X Learn [2026-06-18] AIエージェント ハーネス 設計

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

2026年現在、これは**最も重要なテーマの一つ**になっています。プロンプトエンジニアリングやコンテキストエンジニアリングの次のレイヤーとして定着し、「モデルはCPU、ハーネスはOS」という比喩が広く使われています。

### ハーネスとは何か

**ハーネス（Harness）**とは、AIエージェントの能力を**制御・方向づけ・検証・改善**するための全体アーキテクチャです。馬具（手綱・鞍）のメタファーから来ており、「Humans steer, agents execute（人間が操縦し、エージェントが実行する）」という思想を体現します。

単なるプロンプトやワークフローではなく、**エージェントが長期的に安定して高品質な成果を出し続けるための足場全体**を指します。

### なぜ今、ハーネス設計が重要なのか

- フロンティアモデルが強力になるほど、**生のモデルだけでは信頼性が足りない**ことが明確になってきた
- OpenAI内部でも「人間が1行もコードを書かずにCodexエージェントだけで100万行規模のプロダクトを構築」した事例が報告されており、そこでの鍵がHarness Engineeringだった
- 「良いハーネス vs 悪いハーネス」で、同じモデルでも性能が劇的に変わる（Claude Fable 5の事例など）

### ハーネス設計の4つの主要ループ（LangChain整理）

1. **Agent Loop**：思考→行動→観測の基本サイクル（ReAct系）
2. **Verification Loop**：出力に対してRubric（評価基準）を適用し、自動採点・修正するループ
3. **Event-driven Loop**：スケジュールや外部Webhookでエージェントを起動・連携させる
4. **Hill Climbing Loop**：本番トレースを分析し、ハーネス自体（Rubric、ツール、ワークフロー、プロンプト）を継続的に改善する

この4つをすべて設計・実装できるかどうかが、プロダクション級ハーネスの分水嶺です。

### 推奨アーキテクチャ（2026年時点）

**コアエンジン**
- **LangGraph**（最有力）：状態を明示的なグラフとしてコードで定義。チェックポイント・永続化・人間介入・時間旅行デバッグが強力。
- 代替：CrewAI（シンプルなチーム指向）、AutoGen、Semantic Kernel、または自前状態機械。

**主要レイヤー（重ねる順序が重要）**

**1. Guardrails Layer（最外殻）**
- 入力/出力の有害性フィルタリング
- ポリシー違反検知（Llama-Guard、Nemo Guardrails、カスタム分類器）
- スコープ制限（このエージェントは何をしても良いのかを明文化）

**2. Orchestration & State Layer**
- LangGraphで状態遷移を明示的に定義
- すべての状態を永続化（チェックポイント）
- サブエージェント/ツール呼び出しの階層管理

**3. Memory & Context Engineering Layer**
- 階層的メモリ（短期作業記憶、長期ベクトル記憶、グラフ知識、プロシージャル記憶）
- コンテキスト圧縮・要約機構
- 「今このエージェントは何を知っているか」を追跡可能にする（これが最も難しい部分）

**4. Evaluation & Verification Layer**
- Rubric-based LLM Judge（詳細な評価軸を複数定義）
- ドメイン特化評価関数
- Trajectory評価（最終回答だけでなく、過程全体を評価）

**5. Observability & Hill Climbing Layer**
- 詳細トレース（思考過程、ツール呼び出し、コスト、レイテンシ、Rubricスコア）
- LangSmith / Phoenix / Helicone + 自前分析パイプライン
- トレースを分析してハーネスを自動/半自動改善する仕組み

**6. Human-in-the-Loop & Governance Layer**
- 承認フロー（重要アクションは自動承認か人間承認か）
- フィードバック収集とハーネスへの反映
- 責任所在の明確化（誰がこのハーネスの品質に責任を持つか）

**7. Tool & Execution Layer**
- 権限管理付きTool Registry
- Sandbox実行環境（e2b、セキュアDocker、Firecrackerなど）
- 最小権限の原則を徹底

### 設計原則（優先順位）

1. **Observability First** — 見えないものは改善できない
2. **Verification by Default** — 大事な出力は必ず自動評価
3. **Explicit State** — 暗黙の状態を極力なくす（LangGraphが強い理由）
4. **Composable & Evolvable** — ハーネス自体を改善しやすくする（メタハーネス）
5. **Secure & Fail-safe by Default**
6. **Incremental Autonomy** — 最初は人間の介入を多めに設定し、信頼が貯まるごとに自動化を増やす

### 参考になる実践事例

- mizutani氏（Ubie）のセキュリティ特化ハーネス実装（Zenn記事） — 最も具体的な実装例の一つ
- findyのGota氏の「無駄にファストなハーネスの設計」（SpeakerDeck）
- LayerX松本氏の考察（役割が変わるという話）
- LangChain公式の「AIエージェントを動かす4つのループ」資料

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**実装を始めるなら、まずはこれをやってください：**

1. LangGraphでシンプルな状態グラフを書く
2. すべてのノードで詳細トレースを入れる
3. 重要な出力に対してRubric評価を必ず入れる
4. トレースを蓄積して「何が頻繁に失敗しているか」を可視化する

これができたら、次にGuardrailsとMemoryの階層化、人間介入フローを追加していく形が現実的です。

具体的に「セキュリティ分析向け」「コーディングエージェント向け」「業務自動化向け」など、**ユースケースを教えていただければ**、もっと具体的なコンポーネント選定とアーキテクチャ図を提案できます。


X Learn [2026-06-18] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI / Gemini CLI 最新状況（2026年6月18日時点）**

### 1. Codex CLI（OpenAI）
**最新バージョン：0.141.0（本日リリース）**

**主な更新内容（v0.141.0）**:
- Remote executorの大幅強化（Noise暗号化チャネル + クロスプラットフォームでnativeなworking directory/shell）
- Per-thread MCPサーバー対応
- TUIの改善（inactivity時のauto-resolveなど）
- 全体的なパフォーマンス向上

現在、ターミナル系AIエージェントの中でも**特に評価が高い**一つです。実用性・安定性・機能のバランスが非常に良い。

**インストール/更新**
```bash
npm install -g @openai/codex@latest
```

### 2. Gemini CLI（Google）
**本日（2026年6月18日）で退役・サービス終了**

2025年6月にリリースされて人気だったツールですが、予定通り今日で終了となります。

**推奨移行先：Antigravity CLI（コマンド名: `agy`）**

### 3. Antigravity CLI（Google Antigravity）
- 2026年5月に正式リリースされたGemini CLIの後継
- Go製で非常に軽快
- Gemini 3.5 Flash（および最新モデル）対応
- サブエージェント・非同期ワークフロー・agentic機能が強化
- Gemini CLIからの移行支援機能（Jules Extensionなどの自動変換）も存在

インストール方法は公式ドキュメントを確認してください（多くの人が「`agy`」コマンドで使っています）。

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### 現在のオススメ（2026年6月）

- **最強を求める** → **Codex CLI 0.141.0**（今一番勢いがある）
- **Googleエコシステムが好き** → **Antigravity CLI（agy）**に移行
- 多くの上級ユーザーは **Claude Code CLI + Codex/Antigravity** を組み合わせて使っています。

必要であれば、それぞれの具体的な使い方（`.codex.toml`設定、MCP活用法、プロンプト例など）も教えます。どちらをメインで使いたいか教えてください。


# memory: feedback-fable5-delegate-implementation

Fable 5メインセッションは設計・監査・レビューに専念し、実装はOpus/Sonnetサブエージェントに委譲する。トークン節約と自己評価バイアス回避のための役割分離。

## ポイント
- Fable 5メインセッションは設計・タスク分割・監査・コードレビューに専念
- 実装はAgentツールでOpus（複雑）/Sonnet（通常）サブエージェントに委譲
- 判定系は既存ルール通りgoal-judgeの分岐に従う
- トークン節約と自己評価バイアス回避のための役割分離

## 関連ページ
[[multi-model-routing]] [[ultrareview-workflow]]

## 関連概念（未作成）
`役割分離のメリット` `トークン節約の効果` `自己評価バイアスの回避`


# memory: instinct-claude-base-env-gitignore-leak

Claude Codeのenvファイルがgitignore漏れで機密情報がGitHubにpushされてしまう問題についての解説。.gitignoreに.envを追加し、chmod 600でパーミッションを変更するように指示。また、Git履歴からの完全削除やローターションについても言及。

## ポイント
- Claude Codeのenvファイルがgitignore漏れで機密情報がGitHubにpushされる
- .gitignoreに.envを追加して機密情報を保護する
- chmod 600でパーミッションを変更して機密情報を保護する

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

## 関連概念（未作成）
`Gitセキュリティ` `envファイル管理`


# memory: instinct-discord-urllib-user-agent

DiscordのWebhookにPythonのurllib.requestからPOSTすると、Cloudflareが403 Forbiddenを返す。カスタムUser-Agentヘッダを付ける必要がある。切り分けでcurlとurllibの差異を確認し、User-Agentヘッダを追加することで修正できる。

## ポイント
- Discord WebhookにPOSTする際にはカスタムUser-Agentヘッダが必要
- Cloudflareのボット対策がデフォルトのUser-Agentヘッダをブロックする
- curlとurllibの差異を切り分けで確認することでUser-Agentヘッダの必要性を確認できる

## 関連ページ
[[Claude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Webhook` `User-Agentヘッダ` `Cloudflareのボット対策`


# memory: instinct-fail2ban-slow-attack-bypass

fail2banの緩い設定(maxretry=5/findtime=600)で分散スロー攻撃が素通り。BANカウンタと攻撃ログ流量の乖離(1036 vs 2)で機能不全を検出。SSHのTailscale限定化とfail2ban設定強化(maxretry=3/findtime=3600/bantime=86400)が必要。

## ポイント
- fail2banの緩い設定で分散スロー攻撃が素通り
- BANカウンタと攻撃ログ流量の乖離で機能不全を検出
- SSHのTailscale限定化が本命
- fail2ban設定強化が保険

## 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）
`Tailscale` `SSHセキュリティ` `fail2ban設定最適化`


# memory: instinct-mac-ssh-noninteractive-brew-path

macへSSH非対話実行すると、/usr/local/binがPATHになくbrewが見つからない誤判定になる。フルパスで叩けば動く。Homebrewのshellenvは対話シェルの.zprofile/.zshrcで読まれるが、ssh host 'cmd'形式の非対話実行ではそれらが評価されない。

## ポイント
- SSH非対話実行でbrew見つからない
- フルパスでbrew叩くと動く
- Homebrewのshellenvは対話シェルでのみ読まれる

## 関連ページ
[[project-neo-mac-mesh-node]] [[instinct-macos-claude-cred-keychain-migration]]

## 関連概念（未作成）
`SSH_config` `Homebrew_troubleshooting`


# memory: instinct-macos-claude-cred-keychain-migration

macOSのClaude Codeは認証をlogin.keychain-dbに保存する。rsyncで持ち込んだ.credentials.jsonは初回起動時にキーチェーンへ自動移行され、SSH headlessセッションではログインキーチェーンがロックされたままになる。キーチェーンを解錠する必要がある。

## ポイント
- macOSのClaude Codeは認証をlogin.keychain-dbに保存する
- rsyncで持ち込んだ.credentials.jsonは初回起動時にキーチェーンへ自動移行される
- SSH headlessセッションではログインキーチェーンがロックされたままになる

## 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）
`キーチェーンのセキュリティ` `SSH headlessセッションのトラブルシューティング`


# memory: instinct-openclaw-oauth-profile-30day-block

OpenClawのembedded agentがcodex枠枯渇でブロックされ、Geminiに切替えることで復旧。auth-state.jsonのblockedUntilは正当だが、枠はリセット日まで戻らない。agentのmodelを明示的に設定し、古いセッションを書換える必要がある。

## ポイント
- OpenClawのembedded agentがcodex枠枯渇でブロック
- Geminiに切替えることで復旧
- auth-state.jsonのblockedUntilは正当だが、枠はリセット日まで戻らない
- agentのmodelを明示的に設定
- 古いセッションを書換える必要がある

## 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）]] [[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]]

## 関連概念（未作成）
`OpenClawのセッション管理` `codex枠枯渇の回避策` `Geminiの設定方法`


# memory: instinct-rtk-diff-review-via-worktree

rtk hookがgh pr diff/git diffを圧縮するため、PRレビューはworktree実ファイルをRead/git showで読む。rtkはトークン節約のためdiffを要約するが、監査・レビューでは省略された行にこそバグが潜む。worktreeの実ファイルをReadツールで読むか、git -C <worktree> show/logで確認する。

## ポイント
- rtk hookがgh pr diff/git diffを圧縮する
- PRレビューはworktree実ファイルをRead/git showで読む
- rtkはトークン節約のためdiffを要約する

## 関連ページ
[[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]] [[AIニュース No.341 — SpaceX Cursor買収・Kimi K2.6激安API・ChatGPT Images 2.0 (2026-04-22)]]

## 関連概念（未作成）
`Diff圧縮の影響` `PRレビューのベストプラクティス`


# memory: instinct-shadow-cli-stale-binary-pattern

shadowのディスク逼迫問題は、各種CLI/runner/playwrightの旧版バイナリ残骸が複数ツールで同時多発するパターンである。旧版 바이ナリを消し残すことが正体であり、1ツール削除では足りず、横断的に探す必要がある。

## ポイント
- 旧版バイナリの残骸が複数ツールで同時多発するパターン
- 各ツールが自動更新時に旧版を消す実装になっておらず、複数ツール分が積み上がる
- sudo du -sh ~/.[!.]* ~/.local/share/* ~/.local/bin/* | sort -rh で横断スキャンする

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

## 関連概念（未作成）
`自動更新の旧版バイナリ削除` `横断的スキャン`


# memory: instinct-shadow-disk-floor-actions-runners

shadowの/が88%付近で張り付く真因はキャッシュでなくactions-runner×4とシステム領域。掃除しても下がらないのは構造的。50GB使用の大半が削れない領域:/usr 11G、actions-runner ×4 で約8GB、postgres本体。runner統合不可のため旧版バイナリ掃除が即効。

## ポイント
- shadowの/が88%付近で張り付く真因はキャッシュでなくactions-runner×4とシステム領域
- 50GB使用の大半が削れない領域:/usr 11G、actions-runner ×4 で約8GB、postgres本体
- runner統合不可のため旧版バイナリ掃除が即効
- runner旧版バイナリ残骸が最大の塊:4本で2.7GB
- 掃除スクリプトの正本=claude-base/tools/ops/infra/disk_cleanup_hourly.sh

## 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）
`actions-runner管理` `disk cleanupスクリプト` `shadow運用`


# memory: instinct-vvv-bots-branch-naming-slash

vvv-botsのPRブランチ名はfix/feat/等のスラッシュ付きプレフィックス必須。ハイフンだとCI「Enforce flow」で弾かれる。正しくはスラッシュ付きで名前をつける。間違えたらブランチ名をリネームし、旧リモートブランチを削除し、新ブランチでPRを作り直す。

## ポイント
- vvv-botsのPRブランチ名はスラッシュ付きプレフィックスである必要がある
- ハイフンだとCIで弾かれる
- ブランチ名をリネームしてPRを作り直す

## 関連ページ
[[GitHubコードスキャン設定CSS断片]]

## 関連概念（未作成）
`CI/CD` `ブランチ管理`


# memory: instinct-vvv-bots-domain-migration-normalize

vvv-botsの旧ドメインURLが集約グループ65522に流入し、title空でデータ品質を汚染する問題をsave層で正規化して解決。_DOMAIN_MIGRATIONSマッピングを追加するだけで対応可能。ただし、todosテーブルの旧ドメイン監視URLが真の流入源であり、3重対処が必要。既存汚染データはバッチ処理で一括クリーンアップ。

## ポイント
- 旧ドメインURLが集約グループ65522に流入し、title空でデータ品質を汚染
- save層で正規化して止まる
- _DOMAIN_MIGRATIONSマッピングを追加するだけで対応可能
- todosテーブルの旧ドメイン監視URLが真の流入源
- 3重対処が必要
- 既存汚染データはバッチ処理で一括クリーンアップ

## 関連ページ
[[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 修正系Issue自律実証: #283 freeconsul を worktree隔離+goalbuddyで安全修正(PR#290)]]

## 関連概念（未作成）
`ドメイン移転対策` `データクリーンアップ` `todosテーブル管理`


# memory: instinct-vvv-bots-spa-title-fallback

vvv-botsのスクレイパーでtitleが空になる問題は、サイトのSPA化が主因である。SPA化したサイトでは、Vue.js等の動的レンダリングにより、一覧の案件名がJSで生成されるため、curlで静的HTMLを取得すると案件名が含まれない。解決策としては、詳細ページの<title>からサイト名サフィックスを除去してtitleを取得する。実装例として、bots/techdirect/scraper.pyの_fetch_title_from_detailメソッドが挙げられる。

## ポイント
- vvv-botsのスクレイパーでtitleが空になる問題は、サイトのSPA化が主因である
- SPA化したサイトでは、一覧の案件名がJSで生成される
- 詳細ページの<title>からサイト名サフィックスを除去してtitleを取得することで解決できる

## 関連ページ
[[2026-06-02 Goal Buddy初の実Issue実証: #265 videos.title空調査をgrok Workerで自律完遂]]

## 関連概念（未作成）
`スクレイパーによるデータ取得` `SPA化したサイトにおけるデータ抽出の課題`


# memory: project-arcana-standby-monitor-stale

cureのcross_monitorがarcana:8000を監視し誤検知。vvv本番はshadowへ移行済で、arcanaにはvvvリポジトリが存在しない。monitor修正

## ポイント
- cureのcross_monitorがarcana:8000を監視し誤検知
- vvv本番はshadowへ移行済
- arcanaにはvvvリポジトリが存在しない
- monitor修正

## 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）
`監視システム` `エージェント構成`


memory: project-neo-mac-mesh-node

# memory: project-neo-mac-mesh-node

neo(100.99.101.93)をgrok mesh+作業拠点化。claude-base同期はgit不可でrsync専用。neoは親macでSSH接続可能。grok meshはarcana→cure→mac→neoのフォールバック順に追加済。ツールはclaude/uv/cursor-agent/grokを導入済。認証はキーチェーン移行の罠あり。未完了はcursor-agent/claudeのSSH自動実行とneo鍵をGitHubに登録してrsync専用→git同期に格上げ。

## ポイント
- neo(100.99.101.93)をgrok mesh+作業拠点化
- claude-base同期はgit不可でrsync専用
- neoは親macでSSH接続可能
- grok meshはarcana→cure→mac→neoのフォールバック順に追加済
- ツールはclaude/uv/cursor-agent/grokを導入済
- 認証はキーチェーン移行の罠あり
- 未完了はcursor-agent/claudeのSSH自動実行とneo鍵をGitHubに登録してrsync専用→git同期に格上げ

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 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]] [[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]]

## 関連概念（未作成）
`grok mesh展開` `claude-base同期方法` `SSH接続管理` `キーチェーン移行の罠` `cursor-agent/claudeのSSH自動実行` `GitHub鍵登録による同期方法変更`


memory: reference-jina-reader

# memory: reference-jina-reader

Jina AI Readerは、WebFetcherやPlaywrightでアクセスできないURLの代替手段として使える無料のReaderサービス。指定したURLのページ本文をクリーンなMarkdownに変換して返す。基本的にはAPIキーが不要で、20 RPMの制限があるが、無料キーを取得すると500 RPMまで使える。姉妹サービスにはs.jina.aiがあり、ウェブ検索が可能。ただし、機密情報を扱う場合は、リモートサーバーにデータを送信することになるので注意が必要

