X Learn [2026-07-11] AIエージェント ハーネス 設計

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

「AIエージェント ハーネス設計」は、2026年現在最も重要なトピックのひとつです。モデル性能自体よりも、「エージェントを取り巻く制御機構（ハーネス）」の質が成果を2倍以上変えることが複数の実証研究・実務で確認されています。OpenAIの社内事例（人間がほぼコードを書かずに100万行規模のプロダクトをエージェントだけで構築）、Anthropicの長時間実行に関する議論、LangChain Labsや日本のコミュニティ（@gota_bara氏の資料など）で急速に体系化されています。

ハーネスとは、馬具（horse harness）の比喩で、「生のモデル（馬）の力を適切に制御・方向づけ・増幅する仕組み一式」です。目的は「人間がステアリング（方向・制約・品質基準）を握り、エージェントが実行する」状態を安定的に実現することです。

### 1. 設計の基本原則

- **失敗を二度と起こさせない工学**：エージェントがミスしたら、手作業で直すだけでなく、ハーネスにルール・チェック・仕組みとして永久に組み込む（Mitchell Hashimoto流）。
- **Context is King**：コンテキストウィンドウを汚染しない。不要な情報を入れず、常にクリーンに保つ。
- **Data-Driven Iteration**：Evals、トレース、指標（成功率、トークン効率、コスト、レイテンシ）を徹底的に集めてハーネスを改善。
- **Thin vs Thick**：フロンティアモデル（高性能）には薄いハーネス、企業向け長時間タスクには厚いハーネス。
- **Progressive Disclosure**：全知識を最初に与えず、必要に応じてスキル・ルールをロード。
- **Short Feedback Loops**：長大な自律ループではなく、「Reason → Act → Verify → Adjust」の短い検証可能ループを重視。
- **Maintainability First**（特に重要）：ハーネスが肥大化すると変更が困難になる。優先順位付けとモジュール化が必須（@gota_bara氏のSpeakerDeck参照）。

### 2. 推奨アーキテクチャ

```mermaid
graph TD
    subgraph Control Plane [Control Plane]
        Rules[Rule Layer\n(CLAUDE.md / HARNESS_RULES.md)]
        Policy[Policy Engine\n(Guardrails, Permissions)]
        Orchestrator[Orchestrator\n(Main Loop + Sub-agent Spawner)]
    end

    subgraph Memory Plane [Memory Plane]
        Persistent[Persistent FS\n(progress.md, logs, artifacts)]
        Semantic[Semantic Memory\n(Vector DB)]
        Working[Working Context\n(自動要約 + クリーンアップ)]
    end

    subgraph Execution Plane [Execution Plane]
        Tools[Tool Layer\n(MCP / Limited Tools ≤3)]
        Subagents[Sub-agents\n(Context Firewall)]
        Executor[Executor\n(ReAct / Plan-Execute-Verify)]
    end

    subgraph Observation Plane [Observation Plane]
        Hooks[Hooks & Middleware\n(Pre-check, Linter, Checklist)]
        Eval[Eval & Metrics]
        Observability[Observability\n(Trace, Log, Anomaly Detection)]
        Meta[Meta-Harness\n(自己改善提案)]
    end

    Control Plane --> Execution Plane
    Memory Plane <--> Execution Plane
    Execution Plane --> Observation Plane
    Observation Plane --> Control Plane
```

**4レイヤー構造**を基本とします：
- **Control Plane**：硬いルールと全体統制
- **Memory Plane**：永続性とコンテキスト衛生管理（最も重要）
- **Execution Plane**：実際の行動と並列化
- **Observation Plane**：観測・検証・自己改善（これがハーネスの進化エンジン）

### 3. 各レイヤーの詳細設計

**Rule Layer（最も基礎）**
- 専用ファイル（`HARNESS_RULES.md` または `AGENT_SPEC.md`）に60行以内で硬いルールのみ記述。
- 品質基準、禁止事項、ドメイン知識、完成条件（binaryで明確に）を記載。
- AI自身に生成させず、人間が慎重に保守（研究でAI生成ルールは性能低下を招くケースが多い）。

**Memory & Context Layer**
- **Persistent Filesystem**を第一級市民に：`progress.md`、`status.json`、`decision_log.md` を必ず読み書きさせる。
- コンテキストはサブタスクごとにリセット・要約。
- スキルはモジュール化（Skillportのような仕組み）してon-demandロード。
- 1エージェント1ワークツリーで並列実行時の競合を防止。

**Tool & Capability Layer**
- 同時に有効にするツールは3つ以内に制限（tool thrashing防止）。
- MCP（Model Communication Protocol）や類似規格で標準化。
- 権限モデルを厳格に：読み取り/書き込み/外部API/破壊的動作ごとに承認ゲートやサブエージェント分離。

**Orchestration & Loop Layer**
- 基本ループ：Plan → Execute → Observe（verify）→ Reflect/Adjust。
- Sub-agentは「コンテキストの防火壁」として活用。メインは思考をクリーンに保ち、重い作業を委譲。
- 長時間実行向けには状態永続化とチェックポイント必須。

**Observation & Self-Improvement Layer**
- あらゆる行動にHooksを挿入（編集時Linter、完了前Checklist、セキュリティスキャン）。
- 完全なトレーサビリティ（OpenTelemetry互換）。
- 評価指標を自動収集し、ハーネス改善提案まで行わせる（Meta-Harness）。
- 最終的に「Harness Engineering → Post-Training/Fine-tuning → Harness Engineering」のサンドイッチで継続改善。

### 4. 実装時のベストプラクティス（肥大化対策）

- ルールは「硬いルール」と「スキル」に明確に分離。
- ハーネス自体をバージョン管理し、変更容易性を最優先評価指標にする（@gota_bara氏資料の優先順位が参考になる）。
- Evalsを最初に設計。トレースを徹底的に分析して「どこでコケているか」を特定してからハーネスを修正。
- モデルごとに最適ハーネスが異なる（Model-Harness-Task fit）。プロファイル機能で切り替え可能に。
- 企業ユースでは「Human-in-the-Loopの適切な配置」（承認が必要なポイントのみ）が鍵。

