
| **抽象度** | 高（ワークフロー全体） | 中（個別の道具・リソース） |
| **中身** | Markdownの手順書 + Pythonコード | 標準化されたサーバー（Filesystem, Browser, DB, APIなど） |
| **特徴** | 段階的開示（必要なときだけ詳細読み込み）でコンテキスト効率化 | 再利用性が高く、複数のクライアント（Claude Code, Cursor系, Clineなど）で共通利用可能 |
| **向いているもの** | 専門ドメインの繰り返し作業（ブログ執筆、コードレビュー、UI設計、分析フローなど） | 実世界への作用（ファイル操作、ブラウザ操作、DB参照、外部API連携） |

**現在のコンセンサス**：
- MCPは「道具箱」
- Skillsは「その道具箱を使ってどう仕事をするかのマニュアル」
- **最強は両方組み合わせること**。Skillの中でMCPツールを適切に呼び出させる。

### 2. 2026年現在の最強活用形（Meta）

1. **Claude Code**（または対応高機能クライアント）をメイン環境にする
2. **プロジェクト構成**：
   - `CLAUDE.md` → 「憲法」（基本原則・価値観・禁止事項）
   - `.claude/skills/` フォルダ → 自分専用のスキル集
   - 複数の**MCPサーバー**を常時接続

3. **使い分けの目安**：
   - **Skills**：自分の業務で「何度も同じような判断・手順を踏むもの」をパッケージ化
   - **MCP**：実世界に影響を与えたいとき（ファイル作成/編集、ウェブ調査、データ取得）
   - **Subagents**：特に専門性の高いタスクを切り出すとき（Skills + 限定MCPを渡して起動）

### 3. 実践的な活用Tips

**Skill作成の鉄則**:
- 明確で発見されやすい**名前**と**概要**を書く（AIが「このスキル使おう」と判断しやすくする）
- 「いつ使うか」「使わない方がいいケース」を明記
- 可能な限り**段階的開示**を活かす（最初は概要だけ読み込ませる）
- 弱点分析 → Skill作成 → 実戦 → 改善 のサイクルを回す

**MCPサーバーの選び方**:
必須クラス：
- **Filesystem MCP**（最重要）
- Playwright / Browser MCP
- Git MCP

業務別おすすめ（2026年時点）：
- 分析 → GA4 MCP
- デザイン → Figma MCP
- ナレッジ管理 → Obsidian MCP
- インフラ → AWS公式MCP
- その他 → Slack, GitHub, PostgreSQL, Linear など

（詳細はZennの「2026年最新 エンジニアが入れるべきMCPサーバー厳選まとめ」などが参考になります。サーバー数は1万超えており、レジストリ系ツールも出てきています）

**コンテキスト管理の重要ポイント**:
- CLAUDE.mdは「最小憲法」に留める
- Subagent起動時は必要なSkillとMCPだけを明示的に渡す（コンテキスト汚染防止）
- 無駄なツール/Skillは積極的に削る

### 4. おすすめ学習リソース

- Anthropic公式: 「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」
- @commteさんの記事（Skills/Prompts/Projects/Subagents/MCPの5分類と使い分け）
- @AI_masaouさんのAgent Skills解説スレッド
- 『Claude Code 完全大全』『MCPサーバー開発大全』（技術評論社）
- 実際に手を動かす：Claude Codeで自分の業務スキルから1つ作ってみる

---

**一言で言うと**：
2025年は「Claudeに指示する」時代、2026年は「Claudeに自分の分身（Skills + MCPで武装したエージェント）を作らせる」時代です。

特に**「自分の業務で繰り返し発生する判断・手順」をSkillとして結晶化**していくと、生産性が段違いになります。

具体的に知りたい部分を教えてください：
- 実際のSkillファイルのサンプル作成方法
- おすすめMCPサーバーの設定手順（特定用途）
- Claude Codeでのプロジェクト構成例
- Subagentとの組み合わせ方

用途（開発、ブログ執筆、分析、個人事業など）を教えていただければ、よりピンポイントでアドバイスできます！


X Learn [2026-06-29] 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）**

「AIエージェント ハーネス設計」とは、**単なるプロンプトやツール呼び出しのループではなく、信頼性・観測可能性・安全性を備えた「エージェント実行プラットフォーム」**を設計することです。