## ポイント
- Jina AI Readerの基本機能
- X投稿の読み込み
- 料金プランとRPM制限
- オプションヘッダと姉妹サービス

## 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）
`Jina AI Readerのセキュリティ対策` `X投稿の読み込み手法`


横断学習 2026-06-19

# 横断学習 2026-06-19

2026年6月、AI開発者エージェントは実装段階へ移行。Claude Codeはswarms機能で複数エージェント並行実行を実現し、OpenAI Codexは軽量単一エージェント路線を採用。安全制御が差別化軸として浮上し、「98% Problem」「harness engineering」が信頼性90%超への課題として学術化。コンテキスト同期・永続性・復帰可能性が実装要件化し、テスト自動化とQA領域がエージェント統合の最初のターゲットに。CLI/デスクトップ/Webマルチプラットフォーム展開、permission制御、git統合、sub-agent管理が標準機能化し、ChatUIから「開発環境としてのAI」へ系統的転換が進行中。

## ポイント
- Claude Code swarms機能による複数エージェント並行実行 vs OpenAI Codex軽量単一エージェント路線の競争
- 安全制御が差別化軸に浮上：「98% Problem」「harness engineering」による信頼性90%超への課題学術化
- コンテキスト同期・永続性・復帰可能性が実装要件化（Gorchestral, Draftの事例）
- テスト自動化とQA領域がエージェント統合の最初のターゲット（TesterArmy YC採択事例）
- CLI/デスクトップ/Webマルチプラットフォーム、permission制御、git統合、sub-agent管理の標準機能化
- Kiro設計への示唆：tool-roles分担、harness engineering、multi-model-routing強化、チーム協働対応

## 関連ページ
[[[[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]]]] [[[[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]]]] [[[[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]]]] [[[[2026-06-02 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）]]]] [[[[2026-06-05 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]]]] [[[[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]]]] [[[[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]]]]

## 関連概念（未作成）
`swarms機能（複数エージェント並行実行）` `98% Problem（信頼性90%超の課題）` `dog-fooding（自社ツールで自社検証）` `Agent-driven QA` `セッション永続化` `permission制御アーキテクチャ` `マルチモデルルーティング戦略` `TesterArmy（YC P26採択QAエージェント）` `Draft（エージェント間コンテキスト同期OSS）` `Gorchestral（モバイルからローカルAI開発セッション再開）` `Auras（dog-fooding標準化事例）`


X Learn [2026-06-19] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code / Claude Design 最新アップデートまとめ**（2026年6月19日時点）

### 1. 最大のトピック：**Claude Designの大型アップデート**（6月17日発表）

Anthropicが公式に発表した内容が現在最も熱いです。

**主な新機能：**
- **デザインシステムの一貫性維持**：リポジトリ、デザインシステムファイル、コードベースからデザインシステムをインポート可能。Claudeが自動であなたの実際のコンポーネントを使い、出力前にデザインシステム準拠チェックを行う。
- **キャンバス上での直接編集**：ドラッグ・リサイズ・アライメントが強化され、日常的に使いやすいエディタに大幅改善。
- **Claude Codeとの双方向連携**（今回最大の目玉）
  - Designで作ったものをそのままClaude Codeに渡して実装
  - Claude Codeのターミナルから`/design-sync`などでデザイン側に同期
- **外部ツール連携強化**：PDF、PowerPoint出力に加え、Canvaなど既存ツールへの出力対応。

これにより「仕様検討 → 画面設計 → 実装 → 修正」のサイクルをAIがほぼシームレスに横断できるようになりました。

公式リンク：https://claude.ai/design （有料プランでベータ利用可能、Web・デスクトップ両対応）

### 2. Claude Code側の最近の強化点

- **作業中プレビュー + プライベートリンク共有**：作っている途中で仕上がりを確認しながら進められ、チームメンバーにプライベートリンクで共有可能。
- **デスクトップアプリの大幅改善**：複数セッションを1ウィンドウで並行稼働、ターミナル・ファイル編集・HTML/PDFプレビュー・Diffビューをドラッグ&ドロップで自由にレイアウト。
- 使用量制限の緩和（Pro以上で以前より大幅に使いやすく）。
- 技術的改善：ripgrepによる高速コード検索、ワイルドカード対応のPermission rules、セキュリティ強化など。

### 現在の日本での位置づけ

日本では「**Claude Code**」をメインのAIコーディングツールとして使っているソロプレナー・個人開発者が非常に多く、n8nとの組み合わせでAI自動化を量産している人も目立ちます。

特に今回の**Claude Designとの連携強化**で、「もうデザイナーを待たなくていい」「少人数でもプロダクトの試作速度が段違い」という声が上がっています。

---

**もっと詳しく知りたい場合**：
- 具体的な使い方（`/design`コマンドの実例など）
- 個人開発での活用パターン
- 以前のアップデート（Cowork、Memory、Skillsなど）

どれか教えてください。すぐにまとめます。


X Learn [2026-06-19] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills と MCP の活用方法**（2026年最新まとめ）

Claude Code（Claudeのエージェント機能）で最も話題になっているのが **Agent Skills** と **MCP** です。この2つを正しく理解して組み合わせると、単なるチャットAIから「本当に仕事をしてくれるAI同僚」にレベルが上がります。

### 1. 各用語の役割（超整理）

| 用語          | 役割                     | 例え                     | 主な用途                     | 抽象度 |
|---------------|--------------------------|--------------------------|------------------------------|--------|
| **CLAUDE.md** | 常時参照される「AIの自己紹介カード」 | 会社のルールブック       | 出力スタイル・守るべき原則   | 基盤   |
| **Skills**    | 再利用可能な「業務マニュアル・手順書」 | 新入社員に渡す業務マニュアル | 議事録作成、競合分析、提案書作成、コードレビュー | 高     |
| **MCP**       | 外部サービスとの「配管・接続規格」 | 工具箱と工具             | Notion/Gmail/GitHub/Calendar/Slackなどと連携 | 低〜中 |
| **Hooks**     | 「この条件が起きたら自動実行」 | 自動スイッチ             | 作業完了後に通知・次の工程へ | -      |

**最も重要な違い**：
- **Skills** = 「**どうやるか**」（ワークフロー全体）
- **MCP** = 「**何と繋ぐか**」（道具）

SkillsはMCPを内部で使っているケースが多く、**「Skillの方が上位レイヤー」**という認識が現在主流です。

### 2. 効果的な活用パターン（これが本題）

#### 推奨の構築順序
1. **CLAUDE.mdを最優先で固める**（これがないと全部ブレる）
2. 頻出業務を **Skill化**（特に「品質を一定にしたい作業」）
3. 必要な外部ツールを **MCPで接続**
4. HooksやSubagentでさらに自動化

#### 実践的な組み合わせ例

**① 日常業務自動化（非エンジニアおすすめ）**
- Skill：朝会まとめ・メール返信テンプレート・レポート作成
- MCP：Gmail、Google Calendar、Notion
- 効果：朝に「今日のタスク整理して」と言うだけで、メールチェック→予定調整→Notion更新までやってくれる

**② 開発者向け（最強クラス）**
- Skill：PR作成フロー、コードレビュー基準、リファクタリング手順、ドキュメント更新フロー
- MCP：GitHub、Linear、Notion、Slack
- さらにSkillの中にSkillをネスト（入れ子構造）すると強力

**③ AIチーム化（上級者）**
- PM Skill + エンジニア Skill + レビュー Skill + 品質管理 Skill
- それぞれに専門MCPを紐づける
- Claudeに「このタスクは誰に振るべきか」まで判断させる

### 3. Skillsの作り方・活用のコツ

- ファイル名は `xxx.skill.md`（グローバルフォルダかプロジェクトフォルダに置く）
- 最初に**明確なスキル名と説明**を書く（これをClaudeが最初に読む）
- 「段階的開示」を意識する（最初は概要だけ読み、必要なら詳細を呼ぶ仕組み）
- 入れ子構造（Skillの中で他のSkillを呼ぶ）が非常に強力
- 作ったSkillは定期的に改善（弱点を分析 → Skill更新のサイクル）

### 4. MCPの活用ポイント

- 公式対応しているサービスはどんどん増えている（2026年6月現在）
- 自作MCPサーバーも作れる（一度作ればClaudeだけでなくCursorなど他のMCPクライアントでも使える）
- セキュリティに注意（本当に必要なものだけ接続）

最近の傾向として、「全部MCPでやっていたものをSkillに置き換えていく」人が増えています。モデルが賢くなった今、**高レベルな手順はSkillに任せた方が安定**するからです。

### 5. 始め方おすすめ（今日からできること）

1. まずは公式ドキュメントを読む
   - Skills: https://code.claude.com/docs/en/skills
   - MCP: https://code.claude.com/docs/en/mcp
   - CLAUDE.md(Memory): https://code.claude.com/docs/en/memory

2. 自分の一番面倒くさい繰り返し業務を1つSkill化してみる

3. Anthropic公式ブログも参考に：
   - 「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」

この組み合わせが上手く回り始めると、本当に「AIに仕事を奪われる」レベルではなく「AIに仕事を任せて人間はより創造的なことに集中できる」状態になります。

もっと具体的なSkill例（議事録用、競合分析用、PR作成用など）や、実際に使っている人のテンプレートが見たい場合は教えてください。用途別に深掘りします。


X Learn [2026-06-19] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計（Harness Engineering）** — 2026年現在の最重要トピックです。

### 1. ハーネスとは何か？（根本的な考え方）

**「モデルはエンジン。ハーネスが車（またはOS）である。」**

LLM自体は stateless な推論エンジンに過ぎません。本当に価値を生むのは、その周囲に構築する**ハーネス（足場・手綱）**です。

- プロンプトエンジニアリング → コンテキストエンジニアリング → **ハーネスエンジニアリング** が現在の成熟段階です。
- LangChainがTerminalBenchで「同じモデルでTop30→Top5」に跳ね上がった事例や、OpenAI社内での「人間が1行も書かずに100万行のプロダクトをCodexエージェントで作った」事例は、全てハーネスの質で決まっています。

ハーネスが優れていると、モデルを交換しても挙動が安定し、逆にモデルが良くてもハーネスが貧弱だとすぐに崩れます。

### 2. 推奨アーキテクチャ（2026年版）

```mermaid
graph TD
    A[LLM Inference Engine] --> B[Mediator Layer<br/>（ハーネスの心臓部）]

    subgraph "Externalized Intelligence"
    B --> C[Memory Layer<br/>・Working Context<br/>・Semantic<br/>・Episodic<br/>・Personalized]
    B --> D[Skills Layer<br/>・Playbooks<br/>・Heuristics<br/>・Normative Constraints]
    B --> E[Protocols Layer<br/>・Agent-User<br/>・Agent-Agent<br/>・Agent-Tool]
    end

    B --> F[Operational Mediators]
    F --> G[Orchestration Loop<br/>+ Ralph Loop]
    F --> H[Context Compressor<br/>+ Selective Recall]
    F --> I[Sandbox Executor<br/>（Container/Browser）]
    F --> J[Governance & Safety<br/>（予算・承認・ポリシー）]
    F --> K[Evaluation & Verification<br/>（自動テスト・LLM Judge）]
    F --> L[Observability & Tracing]
```

### 3. 各コンポーネントの設計ポイント

**（1）Orchestration Loop（最も重要）**
- 単純な ReAct ループではなく、**状態機械 + 明確な出口条件**を持つ。
- **Ralph Loop**（推奨パターン）：エージェントが「完了した」と主張したら即座にインターセプト → 自動テスト/リンター/レイアウトチェックを実行 → 失敗結果をフィードバックして強制継続。これを繰り返す。
- 最大イテレーション数、コスト上限、Human-in-the-Loopの強制ゲートをハードコードで入れる。

**（2）Memory Layer**
- すべてをコンテキストに詰め込まない。
- Working Context（現在進行中のタスク状態）はファイルシステム（永続ワークスペース）として持つのが強力。
- Episodic Memory（過去の成功/失敗トレース）はベクトル + グラフで管理。
- コンテキストが膨張したら、自動で要約・圧縮・選択的リコールをハーネス側で実行。

**（3）Skills & Protocols**
- スキルは「何を知っているか」ではなく「どう判断し、どう行動するか」（heuristics + normative constraints）。
- プロトコルは明確に分離（ユーザーへの報告形式、エージェント間手渡しルール、ツール呼び出し契約）。

**（4）Governance & Safety（これが差別化要因）**
- 破壊的アクションは必ず承認ゲート。
- 役割分離（決定する役割と実行する役割を分ける）。極端な例では14役割に分離して「1コンポーネントが決定と実行を同時にしない」設計も登場。
- ポリシー違反時は即座にロールバック可能な設計。

**（5）Evaluation Layer**
- 最終回答だけでなく**Trajectory評価**（過程も含めた評価）が必須。
- Autorubricや自動テストスイートをループ内に組み込む。
- 自己改善ループ（測定 → ハーネス調整 → 再実行）を閉じる。

### 4. 設計思想のスペクトラム（重要な意思決定）

- **Thin Harness（Anthropic寄り）**: モデルを信頼してシンプルなループに任せる。将来的にモデルが賢くなればハーネスを削れる設計。
- **Thick Harness（LangGraph寄り）**: 制御フローを明示的にコード/グラフで書く。信頼性とデバッグ性を最優先。
- **Hybrid（CrewAI寄り）**: 重要な部分はFlow（確定ロジック）、自律部分はCrewに任せる。

**推奨**: 最初は **Thick寄りで始めて**、モデルが進化したら徐々に削っていく（Scaffolding as removable）。モデルは特定のハーネスで学習されている場合が多いので、安易に全部削ると性能が落ちる。

### 5. 実装選択肢（2026年現在）

- **LangGraph**：最も成熟した「厚いハーネス」を作りやすい。
- **CrewAI + Flows**：生産性が高い。
- **Custom Minimal Harness**：多くのトップエンジニアが「教育目的でゼロから作る」動き（Akshayらの動きが影響大）。
- **Meta-Harness（Omnigentなど）**：Claude Code / Cursor / Codex / 自作エージェントを統一的にオーケストレーションし、ハーネスをスイッチ可能にするレイヤー。
- Observability：Phoenix（Arize）、LangSmith、OpenTelemetryを必ず入れる。

### 設計時に考えるべき質問（チェックリスト）

1. この機能はモデルの中に持つか、ハーネス（Memory/Skills/Protocols）に外部化するか？
2. モデルが「完了」と言ったら本当に信用できるか？（→ Ralph Loopが必要か）
3. ハーネスを1年後に薄くできる設計になっているか？
4. 同じモデルでもハーネスを変えたら性能が劇的に変わるポイントはどこか？
5.  observabilityが十分で、なぜ失敗したかが1分でわかるか？

---

この領域は現在も急速に進化しています。特に**「ハーネスベンチマーク」**（ハーネス自体の質を測る指標）の議論が活発です。

具体的にどの部分を深掘りしたいですか？

- 具体的なコードアーキテクチャ（LangGraphでの実装例）
- Ralph Loopの詳細設計
- 多役割分離（14 roles）パターン
- 企業内導入時のガバナンス設計
- 記憶層の具体的な実装

用途（コーディングエージェント、業務自動化、研究用など）を教えていただければ、より尖った設計をお伝えできます。


X Learn [2026-06-19] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新状況**（2026年6月19日現在）

### 1. Codex CLI（OpenAI）
**非常に活発に更新中**。現在最も勢いのあるCLIエージェントの一つです。

**最新バージョン:**
- **rust-v0.141.0**（stableになったばかり）
- **rust-v0.142.0-alpha.2**（本日リリース）

**主な最近のアップデート内容:**
- Rust書き直しによる大幅なパフォーマンス向上
- CLIとDesktopアプリの連携強化（`/app`コマンドの本格復活）
- remote execのE2E暗号化強化
- TUI改善、コンテキスト管理強化、バグ修正多数
- MCP対応の安定性向上

**確認先:**
- GitHub Releases: https://github.com/openai/codex/releases

現在、**Claude Code**と双璧と言われるレベルまで来ています。重いタスクを毎日回す人にはかなり安定してきているという声が多いです。

### 2. Gemini CLI（Google）
**本日で実質終了**。

- 2026年6月18日をもって、**無料・Google AI Pro・Ultraの個人アカウント**向けにサービス停止。
- 公式に**Antigravity CLI**への移行が強く推奨されている。
- 元メンテナーのJack Wotherspoon氏も「sad day」と投稿しており、コミュニティの反応はかなり荒れています（オープンソースで10万スター超えていたのに、という声多数）。

多くの人が「Gemini CLI → Antigravity CLI」に移行中ですが、クォータの厳しさや閉鎖的になった点で不満の声が目立ちます。

### 現在の勢力図（2026年6月）

| ツール          | 開発状況     | 評価傾向               | おすすめ度 |
|----------------|-------------|----------------------|----------|
| **Claude Code** | 非常に強い   | 現在最強クラス         | ★★★★★    |
| **Codex CLI**   | 更新激しい   | 急速に追いつき/安定性↑ | ★★★★★    |
| **Antigravity CLI** | Gemini後継 | 賛否両論（閉鎖的）     | ★★★☆☆    |

---

**結論:**
- **Codex CLI**を使いたいなら今が一番良いタイミングです。積極的に最新版に上げてOK。
- **Gemini CLI**はもう終わりに近いので、**Antigravity CLI**に移行するか、素直に**Codex**か**Claude Code**に乗り換える人が増えています。

もっと具体的に「インストール方法」とか「設定のコツ」とか「Claude Codeとの比較」が知りたい場合は教えてください。


論文精読: Agent Harness Engineering — A Survey (TMLR査読中・通称「98% Problem」一次情報)

# Agent Harness Engineering: A Survey（一次情報精読・2026-06-20）

> HN等で通称「The 98% Problem」と呼ばれる論文の本体。一次情報（OpenReview PDF・pdftotext抽出）を§1〜§12全層精読した記録。
> 出典: https://openreview.net/pdf?id=eONq7FdiHa （TMLR査読中・Under review）/ Project: Awesome-Agent-Harness

## 書誌

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 正式タイトル | Agent Harness Engineering: A Survey |
| 著者 | Junjie Li(CMU), Xi Xiao, Yunbei Zhang, Chen Liu 他19名 |
| 所属 | CMU / Yale / JHU / NEU / Tulane / UAB / OSU / Virginia Tech / **Amazon** |
| 規模 | 本文48頁＋付録・**170+ OSSプロジェクトをマッピング**（agent-harness最大コーパス） |

⚠ **「60% vs 98%」はブログの脚色で論文本体に無い**。論文の実証主張は下記の3結果（mod固定・harnessのみ変更）。

## Claim 1: Binding-Constraint Thesis（モデルでなくハーネスが律速）

モデルを固定しハーネスのみ変えた3つの実証：

| 実証 | 結果 | 変えたもの |
|------|------|-----------|
| Bölük (2026a) | コーディングベンチで**最大10倍**（15モデル横断） | edit-toolフォーマット＋周辺ハーネスのみ |
| Trivedy (2026) | GPT-5.2-Codex 52.8%→**66.5%**（Terminal-Bench 2.0・**+13.7pt**） | system prompt再構成・context注入・self-verifyフックのみ |
| Meta-Harness (Lee 2026) | Terminal-Bench-2 **76.4%**（全手動ハーネス凌駕） | 自動ハーネス最適化（モデル重み不変） |