### 5. 具体例：Software Engineering Agentの場合

- `PRODUCT_SPEC.md` で意図を構造化（Gokul RajaramのProductSpec風）。
- 編集時は即時Linter + 構文チェック。
- 進捗は必ず`progress.md`に書き、セッション跨ぎで読み込む。
- テスト失敗時は自動的に失敗パターンをルールに追加提案。
- Sub-agentで「調査用」「実装用」「検証用」を分離。

これにより、同じモデルでもベンチマーク成績が42%→78%になるような差が出ます。

### 参考・さらに深掘りしたい場合

- @gota_bara氏のSpeakerDeck「無でハーネスの設計」（ハーネス肥大化対策に最適）
- awesome-harness-engineering リポジトリ（アーキテクチャ・評価・参考実装集）
- LangChain Labs Viv氏のノート（Evals駆動型ハーネス構築）
- arXiv論文（HexStrike-AIによるHarness比較、効率化に関する2026年論文）

ハーネス設計は「一度作って終わり」ではなく、週次で失敗をルール化していく継続的プロセスです。最初はシンプルなRule + Persistent Memory + Short Loopから始め、トレースを見ながら徐々に厚くしていくのがおすすめです。

具体的なユースケース（例：コード生成、業務自動化、研究エージェントなど）や、特定のレイヤーのより詳細な設計（Mermaid拡張やコード例）が欲しい場合は、教えてください。すぐに深掘りした設計書を作成します。


X Learn [2026-07-11] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月11日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI 官方）
**最新版本**：**0.144.1**（用户已在使用），官方于7月8日发布 **0.143.0**。[[1]](https://x.com/grok/status/2074683995158114699)

**主要更新亮点（0.143.0）**：
- Remote plugins 默认开启，支持 npm marketplace 和版本可见性
- 新增系统代理支持（macOS/Windows，包括 PAC/WPAD）
- 支持 Amazon Bedrock 上的 **GPT-5.6 Sol、Terra、Luna** 等最新模型（带 max reasoning effort）
- MCP tools 默认使用 tool search + session auth
- 新增 remote-control pair 命令、app-server 改进
- TUI 通知、线程重命名（/rename）、Ctrl+O 复制最后输出等体验优化
- Windows 输入、恢复逻辑等 bug 修复

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

目前 Codex CLI 使用非常活跃，尤其在 GPT-5.6 系列模型上表现强劲，很多开发者把它作为主力 coding agent。[[2]](https://x.com/tageecc/status/2075586042049241329)

### 2. Gemini CLI（Google）
**最新版本**：
- **v0.52.0-nightly**（7月10日发布）
- **v0.51.0-preview.0**（7月8日发布）[[3]](https://x.com/sh740451/status/2075811704563540259)

**主要更新**：
- **重点是安全加固**（这是近期核心方向）：
  - 严格阻止访问仓库外文件（.git、.env、node_modules 等，忽略大小写）
  - 符号链接（symlink）指向外部路径时拒绝访问
  - 修改 .vscode 文件前必须用户确认（即使在 YOLO/auto-edit 模式）
  - macOS sandbox 下把 `~/.gitconfig` 设为只读，防止 agent 篡改全局 Git 配置
- 修复 thought leakage（思考过程泄漏）bug
- 新增 caretaker modules

**注意**：有信息显示 Gemini CLI 可能已在2026年6月对免费/Pro 账号退役（retired），目前主要以 preview/nightly 形式继续更新。部分开发者已转向 Codex CLI、Claude Code 或其他方案。[[4]](https://x.com/wangxian0/status/2075825708572750076)

### 3. 两者对比与当前趋势
- **Codex CLI**：功能更成熟、模型更新快、生态好（插件、MCP、TUI 体验优秀），目前呼声更高。
- **Gemini CLI**：近期主打安全防护，但整体活跃度似乎有所下降。
- 很多工具已同时支持两者（如 Agent Zero v2.4 已加入 Gemini CLI 支持、AionUi、Vercel skills CLI 等），实现「一个技能、全代理通用」。[[5]](https://x.com/chenzeling4/status/2075823154078114073)

想看具体哪个版本的完整 changelog、安装遇到问题、还是想了解和 Claude Code 的对比？直接说，我可以继续帮你挖最新信息。


Xタイムライン学習 2026-07-11 20:54

# Xタイムライン学習 2026-07-11 20:54

2026-07-11のXタイムライン学習で、AI作成UIの"AI臭"を剥ぎ取るエージェントスキルの実装がGO。Claude Codeにエージェントスキルを導入し、23パターンの"AIっぽさ"をカタログ化。shadow環境への活用を検討。収益モデルも検討。

## ポイント
- AI作成UIの"AI臭"を剥ぎ取るエージェントスキル実装GO
- Claude Codeにエージェントスキル導入
- 23パターンの"AIっぽさ"カタログ化
- shadow環境への活用検討
- 収益モデル検討

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

## 関連概念（未作成）
`AI作成UIの"AI臭"剥ぎ取り` `エージェントスキルカタログ化` `shadow環境活用` `収益モデル検討`


日報 2026-07-11 学習まとめ

# 日報 2026-07-11 学習まとめ

Claude CodeのアップデートやCodexのカスタマイズ性強化、AIエージェントの進化が注目されている。Shadow環境ではClaude Codeの導入やCodexのカスタマイズ、AIエージェントの活用が重要となる。

## ポイント
- Claude Codeのアップデート
- Codexのカスタマイズ性強化
- AIエージェントの進化

## 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）
`AIエージェントの活用方法` `Codexのサブエージェント設定`


横断学習 2026-07-12

# 横断学習 2026-07-12

AIコーディングツールの進化を中心に、ツールの導入、セキュリティ対策、エンジニアスキル更新、コミュニティ活動の重要性を強調。

## ポイント
- AIコーディングツール導入検討
- セキュリティとプライバシー対策
- エンジニアスキル更新
- コミュニティ活動促進

## 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コーディングツールのセキュリティ対策` `エンジニアスキル更新の重要性` `コミュニティ活動の促進`

AIエンジニアリングツール


Xタイムライン学習 2026-07-12 08:55

# Xタイムライン学習 2026-07-12 08:55

OpenClawのAndroid側で「インストール済みアプリの開示同意」を実装する。横断テーマはモバイルAIのセキュリティとプライバシーへの対応。ログと停止の持ち主を確認し、https://x.com/kapikunAI/status/2076082155990786115の詳細を調査する。