2026年現在、業界のコンセンサスは明確です。

> **「Model is not the Agent. The Harness is.」**
> LLMはエンジンに過ぎず、本質的な能力はハーネス（周囲のインフラ）に外在化されている。[[1]](https://x.com/CobusGreylingZA/status/2043638576848707662)[[2]](https://x.com/i/status/2043638576848707662)

モデルを中心にした設計（Model-Centric）から、ハーネスを中心にした設計（Harness-Centric / Inverted Architecture）へのパラダイムシフトが起きています。

### 1. ハーネスの本質的な役割

ハーネスが担うのは以下の外部化（Externalization）です：

- **Memory（記憶）**: 作業コンテキスト、意味的知識、エピソード記憶、個人化された長期記憶。単なるコンテキストウィンドウではない。
- **Skills（技能）**: 運用手順、意思決定ヒューリスティック、規範的制約（normative constraints）、SOP（標準作業手順）。
- **Protocols（プロトコル）**: ユーザーとの対話契約、他のエージェントとの通信契約、ツールとのインターフェース契約。
- **Mediators（仲介層）**: サンドボックス、観測可能性（observability）、評価ループ、人間承認（approval gates）、圧縮、sub-agent orchestration。

これらを**ハーネスがランタイムに組み立てる**ことで、薄い（thin）モデルでも高い信頼性を実現します。[[3]](https://x.com/akshay_pachaar/status/2045510648474530263)

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

```mermaid
graph TD
    subgraph "Harness Core (Orchestrator)"
        Graph[Stateful Graph Engine\n(LangGraph-style)]
        Router[Intent Router / Decision Node]
    end

    subgraph "Externalized Intelligence"
        Memory[Memory Layer\n(Working + Semantic + Episodic + Procedural)]
        Skills[Skills Layer\n(Tools + Heuristics + SOPs + Constraints)]
        Protocols[Protocols Layer\n(Agent-User / Agent-Agent / Agent-Tool)]
    end

    subgraph "Mediators / Operational Layer"
        Observability[Observability & Tracing\n(OpenTelemetry)]
        Safety[Sandbox + Guardrails + Permissions]
        Evaluation[Evaluation Loop\n(LLM-as-Judge + Human Feedback)]
        HIL[Human-in-the-Loop Gates]
        Orchestration[Multi-Agent Coordination]
    end

    LLM[Thin LLM Reasoning Engine]

    Harness_Core --> LLM
    Externalized_Intelligence --> Harness_Core
    Mediators -.-> Harness_Core
```

**設計原則**:
- **厚いハーネス（Thick Harness）から始める**：最初はLangGraphなどで制御フローを明示的に定義（ノード・エッジ・状態遷移をコードで書く）。
- **Scaffoldingとして設計**：モデルが賢くなるにつれて徐々に取り除けるようにする（AnthropicやManusの事例のように）。[[4]](https://x.com/akshay_pachaar/status/2042586319390674994)
- **将来のモデル交換容易性**：同じハーネスで異なるモデル（Claude, GPT, Grok, Llamaなど）をスイッチ可能にする。

### 3. 各レイヤーの詳細設計

**① Harness Core（オーケストレータ）**
- **推奨実装**: LangGraph（または同等の状態機械グラフ）。これが2026年現在、最も成熟した「Agent Runtime/Harness」基盤。
- 状態（State）を明示的に定義（メッセージ履歴、ツール結果、計画、評価スコアなど）。
- ノード例: `planner`、`tool_call`、`critic`、`router`、`human_approval`、`summarizer`。
- 条件付きエッジで制御フローをコードとして表現（モデルに全部任せない）。

**② Memory Layer**
- **階層化**が重要：
  - Working Context（短期）：Redisやin-memory
  - Semantic Memory：Vector DB（Pinecone, Weaviate, PGVector）
  - Episodic Memory：構造化ログ + Graph DB（過去の成功/失敗事例）
  - Procedural Memory：Skills/SOPのバージョン管理
- 忘却（forgetting）機構も必須。

**③ Skills & Protocols Layer**
- Toolは単なる関数ではなく、「権限付き」「スキーマ検証済み」「前後ガードレール付き」のもの。
- 規範的制約（Constitutional Principles）をSkillsとして外部化。
- Protocolsは明確な契約（JSON Schema + 失敗時ハンドリング）とする。