→ いずれも有意とされるモデル改善（典型2〜4pt）を遥かに上回る。これが「98%問題」の実体。

## Claim 2: ETCLOVG 七層分類

従来6要素フレームに **Observability と Governance を独立層として追加**：

- **構造コア4層**: E(Execution/sandbox) / T(Tooling) / C(Context/memory) / L(Lifecycle/orchestration)
- **制御プレーン3層**: O(Observability) / V(Verification) / G(Governance)
- state管理はL層内（実行フローの隣）に配置

## Claim 3: 170+ OSSマッピング

E/T/L/Vは密、**O/Gは薄く商用プラットフォームに偏る**。task runners・multi-agent orchestrator・spec-driven開発ツールが新規に第一級カテゴリ化。

## 最重要知見: Context Drift（最難の未解決問題・§5.7）

- **Context Rot ≠ Context Drift**。Rot=単一推論で文脈過多→劣化。Drift=**100ターン超の軌跡全体で意図からズレる**
- 症状: 既出作業の反復・過去決定との無自覚な矛盾・目標喪失
- **compactionでも防げない**: 圧縮のたびに要約の微小不正確が複利的に発散。**そのズレを検知する仕組みが現アーキテクチャに無い**
- 結論: **context engineering単独では長期信頼性は解けない**。verifierループ＋戦略的human-in-the-loopチェックポイント＋異常検知（O層・G層）が必須補完

## §11 クロスレイヤー3問題

1. **Cost-Quality-Speed Trilemma**: 品質はスカラー目標化不可。「どのチェックを非同期/回帰スイートに回すか」を判断する設計問題
2. **Capability-Control Tradeoff**: 権限増＝制御問題拡大。セキュリティは後付けでなく設計軸
3. **Harness Coupling Problem**: 層は密結合し局所最適が脆い。**「ハーネス変更はシステム変更としてテストせよ」**
- §11.4 核心命題: 問いが「どうエージェントを作るか」→**「どうエージェント艦隊を inspectable かつ reversible に運用するか」**へ移行（frameworks→platforms）

## §12 五つの未解決問題

1. 実行環境の堅牢化・スケール（SandboxEscapeBenchでsandbox突破実証・1コンテナ/タスクは数万並列で破綻）
2. 長期状態維持＝**context管理を state estimation として再定義**（各圧縮で失う情報量を定量化・内部状態と実状態の乖離をboundできるか）。要: uncertainty-aware要約・provenance・矛盾処理・staleness markers・artifactからの状態再構成
3. **trace-native評価**: 失敗はモデル推論だけでなくtool schema/sandbox/stale context/flaky test/judge不安定が起源。「評価層は測定器として研究せよ、leaderboard生成器でなく」
4. **標準ハンドオフ契約**: text要約だけでなく intent/constraints/permissions/artifacts/provenance/budget/risk/trace/未解決判断 を移譲。OpenAI Symphony（issue tracker=control plane）を明示引用
5. **モデル改善時のscaffolding陳腐化**: 「scaffoldingは単調増加と仮定するな」。Anthropic実例「あるモデルで有用なcontext resetが強いモデルで不要に→削除でコスト減・品質不変」。harnessは自己最適化・自己単純化が必要（Meta-Harness/NLAH）

## production principles 具体数値（重要実証データ）

- **LangChain 2026調査: 観測性は89%導入・offline評価は52.4%のみ** = 「エージェントが何をしたかは見えるが、正しかったかを体系的に判定していない」構造的断絶（§7.5・§12.3）
- **Anthropicハイブリッド文脈枠組み**（§5.6）: 常時必要=pre-load / 条件付き=just-in-time retrieve / 窓飽和=compact / 探索でorchestrator汚染=sub-agent spawn。「**context管理はインフラの仕事でエージェントの仕事でない**」
- **Manus**: 単純subtask=context非共有 / 複雑subtask=full共有（共有はKVキャッシュ再利用を潰すのでタスク型ごと明示判断）
- **OpenAI**: 小チームが5ヶ月で約100万行の内部製品を「production codeを手書きせず」生成（harness engineeringの定義文脈）

## 当環境（shadow）への突き合わせ

| 論文の核心指摘 | shadowの現状 |
|--------------|------------|
| O層（観測性）普及 | agentboard/ccusage/PM2ログでカバー済 ✅ |
| **V層（trace→自動回帰評価）が手薄（52.4%）** | skill_eval_logはあるが「異常traceを回帰ケース化」する自動ループが無い ⚠ |
| §12.4 標準ハンドオフ=OpenAI Symphony | retry-policy.mdはSymphony由来だがハンドオフ契約（intent/budget/risk移譲）未実装 ⚠ |
| §12.5 scaffolding再評価 | contribution-tracking.md（死蔵物棚卸し）がこの思想の萌芽 ✅ |
| Context Drift対策=verifier別エージェント | goal-judge・敵対的相互検証で対応済 ✅ |
| 状態を外部書き出し（state estimation） | MMPO対策のstate.json/git書き出し方針と整合 ✅ |

**結論**: shadowで論文的に最も投資価値が高いのは **V層（Verification）の自動回帰ループ**（§12.3 trace-native評価・89%/52.4%ギャップにピンポイント一致）。今朝(2026-06-20)の横断学習Action①「評価ハーネス構築（trace保存＋自動評価パイプライン）」と完全合致。

## 関連
- 横断学習 2026-06-19 / X Learn ハーネス設計エントリ群（伝聞・要約版。本ページが一次情報）
- multi-model-routing.md（goal-judge/敵対的相互検証=Context Drift対策）
- contribution-tracking.md（§12.5 scaffolding再評価の萌芽）
- retry-policy.md（OpenAI Symphony由来）


X Learn [2026-06-20] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 新機能アップデート（2026年6月最新）**

### 1. **最大の新機能：Artifacts（6月18日リリース）** ★一番熱い

**@claudeai** が正式発表した最新機能です。

- セッション全体の文脈（コードベース、プラグイン、Skills、接続ツールなど）を活用して**インタラクティブなページを自動生成**
- 具体例：
  - 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
  - その他チーム向けの各種インタラクティブ資料
- 共有すると**リアルタイムで更新**される（セッションが進むたびに自動リフレッシュ）
- デフォルトでプライベート。組織内でのみ共有可能
- **Team / Enterpriseプラン限定ベータ**で利用開始

公式スレッド：
- [New in Claude Code: Artifacts](https://x.com/claudeai/status/2067671912038240487)[[1]](https://x.com/claudeai/status/2067671912038240487)

ブログも出ています：https://claude.com/blog/artifacts-in-claude-code

日本語圏でも「これめっちゃ便利」「交付効率が段違い」とかなり反響が出ています。

### 2. **Claude Designとの双方向連携（6月17日）**

- **Claude Design → Claude Code**：デザインをそのまま実装に渡せる
- **Claude Code → Claude Design**：ターミナルで作業したものをデザイン側に同期
- Claude Design側の強化：
  - デザインシステムをリポジトリ/コードベースからインポート
  - 出力前に自動で自社のデザインシステムと照合
  - キャンバス上で直接ドラッグ・リサイズ・アライン可能
  - PDF/PowerPointエクスポート、その他ツール連携強化

この連携は「rolling out today」と発表されたばかりです。[[2]](https://x.com/i/status/2067325887909884315)

### 3. **Anthropicの公式研究（6月16日）**

400,000セッションを分析した結果を公開：

- 50%以上が「コードの新規作成・修正」
- 約20%が「ソフトウェアの操作」
- 平均タスクの経済価値が前期間比で**27%向上**
- ソフトウェアエンジニア以外（ドメイン専門家）でも成功率がかなり高い（特に専門用語を正しく使える人）

→ 「Claude Codeはもうエンジニアだけのツールではなくなっている」というメッセージが強いです。[[3]](https://x.com/AnthropicAI/status/2066969532380721386)

### 現在のClaude Codeの立ち位置（2026年6月時点）

Claude Codeは単なる「コード生成ツール」から、**チーム全体で使う開発・コラボレーションプラットフォーム**へと完全にシフトしています。

特に：
- Artifacts（共有可能なライブ資料）
- Design ↔ Codeの双方向同期
- Skills / Hooks / CLAUDE.md / Coworkなどの蓄積機能

これらが組み合わさることで、非エンジニアを含めた組織全体でのAI活用がかなり現実的になってきています。

---

**もっと詳しく知りたい場合**、教えてください：
- Artifactsの具体的な使い方例
- 日本語でのおすすめSkill/プロンプト
- Teamプラン移行の価値判断
- Claude Designとの連携の具体例

すぐに深掘りします！


X Learn [2026-06-20] Claude Agent Skills MCP 活用

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

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリは、まさに今日本コミュニティで最も熱い話題の一つです。以下に**実践的に使えるレベル**で整理します。

### 1. Skills と MCP の基本的な違い

| 項目 | **Skills（スキル）** | **MCP（MCP Server）** |
|------|---------------------|---------------------|
| 役割 | 「**どうやるか**」の手順書・ノウハウ | 「**どこと繋ぐか**」の外部接続配管 |
| コンテキスト効率 | 非常に高い（メタデータだけ最初にロード） | 比較的重い（ツール定義がすべてロードされやすい） |
| 再利用性 | 最高（入れ子構造も可能） | 良いが管理が煩雑になりやすい |
| 向き | 社内プロセス、思考手順、分析手法、コーディング作法 | GitHub、Notion、DB、ブラウザ、カスタムAPIなど外部操作 |
| 現在のトレンド | **主流になりつつある** | 必要な部分だけ残してSkill化する動きが加速 |

**シンプルに言うと**：
- Skill = Claudeに「専門家の手順書」を持たせる
- MCP = Claudeに「外部ツールの腕」を与える

### 2. 最強の組み合わせ方（これが本題）

現在のパワーユーザーは以下のように使い分けています：

**推奨アーキテクチャ（2026年現在）**

1. **CLAUDE.md**（最重要）
   - プロジェクトの哲学、判断基準、品質基準を全部書く
   - これがAgentの「性格」を決める

2. **Core Skills**（Agentの骨格）
   - 最も頻度が高い作業手順をSkill化（例：要件定義Skill、調査Skill、コードレビューSkill、PR作成Skill）
   - Skillの中で別のSkillを呼び出す**入れ子構造**を積極的に使う
   - Skillの中に「この状況ではこのMCPを使う」と明記

3. **MCP**（必要な外部接続のみ厳選）
   - 全部MCPにするのは非推奨（コンテキストが膨張する）
   - 本当に「外部と双方向通信が必要」なものだけ残す
   - 多くの人が「便利だったMCPをSkillに変換」して軽量化している

### 3. 具体的な活用事例

- **マーケティング担当者**：リード獲得→調査→パーソナライズDM→フォローアップの一連の流れをSkill群として構築 + LinkedIn/MailのMCP接続
- **エンジニア**：リファクタリングSkill、テスト作成Skill、新機能実装Skillを階層化 + GitHub MCP
- **事業責任者**：競合調査Skill、事業計画Skill、決算分析Skillを作成 + Notion/Slack MCP

特に強いのは**「Skillの中にMCP呼び出しの判断ロジックを入れる」**パターンです。
Claude自身が「このSkillではこのMCPを使うべき」と自律的に判断するようになります。

### 4. 実践Tips（すぐに使えるもの）

- Skillsは**粒度**が命。大きすぎず小さすぎず「1つの明確な目的」に特化させる
- Skillのメタデータ（YAML部分）を丁寧に書くほど、Claudeの呼び出し精度が上がる
- 最初はMCPを多めに作って「これはSkill化した方がいいな」と感じたものを変換していくのが効率的
- Hooks（特定のタイミングで自動発火）と組み合わせるとさらに強力

### おすすめ学習リソース

- 公式ブログ：**「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」**
- チャエンさんの用語解説スレッド（非常に分かりやすい）
- @oikon48さん、@sumika45379さん、@gota_baraさんの発信（Skills/MCPの実践知が豊富）
- 最近発売されている「Claude Code実践レシピ100本」（MCP/Skills特化の本）

---

**質問を深掘りしたい場合**、以下を教えてください：
- あなたは何を自動化したいですか？（開発？マーケティング？分析？事業オペレーション？）
- 現在どのレベルでClaude Codeを使っていますか？

用途を教えていただければ、その用途に特化した**Skill設計例**や**MCP選定方針**を具体的に出せます。


X Learn [2026-06-20] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計ガイド（2026年最新知見ベース）**

「AIエージェント ハーネス設計」は、現在最も重要なトピックのひとつです。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（Harness Engineering）**です。

### ハーネスエンジニアリングとは

ハーネス（harness）とは本来、馬の力を制御・方向づけするための馬具（手綱・鞍など）を指します。これをAIエージェントに当てはめると：

> **「Humans steer, Agents execute」**
> 人間はゴール・制約・品質基準を決め、エージェントはそれに従って実行する。人間が馬を操るように、エージェントの raw な知能を「OS級の環境」で制御する仕組み全体を設計すること。

有名な事例として、OpenAIのチームが**Codexエージェントだけで5ヶ月で約100万行のコード（1500 PR）**を生成し、社内プロダクトを構築したケースが挙げられます。このアプローチ全体が「Harness Engineering」と呼ばれました。[[1]](https://x.com/i/status/2023008135464788127)

比喩としてよく使われるのは「**モデル = CPU、ハーネス = OS**」。モデルがどれだけ賢くなっても、ハーネス（環境・足場）が貧弱だと業務で使えないということです。

### ハーネス設計の全体像（推奨アーキテクチャ）

```mermaid
graph TD
    A[Steering Layer<br/>人間の手綱・SSoT] --> B[Orchestration Layer<br/>Temporal / LangGraph / AgentCore]
    B --> C[Agent Runtime / Execution Harness]
    C --> D[Tool Harness<br/>権限制御・サンドボックス]
    C --> E[Memory Harness<br/>階層型記憶]
    B --> F[Observation & Evaluation Layer<br/>Tracing + LLM-as-Judge]
    F --> G[Quality & Safety Gates]
    G --> H[Feedback Loop<br/>自動改善]
    H --> C
    style A fill:#e3f2fd
    style F fill:#f0f4c3
```

### 主要コンポーネント詳細設計

#### 1. Steering Layer（最も重要）
- タスク定義の標準化：**Goal + Constraints + Acceptance Criteria + Quality Rubric**
- **SSoT（Single Source of Truth）**の構築：オントロジー、設計ルール、最新仕様をリポジトリ内に集中管理（Chabitの事例で特に強調されているポイント）。[[2]](https://x.com/i/status/2067619762428101099)
- これをエージェントが常に参照できるように自動注入する仕組みが必須。

#### 2. Orchestration Layer
- 耐久性実行エンジン（**Temporal.io** を強く推奨）
- 状態管理、中断・再開、補償処理（SAGAパターン）
- Multi-agent協調（Planner Agent + Executor Agent + Reviewer Agent など）

#### 3. Execution Harness（実行中核）
- **Reasoning Gravity（推論の重心）に合わせた設計**が2026年現在の最重要ポイント。
  - Claude Code系 → Plan-first（計画重視）のハーネス
  - Codex系 → Execution-feedback（実行結果を見て修正）のハーネス
- 両者は根本的に必要な環境が異なるので、ここを間違えると大幅に性能が落ちる。

#### 4. Tool Harness
- ツールごとに権限分類（Read / Write / High-Risk）
- サンドボックス実行（E2B、Firecracker、動的Worktreeなど）
- 入力検証・出力検証・自動ロールバック機構

#### 5. Memory Harness
- 階層型記憶設計：
  - Working Memory（現在のタスク）
  - Semantic Memory（ベクトル検索）
  - Procedural Memory（これまでの成功パターン）
  - Project Memory（SSoT連携）

#### 6. Observation & Evaluation Layer
- **Trace Everything**：OpenTelemetry + Agent特化のセマンティック規約
- 評価軸：Correctnessだけでなく **Maintainability（保守性）・Security・Efficiency** も測定
- LLM-as-Judge + 自動テスト実行 + 人間レビューゲートを組み合わせる

### 設計原則（これを守るだけで品質が段違い）

1. **Environment > Prompt** — プロンプトを磨くより、ハーネスを磨け
2. **SSoT First** — 情報が散在している状態で高品質ハーネスは作れない
3. **Reasoning Gravityを意識** — 使う主力モデル/エージェントに合わせて環境を最適化
4. **QualityをAutomaticにする** — テスト・lint・セキュリティチェックをエージェント自身のループに組み込む
5. **Observability First** — 何が起きているかが見えないハーネスは本番投入不可

### 技術スタック例（2026年時点の実践的組み合わせ）

- **Orchestration**: Temporal.io または AWS AgentCore Harness
- **Agent Framework**: LangGraph（カスタムハーネスを載せる）または新世代Agent OS
- **LLM Layer**: LiteLLM + インテリジェントRouter
- **Observability**: Phoenix / LangSmith / Helicone
- **Sandbox**: E2B または自前Worktree自動生成
- **Guardrails**: Llama Guard系 + ドメイン特化分類器

### 実装の進め方（推奨順序）

1. SSoT + 品質Rubricの定義（これが一番効く）
2. 最小構成のExecution Harness + Tracing
3. Tool HarnessとSafety Gatesの強化
4. Evaluation Loopの構築（自動改善サイクル）
5. Multi-agentパターンとスケーリング

---

この設計で**Terminal Benchなどのベンチマークで大幅順位向上した事例**も複数報告されています。

もっと具体的に知りたい部分があれば教えてください：
- Tool Harnessの権限モデル詳細
- 品質Rubricの具体例
- LangGraphでの実装コード例
- Chabit式SSoTとの連携パターン
- コーディングエージェント特化ハーネス設計

必要に応じて、さらに深掘りした設計資料をお渡しします。


X Learn [2026-06-20] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI / Gemini CLI 最新状況（2026年6月20日現在）**

### Gemini CLI
- **個人向け提供が停止**されました（6月18日頃）。
- 公式に deprecated / サービス終了。
- **移行先は Antigravity CLI（Google Antigravity）** です。
  - Google AI Pro/Ultra加入者向けに移行が案内されています。
  - 企業向け（Google Code Assist契約やAPIキー使用）は影響なし。

**コミュニティの反応はかなり悪いです**：
- バグが多い
- 制限が厳しくなった（以前よりリクエスト上限が大幅ダウンしたとの声多数）
- オープンソース部分がクローズドになった
- 「Google Graveyardにまた一つ…」という失望の声

多くの人が **Claude Code** や **Codex** への乗り換えを検討・実行しています。

### Codex CLI / Codex
現在も「Claude Code」「Codex」「Antigravity CLI」を3大勢力のように語られることが多いです。

Codexはターミナル内でコードベース全体を理解させながら編集・実行・デバッグを行うAIエージェント系CLIの一つとして生き残っており、最近のポストでも「Claude CodeやCodexに乗り換え」という言及が目立ちます。

（正確には「Codex」という名前の特定ツールか、Codex系エージェントの総称として使われている可能性があります）

### 現在のオススメ動向

| ツール             | 現状評価                  | 備考                          |
|--------------------|---------------------------|-------------------------------|
| **Claude Code**    | 非常に強い                | 行動力・正確性で現在優勢      |
| **Antigravity CLI**| 移行先だが評判はイマイチ | Google公式後継                |
| **Codex**          | 堅実に使われている        | 乗り換え先候補として人気     |
| Aider / Cline      | 安定の選択肢              | ライトに使うならこちらも有力 |