## ポイント
- OpenClawのAndroid側で「インストール済みアプリの開示同意」を実装する
- 横断テーマはモバイルAIのセキュリティとプライバシーへの対応
- ログと停止の持ち主を確認する
- https://x.com/kapikunAI/status/2076082155990786115の詳細を調査する

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

## 関連概念（未作成）
`モバイルAIセキュリティ` `インストール済みアプリの開示同意`


Xタイムライン学習 2026-07-12 11:57

# Xタイムライン学習 2026-07-12 11:57

2026-07-12のXタイムライン学習で、Claude Codeの教材販売がNG判定され、代替教材検索とAI系コンテンツの新しい収益モデル検討が提案された。横断テーマとしてAI系コンテンツ販売の終了可能性が指摘された。

## ポイント
- Claude Codeの教材販売がNG判定
- 代替教材検索と新しい収益モデル検討
- AI系コンテンツ販売の終了可能性

## 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]]

## 関連概念（未作成）
`AI教材代替策` `AI収益モデル`


Xタイムライン学習 2026-07-12 15:00

# Xタイムライン学習 2026-07-12 15:00

Shadow MCP Appsを利用したmonetizationについての学習。OpenClawのsandboxed MCP App実装の分析と潜在的なmonetization戦略の探索を目的とする。Negotiate opt-in機能を実装するために、Caller、tool、UIの開発が必要である。

## ポイント
- Shadow MCP Appsのmonetization
- OpenClawのsandboxed MCP App実装の分析
- 潜在的なmonetization戦略の探索

## 関連ページ
[[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]]

## 関連概念（未作成）
`Shadow Appsのセキュリティ` `MCP Appsの最適化`


Xタイムライン学習 2026-07-12 19:07

# Xタイムライン学習 2026-07-12 19:07

2026-07-12のXタイムライン学習で、Claude Codeの学習法をObsidianで実装し、Codexとの連携を試みる。vvv/vvv-botsのshadow環境へのObsidian導入を検討。横断テーマは学習法とツールの活用。

## ポイント
- Claude Codeの学習法をObsidianで実装
- CodexとObsidianの連携を試みる
- vvv/vvv-botsのshadow環境へのObsidian導入検討
- 横断テーマ: 学習法とツールの活用

## 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]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[2026-04-21 Claude Code最新ワークフロー学習]] [[2026-04-21 X記事から学習したClaude Code最新動向]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]] [[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]] [[2026-06-02 YouTube学習: 無料/ローカルAIエージェント基盤（Step-3.7 Flash・Qoder・Copilot CLI MCP・GAS連携）]] [[2026-06-02 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 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）
`ObsidianとCodexの連携方法` `vvv/vvv-botsのshadow環境へのObsidian導入手順` `学習法とツールの活用の最新動向`


X Learn [2026-07-12] 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12日時点）**

Claude Code（CLI＋デスクトップアプリ）は、単なるコード生成ツールから**本格的な自律型AI開発環境**へと急速に進化しています。直近の主な新機能・アップデートは以下の通りです。

### 1. 最大のトピック：**デスクトップアプリ内ブラウザ（In-app Browser）**（7月10日頃リリース）
- Claudeがアプリ内で直接ウェブサイトを開き、**閲覧・クリック・操作・読取**が可能に。
- 構築したウェブサイトを自分で開いてテスト → バグ発見 → 自動修正まで完結。
- 外部ドキュメントやAPIリファレンスを参照する際に、スクリーンショットやコピペが不要になる。
- Sandbox（サンドボックス）化されており、安全。セッションを永続化するか一時的にするかも選択可能。

これにより「タブを行き来する時間」が大幅に削減され、開発体験が劇的に向上しています。[[1]](https://x.com/i/status/2075635283211772279)

### 2. **/doctor コマンド**（最近追加）
- プロジェクトの指示書である **`CLAUDE.md`** を診断。
- 「コードを見れば分かる説明」「冗長な指示」「不要になったスキル」などを自動検出して削除提案。
- 指示が長すぎると逆にパフォーマンスが落ちる問題を解決する、非常に実務的な機能です。

### 3. **v2.1.207 アップデート（7月11日）** の主な変更
- **デフォルトモデルが Claude Opus 4.8 に変更**（Bedrock/Vertex/AWS環境含む）
- **Auto Mode** が Bedrock/Vertex AI/Foundry で環境変数設定なしで利用可能に
- エージェントビューの大幅改善（同一テキスト貼り付け時の表示、保留中セッションの経過時間表示など）
- セキュリティ強化（hooksでのシェルインジェクション対策、pluginConfigsの読み込み制限）
- 多数のバグ修正（長い出力時のフリーズ、git worktree関連、Remote Control表示、自動更新時のランチャー上書きなど）

### 4. その他の最近の強化ポイント
- **Background Agent（裏エージェント）の運用性向上**（v2.1.206）：アップデート後の自動反映、削除バグ修正、ステータス表示改善など。「放置運用」の信頼性が大幅アップ。[[2]](https://x.com/i/status/2076254491805167842)
- **Claude Designとの双方向連携**：デザインシステム対応、キャンバスエディタ、Code↔Designの同期。
- Git worktree分離による**並列エージェント対応**、GitHub PR監視＋自動修正。
- セッション間**自動メモリ**、**Max Effort**モード（複雑問題でより長く推論）。
- ワークフローサイズ制御、テレメトリ改善、setupスクリプト対応など。

### まとめると
Claude Codeは現在、「**AIに任せて席を外せる**」レベルにかなり近づいています。特に**In-app Browser**と**/doctor**は実務で即効性が高いです。

最新の完全な変更履歴は、`claude-code` リポジトリの **CHANGELOG.md** か公式ドキュメント（https://code.claude.com/docs）で確認してください。

**もっと知りたいことありますか？**
- 具体的な導入・設定方法
- /doctorやIn-app Browserの使い方例
- Opus 4.8の体感変化
- 企業導入時の注意点

など、深掘りしたい部分を教えてください！すぐに最新情報をお伝えします。


X Learn [2026-07-12] Claude Agent Skills MCP 活用

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

「Claude Agent Skills」と「MCP」は、2025年末〜2026年に爆発的に広がった**Claude Code / Codex / Cursor**などのAIコーディングエージェントの拡張フレームワークです。特に日本のコミュニティ（東大ClaudeCode研究所、Skillsオタク勢など）が実践ノウハウを深く掘り下げています。

