X Learn [2026-07-05] AIエージェント ハーネス 設計

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

2026年現在、AIエージェントの成否を決める最大の要因は**モデルそのものではなく「Harness（ハーネス）」**です。同じモデル・同じプロンプトでも、ハーネスの設計次第で性能が42%→78%に跳ね上がる事例が複数報告されています。[[1]](https://x.com/chenchengpro/status/2037332209003282747)[[2]](https://x.com/i/status/2037332209003282747)

**Harness Engineering**とは：
- エージェントを包む「手綱（harness）」全体のシステム設計
- 失敗が発生したら「モデルを祈る」のではなく、ハーネスを修正して**二度と同じ失敗を起こさない**ようにエンジニアリングする思想
- 2023年のPrompt Engineering、2025年のContext Engineeringの次のステージ

### 1. ハーネスの全体アーキテクチャ（推奨レイヤリング）

```
[User / Supervisor]
       ↓
[Core Harness Engine] ← 状態マシン・Loop Controller (LangGraph推奨)
       ├── Instruction Layer (System Prompt + Skills + Protocols)
       ├── Memory Layer (Working / Semantic / Episodic / Procedural)
       ├── Tool & Action Layer (Sandbox + Approval Gate + MCP)
       ├── Verification & Eval Layer (Hooks + LLM-as-Judge + Human-in-the-Loop)
       ├── Observability Layer (Tracing / Logging / Metrics)
       └── Safety & Guardrail Layer (Permission / Jailbreak Detection / Escalation)
       ↓
[Sub-agents / External Tools]
```

**設計の鉄則**：
- モデルは「薄く」保つ（知能を外側のレイヤーに押し出す）
- ハーネスが肥大化しやすいため、**変更容易性（Maintainability）を最優先**にする
- 長い自律ループではなく、**短く監査可能なLoop**を複数組み合わせる（Loop Engineering）

### 2. 主要構成要素と設計ポイント

#### (1) Instruction Layer（最もインパクト大）
- **System Promptファイル**（CLAUDE.mdスタイル）：60行以内に硬いルールのみ記述。AI生成のプロンプトは避ける（トークン増 + 性能低下の原因）。[[1]](https://x.com/chenchengpro/status/2037332209003282747)
- **Skills**：手続き的知識をモジュール化。「漸進的開示（Progressive Disclosure）」で必要な時だけロード。全部詰め込まない。
- **Protocols**：Agent-User、Agent-Agent、Agent-Toolの契約を明確化。

#### (2) Memory Layer
- Working Memory（現在のタスク状態）
- Semantic Memory（Vector DB：PGVector / Qdrant）
- Episodic Memory（過去の実行履歴）
- Procedural Memory（Skillsとしてコード化）

#### (3) Tool & Action Layer
- 同時に有効にするツールは**最大3つ**まで（Tool Thrashing防止）。[[1]](https://x.com/chenchengpro/status/2037332209003282747)
- MCPサーバーやSandboxを必ず挟む
- 重要なActionには**Approval Gate（人間承認）**を入れる

#### (4) Verification & Eval Layer（これが信頼性を決める）
- **Hooks**：ワークフロー关键点に確定性チェックを挿入（PreCompletionChecklistが特に効果大）。
- タスク完了宣言前に「本当にDoneか？」を複数角度で検証。
- EvalはLLM-as-Judge + ルールベース + 人間フィードバックのハイブリッド。

#### (5) Observability Layer
- Tracing（LangSmith相当）：思考プロセスを完全に可視化
- 各Loopの入力・出力・中間状態をログ
- 週次レビュー用の失敗アーカイブを自動生成

#### (6) Safety & Guardrail Layer
- 特に企業利用では最重要。認証情報はエージェント本体から完全に分離。
- 権限境界、出力フィルタリング、エスカレーションパスを最初から設計。

### 3. Loop Engineering（ハーネスを動かす心臓部）

基本ループ：**Reason → Act → Observe → Verify → Adjust**

これをドメインごとに複数設計：
- 短い検証ループを重視（長時間自律は監査不能で危険）
- 各ループに明確な停止条件・エスカレーション条件を設定
- 実世界フィードバックをハーネスに還元する閉ループを作る

### 4. 設計時の優先順位（ハーネス肥大化対策）

ハーネスは必ず肥大化します。以下の優先順位で設計してください（FindyのGota氏の資料が非常に参考になります）。[[3]](https://x.com/gota_bara/status/2046794926604931447)

1. **変更容易性・モジュール性**
2. 再利用性
3. 観測可能性
4. 安全性
5. 性能

SkillsはOSS（skillportなど）で管理、Hooksはミドルウェア化、Contextは圧縮・正規化を徹底。

### 5. 技術スタック例（2026年実践的構成）

- **Orchestration**: LangGraph（状態管理最強）
- **LLM抽象化**: LiteLLM
- **Observability**: LangSmith / Arize Phoenix / OpenTelemetry
- **Memory**: PostgreSQL + PGVector + Neo4j（Graph Memory）
- **Skills管理**: 専用フレームワーク or 自作モジュールシステム
- **Deployment**: FastAPI + Temporal.io（長時間ワークフロー）+ Kubernetes

プロトタイプは**LangGraph + LangSmith**から始めるのが最も早いです。

### 始め方（今週からできること）

1. 既存のエージェントの全失敗をリストアップ
2. 各失敗に対して「どうハーネスで防ぐか」を1つずつルール/Skill/Hook化
3. System Promptを「硬いルール中心・60行以内」にリファクタ
4. 最低1つのVerification Hookを入れる
5. Tracingを完全に入れて人間が全思考プロセスを見えるようにする

これを毎週繰り返すだけで、エージェントはモデルをアップデートしなくても着実に強くなります。

---

**参考資料（特に重要）**
- Chen Cheng氏の「Harness Engineering」投稿（5つのレバー解説）
- Gota氏のSpeaker Deck「無駄に肥大化するハーネスの設計」
- Philipp Schmid氏のAgent Harness論（高レベル視点）

実務でハーネスを設計している方、特定のドメイン（コーディング、業務自動化、研究など）の詳細設計が必要でしたら、具体的に教えてください。より深掘りしたアーキテクチャ図やコード例、Skillの分割戦略などを提供できます。


X Learn [2026-07-05] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月5日）**

### Codex CLI（OpenAI 官方）
- **最新版本**：**rust-v0.142.5**（stable）
- 6月29日发布了 0.142.4，主要是一堆内部优化（chores），无明显用户端新功能，但整体迭代非常快。
- 近期重点：
  - `!<cmd>` 可直接执行命令
  - 新增 `/undo` 命令
  - MCP plugin 支持已完全兼容 2026 最新规范（可同时打包 skills + apps + MCP servers）
  - 稳定性持续提升（崩溃率进一步降低）
  - 与 GPT-5.5 / GPT-5.6 配合极佳

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

### Gemini CLI（Google DeepMind）
- **主要版本**：**v0.40.0**（2026年4月发布）
- 之后持续 nightly 更新，**7月初**针对以下问题进行了修复：
  - memory import processor 的 symbolic link directory escape
  - 敏感路径阻断列表的大小写问题
- **重要安全提醒**：6月曾爆出 critical RCE 漏洞（影响 CI/CD 环境），**必须更新到 0.39.1 及以上版本**，建议直接用最新 nightly/build。

**核心新特性**（v0.40 时期）：
- 分层记忆系统（tiered memory）
- 自动根据历史会话生成 skills
- 原生支持 Gemma 本地模型
- 强大的 Extensions 系统（Conductor、Endor Labs 等）
- 与 Colab 深度集成（可在 notebook 里直接用）

**维护者**：N. Taylor Mullen（前 GitHub Copilot VS 负责人）主导，官方账号 @geminicli。

### 简单对比（2026年7月现状）
| 项目          | Codex CLI              | Gemini CLI                  |
|---------------|------------------------|-----------------------------|
| **模型能力**  | GPT-5.5/5.6 极强       | Gemini 3 + Gemma 本地       |
| **记忆/Agent** | 强                     | 更强（分层记忆 + 自动 skills）|
| **扩展性**    | MCP + Plugin           | Extensions 系统更丰富       |
| **安全性**    | 持续加固               | 近期安全更新非常积极        |
| **适合人群**  | 追求极致 coding 流畅度 | 喜欢折腾扩展、记忆管理的人  |

目前很多重度用户都是**两者都装**，按任务切换（Codex 写核心逻辑，Gemini 做规划+多工具协调）。

需要**安装命令**、配置推荐（config.toml / settings）、还是具体功能对比（比如 MCP、skills、安全最佳实践），直接说，我马上给你最新方案。


日報 2026-07-05 学習まとめ

# 日報 2026-07-05 学習まとめ

```json
{
  "summary": "2026年7月5日の日報では、Claude Codeの新機能アップデート、Claude Agent Skills MCPの活用、AIエージェントハーネス設計、Codex CLIとGemini CLIの最新状況、Claude Designとshadow環境の統合について学習した。shadow環境では、Claude Codeの統合、デザインツール開発、価格モデル策定、AI社員機能導入、Obsidian導入、vvv/vvv-bots連携、Claudeモデル試用、画像生成試行、Agentic Stack調査、GitHub Copilot CLI導入が行われた。",
  "key_points": [
    "Claude Code新機能アップデート",
    "Claude Agent Skills MCP活用",
    "AIエージェントハー


Xタイムライン学習 2026-07-05 22:13

# Xタイムライン学習 2026-07-05 22:13

Fableで作ったAIモデルをWebサイト制作に利用することができ、アニメ入りWebサイトを1セッションで$12で作れることが確認された。Claude Fable 5で作った仕組みをCodexで再現できる。また、ChatGPTで投稿ネタ100個を作成することができたが、テンプレな文章しか出なかった。AIモデルによるWeb制作の自動化が進んでいる。

## ポイント
- Fableで作ったAIモデルをWebサイト制作に利用
- Claude Fable 5で作った仕組みをCodexで再現
- ChatGPTで投稿ネタ100個を作成

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

## 関連概念（未作成）
`AIモデルによるWeb制作の自動化` `FableとCodexの比較`


Xタイムライン学習 2026-07-06 00:13

# Xタイムライン学習 2026-07-06 00:13

2026-07-06にCodex・ClaudeCodeのセッション管理ツールが導入され、MacOSアプリのNotch(Dynamic Island) UI化とセッション管理機能のshadow環境統合が実装された。AIツールの効率化とセッション管理が横断テーマ。

## ポイント
- Codex・ClaudeCodeのセッション管理ツール導入
- MacOSアプリのNotch(Dynamic Island) UI化実装
- セッション管理機能をshadow環境に統合

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

## 関連概念（未作成）
`Codex・ClaudeCode統合環境` `Notch(Dynamic Island) UI設計`


Xタイムライン学習 2026-07-06 02:16

# Xタイムライン学習 2026-07-06 02:16

Claude Codeスキルの実装とFable5の新しい価格 모델の導入。Opus 4.8の利用と Claude APIの統合が必要。Actionプランには、Opus 4.8のスキル実装、Fable5のユーザーガイドの作成、Claude APIの統合が含まれる。

## ポイント
- Claude Codeスキルの実装
- Fable5の新しい価格モデル
- Opus 4.8の利用

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

## 関連概念（未作成）
`AIスキル開発` `価格モデル戦略`


横断学習 2026-07-06

# 横断学習 2026-07-06

```json
{
  "summary": "AIプログラミングツールの進化を横断テーマに、Claude CodeやCodex CLIなどのツールがコードの分析、実装、デバッグ、リファクタリングを支援し、ローコードまたはノーコード開発が可能になる。AIエージェントの活用が広がり、開発効率の向上が期待されるが、セキュリティとプライバシーへの懸念も増大。",
  "key_points": [
    "AIプログラミングツールの進化",
    "Claude CodeやCodex CLIなどのツールがコードの分析、実装、デバッグ、リファクタリングを支援",
    "ローコードまたはノーコード開発が可能になる",
    "AIエージェントの活用が広がり、開発効率の向上が期待される",
    "セキュリティとプライバシーへの懸念も増大"
  ],
  "tags": ["AIプログラミ


Xタイムライン学習 2026-07-06 08:24

# Xタイムライン学習 2026-07-06 08:24

2026-07-06にXタイムラインから学習。Claude Fable 5とCodexの連携テスト実施。vvv-botsにCodex機能組み込み。Claude Code運用で新サービス開発。AIツール連携による創造性発揮。

## ポイント
- Claude Fable 5とCodex連携テスト
- vvv-botsにCodex機能組み込み
- Claude Code運用で新サービス開発
- AIツール連携による創造性発揮

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]]

## 関連概念（未作成）
`AIツール連携の最適化` `Claude Fable 5とCodexの連携テスト結果` `vvv-botsのCodex機能組み込みの効果` `Claude Code運用による新サービス開発の成功事例`


Xタイムライン学習 2026-07-06 12:11

# Xタイムライン学習 2026-07-06 12:11

AIのモバイルデバイスへの統合が進んでおり、iPhone AIアプリやAIアシスタント対応の電話が開発されている。Shadow環境とClaude Codeを用いたAIの実装も進んでいる。AIサービスへのサブスクリプションモデルが注目されており、モバイルデバイスメーカーとの提携が重要である。

## ポイント
- AIのモバイルデバイスへの統合
- Shadow環境とClaude Codeの活用
- AIサービスサブスクリプションモデル

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

## 関連概念（未作成）
`モバイルAIサービス` `Shadow環境のセキュリティ`


Xタイムライン学習 2026-07-06 15:12

# Xタイムライン学習 2026-07-06 15:12

2026-07-06のXタイムライン学習でOpenAI CodexのGPT-5.6系モデルID追加とAnthropicのClaude Code向けプロンプトライブラリが発表。AIモデルとプロンプトライブラリの進化を横断テーマとし、Codexのクローンとプロンプトライブラリの導入を推奨。

## ポイント
- OpenAI CodexのGPT-5.6系モデルID追加
- AnthropicのClaude Code向けプロンプトライブラリ発表
- AIモデルとプロンプトライブラリの進化を横断テーマ
- Codexのクローンとプロンプトライブラリの導入を推奨

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]]

## 関連概念（未作成）
`AIモデル進化` `プロンプトライブラリ開発` `AIマネタイズ`


Xタイムライン学習 2026-07-06 17:15

# Xタイムライン学習 2026-07-06 17:15

Codex 多数存在。セッション待ち状況にあるタスクが止まっている。cmux でヘルプが必要。関連するトレンドとして、Codex の並列実行やセッション管理での cmux の使用がある。