---

**今一番ホットなのは「Claude Code vs Antigravity CLI」の比較**です。

Gemini CLIをよく使っていた人で「もう一度本気でターミナルAIエージェントを使いたい」という場合は、**まずはClaude Codeを試す**人が最も多い状況です。

もっと具体的に知りたい場合（インストール方法、比較、設定Tipsなど）を教えてください。


日報 2026-06-20 学習まとめ

# 日報 2026-06-20 学習まとめ

2026-06-20の学習まとめ。Claude Codeの新機能アップデート、アーキテクチャ設計、CLIの最新状況などをまとめる。Claude Codeの運用高度化が共通軸で、プロンプトライブラリの蓄積、専用スキルの注入、物理制御の統合が重要。評価ハーネスの構築、CLI間のルーティング層の作成、UIスキルの統合、Stream Deck+の導入が取るべきアクション。

## ポイント
- Claude Codeの新機能アップデート
- アーキテクチャ設計
- CLIの最新状況
- プロンプトライブラリの蓄積
- 専用スキルの注入

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

## 関連概念（未作成）
`プロンプトエンジニアリング` `AIエージェントの物理制御`


横断学習 2026-06-21

# 横断学習 2026-06-21

```json
{
  "summary": "2026-06-21の横断学習では、AIエージェントの進化をテーマに、Claude CodeやOpenAI CodexなどのAIエージェントの多様化、ローカルファーストとオープンソースの技術的進歩、エージェントのオーケストレーションとサブエージェントの活用、AIエージェントの実用化が焦点。エージェントの学習データ分析、オーケストレーション活用、ローカルファーストとオープンソースのアプローチを取り入れることで、エージェントの性能向上と自動化を図る。",
  "key_points": [
    "AIエージェントの進化",
    "Claude CodeやOpenAI CodexなどのAIエージェントの多様化",
    "ローカルファーストとオープンソースの技術的進歩",
    "エージェントのオーケストレーションとサブエージェントの活


X Learn [2026-06-21] 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21日時点）**

### 1. 最大の最新アップデート：**Artifacts（アーティファクト）** ★最重要

2026年6月18日に公式発表された現時点で一番熱い新機能です。

**主な特徴**
- セッションの内容から**インタラクティブなビジュアルページ**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、システム構成図、進捗可視化、デバッグタイムラインなどが作れる
- セッションが進むたびに**自動で更新**される（Living Document）
- プライベートリンクでチームに共有可能（組織内限定）
- コードベース全体、使っているSkills/Plugins/Toolも全部考慮して生成

**特に強い場面**
- 非エンジニアへの説明
- チーム内PRレビュー・進捗共有
- 「何をやってきたか後から追えない問題」の解決
- ダッシュボードや可視化資料を毎回作る手間がほぼゼロに

現在は **Team / Enterpriseプラン限定のベータ** ですが、非常に評価が高い機能です。

公式発表（@claudeai）：
> "Interactive pages built from your session, like a PR walkthrough or a living project dashboard, shared with your team at a private link. As your session keeps working, the artifact refreshes."

### 2. その他の主要アップデート（2026年前半）

**Desktopアプリの大幅強化**
- ローカルファイルに直接アクセス可能（ターミナル常時起動不要）
- Server Preview機能（Cursorライクなリアルタイムプレビュー）
- ワンボタンでのローカルコードレビュー（インラインコメント挿入）
- PR監視＋自動修正＋自動マージ機能
- セッションのデバイス間移動（CLI ↔ Desktop ↔ Web）

**Slash Commandsの充実（特に2026年強化分）**
- `/review`、`/test`、`/debug`、`/plan`、`/rewind`
- `/init`（プロジェクトメモ帳作成）、`/memory`（記憶確認・編集）
- `/fast`（爆速モード）、`/model`（モデル切り替え）
- `/compact`、`/status`、`/help` なども依然として強力

**その他トレンド**
- **Dynamic Workflows**：Opus 4.8 + "ultracode" + "workflow" という呪文で、複数のサブエージェントを並列起動→相互検証→改善を自動で行う
- 全体的な速度改善（特に複雑なタスクでの大幅高速化報告多数）
- Skills / Hooks / MCP / Subagents / CLAUDE.md などの先進的な運用パターンが成熟

### おすすめの今すぐやるべきこと

1. **`/help`** をまず打ってみる（最新のコマンド一覧が見れる）
2. Artifactsが出せる環境（Team/Enterprise）なら、既存のセッションで「この作業をArtifactsとしてまとめて」と指示してみる
3. まだ本格的に使っていない人は、**CLAUDE.md作成 → /init → /plan** の流れを一度やってみる

この分野は本当に進化が速いです。特に「コードを書く」から「チームで成果を共有・維持する」フェーズにシフトしているのが2026年現在のClaude Codeの特徴です。

特定の機能（Artifactsの具体的なプロンプト例、Skillsのおすすめ、Desktopの設定など）を深掘りしたい場合は教えてください！すぐにまとめます。


X Learn [2026-06-21] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills と MCP の活用法**（2026年最新）

「Agent Skills」と「MCP」は現在、**Claude Code（およびClaude全般）のエージェント構築で最も重要な2大要素**です。多くの人が混同していますが、**競合ではなく完全に補完関係**にあります。

### 1. 基本的な違い（これを一番最初に押さえる）

| 項目       | MCP                              | Agent Skills（スキル）                  |
|------------|----------------------------------|---------------------------------------|
| **役割**   | **能力のレイヤー**（外部接続）     | **プロセスのレイヤー**（使い方・手順） |
| **何をするか** | 外部ツール・サービスと繋ぐ「配管」 | その能力を「どう使うか」の手順書       |
| **例え**   | 電動ドライバー本体                 | そのドライバーの正しい使い方のマニュアル |
| **作成難易度** | 比較的高め（サーバー必要の場合あり） | 比較的簡単（Markdown中心）            |
| **強み**   | 実際に外の世界を動かせる           | 出力の品質と一貫性が劇的に上がる       |

**公式の核心的な言葉**：
> MCPで接続し、Skillsで使いこなす。これが本当のエージェント。

### 2. 最も効果的な活用パターン（2026年現在）

#### パターン①：**Skills最優先**（現在主流）
多くの上級者は「まずはSkillsをガンガン作る」スタイルに移行しています。

**おすすめSkills例**:
- **X投稿Skill**：読者像・NG表現・投稿パターン・自己リプ戦略・チェックリスト全部入り
- **コードレビューSkill**：セキュリティ観点・パフォーマンス・可読性・チームルール
- **議事録→タスク分解Skill**：Notionへの書き方・優先度付け方・質問の返し方
- **競合調査Skill**：調査軸・情報源の優先順位・まとめ方のテンプレート

**3〜4回以上繰り返し説明している作業は、ほぼ全てSkill化候補**です。

#### パターン②：**MCP + Skillsの組み合わせ**（最強）
これが最終形態です。

例：
- MCPで**Notion・GitHub・ブラウザ・Slack**に接続
- Skillsで「この情報をどう解釈して、どのようなフォーマットでNotionにまとめるか」を教える

これにより、**ただツールが使えるだけでなく、チーム独自のやり方で一貫して動く**ようになります。

#### パターン③：**Hooks + Skills + Subagent**
- **Hook**：特定の条件を検知したら自動でSkillsを実行
- **Subagent**：特定の役割を完全に任せる（例：リサーチ専門SubagentにSkillsを渡す）

### 3. 実務での具体的な活用例

**個人開発者・ソロ起業家**
- ブログ記事作成Skill（SEO観点・独自性・読者体験全部込み）
- プロダクト企画Skill
- セールスメール作成Skill

**企業・チーム導入**
- 経費精算チェックSkill
- コードレビューSkill（全エンジニア共通）
- 顧客対応Skill（トーン・エスカレーション基準・ドキュメント化ルール）

**最も価値が出ている領域**（コミュニティ観測）
1. 資料作成・議事録処理
2. コード関連（レビュー・リファクタリング・テスト）
3. 調査・リサーチ業務
4. 定型的な顧客対応

### 4. 始め方おすすめ順序

1. **CLAUDE.md**をしっかり書く（プロジェクトの前提・価値観・禁止事項）
2. **頻出する説明をSkills化**（これが一番効果が出やすい）
3. 必要な外部ツールを**MCPで接続**
4. Skillsの中で「そのMCPツールをどう使うか」を明記

### 参考になる一次情報

- 公式ブログ：**「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」**
- すみかさん（@sumika45379）の図解シリーズ（Skillsオタクとして有名）
- そらさん（@sora19ai）の用語整理スレッド
- Anthropicエンジニアが社内活用を解説した32分の動画（非常に価値が高い）

---

**質問があれば具体的にどうぞ：**

- 「この業務をSkill化したい」→業務内容を教えてください
- 「特定のMCP（Notion/Github/ブラウザなど）の活用法」
- 「Skillsの書き方のテンプレートが欲しい」
- 「チーム導入時のルール設計」

現在のClaude Codeは「ただプロンプトを長く書く」時代から完全に脱却し、**Skillsという再利用可能な知見の資産化**の時代に入っています。

この考え方を掴めると、生産性が段違いに跳ね上がります。


X Learn [2026-06-21] AIエージェント ハーネス 設計

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

「AIエージェント ハーネス設計」というクエリは、まさに今最も重要なトピックの一つです。モデル自体ではなく、**モデルを囲む環境（Harness）**がエージェントの性能を大きく左右するという認識が、Anthropic・OpenAI・LangChain/LangGraph・CrewAIなどの主要プレイヤーで共通しています。[[1]](https://x.com/i/status/2042586319390674994)[[2]](https://x.com/i/status/2057707195933110432)

### 1. ハーネスとは何か

ハーネス（Harness）は、** statelessなLLMを信頼性が高く、制御可能で、観測可能な自律エージェントに変えるための実行環境・制御層**です。

主な役割：
- モデルに毎回読ませる「指示（System Instructions / Meta-Prompt）」
- 永続的な状態管理（State Persistence）
- 完了宣言を許さない**Verification Gates**
- スコープの制限（1つのタスク/機能にロック）
- セッションの明確なライフサイクル（Start Clean → Work → Verify → End Clean）

これがないと、エージェントは「コードを書いた→Doneと言った→実は壊れている」という失敗を繰り返します。

### 2. 設計哲学のスペクトラム（Thin vs Thick）

| アプローチ     | 代表例          | 特徴                              | メリット                          | デメリット                          | 向いているケース          |
|----------------|----------------|-----------------------------------|-----------------------------------|-------------------------------------|---------------------------|
| **Thin**      | Anthropic     | 「愚かなループ」+ モデルにほぼ全権限 | モデルが進化したら簡単に簡略化可能 | 現在のモデルでは信頼性が低い       | 研究・高速プロトタイピング |
| **Medium**    | OpenAI Agents | Code-first（Pythonロジック）+ Priority Stack | 開発者にとって自然                | 複雑なワークフローで制御が弱まる   | 開発者向けツール          |
| **Thick**     | LangGraph, CrewAI Flows | 明示的なグラフ/フロー + 決定論的制御 | 信頼性・デバッグ性・チェックポイントが強い | モデルが進化しても一部が陳腐化しやすい | **本番運用・企業利用**    |

**2026年の推奨**: **Pragmatic Thick**（厚めの制御を基本としつつ、Scaffoldingとして「取り外し可能」に設計する）。モデルが賢くなったら特定のノードを削除・融合できるようにする。[[1]](https://x.com/i/status/2042586319390674994)

### 3. 推奨アーキテクチャ（全体像）

```mermaid
graph TD
    subgraph "Harness Core"
        A[Session Manager] --> B[State Store<br/>(Checkpointing)]
        B --> C[Meta-Instruction Loader]
        C --> D[Orchestrator Graph]
    end

    subgraph "Graph Nodes"
        D --> E[Planner / Router]
        E --> F[Reasoner<br/>(LLM Call)]
        F --> G{Action Type?}
        G -->|Tool| H[Tool Harness<br/>(Validate→Sandbox→Execute)]
        G -->|Final Answer| I[Verifier Gate]
        H --> J[Observation Parser + State Update]
        J --> F
        I -->|Pass| K[Session Finalizer<br/>+ Artifact Export]
        I -->|Fail| F
    end

    subgraph "Supporting Layers"
        L[Memory System<br/>(Short/Long-term + Vector)]
        M[Guardrails & Safety Layer]
        N[Observability<br/>(Trace, Cost, Audit)]
        O[Human-in-the-Loop Gateway]
    end

