## 情報源
- 収集方法: @GokouMutsumi ホームタイムライン (group_id=315)
- X投稿数: 148件取得 → AI/Tech関連31件
- 期間: 2026-05-24

## 主要な発見

### 1. codegraph (重要度★★★★★)
- URL: https://github.com/colbymchenry/codegraph
- 今週 +14.1K GitHub stars (急上昇)
- AIエージェント向けSQLiteコード知識グラフ (MCP経由)
- **効果**: ツール呼び出し70%削減・コスト35%削減・100%ローカル動作
- 19言語対応 (TypeScript/Python/Go/Rust/Java/C#等)
- FastAPI/Django/Express等14フレームワーク対応ルーティング認識
- インストール: `curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/colbymchenry/codegraph/main/install.sh | sh`
- セットアップ: `codegraph init -i` → Claude Code再起動でMCPツール自動認識
- MCPツール: codegraph_search / codegraph_context / codegraph_explore / codegraph_callers / codegraph_callees

### 2. Claude Code v2.1.149 `/usage` 新機能 (重要度★★★★)
- Skill・Subagent・MCPごとにコストが一発で見えるようになった
- これまで全てが一まとめだったコスト表示が、機能単位で分解可能に
- コスト最適化の判断材料として非常に有用

### 3. Jane Street面接事例 — Claude Code使用がスタンダードに (重要度★★★)
- 年収38.5万ドルのエンジニアがJane Streetの面試でClaude Code未使用のまま32分間コーディング
- Claude Code非使用を理由に実質落選の扱い
- トップ量化ファンドでClaude Codeスキルが前提条件となった証拠

### 4. WeKnora — Tencent公式OSS (重要度★★★)
- GitHub ★15000超
- PDF/Docs → 自動RAG化 → 推論エージェントとして動作
- 自社WikiのMeta自動管理も可能
- Go製1バイナリで軽量

### 5. Seedance 2.0動画生成フロー (重要度★★)
- 最も再現性が高い手法: コマ割り画像作成 → LLMでコマ分析+プロンプト抽出 → 画像+プロンプトで動画化
- 従来の「1枚ずつ抽カード」方式より主角のビジュアル一貫性が高い

## 独自見解・Tips
- codegraph はCLAUDE.mdのcodegraph MCP設定として即導入候補
- `/usage` コマンドはMCPコスト最適化の第一歩として必ず確認すべき
- Seedanceフローは vvv 記事サムネ生成パイプラインに応用可能

## アクションアイテム
- [ ] codegraph をshadow Claude Code環境に導入 (`npm i -g @colbymchenry/codegraph` → `codegraph init -i`)
- [ ] Claude Code v2.1.149 `/usage` で現在のMCP/Skill別コストを確認
- [ ] WeKnora を vvv-bots ナレッジベース化パイプラインとして評価