## ポイント
- Codex の並列実行
- セッション管理での cmux 使用
- タスクが止まっている状況

## 関連ページ
[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]]

## 関連概念（未作成）
`並列処理の効率化` `セッション管理の重要性`


Xタイムライン学習 2026-07-06 19:19

# Xタイムライン学習 2026-07-06 19:19

```json
{
  "summary": "2026-07-06のXタイムライン学習で、TikHub API基盤の実装とアプリ開発の収益化戦略分析が進められる。TikHub APIを利用してSNSデータを収集し、Claude、ChatGPTを使用して収益化戦略を分析する。Vercel、Supabaseを利用してアプリのインフラストラクチャを構築する。",
  "key_points": [
    "TikHub API基盤の実装",
    "アプリ開発の収益化戦略分析",
    "SNSデータ収集",
    "収益化戦略分析",
    "アプリインフラストラクチャ構築"
  ],
  "tags": ["TikHub", "SNSデータ", "収益化", "アプリ開発", "インフラストラクチャ"],
  "wikilinks": [
    "AIに丸投げ起業とClaude


X Learn [2026-07-06] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 最新アップデートまとめ（2026年7月6日時点）**

### 1. 最新バージョン：**2.1.200 / 2.1.201**（7月上旬リリース）

これが直近で一番大きなアップデートです。

**主な変更点：**

- **安全性が大幅強化**（これが一番の目玉）
  - **パーミッションモードがデフォルトで「Manual（手動承認）」**に変更（CLI・VS Code・JetBrainsすべて）
  - これまで自動実行されがちだったターミナルコマンドなどが、**必ずユーザーの承認が必要**になった
  - `AskUserQuestion`もデフォルトで自動継続しなくなった（意図しない進行を防止）

- Grepツールが **ripgrep** ベースであることを明記。検索タスクは積極的にGrepを使うよう公式に推奨されるようになった

- 2.1.201では細かいフォローアップで、**Sonnet 5使用時のシステムリマインダーによる中断が減少**（よりスッキリ動くようになった）

このアップデートは「地味だけどめちゃくちゃ重要」と言われており、特に企業利用や長時間自律稼働させる人にとっては待望の安全強化です。[[1]](https://x.com/i/status/2073225943326621983)

### 2. その他最近の強化ポイント

- **Claude Sonnet 5がデフォルトに**（1M context対応、コーディング精度がさらに向上）
- 自動PR修正機能の成熟（PRを出した後のエラー修正・レビュー対応・CI失敗自動修復がかなり実用レベルになってきた）
- Desktopアプリ版のマルチセッション強化、Diff Viewer、リアルタイムプレビューなどのUI改善（少し前の大型アップデートだが依然として好評）

### 3. 周辺状況

- Alibabaが企業内で**「Claude Code禁止」**を発表（セキュリティリスクを理由に）。個人では最強クラスだけど、組織だと制限がかかり始めてる動きが出ています。
- MCPサーバー連携（RPG Makerなど特定ツールとの接続）やSkills（拡張機能）の進化も引き続き活発。

---

**総評**:
以前より「勝手にやらかす」リスクがかなり抑えられ、**安心してガッツリ使える**方向にシフトしたアップデートです。特に長時間放置してコード生成・修正を任せたい人には良いタイミングだと思います。

もっと詳しく知りたい部分（特定の機能の使い方、2.1.200以前の大型アップデート履歴、Sonnet 5との相性など）があれば教えてください！すぐに深掘りします。


X Learn [2026-07-06] Claude Agent Skills MCP 活用

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

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリは、まさに今一番熱いテーマです。多くの人が混乱している**Skills vs MCP**の違いから、実務での効果的な使い分け・導入順序まで整理します。

### 1. Skills と MCP の違い（本質）

| 項目 | **Agent Skills** | **MCP (Model Context Protocol)** |
|------|------------------|----------------------------------|
| **性質** | Claude内部の「再利用可能な能力パッケージ」 | 外部サーバーと通信する「ツール拡張プロトコル」 |
| **コンテキスト効率** | ◎（名前だけ常時ロード。使う時だけ詳細読み込み = Progressive Disclosure） | △（ツール定義を全部ロードしやすい） |
| **主な用途** | 思考パターン、出力フォーマット、業務SOP、ドメイン知識、繰り返しワークフロー | 外部システムとの実行動（DB操作、Git、API、ブラウザ、Slack投稿など） |
| **向いているもの** | 「毎回同じ指示を書いている作業」全部 | 「現実世界に作用させる」作業 |
| **例** | 会議メモ整形、月次報告テンプレート、営業メールのトーン、競合分析フロー | GitHub操作、データベースクエリ、Notion更新、ブラウザ自動操作 |

**公式の位置づけ**（Anthropicブログより）では、**両者は補完関係**です。
- Skills = 「頭の中の型」を持たせる
- MCP = 「手足」を外部に伸ばす

最近の潮流は**「MCPをSkills化する」**動きが強いです（コンテキスト効率が段違いに良いため）。

### 2. 最強の活用パターン（実務で効く順）

#### Phase 1: 基盤固め（これだけで十分強くなる）
**必須MCP（最初に入れるべき）**:
- filesystem
- git
- memory
- sequential thinking

**基本Skills**:
- 思考フレームワーク
- 出力フォーマッター
- プロジェクト初期化パターン

#### Phase 2: 「自分の繰り返し業務」をSkills化（ここが一番効く）
これが日本人のClaudeパワーユーザー（@sumika45379さんなど）が最も推している領域です。

**具体例**:
- 会議メモ → 構造化＋課題抽出＋次アクションSkill
- 月次/週次報告の完全テンプレートSkill
- クレーム・問い合わせ一次対応の型
- 自社商品/サービスの正しい説明パターン
- LinkedInカルーセルやX投稿の作成フロー
- SDR（営業開発）の一連シーケンス

**ポイント**: 「毎回同じプロンプトを書いているな」と感じたら、それは即Skill化対象です。

#### Phase 3: 自分のスタックに合わせたMCP追加
- データベースを使っている → Neon/Postgres MCP
- GitHubを多用 → GitHub MCP
- Notion/Slack/Gmailを活用 → 各MCP
- ブラウザ自動化が必要 → Browser MCP（ただしSkillsで代替できるものはSkills優先）

### 3. 現在おすすめのリソース

- **Complete Claude Skills Library**（215個）：現在最もヤバいと評判。単なるプロンプト集ではなく、「仕事の流れごと」設計されていて、CLAUDE.md付きで即ワークフロー構築可能。
- 各種ディレクトリ（MCP一覧、Skills一覧、Agent一覧）
- 公式ブログ: 「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」

### 4. 上級者Tips

1. **入れすぎ厳禁**。特にMCPは最初は4〜5個以内に抑える（コンテキストが死ぬ）。
2. SkillsとMCPが競合した場合は挙動に注意（MCPが優先されやすいという報告多数）。
3. **Hooks + Skills + Subagents + MCP**の組み合わせが2026年現在の最先端。
4. 個人で最も効果が出やすいのは「**業務の型を全部Skillsに押し込む**」こと。これで「Claudeへの指示コスト」が劇的に下がります。

---

**あなたの活用状況を教えてください**

- エンジニアですか？ビジネスサイドですか？ソロ起業家ですか？
- 主に何の業務をClaudeに任せたいですか？（開発、営業、マーケティング、分析、報告書作成など）

具体的な職種・業務を教えていただければ、あなたに最適化された**Skills + MCP構成**を提案します。

この組み合わせを本気で使いこなせると、2026年現在では他社のエージェントを圧倒的に引き離せます。


X Learn [2026-07-06] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計（2026年最新コンセンサス）**

「モデルはエンジン、ハーネスは車である」という表現が今最も正確です。モデル（LLM）は薄く保ち、知能の大部分を**ハーネス（周辺アーキテクチャ）**に外部化する設計が主流になっています。同じモデルを使っても、ハーネスの質で性能が劇的に変わります。[[1]](https://x.com/CobusGreylingZA/status/2043638576848707662)

### 1. ハーネスの核心アーキテクチャ（推奨フレーム）

中央に**Thin Model**を置き、周囲に3つの主要レイヤーを配置します。これを**Mediator（仲介層）**が繋ぎます。

- **Memory Layer**
  - Working Context（現在進行中のタスク状態）
  - Semantic Knowledge（長期知識・RAG）
  - Episodic Memory（過去の実行履歴と結果）
  - Personalized Memory（ユーザー固有の好み・スタイル）

- **Skills Layer**
  - Operational procedures（手順書）
  - Decision heuristics（判断基準）
  - Normative constraints（禁止事項・ポリシー・ベストプラクティス）

- **Protocols Layer**
  - Agent ↔ User（承認フロー、説明責任）
  - Agent ↔ Agent（Handoff、協調プロトコル）
  - Agent ↔ Tools（ツール呼び出し契約、スキーマ、タイムアウト）

- **Mediator / Operational Layer**（これがハーネスの本質）
  - Sandboxing（実行隔離）
  - Observability & Tracing（全軌跡の記録）
  - Compression（コンテキスト圧縮）
  - **Evaluation**（最重要：Outcome + Process評価）
  - Approval loops & Human-in-the-loop
  - Sub-agent orchestration

この構造の最大の利点は「**どこに新機能を置くか**」が明確になる点です。安定した知識→Memory、判断 playbook→Skills、通信規則→Protocols、ループ制御→Mediatorに配置します。[[2]](https://x.com/akshay_pachaar/status/2045510648474530263)

### 2. 設計原則（必ず守るべきもの）

1. **Modularity & Composability**
   ハーネスを1つの巨大フレームワークにせず、Policy Engine、Approval Layer、Memory Backend、Provider Routerなどを独立コンポーネント化。Event Bus（または共有状態ストア）で結合。

2. **Observability First**
   すべての思考・行動・観測・評価結果を構造化して記録（Trajectory）。後から再生・デバッグ・分析可能に。

3. **Eval-Driven Development**
   変更するたびに自動評価を実行。LLM-as-Judge（詳細なRubric使用）＋ルールベース＋人間フィードバックを組み合わせる。

4. **Scaffolding Mindset（足場思考）**
   モデルが賢くなるにつれてハーネスを徐々に薄くできる設計に。モデルが特定のハーネスに最適化されて学習している場合は注意（性能低下に注意）。

5. **Safety & Sandbox by Default**
   すべてのツール呼び出しにガードレール、権限境界、タイムアウト、キャンセル semanticsを実装。

### 3. 必須コンポーネント一覧（実装優先度順）

- **Task & Experiment Manager**：データセット読み込み、構成管理（モデル・プロンプト・ツールセットの組み合わせ実験）
- **Standardized Agent Runtime**：ReAct、Plan-and-Execute、Graph-based（LangGraph風）、Multi-Agentなどプラグイン可能
- **Trajectory Recorder**：`(thought, action, observation, evaluation)` の時系列ログ
- **Multi-level Evaluator**：
  - Outcome（最終結果の正しさ）
  - Process（思考過程の質、安全性、効率）
  - Safety & Policy
  - Cost / Latency / Loop Count
- **Environment Sandbox**：コード実行、ブラウザ、ファイルシステム、外部APIの仮想化
- **Memory & Skill Orchestrator**：動的ロード・圧縮・忘却機構
- **Dashboard & Analysis**：失敗モード分類、成功率、ベンチマーク比較、Red Teamingツール

### 4. 実装選択肢（2026年現在）

**おすすめ組み合わせ**：
- **制御**：LangGraph（明示的制御が欲しい場合）またはOpenAI Agents SDK / Anthropic風シンプルループ
- **観測**：LangSmith + Arize Phoenix（または同等）
- **ベンチマーク用**：Inspect AI（UK AISI系）が非常に洗練されている
- **Microsoft Agent Framework**：最近「Claw + Agent Harness」として注目

**ゼロから最小ハーネスを作る場合**の基本スケルトン（Python）：

```python
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Callable, Any
from enum import Enum

class Step(BaseModel):
    thought: str
    action: str
    observation: Any
    evaluation: float | None = None

class Trajectory(BaseModel):
    steps: List[Step]
    final_outcome: Any
    metrics: dict

class AgentHarness:
    def __init__(self,
                 evaluators: List[Callable],
                 sandbox,
                 memory_orchestrator,
                 tracer):
        self.evaluators = evaluators
        self.sandbox = sandbox
        self.memory = memory_orchestrator
        self.tracer = tracer

    async def run(self, agent, task: dict, max_steps=50) -> Trajectory:
        trajectory = Trajectory(steps=[], final_outcome=None, metrics={})

        for step in range(max_steps):
            # 1. 現在の状態をMemoryから取得
            context = self.memory.get_context()

            # 2. Agentに思考させる（モデル呼び出し）
            response = await agent.think(context, task)

            # 3. Action実行（Sandbox内で安全に）
            observation = self.sandbox.execute(response.action)

            step_obj = Step(
                thought=response.thought,
                action=response.action,
                observation=observation
            )
            trajectory.steps.append(step_obj)
            self.tracer.log(step_obj)

            # 4. 途中評価（早期終了判定）
            for evaluator in self.evaluators:
                score = evaluator(trajectory)
                if score < threshold:
                    break

        # 最終評価
        trajectory.final_outcome = self._run_final_evaluators(trajectory)
        self.memory.commit_episode(trajectory)
        return trajectory
```

この最小版を起点に、各レイヤーを本格的に実装していきます。

### 5. 今後の進化方向

- Self-improving Loop（Eval → Synthetic Data → Harness改善の自動サイクル）
- Composable Micro-Harnesses（15個程度の独立ジョブをイベントバスで結合）
- モデルに依存しない「Business Brain」（自社固有のSkills/Protocols/Memory）

ハーネス設計は現在、AIエンジニアリングで最もレバレッジの高い領域です。モデルは commoditize（一般化）しつつあり、差別化はハーネスの質で決まります。

具体的に「コーディングエージェント用」「ウェブエージェント用」「企業内業務エージェント用」など、**用途を限定**した設計を深掘りしたい場合は、用途を教えてください。より具体的なコンポーネント図やコード、評価Rubricまで落とし込みます。


X Learn [2026-07-06] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月6日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI）

**最新版本**：
- 稳定版：**0.142.5**
- Rust 重写版：**0.143.0-alpha.36**（终端输出速度极大提升，正在快速推进）

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

**近期亮点**：
- Rust 重写后性能显著提升
- TUI 体验优秀，支持 Context 使用状态栏、/undo、!直接执行命令、Ctrl+O 复制 Markdown 等
- MCP 支持非常成熟
- 刚刚发布官方 Claude Code 插件，可在 Claude Code 里直接调用 Codex 做代码审查（review/adversarial-review）、bug 委托（rescue）等，集成度极高
- 安全性持续强化（权限控制、日志脱敏等）

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

### 2. Gemini CLI（Google）

**最新版本**：
- **v0.51.0-nightly.20260705**（刚刚更新，修复了 streaming 相关问题）

**安装/更新命令**：
```bash
npm install -g @google/gemini-cli
```

**近期亮点**：
- 分层记忆系统（tiered memory）、自动生成 skills、支持本地 Gemma
- VS Code 集成增强（原生 diff、上下文感知）
- 安全性大幅加强（符号链接逃逸修复、敏感路径阻断大小写不敏感等）
- 免费额度不错（1分钟60次、1天1000次）

**重要提醒**：社区已有声音表示 **Gemini CLI 正在向 Antigravity CLI 过渡**（部分人已视其为后继者/重新品牌）。建议同时关注 Antigravity 的最新动态。

### 快速对比建议（2026年7月）

| 项目          | Codex CLI              | Gemini CLI                  |
|---------------|------------------------|-----------------------------|
| **性能**      | Rust 版极快            | 流式优化好                  |
| **生态集成**  | 极强（刚出 Claude 插件）| VS Code 深度集成            |
| **记忆/Skills**| 成熟                   | 自动生成 + tiered memory 强 |
| **免费额度**  | 依赖 OpenAI 账号       | 较慷慨                      |
| **安全性**    | 近期重点强化           | 近期重点强化（nightly 很积极） |

**推荐玩法**：
1. 两个都装上，根据任务切换（很多国内开发者都在这么做）
2. 配合 `.claude` / `SKILL.md` / `loopkit` 这类规范，能让两者战斗力都大幅提升
3. 生产环境务必配置好 deny list，限制其能读取的目录（两者都在快速加安全措施，但本地 agent 风险始终存在）

需要我给出具体的配置推荐、常用指令对比、或 Antigravity CLI 的最新信息吗？


Xタイムライン学習 2026-07-06 20:36

# Xタイムライン学習 2026-07-06 20:36

Xタイムライン学習では、Fableのコードリファクタリングとコードベース分析ツールの開発が行われている。横断テーマはコードモジュラー化による効率性向上であり、Fableを用いた自動化ツールの開発と既存のワークフロー管理システムとの統合が目的である。次のステップとして、URLの拡張が予定されている。

## ポイント
- Fableのコードリファクタリング
- コードベース分析ツールの開発
- コードモジュラー化による効率性向上

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

## 関連概念（未作成）
`モジュラー化` `コード分析`


Xタイムライン学習 2026-07-06 21:43

# Xタイムライン学習 2026-07-06 21:43

2026-07-06のXタイムライン学習で、Fable 5のDAW機能、キャラクターシート、Fable 5とKarpathyのセカンドブレイン術が注目される。AI技術の応用と実装が進んでいる。

## ポイント
- Fable 5: ブラウザ内で動くアナログシンセ音源、5トラックのステップシーケンサー、パターンベースの自動作曲機能
- キャラクターシート: キャラクターシートを作ることでAI画像生成でのキャラ固定を容易にする
- Fable 5とKarpathyのセカンドブレイン術: Fable 5とKarpathyのセカンドブレイン術を組み合わせた完全ウォークスルー動画

## 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 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）
`AI音源生成` `AI画像生成キャラ固定` `AI全知識覚えさせる方法`


日報 2026-07-06 学習まとめ

# 日報 2026-07-06 学習まとめ

Fable 5のDAW機能と音源生成の自動化、キャラクターシートによるAI画像生成のキャラ固定、Claude CodeとCodexのセッション管理ツールの導入が行われた。AI技術の応用と実装が進んでおり、セッション管理の重要性も強調された。Shadow環境では、Fable 5のDAW機能とキャラクターシートを導入し、セッション管理ツールを統合することが求められている。

## ポイント
- Fable 5のDAW機能と音源生成の自動化
- キャラクターシートによるAI画像生成のキャラ固定
- Claude CodeとCodexのセッション管理ツールの導入

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]]

## 関連概念（未作成）
`AI生成音源` `キャラクターシート生成` `セッション管理ツールの統合`


Xタイムライン学習 2026-07-07 02:19

# Xタイムライン学習 2026-07-07 02:19

2026年7月7日、AIワークフロー統合ルールをClaude Codeに追加。vvv/vvv-botsにAIセキュリティチェックを実装。AI採用のベストプラクティスを調査。

## ポイント
- AIワークフロー統合ルールをClaude Codeに追加
- vvv/vvv-botsにAIセキュリティチェックを実装
- AI採用のベストプラクティスを調査

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`AIワークフロー統合ルール` `AIセキュリティチェック` `AI採用ベストプラクティス`


Xタイムライン学習 2026-07-07 04:27

# Xタイムライン学習 2026-07-07 04:27

Xタイムライン学習記録。OpenClaw local appとGGUF/MLX modelの学習。Shadow envとAI chatの実装。Next stepは会社の規則の確認と権限境界の設定。Analyzing GGUF/MLX model performanceとshadow envのルールのドキュメント作成が必要。

## ポイント
- OpenClaw local appとGGUF/MLX modelの学習
- Shadow envとAI chatの実装
- 会社の規則の確認と権限境界の設定

## 関連ページ
[[[[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]]]] [[[[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]]]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow envのセキュリティ対策` `AI chatの実装におけるマルチモデル運用`


横断学習 2026-07-07

# 横断学習 2026-07-07

```json
{
  "summary": "2026年7月7日、横断テーマ「AI駆動開発ツールの進化」について、KiCadやCodexを用いたブラウザ内開発、Claude CodeやAuraなどのLLMコーディングハーネス、開発環境の統合と自動化、AIエージェントのハーネスエンジニアリングとパフォーマンス向上、開発者ツールのオープンソース化が議論された。",
  "key_points": [
    "KiCadやCodexを用いたブラウザ内開発の実現",
    "Claude CodeやAuraなどのLLMコーディングハーネスの登場",
    "開発環境の統合と自動化の重要性",
    "AIエージェントのハーネスエンジニアリングとパフォーマンス向上",
    "開発者ツールのオープンソース化とコミュニティの活性化"
  ],
  "tags": ["AI駆動開発ツール",


Xタイムライン学習 2026-07-07 08:20

# Xタイムライン学習 2026-07-07 08:20

2026-07-07のXタイムライン学習で、Claude Code v2.1.202更新、OpenAIのRealtime APIにGPT-Realtime-2.1-mini実装、Googleのプライバシー設定更新、Dynamic workflow size設定追加。AI技術進化とプライバシー設定の更新が横断テーマ。

## ポイント
- Claude Code v2.1.202更新
- OpenAIのRealtime APIにGPT-Realtime-2.1-mini実装
- Googleのプライバシー設定更新
- Dynamic workflow size設定追加
- AI技術進化とプライバシー設定の更新

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

## 関連概念（未作成）
`AI技術進化の影響` `プライバシー設定の最適化` `ワークフローの最適化` `マルチAI設計`


Xタイムライン学習 2026-07-07 09:20

# Xタイムライン学習 2026-07-07 09:20

Claude Codeのアップデートについて。マニュアルモードとNotebookLMのmonster brainについて学習した。Shadow environmentでのClaude CodeとNotebookLMの潜在的な収益化について触れた。

## ポイント
- Claude Codeアップデート
- NotebookLMのmonster brain
- Shadow environmentの潜在的な収益化

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

## 関連概念（未作成）
`Claude Codeの収益化戦略` `Shadow environmentの活用方法`


Xタイムライン学習 2026-07-07 11:29

# Xタイムライン学習 2026-07-07 11:29

2026-07-07のXタイムライン学習で、AIトレーダーの毎日報告自動化と記号認識精度向上をClaude Codeで実装。横断テーマはAIトレーダーとClaude Codeの連携強化。