**④ Mediators（最も重要な生産性・安全レイヤー）**
- **Observability**: 全ての思考・行動・観測をトレース（LangSmith, Phoenix, OpenTelemetry）。これがないと改善不可能。
- **Safety Harness**: Tool呼び出し前の権限チェック、出力ガードレール、高影響アクション時のHuman Approval Gate。
- **Evaluation Loop**: 各ステップorタスク終了時に自動評価（LLM-as-Judge）＋人間フィードバック。成功基準を明確化。
- **Resource Governance**: トークン予算、実行時間、コスト制限（特にマルチテナントの場合必須）。

### 4. 実装技術スタック例（2026年推奨）

- **基盤**: LangGraph + LangChain/LlamaIndex
- **Memory**: Hybrid（Redis + Vector DB + Relational/Graph DB）
- **Observability**: LangSmith or Helicone + OpenTelemetry
- **Guardrails**: NVIDIA NeMo Guardrails or custom constitutional checker
- **Multi-agent**: LangGraphのStateGraph + Supervisorパターン（固定チームより動的recruitmentの研究も注目）
- **評価**: DSPy風の最適化 or 専用Evalフレームワーク

**注意**: 単なる「coding agent」（ローカルファイルシステム中心）のパターンを一般化しすぎないこと。プロダクションでは**本格的なSystems Engineering**（マルチテナント、RBAC、リソース隔離、監査ログ、データベース中心の状態管理）が必要になります。[[5]](https://x.com/ashpreetbedi/status/2040841492860735634)

### 5. 設計時のチェックリスト

1. 新しい機能を追加するとき「これはMemory/Skills/Protocols/Mediatorsのどこに置くべきか？」を必ず問う。
2. ハーネスは「取り外し可能（removable）」に設計されているか？
3. より良いモデルに換装したときに、ハーネスを簡略化できるか？（これが本当の成功指標）
4. 観測可能性と評価ループが十分に強いか？
5. 重要な決定ポイントにHuman Gateはあるか？

---

この設計は、**LangGraphを基盤にした厚めのハーネス**を推奨しつつ、将来的に薄く進化できるようにしています。

具体的に：
- 特定のユースケース（Coding Agent, Customer Support, Research Agent, Enterprise Workflowなど）
- 技術スタックの制約
- チームの成熟度

を教えていただければ、より詳細なアーキテクチャ図、コードスケルトン、状態定義例、評価指標などを深掘りして提案します。

どのようなエージェントを構築したいですか？


X Learn [2026-06-29] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新版本（2026年6月29日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI）
- **最新稳定版**：**0.142.4**（今日发布）
- 更新内容：常规维护版本，主要进行内部稳定性优化，**无用户可见功能变更**。
- 仓库与发布页：https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.142.4

目前 Codex CLI 采用 Rust 重写版本（rust-v0.x 系列），在 CLI 编程 Agent 领域属于顶级选手，和 Claude Code、Gemini CLI 并称当前“三强”。更新频率较高，自主编码能力强。[[1]](https://x.com/Codex_Changelog/status/2071468657117471005)

### 2. Gemini CLI（Google）
- **最新版本**：**v0.51.0-nightly.20260628.gae0a3aa7b**（昨日发布）
- 更新亮点：
  - 显著加强机密/敏感文件访问限制（安全强化）
  - VS Code 联动进一步优化
  - 适合构建更安全的 AI 开发环境

- 发布链接：https://github.com/google-gemini/gemini-cli/releases/tag/v0.51.0-nightly.20260628.gae0a3aa7b

Gemini CLI 在 GitHub 星数约 10.5w，采用 Apache-2.0 协议，用个人 Google 账号即可获得较好的免费额度（较高 QPS 和日限额），性价比突出。[[2]](https://x.com/WAI1510608/status/2071331190045606216)

### 当前社区评价（2026年6月）
这两款工具 + Claude Code 是目前 CLI 型 AI Agent 最受关注的三个方向。开发者常根据以下维度选择：

- **免费额度/成本** → Gemini CLI 优势明显
- **更新活跃度与自主性** → Codex CLI 和 OpenCode 表现突出
- **安全与企业可用性** → Gemini CLI 近期安全更新值得关注

想安装使用的话：
- Codex CLI：参考官方 GitHub（Rust 版本）
- Gemini CLI：常用 `npm i -g @google/gemini-cli` 或直接用 nightly 版