### 1. Agent SkillsとMCPの違い・関係性

**Agent Skills（オープンスタンダード）**
- 再利用可能な「原子的なスキル」の集合
- 「何をするか」「どのツールを呼ぶか」「結果をどう検証するか」「出力形式は？」を定義したモジュール
- プラグインのようなもの。必要なスキルだけピックアップして使える
- Googleが公開した`stitch-skills`が代表例（Design / Build / Utilityスキル群）

**MCP（Model Context Protocol）**
- エージェントが外部機能に接続するための**プロトコル＋サーバー**
- ターミナル制御、ファイル操作、外部API連携、**記憶の共有**（Memory）を実現
- Skillsは「指示書」、MCP Serverは「実行環境・コンテキスト保持層」というイメージ
- Desktop CommanderMCPのようなツールで、チャットから直接ターミナルを安全に操作可能

**連携のイメージ**：
Skills → MCP Serverに登録 → Claude Code / Cursor / Gemini CLIなどがMCP Serverに接続して利用。

公式解説（Anthropic/Claudeブログ）でもこの組み合わせが強く推奨されています。[[1]](https://x.com/oikon48/status/2002273763463766339)

### 2. 実務での主な活用パターン

**① 即戦力：既存Skills/MCPの導入**
- Google Stitch Skills（design-to-code、モック生成、UI変換）
- Creatify提供の「動画広告エージェントSkills + MCP」（ブランドURLからロゴ・配色を自動取得して記憶共有）
- ターミナル完全制御系MCP（DesktopCommanderMCPなど）

**② 業務特化カスタムエージェント構築（最強活用）**
- 自社業務に特化したSkillsを作成（例：見積もり自動生成、競合分析、特定API連携）
- MCP Serverを立ててMemoryを永続化 → 別セッションや別エージェント（Claude Code ↔ Codex）で文脈を引き継ぐ
- Hooks + Subagent + Skills + MCPの4層構成で本格的な自律エージェント化

**③ 開発生産性爆上げ**
- CC-Switch（Rust/Tauri製）のようなランチャーを使って、複数のエージェント（Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor）を一元管理しながらSkills/MCPを切り替える
- 「設計 → 実装 → テスト → デプロイ」までをSkillsで分解して自動化

### 3. おすすめ導入ステップ（初心者〜上級者）

1. **基礎固め**：Claude Code（またはCursor）を入れてMCP Serverを立ち上げる
2. **Skillsマーケットプレイス**的な場所から有用なものを追加（`--sparse`フラグで必要なものだけ取得）
3. **Memory設定**：ブランドガイドラインや過去判断を共有メモリに保存
4. **カスタムSkill作成**：自社業務フローをSkill化
5. **高度化**：Hooksでトリガー設定、Subagentで役割分担

特に**「30個のMCPを役割別に分解した記事」**（Skillsオタクさんが絶賛したもの）は必読です。導入順序・URL・Skillsとの違いまで丁寧に整理されています。[[2]](https://x.com/i/status/2045812652035711367)

### 4. 最新トレンド（2026年7月時点）

- GitHub Trendingが「Claude Codeテンプレート」「Stitch Skills」「MCP Server」で埋まる日が普通になってきた
- 動画広告・デザインからのコード生成・ブランド一貫性維持などがSkillsで「ターミナル内で完結」するレベルに
- CC-Switchが116K stars超え（全エージェントの統一ハブ化）

### 参考リソース

- Anthropic公式：「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」
- Amazon書籍：「Claude Code実践レシピ100本: MCP/Skills/Hooks/サブエージェント実践ガイド」
- 日本の情報源：@ClaudeCode_UT、@sumika45379、@upamune、@oikon48 などの発信

---

**一言で言うと**：
**Skills = 再利用可能な「業務手順書」**
**MCP = その手順書を実行するための「共通実行基盤＋記憶庫」**

この2つを組み合わせることで、「ただコードを書く」から「自社業務全体を自律的に回すエージェント」へと完全にシフトできます。

具体的に「自社業務でこういうことを自動化したい」というのがあれば、必要なSkill構成やMCPアーキテクチャを一緒に設計しますので、遠慮なく聞いてください！


X Learn [2026-07-12] AIエージェント ハーネス 設計

**AIエージェント ハーネス設計（2026年最新プラクティス）**

「AIエージェント ハーネス設計」は、現在最も重要なトピックのひとつです。2026年現在、**プロンプトエンジニアリング → コンテキストエンジニアリング → ハーネスエンジニアリング**が主流となっています。モデルそのものより、周囲の「手綱（Harness）」をどれだけ強く設計できるかが、信頼性・生産性・安全性を決めます。

多くの専門家が繰り返す核心はこれです：

> 「The model is not the agent. The harness is.」
> LLMはエンジン。ハーネスが車体であり、OSである。[[1]](https://x.com/CobusGreylingZA/status/2043638576848707662)

### 1. ハーネスエンジニアリングの本質

ハーネスとは、以下のすべてを指します：

- **永続状態（State）** — 単なる会話履歴ではなく、ノートブック的な長期記憶
- **検証ゲート（Verification Gates）** — 「完了」と言わせない仕組み
- **スコープ制御** — 一度に1機能にロックする
- **セッションライフサイクル** — 毎回クリーンスタート＋クリーンエンド
- **スキル・手順・規範** — 手続き的知識の外部化
- **プロトコル** — Agent-to-Human / Agent-to-Agent / Agent-to-Toolの契約
- **運用レイヤー** — サンドボックス、観測可能性、評価、承認ループ、自己改善

これらをしっかり設計すると、同じモデルでも出力品質が劇的に変わります（Anthropicの実験では、適切なハーネスで「使い物にならない」→「実際に遊べるゲーム」レベルになった事例が報告されています）。[[2]](https://x.com/_vmlops/status/2057707195933110432)