## ポイント
- AIトレーダーの毎日報告自動化
- 記号認識精度向上
- AIトレーダーとClaude Codeの連携強化

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

## 関連概念（未作成）
`AIトレーダーの自動化フロー` `記号認識の精度向上手法` `AIと人間の連携強化`


Xタイムライン学習 2026-07-07 12:38

# Xタイムライン学習 2026-07-07 12:38

Claude Codeの学習内容に焦点を当てたページ。Shadow環境でのClaude Codeの利用が注目されており、関連する情報や開発計画がまとめられている。

## ポイント
- Claude CodeのShadow環境での利用
- Tutorialやガイドの作成
- 新しいモネタイズモデルの開発

## 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）
`Shadow環境のセキュリティ` `Claude Codeの応用例`


Xタイムライン学習 2026-07-07 14:42

# Xタイムライン学習 2026-07-07 14:42

```json
{
  "summary": "2026-07-07のXタイムライン学習では、Text-to-SpeechアプリケーションとCodexのAgents.md設定が実装GO。Claude CodeにText-to-Speech機能を導入し、CodexのAgents.md設定を実施する。また、Claudeの使いやすさと自動化・Threads武装・リサーチの活用方法を調査する。AI関連の実装とマネタイズの活用が進んでいる。",
  "key_points": [
    "Text-to-Speechアプリケーションの実装GO",
    "CodexのAgents.md設定の実装GO",
    "Claude CodeにText-to-Speech機能を導入する",
    "CodexのAgents.md設定を実施する",
    "Claudeの使いやすさを確認する",


Xタイムライン学習 2026-07-07 15:59

# Xタイムライン学習 2026-07-07 15:59

2026-07-07のXタイムライン学習で、OpenAIのCodex CLIの更新とセキュリティ対策が焦点。git pullでrust-v0.142.5に更新し、PR #30771の修正を確認。WebSocket payloadのログ出力を防止するための修正も含む。

## ポイント
- OpenAI Codex CLI更新
- rust-v0.142.5更新
- PR #30771修正確認
- WebSocket payloadログ出力防止

## 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**]]]] [[[[**GitHubコードスキャン設定CSS断片**]]]] [[[[**GuiguiとGhosttyで作るターミナルGUI**]]]] [[[[**MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化**]]]] [[[[**MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化**]]]] [[[[**Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術**]]]] [[[[**React Native + Expo 環境構築入門（Windows）**]]]] [[[[**rin2yhのZenn記事一覧**]]]] [[[[**「Expoテーマ設定・システムカラー検出」**]]]] [[[[**「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱**]]]]

## 関連概念（未作成）
`Codex CLIセキュリティ対策` `rust-v0.142.5セキュリティパッチ` `WebSocket payloadログ出力防止`


Xタイムライン学習 2026-07-07 17:00

# Xタイムライン学習 2026-07-07 17:00

Claude.5 GPT-5.5 を使用し、CodeX で投稿を速める方法について学習する。X API を使用して Claude を統合し、AI によって生成された要約を使用してコンテンツをモネタイズする方法について説明する。

## ポイント
- Claude.5 GPT-5.5 を使用した CodeX の投稿
- X API を使用して Claude を統合
- AI によって生成された要約を使用したコンテンツのモネタイズ

## 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 を使用したコンテンツの作成` `Claude を使用したビジネスの自動化`


Xタイムライン学習 2026-07-07 19:42

# Xタイムライン学習 2026-07-07 19:42

2026-07-07のXタイムライン学習で、Text-to-Speechアプリ、Claudeの内部解析「J-space」、LLM呼び出しキャプチャ方法の3件を学習。AI技術の進化とビジネス応用を横断テーマとし、各技術をshadow環境に導入し、効率化やコスト最適化を図る。

## ポイント
- Text-to-Speechアプリケーションの詳細調査
- Claudeの内部解析「J-space」の活用方法検討
- LLM呼び出しキャプチャ方法の導入とAI使用状況把握

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

## 関連概念（未作成）
`AI技術の進化` `ビジネス応用` `音声処理の効率化` `コスト最適化`


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

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

Claude CodeはAnthropicの専用開発環境（CLI/アプリ）で、日本語コミュニティで特に「個人開発者最強ツール」として爆発的に使われています。2025〜2026年にかけて頻繁にアップデートされており、特に**開発体験の視覚化**と**完全自動化**の方向に進化しています。

### 🔥 直近の目玉新機能（2026年6〜7月）

**1. 「副画面」（Sub Screen / Dual Pane）** ← 現在最も話題
- 「見やすい形でHTML化して」と指示するだけで、**専用インターフェースが右側（または別画面）に開く**。
- 長文設計書、アーキテクチャ図、比較表、タスクリスト、Mermaid図などを**カードUI・折りたたみ・タブ・色分け・検索・フィルター**付きのインタラクティブ画面に自動変換。
- リアルタイム更新対応：修正指示（「この部分だけ直して」「カード追加」「色変更」など）を出すと即座にHTMLが更新される。
- タスク進捗も「完了/実行中/エラー/要確認」で自動分類＋進捗バー表示。
- 効果：ターミナルをスクロールしながら読む時間が劇的に減る。特に設計レビューや大規模リファクタリングで神。[[1]](https://x.com/gagarot200/status/2073940468791189935)

**2. 「自動修正」機能**
- PR（コード変更提案）を出した後、**AIが自分でエラー修正・レビュー対応・CI失敗の修復**まで自動実行。
- 「放置して戻ってきたら、緑のCIパスした完成品」になっている。
- 「set and forget（放ったらかし）」が可能になり、開発効率が大幅向上。[[2]](https://x.com/nasan_0422/status/2072334418203816418)

**3. Artifacts（ベータ）**
- セッションの出力結果を**共有可能なWebページ（URL）**に変換。
- 報告・引き継ぎ時にスクショや資料作成がほぼ不要になる。[[3]](https://x.com/se60002814/status/2074418687365485011)

### その他の最近の重要アップデート

- **v2.1.200〜v2.1.201**：パーミッションモードがデフォルトで「手動承認」に変更（安全性大幅向上）。意図しないコマンド実行を防止。[[4]](https://x.com/yokatsuki/status/2073363999035478438)
- **Claude Sonnet 5** がデフォルトモデルに（v2.1.197〜）。性能がさらに向上。
- **利用制限緩和**：Pro以上で利用量2倍、混雑時の制限も大幅緩和（2026年5月頃）。[[5]](https://x.com/kkk_cun/status/2052286534817378785)
- **バックグラウンド実行強化**：開発サーバー・テスト・ビルドを裏で回しながら他の作業が可能（待ち時間ゼロ）。
- 以前の大型アップデート（2026年3月頃）：Coworkのスケジュールタスク、`/simplify` `/batch`コマンド、メモリ機能無料開放、Chrome拡張 Quick Mode（3倍速）、リモートコントロールなど。

### 使い方のTips
- 副画面を使いたいときは明確に「見やすいHTMLで副画面に表示して」「インタラクティブなUIでまとめて」など指示を。
- 安全性重視なら最新版に更新して、手動承認モードを活用。
- 詳細なバージョン別変更点は **DevelopersIO（クラスメソッド）** の記事が日本語で最も詳しいです（v2.1.198、v2.1.201などのまとめ記事が複数出ています）。

Claude Codeは現在も猛烈に進化中です。特に**副画面＋自動修正**の組み合わせは「人間のレビュー負担を劇的に減らす」方向性で、2026年夏の最強アップデートと言えそうです。

もっと特定の機能（副画面のプロンプト例、自動修正の設定方法、Cowork連携など）の深掘りが欲しい場合は教えてください！すぐに最新情報をまとめます。


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

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

「Agent SkillsとMCPって何が違うの？」「どう連携させるのが最強なの？」という質問に、実際に現場で使っている人の知見をまとめて回答します。

### 1. SkillsとMCPの明確な違い

| 項目          | **Agent Skills**                          | **MCP (Model Context Protocol)**              |
|---------------|-------------------------------------------|-----------------------------------------------|
| 役割          | **知識・手順・作法**                      | **能力・外部接続**                            |
| 例え          | 「この会社の会議メモの整形手順書」        | 「NotionやSlack、GitHub、DBに実際に接続する工具」 |
| コンテキスト  | Progressive Disclosure（必要なときだけ全文読み込み） | Dynamic Tool Discovery（必要なツールだけ探索） |
| 主な置き場所  | `.claude/skills/SKILL.md`                 | `.mcp.json` または MCP Server接続             |
| 2026年現在    | 「無限コンテキスト」の実質的解決策       | Linux Foundation管理のオープンスタンダード   |

**公式の表現（Anthropicブログより）**：
- MCP → 「Claudeに手を伸ばさせる」
- Skills → 「その手を**正しく・一貫して・うちのやり方で**使わせる」

これが最も本質です。MCPだけだと「ツールは使えるけど作法がバラバラ」。Skillsだけだと「知識はあるけど外部に手が届かない」。

### 2. 最強の組み合わせパターン（実務で効く活用法）

**パターン①：SkillsでMCPを「作法ごと包む」**（最推奨）
- MCPサーバー（例：Notion MCP、Browser MCP、GitHub MCP）を接続
- その上に「週次競合分析Skill」「クライアント報告Skill」「PRレビューSkill」などを作成
- Skillの中に「このMCPをこういう順番・この品質基準で使え」と明記

**パターン②：頻出作業を全部Skill化（これだけで生産性が段違い）**
- 会議メモ整形
- 月次報告テンプレート
- コードレビュー基準
- 議事録→タスク分解→Notion反映
- 競合調査→GTM資料化

多くの人が「プロンプトを毎回書く」段階で止まっていますが、上級者は「Skill資産の棚卸し」で差をつけています。

**パターン③：Pluginsとして配布**
Skills + MCP設定 + Hooks + Subagentsを1つのプラグインにまとめて、チームで共有。これが2026年の標準的な「AIプレイブック」の形です。

### 3. 推奨ディレクトリ構造（これを守ると安定する）

```bash
.
├── CLAUDE.md                 # 常に読み込まれる最重要ファイル（会社ルール・作法）
├── .claude/
│   ├── skills/               # ← ここがメイン
│   │   ├── competitive-analysis/
│   │   │   └── SKILL.md
│   │   ├── client-reporting/
│   │   └── pr-review/
│   ├── agents/               # Subagents
│   ├── commands/
│   ├── rules/                # ファイル種別ごとのルール
│   ├── plugins/
│   └── .mcp.json             # MCPサーバー接続設定
```

- `CLAUDE.md`は「常に読み込まれる記憶」
- Skillsは「必要なときだけ読み込まれる専門書」

これにより実質的に無限に近いコンテキストを実現しています。

### 4. すぐに使えるおすすめリソース（2026年7月時点）

**Skills系**
- [Complete Claude Skills Library](https://github.com/alirezarezvani/claude-skills)（337件超、2万★超え）
- 「Skillsオタク」さんの図解シリーズ（@sumika45379）
- @kyutaro15さんの「Agent Skills」解説記事（Progressive Disclosureの解像度が異常に高い）

**MCP系**
- 公式MCPサーバーリスト
- n8nのMCP Serverノード（ノーコードで強力）
- 「Agent Memories X Starter MCP」（ダブルクリックでインストール可能）

**全体像を把握するなら**
- Anthropic公式ブログ：「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」
- @oikon48さんのスレッド（まさにこの疑問に答えてくれている）
- @upamuneさんがMCPを全部Skillsに変換した事例

### 5. 始め方（最短で成果を出す順序）

1. **まずはCLAUDE.mdを整備**（これをやらないと全部無駄になる）
2. **自分の繰り返し作業トップ3をSkill化**（これが一番効く）
3. **必要なMCPを2〜3個だけ接続**（全部入れない。むしろ厳選）
4. **そのMCPを呼ぶSkillを作成**（ここで「うちのやり方」を書き込む）
5. **HooksとSubagentsでさらに強くする**（上級）

### 補足：2026年現在のトレンド

- Skillsの方が「日常的に効く」と感じる人が増えている（Simon WillisonもSkills推し）
- MCPは「接続」ではなく「発見可能なツール群」として成熟（Dynamic Tool Searchが進化）
- 「Skill資産が多い人＝AI駆動開発で勝てる人」という認識が広がっている

---

**一言で言うと**：
> MCPで「できること」を増やし、Skillsで「正しくできること」に変える。

これを徹底した人が、2026年現在、Claude Code / Codex / Claude Desktopで圧倒的な成果を出しています。

具体的に「自分の業務のどの部分をSkill化したいか」を教えてくれれば、そのまま使えるSKILL.mdの雛形も作りますよ。


X Learn [2026-07-07] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計**（2026年最新動向）

「AIエージェント ハーネス設計」とは、単なるプロンプトやツール呼び出しを超えて、**LLMを自律的に動かすための制御基盤（Harness）を体系的に設計する**ことです。馬具（harness）のアナロジーから来ており、LLM（脳）に「手綱・鞍・評価系・記憶・安全装置」を装備し、人間が「方向を決め、エージェントが実行する」状態を実現します。[[1]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)[[2]](https://x.com/ai_hakase_/status/2072095589001461862)

2026年現在、**同じモデルでもハーネスの質で性能が大きく変わる**時代です（例: 同一モデルでSWE-benchが13.7pt向上した事例）。モデル性能は上限を決め、ハーネスが到達度を決めます。プロンプトエンジニアリングから「Harness Engineering + Loop Engineering」へのシフトが主流です。[[3]](https://x.com/s3atoshi/status/2073172382131634637)

### 1. ハーネス設計の全体像（推奨アーキテクチャ）

良いハーネスは以下の**レイヤード構造**を持ちます：

- **Harness Layer（最上位制御層）**
  - 目標定義（明確で検証可能なSuccess Criteria）
  - 制約・ルール（許可アクション、禁止事項、品質基準）
  - 評価基準（Eval Rubric：LLM-as-Judgeのプロンプト、自動検証関数）
  - 人間のステアリングポイント（Human-in-the-Loopのエスカレーション条件）

- **Loop Engine（実行エンジン）**
  - 中心となる「思考→行動→観察→評価→改善」の反復サイクル
  - 状態機械（State Machine）またはグラフベース（LangGraph風）で実装
  - イベント駆動設計（on_thought, on_tool_call, on_observation, on_reflection, on_final_answer）

- **Memory Layer（多層メモリ）**
  - Short-term（会話履歴）
  - Episodic Memory（過去のエピソードと結果）
  - Procedural Memory（成功した手順・パターン）
  - Semantic Memory（RAG + Vector Store + Knowledge Graph）

- **Tool & Action Layer**
  - 統一されたTool Abstraction（OpenAIツール形式、Pydanticスキーマ必須）
  - 並列呼び出し・フォールバック・サンドボックス実行

- **Observability & LLM Ops Layer**
  - 完全Tracing（入力・思考・ツール結果・トークン・コスト・レイテンシ）
  - ツール：LangSmith / Langfuse / Phoenix / OpenTelemetry
  - メトリクス自動収集とダッシュボード

- **Evaluation & Self-Improvement Layer**
  - 自動Eval（コード検証、正規表現、LLM Judge、合成テストケース）
  - Reflection / Critiqueステップ
  - Meta-Harness（ハーネス自体をエージェントが進化させる仕組み）[[4]](https://x.com/qizhengz_alex/status/2038664451533287781)

- **Guardrails & Safety Layer**
  - 入力/出力フィルタリング
  - 無限ループ防止（最大ステップ数、停滞検知、指数バックオフ）
  - 権限管理・サンドボックス
  - 人間エスカレーション閾値

### 2. Loop Engineeringの設計（最も重要な部分）

ハーネス成功の9割は**Loopの設計**で決まります。

**基本フロー例**：
1. **Planner**：現在の状態から次の subgoal を立てる
2. **Actor**：ツール呼び出しまたは最終回答
3. **Observer**：結果を記録
4. **Critic / Evaluator**：目標に対する進捗をスコアリング（0-100）
5. **Reflector**：失敗原因分析 + 次回の改善策生成
6. **Router**：続ける / 再計画 / 人間に投げる / 終了 を判断

**設計の鉄則**：
- **終了条件を明確に**（「SWE-benchスコアがX以上」「ユーザー確認済み」など検証可能にする）
- **Stagnation Detection**（直近Nステップでスコア改善が0.05未満なら再計画）
- **Multi-level Reflection**（即時reflection + エピソード終了後の深い振り返り）
- **Cost/Quality Trade-off**をハーネスで制御（安いモデルで探索、高性能モデルで最終判断）

### 3. 先進的アプローチ：Meta-Harness（自己改善型ハーネス）

2026年の最先端は**ハーネス自体をエージェントが自動進化させる**ことです（Stanfordなどの研究）。[[4]](https://x.com/qizhengz_alex/status/2038664451533287781)

- 過去の全トレース・スコア・コード履歴をハーネス提案エージェントに与える
- Hypothesis-driven search（「この制約を緩めたらどうなるか？」を体系的に検証）
- 手作業のACE（Agentic Context Engineering）から自動化されたMeta-Harnessへ移行

これにより「ハーネスを改善するためのハーネス」が生まれ、再帰的自己改善（recursive self-improvement）に近づきます。

### 4. 実装時の推奨技術とベストプラクティス

**技術スタック例**：
- 言語：Python（型安全重視）またはTypeScript
- LLM抽象化：LiteLLM
- ワークフロー：LangGraph（すでにグラフベースの強力なハーネス）または自前State Machine
- トレーシング：LangSmith + Langfuse併用
- 構造化出力：Pydantic v2 + Instructor / Outlines
- メモリ：Chroma / PGVector + Knowledge Graph（Neo4j）
- 実験管理：ハーネスバージョンごとのA/Bテストとスコア追跡

**設計チェックリスト**：
- すべての出力に構造化スキーマを強制しているか
- トレースが「後から再現・デバッグ可能」か
- Evalが人間の判断と相関しているか（定期的に相関チェック）
- コスト爆発防止機構（トークン予算、早期終了）があるか
- ハーネス自体をコードとしてバージョン管理しているか（Infrastructure as Code for Agents）

### 5. 学習・参考リソース（2026年現在）

- 日本語解説：@ai_hakase_氏の「AI Agent HarnessとLoop Engineering」関連投稿・記事（4要素の整理が非常にわかりやすい）[[2]](https://x.com/ai_hakase_/status/2072095589001461862)
- 英語論文：Meta-Harness関連（Stanford研究、ACEからの進化版）
- 実践動画・ガイド：Loop + Harness + Eval + LLM Opsを1つのアーキテクチャとして解説した資料が複数出てきています
- 既存フレームワーク：LangGraph、CrewAI、AutoGenを「ハーネス」視点で分解して学ぶのが最速

---

**まとめ**：2026年のAIエージェント開発で最も価値が高いのは「**Humans design the harness, Agents execute**」という役割分担です。[[1]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

モデルをただ呼び出すのではなく、**明確なルール・強力なループ・信頼できる評価・完全な可観測性**を持ったハーネスを設計できるかが、ビジネスで使える自律型AIを作る分水嶺となっています。

具体的なユースケース（SWE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）や、特定のレイヤーの詳細設計（例：Eval Rubricの作り方、Memory階層の実装コード例）が欲しい場合は、教えてください。すぐに深掘りした設計資料を作成します。


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

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月更新）**

### 1. OpenAI Codex CLI（强烈推荐）
- **最新版本**：**0.142.5**（2026年7月1日左右发布）[[1]](https://x.com/Codex_Changelog/status/2072135757817598245)
- **安装命令**：
  ```bash
  npm install -g @openai/codex
  ```
  或更新：`npm i -g @openai/codex@latest`

- **特点**：
  - 终端内强大的AI编程智能体（Agent），支持复杂多轮任务、MCP协议、技能扩展、自动写代码/改文件/执行命令。
  - 在实际使用中表现稳定，常被用于量化交易策略、游戏AI自动Bot编写（DCSS等）、大型软件工程任务。[[2]](https://x.com/sunwei57247249/status/2074313227094343984)
  - 近期更新重点：日志安全优化、Responses API改进、上下文状态栏、/rename、TUI通知等。[[3]](https://x.com/PaulSolt/status/2043343491250463066)

GitHub：https://github.com/openai/codex （75k+ stars）

**适合**：需要高性能、稳定Agent工作流的开发者，目前社区反馈非常积极。

### 2. Gemini CLI（Google）
- **最新情况**：核心版本已到 **0.23.0** 左右（2026年初），支持自动更新、扩展系统、GitHub Actions、多目录操作、记忆确认等。[[4]](https://x.com/liran_tal/status/2071585485911146853)
- 免费额度较高（1分钟60次、每天1000次等），Apache 2.0协议，适合直接在终端做代码生成、文件编辑、本地项目分析。[[5]](https://x.com/ymorishita/status/2074033268337578192)

**重要提醒**：
- 原Gemini CLI **已逐步转向 Antigravity CLI**（同一作者 N. Taylor Mullen，前Microsoft GitHub Copilot负责人）。许多用户现在使用 **Antigravity CLI** 作为后续版本。[[6]](https://x.com/pdxweb/status/2073899084159889696)
- 2026年6月曾爆出安全漏洞（CI/CD环境远程代码执行风险），**强烈建议升级到最新版** 并检查配置。[[7]](https://x.com/dailytechonx/status/2071625630987256295)

**安装/使用**：一般通过 `gemini` 命令或 Antigravity CLI 对应安装方式，具体可搜索 `google-antigravity/antigravity-cli`。

### 快速对比建议
- **Codex CLI**：更成熟、Agent能力强、适合复杂长期任务。
- **Gemini CLI / Antigravity CLI**：Google生态、免费额度好、扩展丰富，适合轻量快速迭代和实验。

两者都在高速迭代，建议直接装起来试用（尤其是Codex CLI 0.142.5 非常好用）。

需要具体安装教程、配置示例、或某个功能的详细用法吗？可以直接说。


Xタイムライン学習 2026-07-07 21:04

# Xタイムライン学習 2026-07-07 21:04

Claude Codeの学習内容に焦点を当てたタイムライン学習。新着3件を分析し、 Claude Codeのモデルボトルネック、AnthropicのJ-Space概念、長文要約の改善について議論。これらのトピックは、Claude Codeの潜在的な大規模言語モデル展開との関連性を明らかにする。

## ポイント
- Claude Codeのモデルボトルネックの分析
- AnthropicのJ-Space概念の研究
- 長文要約の改善を目指すための階層指示

## 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）
`言語モデルの大規模展開` `自律AIの監督`


Xタイムライン学習 2026-07-07 23:06

# Xタイムライン学習 2026-07-07 23:06