需要具体安装命令、用法对比、还是想看某个功能的最新进展（比如 MCP、子 Agent、/.geminiignore 等），告诉我，我可以继续帮你挖最新信息。


Xタイムライン学習 2026-06-29 20:21

# Xタイムライン学習 2026-06-29 20:21

2026年6月29日、XタイムラインでAIツールの新機能と実装が報告された。GLM 5.2、Claude Codeのレビューワークフロー、Codexのアカウント切り替え、ChatGPTのスマホアプリが紹介された。これらの機能はshadow環境で試すことが提案された。

## ポイント
- GLM 5.2、Claude Codeのレビューワークフロー、コスト報告
- Codex、1秒未満でアカウント切り替え
- ChatGPT、スマホアプリで21人のAI従業員を動かす
- AIの実装とマネタイズの可能性を探る

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

## 関連概念（未作成）
`AIツールの実装とマネタイズの最新動向` `shadow環境でのAIツールテスト` `AI従業員のスマホアプリ化`


日報 2026-06-29 学習まとめ

# 日報 2026-06-29 学習まとめ

2026-06-29の日報では、Claude Codeのレビューワークフローとコスト報告、Codexのアカウント切り替え機能、ChatGPTのスマホアプリで21人のAI従業員を動かすなど、AIの実装とマネタイズの可能性を探る主要トピックが扱われた。shadow環境での試験が推奨されている。

## ポイント
- Claude Codeのレビューワークフローとコスト報告
- Codexのアカウント切り替え機能
- ChatGPTのスマホアプリで21人のAI従業員を動かす
- AIの実装とマネタイズの可能性を探る
- shadow環境での試験が推奨

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

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントの長時間タスク記憶劣化対策` `マルチモデル運用と適材適所` `無料/ローカルAIエージェント基盤` `完全自律ループの実証`


Xタイムライン学習 2026-06-29 22:13

# Xタイムライン学習 2026-06-29 22:13

Claude Codeの問題点を Anthropic が指摘。ユーザーが書くプロンプトの質が低いことを理由に、システムプロンプトの使用を推奨している。ユーザーによるプロンプトの書き方が悪いことが、90%のケースで問題の原因となっている。対策として、適切なプロンプトの作成方法を学習する必要がある。

## ポイント
- Anthropic が Claude Code のプロンプト問題を指摘
- ユーザーのプロンプト質が低いことが原因
- システムプロンプトの使用を推奨

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]]

## 関連概念（未作成）
`プロンプトエンジニアリング` `AIによるプロンプト生成`


Xタイムライン学習 2026-06-29 23:13

# Xタイムライン学習 2026-06-29 23:13

Spec Kitのコードが不明確で失敗した。Spec Kitの実装とGitHubリンクのチェックが必要。AIコードの実装とSpec Kitの開発が横断テーマである。

## ポイント
- Spec Kitのコードが不明確で失敗した
- Spec Kitの実装とGitHubリンクのチェックが必要
- AIコードの実装とSpec Kitの開発が重要

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[GitHubコードスキャン設定CSS断片]]

## 関連概念（未作成）
`Spec Kitのトラブルシューティング` `AIコードのデバッグ方法`


Xタイムライン学習 2026-06-30 00:13

# Xタイムライン学習 2026-06-30 00:13

Claude Codeの新しいツールがリリースされた。セットアップコマンドは1回だけ実行する必要があり、Claude Codeには7つのスキルがある。AIチップの影響やAIパワードサービスなどのビジネスモデルについても言及された。

## ポイント
- Claude Codeの新しいツールのリリース
- セットアップコマンドの1回実行
- Claude Codeの7つのスキル
- AIチップの影響
- AIパワードサービスのビジネスモデル

## 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）
`AIエージェント` `ローカルAI`


Xタイムライン学習 2026-06-30 04:15

# Xタイムライン学習 2026-06-30 04:15

Xタイムライン学習 2026-06-30 04:15では、Open sourceとclosed sourceを組み合わせた複雑なソフトウェアシステムの学習が行われた。GOを使った実装や、`Opus 4.8`、`GPT 5.5`、`Deepseek`、`GLM`のモデルをルーティングする方法が紹介されている。また、AIの複雑化とマネタイズの可能性についても言及されている。