    L -.-> D
    M -.-> H
    M -.-> I
    N -.-> D
    O -.-> I
```

**核心はState Graph + Checkpointing**です。LangGraph（または同等のフレームワーク）を使うと、各ノード間の状態を自動で永続化でき、クラッシュ時や中断時の復旧が極めて強力になります。

### 4. 各コンポーネントの詳細設計

#### (1) Meta-Instruction Layer（最も重要）
毎ターン/セッション開始時に読ませる指示群：
- 全体ビジョン（What is the ultimate goal?）
- スコープ制限（Do not touch X, Y）
- Verification基準（何をもって「完了」とするか）
- 出力フォーマット厳格化
- 失敗時の振る舞い

これを**バージョン管理**し、A/Bテストできるようにする。

#### (2) State Management
- **必須項目**: Current Task, Artifacts（生成物）, Verification Status, Compressed History, Tool Use Log
- 永続化: Postgres（構造化状態） + Redis（高速アクセス） + Blob Storage（Artifacts）
- チェックポイント: 重要なノード終了後に必ず保存（Temporal.io併用が強力）

#### (3) Tool Harness（安全の要）
- Tool Registry（スキーマ、権限、レートリミット、side-effect分類）
- Pre-execution Validation（入力サニタイズ、権限チェック、LLM-as-Judge）
- Sandbox Execution（Docker/Firecracker/Cloud Function）
- Post-execution Audit + Structured Output Parsing

#### (4) Verification Gates
- 自動検証（単体テスト実行、diffチェック、LLM Judge）
- 人間承認（高リスクアクション時）
- 「Done」を宣言する前に必ず通過させる

#### (5) Memory System
- Working Memory（現在のコンテキスト）
- Episodic Memory（過去のセッション）
- Semantic Memory（RAG + Graph RAG）
- 積極的な要約・圧縮機構

#### (6) Observability & Governance
- OpenTelemetry + LangSmith/Phoenix/Helicone相当
- 全ての決定にTrace IDを付与
- Cost Guardrail（予算超過で自動停止）
- Audit Log（誰が・いつ・何を承認したか）

### 5. 実装おすすめスタック（2026年時点）

- **フレームワーク**: LangGraph（明示的制御が欲しい場合）または **Custom Graph on Temporal.io**（超長時間実行・信頼性最優先）
- LLM: Claude 4 / Grok / GPT-5系をタスクに応じてルーティング
- 状態管理: Pydanticモデル厳格化 + JSON Schema
- 観測: OpenLLMetry + 自前ダッシュボード
- Sandbox: Firecracker microVM or 専用Kubernetes namespace

### 6. 設計時のベストプラクティス

1. **Scaffolding Mindset** — 「モデルが賢くなったら削除できる」設計にする。
2. **Remove Complexity Iteratively** — 新しいモデルが出たら、Plannerノードや一部のVerificationを削除して性能を再測定。
3. **Vision First** — ハーネス設計の前に「このエージェントは何のために存在するのか（ビジョン）」を明確にする。これがループ設計と指示の根源になる。[[3]](https://x.com/kawai_design/status/2067799814985994477)
4. **評価をハーネスに組み込む** — 単なる成功率ではなく、Verification Pass Rate、Human Intervention Rate、Cost per Successful TaskをKPIにする。
5. **最初は厚く、後で薄く** — プロダクションでは厚めの制御から始め、信頼性が確保できたら徐々にモデルに任せる。

---

この設計をベースに具体的なユースケース（コード生成エージェント、業務自動化エージェント、リサーチエージェントなど）があれば、さらに詳細な設計書（クラス図、状態遷移図、プロンプト例、LangGraph実装スケルトン）を作成できます。

必要であれば：
- 特定のドメイン向けハーネス設計
- Thin Harness版との比較実装
- 実際のLangGraphコード例

をお伝えします。どの方向を深掘りしますか？


X Learn [2026-06-21] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情報（2026年6月21日時点）**

### Gemini CLI
**最も重要な更新：サービス終了**

- 2026年6月18日頃、Googleは**Gemini CLIの個人アカウント（Free/Pro/Ultra）向けサービスを終了**しました。
- 公式に**Antigravity CLI（またはAntigravity）への移行**を強く推奨しています。[[1]](https://x.com/AIMIRAI46487/status/2067810383893803253)

ユーザー感想（直近の声）：
- 移行した人の多くが「Gemini CLIとは別物」「圧倒的に賢くなった（night and day）」「hallucinationが激減して実用的になった」と高評価。
- OSS貢献者からは「コミュニティの努力を殺した」と残念がる声もあるが、性能向上は認められている模様。[[2]](https://x.com/varshneydevansh/status/2067986571866100110)

**後継ツール**
- **Antigravity CLI**（Google公式の新方向性）
- CLIだけでなくGUI版も好評の声あり。
- インストールは `antigravity.google` 関連の公式ルートから（詳細は最新のGoogle発表を確認）。

### Codex CLI（OpenAI系）
**現在進行形で活発に使われているツール**の一つです（Claude Code、Cursor、Antigravityと並んでよく比較される）。

- **最新バージョン**: 0.141.0前後（rust-v0.141.0も言及あり）。[[3]](https://x.com/fujibee/status/2068490240462110895)
- 特徴：TUI、Remote Executor（VPS対応）、Skills marketplace、リアルタイムspeech対応など本格的agentic機能が強い。

**注意点（最新版特有）**：
- 0.141で**monitorモードの不具合**（agmsgなどと組み合わせた時にbridgeが立ち上がらない）が報告されている。
- Intel Macでskillロード時にクラッシュするケース（code signing関連）。
- 画像生成が動かない報告もあり、一部ユーザーは **0.139.0にダウングレード**して安定運用している。[[4]](https://x.com/programming_ono/status/2068538694311801173)

### まとめ・おすすめ
- **元Gemini CLIユーザー** → 今すぐ **Antigravity CLI** に移行が最優先。性能向上がかなり大きいようです。
- **Codex CLIユーザー** → 0.141を試しつつ、バグに当たったら0.139に戻すのが現実的。引き続き強力な選択肢。
- 両方とも「Skills（エージェント拡張機能）」をインストールして使う流れが2026年の主流になっています。

もっと具体的なインストールコマンド、移行手順、または特定の使い方（例：remote開発、特定タスク）が知りたい場合は、詳しく教えてください！すぐに最新の情報を追加で調べます。


日報 2026-06-21 学習まとめ

# 日報 2026-06-21 学習まとめ

2026年6月21日、Claude CodeのArtifacts機能が発表され、Agent SkillsとMCPの関係が明らかにされた。AIエージェントの進化が焦点で、shadow環境での学習データ分析、エージェントのオーケストレーション活用、ローカルファーストとオープンソースのアプローチが推奨された。

## ポイント
- Claude Code Artifacts機能発表
- Agent SkillsとMCPの補完関係
- AIエージェントの進化
- shadow環境での学習データ分析
- エージェントのオーケストレーション活用
- ローカルファーストとオープンソースのアプローチ

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

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントの進化` `shadow環境の活用` `ローカルファーストのアプローチ`


横断学習 2026-06-22

# 横断学習 2026-06-22

AIによる開発支援が進化している。Claude CodeやCodexなどのAIコーディングツールが登場し、開発環境を自動化し、開発者の生産性を向上させている。AIによるコードの生成、編集、デバッグが可能で、開発チームの協業を支援する機能も備わっている。また、AIによるコードの分析やセキュリティチェックも実現可能である。

## ポイント
- AIコーディングツールの登場
- 開発環境の自動化
- 開発者生産性の向上
- AIによるコード生成・編集・デバッグ
- 開発チームの協業支援

## 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エンジニアリング` `自動化開発`


X Learn [2026-06-22] Claude Code 新機能 アップデート

[[1]](https://x.com/i/status/2067671912038240487)[[2]](https://x.com/i/status/2067325887909884315)**Claude Code 新機能・アップデートまとめ（2026年6月22日時点）**

Claude Codeはここ数ヶ月で特に**「単独AI → AI開発チーム」**への根本的な進化を遂げています。直近の大型アップデートを中心に整理します。

### 1. Agent Teams（エージェントチーム）※最も重要な変更
これが現在一番話題の機能です。

- **Lead Agentが複数のPeer Agent（サブエージェント）を自動生成**して役割分担
- エージェント**同士が直接通信**可能（従来は親に報告するだけの一方通行だった）
- **サブエージェントの入れ子化（最大5階層）**に対応
- 役割例：Explore、Plan、Implement、QA/Reviewerなど
- 共有タスクリストを介して自律的に相談・レビュー・修正ループを回す
- `.claude/agents/` ディレクトリに設定を置くだけでチームを展開可能

**実務への影響**
大規模リファクタリング、複雑な新機能開発、相互レビューが必要な作業で特に強いです。多くの日本ユーザーが「コーディング速度が3倍になった」「業務が変わる」と評価しています。

### 2. Artifactsの大幅進化（6月18日公式発表）
- セッション全体のコンテキスト（コードベース・スキル・ツール）を活用した**インタラクティブなライブページ**を作成
- PRウォークスルー資料や「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（更新はリアルタイム反映）
- Team/Enterpriseプランでベータ公開

セッションが進むたびにArtifactが自動更新されるのが強力です。[[1]](https://x.com/i/status/2067671912038240487)

### 3. Claude Designとの双方向連携（6月17日公式発表）
- `/design-sync` でデザイン → コード実装へ自動ハンドオフ
- Claude Code側からもデザインを呼び出して編集・同期可能
- **自分のデザインシステムをimport**してブランド準拠で生成（以前の「テンプレっぽいUI」問題が大幅改善）
- デザインシステムのロック機能も追加

デザインと実装の境界がかなり曖昧になってきています。[[2]](https://x.com/i/status/2067325887909884315)

### その他の最近の強化
- **権限管理・自動モードのレビュー機能**強化
- Desktop版のServer Preview、ローカルコードレビュー、PR自動監視・修正・マージ機能
- Agent View（複数エージェントの同時管理画面）
- セッションのデバイス間移動性向上

### 注意点
- **Agent Teamsはトークン消費が激しい**（通常の数倍〜7倍になるケースも）。重量級タスクに絞って使うのが現実的
- 一部でツール呼び出し失敗などのバグ報告あり（特にHandoffスキル関連）
- 実験的機能は設定（環境変数や`settings.local.json`）で有効化が必要な場合が多い

---

**全体の方向性**
「AIにコードを書いてもらう」時代から、「AIチームをマネジメントして開発を進める」時代に明確に移行しています。特に**Agent Teams + Artifacts + Design連携**の組み合わせはかなり強力です。

もっと詳しく知りたい部分があれば教えてください：
- Agent Teamsの具体的な設定方法・プロンプト例
- コスト管理のコツ
- 実際の使用感（日本ユーザーの実例）
- 特定の機能の深掘り

必要であれば最新の公式発表スレッドもさらに掘ってきます。


X Learn [2026-06-22] Claude Agent Skills MCP 活用

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

クエリから、「MCPとAgent Skills（Claude Skills）をどう組み合わせれば最強のエージェントになるか」を知りたいのだと思います。結論から先に言うと、**両者は競合ではなく完全に補完関係**です。

### 1. MCPとAgent Skillsの役割分担（これが一番大事）

| 項目           | MCP                          | Agent Skills（Skills）              | 関係性 |
|----------------|------------------------------|------------------------------------|--------|
| **レイヤー**   | **能力のレイヤー**           | **プロセスのレイヤー**             | 補完 |
| **何をするか** | 外部ツール・リソースへの接続 | そのツールを「どう使うか」の手順・判断基準・品質基準 | MCPで道具を与え、Skillsで使い方を教える |
| **コンテキスト効率** | ツール定義が重くなりやすい   | **Progressive Disclosure（段階的開示）**で非常に軽い | Skillsが圧倒的に優位 |
| **向いているもの** | DB操作、Git操作、Notion、Slack、ブラウザ操作など | コードレビュー、PR作成、議事録まとめ、顧客対応フロー、月次レポートなど | - |

- **MCP** = 新入社員に「このツールが使えます」と言って渡す状態
- **Skills** = 「このツールをこう使って、この品質基準で、この順番でやってください」と**業務マニュアル**を渡す状態

最近の傾向として、**「MCP Serverを全部Skillsに置き換えた」**という人が増えています（@upamuneさんなど）。理由はSkillsの方がClaudeがツールを正しく認識しやすく、コンテキストも節約できるためです。

### 2. 最強の組み合わせ方（実践的活用）

**鉄則**: 「MCPで能力を拡張 → Skillsで使いこなしを体系化」

#### おすすめ構成（Claude Code / Claude Desktopの場合）
- **CLAUDE.md**: プロジェクト全体の前提・哲学・ルール（常時ロード）
- **Skillsフォルダ**: タスク別の専門マニュアル（必要時に段階的にロード）
- **MCP Servers**: 必要な外部ツール接続（Notion MCP、GitHub MCP、Browser MCPなど）

**具体的な活用例**:

1. **開発エージェント**
   - MCP: GitHub MCP + Terminal MCP
   - Skills: 「PR作成スキル」「コードレビュースキル」「リファクタリングスキル」「セキュリティチェックスキル」

2. **業務自動化エージェント**
   - MCP: freee MCP + Notion MCP + Gmail MCP
   - Skills: 「経費精算スキル」「議事録作成スキル」「月次レポートスキル」「顧客問い合わせ一次対応スキル」

3. **超上級**: Skillsの中にSkillsを呼ぶ入れ子構造 + MCP呼び出しを定義（これができると本当に強い）

### 3. Skills作成のコツ（粒度が命）

- **粒度**: 「1タスク1スキル」が現時点のベストプラクティス
- 必須項目: スキル名、説明、トリガー条件、実行手順、出力形式、品質基準、使用するMCPツール一覧
- 特に重要なのは**「いつこのスキルを使うべきか」の判断基準**を明確に書くこと
- フォルダ構成をしっかり整理する（Progressive Disclosureが活きる）

### 4. 今すぐ始めるなら

1. Claude Code（またはClaude Desktop）を最新版にする
2. 自分が週に3回以上繰り返している作業を1つ選ぶ
3. それをSkillsとして定義してみる
4. 動かしながら改善（これが一番成長が早い）

### おすすめ情報源

- Anthropic公式ブログ: 「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」
- @oikon48さんの投稿（特にAgent SkillsとMCPの違いを解説したもの）
- @AI_masaouさんのスレッド（初心者向けに非常にわかりやすい）
- @kyutaro15さんの「Progressive Disclosure」解説

現在、日本語圏のClaude活用コミュニティは**Skills/MCP/CLAUDE.md/Subagents/Hooks**の5つをどう組み合わせるかに移行しています。

もし「具体的に○○のSkillsを作りたい」「自分の業務に最適な構成を考えてほしい」といった具体的なユースケースがあれば、教えてください。すぐに設計します。


X Learn [2026-06-22] AIエージェント ハーネス 設計

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

2026年現在、「モデルがエージェントではない。**ハーネスこそがエージェントの本体**」という認識が業界の主流になっています。LLMを「薄い推論エンジン」と位置づけ、知能の大部分をハーネス側（外部化）に押し出すアーキテクチャが標準化されつつあります。[[1]](https://x.com/CobusGreylingZA/status/2043638576848707662)

### 1. ハーネス設計の基本原則

- **外部化（Externalization）**：記憶・スキル・プロトコル・運用ロジックをモデル外に明確に分離
- **Thin Model + Thick Harness**：モデルは最小限のコンテキストで推論。ハーネスがランタイムで適切な記憶・スキル・制約を合成
- **Loop First**：制御ループ（Task → Plan → Act → Observe → Evaluate → Adapt）が最も重要
- **Observability & Governability First**：何が起きているか常に可視化でき、いつでも停止・承認・修正可能にする
- **Vision-Driven**：何のためにこのエージェントを動かすのか（ビジョン・成功定義）を最初に固める

### 2. 推奨全体アーキテクチャ

```mermaid
graph TD
    subgraph "User / Task Input"
        Task[タスク + ビジョン]
    end

    subgraph "Core Harness (Orchestrator)"
        Loop[Control Loop<br/>ReAct / Plan-and-Execute / Reflection]
        State[Persistent State<br/>Checkpointing]
    end

    subgraph "Externalized Intelligence"
        Memory[Memory Layer]
        Skills[Skills Layer]
        Protocols[Protocols Layer]
    end

    subgraph "Mediators / Operational Layer"
        Mediator[Mediator Services]
        Sandbox[Sandbox & Permission Budget]
        Guard[Guardrails & Eval Loop<br/>LLM-as-Judge]
        Observability[Observability & Tracing]
    end

    subgraph "Foundation"
        LLM[Thin LLM<br/>LiteLLM abstraction]
        Tools[Tool Registry & Executor]
    end

    Task --> Loop
    Loop <--> State
    Loop <--> Memory
    Loop <--> Skills
    Loop <--> Protocols
    Loop <--> Mediator
    Mediator <--> Sandbox
    Mediator <--> Guard
    Mediator <--> Observability
    Loop <--> LLM
    LLM <--> Tools
    Tools <--> ExternalAPI[外部API / Browser / Code Exec]