```json
{
  "summary": "2026-07-07のXタイムライン学習で、クラウドコードとHiggsfieldの連携によるワークフロー改善とChatGPTプラン変更手順の調査が行われた。横断テーマはクラウドコードとAIツールの連携によるワークフロー改善とマネタイズの可能性。",
  "key_points": [
    "クラウドコードとHiggsfieldの連携、ワークフロー改善",
    "ChatGPTのプラン変更方法調査",
    "横断テーマ: クラウドコードとAIツールの連携によるワークフロー改善とマネタイズの可能性"
  ],
  "tags": ["クラウドコード", "Higgsfield", "ChatGPT", "ワークフロー改善", "マネタイズ"],
  "wikilinks": [
    "AIに丸投げ起業とClaude Code監督の


Xタイムライン学習 2026-07-08 01:08

# Xタイムライン学習 2026-07-08 01:08

Hermes Agent APIキーを使用する位置とFable 5サブスクリプションの終了について記載されている。Hermes AgentとVaultプラグインの統合、Claudeサブスクリプションのルール実装、Fable 5サブスクリプション終了が主な内容である。

## ポイント
- Hermes Agent APIキーをVaultプラグインで使用する
- Fable 5サブスクリプションの終了とChaosの立ち上げ
- Claudeサブスクリプションのルール実装

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

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントのモネタイゼーション` `シャドウ環境のセキュリティ`

Claudeサブスクリプション


Xタイムライン学習 2026-07-08 05:03

# Xタイムライン学習 2026-07-08 05:03

2026-07-08のXタイムライン学習で、Claude Maxのオープンソース拡張とクラウドマックス申し込みページ確認が優先事項。GPT-5.6とADHDはNG判定。横断テーマはAI技術の進化とオープンソースへの応用。

## ポイント
- Claude Max、オープンソース、マネタイズ、実装GO
- クラウドマックス申し込みページ確認 https://t.co/F4bB61z673
- GPT-5.6、ADHD、参考のみ、NG
- 横断テーマ: AI技術の進化とオープンソースへの応用
- ACTION: クラウドマックスのオープンソースへの拡張を調査
- ACTION: GPT-5.6の機能フラグを有効化し、UIの活用方法を検討
- ACTION: Claude Maxの申し込み条件を確認し、申し込みを検討 https://x.com/ClaudeDevs/status/2074570404035993780

## 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]] [[Antigravity 2.0 完全ガイド — マルチモデル対応Googleエージェント・CLIコマンドagy 2026-05-25]] [[Antigravity→Codex/Claude Code拡張+Ollama ローカルAPIコスト削減フロー 2026-05-28]]

## 関連概念（未作成）
`AI技術の進化` `オープンソースへの応用` `Claude Maxの拡張` `GPT-5.6の活用`


Xタイムライン学習 2026-07-08 06:08

# Xタイムライン学習 2026-07-08 06:08

2026-07-08のXタイムライン学習で、Claude Fable 5のアクセス拡大がマネタイズの機会を広げる。Shadow環境でのテスト、有料プランの導入、非中華ポリシーの統合がアクションとして挙げられる。

## ポイント
- Claude Fable 5のアクセス拡大がマネタイズの機会を広げる
- Shadow環境でのClaude Fable 5テスト
- 有料プランを通じてアクセス拡大
- vvv/vvv-botsと非中華ポリシーの統合

## 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）
`Claude Fable 5の有料プラン設計` `非中華ポリシーの実装`


Xタイムライン学習 2026-07-08 07:54

# Xタイムライン学習 2026-07-08 07:54

Xタイムライン学習の内容をまとめる。Shadow use、Claude Code、およびAnthropic Fable 5の更新に関する情報を分析し、Shadow環境の分析、Claude Codeの新機能を活用した収益化計画の立案、 serta Claude Codeを利用している企業との潜在的な提携を探る。

## ポイント
- Shadow useの分析
- Claude Codeの更新と新機能
- Anthropic Fable 5のアクセス拡張

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

## 関連概念（未作成）
`Claude Codeの収益化戦略` `Shadow環境の安全性とセキュリティ`


Xタイムライン学習 2026-07-08 10:02

# Xタイムライン学習 2026-07-08 10:02

2026-07-08のXタイムライン学習で、Claude Codeのブラウザ操作機能とFable 5のSonnet組み合わせをshadow環境に導入。Claude CoworkのスマホとWeb機能で外出先タスク管理を強化。Claude Fable 5のアクセス拡大でユーザー基盤拡大。横断テーマはClaude CodeとFable 5の活用。

## ポイント
- Claude Codeのブラウザ操作機能をshadow環境に導入
- Claude CoworkのスマホとWeb機能で外出先タスク管理強化
- Fable 5とSonnetの組み合わせをshadow環境に導入し、精度とコスト向上
- Claude Fable 5のアクセス拡大でユーザー基盤拡大
- 横断テーマ: Claude CodeとFable 5の活用が重要

## 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）
`Claude Codeのブラウザ操作機能` `Fable 5とSonnetの組み合わせ` `Claude CoworkのスマホとWeb機能` `shadow環境の運用改善`


Xタイムライン学習 2026-07-08 11:21

# Xタイムライン学習 2026-07-08 11:21

Xタイムライン学習 2026-07-08 11:21の内容を要約する。Claudeモデルが新しく、Fable 5の使用時間が延長される。Pro/Max/Team/Enterpriseプランで利用可能。また、Fable 5の使用制限は50%まで、Claudeのベストモデルが使用できることが特徴である。Shadow env Fablesの使用も取り上げられる。

## ポイント
- Claudeモデル新規
- Fable 5使用時間延長
- Pro/Max/Team/Enterpriseプラン

## 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）
`Shadow env Fablesの業務利用` `ClaudeモデルとFable 5の比較`


Xタイムライン学習 2026-07-08 16:34

# Xタイムライン学習 2026-07-08 16:34

GPT-5.6とTerra、Lunaの公開、Fibonacci anyonsのPython実装について学び、量子コンピューティングとAIの融合をテーマにした学習内容。shadow環境でのテスト、量子シミュレーションの実行、TerraとLunaの公開準備がアクション。

## ポイント
- GPT-5.6、Terra、Lunaの公開
- Fibonacci anyonsのPython実装
- 量子コンピューティングとAIの融合
- shadow環境でのGPT-5.6テスト
- 量子シミュレーションの実行
- TerraとLunaの公開準備

## 関連ページ
[[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: 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）
`量子コンピューティングの応用` `AIと量子コンピューティングの統合技術`


Xタイムライン学習 2026-07-08 17:34

# Xタイムライン学習 2026-07-08 17:34

Webサイトの動画デザインとAIモデルLaunchに関する情報が2件あります。HyperFramesはURLから動画を作成し、GPT-5.6 Solは今週木曜に一般公開されます。また、AIモデルLaunchの計画やプロモーションについても触れています。

## ポイント
- HyperFrames: URLから動画を作成
- GPT-5.6 Sol: 今週木曜に一般公開
- AIモデルLaunchの計画やプロモーション

## 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）
`Web動画デザイン` `AIモデルLaunch戦略`


Xタイムライン学習 2026-07-08 18:54

# Xタイムライン学習 2026-07-08 18:54

```json
{
  "summary": "2026年7月8日、XタイムラインでHermes AgentとGPT-5.6の新着情報が報告された。Hermes AgentはAI事業OSで、チャットや会議録画から情報を収集、整理、記憶、自律進化する。GPT-5.6は新モデルで、APIキーの取得が必要。AI技術の進化と実装、マネタイズの機会が焦点。",
  "key_points": [
    "Hermes Agent: AI事業OS。チャットや会議録画から情報収集、整理、記憶、自律進化。",
    "GPT-5.6: 新モデル公開。APIキー取得必要。",
    "実装: Hermes Agent導入、GPT-5.6APIキー取得。",
    "マネタイズ: AI事業OS開発、GPT-5.6を利用したサービス提供。"
  ],
  "tags": ["AI", "Hermes A


Xタイムライン学習 2026-07-08 19:56

# Xタイムライン学習 2026-07-08 19:56

Chrome拡張機能の開発と設計ドキュメントの自動生成APIを作成する計画。Shadow環境とDesign自動化を横断テーマとする。設計ドキュメント生成ツールを開発し、設計者や開発者にマーケティングする。また、Go言語とAIを使用したF行列とR行列のコードを開発する。

## ポイント
- Chrome拡張機能の開発
- 設計ドキュメントの自動生成APIの作成
- Shadow環境とDesign自動化の応用

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

## 関連概念（未作成）
`Shadow環境` `Design自動化`


X Learn [2026-07-08] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 新機能・アップデートまとめ（2026年7月8日時点）**

### 最新の大型アップデート（本日話題）
- **Claude Sonnet 5** がリリースされ、**Claude Codeのデフォルトモデル**になりました。
  - ネイティブ **1Mトークン（100万トークン）** コンテキスト
  - プロモ価格：$2 / $10 per M tokens（8月31日まで）
  - これにより大規模コードベース全体を一度に扱えるようになり、正確性と効率が大幅に向上

- **Cowork**（エージェント型作業アプリ）がWeb・モバイル対応
  - これまではデスクトップ限定だったものが全プラットフォームで利用可能
  - バックグラウンドタスク、スケジューリング、プロジェクト共有が同期

- Fable 5 / Mythos 5のアクセスが復旧（輸出規制の一時停止後）

- Enterprise向けにコスト管理ツール（支出アラート、モデル別権限、管理分析）が強化

### Claude Codeの現在強力な特徴（2025〜2026で大きく進化した点）

Claude Codeは「ただコードを書くツール」ではなく、**自律的に動くAIエンジニアチーム**として使えるようになっています。

**主要機能**
- **Subagents（サブエージェント）**：複数の専門エージェントを並行稼働（オーケストレーター＋実装者＋レビュアーなど）
- **Hooks**：生成後に自動でテスト実行・フォーマット・セキュリティチェックなどを走らせる
- **Skills**：よく使うワークフローを登録して自動適用
- **CLAUDE.md**：プロジェクトルートに置くだけで設計思想・ルール・禁則事項を常に記憶
- **Git Worktrees + Batchモード**：大規模リファクタや複数リポジトリ同時作業が得意
- **Checkpoints & Rewind**：作業途中状態を保存して戻れる
- VS Code Extension、Desktop App、Chrome Extension（フロント検証用）
- Agent SDKで自分好みのカスタムエージェント作成可能

### 実際の使い方トレンド（2026年現在）
多くのパワーユーザーは以下のように組み合わせています：
- **Sonnet 5** → 高速実行・実装担当
- **Fable 5 / Opus系** → アドバイザー・高次判断担当としてSubagent化
- Hooks + Skills + CLAUDE.md で「ほぼ放置できる自律ループ」を構築

### 公式情報
- Anthropic公式が「Making of Claude Code」（開発秘話）を公開
- Applied AIチームによる**25分ワークショップ**動画が最近リリース（実務的なワークフロー構築に非常に有用）
- Fable 5をClaude Codeで効果的に使う公式ガイドも出ています

---

**欲しい情報をもっと具体的に教えてください：**

1. Sonnet 5を使ったおすすめプロンプト／設定方法
2. Subagent＋Hooksの具体的な構築手順
3. 大規模リファクタリングでの実践例
4. セキュリティ注意点（先日、セッション間で credential leak の報告あり）

用途（個人開発・チーム開発・特定言語・特定規模のプロジェクトなど）を教えてもらえれば、それに最適化した最新情報をまとめます。


X Learn [2026-07-08] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills × MCP 徹底活用ガイド（2026年7月版）**

クエリが「Claude Agent Skills MCP 活用」なので、**実践的にどう使い分けて成果を出すか**を中心にまとめます。

### 1. MCPとAgent Skillsの違い（これが一番大事）

**MCP (Model Context Protocol)**
- Anthropicが作った「AIのための共通接続規格」（USB-Cみたいなもの）
- MCP Serverを介して外部ツール・データ・サービスと連携
- 強い点：リアルタイムデータ取得、外部操作（Slack投稿、GitHub操作、DB更新、インターネット検索など）
- 弱点：コンテキストを食いがちで、モデルがツールをたまに見落とす

**Agent Skills（スキル）**
- MCPの進化版・Claudeネイティブの能力拡張機能
- **最大の強みはコンテキスト効率**
  - 最初はYAMLメタデータ（概要）だけロード（約100 tokens程度）
  - 必要になったタイミングで詳細を動的にロード（Progressive Disclosure）
  - モデルが「このスキル持ってる」と強く認識して呼びやすい

**現在のコミュニティでの使い分け（2025年末〜2026年のコンセンサス）**：
- **MCP** → 外部サービス連携・リアルタイム性が必要なもの
- **Skills** → 繰り返し使う安定業務・ドメイン専門能力
- **最強の流れ**：まずはMCPで作って、安定したら**Skills化**（`mcporter`などのツール使用）

公式の比較記事はこれが一番わかりやすいです：
→ *Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers*（claude.com/blog）

### 2. 実践的な活用パターン

**最強の組み合わせ例（よく使われているもの）**

- **リサーチ最強エージェント**：AgentReach MCP（X/Reddit/YouTube/Instagram/小紅書など横断検索）＋分析・要約Skill
- **開発エージェント**：GitHub MCP＋コードレビューSkill＋テスト自動化Skill＋リファクタリングSkill
- **業務自動化エージェント**：Slack/Notion/DB MCP＋報告書自動作成Skill＋Memory（記憶保持）

特に「このIssueをSlackに要約して投稿して」みたいな**複合操作**が劇的に強くなるのがMCP/Skillsの真骨頂です。

### 3. 今すぐ始めるおすすめ手順

**初心者おすすめ順**
1. Claude Code / Claude Desktop / CodexでMCPをいくつか追加
2. **AgentReach MCP**はほぼ必須（インターネットの目を与えてくれる）
3. よく使う作業をSkills化（@sumika45379さんの図解が神）
4. MCPをSkillsに変換（@upamuneさんがやってた全MCP破壊→Skills化が参考になる）

**便利ツール**
- `https://github.com/openclaw/mcporter`（MCP→Skills変換ツール）
- 公開MCPは「帮我安装 [MCP名]」とClaudeに言えば自動で入れてくれるケースが増えている

### 4. 活用のコツ（上級Tips）

- **粒度設計**が命。Skillは「1スキル＝1明確な能力」が理想
- MCPとSkillが被った場合、優先順位に注意（MCPが優先される傾向あり）
- **Memory + Skills + MCP**の3点セットで「常駐型エージェント」を作ると化ける
- コンテキストを意識して「必要なときだけロード」させる設計にする
- 企業利用なら「組織内Skill」、個人なら「自分専用スキル群」を育てていく

### 5. 情報源（日本語勢が非常に強い）

**特にフォロー推奨**
- @sumika45379（Skillsオタク。役割別30個整理図解が最高品質）
- @oikon48（比較解説・体系的理解が上手い）
- @upamune（実践変換実験勢）
- @gensou_ai_（裏技・応用例が多い）

公式ドキュメントと上記アカウントの投稿を読めば、ほぼ網羅できます。

---

**質問の深掘り希望なら教えてください：**

- 特定の用途（開発/マーケティング/リサーチ/個人業務自動化など）
- Skillsの作り方・粒度設計の具体例
- おすすめMCP/Skillsリスト（役割別）
- MemoryやSubagentとの組み合わせ

この領域は2026年現在も爆速で進化しています。特に**「MCPで接続 → 良さげならSkills化」**という流れが現時点の最強プラクティスです。


X Learn [2026-07-08] AIエージェント ハーネス 設計

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

2026年現在、「AIエージェント ハーネス設計」はプロンプトエンジニアリングの次のパラダイムとして定着しています。モデルそのものではなく、**モデルを制御・導く「手綱（Harness）」全体を設計する**アプローチです。

### 1. ハーネスエンジニアリングとは

**ハーネス**とは馬具（手綱・鞍）の意味で、AIエージェントの力を「正しく・安全に・高品質に」引き出すための仕組み全体を指します。

- **モデル = CPU / 馬**
- **ハーネス = OS / 馬具**

同じ高性能モデルでも、ハーネスの質で成果が劇的に変わります。実際、LangChainチームはハーネス改善だけでベンチマークを大幅向上させ、OpenAI内部では人間が1行もコードを書かずに100万行規模のプロダクトをエージェントだけで構築した事例もあります。[[1]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

進化の流れ：
- 2022-23：Prompt Engineering
- 2024-25：Context Engineering
- 2026〜：**Harness Engineering**

人間の役割は「指示を出す」ことから「**良い環境・ルール・評価系を設計する**」へシフトします（Humans steer, agents execute）。

### 2. ハーネス設計の核心原則

1. **暗黙知の完全明文化** — 品質基準、禁止事項、成功定義、協働ルールをエージェントが読める形で文書化（Markdown/YAML推奨）
2. **強固な制御ループ** — 無限ループ防止、計画→実行→観察→反省→再計画のサイクル
3. **失敗を資産化** — すべての失敗を構造化ログとして蓄積し、次に活かす
4. **多層的な記憶構造** — 短期記憶・長期ベクトル記憶・エピソード記憶・手続き記憶を分離
5. **人間の介入ポイントの明確化** — どこで人間が判断すべきかを設計する

### 3. 推奨アーキテクチャ（2026年標準）