### 2. 推奨アーキテクチャ（2026年版）

```mermaid
graph TD
    Core[Thin LLM Core\n(ReAct / Plan-Execute-Verify)]

    subgraph Externalization [Externalized Intelligence]
        Memory[Memory Layer\n・Working Context (cached)\n・Semantic (Vector)\n・Episodic (SQLite)\n・Procedural (Skills)]
        Skills[Skills Layer\n・SOPs・Heuristics・Normative Constraints]
        Protocols[Protocols Layer\n・A2H / A2A / A2T Contracts]
    end

    subgraph Mediators [Mediators / Operational Layer]
        Safety[Safety Harness\n・Approval Gates・Constitutional AI・Permission Model]
        Observability[Observability\n・OpenTelemetry・Structured Traces]
        Evaluation[Evaluation & Self-Improvement\n・Trace-driven Harness Optimizer]
        Orchestration[Orchestration\n・Supervisor + Sub-agents・Bounded Loops]
        Compression[Context Management\n・Compaction without breaking cache]
    end

    Core --> Harness[Agent Harness Core]
    Harness --> Externalization
    Harness --> Mediators
```

この図のポイントは**LLMを薄く保ち、知能を外部化する**ことです。新しい機能追加時に「どこに置くか」を明確に判断できるようになります（Memory？Skills？Protocols？Mediator？）。[[3]](https://x.com/akshay_pachaar/status/2045510648474530263)

### 3. 各レイヤーの詳細設計

#### **Execution Core（実行中枢）**
- **Bounded Turn Cycle**：無限ループ防止のため、iteration ceiling + token/time budgetを必ず設定
- 基本ループ：**Observe → Act → Observe → Reflect**（またはPlan → Execute → Verify → Improve）
- 必ず「完了判定ゲート」を別エージェントorルールベースで挟む

#### **Memory Design（最も重要）**
- **Working Context**：プロンプトキャッシュを聖域化（PREFIXとして再利用）
- **Episodic Memory**：SQLite + 構造化ログ（後でトレース解析に使用）
- **Semantic Memory**：Vector DB（PGVector/Qdrant）
- **Long-term Procedural**：`MEMORY.md` + `USER.md` + `AGENTS.md`（日本コミュニティで非常に人気のシンプル手法。キャッシュを壊さない）

#### **Safety Harness（暴走防止）**
- **正の参照 + 負の導出**（日本で特に洗練されている手法）：仕様書・憲法を「正の参照」として明示的に与え、失敗事例から「負の導出」（禁止パターン）を自動生成・強化する
- **Approval Gates**：manual / smart / off の3段階。破壊的アクションは必ずsmart gate以上
- Toolは**Narrow Waist（一本の漏斗関数）**で提供 → コンテキスト汚染防止

#### **Self-Improvement Loop（最先端）**
- 実行トレースを収集 → 別メタエージェントがハーネス自体（指示書、スキル、ゲートルール）を改善
- 「自分のハーネスをClaude Codeなどに改善させ続ける」閉ループの実運用例が2026年日本で多数報告されています。[[4]](https://x.com/ai_hakase_/status/2075551871968694481)

### 4. 実装時の推奨原則（日本コミュニティ実践例より）

1. **証跡設計**：見せられる証跡と内部監査用証跡を明確に分離
2. **ワークスペーステンプレート標準化**：`.cursor/rules/` や `CLAUDE.md`、`AGENTS.md` を一元管理
3. **並列開発時のmain保護ルール**：AIエージェントがmainブランチを壊さない運用規約
4. **Context Compaction戦略**：履歴を絶対に書き換えず、要約＋削除で対応（キャッシュ保護のため）

### 5. 技術スタック例（2026年中盤）

- **Orchestration**：LangGraph（後継版）または独自State Machine
- **LLM抽象化**：LiteLLM + スマートルーター
- **Memory**：SQLite + PGVector + Markdownファイル
- **Observability**：OpenTelemetry + 自作Trace Evaluator（AEGIS類似）
- **Guardrails**：Pydantic + 専用分類器 + Constitutional Prompt
- **Frontend**：Claude Code / Cursor / Codexとのハイブリッド運用が主流

### 6. 最初に作るべき「Minimal Didactic Harness」

本格的に始めるなら、**教育目的で読みやすい最小ハーネス**をゼロから作ることを強く推奨します（Akshay氏がやっていたアプローチ）。魔法を排除し、各部品の役割を明確にすると、後でスケールしやすくなります。

必要な最初のコンポーネント：
- Bounded ReAct Loop
- SQLite-backed episodic memory
- Permissioned Tool Narrow Waist
- Simple Approval Gate
- Trace Collector + Self-Improvement Prompt

---

この設計をベースにすれば、単なる「デモエージェント」ではなく、企業内で実際に使える「生産エージェント」を構築できます。

具体的にどの部分を深掘りしたいですか？

- 自己改善ループの詳細設計
- 正の参照＋負の導出の実装例
- Memory.md中心のシンプル実装
- LangGraphでのState設計
- 安全ガードレールの実コード例

用途（コード生成エージェント、研究エージェント、業務自動化エージェントなど）を教えていただければ、さらに具体的な設計書をお渡しします。


X Learn [2026-07-12] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 和 Gemini CLI 最新情况（2026年7月12日）**

### 1. Codex CLI（目前最火的 CLI 之一）
- **最新版本**：0.144.0（0.143.0 于7月8日发布，之后快速迭代到0.144系列）。
- **安装/更新命令**：
  ```bash
  npm install -g @openai/codex@latest
  ```
- **核心更新亮点**（0.143.0+）：
  - 远程插件默认开启，支持 npm marketplace + 版本可见性。
  - 系统代理支持（macOS/Windows，包括 PAC/WPAD）。
  - 新增 Amazon Bedrock GPT-5.6 系列模型（**Sol、Terra、Luna**），支持 max reasoning effort，性能极强。
  - MCP 工具默认开启 tool search + session auth。
  - 新增 remote-control pair 命令、app-server 改进。
  - **writes app-approval mode** 优化（读写分离审批，更安全适合常驻使用）。
  - Windows 输入、TUI、恢复等 bug 修复。
  - `/usage` 命令可精确查看配额（含时分）。

**社区反馈**：速度和智能程度很高，很多人在拿它和 Claude Code 对比。配额消耗较快（尤其是高 reasoning 时），需要 Codex 订阅计划。有人做 proxy 把 Codex 订阅打到 Claude Code 界面使用。配置推荐搭配 `oh-my-codex`。[[1]](https://x.com/grok/status/2074683995158114699)