## ポイント
- Open sourceとclosed sourceを組み合わせた複雑なソフトウェアシステム
- GOを使った実装
- モデルルーティング: `Opus 4.8`、`GPT 5.5`、`Deepseek`、`GLM`

## 関連ページ
[[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]]

## 関連概念（未作成）
`マルチモデルエージェント` `AIベースのソフトウェアシステム開発`


横断学習 2026-06-30

# 横断学習 2026-06-30

```json
{
  "summary": "AIコーディングエージェントの進化を横断テーマに、Claude CodeやCodexなどのエージェントがコード生成、編集、デバッグ、テストなどを行う機能が強化され、自然言語で指示が可能になり開発効率が向上している。エージェント間の協調やチームコラボレーション機能も強化されており、既存の開発プロセスに組み込むことで効率化が期待できる。",
  "key_points": [
    "AIコーディングエージェントの進化",
    "コード生成、編集、デバッグ、テスト機能強化",
    "自然言語指示可能",
    "開発効率向上",
    "エージェント間協調機能強化",
    "チーム開発強化",
    "学習データ分析による効率化"
  ],
  "tags": ["AIコーディングエージェント", "開発効率化", "チーム開


Xタイムライン学習 2026-06-30 08:20

# Xタイムライン学習 2026-06-30 08:20

AnthropicのClaude Codeオンボーディングとその運用ルールをshadow環境に適用するプロジェクト。Git履歴とGitHubの活用、外部DBへのアップロード、モデル学習への使用を検討。横断テーマはClaude Codeの効率化とshadow環境への応用。

## ポイント
- AnthropicのClaude Codeオンボーディング
- 運用ルールをshadow環境に適用
- Git履歴とGitHubの活用をshadow環境に組み込む
- 外部DBへのアップロードとモデル学習への使用を検討
- 横断テーマ: Claude Codeの効率化とshadow環境への応用

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[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）
`Claude Codeの効率化` `shadow環境の運用` `GitとGitHubの活用` `外部DBとモデル学習の統合`


Xタイムライン学習 2026-06-30 09:21

# Xタイムライン学習 2026-06-30 09:21

2026年6月30日、Xタイムラインから2件の新着情報を学習。Claude CodeとMicrosoft FoundryのAzure統合、Codex usage limitsのリセット方法について。横断テーマはクラウドサービスとAIツールの統合による開発効率と収益化の機会。

## ポイント
- Claude CodeとAzureの統合による新しい収益化モデル検討
- Azure認証・請求の設定とプロンプトキャッシング・拡張思考の利用を検討
- Codex usage limitsのリセットタイミングと追加リセットの利用方法を確認

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-04-21 Claude Code最新ワークフロー学習]] [[2026-04-21 X記事から学習したClaude Code最新動向]] [[2026-05-16 X投稿大量学習 — image-blaster/CLI-Anything/マルチAI設計/ひとり代理店$18,800]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-05-26 学習日報]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Claude Opus 4.8 まとめ動画群（週次総括・コスト暴走・Mythos・ファストモード）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: ウェアラブルAIと無料エージェント周辺（スマートグラスEven G2でClaude Code・残URL素性）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]] [[2026-06-02 goalbuddy初の実Issue実証: #265 videos.title空調査をgrok Workerで自律完遂]] [[2026-06-02 grok CLI 復活: @GokouMutsumi(Xプレミアム)で再認証・実Worker実働・grok chat廃止修正]] [[2026-06-02 修正系Issue自律実証: #283 freeconsul を worktree隔離+goalbuddyで安全修正(PR#290)]]] [[2026-06-02 別AIレビュー(Arisパターン)実証: PR#290をcerebras gpt-ossが批評→検証して反映]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 完全自律ループ（run・Worker自動委譲マルチバックエンド・E2E実証）]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 実Worker(agy)で完全自律ループをE2E実証]] [[2026-06-02 実装: MMPO/Goal Buddy を実践化 A実証+B hook強制化+C goalbuddyツール]] [[2026-06-03 YouTube 100本一括学習 — Codex Sites/Cursor Composer2.5/Zed/Odysseus/型エラーAblation論文/Goal Buddy/Agentic