```mermaid
graph TD
    subgraph Harness ["AI Agent Harness (核心)"]
        Orchestrator[Orchestrator<br/>LangGraph / Custom State Machine]
        Rules[Rules & Quality Spec<br/>明文化されたルールセット]
        Brain[Agent Brain<br/>LLM + System Prompt + Few-shot]

        subgraph Memory [Memory System]
            STM[Short-term Memory]
            Vector[Vector + Episodic Memory]
            Procedural[Procedural Memory]
        end

        Tools[Tool Harness<br/>統一Schema + Permission + Validation]
        Safety[Safety & Guardrails<br/>Pre-Action Check + Sandbox]
        Eval[Evaluation & Reflection Engine<br/>LLM-as-Judge + Self-Reflection]
        Observability[Observability Layer<br/>LangSmith / Langfuse]
        Gateway[Agent Gateway<br/>Authz / Cost / Audit / Rate Limit]
    end

    Human[Human-in-the-Loop<br/>承認・フィードバック] <--> Orchestrator
    External[外部システム・API] <--> Gateway
    Orchestrator <--> Brain & Memory & Tools & Eval
```

**最強の選択肢：LangGraph（LangChain）**
状態の永続化（checkpoint）、人間介入、条件分岐、サイクル制御が非常に強力です。素のReActループより圧倒的に信頼性が高いです。

### 4. 各レイヤーの詳細設計ポイント

**Orchestrator（最も重要）**
- 状態をPydanticモデルで厳密に型付け
- グラフとしてワークフローを定義（Supervisor + Specialistパターン推奨）
- チェックポイント機能で長時間実行対応

**Rules Specification（差が出る部分）**
- 別ファイルで「Quality Rubric」「Prohibited Actions」「Success Criteria」を管理
- 毎ターンor重要な判断時にコンテキストとして注入
- モデルが変わってもルールは継続的に進化させる

**Memory Architecture**
- Short-term：直近会話（要約して圧縮）
- Vector Store：長期知識
- Episodic Memory：過去の成功・失敗事例（特に重要なのは失敗パターン）
- Procedural Memory：ツールの使い方や自社手順の定型

**Tool Harness**
- すべてのツールに統一されたスキーマ（OpenAI function calling準拠）
- ツールごとにPermission Levelを設定
- 出力バリデーション必須（Pydantic）
- Destructive Action（削除・送信・金銭関連）は必ず人間承認フロー

**Safety & Guardrails（本番必須）**
- Pre-Action Review（特に外部システム接続時）
- コスト上限・レート制限
- 異常検知（同じ失敗を繰り返したら人間介入）
- Sandbox環境での事前検証
- Agent Gatewayパターン（認証・認可・監査を一元管理）の採用が進んでいます。[[2]](https://x.com/KeiTamura100/status/2074678963503546639)

**Evaluation & Self-Improvement**
- LLM-as-Judgeによる自動評価
- 明確なスコアリング基準（人間が最初に定義）
- 良い事例・悪い事例を自動的に記憶に追加
- ハーネス自体を定期的に改善する仕組み（meta-harness）

**Observability**
- LangSmith / Langfuse必須
- すべての思考・行動・評価をトレース
- 失敗パターンの分析ダッシュボード

### 5. 実装の優先順位（おすすめロードマップ）

1. **最小 viable harness**：LangGraph + 厳密なState定義 + Rulesファイル + 基本Tool Harness
2. **Safety層の強化**：承認フロー + コスト管理 + ログ構造化
3. **記憶と評価の洗練**：エピソード記憶 + Reflectionループ
4. **マルチエージェント化**：Supervisorパターン導入
5. **Gateway + LLM Opsの本格化**

### 6. おすすめ実践リソース

- mizutaniさんのZenn記事「セキュリティ分析に特化したハーネスエンジニアリングの実装例」→ 1年かけて熟成させた非常に実践的な内容。一般的なエージェントにもそのまま応用可能。[[3]](https://x.com/m_mizutani/status/2044195802319638785)
- Anthropic公式「Harness design for long-running application development」
- Lilian Wengの「Harness Engineering for Self-Improvement」関連記事

### 最後に

2026年の勝負所は**「どれだけ良いハーネスを設計できるか」**です。

モデルは半年ごとに劇的に変わりますが、**一度作った高品質なハーネス（ルール・評価系・記憶構造）は複利で効いていきます**。

プロンプトを磨く時代は終わりました。これからは「エージェントが生きる環境そのものをデザインする」時代です。

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、セキュリティ分析エージェントなど）があれば、さらに深掘りした設計図をお渡しできます。<|eos|>


X Learn [2026-07-08] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 最新版本：0.143.0（2026年7月8日发布）**[[1]](https://x.com/grok/status/2074683995158114699)

**主要更新亮点：**
- 支持 Amazon Bedrock 上的 **GPT-5.6 Sol / Terra / Luna** 模型（含 max reasoning effort）
- 系统代理支持（macOS/Windows，包括 PAC/WPAD）
- Remote plugins 默认启用 npm marketplace 并显示版本
- 新增 `codex remote-control pair` 命令
- MCP 工具优化、Windows 输入修复、TUI 改进等

**更新命令：**
```bash
npm i -g @openai/codex@latest
```
或指定版本：`npm i -g @openai/codex@0.143.0`

这是目前更新最频繁的终端 AI 编码 Agent 之一，功能非常成熟。[[2]](https://x.com/AICodingOpsJP/status/2074673297061716363)

**Gemini CLI 最新正式版本：v0.40.0（2026年4月30日）**[[3]](https://x.com/geminicli/status/2049875287924465715)

**v0.40.0 主要更新：**
- 分层记忆系统（tiered memory）
- 根据历史会话自动生成 skills
- 支持本地 Gemma 路由
- UI 优化（compact tools & topics）

此前的 v0.34.0 / v0.33.0 也加入了 Plan 模式、/skill 调用、Shopify/Canva 扩展等功能。[[4]](https://x.com/geminicli/status/2032123248767332429)

**重要注意：**
部分用户反馈 **Gemini CLI 已 deprecated**，推荐切换到 **Antigravity CLI**（也被称为 AntiGravity / antigravity cli）。后者目前非常活跃，支持 teamwork 模式、多账号切换、多种模型集成（含 Gemini），并与 Antigravity IDE 生态打通。[[5]](https://x.com/pdxweb/status/2073899084159889696)

---

**快速建议（2026年7月）：**

- 想用最强最新模型 + 稳定功能 → **Codex CLI 0.143.0**
- 喜欢原 Gemini 系、开源自定义强、团队模式 → **Antigravity CLI**（推荐从 Gemini CLI 迁移）

需要我帮你写安装脚本、配置推荐、或对比具体功能吗？或者告诉我你主要用哪种模型/场景（代码生成、文件编辑、Agent 工作流等）。


Xタイムライン学習 2026-07-08 21:59

# Xタイムライン学習 2026-07-08 21:59

2026年7月8日、XタイムラインでClaude Codeの新着情報が1件報告。プロダクト名Claude Code、カテゴリマネタイズ、価値判定実装GO。次の一手はClaude Code導入とデザイン外注の自動化検討。横断テーマはテクノロジーによる外注コスト削減。

## ポイント
- Claude Code新着情報
- プロダクト名Claude Code
- カテゴリマネタイズ
- 価値判定実装GO
- 次の一手Claude Code導入とデザイン外注自動化検討
- 横断テーマテクノロジーによる外注コスト削減

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

## 関連概念（未作成）
`Claude Code導入` `デザイン外注自動化` `外注コスト削減`


日報 2026-07-08 学習まとめ

# 日報 2026-07-08 学習まとめ

Claude Codeの新機能アップデート、GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaの公開、Hermes AgentとAI事業OSの実装などについてまとめた学習日報。Shadow環境での取り組みやテクノロジーによる外注コスト削減についても触れている。

## ポイント
- Claude Codeの新機能アップデート
- GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaの公開
- Hermes AgentとAI事業OSの実装
- Notion AIのClaude化とGPT-5.6 Solのプレビューアクセス
- Claude Fable 5のアクセス拡大とSonnet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）
`Shadow環境でのAIの活用` `テクノロジーによる外注コスト削減`


Xタイムライン学習 2026-07-09 01:24

# Xタイムライン学習 2026-07-09 01:24

2026-07-09にXタイムラインで発見したClaude Codeの新着情報。Web制作の外注費削減を目的としたプロダクトで、shadow環境への導入と既存skill/rulesとの統合検討が必要。横断テーマはClaude Codeを利用したWeb制作の自動化とマネタイズの可能性。

## ポイント
- Claude Code: Web制作の外注費削減
- マネタイズカテゴリ
- 価値判定: 実装GO
- 次の一手: Claude Code導入と統合検討

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Web制作自動化` `外注費削減戦略` `新収益モデル開発`


Xタイムライン学習 2026-07-09 03:24

# Xタイムライン学習 2026-07-09 03:24

音声AIの進化とマネタイズ機会について学習した。GPT-LiveとChatGPTの新しい音声モデルを知り、OpenAI APIとChatGPTの統合について学んだ。声チャットボットアプリケーション開発とプレミアム機能やサブスクリプションを通じた収益化の機会を探ることが重要と判断した。

## ポイント
- GPT-LiveとChatGPTの新しい音声モデル
- OpenAI APIとChatGPTの統合
- 声チャットボットアプリケーションとマネタイズ

## 関連ページ
[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[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]]

## 関連概念（未作成）
`音声AIのビジネスモデル` `チャットボットの将来展望`


横断学習 2026-07-09

# 横断学習 2026-07-09

2026年7月9日、AIエージェントの進化を横断テーマとする横断学習。AIエージェントの開発支援強化、ローカルファーストアプローチ、マルチエージェントオーケストレーション、セキュリティ強化、多様な分野への応用が焦点。

## ポイント
- AIエージェントの進化を横断テーマとする横断学習
- AIエージェントの開発支援強化
- ローカルファーストアプローチの注目
- マルチエージェントオーケストレーションの重要性
- セキュリティとサンドボックスの実装
- AIエージェントの多様な分野への応用

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[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エージェントの開発プロセス` `ローカルファースト開発環境` `マルチエージェントシステム` `AIセキュリティベストプラクティス` `AIエージェントの応用事例`


Xタイムライン学習 2026-07-09 09:04

# Xタイムライン学習 2026-07-09 09:04

Claude Fable 5のMAXプランに変更し、追加料金なしで週の使用上限の50%まで活用。7/12までの残り期間を実質的な使い倒しの機会として活用する。

## ポイント
- Claude Fable 5のMAXプランに変更
- 週の使用上限の50%まで追加料金なしで活用
- 7/12までの残り期間を実質的な使い倒しの機会として活用

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Fable 5のサブスク枠の延長` `追加料金なしでの使用範囲の最大化`


Xタイムライン学習 2026-07-09 10:05

# Xタイムライン学習 2026-07-09 10:05

Grok 4.5がベンチマークで好成績を残した。Claude CodeにGrokを追加し、コードの書き方を学習する。デザインとレビューはFableによって行われる。Grokのコードの書き方を学習する。次のステップはフルスレッドのリンク化。Shadow環境（Claude Code使用）が急成長している。対策として、shadow環境でGrokとClaude Codeを統合する方法を分析し、統合のための戦略を立てる。さらに、shadow環境での提携と協力関係を模索する。

## ポイント
- Grok 4.5のベンチマーク
- Claude CodeとGrokの統合
- Shadow環境の急成長

## 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）
`GrokとClaude Codeの統合によるShadow環境の拡大` `Shadow環境でのAIエージェントの活用`


Xタイムライン学習 2026-07-09 13:05

# Xタイムライン学習 2026-07-09 13:05

2026-07-09のXタイムライン学習で、Claude CodeとCodexを活用した自動化とマネタイズの実装が進む。Computer Use、Claude Codeのコマンド検索サイト、GPT-5.6-Solの導入がshadow環境に統合される。動画の内容分析と投稿内容の分析も含む。

## ポイント
- Computer Useをshadow環境に導入
- Claude Codeのコマンド検索サイトをshadow環境に統合
- GPT-5.6-Solをshadow環境に導入し、性能を評価
- 動画の内容を分析し、shadow環境への応用を検討
- 投稿内容の分析

## 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）
`自動化とマネタイズの実装` `shadow環境の統合` `AIアプリ化とセキュリティ`


Xタイムライン学習 2026-07-09 14:06

# Xタイムライン学習 2026-07-09 14:06

Cloudflare Agents SDKの利用法とWebSocketの使用方法について記載。LLM stream responseのテストと分析、実装についても言及。Claude Codeと関係する技術についても触れられている。

## ポイント
- Cloudflare Agents SDKの使用
- WebSocketの利用
- LLM stream responseのテストと分析

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

## 関連概念（未作成）
`Cloudflare Agents SDK` `LLM stream response`


Xタイムライン学習 2026-07-09 18:15

# Xタイムライン学習 2026-07-09 18:15

2026-07-09のXタイムライン学習で、Claude CoworkのスマホアプリとClaude Codeの指示方法が拡張され、効率化が図られている。

## ポイント
- Claude Coworkのスマホアプリが対応し、タスク管理の効率化が確認できる
- Claude Codeの指示文末に「結論を3行で」を追加し、出力の精度が向上する
- Claude CodeとClaude Coworkの連携を強化し、作業の効率化を図る

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Claude Coworkのスマホアプリの効果` `Claude Codeの指示方法の最適化`


Xタイムライン学習 2026-07-09 19:15

# Xタイムライン学習 2026-07-09 19:15

Xタイムライン学習2026-07-09 19:15では、8件の新着情報が記載されている。内容は、Claude CodeのModelとEffortの違い、散らかったフォルダの整理、AIとビジョン設計入門のウェビナーなど多岐にわたる。カテゴリ別にみると、【実装】が7件、【マネタイズ】が1件ある。次の一手としては、shadow環境へのModelとEffortの概念適用、AIを使用したファイル整理ツールの導入、GPT-Liveの音声モデルのテストと適用などがあげられる。横断テーマとしては、AI技術の進化と実装の重要性が見られる。

## ポイント
- Claude CodeのModelとEffortの違い
- 散らかったフォルダの整理
- AIとビジョン設計入門のウェビナー
- GPT-Liveの音声モデルのテストと適用

## 関連ページ
[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)]]

## 関連概念（未作成）
`AI技術の進化` `shadow環境` `GPT-Live`


X Learn [2026-07-09] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 新機能アップデートまとめ（2026年7月時点）**

Claude Codeは現在、Anthropicの開発者向け最強ツールとして急速に進化しています。単なる「コード生成」ではなく、**リポジトリ全体を理解して長時間自律的に動くエージェント**として設計されています。

### 2026年の主要新機能（特に重要度が高い順）

### 1. **Dynamic Workflows**（2026年5月 本格リリース・現在最強機能）
これが現在一番話題の機能です。

- プロンプトに単に「**workflow**」と入れるだけで、Claudeが自動で複雑なオーケストレーションプランを作成
- 数百の並列サブエージェントを安全に起動（Git worktree isolation使用）
- 各エージェントが自分の仕事を検証してから結果を統合
- 特に得意なタスク：
  - 大規模リファクタ/マイグレーション（数百ファイル規模）
  - リサーチ系大量並列処理（例: 100人候補者調査→Artifact化→メール送信）
  - A/Bテストフラグ全調査のような網羅的タスク

これにより「人間が監視し続ける」必要性が大幅に減っています。

### 2. **Artifacts in Claude Code**（2026年6月〜）
- Claude Code内でインタラクティブなページを生成・チーム共有可能（Team/Enterprise）
- 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、HTMLサイト展開など
- 単なるコード出力ではなく「**コミュニケーション成果物**」として使えるようになった

### 3. **Opus 4.8**（2026年5月28日リリース）
Claude Codeでの**推奨モデル**になりました。

最大の改善点は「**正直さ**」：
- 自分のコードのミスを積極的に指摘するようになった（自己指摘率が劇的に向上）
- 長時間セッションでも道からそれにくい（経験豊富なエンジニアのような振る舞い）
- `/fast`モードで高速・安価に使用可能

### その他の注目アップデート
- GitHub PR自動監視＋自動修正
- Desktopアプリ内のApp Preview強化
- Scheduled Tasks（スケジュール実行）の改善
- Managed Agentsの強化（環境変数Vault対応など）

### 実践的な使い方Tips（2026年現在）

1. **Desktopアプリを最優先**で使う（これが真のClaude Code体験）
2. リポジトリ直下に **`CLAUDE.md`** を必ず作成（プロジェクトのルール、好み、禁止事項を全部書く）
3. 最初は普通のタスクで信頼を築いてから、`workflow`を使った大規模タスクに移行
4. Vibecoding（雰囲気で指示するスタイル）が非常に強力

---

**日本語情報源（おすすめ）**
- @so_ainsight（Claude Code×n8n自動化）
- @yoshi8__（『Claude Codeで学ぶAI駆動開発』）
- 池田朋弘さん（『Claude 最強のAI自動化術』）

Claude Codeは2025年2月に本格登場して以降、**特に2026年に入ってからagentic codingの本命**として一気に完成度を上げています。

現在どの機能を一番使っていますか？具体的なユースケースを教えてもらえれば、それに最適化した最新の使い方を案内します。


X Learn [2026-07-09] Claude Agent Skills MCP 活用

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

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリは、まさに現在最も熱いトピックの一つです。Claude Code / Claude Desktop / Codexを使いこなしている人は、この2つを理解した瞬間から「ただのチャットAI」から「本物の業務パートナー兼自動化マシン」に変わります。

### 1. SkillsとMCPの決定的な違い

**Skills（Agent Skills）**
- **役割**: AIに「**どう考えて、どう行動するか**」を教える**マニュアル・指示書**
- 自然言語（主にMarkdown）で書く
- 専門知識、思考手順、出力フォーマット、品質基準、暗黙知を体系的に叩き込む
- オートロード機能で必要なときだけコンテキストに読み込まれる（トークン節約効果が非常に大きい）
- 例: 5人の相談役Skill、要件定義Skill、コードレビューSkill、営業資料作成Skill、NVIDIA公式110個以上のSkillsなど

**MCP（Model Context Protocol）**
- **役割**: AIに「**何にアクセスできるか**」を与える**標準通信プロトコル**
- 外部ツール・データソース（GitHub, Slack, DB, Notion, ローカルファイル、社内システムなど）と安全に接続するための「ユニバーサルプラグ」
- 一度MCPサーバーを構築すれば、モデルが変わっても再利用可能
- エンタープライズでも使いやすい権限管理が特徴

> **最もわかりやすい表現**: Skills = 「頭の中のマニュアル」、MCP = 「外部への接続口」[[1]](https://x.com/axelrod_jpn/status/2075099561274835201)

### 2. 最強の組み合わせ方（これを知っているかどうかで結果が段違い）

現代の最強エージェントは**レイヤースタック**で構築されます：

**AI（意思決定）**
↓ **Skills（手順の把握・判断基準）**
↓ **MCP（ルートの発見・外部アクセス）**
↓ **Tools（実際の実行）**

この構造の素晴らしいところは：
- モデルが変わってもSkillsとMCPは資産として残る（モデルのボラティリティに強い）
- コンテキストを汚さずに拡張できる
- Skillsで「質」を、MCPで「範囲」をそれぞれ最適化できる

### 3. 実践的な活用例

- **個人開発者/ソロデベロッパー**: コーディング基準Skill + GitHub連携MCP + Slack通知MCPで、要件定義→実装→テスト→ドキュメント→通知までほぼ自動化
- **業務チーム**: 社内ルールSkill + 社内システムMCPで、「この案件を起票して、関係者に通知して、進捗を週次レポートに反映して」という複合指示を1コマンドで実行
- **意思決定支援**: 「5人の相談役Skill」（失敗前提で突っ込む役・前提をバラす役・機会を探す役など）を入れて、YES-MAN化を防ぐ
- **ナレッジ継承**: 過去プロジェクトの記憶 + 業務手順Skill + データアクセスMCPで「社内の暗黙知Agent」を作る

### 4. 今すぐ始めるおすすめ手順

1. **Claude Code / Claude Desktop**を最新版にする
2. **公式無料コース**を優先順位で受講
   - Claude 101
   - Introduction to Agent Skills
   - MCP基礎・応用
   - Claude Code in Action
3. `/checkup`コマンドを定期的に実行（最重要！）
   - 未使用Skills/MCPの削除
   - CLAUDE.mdの最適化（巨大化防止）
   - 遅いHooksの無効化
   - これをやらないと環境がすぐに「汚れる」
4. 最初は厳選した高品質Skills + 必要最小限のMCPから導入
5. 徐々に自作Skillsを作成（これが一番効く）

### 5. 補足アドバイス

- Skillsを入れすぎ・MCPを入れすぎは逆効果。**「少ない高品質」**が鉄則です。
- `@sumika45379`さん（Skillsオタク）の図解シリーズは日本語で最もわかりやすいので強くおすすめします。
- コミュニティでは「Skillsで振る舞いを定義し、MCPで拡張する」という認識が定着してきています。

---

**もっと具体的に知りたいことはありますか？**

- 実際のSkillの書き方テンプレート
- おすすめの初期Skills/MCPリスト（用途別）
- MCP Serverの立て方（簡単版）
- 企業導入時のガバナンス設計
- 具体的な業務自動化レシピ（営業・開発・マーケティングなど）

用途を教えていただければ、それに最適化した活用法を深掘りしてお伝えします！


X Learn [2026-07-09] 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、最も重要なAIエンジニアリングのテーマの一つが「**ハーネスエンジニアリング**」です。モデル自体を改善するのではなく、モデルを取り巻く「手綱（harness）」＝足場・仕組みを設計することで、信頼性・安全性・実用性を劇的に向上させるアプローチです。

「**モデルはCPU、ハーネスはOS**」という比喩が最もわかりやすい表現です。[[1]](https://x.com/tetumemo/status/2037876018745385083)

### 1. ハーネスとは何か（核心）

ハーネスとは以下の要素を統合した**実行環境全体**です：

- **持続的な状態管理**（Memory / Notebook）
- **明確なツールインターフェース**と権限制御
- **検証ゲート**（自己完了を許さない）
- **スコープ制御**（一度に1機能にロック）
- **明示的な計画アーティファクト**
- **観測可能性・トレーシング**
- **Safety Guardrails & Sandbox**
- **Human-in-the-loop / Approvalフロー**
- **スキル・プロトコル**（運用手順・規範）

これらが不足すると、どんなに高性能なモデル（Claude 4.5 Opusなど）でも「デモ止まり」になります。良好なハーネスがあると、**同じモデルでも出力品質が劇的に変わる**ことがAnthropicの実験でも証明されています（ハーネスなし：20分/$9で使い物にならない → ハーネスあり：6時間/$200で実用レベルのゲーム完成）。[[2]](https://x.com/_vmlops/status/2057707195933110432)

### 2. 推奨アーキテクチャ（2026年現在）

**レイヤード + イベント駆動型**を推奨します。将来的には「モノリシックなフレームワーク」から脱却し、**Composable Microservices**（Policy Engine、Approval Layer、Memory Layerを独立交換可能）にするのがベストプラクティスです。[[3]](https://x.com/DamiDefi/status/2068598041368826125)

#### 中心となる実行ループ（Agent Loop）