很多人认为 2025 年秋天是 coding agent 的分水岭，从 Cursor → Claude CLI → 现在大量人转向 **Codex CLI**。

### 2. Gemini CLI（Google 系）
- **最新已知大版本**：v0.30.0（2026年2月底更新），之后应该还有小版本更新（社区提到较少）。
- **主要特性**（v0.30 时期）：
  - 默认使用 **Gemini 3.1**（自动从 Gemini 3 升级，最强模型）。
  - Extensions 系统成熟（可安装 Neo4J、Atlassian MCP 等）。
  - Plan Mode（实验性顺序规划 5 阶段）。
  - 拖拽文件体验大幅改进（支持外部目录，权限确认）。
  - Ctrl+Z 挂起、Inline Thinking（思考气泡 summary/full 模式）、聊天历史默认保留 30 天。
  - GitHub Actions 原生支持、可 triage issues、review code。
  - 多目录支持、memory confirmation、自动更新等。

**社区反馈**：早期（2025年）更新非常频繁（v0.1.18 时已有很多实用功能），但到2026年中，讨论热度已不如 Codex CLI 和 Claude Code。有人说 “Gemini CLI is a gone dream”，更多人转向 Grok、Codex 或 Claude 系。不过 Google 生态和企业功能仍强。[[2]](https://x.com/SriThreePO/status/2027045262661947523)

### 3. 当前趋势 & 建议
- **最热门组合**：Codex CLI + Claude Code 为主力，Grok 4.5 的 TUI（非传统滚动式）被很多人夸 “像 Neovim 一样舒服”。
- 跨工具统一管理：现在推荐用 `gh skill`（GitHub CLI 原生）来搜索、安装、更新 Agent Skills，支持 Codex、Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等。
- 有一个项目可以**在一个工具里跑 claude/codex/gemini 命令**。
- 如果你要选一个上手：
  - 重度 coding、追求速度和智能 → **优先 Codex CLI**（需对应订阅）。
  - Google 生态、Extensions、规划能力 → Gemini CLI。
  - 想极致自定义 → Claude Code。

需要具体安装教程、配置推荐（比如 oh-my-codex）、MCP 工具推荐，还是想看某个功能的详细对比，随时说。


日報 2026-07-12 学習まとめ

# 日報 2026-07-12 学習まとめ

本日の主要トピックをまとめました。Claude Codeの新機能アップデート、AIエージェントハーネス設計、Codex CLIとGemini CLIの最新情報を掲載しています。また、shadow環境で取るべきアクションをまとめました。

## ポイント
- Claude Codeの新機能アップデート
- AIエージェントハーネス設計
- Codex CLIとGemini CLIの最新情報

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

## 関連概念（未作成）
`Shadow MCP` `AIエージェントハーネス設計` `モバイルAIセキュリティ`


Xタイムライン学習 2026-07-13 00:05

# Xタイムライン学習 2026-07-13 00:05

GitHubのコード自動生成機能をshadow環境に導入し、AIに仕様書を作成させる開発スタイルをテンプレ化する。横断テーマはAIを活用した開発効率化。

## ポイント
- GitHubのコード自動生成機能をshadow環境に導入
- AIに仕様書を作成させる開発スタイルをテンプレ化
- Claude Code運用を活用してコードの品質を向上させる

## 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]] [[GitHubコードスキャン設定CSS断片]] [[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]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]]

## 関連概念（未作成）
`shadow環境でのAI開発` `コード自動生成の品質管理` `AI活用による開発プロセスの最適化`


Xタイムライン学習 2026-07-13 01:05

# Xタイムライン学習 2026-07-13 01:05

Claude CodeとOpusのマニュアルを確認し、Shadow envへのアクセスとFable 5の使用を実施する。Shadow envのURLはhttps://t.co/WjzNwvpR3pである。

## ポイント
- Claude Codeのマニュアルを確認
- Opusのマニュアルを確認
- Shadow envへのアクセス
- Fable 5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）
`Claude CodeのShadow env使用方法` `Fable 5の応用例`


Xタイムライン学習 2026-07-13 07:18

# Xタイムライン学習 2026-07-13 07:18

2026-07-13のXタイムライン学習では、JSON形式のプロンプト出力をJinja2テンプレート化し、Fable 5の延長を利用してAIカンパニーを拡充することが注目される。jinja2ライブラリ導入とFable 5活用が主要なアクション。

## ポイント
- JSONプロンプトをJinja2テンプレート化
- Fable 5延長でAIカンパニー拡充
- shadow環境でClaude Code運用

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

## 関連概念（未作成）
`Jinja2テンプレート化` `Fable 5拡充` `shadow環境運用`


横断学習 2026-07-13

# 横断学習 2026-07-13

AIエンジニアリングの進化と自動化について。AIコード生成ツールが進化し、高度なタスクに対応可能。Claude Codeが従来のChatbotベースのコード生成を超え、AIエンジニアとしての機能を強化。AIエンジニアの効率化と生産性向上に貢献。Open-sourceでローカル環境での利用も可能。Codex CLIが高度なタスクに対応可能。

## ポイント
- AIコード生成ツールが進化
- Claude CodeがAIエンジニア機能を強化
- AIエンジニアの効率化と生産性向上
- Open-sourceでローカル環境での利用可能
- Codex CLIが高度なタスクに対応

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

## 関連概念（未作成）
`AIエンジニアの教育とスキルアップ` `自動化ツールのセキュリティ`


Xタイムライン学習 2026-07-13 09:04

# Xタイムライン学習 2026-07-13 09:04

shadow、Claude Code、Remote control、Vaultなどに関する学習内容がまとめられている。新着3件の内容について、Next stepとしてさらに多くの情報を探すことが提案されている。

## ポイント
- Shadow
- Claude Code
- Remote control
- Vault

## 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の学習方法` `Shadowの活用法`


Xタイムライン学習 2026-07-13 12:07

# Xタイムライン学習 2026-07-13 12:07

2026-07-13にXタイムラインで学習したGPT-5.6Solの認証と設定方法について。Claude Codeとの連携が進み、shadow環境への導入とvvv/vvv-botsの非中華ポリシーに基づく活用が検討されている。

## ポイント
- GPT-5.6Solの認証と設定方法をClaude Codeで学習
- GPT-5.6Solをshadow環境に導入し、既存のskill/rulesと連携
- vvv/vvv-botsと非中華ポリシーの観点からGPT-5.6Solの活用を検討