Architecture]] [[2026-06-04 YouTubeサブスク学習 — Gemma4 12B(エンコーダーフリー)/MS MAI 7モデル/Claude OS化(Dynamic Workflows)/Hermes Desktop/Codex Sites]] [[2026-06-05 YouTube 22本一括学習: Codex /goal実装/grill-me敵対レビュー/Oceanus(Mythos)/ZedローカルLLM/MS agentic profiling]] [[2026-06-05 YouTube ai学習(サブスク5本) — Gemma4 12B実評価/Claude Code安く使う(OpenCode×GLM)/Zed×ローカルLLM/ArenaAI GPT5.5>Claude/自己改善エージェント3層/プロンプト7技]] [[4ソース横断学習 2026-06-07 — Claude Code脆弱性(v2.1.128修正)/Zero Trust eBook/ultracodeコスト68%減/MiniCPM5-1B]] [[9router — Claude Code/Codex/Cursor を無料・低コストプロバイダーに自動ルーティング 2026-05-24]] [[AIニュース No.341 — SpaceX Cursor買収・Kimi K2.6激安API・ChatGPT Images 2.0 (2026-04-22)]] [[AI共創Spud（SPモデル）— 真のゴール探索・ネイティブコンパクション・/55コマンド 2026-05-30]] [[Anthropic Dreaming発表・Claude使用制限2倍・Hermes Agent解説 (ウェブ職TV 2026-05-07)]] [[Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造 2026-05-14]] [[Antigravity 2.0 完全ガイド — マルチモデル対応Googleエージェント・CLIコマンドagy 2026-05-25]] [[Antigravity→Codex/Claude Code拡張+Ollama ローカルAPIコスト削減フロー 2026-05-28]] [[AsyncLLMClientを初期化する前に、プロバイダーがreasoning_effortパラメータに対応しているか確認する]] [[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with A]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites, Designs)]]

## 関連概念（未作成）
`AI統合の最新動向` `クラウドサービスの効率化` `AIツールの収益化モデル`


Xタイムライン学習 2026-06-30 10:30

# Xタイムライン学習 2026-06-30 10:30

2026-06-30 10:30にXタイムラインでolmOCRの導入が検討され、pip install olmocrでインストール。olmocr --helpを実行し、https://x.com/so_ainsight/status/2071763213419790695を調査。横断テーマはAIによるPDF読み取りの精度向上。

## ポイント
- olmOCR導入検討
- pip install olmocr実行
- olmocr --help実行
- https://x.com/so_ainsight/status/2071763213419790695調査

## 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による文書処理` `OCR技術の進化`


Xタイムライン学習 2026-06-30 12:10

# Xタイムライン学習 2026-06-30 12:10

2026-06-30のXタイムライン学習では、X MCPとGrokの連携、CursorのiPhoneアプリ、OpenClawのスマホアプリの実装、Step 3.7 Flashの無料利用延長が進展。ChatGPTとGeminiの画像生成機能は参考のみ。

## ポイント
- X MCPとGrokの連携調査
- CursorのiPhoneアプリ調査
- OpenClawのスマホアプリ調査
- Step 3.7 Flashの無料利用延長活用
- ChatGPTとGeminiの画像生成機能は参考のみ

## 関連ページ
[[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]] [[2026-06-02 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）
`X MCPとGrokの連携詳細` `CursorのiPhoneアプリ機能` `OpenClawのスマホアプリ機能` `Step 3.7 Flashの無料利用延長詳細`


Xタイムライン学習 2026-06-30 13:10

# Xタイムライン学習 2026-06-30 13:10

2026年6月30日、Xタイムラインで公開された3件の新着情報をまとめる。海外の個人開発者がClaude Codeを使用してHTMLレポートを自動修正する仕組みを公開。また、Webサイトのデータを自動抽出するGitHubリポジトリ10選が紹介され、Vaultを4つのクラスターに分けてClaude Codeと連携する設計が公開された。これらの情報は自動化とデータ抽出の実装に関する重要な進展を示している。

## ポイント
- Claude Codeを使用したHTMLレポートの自動修正機能の公開
- Webサイトデータを自動抽出するGitHubリポジトリ10選の紹介
- Vaultのクラスター設計とClaude Codeの連携の公開

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

## 関連概念（未作成）
`自動修正機能のテスト` `データ抽出機能のテスト` `Vaultのクラスター設計のテスト` `Claude Codeの自律AI監督` `GitHubリポジトリの活用`