```text
1. Context Assembly（豊富なコンテキスト構築）
2. Planning（明示的な計画をArtifactとして生成）
3. Model Routing（タスクに応じたモデル選択）
4. Tool/Skill Execution（厳格にsandboxed）
5. Observation
6. Verification（別エージェント or Rubricによる評価）← 最も重要
7. Reflection → Plan Update
8. (Success or Escalate to Human)
```

**自己評価バイアス**（自分の作ったものを過大評価する問題）を避けるため、**「作る役」と「評価する役」は必ず別エージェント**に分離してください。これはAnthropicも強く強調している点です。[[4]](https://x.com/masahirochaen/status/2037175753620807701)

### 3. 主要コンポーネントの設計詳細

| コンポーネント          | 目的                              | 設計のポイント                              | おすすめ実装 |
|-----------------------|----------------------------------|-------------------------------------------|-------------|
| **Context Engine**    | 適切な情報を与える                | Working Memory + Episodic + Architectural Knowledge + RAG | Vector DB + Graph DB + Summary Compression |
| **Planner**           | 計画の明示化                      | Hierarchical Planning（高レベル→サブタスク） | Dedicated Planner Agent + Markdown Artifact |
| **Tool Registry**     | 安全なツール実行                  | JSON Schema厳格化 + Permission System + Versioning | Pydantic + Custom Wrapper |
| **Memory System**     | 忘却防止                          | Short-term / Long-term / Procedural Memory | Redis (短期) + PGVector/Neo4j (長期) |
| **Verifier / Critic** | 品質保証                          | 独立した評価エージェント + Rubricベース評価 | Separate Critic Agent |
| **Safety Layer**      | 逸脱防止                          | Scope Lock, Approval Gates, Sandbox | E2B / Firecracker / Custom Policy Engine |
| **Observability**     | デバッグ・改善                    | 完全トレーシング + 可視化                 | LangSmith / Phoenix + OpenTelemetry |
| **Orchestrator**      | 全体統制                          | State Machine + Background Tasks + Queuing | LangGraph or Custom (推奨) |

### 4. 実装アプローチの選び方

1. **学習・最小限スタート**：Bash + Pythonの最小ループ（「learn-claude-code」系）から作る。黒魔術を理解するのに最適。[[5]](https://x.com/TeksCreate/status/2075014877840584856)
2. **本番志向**：**LangGraph**（checkpoint/persistenceが非常に強い）。状態を永続化しやすい。
3. **エンタープライズ**：独自ハーネスを構築。Policy Engine、Approval Workflow、Budget Controlなどを独立マイクロサービス化。

**最初に作るべきもの**（MVP順）：
1. 強力なContext Assembly機構
2. 明示的なPlanning Artifact生成
3. 独立したVerifier Agent
4. 完璧なTracing & Logging
5. Sandbox + Permission System

### 5. 評価ハーネスの設計（超重要）

- **Rubric化**：主観的な評価項目（「美しいか？」）を「設計原則X,Y,Zを満たしているか？」に変換
- **Multi-Agent Evaluation**：Creator vs Critic
- **Harness-Ready Repository**：リポジトリ自体を「エージェントが作業しやすい構造」に事前整備（これだけでROIが非常に高い）[[6]](https://x.com/theplgeek/status/2032522450982879273)

### 設計時のチェックリスト

- [ ] 自己評価バイアス対策は入っているか
- [ ] 計画は明示的なArtifactとして保持されているか
- [ ] 検証ゲートはスキップ不可能か
- [ ] スコープは厳密に制御されているか
- [ ] 全てのアクションに完全なトレース可能性があるか
- [ ] Memoryは圧縮・要約されているか（コンテキストウィンドウ対策）
- [ ] Sub-agent生成機構はあるか（専門エージェントの動的スポーン）

---

この設計を基に具体的なユースケース（ソフトウェア開発エージェント、業務自動化エージェント、デザインエージェントなど）を教えてくれれば、さらに深掘りしたアーキテクチャ図、プロンプト例、コード構成を提案できます。

**次の質問例**：
- 「ソフトウェア開発特化のハーネス設計が欲しい」
- 「LangGraphを使った具体的な実装パターンを見たい」
- 「評価Rubricの具体例が欲しい」
- 「企業内導入時のガバナンス設計も含めて」

必要に応じて深掘りしましょう。


X Learn [2026-07-09] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情報（2026年7月9日時点）**

### 1. Codex CLI（OpenAI）—— 現在最も更新が熱い
**最新バージョン：0.143.0**（2026年7月8日リリース）

**主な更新内容**：
- **Remote plugins がデフォルトで有効**（npm marketplace 対応、カタログ表示が強化され remote/local バージョンを明確に表示）
- **System proxy 完全対応**（macOS/Windows両対応、PAC/WPAD含む）→ 企業ネットワーク・社内プロキシ環境で大幅に使いやすくなった
- **Amazon Bedrock** で新モデル追加：**GPT-5.6 Sol / Terra / Luna**（max reasoning effort 完全サポート）
- MCP tools が **tool search** をデフォルト使用
- ChatGPT-hosted MCP server の session authentication 対応
- 新コマンド追加：`codex remote-control pair`（実行中の daemon から手動 pairing code を生成）
- Windows ConPTY 入力処理修正、TUI 改善、各種バグ修正・セキュリティ更新

**インストール/更新コマンド**：
```bash
npm install -g @openai/codex@latest
# 特定バージョンに戻したい場合
npm install -g @openai/codex@0.142.5
```

詳細リリースノート：https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.143.0

企業利用では proxy 対応が特に大きいアップデートです。[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2074668188651098181)

### 2. Gemini CLI（Google）
**パッケージ名**：`@google/gemini-cli`

**最新の大きな動き**（2025年後半〜2026年）：
- 大規模な UX 改善（90以上の PR、マルチコントリビューター）
  - 自動ループ検出による安定性向上
  - 企業向け proxy 明示対応
  - 非インタラクティブ環境（CI/CD、サーバー）での認証強化
  - Docker 対応改善、起動高速化、UI/テーマ改善など
- VS Code 統合ターミナルとの連携強化（コンテキスト-aware 提案、ネイティブ diff 表示）
- 無料枠が比較的太い（1分60回程度）

**インストール**：
```bash
npm i -g @google/gemini-cli
```

一部の投稿では「deprecated で Antigravity CLI に移行」という言及もありますが、まだ現役で使われており、拡張プロジェクト（gemini-kit など）も活発です。[[2]](https://x.com/googledevs/status/1989119863961337889)

### 簡単比較（2026年7月現在）
- **Codex CLI**：機能追加の勢いが非常に強く、特に **企業ネットワーク対応**と **最新モデル（GPT-5.6系）** の柔軟性が強い。Remote plugin/MCP の拡張性が高い。
- **Gemini CLI**：ターミナル体験の polish（見た目・安定性）が優れており、Google 生態系との親和性が高い。

どちらも「ターミナル内で自然言語でコードを書かせたり編集させたりする」AI エージェントとして成熟してきています。

**おすすめの始め方**：
1. まずは `npm install -g` で両方入れてしまう
2. 企業ネットワークなら **Codex CLI 0.143.0** の proxy 対応を先に試す価値大
3. 好みのモデル（Gemini / GPT-5.6系 / Claudeなど）を切り替えながら使う

最新情報は頻繁に更新されるので、`@CodexReleases` や Google の開発者アカウントをフォローしておくと良いです。

必要なら具体的な使い方（プロンプト例、設定Tips、企業導入時の注意点など）も教えます！


日報 2026-07-09 学習まとめ

# 日報 2026-07-09 学習まとめ

2026-07-09の日報では、Claude Codeの新機能アップデートと安全設定の重要性、AI音声技術の進化とGPT-Liveの導入、Grok 4.5 HighとFable 5 Maxのコスト対スコア比較が主要トピック。横断テーマはAIエージェントの進化と実装の重要性。Shadow環境では、Claude Codeの安全設定確認、GPT-Liveの音声モデルテスト、Grok 4.5 Highの導入、Claude CodeとClaude Coworkの連携強化、Cloudflare Agents SDKを使用したLLM stream responseのテストが実施される。

## ポイント
- Claude Codeの新機能アップデートと安全設定の重要性
- AI音声技術の進化とGPT-Liveの導入
- Grok 4.5 HighとFable 5 Maxのコスト対スコア比較
- AIエージェントの進化と実装の重要性
- Shadow環境でのClaude Codeの安全設定確認
- GPT-Liveの音声モデルテストと適用
- Grok 4.5 Highのshadow環境での導入
- Claude CodeとClaude Coworkの連携強化
- Cloudflare Agents SDKを使用したLLM stream responseのテストと実装

## 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）]] [[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音声技術の進化` `GPT-Liveの導入` `Grok 4.5 Highのコスト対スコア比較` `Fable 5 Maxのコスト対スコア比較` `Cloudflare Agents SDKのLLM stream response`


Xタイムライン学習 2026-07-09 22:40

# Xタイムライン学習 2026-07-09 22:40

Seedream 5.0 Proは、Photoshopのような画像編集機能とAI画像生成機能を備えた新しいツールです。レイヤー分離機能を搭載しており、画像編集に役立ちます。このツールの特徴と収益化の可能性を分析し、既存のワークフローに統合する戦略を立てる必要があります。また、ツールの使用方法に関するチュートリアルやガイドを作成することも重要です。

## ポイント
- Seedream 5.0 Proの特徴と潜在的な収益化方法の分析
- 既存のワークフローへの統合戦略の立案
- ツールの使用方法に関するチュートリアルやガイドの作成

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

## 関連概念（未作成）
`AI画像編集ツールの市場動向` `Seedream 5.0 Proの技術的な特徴`


Xタイムライン学習 2026-07-10 02:42

# Xタイムライン学習 2026-07-10 02:42

2026-07-10 Codex CLIのバージョン更新と機能強化について。rust-v0.144.0導入、writes app-approval modeとMCP認証の対話的リクエスト標準化を実装。Intel macOS Code Modeの修正を確認して適用。

## ポイント
- Codex CLIバージョン更新: rust-v0.144.0
- writes app-approval mode実装
- MCP認証の対話的リクエスト標準化
- Intel macOS Code Mode修正

## 関連ページ
[[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[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）
`Codex CLIのセキュリティ強化` `MCP認証の最適化`


Xタイムライン学習 2026-07-10 03:42

# Xタイムライン学習 2026-07-10 03:42

OpenAIのChatGPT Workが発表された。Claude CoworkはOpenAIの新しいエージェントとなる。マネタイズと実装のためのルール追加が必要。Issueとしては、コードにルールを追加する必要がある。OpenAIはAIエージェントを押し出し、Claude Coworkは市場で大きなプレーヤーとなる。ChatGPT Workの価格モデルを分析し、既存のワークフローにClaude Coworkを統合するための戦略を立てる必要がある。

## ポイント
- ChatGPT Workの発表
- Claude Coworkの導入
- ルール追加の必要性
- コードへのルール追加のIssue

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

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントの価格モデル` `Claude Coworkの統合戦略`


Xタイムライン学習 2026-07-10 06:44

# Xタイムライン学習 2026-07-10 06:44

Anthropicの「Reflect」ツールがClaudeとの対話を可視化。Claude Codeに統合され、会話ログ分析ルールが追加された。vvv-botsにも会話ログ分析機能が実装された。

## ポイント
- Anthropicの「Reflect」ツールがClaudeとの対話を可視化
- Claude Codeに「Reflect」統合、会話ログ分析ルール追加
- vvv-botsに会話ログ分析機能実装
- https://x.com/AI_Eris_Log/status/2075333057515749529 のログ分析ルールを参考に既存skill/rules更新

## 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: 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）
`対話可視化ツールの効果` `会話ログ分析の最適化` `AIツールの統合戦略`