    classDef harness fill:#e0f2fe,stroke:#0284c8
    class Loop,State,Mediator,Memory,Skills,Protocols harness
```

### 3. 各レイヤーの詳細設計

**Memory Layer（4種類を明確に分離）**
- **Working Context**：現在のタスクの短期状態（LangGraphのState / checkpoint）
- **Semantic Memory**：ベクトルDB（PGVector / Qdrant）に長期知識
- **Episodic Memory**：過去の成功・失敗事例（構造化ログ + 要約）
- **Personalized Memory**：ユーザーごとの好み・履歴・権限

**Skills Layer**
- Operational Procedures（SOPs）
- Decision Heuristics（「この状況ではこう判断せよ」）
- Normative Constraints（「絶対にしてはいけないこと」）
→ スキルはYAMLやJSON Schemaで宣言的に管理し、ハーネスが動的にロード

**Protocols Layer**
- Agent-to-User（承認フロー、説明責任）
- Agent-to-Agent（メッセージング規約）
- Agent-to-Tools（ツール呼び出しの契約、入力検証、出力スキーマ）

**Mediator / Operational Layer（最も重要）**
- Sandbox & Permission Budget（実行前に権限チェック）
- Evaluation Loop（LLM-as-Judge + Rubricで各ステップを採点）
- Approval Loops（Human-in-the-Loopの自動挿入ルール）
- Observability（Phoenix / LangSmith / OpenTelemetry）
- Compression（コンテキスト圧縮、要約エージェント）

### 4. 推奨技術スタック（2026年実践的構成）

- **Orchestration**: **LangGraph**（状態永続化・checkpointingが最強。カスタムループも作りやすい）
- **LLM Abstraction**: LiteLLM（モデルスイッチング容易）
- **Memory**: PGVector（PostgreSQL）+ Redis（ワーキングメモリ）
- **Observability**: Arize Phoenix + LangSmith（トレースが命）
- **Guardrails**: Outlines / Guidance / 自前Rubric + LLM Judge
- **Tool Execution**: Docker sandbox or Firecracker（極力分離）
- **Frontend/Coordination**: Next.js + TypeScript（管理画面必須）

ミニマリスト派の人は「LangGraphをベースに自前で薄いハーネス」を作る動きも活発です。

### 5. 安全・統治可能性設計（特に日本企業向け）

- 必ず「Permission Budget」概念を入れる（1タスクあたりの最大コスト・権限・実行回数）
- 重要なアクションは必ずHuman Approvalゲートを挟むルール化
- 全ての決定に「Evidence + Reasoning」をログとして残す（後から監査可能）
- 失敗時は自動で「学習ノート」をEpisodic Memoryに書き込む
- ビジョン（このエージェントは何を目指すのか）をシステムプロンプトの最上位に固定

### 6. 構築・改善の運用方法

多くの日本企業・個人開発者が実践している効果的な方法：

1. **Claude Code（またはCursor）**で全体設計とリファクタリングを主導させる
2. **Codex / Sonnet**で個別コンポーネントの実装を担当させる
3. 実装後にClaudeで致命的欠陥レビュー → 必要なら全面リファクタリング
4. 実際に動かして失敗したら、その失敗を**ハーネスに学習させる**（これが最も重要）

最初から完璧を目指さず、「制約を1つずつ追加しながら強化学習させる」アプローチが現実的です。

### 欲しいもの教えてください

- この設計を基にした**詳細設計書**（Markdown / Notion形式）
- LangGraphを使った**具体的なコードスケルトン**
- 評価ハーネス（benchmark）寄りの設計
- 特定ドメイン（営業、開発、バックオフィスなど）に特化したハーネス設計
- 「最小で動くMVPハーネス」の設計

用途や制約条件（予算、チームスキル、対象タスクの危険度など）を教えていただければ、より精密な設計に調整します。

この分野は2025〜2026年に大きく思想が変わった領域です。**「モデルを賢くする」のではなく「ハーネスを賢く設計する」**時代の本質を押さえることが最も重要です。


X Learn [2026-06-22] Codex CLI Gemini CLI 最新

**2026年6月22日最新情况总结**

### Gemini CLI
**已正式停止服务。**

- 2026年6月18日起，Gemini CLI 对 Google AI Pro、Ultra 和免费个人账号停止提供服务。[[1]](https://x.com/AIMIRAI46487/status/2067810383893803253)
- 官方明确要求所有用户**迁移到 Antigravity CLI**（这是 Google 后续的继任/重命名版本）。
- 已经有官方迁移公告（Google Developers Blog）。很多用户这几天都在讨论迁移后的体验（部分人吐槽新 CLI Ctrl+C 不容易关闭、代理支持不佳等）。[[2]](https://x.com/tnakajo/status/2068985741086978407)

目前不建议继续使用 Gemini CLI，直接转向 **Antigravity CLI** 即可。

### Codex CLI
**最新版本不稳定，建议暂缓升级。**

- 当前最新版本约为 **0.141.0**（或 v0.4.0 左右），最近几天 bug 报告非常多。[[3]](https://x.com/fujibee/status/2068490240462110895)
- 主要问题包括：
  - Intel Mac（x86_64）加载 skill 时立即崩溃（V8 JIT / codesign 权限问题，Apple Silicon 相对正常）。
  - 图片生成失败。
  - monitor 模式（尤其是配合 agmsg 等工具时）bridge 无法启动，TUI 直接退出或收不到消息。
  - tool calling 时异常退出。

**用户普遍做法**：回滚到 **0.139.0** 等较旧的稳定版本使用，等待官方修复。[[4]](https://x.com/programming_ono/status/2068538694311801173)

---

**总结建议（2026年6月）：**
- 要用 Google 系 → 直接上 **Antigravity CLI**
- 要用高自由度终端 AI 编码 Agent → **Codex CLI** 暂时用旧版本，或同时关注 **Claude Code**（很多人在同时使用两者）

两者都是目前终端里比较重的 AI coding/agent 工具，更新迭代非常快，但也经常出现“最新版翻车”的情况。

需要具体安装命令、迁移教程、或某个版本的详细 bug 绕过方法吗？我可以再帮你查。


Xタイムライン学習 2026-06-23 16:34

# Xタイムライン学習 2026-06-23 16:34

2026-06-23にXタイムラインでCodexが紹介され、ブラウザ操作の自動化ツールとして注目。自動化ツールの活用が進み、効率化を図るために様々なツールが紹介されている。

## ポイント
- Codexはブラウザ操作の自動化ツール
- Chrome拡張機能をインストールして自動化のテストを行う
- shadow環境でCodexの自動化機能を試験的に導入する
- vvv/vvv-botsのルールを更新して、Codexとの連携を強化する

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: 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）
`自動化ツールの活用` `ブラウザ操作の効率化`


Xタイムライン学習 2026-06-23 17:35

# Xタイムライン学習 2026-06-23 17:35

2026-06-23 Codexツールがshadow環境に導入され、AI支援設計の学習コスト低減が期待される。vvv-botsとClaude Codeの統合が進められる。

## ポイント
- Codexツールshadow環境導入
- AI支援設計学習コスト低減
- vvv-botsとClaude Code統合

## 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支援設計の効率化` `Codexツールの活用範囲拡大`


Xタイムライン学習 2026-06-23 18:35

# Xタイムライン学習 2026-06-23 18:35

2026-06-23のXタイムライン学習で、OpenAIのサイバーセキュリティ戦略をshadow環境に導入し、脆弱性スキャンツールを自動化し、修正プロセスを最適化する。横断テーマはサイバーセキュリティの自動化と修正プロセスの重要性。

## ポイント
- OpenAIのサイバーセキュリティ戦略shadow環境導入
- 脆弱性スキャンツール自動化
- 修正プロセス最適化

## 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）
`サイバーセキュリティ自動化フレームワーク` `脆弱性スキャンツール最適化`


Xタイムライン学習 2026-06-23 19:36

# Xタイムライン学習 2026-06-23 19:36

2026年6月23日、Xタイムラインから学習した新着情報3件。macOS 27とMacBook Air (M5) 16GBの実装GO、CodexのSSD容量削減とTRACEログ確認、Google公式CLIツールの導入検討。横断テーマは新しいテクノロジーとツールの活用。

## ポイント
- macOS 27とMacBook Air (M5) 16GBの実装GO
- CodexのSSD容量削減とTRACEログ確認
- Google公式CLIツールの導入検討
- 横断テーマ: 新しいテクノロジーとツールの活用

## 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）]] [[Antigravity→Codex/Claude Code拡張+Ollama ローカルAPIコスト削減フロー 2026-05-28]]

## 関連概念（未作成）
`macOS 27のローカルLLM機能` `Codexの問題解決による収益増加` `Google公式CLIツールを使用したデザイン・開発の効率化`


X Learn [2026-06-23] 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23日時点）**

Claude Codeは2025〜2026年にかけて**非常に活発に更新**されており、特に「信頼性」「操作性」「エージェント管理」の面で大幅に改善されています。

### 最新アップデート（2026年6月）

**Claude Code 2.1.186**（直近のバージョン）
- Bashコマンド（`!`）実行後に**自動でClaudeが結果を分析・応答**（設定で無効化可）
- MCPサーバー向け新コマンド追加（`claude mcp login/logout`）
- Sub-agentの権限要求がメインセッションに通知されるよう改善
- SkillsセクションのUI改善（Installedタブ）
- MEMORY.mdが容量限界近くで自動圧縮をリマインド
- Skillのfrontmatterがより柔軟な命名規則（kebab-case, snake_caseなど）に対応
- `/review` コマンドの強化
- 20以上のバグ修正・安定性向上

**6月直近の主要改善点**
- 新コマンド `/config key=value` で即時設定変更可能
- 接続切れ時の**自動リトライ**が大幅強化（これまでイライラの原因だった部分）
- Line-by-line streamingの改善（より滑らか）
- Sub-agentパネルの整理（見やすさ向上）
- セッション消失、ファイル破損、接続切れなどの**重大バグの大量修正**

多くの人が「これまで一番使いづらかった部分が解消された」と評価しています。

### これまでの主な大型アップデート（2025〜2026年）

- **Git worktree isolation**：並行して複数のエージェントを安全に動かせる
- デスクトップアプリ内で**App Preview**が可能に
- GitHub PR監視＋自動修正機能
- Opus 4.6 / Sonnet 4.6 / Mythos Previewなど新モデル対応（特にコーディング性能が劇的に向上）
- セッションを跨いだ **Auto Memory**
- PDF読み込み対応
- 画像のドラッグ&ドロップ（マルチモーダル強化）
- PermissionのGit管理（チーム向けセキュリティ）
- コマンドキュー（Claudeが作業中に次の指示を溜められる）
- `@filename` でファイル即時コンテキスト追加
- **Claude Designとの双方向同期**（デザインシステム対応、Canvasエディタ強化）

### 公式の研究結果（Anthropic発表）

- ソフトウェアエンジニア以外（デザイナー、PM、アナリストなど）でも高い成功率
- 平均タスクの経済的価値が2025年10月→2026年4月の間で**27%向上**
- 特に難易度の高い「検証可能な成果が必要なタスク」でも各職種で大きな差がない

### 参考リンク
- 公式Changelog：https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md
- 最新版は通常、アプリ再起動or手動更新で適用されます。

---

**今一番熱いポイント**は「**信頼性**」です。
以前は「突然切断される」「セッションが死ぬ」「サブエージェントが暴走する」などのストレスが多かったのが、2026年6月のアップデートでかなりマシになっています。

もっと特定の機能（例：Sub-agentの使い方、Designとの連携、MCP設定など）について深掘りしたい場合は教えてください！


X Learn [2026-06-23] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills + MCPの活用ガイド**（2026年最新コンセンサス）

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリは、まさに今最も熱いテーマです。多くの人が「MCPとSkillsの違いがわからない」「どっちをいつ使えばいいのか」と混乱していますが、整理すると非常に強力です。

### 1. MCPとAgent Skillsの明確な違い

| 項目 | MCP (Model Context Protocol) | Agent Skills |
|------|-----------------------------|-------------|
| **役割** | **接続のレイヤー**（外部と繋ぐ配管） | **プロセスのレイヤー**（どう使うかの手順書・ノウハウ） |
| **目的** | 外部ツール・DB・API・ローカル環境へのアクセスを提供 | 再利用可能な「専門性・手順・暗黙知」をパッケージ化 |
| **コンテキスト消費** | 多い（ツール定義が全部ロードされる） | 少ない（概要だけ最初にロード、必要時詳細を遅延ロード） |
| **本質** | 「何ができるか」を拡張 | 「どうやるか」を標準化・蓄積 |

**最も重要な認識の変化（2026年現在）**：
- 「専門エージェントをたくさん作る時代」は終わった
- これからは**1つの高性能Claude + Skillsライブラリ**が主流
- Skillsは「組織の institutional memory（ institutional knowledge）」をAIに植え付ける仕組み

### 2. 最強の活用パターン（これをやると差が出る）

#### (1) Skills優先アプローチ（推奨）
- よくやる作業を全部Skill化する
  - 競合分析Skill
  - 議事録→アクションアイテム抽出Skill
  - コードレビューSkill（チームの基準を完全に反映）
  - マーケティング戦略立案Skill
  - 自分独自の思考法Skill（これが特に強力）

**メリット**:
- コンテキストを節約
- 出力品質が劇的に安定
- モデルが変わっても（Claude 4 → 5になっても）同じ品質が出せる
- 日が経つほどAIが「自分化」していく

#### (2) MCP + Skillsの組み合わせ（これが真の答え）
- MCPは「最小限」に留める（多すぎると有害）
- そのMCPの**正しい使い方・判断基準・ワークフロー**をSkillsで包む
- 例：Notion MCPやGoogleスプレッドシートMCPを直接呼ぶのではなく、「競合調査Skill」が内部でそれらを適切に呼び出す

これにより「token爆発」と「コンテキストの散漫」を防ぎつつ、外部ツールの力を最大限に発揮できます。

#### (3) 実務での具体的な活用例
- **個人レベル**: 自分の意思決定基準・執筆スタイル・分析フレームワークを全部Skill化
- **チームレベル**: チームのベストプラクティスをSkillとして共有（品質の平準化がすごい）
- **業務自動化**: Hooks + Skills + MCP + cronを組み合わせた「24時間稼働AI社員」

### 3. 実践Tips（すぐに使えるもの）

1. **Skillsの粒度**：大きすぎず小さすぎず。「この作業はこうやる」という単位で作る。
2. **スキル記述の鉄則**：具体的な手順 + 出力フォーマット + 判断基準 + よくある失敗パターンまで書く。
3. **漸進的開示（Progressive Disclosure）**：最初はSkillの概要だけ見せて、必要に応じて詳細をロードさせる（これがコンテキスト管理の鍵）。
4. **古いMCPはSkillsに変換**：多くの人がやっている成功パターンです。

### おすすめ学習リソース

**必須**:
- 公式ブログ：「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」（@oikon48さんが紹介しているもの）
- Anthropic Academyの無料コース（MCP、Agent Skills、Claude Code）

**日本語リソース**:
- 『Claude Code実践レシピ100本』（MCP/Skills/Hooks/Subagentの実践ガイド）
- @sumika45379さん、@oikon48さん、@sugimomotoさんの発信（特にSkillsオタク勢の図解が神）

---

**一言で言うと**：
> 「MCPで外の世界と繋ぎ、Skillsでその世界の使い方を教える」

これが2026年現在の正解です。

具体的に「自分はこういう業務で使いたい」というのがあれば教えてください。あなたのユースケースに最適化されたSkill設計の考え方を一緒に整理します。


X Learn [2026-06-23] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント「Harness」の設計**（2026年現在の実践的ガイド）

「Harness」は現在、AIエージェント開発において**最も重要なレイヤー**と認識されています。モデル（LLM）はエンジンに過ぎず、本当に差がつくのはその周囲の「ハーネス」です。

### 1. Harnessとは何か？

Harnessとは、LLMを**信頼性・観測可能性・制御可能性のあるシステム**に変える包括的なオペレーティングレイヤーです。

主な役割：
- 行動の完全なトレーシングと再現
- 安全・承認・ポリシーの強制
- 記憶・スキル・プロトコルの外部化
- 評価・自己修正ループ
- コスト・レイテンシのガバナンス
- Sub-agent orchestration

Canva AIの事例では、90%のエンジニアが日常的に「Subagent Harness」（メインのSonnetがOpus/Haikuにタスクを委譲する仕組み）を使っていると言われています。

### 2. 設計哲学のスペクトラム（2026年現在）

| 思想 | 代表 | 特徴 | 向いているケース |
|------|------|------|----------------|
| **Thin Harness** | Anthropic | モデルに多くを任せる。シンプルなReActループ中心 | モデルが極めて賢い場合 |
| **Explicit/Thick Harness** | LangGraph, CrewAI Flows | ロジックをグラフやコードで明示的に定義 | 生産性・制御性・デバッグを重視 |
| **Composable Harness** | 先進チームの新潮流 | Policy, Approval, Router, Budgetなどを独立マイクロサービス化 | 大規模・長期運用 |

現在最も推奨されるのは**「将来取り外せる足場（Scaffolding）」として設計する**考え方です。モデルが賢くなったら対応するHarness部品を削除できるようにする。

### 3. 推奨アーキテクチャ（レイヤード設計）

**Core Principle**: 「モデルを中心にするな。Harnessを中心にして、モデルをその中に埋め込め。」

#### 主要レイヤー

**1. Orchestration Layer（中枢）**
- State Machine または Event Bus を推奨
- LangGraphのPersistent Graph + カスタムState Schemaが現時点で最強クラス
- Sub-agent Coordinator（メインエージェントが専門エージェントにタスクを投げる）

**2. Memory Architecture（最も重要）**
- **Working Memory**: 現在のタスクコンテキスト（圧縮必須）
- **Semantic Memory**: Vector + Knowledge Graph + 構造化データ
- **Episodic Memory**: 過去実行トレース（成功パターン・失敗パターン・コスト情報）

**3. Skills & Tools Layer**
- Tool定義は抽象化（実装詳細を隠蔽）
- 実行前に **Policy Engine** で権限チェック
- Sandbox/Mock環境の完全分離

**4. Control & Mediation Plane**
- **Observability**（最優先）：OpenTelemetry + 専用Tracer（LangSmith, Phoenix, 自前）
- **Guardrails & Approval Workflow**（Human-in-the-Loop含む）
- **Evaluation Engine**：Binary success criteria（曖昧な評価を避ける）
- **Cost Governor**：トークン予算・モデルルーティング

**5. Persistence & Replay Layer**
- すべての実行を完全に再現可能にする（これがないと本格的な改善は不可能）
- Git worktree分離（並列エージェント実行時に重要）

### 4. 設計原則（守るべき10箇条）

1. **Observability First** — 見えないものは改善できない
2. **Explicit Binary Criteria** — 「完了したか？」を明確に定義
3. **Fast Feedback Loop** — エージェントが自分の行動結果を即座に見られるように
4. **Scaffolding Mindset** — いつか削除することを前提に設計
5. **Composability** — Policy, Router, Approverなどは交換可能に
6. **Harnessability** — 対象ドメイン（コードベース、業務システム）がエージェントに扱われやすい構造か？
7. **Persistent Progress File** — シンプルだが非常に効果的
8. **One Agent = One Worktree** — 並列実行時の混乱防止
9. **Linter/Compiler at Write Time** — 後で直すとコンテキストが死ぬ
10. **記録を学習に変える** — 失敗トレースをEpisodic Memoryに積極投入

### 5. 実装スタートの推奨ルート

**初心者〜中級者**
- LangGraph + LangSmithから始める（最もバランスが良い）

**本気で理解したい人**
1. まず**Minimal Harness**をゼロから自作（300-500行程度）
2. その後でLangGraphやOpenAI Agents SDKを「部品」として使う

**生産性最重視**
- Subagent Harnessパターン（メインエージェント + 専門子エージェント群）
- CanvaやClaude Codeが実践しているアプローチ

### 追加リソース（2026年時点）

- Martin Fowlerの「Harness Engineering for Coding Agents」
- Akshayの長文（harness engineeringの詳細解説）
- Canva AI Headの講演（Subagent Harnessの実践例）

---

**質問を深掘りできます：**

- 特定のユースケース（Coding Agent / Business Process Agent / Research Agentなど）
- 技術スタック指定（LangGraph中心、ゼロからPython、TypeScriptなど）
- 評価システムの詳細設計
- Multi-agent coordinationの設計
- コスト最適化に特化した設計

どの方向を深く知りたいですか？


X Learn [2026-06-23] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年6月23日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI）
**最新版本：0.142.0**（最近刚发布）

**最重要更新：**
- 修复了严重的 **SSD 杀手bug** —— 之前默认以 trace 级别疯狂写入 `~/.codex/logs_2.sqlite`，速度约 5MB/s，长期运行可能几个月就把 1TB SSD 写废（有估算 21 天写 37TB）。
- 该 bug 已在 0.142.0 版本彻底修复，官方强烈建议**立即更新**。[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2069185685131804760)

**其他主要改进：**
- 可配置 token budget（可设置提醒、超限自动中止）
- Claude Code 内自动修复能力大幅增强
- 插件管理优化（区分 Curated / Workspace / Shared）
- 支持 indexed web-search 模式
- 适合长时间运行任务（可暂停、保存状态、继续）

**更新命令**（官方推荐）：
```bash
npm install -g codex-cli
# 或使用 bash installer
```

很多人现在 **Claude Code + Codex CLI** 组合使用，Claude 做规划，Codex 做长时间执行/修复。[[2]](https://x.com/AI_EC_Hacker/status/2069375543259398306)

### 2. Gemini CLI（Google）
**现状：已基本迁移**

- 2026年6月18日是最后期限，**强制从 gemini-cli 迁移到 Antigravity CLI（命令通常是 `agy`）**。
- 这是 Google I/O 2026 “AI Agent Stack / Agent OS” 战略的一部分，从单纯 CLI 转向更完整的沙盒 Agent 系统（isolated Linux sandbox + SDK）。
- 新版本使用 Gemini 3.5 Flash / Gemini 3 Pro，速度比老 gemini-cli 明显更快，sandbox 支持更好。[[3]](https://x.com/0u0i3/status/2069354544447041650)

**当前用户反馈：**
- 性能不错，适合快速原型、终端内 Agent 任务
- 部分自制 MCP 工具暂时不兼容（已有 GitHub issue）
- 仍有 headless API-key 使用路径可用

### 总结建议（2026年6月）

| 项目          | 推荐度 | 现状                     | 适合场景               |
|---------------|--------|--------------------------|------------------------|
| **Codex CLI** | ★★★★★  | 0.142.0（强烈建议更新） | 长任务、自动修复、稳定运行 |