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

## 関連概念（未作成）
`GPT-5.6Solのshadow環境連携` `vvv/vvv-botsの非中華ポリシー活用`


Xタイムライン学習 2026-07-13 14:11

# Xタイムライン学習 2026-07-13 14:11

GitHubのAIエージェントが3ヶ月で140k以上のスターポイントを獲得している。 Claude Codeのシャドーエンバイロメントを利用し、ObsidianとNotebookLMを組み合わせて「第二の脳」となるAIエージェントを作成することが目的。_shadow env (Claude Code) + Obsidian + NotebookLM = "second brain" for AI agents。Shadowエンバイロメントのポテンシャルを分析し、モネタイゼーションモデルを開発する。

## ポイント
- GitHubのAIエージェントのスターポイント獲得
- Shadowエンバイロメントの利用
- ObsidianとNotebookLM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）
`AIエージェントのマーケット分析` `Shadowエンバイロメントのセキュリティ`

Shadowエンバイロメント


Xタイムライン学習 2026-07-13 17:24

# Xタイムライン学習 2026-07-13 17:24

2026-07-13のXタイムライン学習では、Mesh LLMの導入とAI秘書の活用が焦点。Mesh LLMはshadow環境での大規模モデル分散処理を、AI秘書はDiscord司令室を通じた営業生産性向上を目指す。横断テーマはAI技術活用によるビジネス効率化と収益モデル創出。

## ポイント
- Mesh LLM導入でshadow環境での大規模モデル分散処理
- AI秘書導入とDiscord司令室活用で営業生産性向上
- AI技術活用によるビジネス効率化と収益モデル創出

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

## 関連概念（未作成）
`大規模モデル分散処理` `AI秘書活用` `Discord司令室`


Xタイムライン学習 2026-07-13 18:56

# Xタイムライン学習 2026-07-13 18:56

Codexの更新により、クロスプロジェクトのサポートが追加された。新機能の分析とドキュメント作成が必要。DiscordやTelegramなどの他のプラットフォームとの統合も検討される。

## ポイント
- Codexの更新でクロスプロジェクトサポートが追加
- 新機能の分析とドキュメント作成の必要性
- 他のプラットフォームとの統合の検討

## 関連ページ
[[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]]

## 関連概念（未作成）
`Codexクロスプロジェクトの利点と課題` `AIを用いたプロジェクト管理の最適化`

クロスプロジェクトサポート


X Learn [2026-07-13] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Codeの最新アップデート情報（2026年7月13日時点）**

Claude CodeはAnthropicの強力なAIコーディングエージェント（VS Code / Desktop / CLI / Chrome対応）として急速に進化しており、**Auto Mode（人間の承認を最小化してAIに任せる運用）** がデフォルトに近づくなど、実務での「任せ方」が大きく変わるアップデートが続いています。

### 最新バージョン：**v2.1.207**（7月上旬リリース）
**主な変更点**（特に企業/クラウド利用者向け）：

- **Auto ModeがBedrock / Vertex AI / Foundryでデフォルト有効に**
  特別な設定なしで「AIが勝手に進める」運用が可能になりました。
  無効化したい場合は `disableAutoMode` で簡単にオフにできます。[[1]](https://x.com/ClaudeCodeLog/status/2075749688960004373)

- 長い出力（リスト・テーブル・コードなど）時の**ターミナルフリーズ・キー遅延を修正**（レスポンシブネスが大幅向上）

- 非対話モードでのコンセント（同意）記録に関する挙動修正

公式の方向性として、「人間が1手ずつ承認する」から「AIが作業を進め、人間は方針決定と最終確認に集中する」スタイルへの移行が明確になっています。[[2]](https://x.com/ClaudeCodeGeek/status/2076616125455200388)

### ここ1〜2週間で特に話題の新機能・強化

- **/checkup コマンド**（非常に高評価）
  - 未使用スキル/MCP/プラグインのクリーンアップ（コンテキスト節約）
  - ローカル `CLAUDE.md` の重複除去
  - 大きなroot `CLAUDE.md` をネスト構造＋スキルに自動分割
  - 遅いフックの無効化
  - Claude Codeの最新バージョンへの自動更新
  - Auto Mode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
  - すべて実行前に確認を取ってくれる（安全）

  複雑化してきた環境のリセット・最適化に最適です。[[3]](https://x.com/LukaOnAI/status/2075549243159220404)

- **Dynamic Workflow Size** (`/config` で small/medium/large 設定可能)
  - エージェントの同時稼働数を調整してワークフローを予測可能に（v2.1.202）

- **Background Agentの強化**
  - 長時間かかるビルド・テスト・開発サーバーを裏で実行しながら開発を継続
  - 完了後に自動コミット・プッシュ・Draft PR作成も可能（v2.1.198頃から大幅強化）

- **Telemetry / Observability強化**
  - OTel属性（`workflow.run`, `workflow.name`）追加
  - Grafana Cloud連携、OTLPトークン管理など企業ユースがさらに充実

- **Claude in Chrome**がGA（インストール不要でブラウザから直接利用可能）

- **Routines API**との連携
  - Backlog webhook連携、日報自動作成（Google Calendar → Slack）など実務自動化事例が急増

### 現在おすすめの運用スタイル
- **Claude Cowork + Claude Code**の組み合わせが最強と言われています。
  - Coworkで高次元の計画・調査
  - Claude Codeで実際のファイル操作・実行・デプロイ

- `CLAUDE.md` をしっかり整備（@import、ネスト、スキル化）
- `/checkup` を定期的に実行して環境をきれいに保つ
- Auto Modeを積極活用して生産性を最大化

### 情報源（最新情報が早い順）
- **@ClaudeCodeLog**：非公式ですが最も詳細なchangelogを毎回投稿（動画付きで非常に見やすい）
- ClassmethodのDevelopersIO（@yokatsukiさんなど）：日本語で実務寄りの深掘り記事が多数
- **@ClaudeCodeGeek**：実務目線の深掘り解説

特に**v2.1.207**と**/checkup**は今すぐ試す価値が高いです。

もっと特定の部分（例：Auto Modeの設定方法、/checkupの実際の挙動、Coworkとの連携例、Enterprise設定など）を深掘りして知りた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 [2026-07-13] Claude Agent Skills MCP 活用