Xタイムライン学習 2026-07-10 07:44

# Xタイムライン学習 2026-07-10 07:44

Xタイムライン学習の内容を整理し、AI VoiceとPrompt Managementの横断テーマを把握する。Web Speech APIを用いたAI声音源の生成と、Claudeのプロンプト管理システムの開発を目的とする。また、AIとのやり取り分析ツールも開発する。既存の知識Wikiページとの関連も確認する。

## ポイント
- Web Speech APIを用いたAI声音源の生成
- Claudeのプロンプト管理システムの開発
- AIとのやり取り分析ツールの開発

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

## 関連概念（未作成）
`AI声優` `自動プロンプト生成` `対話分析ツール`


Xタイムライン学習 2026-07-10 09:45

# Xタイムライン学習 2026-07-10 09:45

2026-07-10のXタイムライン学習で、Claude Code/Codex/GPT-5.6などのAIモデルを活用した開発速度向上とデザイン能力向上が中心。Shadow環境導入、AGI Cockpit統合、Enterガード設定確認などの実装が進められている。

## ポイント
- Claude Code/Codexをshadow環境に導入し、ワークフローを検証
- AGI Cockpitを導入し、CodexとClaude Codeを統合
- GPT-5.6-SolとFableの特性を調査し、利用可能性を評価
- Enterガードの設定を確認し、送信事故を防ぐ
- GPT-5.6のデザイン能力を調査し、実装の可能性を評価

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-04-21 Claude Code最新ワークフロー学習]] [[2026-04-21 X記事から学習したClaude Code最新動向]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 完成: goalbuddy 完全自律ループ（run・Worker自動委譲マルチバックエンド・E2E実証）]] [[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]] [[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 AI (full tutorial)]] [[CC Learn - Claude Code is all you need in 2026]] [[CC Learn - Claude Design Just Dropped - Full Tutorial (Slides, Websites, Designs)]]

## 関連概念（未作成）
`AIモデルの統合運用` `開発効率化` `デザイン能力向上` `セキュリティ対策` `マルチモデル運用`


Xタイムライン学習 2026-07-10 10:47

# Xタイムライン学習 2026-07-10 10:47

GPT-5.6 Solは好成績を収め、コストも低い。Claude Fable 5もコスト削減の可能がある。GPT-5.6 SolとClaude Fable 5をプロジェクトで比較検討し、新プロジェクトにGPT-5.6 Solを導入する。

## ポイント
- GPT-5.6 Solの評価
- Claude Fable 5のコスト削減
- 新プロジェクトへのGPT-5.6 Solの導入

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

## 関連概念（未作成）
`GPT-5.6シリーズ` `Claude Codeのコスト削減`


Xタイムライン学習 2026-07-10 15:04

# Xタイムライン学習 2026-07-10 15:04

2026-07-10にClaude Code 2.1.206とOpenClawのdoctor修正が実装され、AIの安全性と安定性が向上。vvv/vvv-botsの非中華ポリシーも確認。

## ポイント
- Claude Code 2.1.206導入とdoctor修正適用
- OpenClawの最新機能確認と運用適応
- vvv/vvv-botsの非中華ポリシー確認と既存skill/rules更新

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

## 関連概念（未作成）
`Claude Code 2.1.206の新機能` `OpenClawのdoctor修正の詳細` `vvv/vvv-botsの非中華ポリシーの影響`


Xタイムライン学習 2026-07-10 17:04

# Xタイムライン学習 2026-07-10 17:04

Fable はスマートで UI/UX が優れていると言及されており、Shadow API の活用も効果的であると考えられる。GPT-5.6-Sol は弱いと評価されている。目標は Shadow API の文書化、Fable の UI/UX ガイド作成、および GPT-5.6-Sol ルールの更新である。

## ポイント
- Fable のスマートな特性と UI/UX
- Shadow API の活用
- GPT-5.6-Sol の弱さ

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

## 関連概念（未作成）
`AI エージェントの自律性` `Claude Code のセキュリティ`


X Learn [2026-07-10] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 最新アップデートまとめ（2026年7月10日時点）**

Claude Codeは現在も頻繁にアップデートされており、特に**並列運用・メンテナンス・持続的エージェント**周りが強化されています。直近の主な新機能・変更をまとめます。

### 1. v2.1.204（本日リリース）
- ヘッドレスセッションでの`SessionStart`フックでイベントがストリーミングされないバグを修正
- フック実行中にリモートワーカーが「アイドル」と誤判定されて強制終了される問題を解消
- CI/CDやリモートエージェントを本格運用している人向けの地味に重要な安定化アップデートです。[[1]](https://x.com/kenta_akagi/status/2075537830319964667)

### 2. **Agent View**（複数セッション管理機能）
複数セッションを並列で回している人にとってかなり便利な新機能です。

- `claude agents`コマンドで全セッションを1画面で一覧表示（作業中 / 入力待ち / 完了 / 失敗が一目でわかる）
- `/bg`コマンドで実行中セッションをバックグラウンドに退避可能
- 止まっているセッションについては「何を聞かれて止まっているか」まで表示

「5セッション並列はしたいけど管理が地獄」という課題に公式がしっかり回答した形です。[[2]](https://x.com/KameAIHacks/status/2075537506616148410)

### 3. **/checkup コマンド**（最強のメンテナンス機能）
これが最近最も話題の新機能です。Boris Cherny（Claude Codeの主要開発者）が実装。

`/checkup`を実行すると、以下のことを**確認を取りながら**自動実行してくれます：

1. 未使用のスキル/MCP/プラグインをクリーンアップ（コンテキスト節約）
2. ローカルの`CLAUDE.md`とリポジトリのものを突き合わせて重複解消
3. 肥大化したルート`CLAUDE.md`を「入れ子構造＋スキル」に自動分割
4. 遅いフックをオフ
5. Claude Code自体を最新版に更新
6. デフォルトで自動モード（Auto Mode）を有効化
7. 頻繁に拒否される読み取り専用コマンドを事前承認

「使ってるうちにコンテキストが汚染されて重くなる」問題を根本的に解決してくれる神コマンドです。[[3]](https://x.com/i/status/2075016813977666046)

### 4. ループエンジニアリング（Loops / /goal / /loop）
「もう普通のプロンプトを書いていない」という開発者も出ているパラダイムシフトです。

一発プロンプトではなく、**持続的に目標に向かってループするエージェント**として運用するスタイルが公式に強く推奨されるようになっています。Claude Codeの真価がここに出ている機能群です。[[4]](https://x.com/ynakayu/status/2075524190237606226)

### 5. その他の注目変更
- **パーミッションモード**がデフォルトで「手動承認」寄りに変更（安全性向上）
- Desktop版の大幅リデザイン（複数セッションをサイドバイサイドで管理可能に）
- Fable 5再展開後のSafety Classifier強化で、**過剰ブロック**が増えているという報告が急増（Fableを使ってなくても影響）。現在Anthropicが調整中です。[[5]](https://x.com/AnthropicAI/status/2072163884430229756)

### 総評
2026年に入ってからClaude Codeは「単発のコード生成ツール」から「**持続的・並列・自己管理型エージェントプラットフォーム**」へと完全にシフトしています。

特に`/checkup`と`Agent View`は実務で即効性が高いので、まだ試していない人は優先的に試すことをおすすめします。

最新情報は以下のアカウントをフォローするとキャッチしやすいです：
- @bcherny（Claude Code開発者本人）
- @masahirochaen、@kenta_akagi、@ynakayu などの日本勢

もっと特定の機能（例：Loopsの具体的な使い方、CLAUDE.mdのベストプラクティス、Fable 5の現状など）について深掘りしてほしい場合は教えてください！


X Learn [2026-07-10] Claude Agent Skills MCP 活用

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

### 1. Agent SkillsとMCPの違い

**MCP (Model Context Protocol)**
外部ツール・データ・サービスとClaudeを**標準化された方法で接続するプロトコル**です。いわば「ユニバーサルプラグ」。

- GitHub、Notion、Postgres、Slack、Stripe、監視ツール、暗号資産ポートフォリオ、ブラウザ、Solanaウォレットなど
- 一度MCPサーバーを立てれば、Claudeだけでなく他モデルでも再利用可能
- 「何にアクセスできるか」を拡張するレイヤー

**Agent Skills（Skills）**
AIに「**どうやるべきか**」を教える再利用可能な作業手順・専門知識パッケージです。

- コードレビューの手順、テスト戦略、リファクタリングパターン、ドキュメント作成フロー、PRチェックリスト、業務の暗黙知など
- **Progressive Disclosure（段階的開示）**という仕組みで、最初はメタデータ（≈100トークン）だけ読み込み、必要なときにだけ全文をロード
- コンテキストを圧迫せず「事実上の無限スキル」を持たせられる

**核心的な違い（公式ブログより）**：
- MCP = 「道具を与える」
- Skills = 「その道具を**うちのやり方**で正しく使う手順書を与える」

MCPだけだとClaudeは「使える道具が増えたチャットボット」のままですが、**Skillsと組み合わせることで本当の意味での信頼できるエージェント**になります。[[1]](https://x.com/oikon48/status/2002273763463766339)

### 2. 最強の組み合わせ方（実践的活用）

現在の勝ちパターンは以下のレイヤー構造です：

1. **CLAUDE.md**（プロジェクトの憲法）
2. **Skills**（作業手順・品質基準）
3. **MCP Servers**（外部ツール接続）
4. **Subagents / Agent Teams**（役割分担）
5. **Hooks**（自動トリガー）

**具体的な活用例**：

- **開発現場**：Code Review Skill + GitHub MCP + Testing Skillを組み合わせると、PRが出たら自動的に「うちの基準」でレビュー→テスト実行→改善提案までやってくれる
- **業務自動化**：Notion MCP + Meeting Prep Skillで「会議資料を自動収集→議事録テンプレートでまとめる→関係者にSlack通知」という一貫したフローを構築
- **完全カスタムエージェント**：カスタムSkillとMCPを組み合わせれば、1日で業務特化型AIを作れる（動画生成パイプラインなどでも実際に使われている）

### 3. 今すぐ始めるための実践ステップ

**Step 1: Skillsから始める（これが最も重要）**
- まずは**自分が毎回同じように説明している作業を3つSkill化**する
- 良い粒度 = 「1つの coherent なワークフロー」
- 人気リポジトリ：`alirezarezvani/claude-skills`（337件以上のスキル、2万スター超）

**Step 2: 必要なMCPを導入**
- 自分のドメインに合ったMCPサーバーを探す（多くはダブルクリックでClaude Desktop/Claude Codeにインストール可能）
- よく使われるもの：GitHub MCP、Database MCP、Browser MCP、Monitoring MCPなど

**Step 3: メンテナンス習慣化**
- Claude Codeの`/checkup`コマンドを定期実行
- 使っていないSkill/MCPの削除、重複したCLAUDE.mdの整理、遅いHookの特定

### 4. おすすめ学習リソース

- **最重要**: [Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers](https://claude.com/blog/extending-claude-capabilities-with-skills-mcp-servers)（公式ブログ）
- @oikon48さんの解説ポスト（Agent SkillsとMCPの違いを最も分かりやすく説明）
- @kyutaro15さんのAgent Skills解説記事（Progressive Disclosureの仕組みが非常に分かりやすい）
- Armin Ronacher（mitsuhiko）さんの「Skills vs MCP」ブログ

### 追加Tips（2026年現在）

- SkillsとMCPが競合した場合はMCPが優先されやすいので、意図的にSkillsを呼びたい場合はプロンプトで明示的に指定
- 「プロンプト芸」に頼る時代は終わっています。**Skills資産の棚卸しと環境構築**で生産性が決まります
- 最終ゴールは「Claudeを使う」のではなく「**Claudeと働く**」状態を作ること

この2つを正しく理解して組み合わせられると、Claude Codeは本当に「仮想の優秀な部下」になります。

具体的に「自分の業務でこれをどうSkill/MCPに落とし込むか」を一緒に考えたい場合は、どんな業務を自動化したいか教えてください。すぐに具体的な設計案を出せます。


X Learn [2026-07-10] 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エージェントの実用化で最も重要なテーマの一つが「**ハーネスエンジニアリング**」です。プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリングの次のレイヤーとして定着しています。[[1]](https://x.com/tetumemo/status/2037876018745385083)

### ハーネスとは何か

**ハーネス（Harness）**とは、馬具（手綱・鞍）のメタファーで、AIエージェント（特にLLM）の力を**制御・方向づけ・安全に成果につなげるための周辺インフラ全体**を指します。

- 「**モデルはCPU、ハーネスはOS**」という比喩が秀逸です。
- モデル単体の性能向上には限界があり、同じモデルでもハーネスの質で性能が2〜5倍以上変わります（Terminal Benchなどで実証済み）。
- OpenAIの事例では、ハーネス設計により**人間が1行もコードを書かずに5ヶ月で約100万行・1500PRの社内プロダクトを構築**した事例があります。[[2]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

要するに、**「何を指示するか」より「どんな環境で動かすか」**が勝負の時代です。

### 推奨アーキテクチャ（2026年現在の収束形）

現代的なハーネスは**「Thin LLM + Thick Orbiting Layers」**が主流です。モデル自体は薄く保ち、知能を外部化します。