| **Antigravity CLI** (原 Gemini CLI) | ★★★★☆  | 已取代旧 gemini-cli     | 快速原型、Google 生态、sandbox |
| Claude Code   | ★★★★★  | 目前最流行               | 规划 + 执行主力        |

目前终端 AI Coding Agent 基本形成 **Claude Code + Codex CLI + Antigravity CLI** 三足鼎立局面。

需要我给出具体的安装/迁移命令、配置推荐，或者某个工具的详细用法吗？


Xタイムライン学習 2026-06-23 21:49

# Xタイムライン学習 2026-06-23 21:49

2026-06-23のXタイムライン学習で、Codex + Claude Code + Obsidianを組み合わせて夜間キューを自動化し、CodeGraphを導入してコーディングコストを削減する設計が提案された。レート制限の回避とコーディングコストの削減が重要なテーマ。

## ポイント
- Codex + Claude Code + Obsidianを組み合わせて夜間キューを自動化
- CodeGraphを導入してClaude Code・Codex・Cursorのコストを削減
- レート制限の回避とコーディングコストの削減が重要なテーマ

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

## 関連概念（未作成）
`夜間キュー自動化` `コーディングコスト削減` `レート制限回避`


日報 2026-06-23 学習まとめ

# 日報 2026-06-23 学習まとめ

2026-06-23の日報では、Codex + Claude Code + Obsidianを組み合わせた夜間キュー自動化設計、CodeGraphによるコーディングコスト削減、AIエージェントハーネス設計が主要トピック。レート制限回避とコーディングコスト削減が重要テーマ。

## ポイント
- Codex + Claude Code + Obsidianで夜間キュー自動化設計
- CodeGraphでコーディングコスト約16%削減
- AIエージェントハーネス設計が重要レイヤー
- レート制限回避とコーディングコスト削減が重要テーマ

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

## 関連概念（未作成）
`夜間キュー自動化設計` `CodeGraphによるコーディングコスト削減` `AIエージェントハーネス設計`


学習日報 2026-06-23 yt-learn 22:03

# 学習日報 2026-06-23 yt-learn 22:03

## 概要

`/yt-learn` 単一URL指定モードで YouTube 動画を解析。0件のLLM Wikiエントリ追加（スコア閾値未達）。

---

## 今日学んだこと（YouTube）

### AIツール / マルチモデル議論

**Qutrit（キュートリット）** — ChatGPT・Gemini・Claudeを順次議論させるWebツール

- 公式サイト: https://qutrit.space/
- 動画: https://www.youtube.com/watch?v=Jd2CU1cN5po
- チャンネル: せなお @it-skill_routinelabo

**主な機能:**
1. 3モデルを「順次議論」させる（単なる並列表示でなく、前のAIの意見を踏まえて次が回答）
2. 各AIに役割を割り振り可能（マーケティング担当・SE担当・マネタイズ担当等）
3. Notion連携・ローカルファイルアップロード・自前APIキー対応

**各モデルの特性（実証）:**
- ChatGPT: 肯定的・前向き・機能追加を提案
- Gemini: 現実的・リスク指摘が得意
- Claude: 構造化情報整理・比較表作成が得意

**活用シーン:**
- ハルシネーション相互検証（引っかけ問題でClaude単独の誤りを他モデルが修正）
- 事業判断の議論（英検アプリ開発デモあり）

**競合比較:**
| ツール | 特徴 |
|--------|------|
| Qutrit | モデル間で議論（前の意見を踏まえて回答） |
| 天秤AI | 並列表示のみ |
| ChatHub | 並列表示のみ |

---

## shadow内製との比較

shadow の `fusion_local.py` は Qutrit の構造的上位互換にあたる:

| 比較軸 | Qutrit | fusion_local.py |
|--------|--------|-----------------|
| モデル数 | 3 (ChatGPT/Gemini/Claude) | 5系統(Anthropic/Meta/Mistral/OpenAI/Google) |
| 議論方式 | 順次・手動 | 並列パネル→Judge→Synth自動 |
| 役割設定 | ユーザーが手動設定 | LENSESで自動（correctness/security/simplicity等） |
| 実行方式 | WebUI (外部SaaS) | ローカルCLI (機密データ安全) |
| コスト | 有料プランあり | Kiro無料枠+Groq/Mistral+ローカルOllama |

---

## 品質スコア

| 基準 | 得点 |
|------|------|
| トピック関連性(30点) | 18点 |
| 投稿鮮度(25点) | 5点（日付不明） |
| チャンネル信頼性(20点) | 10点 |
| コンテンツ深度(25点) | 12点 |
| **合計** | **45点 / 100点** |

→ 60点閾値未達のためLLM Wiki詳細記録はスキップ。trends.mdへの簡易記録のみ実施。

---

## 今日実装したもの

| ファイル | 変更内容 |
|--------|---------|
| `~/.claude/rules/trends.md` | Qutrit学習エントリ追記 |

---

## 未実装アクションアイテム

- Qutrit公式サイトを実際に試してfusion_local.pyとの比較ベンチ（優先度低）
- 動画のスコアが低いため今後同チャンネルのAI活用系動画は55-65点ボーダーとして評価

---

## LLM Wiki エントリ一覧（本セッション追加）

本セッションはスコア閾値未達のため追加なし。trends.mdのみ更新。


Xタイムライン学習 2026-06-23 23:26

# Xタイムライン学習 2026-06-23 23:26

Codex Readerの読み上げ機能を実装するための学習コンテンツ。Shadow環境で機能をテストし、第三者アプリケーション向けのAPIを開発する。収益化の機会も探る。

## ポイント
- Codex Reader読み上げ機能
- Shadow環境でのテスト
- 第三者アプリケーション向けAPI開発
- 収益化の機会探し

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

## 関連概念（未作成）
`AI駆動のコンテンツ消費` `読み上げ機能の実装`


Xタイムライン学習 2026-06-24 00:27

# Xタイムライン学習 2026-06-24 00:27

Xタイムライン学習では、Japan Claude Community Ambassador program、Soccer ball flow simulation、Mercari AI integrationが紹介された。Shadow environmentとmonetizationが横断テーマである。Claude Codeを使用したアプリケーション開発や、AIモデルを活用した新しいサービスが登場している。

## ポイント
- Japan Claude Community Ambassador program
- Soccer ball flow simulation
- Mercari AI integration

## 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` `AIモデルを活用したmonetization`


Xタイムライン学習 2026-06-24 02:27

# Xタイムライン学習 2026-06-24 02:27

2026年6月24日、XタイムラインでGPT-5.6とGemini 3.5 Proのリリース延期が報告され、OpenAIの新音声モデル「Bidi」がリリースされた。AIモデルのリリース情報をモニタリングし、新音声モデルをshadow環境に導入してテストすることが決定された。

## ポイント
- GPT-5.6とGemini 3.5 Proのリリース延期
- OpenAI新音声モデル「Bidi」リリース
- AIモデルリリース情報のモニタリング
- OpenAI新音声モデル「Bidi」のshadow環境導入
- shadow環境でのAIモデルテスト

## 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モデルテスト` `shadow環境運用` `マルチモデル運用`


横断学習 2026-06-24

# 横断学習 2026-06-24

AIコード生成と開発の進化についての横断学習。オープンソースプロジェクトの活発化、AIによるコード生成、自動化、開発環境の進化、QA、コード修正、テスト自動化への応用、AnthropicとOpenAIによる競争が加速していることを扱う。Codex CLIやClaude Codeなどのオープンソースプロジェクトを積極的に活用し、開発者コミュニティを拡大し、AI-powered IDE/Shellを導入することで開発者の効率性を向上させることが示唆される。

## ポイント
- オープンソースプロジェクトの活発化
- AIによるコード生成と自動化
- 開発環境の進化とQAの応用
- AnthropicとOpenAIによる競争の加速

## 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]] [[Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造 2026-05-14]]

## 関連概念（未作成）
`AIによるコードレビュー` `自動化されたテスト環境`


Xタイムライン学習 2026-06-24 08:31

# Xタイムライン学習 2026-06-24 08:31

 Shadow. Claude. Opus を使用することで、12時間以上の長時間タスクの記憶劣化対策を行うことができる。MMPO論文やGoal Buddy、ハーネスエンジニアリングなどの設計思想を学習し、Agentic Architectureと生成AI動画/画像を実装する。Codex万能AIアプリ化とセキュリティ、ウェアラブルAIと無料エージェント周辺についても学習する。

## ポイント
- Shadow. Claude. Opus を使用する
- 長時間タスクの記憶劣化対策
- MMPO論文やGoal Buddy、ハーネスエンジニアリング

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

## 関連概念（未作成）
`Agentic Architecture` `Goal Buddy`


Xタイムライン学習 2026-06-24 09:32

# Xタイムライン学習 2026-06-24 09:32

Xタイムライン学習の新着情報に基づくClaude Codeの学習要約。Shadow環境の設定、Voice Modelの統合、Privacyに焦点を当てたAIブラウザの実装などが含まれる。

## ポイント
- Claude Slideの作成とコードの使用
- ChatGPT Voice Modelの導入とBidi 1のリリース
-  Aside AIブラウザとClaude Fableの比較
- Claude Codeの更新とコマンド、ファイル、テストの使用

## 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）
`Shadow環境のセキュリティ` `AIブラウザのプライバシー保証`


Xタイムライン学習 2026-06-24 10:33

# Xタイムライン学習 2026-06-24 10:33

Claudeの新機能とオープンソースアプリケーションでの収益化の可能性について学習した。MulmoClaudeのGitHubリポジトリを活用して、カスタムアプリケーションの開発や収益化サービスを提供することができる。Claude Tagを使用したプレミアムSlack統合サービスや、Claudeを使用したオープンソースプロジェクトのチュートリアルを提供することができる。

## ポイント
- Claudeの新機能とオープンソースアプリケーションでの収益化
- MulmoClaudeのGitHubリポジトリを活用したカスタムアプリケーションの開発
- Claude Tagを使用したプレミアムSlack統合サービス

## 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の収益化戦略` `オープンソースアプリケーションのビジネスモデル`


Xタイムライン学習 2026-06-24 11:33

# Xタイムライン学習 2026-06-24 11:33

Xタイムライン学習についての知識Wikiページの整理を行う。Shadowの使用とAIのモネタイゼーションに関連する情報を扱う。Claude Codeの統合とルールの適応などについて記述されている。

## ポイント
- Shadowの使用とAIモネタイゼーション
- Claude Codeの統合とルールの適応
- AI Family Assistantサービスを通じたモネタイゼーション

## 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モネタイゼーションの実践` `Shadowの活用法`


Xタイムライン学習 2026-06-24 12:34

# Xタイムライン学習 2026-06-24 12:34

PixelRAGオープンソースでWebスクレイピングを簡素化。AIビデオ作成も利用可能。Shadow env.とAIの組み合わせでビジネスを始めることができる。

## ポイント
- PixelRAGオープンソース利用
- AIビデオ作成
- Shadow env.とAIの組み合わせ

## 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）
`PixelRAG` `Shadow env.`


Xタイムライン学習 2026-06-24 13:34

# Xタイムライン学習 2026-06-24 13:34

2026年6月24日、Apple Container 1.0とAWS Lambda MicroVMs、OpenClaw v2026.6.10の更新が発表され、仮想環境とAIの進化が技術トレンドを牽引する。

## ポイント
- Apple Container 1.0とAWS Lambda MicroVMsの検証とshadow環境への導入を検討
- OpenClaw v2026.6.10の導入と自動fast mode、モデルルーティングの改善を活用
- 仮想環境とAIの進化に伴う新しいビジネスモデルの探索と収益化の機会の模索

## 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）
`仮想環境の最適化` `AIモデルの比較と選択`


Xタイムライン学習 2026-06-24 14:35

# Xタイムライン学習 2026-06-24 14:35

2026年6月24日、CodexをClaude Code運用に導入し、AI安全システムの構築を試みる。月々10万円のコストを削減する可能性を検討。横断テーマはAI技術の活用によるコスト削減と新しい収益モデルの創出。

## ポイント
- CodexをClaude Code運用に導入し、AI安全システムの構築を試みる
- 月々10万円近くの金額を支払っている工場へのAI安全システムの提供を検討する
- https://t.co/xnRIbXUFAnのURLを展開し、ページの内容を分析する
- 横断テーマ: AI技術の活用によるコスト削減と新しい収益モデルの創出

## 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安全システムの実装方法` `CodexとClaude Codeの統合` `AI技術による工場のコスト削減`


Xタイムライン学習 2026-06-24 15:35

# Xタイムライン学習 2026-06-24 15:35

2026年6月24日、Xタイムラインから学習した3件のAI技術進化と実装についての情報。Gemini Workspace StudioのAPI接続、Anthropicの3エージェントループ構造、音声入力機能の実装が焦点。AI技術の進化とその実装の重要性が強調される。

## ポイント
- Gemini Workspace StudioのAPI接続をClaude Codeに実装
- Anthropicの3エージェントループ構造をvvv-botsに追加
- shadow環境で音声入力ボタンの長押し機能を実装
- AI技術の進化と実装の重要性

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

## 関連概念（未作成）
`Gemini Workspace Studio API` `Anthropic 3エージェントループ構造` `音声入力機能` `AI技術進化` `AI実装戦略`


Xタイムライン学習 2026-06-24 16:35

# Xタイムライン学習 2026-06-24 16:35

2026年6月24日、Xタイムラインから学習したClaude CodeとCodexの最新情報と実装方法についての要約。新着情報として、Claude Codeのtmuxセッション管理ツール、CodexのSSD破壊バグ、Codexの手動更新、Codex Appの更新注意点が紹介されています。

## ポイント
- Claude Codeのtmuxセッション管理ツール導入
- CodexのSSD破壊バグ修正
- Codexの手動更新
- Codex Appの更新注意点

## 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）
`tmuxセッション管理ツール` `SSD破壊バグ修正方法` `Codex App更新プロセス`


Xタイムライン学習 2026-06-24 17:35

# Xタイムライン学習 2026-06-24 17:35

2026-06-24にXタイムラインで学習した内容を整理。WixエディターとCodexプラグインを導入し、Webサイトの自動生成と編集を効率化。月商18,859,800円のビジネスモデルを参考にマネタイズ戦略を検討。

## ポイント
- Wixエディター導入
- Codexプラグイン適用
- Webサイト自動生成と編集の効率化
- 月商18,859,800円のビジネスモデル参考

## 関連ページ
[[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]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]]

## 関連概念（未作成）
`Webサイト自動生成` `Codexプラグイン活用` `マネタイズ戦略`


Xタイムライン学習 2026-06-24 18:36

# Xタイムライン学習 2026-06-24 18:36

Sakana AIとSakana Fuguの比較分析とGLM5.2以下の品質とコスト分析をshadow環境で行う。横断テーマはAIの品質とコストの分析。

## ポイント
- Sakana AIとSakana Fuguの比較分析
- GLM5.2以下の品質とコスト分析をshadow環境で行う
- https://x.com/Gencoin8/status/2069702857843229009の投稿内容を調査する

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: 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）
`Sakana AI` `Sakana Fugu` `GLM5.2` `shadow環境`


Xタイムライン学習 2026-06-24 19:36

# Xタイムライン学習 2026-06-24 19:36

2026年6月24日、HermesAgentの/learnをshadow環境に導入し、自己学習を進める。Claude Code運用とvvv/vvv-botsを統合し、非中華ポリシーに基づく既存skill/rulesを更新。vvv/vvv-botsのAPIを利用して、HermesAgentの/learnと既存skill/rulesを連携させる。

## ポイント
- HermesAgentの/learnをshadow環境に導入し、自己学習を進める
- Claude Code運用とvvv/vvv-botsを統合し、非中華ポリシーに基づく既存skill/rulesを更新
- vvv/vvv-botsのAPIを利用して、HermesAgentの/learnと既存skill/rulesを連携させる

## 関連ページ
[[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 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）
`shadow環境へのAI機能の活用` `非中華ポリシーに基づくskill/rules更新` `HermesAgentとvvv/vvv-botsの連携`


X Learn [2026-06-24] 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24日時点）**

### 1. Claudeの役割分化が明確になってきた

最近日本でよく聞かれる質問です：

- **Claude**：従来通りのチャット（思考・ライティング・調査）
- **Claude Code**：**開発者向け**の強力な自律型コーディングエージェント
- **Claude Cowork**：**非エンジニア向け**の「Claude Code」（デスクトップ自動化・業務実行特化）

**Claude Code**と**Cowork**の最大の違いは「対象者」ですが、どちらも「ただ答える」ではなく「タスクを投げて勝手に進めてくれる」点が共通しています。多くの人が「Codeの方が高機能でコントロールしやすい」と感じているようです。

### 2. 直近の主要アップデート

**一番熱い話題：Claude Tag（6月23日頃リリース）**
- Slackに**常駐するAIチームメンバー**として参加
- 単なるボットではなく、チャンネルの会話文脈を読み、自主的にタスクを分解・実行・報告
- Anthropic社内では**製品チームのコード変更の約65%**がすでにClaude Tag経由
- チャンネルごとに独立ID + 監査ログでセキュリティ・ガバナンスも強化
- 現在はTeam/Enterpriseプラン向けベータ

これにより「AIを別タブで開く」時代から「Slackの中に同僚がいる」時代に完全に移行しました。

**6月16日の公式調査（非常に重要）**
Anthropicが40万セッションを分析して以下の結果を公表：
- タスクの50%以上が「コードの新規作成・修正」
- 約20%が「ソフトウェアの操作」
- タスクの平均経済価値が **27%向上**（2025年10月→2026年4月）
- ソフトウェアエンジニア以外でも、**ドメイン知識がある人**は非常に高い成功率（専門家レベルに近い）

→ 「コードが書けなくても専門知識があればClaude Codeは強力に使える」という証明になりました。

### 3. その他の最近の強化点

- **自律性の大幅向上**：定期的に自分で動く仕組み（スケジュール実行）が強化
- **MCP認証・権限管理**の改善（セキュリティ強化）
- DesktopアプリでのClaude Code体験がさらに安定
- コンテキスト保持能力と長期タスク処理の改善

---

### 今おすすめの使い方

**開発者の方**：Claude Code + Claude Tag（Slack）の組み合わせが最強
**非開発者の方**：Claude Coworkをメインに（Codeより扱いやすい）

新機能がかなり早いペースで来ているので、**Maxプラン**か**Teamプラン**にしている人は積極的に新機能をオンにしていくのがおすすめです。

もっと詳しく知りたい部分があれば教えてください。
- Claude Tagの具体的な設定方法
- Code vs Coworkの実務での違い
- 効果的なプロンプト例
- 現在の最強ワークフロー

など、深掘りできます。


X Learn [2026-06-24] Claude Agent Skills MCP 活用

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

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリから、**Claude Code（ClaudeのAgentic Coding環境）**で本気で生産性を上げたい方向けの実践的な活用方法をまとめます。

### 1. MCP と Agent Skills の違い

| 項目          | **MCP (Model Communication Protocol)** | **Agent Skills** |
|---------------|---------------------------------------|------------------|
| **役割**     | 外部ツール・サービスとの「実行接続」 | 「思考手順・業務ロジック」の再利用 |
| **強み**     | ブラウザ操作、ファイル編集、Gmail/スプレッドシート連携、API実行など実際に動かす力 | 毎回説明しなくても正確に同じ品質で動く。一貫性と信頼性が高い |
| **弱み**     | Claudeがツールを「使わない」「誤用する」ケースがまだ多い | 実際に外部を実行する力はMCPより劣る |
| **現在の評価** | 「まだ不安定」と感じる上級者多数 | **現在主流**に移行中（特に2025年末〜2026年） |

有名なFlask作者の **@mitsuhiko** 氏が「MCPが上手く動かないのでSkillsに乗り換えた」というブログを書いた影響が大きく、日本でも **@upamune** さんが「登録していたMCPを全部Skillsに変換した」と報告しています。

**結論（2026年6月現在）**:
**Skillsをメインに据え、必要な部分だけMCPを使う**のが最強構成です。

### 2. 効果的な活用パターン

#### **Agent Skillsの活用（最重要）**
- よく使う**業務ロジック・思考手順・チェックリスト**を「スキル」として登録
- メリット：プロンプトが劇的に短くなり、出力品質が安定

**おすすめSkills例**:
- コードレビュースキル（セキュリティ・パフォーマンス・可読性チェックリスト完備）
- リファクタリングスキル（特定言語・フレームワーク向け）
- UI/UX設計スキル
- 特定ドメイン知識（会計、医療、法律、製造業など）
- テスト作成スキル
- アーキテクチャ設計スキル

**作成のコツ**:
- 具体例を大量に入れる（Few-shot）
- 「必ずこの順番で考える」という思考フロー明記
- 出力フォーマットを厳密に指定
- 定期的に評価・改善する

#### **MCPの活用**
- **本当に外部と接続したいとき**に限定して使用
- おすすめMCPサーバー:
  - Browser制御
  - 高度なファイル操作
  - 外部API連携（特に認証が必要なもの）
  - データベース直接接続

現在は「5つのMCPサーバーで本格Agent化」という構成が流行っています。

### 3. 最強構成（2026年現在）

1. **Claude Code** 本体
2. **大量のAgent Skills**（思考・判断を高精度化）
3. **必要最小限のMCPサーバー**（実行力補完）
4. **Hooks**（ファイル保存時に自動で特定Skillを発火など）
5. **サブエージェント**（重いタスクを子エージェントに投げる）

これを全部整えると「もはやチャットbotではなく本物のAI社員」になります。

### 4. すぐに始めるためのリソース

**公式・高品質資料**:
- Anthropic公式 Agent Skills Best Practices
- MCP公式ドキュメント
- **@charliejhills**氏の「Claude Skills完全攻略まとめ」（17個の良質リンク集）
- GitHub: `awesome-claude-skills`（検証済みスキル集）

**日本語おすすめ**:
- Amazon『**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**』（実践寄りで非常に評価が高い）
- `@upamune`さん、`@eggAIeguite`さん、`@stealth_hacklog`さんなどの実践報告

**特に必読**:
- Armin Ronacher氏のブログ「Skills vs MCP」（https://lucumr.pocoo.org/2025/12/13/skills-vs-mcp/）

### 5. 実践アドバイス

- 最初は**Skillsから作り始める**（MCPより失敗が少ない）
- `claude-code-setup` などのツールを使って環境を一気に整える
- Skillsは「作って終わり」ではなく、使って→評価→改善のサイクルを回す
- MCPはセキュリティに特に注意（権限範囲を狭く設計）

---

この分野は現在も非常に速く進化しています。特に**Skillsの品質がそのままエージェントの品質になる**時代です。

「自分の業務で特に作りたいSkillやMCPの用途」があれば具体的に教えてください。よりピンポイントな設計アドバイスをします。


X Learn [2026-06-24] AIエージェント ハーネス 設計

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

2026年現在、「AIエージェント ハーネス設計」はAIエンジニアリングで最も重要なテーマの一つです。モデル性能がコモディティ化する中で、同じモデルを使っても**ハーネス（実行環境・統治機構）の質で性能が2倍近く変わる**事例が多数報告されています。

### ハーネスとは何か？

「Harness（馬具）」という言葉通り、AI（馬）の力を**制御・方向づけ・安全に活用するための装備一式**です。

- 単なるプロンプトやツール統合を超える
- ルール、スキルファイル、ツール契約、フィードバックループ、ガードレール、メモリ管理、検証機構などを含む**実行基盤全体**
- 核心哲学：「エージェントがミスしたら、モデルを祈るのではなく、システムをエンジニアリングして**同じクラスのミスを二度と繰り返さない**ようにする」（Mitchell Hashimoto風）

これはPrompt Engineering（2023）→ Context Engineering（2025）の次の段階で、**Harness Engineering（2026）**と呼ばれています。[[1]](https://x.com/chenchengpro/status/2037332209003282747)

### なぜ重要か？

- 同じモデル・同じベンチマークで、harnessを変えるだけで42% → 78%という劇的な改善例が報告されている
- OpenAIのCodexチームが人間が1行も書かずに100万行のコードを生成した事例も「Agent-first + Harness Engineering」
- ハーネスは**組織固有**で模倣しにくい（自社のコードベース・失敗履歴・ドメイン知識が蓄積されるため）

### ハーネス設計の5大構成要素（主要レバー）

1. **System Prompts / Hard Rules**（CLAUDE.mdなど）
   - 60行以内に硬いルールだけを書く
   - AIが生成した曖昧なルールは性能を落とす傾向がある

2. **Skills（スキル）**
   - 手順・判断基準・ドメイン知識をモジュール化
   - **Progressive Disclosure**（必要なタイミングでだけ読み込む）
   - コンテキストを汚染しない

3. **Tools / MCP Servers**
   - 同時に3つ以内に抑える（Tool Thrashing防止）
   - 明確な契約（input/output schema、permission level）

4. **Sub-agents（サブエージェント）**
   - 役割分離ではなく**コンテキストの防火壁**として使う
   - 長時間タスクを委譲して主スレッドのコンテキストをクリーンに保つ

5. **Hooks & Checkpoints**
   - ワークフロー关键点での確定性チェック（PreCompletionChecklistなど）
   - これが最もイン��クトが大きい改修であるケースが多い

これらに加えて重要なのが**Memory Architecture**（反射的メモリ、永続的progressファイル、stale memory検証）と**Trajectory Regulation**（暴走・無限ループ防止）です。[[2]](https://x.com/i/status/2037332209003282747)

### 設計原則（特に重要）

- **Failure-Driven Evolution**：毎回の失敗をharnessにencodeする文化を作る（週次レビュー推奨）
- **Context Minimalism**：無駄なトークンを徹底的に排除（サマリ化、persistent file活用、live state検証）
- **Explicit Contracts Everywhere**：成功基準はbinary（曖昧にしない）、環境契約（environment contracts）を明確化
- **Modularity & Changeability**：ハーネスが肥大化した時の変更容易性が命
- **Defense in Depth**：Permission budget、人間承認ゲート、sandbox、監視分類器を多層で
- **Retrospective Harness Optimization (RHO)**：過去のtrajectoryを分析してharness自体を自律的に改善

**ハーネスが肥大化した時の優先順位**については、Findyの@gota_baraさんのSpeakerDeckが非常に参考になります。ハーネスの変更容易性を高める頭の使い方・優先順位が整理されています。
→ https://speakerdeck.com/gotalab555/mu-de-huasutonohanesushe-ji-hanesunobian-geng-rong-yi-xing-wogao-merutamenoyou-xian-shun-wei

### 推奨アーキテクチャ（2026年現在）

- **Core Runtime**：Stateful Graph / State Machine（LangGraphが最も成熟）
- **Mediation Layer**：Hooks、Guardrails、Verification Middleware、LLM-as-Judge
- **Knowledge Plane**：Modular Skills + Multi-tier Memory（Working / Semantic / Episodic）
- **Governance Layer**：Token Budget、Step Limit、Human-in-the-Loop Escalation、Trajectory Monitor
- **Learning Loop**：Failure Mining → Harness Intervention提案（Life-Harness論文で88.5%相対改善の報告あり）

**実装パターン例（簡易）**：
- すべてのTool Call前にPermission & Budget Check
- Action実行後に必ずVerification Loop（binary success criteria）
- 長時間タスクはSub-agentに委譲 + 成果物のみ主agentに戻す
- 定期的にRetrospective Analyzerがtrajectoryをレビューして「この失敗クラスを防ぐ新しいHook/Skill」を提案

### おすすめリソース（2026年6月時点）

- **awesome-harness-engineering**（GitHub）：アーキテクチャ、原則、参考実装がまとまっている
- @gota_baraさんの資料（上記SpeakerDeck）
- Life-Harness論文（arxiv:2606.19380） — 失敗trajectoryからharness interventionを自動生成する手法
- LayerX CTO松本勇気さんの考察（役割変化についてのスレッド）
- Martin Fowler周辺の「Harness Engineering for Coding Agents」関連記事

ハーネス設計の本質は「**モデルを賢くするのではなく、モデルが置かれる環境を賢くする**」ことです。最初は小さく始め（基本的なHooks + Skills + ログ）、実際の失敗を積み重ねながら成長させるのが最も効果的です。

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）で設計を深掘りしたい場合は、詳細を教えてください。実際のコードスケルトンや特定のレイヤーの設計もお手伝いできます。


X Learn [2026-06-24] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新状況（2026年6月24日時点）**

### Codex CLI（OpenAI）
- **最新バージョン**: **0.142.0**（直近で公開）[[1]](https://x.com/AICodingOpsJP/status/2069656286556495967)

**主な更新内容（0.142.0）**:
- 重大バグ修正：TRACEログが暴走して `~/.codex/logs_2.sqlite` に1日数GB書き込む問題を大幅改善（書き込み量約85%減）。次期0.143でさらに最適化予定。[[2]](https://x.com/xiangxiang103/status/2069588389154939368)
- `/usage` コマンド強化（クレジット・トークンバジェット通知）
- プラグイン管理（OpenAI Curated / Workspaceなど）
- トークンバジェット超過時の自動abort機能

**更新・インストール方法**:
- npm: `npm install -g @openai/codex@0.142.0`
- スタンドアロンインストーラー（GitHubリリースのinstall.sh経由）
- Claude Codeに「search web & update codex cli」と投げて自動更新させる人も多い。[[3]](https://x.com/Gencoin8/status/2069682389081563620)

現在、**Claude Code と並んで最強クラスのCLI型AIエージェント**として非常に活発に開発されています。100万トークン級の文脈理解＋自律コーディングが実用レベル。

### Gemini CLI（Google）
- **2026年6月18日に公式サービス終了**。[[4]](https://x.com/AIMIRAI46487/status/2067810383893803253)

終了に伴い、**Antigravity CLI** への移行が強く推奨されています（Googleからほぼ無告知で移行ドキュメントのみ）。一部ユーザーからは「質が明らかに落ちた」「機能互換性が不十分」「.agyignoreが怪しい」など不満の声が上がっています。[[5]](https://x.com/nuits_jp/status/2069706846160728300)

以前のGemini CLIはv0.47.0前後まで活発に更新されていましたが、突然の終了でコミュニティはかなり動揺しています。

### 現在の業界トレンド
エンジニア界隈で話題の「CLI型AIエージェント3強」は：
- **Claude Code**
- **Codex CLI**（現在最も勢いあり）
- **Gemini CLI** → **Antigravity CLI**

この分野は毎週のように劇的に進化しています。

最新情報が必要なら「Codex CLI 0.142」「Antigravity CLI 使ってみた」など具体的に聞いてください。すぐに深掘りします。


Xタイムライン学習 2026-06-24 20:37

# Xタイムライン学習 2026-06-24 20:37

2026-06-24にXタイムラインで学習したAI Architecture Diagram Generatorについて。サービス説明からシステム設計図を自動生成するツール。shadow環境に導入し、システム設計を自動化する計画。

## ポイント
- AI Architecture Diagram Generatorでシステム設計図自動生成
- shadow環境に導入
- vvv-botsに設計自動化ルール追加
- Claude Code運用に組み込み

## 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: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]]

## 関連概念（未作成）
`システム設計自動化` `AIツール活用`


Xタイムライン学習 2026-06-24 21:50

# Xタイムライン学習 2026-06-24 21:50

2026-06-24にXタイムラインで新AIブラウザ「Claude Fable」を超えるSOTAが発表。ローカル実行と暗号化によるプライバシー重視。実装GO。次はClaudeまたはChatGPT subscriptionの連携調査。

## ポイント
- 新AIブラウザ「Claude Fable」を超えるSOTA発表
- ローカル実行と暗号化によるプライバシー重視
- 実装GO
- 次はClaudeまたはChatGPT subscriptionの連携調査

## 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]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]]

## 関連概念（未作成）
`AIブラウザの進化` `プライバシー重視のAI技術` `Claude Fableとの比較` `ローカル実行と暗号化の技術` `ClaudeまたはChatGPT subscriptionのマネタイズモデル`


日報 2026-06-24 学習まとめ

# 日報 2026-06-24 学習まとめ

2026-06-24の日報では、Claude Fableを超えるSOTAのAIブラウザとプライバシー重視のトレンド、AI Architecture Diagram Generatorによるシステム設計自動化、HermesAgentの/learnによる自己学習の進捗が報告されています。shadow環境でのAI機能の活用が進み、Claude Fableと新AIブラウザの比較検討、AI Architecture Diagram GeneratorとHermesAgentの/learnの導入が推奨されています。

## ポイント
- Claude Fableを超えるSOTAのAIブラウザとプライバシー重視のトレンド
- AI Architecture Diagram Generatorによるシステム設計自動化
- HermesAgentの/learnによる自己学習の進捗
- shadow環境でのAI機能の活用

## 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: 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ブラウザの進化` `プライバシー重視のAI` `システム設計自動化` `自己学習の進捗` `shadow環境でのAI機能の活用`


Xタイムライン学習 2026-06-24 23:05

# Xタイムライン学習 2026-06-24 23:05

AIによる2Dアニメーション生成ツールとClaude Code APIの利用、Shadow envのサンプルコード公開、関連ツールの比較分析を行う。ゴールバディとクロードコードの機能を活用し、自律ループやマルチモデル運用を行う。ローカルAIエージェント基盤とウェアラブルAIの活用を目指す。

## ポイント
- AIによる2Dアニメーション生成ツール
- Claude Code APIの利用とShadow envのサンプルコード
- 関連ツールとサービス比較分析
- ゴールバディの自律ループ機能
- クロードコードとローカルAIエージェント基盤

## 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]] [[ rin2yhのZenn記事一覧]]

## 関連概念（未作成）
`ローカルAIエージェント基盤` `ウェアラブルAI` `マルチモデル運用`


Xタイムライン学習 2026-06-25 01:21

# Xタイムライン学習 2026-06-25 01:21

2026-06-25にXタイムラインから学んだvLLMのローカルAI効率化とパフォーマンス向上について。shadow環境への導入と既存skill/rulesとの統合、Claude Code運用との連携、vvv/vvv-botsとの組み合わせによるモデルサービングの効率向上が提案されている。

## ポイント
- vLLMのローカルAI効率化とパフォーマンス向上
- shadow環境へのvLLM導入と既存skill/rulesとの統合
- Claude Code運用との連携によるモデルサービング効率向上
- vvv/vvv-botsとの組み合わせによるAIモデルの高速サーブ

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

## 関連概念（未作成）
`ローカルAIの統合運用` `AIモデルの効率的サービング` `shadow環境の活用`


横断学習 2026-06-25

# 横断学習 2026-06-25

AI駆動開発の進化についての横断学習。AIによるコード生成・編集の実用化が進んでおり、Claude CodeやCodex CLIなどのツールが登場。AI駆動開発における生産性の向上と開発者への支援の拡大が見られる。開発環境のクラウド化とローカル環境での開発の融合が進んでいる。AI駆動開発におけるセキュリティとエラーの自動検出・修正の重要性が高まっている。

## ポイント
- AIによるコード生成・編集の実用化
- AI駆動開発における生産性の向上
- 開発環境のクラウド化とローカル環境での開発の融合
- AI駆動開発におけるセキュリティとエラーの自動検出・修正

## 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駆動開発` `自動コード生成`


Xタイムライン学習 2026-06-25 08:43

# Xタイムライン学習 2026-06-25 08:43

Claude Codeがv2.1.191に更新。`/rewind`機能が追加され、停止済みbackground agents、MCP信頼性、CPU使用などの改善。Claude Codeの進化とマネタイズ戦略を学ぶ。AI CLIの最新動向を把握し、Claude Codeの新機能を利用して、より効果的なAIソリューションを開発する

## ポイント
- Claude Code v2.1.191への更新
- `/rewind`機能の追加
- 停止済みbackground agents、MCP信頼性、CPU使用の改善

## 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 CLIの進化` `Claude Codeのマネタイズ戦略`


Xタイムライン学習 2026-06-25 11:24

# Xタイムライン学習 2026-06-25 11:24

Xタイムライン学習の要約。Fable 5の新しいリリースの噂やLLMのエージェント化、Anthropicのプロンプトガイドなどが話題に上がっている。Claude Codeのshadow環境の分析やPolymarketの市場データ調査、Anthropicのプロンプトエンジニアリング技術の研究が必要である。

## ポイント
- Fable 5の新しいリリースの噂
- LLMのエージェント化とマネタイズの可能性
- Anthropicのプロンプトガイド

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

## 関連概念（未作成）
`LLMエージェント開発` `Promtエンジニアリング`


Xタイムライン学習 2026-06-25 12:25

# Xタイムライン学習 2026-06-25 12:25

Claude CodeのSchedule→Discover→Build→Verifyを解説した話題の実装についてまとめる。shadow環境でAIプロダクトの開発とマネタイズに関する実践的なステップについても触れる。

## ポイント
- Claude CodeのVerifyステップをテスト実行
- 非エンジニア向けにVerifyステップの確認方法を説明する記事作成
- shadow環境でのAIプロダクト開発とマネタイズに関する実践的なステップ

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

## 関連概念（未作成）
`AIプロダクトの開発とマネタイズ` `shadow環境でのAI開発`


Xタイムライン学習 2026-06-25 13:27

# Xタイムライン学習 2026-06-25 13:27

Xタイムライン学習の内容をまとめる。新着3件のポイントを整理する。ShadowのмонетизацияやClaude Codeのcheap tokenを学習する。ChatGPTのnote salesも言及される。

## ポイント
- Cost. Gemini cheap token. Claude good result, less try.
- Prompt. Codex one prompt.
- ChatGPT. Note sales.

## 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の利用法` `Claude Codeのコスト削減`


Xタイムライン学習 2026-06-25 14:28

# Xタイムライン学習 2026-06-25 14:28

Chat GPT に画像処理機能を追加。AI が画像を認識できるようにするには、GPT API と画像処理ツールを統合し、視覚的なコンテンツを扱えるチャットボットを開発する必要がある。Vision AI の社会との統合も重要なテーマである。

## ポイント
- GPT API と画像処理ツールの統合
- 視覚的なコンテンツを扱えるチャットボットの開発
- Vision AI の社会との統合

## 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）
`画像認識技術` `AI の社会への応用`


Xタイムライン学習 2026-06-25 15:28

# Xタイムライン学習 2026-06-25 15:28

Xタイムライン学習記録。Higgsfield OSの動画を閲覧し、Claude Codeのデモとサンプルビデオの作成を実施する。Shadow環境を使用し、ビデオ編集を目的とする。既存の知識Wikiページとの関連性も考慮する。

## ポイント
- Higgsfield OSの動画を閲覧する
- Claude Codeのデモを実施する
- サンプルビデオを作成する

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

## 関連概念（未作成）
`Higgsfield OSの活用` `Claude Codeによるビデオ編集自動化`


Xタイムライン学習 2026-06-25 16:29

# Xタイムライン学習 2026-06-25 16:29

GPT-5.5 Instantのアップデートで質問の理解と複雑な条件処理が改善された。VoiceOSがGrokにリアルタイムのPC操作を提供し、Macの作業を短縮した。Shadow環境を使用してAIサービスを改善・収益化する

## ポイント
- GPT-5.5 Instantのアップデート
- VoiceOSのGrokへのリアルタイムPC操作
- Shadow環境を使用したAIサービス改善

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

## 関連概念（未作成）
`GPT-5.5の活用` `VoiceOSの応用`


Xタイムライン学習 2026-06-25 17:29

# Xタイムライン学習 2026-06-25 17:29

Xタイムライン学習では、AI APIのコスト削減とモネタイズの機会を探る。Shadow envのコードを使用してトークンサイズを削減し、Codexの録音とリプレイ機能を外部出稿に頼る必要がないことを確認。AIがスライドを自動生成するサービスを提供することを検討する。

## ポイント
- AI APIコスト削減
- Codexの録音とリプレイ機能のモネタイズ
- AIスライド自動生成サービス

## 関連ページ
[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[AIニュース No.341 — SpaceX Cursor買収・Kimi K2.6激安API・ChatGPT Images 2.0 (2026-04-22)]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow envの利点` `AIスライド自動生成の応用`


Xタイムライン学習 2026-06-25 18:30

# Xタイムライン学習 2026-06-25 18:30

Graphifyを使用して知識グラフを作成する方法について学習した。Graphifyは、フォルダー内のコマンドを使用して知識グラフを作成するツールである。Claude Codeと組み合わせることで、Shadow環境での知識グラフの作成が可能になる。Graphifyのドキュメントをレビューし、サンプルデータセットで実験を行うことが次のステップである。

## ポイント
- Graphifyを使用して知識グラフを作成する
- Claude Codeと組み合わせてShadow環境で作成する
- Graphifyのドキュメントをレビューし、サンプルデータセットで実験を行う

## 関連ページ
[[Claude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`知識グラフの応用` `Shadow環境での開発`


Xタイムライン学習 2026-06-25 19:46

# Xタイムライン学習 2026-06-25 19:46

Claude CodeとShadow環境の学習が進行中。MotionとPromptの分析、Firecrawlプラグインのテスト、新しいAI生成コンテンツのモネタイゼーションモデルの開発が行われている。Shadow、Claude Code、AIコンテンツのモネタイゼーションが重要なキーワードである。

## ポイント
- Claude CodeとShadow環境の学習
- MotionとPromptの分析
- Firecrawlプラグインのテスト
- AI生成コンテンツのモネタイゼーションモデルの開発

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

## 関連概念（未作成）
`AI生成コンテンツのモネタイゼーション戦略` `Shadow環境の最適化`


X Learn [2026-06-25] 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25日時点）**

Claude Codeは現在も非常に活発にアップデートされており、特に**エージェントとしての実用性・安定性・チーム共有**の部分が強化されています。

### 1. 直近のアップデート（v2.1.187〜v2.1.191）
最近リリースされたパッチの主な改善点：

- **サンドボックスの認証情報保護**を強化（セキュリティ大幅向上）
- **/rewind** コマンドの強化
- ストリーミング応答中の**CPU使用率を約37%削減**
- 接続安定性向上、細かいバグ修正多数

実務で使う人にとっては地味に嬉しい安定化アップデートです。

### 2. 現在特に話題の新機能

**Artifactsの「ライブページ」共有機能**（最新で特にバズってる）
- 作業中のセッションをそのまま**URL1本でチームに共有**できる
- PR説明、調査結果共有、プロトタイプ確認などにめちゃくちゃ便利
- 「生きたページ」としてそのまま閲覧・操作可能

**信頼性アップデート（2026年6月）**
- 新コマンド `/config` で即時設定変更可能
- 接続切断時の**自動リトライ**
- 行単位（line-by-line）ストリーミング
- サブエージェント管理パネルの大幅改善
- セッション喪失バグの修正など、ストレスが減る修正多数

### 3. 2026年3月頃の大型アップデート
この時期にかなり大きな進化がありました：

- **Git worktree isolation**（並列エージェントの分離環境）← これが非常に強い
- Desktopアプリ内で**App Preview**が可能に
- GitHub PR監視＋自動修正
- Opus 4.6（巨大コンテキスト）
- **Auto Memory across sessions**（セッションを跨いだ記憶機能）

### 4. 2025年4月の主な機能追加（まだ現役で便利）
- 画像のドラッグ&ドロップ（UIデバッグ・デザイン相談に強い）
- `@filename` でファイル/ディレクトリを即コンテキスト投入
- コマンドの**キューイング**（Claudeが動いている間に次の指示を溜められる）
- 権限設定のgit check-in対応（チームでのツール許可管理）
- 通知機能（ターミナルに完了・要確認通知）

### 5. その他の注目ポイント
- `effort=max` で複雑なタスクにより深く考えさせるモード追加
- **Fable 5**が一部ユーザーで復活しつつある（モデルセレクターに出現報告あり）

---

Claude Codeはもはや「コード生成ツール」ではなく、**本格的な開発エージェント環境**に進化しています。特に「Git worktree分離＋Auto Memory＋並列サブエージェント＋ライブArtifacts共有」の組み合わせは現時点でかなり尖っています。

**もっと詳しく知りたい部分はありますか？**
- 最新Artifactsの具体的な使い方
- おすすめ設定・ベストプラクティス
- 料金・コスト実態
- 特定のバージョンの詳細

など、用途に合わせて深掘りします！