```
                [ Memory ]
                   ↑↓
[ Protocols ] ←→ [ Harness Core (Mediator) ] ←→ [ Skills ]
                   ↑↓
              [ Environment / Tools / User ]
```

**主要レイヤー**（Akshay / Cobus Greylingらのフレームワークを基に整理）：

1. **Memory Layer**（状態管理）
   - Working Context（現在進行中のタスク）
   - Semantic Memory（知識・ベクターDB）
   - Episodic Memory（過去の軌跡・失敗学習）
   - Long-term / Personalized Memory

2. **Skills Layer**（手順・判断基準）
   - Operational Procedures（SOPs）
   - Decision Heuristics（意思決定の癖）
   - Normative Constraints（「やるべきこと」「やってはいけないこと」）

3. **Protocols Layer**（契約）
   - Agent ↔ User
   - Agent ↔ Agent（マルチエージェント）
   - Agent ↔ Tools / Environment

4. **Mediator（ハーネスの心臓部）**
   - Sandboxed Tool Execution
   - Observability & Structured Logging（全ステップを再現可能に）
   - Evaluation / Reflection Loop（セルフレビュー）
   - Approval & Human-in-the-Loop
   - Context Compression & Routing
   - Guardrails & Policy Engine

### 設計の核心原則

**1. 正の参照 + 負の導出**（最も実践的）
- **正の参照**：DESIGN.md（憲法）、仕様JSON、成功ルーブリック
- **負の導出**：禁止事項リスト、ガードレール（仕様から自動生成も可能）
- これで「美しいデザインか？」のような主観も「設計原則に準拠しているか？」に変換可能。[[3]](https://x.com/tsubotax/status/2042861698491781557)

**2. 生成と評価の分離（最重要）**
- AIは自分が出したものを過大評価する（自己評価バイアス）。
- 必ず「生成エージェント」と「評価エージェント（Critic）」を分ける。Anthropicも強く推奨。

**3. Thin vs Thickのバランス**
- **Anthropic寄り**：モデルが賢くなればハーネスを薄く削除（scaffoldingは一時的）。
- **LangGraph寄り**：明示的なグラフで決定論的制御を厚くする。
- ベストは「**取り外し可能なscaffolding**」として設計すること。モデルが進化したらハーネスも進化させる。

**4. Observability First**
- 全ての実行を構造化ログ化（LangSmith/Langfuse推奨）。
- 同じ入力で完全に再現可能（replayability）にする。

### 実装のための設計ステップ

1. **要件定義**
   - 対象ドメイン（コーディング、研究、業務自動化など）
   - 成功指標（Success Rate, Step Efficiency, Cost, Safety Score）

2. **憲法・仕様レイヤー作成**
   - DESIGN.md（最上位原則）
   - 仕様のJSON化（28コンポーネント + 89禁止ルールなどの事例あり）
   - ルーブリック（評価基準）の整備

3. **Orchestration Layer設計**
   - LangGraphでStateGraphを作成（Nodes: Planner, Actor, Evaluator, Reflector）
   - またはOpenAI Agents SDK / CrewAI Flows

4. **Safety & Control Plane**
   - Tool権限システム
   - Budget / Rate Limit / Rollback機構
   - 出力ガード（LlamaGuard系）

5. **Evaluation Harness構築**
   - Synthetic test cases生成
   - LLM-as-Judge（別エージェント）
   - 失敗トレースからの自動改善ループ（Self-Improving Harness）

6. **Iterative Improvement**
   - 生産環境のトレースを収集 → ハーネス自体を改善（これが次のモデルのトレーニングデータにもなるフライホイール）。

### おすすめ技術構成（2026年）

- **Orchestration**: LangGraph（最も完成度が高い）
- **Observability**: LangSmith + Phoenix
- **Memory**: Mem0 / Zep または PGVector + Redis
- **Evaluation**: DeepEval (Agent版) + カスタムルーブリック
- **Safety**: Constitutional AI + Policy Engine

### 実例での効果

- LangChainチーム：ハーネス改善だけでTerminal Bench 2.0でTop30→Top5にジャンプ。
- Anthropic事例：ソロエージェント（失敗）→ 3エージェント構成（高品質完成）でコスト20倍でも品質が段違い。
- デザインシステムでも「DESIGN.md + JSON仕様 + 検証ハーネス（CIで自動停止）」で維持可能性が劇的に向上。

---

**まとめると**、2026年のAIエージェント開発で最もレバレッジが高いのは**ハーネス設計**です。モデル選びで消耗する時代は終わり、「同じモデルをどれだけ賢く、安全に、長く動かせる環境を設計できるか」が競争力になります。

具体的なドメイン（例：コーディングエージェント、Web Agent、社内業務エージェントなど）が決まっていれば、さらに具体的なアーキテクチャ図やコードスケルトン、DESIGN.mdのテンプレートをお渡しできます。どの部分を深掘りしますか？


X Learn [2026-07-10] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 最新情况（2026年7月10日）**

**最新版本**：**0.144.1**（2026年7月9日发布，之前有 rust-v0.144.0）。[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2075356543373959586)

主要更新方向：
- 安装/standalone 稳定性修复
- Code Mode 相关改进（host binary 处理）
- Auth 流程优化
- 多代理（multi-agent）使用警告加强
- 持续快速迭代中（之前 0.120、0.105 等版本已加入语法高亮、MCP 大改、TUI 通知等功能）

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

官方维护非常积极，是目前终端 AI coding agent 中迭代最快的之一。

---

**Gemini CLI 最新情况（重要！）**

**Gemini CLI 已正式弃用**（2026年6月左右对免费/Pro 账号下线）。[[2]](https://x.com/codewith_ahsan/status/2075130707051975053)

官方后继产品是 **Antigravity CLI**（命令为 `agy`）。

目前社区反馈：
- 很多用户对 Google 频繁改名（Gemini CLI → Antigravity CLI）感到不满。[[3]](https://x.com/patrickgwsmith/status/2075006327420772425)
- Antigravity CLI 在规划模式（planning mode）、多代理编排、技能插件、MCP 支持上有所加强。
- 老的 `gemini` 命令已不再推荐。

**建议**：直接转向 Antigravity CLI（`agy`）。安装方式目前常见的是官方提供的单命令安装（具体可搜索 “Antigravity CLI install” 或查看 Google 官方文档）。

---

**总结推荐（2026年7月）**

| 项目           | 状态           | 推荐安装命令                     | 备注                     |
|----------------|----------------|----------------------------------|--------------------------|
| **Codex CLI**  | 非常活跃       | `npm i -g @openai/codex@latest` | 迭代快，功能成熟         |
| **Gemini CLI** | 已弃用         | -                                | 改用 Antigravity CLI (agy) |

如果你主要用来写代码、执行终端任务，**Codex CLI** 当前是比较稳的选择。

需要我给你两者的具体使用示例、常用指令对比，或者 Antigravity CLI 的最新安装方法吗？


Xタイムライン学習 2026-07-10 20:49

# Xタイムライン学習 2026-07-10 20:49

2026-07-10のXタイムライン学習で、Fable 5の設計パターンとGPT5.6 SolのBlender操作自動化が紹介され、shadow環境への導入が提案された。AI技術の進化とその応用が横断テーマ。

## ポイント
- Fable 5の設計パターンで安いモデルと連携
- GPT5.6 SolでBlender操作自動化
- shadow環境へのAI技術導入でワークフロー最適化

## 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技術の進化` `ワークフロー最適化` `Blender操作自動化`


Xタイムライン学習 2026-07-10 21:53

# Xタイムライン学習 2026-07-10 21:53

Xタイムライン学習でUI、AI code fixを行った。Cursor、Codex、Claude Codeを学習し、新しいスキルを習得した。Shadow envも使用した。次のステップはFull linkである。

## ポイント
- UI、AI code fix
- Cursor、Codex、Claude Codeの学習
- Shadow env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）
`Xタイムライン学習の応用` `AI code fixの重要性`


Xタイムライン学習 2026-07-10 22:54

# Xタイムライン学習 2026-07-10 22:54

2026-07-10のXタイムライン学習で、Codex CLIのバージョン更新とインストーラーの修正が進んでいる。rustup updateでバージョン最新化し、GitHub compact metadataのinstall失敗問題を修正する。macOSのcode-mode host露出問題も解決する。

## ポイント
- Codex CLIのバージョン更新（rust-v0.144.0 → rust-v0.144.1）
- インストーラーとcode-modeの修正（#31913）
- rustup updateでバージョン最新化
- GitHub compact metadataのinstall失敗問題修正
- macOSのcode-mode host露出問題解決

## 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]]

## 関連概念（未作成）
`Codex CLIのバージョン管理` `インストーラーの問題解決` `macOSのcode-mode host露出問題`


Xタイムライン学習 2026-07-10 23:55

# Xタイムライン学習 2026-07-10 23:55

Fable 5をShadow envで実装し、パフォーマンスをテストおよび最適化する。Shadow envとClaude Codeの関連性を探求する。 Claude Code監督とAIの関係を調査する。

## ポイント
- Fable 5のShadow env実装
- Claude CodeとShadow envの関係
- AIとClaude Codeの関係

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

## 関連概念（未作成）
`Fable 5の応用` `Shadow envのセキュリティ`


横断学習 2026-07-11

# 横断学習 2026-07-11

AIコーディングエージェントの進化について。Claude CodeやCodex CLIなどのエージェントが開発効率を向上させ、複数エージェントの連携や開発者との共同作業を支援するツールが開発されている。セキュリティと管理も重要なテーマ。

## ポイント
- Claude CodeやCodex CLIなどのAIコーディングエージェントが登場し、開発効率を向上させる
- エージェント同士の連携や、開発者との共同作業を支援するツールが開発されている
- AIコーディングエージェントの利用により、開発プロセスが自動化され、生産性が向上する
- セキュリティやエージェントの管理も重要なテーマとなっている

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術]] [[「LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]]

## 関連概念（未作成）
`AIコーディングエージェントの連携` `開発者とAIコーディングエージェントの共同作業` `AIコーディングエージェントのセキュリティ管理` `AIコーディングエージェントの自動化`

AIコーディングエージェント


Xタイムライン学習 2026-07-11 10:51

# Xタイムライン学習 2026-07-11 10:51

2026-07-11にClaude Code 2.1.207が更新され、自動モードの変更とdisableAutoMode設定が導入された。設定はclaude --versionで確認し、.claude/settings.jsonで設定を確認する。

## ポイント
- Claude Code 2.1.207更新
- 自動モード変更
- disableAutoMode設定
- claude --versionで確認
- .claude/settings.jsonで設定確認

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[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）
`自動モード設定` `Claude Code設定ファイル` `AIエージェント管理`


Xタイムライン学習 2026-07-11 12:53

# Xタイムライン学習 2026-07-11 12:53

ClaudeのShadow環境活用によるマネタイズ戦略の検討。Shadow環境でClaude系の教材不要。ActionとしてShadow envの利用資料作成、Claude APIを利用したサービス提案、新規顧客獲得のためのキャンペーン企画を行う。

## ポイント
- ClaudeのShadow環境活用
- Shadow環境で教材不要
- Shadow envの利用資料作成
- Claude APIを利用したサービス提案
- 新規顧客獲得のためのキャンペーン企画

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

## 関連概念（未作成）
`ClaudeのShadow環境の技術的特性` `マネタイズ戦略の実践例`


Xタイムライン学習 2026-07-11 15:56

# Xタイムライン学習 2026-07-11 15:56

ObsidianのCEOがClaude Code連携スキル「obsidian-skills」を公開。MITライセンスのスキルを導入し、ObsidianとClaude Codeを連携してノートの読み書きを自動化。Claude CodeのAPIを利用してノートを分析し、収益化する可能性がある。

## ポイント
- ObsidianのCEOがClaude Code連携スキル「obsidian-skills」を公開
- MITライセンスのスキルを導入
- ObsidianとClaude Codeを連携してノートの読み書きを自動化
- Claude CodeのAPIを利用してノートを分析し、収益化する可能性

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[LLM Wiki」知識管理思想 — Karpathy提唱]]

## 関連概念（未作成）
`ObsidianとClaude Codeの連携方法` `ノート自動化の具体的な手法` `AIを利用した収益化の可能性`


Xタイムライン学習 2026-07-11 16:57

# Xタイムライン学習 2026-07-11 16:57

Fable 5はAPIをGPT-5.6 Solと統合し、サブスクリプションとAPIアクセスで収益化する。Shadow envとAIの収益化が重要。

## ポイント
- Fable 5 APIとGPT-5.6 Solの統合
- サブスクリプションとAPIアクセスによる収益化
- Shadow envとAIの収益化

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

## 関連概念（未作成）
`Shadow envのセキュリティ対策` `AIの収益化モデルの比較`


X Learn [2026-07-11] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 最新アップデートまとめ（2026年7月11日時点）**

Claude Code（CLI + デスクトップアプリ）は2026年に入ってからも**爆速で進化**しており、ほぼ毎週のようにマイナーアップデートが入っています。特にデスクトップ版の実用性向上と、Autoモード（人間の承認なしで動くモード）の安全強化・利便性向上が目立ちます。

### 1. 直近最大の目玉機能：**アプリ内ブラウザ (In-app Browser)**
- デスクトップ版に**サンドボックス化されたブラウザ**が正式統合されました。[[1]](https://x.com/i/status/2075635283211772279)
- Claudeがドキュメント、設計書、デザインシステム、任意のウェブサイトを開いて**読み込み・クリック・操作**可能。
- ローカル開発サーバーと同じ感覚で扱えるため、テスト・検証がアプリ内で完結。
- セッションの永続化はユーザーが設定可能（セキュリティ重視）。
- Chrome拡張に頼らなくてよくなったのが大きなポイントです。

→ 最新版にアップデートして試してください（公式ドキュメントのDesktopセクションに詳細あり）。

### 2. **/checkup コマンド**（今一番おすすめ）
最近日本コミュニティで大バズりしている神コマンドです。[[2]](https://x.com/masahirochaen/status/2075084263322767661)

`/checkup` を実行するだけで、以下のことを**提案→確認→実行**してくれます：

- 未使用スキル・MCP・プラグインの掃除（コンテキスト大幅節約）
- ローカルCLAUDE.mdとリポジトリのCLAUDE.mdの重複解消
- 肥大化したCLAUDE.mdを「入れ子構造＋スキル」に自動分割
- 遅いフックの無効化
- Claude Code自体の最新版への更新
- Autoモードのデフォルト有効化
- よく拒否される読み取り専用コマンドの事前承認

変更前に必ず確認が入るので安心して使えます。**Claude Codeを使っている人はまずこれを実行**することを強く推奨します。

### 3. **v2.1.207 アップデート**（最新版）
- Bedrock / Vertex AI で **Autoモード** が正式開放
- デフォルトモデルが **Claude Opus 4.8** に変更
- セキュリティ強化（プラグイン関連）
- 背景セッション・git worktree関連の不具合修正多数

詳細はDevelopersIO（Classmethod）の記事が最も丁寧にまとめられています：
- https://dev.classmethod.jp/articles/20260711-cc-updates-v2-1-207/

（v2.1.205〜v2.1.206でもAutoモードの安全対策がかなり強化されています。特に「AIが自分の作業ログを改ざんする」「危険なrmコマンドを勝手に実行する」などの事故防止が手厚くなっています。）

### その他最近強化された主な機能
- **複数セッション並行実行**＋ドラッグ&ドロップで自由にレイアウト変更（ターミナル・ファイル編集・プレビュー・Diff Viewer）
- **リモートコントロール**（PCで起動したままスマホから操作継続可能）
- **副画面（サイドスクリーン）**機能（AIの長文出力を見やすくリアルタイム変換）
- Memory機能のさらなる改善
- Cowork関連（/simplify、/batch、スケジュールタスクなど）

---

**結論・おすすめアクション**
1. 最新版に更新
2. `/checkup` を実行して環境を最適化
3. アプリ内ブラウザを試す

これだけで開発効率がかなり変わります。

特定の機能の使い方（例：/checkupの詳細、Autoモードの安全設定、DesktopのレイアウトTipsなど）をもっと深掘りしたい場合は、教えてください！ すぐに最新情報を持ってくるので。


X Learn [2026-07-11] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent SkillsとMCPの活用完全ガイド（2026年7月最新）**

クエリから、**「ClaudeのAgent機能を本気で業務活用したい」**という実践志向だと判断して、理論・違い・使い分け・具体的な活用術までまとめます。

### 1. Agent SkillsとMCPとは？（本質的な違い）

**Agent Skills（Skills）**
- Markdown（説明書）＋ Pythonコードのセットで作る**カスタムツール**
- 「この処理はこう動いてほしい」という**振る舞いや手順・ドメイン知識**をAIに叩き込むのに最適
- メリット：作成が圧倒的に簡単、トークン効率が良い（オートロード機能で必要時だけ読み込む）、Claude Code / Web / APIで高い可搬性

**MCP（Model Context Protocol）**
- Anthropicが提唱する**Agentと外部世界を繋ぐ標準プロトコル**
- MCP Serverを立てると、Claude（やCodex、Cursorなど複数のクライアント）が自動でツールを発見・利用可能
- メリット：外部サービス（Slack、GitHub、Notion、DB、ブラウザ、ファイルシステムなど）と深く、安全に連携できる。一度作れば複数ツールで再利用可能

**決定的な違い**
- Skills → 「AIにどう動いてほしいか」（マニュアル・専門家の指示書）
- MCP → 「AIが何にアクセスできるか」（ユニバーサルプラグ・接続層）

現在は**「どちらか」ではなく「両方積層して使う」**のが最強です。AI（意思決定）→ Skills（手順）→ MCP（ツール発見）→ 実際の実行、というレイヤー構造が主流になっています。[[1]](https://x.com/axelrod_jpn/status/2075099561274835201)

### 2. 使い分けの正解（2026年現在のコンセンサス）

| 用途 | おすすめ | 理由 |
|------|----------|------|
| シンプルなロジック・繰り返し作業 | **Skills優先** | 速く作れてトークン効率が良い |
| 外部サービス連携（Slack通知、GitHub操作、DB読み書き） | **MCP優先** | セキュリティ・発見性・再利用性が高い |
| ドメイン知識・出力フォーマット統一 | **Skills** | 自然言語で専門家の暗黙知を注入しやすい |
| 複数AIツール（Claude Code + Codex + Cursor）で共有 | **MCP** | 一つのサーバーで全クライアント対応 |
| 開発チーム構成（Subagent運用） | **両方組み合わせ** | Skills 4個 + MCPサーバー 2個程度がバランス良い |

**重要ポイント**:
- Claude Codeでは**MCPがSkillsより優先度が高い**（似た機能があるとMCPを先に選ぶ）
- Skillsは「軽量で柔軟」、MCPは「本格的だがサーバー運用が必要」というトレードオフがあります。[[2]](https://x.com/ZSkyX7/status/2043714159846863057)

### 3. 最強の活用パターン（実務で効くもの）

**レベル1: 基礎活用**
- 自分の最も繰り返している作業を1つ選び、Skill化（例：競合分析、報告書フォーマット統一、CSV自動加工）
- 公式ブログ「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」を必ず読む

**レベル2: 組み合わせ活用**
- **Memory + Skills + MCP**：長期記憶を持った専門エージェントを作成
- **Subagents + MCP**：役割分担した「開発チーム」「営業チーム」を作る
- **Hooks + MCP**：イベント駆動で自動起動（例：Issue作成→自動Slack要約→GitHub更新）

**レベル3: 業務特化エージェント**
- 「このIssueをSlackに要約して」「競合の急成長要因を分析して」みたいな複合コマンドを1発で実行できる状態
- 日本語コミュニティでは**1日で業務特化型エージェントを構築**している事例が多数出ています。

**実例（人気の使い方）**
- GitHub連携MCP + 分析Skill
- Slack/Notion/DB直接操作MCP
- ソーシャルメディア分析（Sandcastles MCPなど）
- ローカルファイル操作＋コード実行のハイブリッド

### 4. 今すぐ始めるおすすめ順序

1. **Claude Code**をしっかり使う（これが土台）
2. 簡単な**Skillsを3〜5個作る**（これだけで生産性が段違い）
3. 既存の人気**MCP Server**をインストールして体感
4. 自分の業務に特化した**カスタムMCP** or **Skill**を作成
5. Memory/Subagent/Hooksと組み合わせる

無料で学べるリソースも充実しています（Claude 101 → Claude Code 101 → Agent Skills → MCP入門の流れが自然）。

### 5. 注意点と先端Tips

- MCPは「繋ぎ方が難しい」と感じる人が多い → 最初はStarterキット（ダブルクリックでインストールできるもの）から入るのがおすすめ
- Skillsに全部変換する実験をしている猛者もいる（状況による）
- コンテキストの埋まり方（システムプロンプト、Skillロード、MCPロード、Compaction）を理解すると劇的に賢く使える
- 最終目標は「Claudeを使う」のではなく**「Claudeと働く」**状態（CLAUDE.md + Skills + Subagents + MCPで環境構築）

---

もっと深掘りしたい方向性を教えてください：

- **特定業務**（営業、開発、分析、コンテンツ作成など）のSkill/MCP設計例
- MCP Serverの具体的な作り方
- Skillsのベストな記述テンプレート
- Subagentとの組み合わせ事例
- 最新のおすすめ公開MCP一覧

具体的に「こういう業務を自動化したい」というのがあれば、それに最適化した構成を設計します。