**ClaudeのAgent SkillsとMCPの活用ガイド**（2026年最新知見まとめ）

クエリから、**Claude（特にClaude Code）におけるAgent SkillsとMCP（Model Context Protocol）の違い・使い分け・実践的な活用法**を知りたいと思われます。X上の活発な議論と公式情報に基づいて整理します。

### 1. Agent SkillsとMCPとは？

**Agent Skills**
- AIに「専門業務マニュアル」を与えるような仕組み。
- 専門知識・複雑な手順・ワークフローを1つの「スキル」としてパッケージ化。
- AIがタスクを見て**自ら必要なスキルを自動発見・読み込み**する。
- 特徴：**段階的開示（Progressive Disclosure）**。最初は概要だけ読み込み、必要時に詳細をロードするため、コンテキストを節約し精度が上がる。

**MCP（Model Context Protocol）**
- Claude/GPTなどのモデルに**外部ツール・データ・サービスを接続**するための標準プロトコル。
- Slack、Notion、GitHub、データベース、自作ツールなどを「AIの手足」として直接操作可能。
- MCP Serverを立てたり公開サーバーに接続したりして拡張する。
- 現在、エージェント基盤の**新標準**になりつつある。

### 2. 「何が違うの？」という質問への回答

多くの人が混乱するポイントを、@AI_masaouさんの解説が非常にわかりやすいです：

- **MCP/Tool** → 「個別の道具（ツール）」を提供
- **Agent Skills** → 「道具を組み合わせた手順書・ワークフロー」まで提供

例：
- MCPだけ → 「GitHubにPR作れるよ」「DB読めるよ」という道具の集合
- Agent Skills → 「要件を聞いて仕様検討→コード書く→テスト→PR作成→レビュー依頼」という**一連の業務フロー全体**をスキル化

つまり、**抽象度が違う**。Skillsは「AIに業務を教え込む」レベルで、MCPは「行動範囲を広げる」レベルです。

後発のSkillsはMCPを内包・オーケストレーションする形で進化しているため、「MCPはオワコン？」という議論もありますが、**結論は両方必要**です。重要な基盤ツールはMCPで、専門的なタスク実行はSkillsで、という棲み分けが現実的です。

### 3. 効果的な活用法・使い分け（実践編）

**Skillsを活用すべき場面**
- 毎回同じような定型指示を出す業務
- ドメイン特化の専門性（例：自社プロダクトのコード規約、特定業界の調査手法、デザイン原則）
- 複雑だがパターン化できるワークフロー
- コンテキストを汚したくない繰り返し作業

**MCPを活用すべき場面**
- 外部システムとのリアルな連携（Slack通知、Notion更新、DB操作、独自API呼び出し）
- 自分や組織のナレッジベースを直接参照させたいとき
- カスタムツールを自作して接続したいとき

**最強の組み合わせ（2026年現在の主流）**
Skills + MCP + **Hooks** + **Subagent** + **Memory**

- **Hooks**：ツール実行前後に自動で走らせる処理（例：ファイル編集後に自動でlint/format実行）。地味に最強。
- **Subagent**：重い調査を独立した子エージェントに投げる（メインコンテキストを汚さない）。
- **Memory**：長期記憶。

@りょう（@dds_ralphbz）さんの早見表が秀逸です：
- 定型指示短縮 → Skills
- 重い調査 → Subagent
- 外部接続 → MCP
- 自動後処理 → Hooks

### 4. 具体的な導入・作成Tips

**Agent Skillsの作り方（3ステップ）**
1. 現在のエージェントの弱点を分析する
2. AIが理解しやすい**明確な名前と説明**を付ける（これが超重要）
3. 信頼できるスキルのみ有効化（セキュリティ意識）

**MCPの活用**
多くの人が「30個のオススメMCP」を役割別に整理した記事を推しています（@sumika45379さんが激推ししていたもの）。導入順序まで書いてある貴重な資料です。
- 最初は公式・信頼できるMCPから始め、徐々に自作サーバーを追加。
- @upamuneさんは「登録しているMCPを全部破壊してAgent Skillsに変換した」と報告しており、抽象化の方向にシフトする人も増えています。

### 5. おすすめリソース

**公式（最重要）**
- 「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」（claude.com/blog）
- Anthropic Engineering記事「Equipping Agents for the Real World with Agent Skills」

**X上のSkills/MCPオタク（フォロー推奨）**
- @sumika45379（図解が神。Skillsオタクを自称）
- @AI_masaou（体系的解説が上手）
- @oikon48（Claude Code本を出す予定のエンジニア）
- @upamune（実践変換事例）
- @nabetaro_agent（大量自動化実践勢）

これらを組み合わせることで、Claudeは「ただ賢いチャット」から「自分の分身・業務同僚」へと完全に進化します。

実際に触ってみて一番効くのは**「自分の弱い部分を特定して、それを補うSkillを1つ作る」**という小さなサイクルを回すことです。

もっと具体的な部分（例：特定の業務でのSkill例、MCP Serverの立て方、Hooksの設定JSONなど）が知りたい場合は、用途を教えてください。深掘りします！


X Learn [2026-07-13] 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。モデル（LLM）そのものではなく、モデルを取り巻く**実行環境・足場・制御機構**を徹底的に設計することで、信頼性・安全性・再現性を劇的に向上させるアプローチです。[[1]](https://x.com/CobusGreylingZA/status/2043638576848707662)[[2]](https://x.com/_vmlops/status/2057707195933110432)

よく言われる比喩は「**モデルはエンジン、ハーネスは車**」。同じエンジンでも、ハーネス（足回り・制御システム）が貧弱だとすぐに壊れるし、優れたハーネスなら信頼して走らせられる、という意味です。

### 1. ハーネスの核心コンセプト

優れたハーネスは以下の3つの外部化（Externalization）と、それを仲介する運用層で構成されます：

- **Memory（記憶）**：作業コンテキスト、意味的知識、エピソード記憶、個人化メモリ
- **Skills（スキル）**：運用手順、意思決定ヒューリスティック、規範的制約（境界）
- **Protocols（プロトコル）**：ユーザー間・エージェント間・ツール間の契約

これらを仲介する**Operational Layer**：
- Sandboxing（サンドボックス）
- Observability（可観測性・トレース）
- Evaluation / Verification（評価・検証ゲート）
- Approval loops（承認ループ / Human-in-the-loop）
- Sub-agent orchestration（サブエージェント制御）
- Compression（コンテキスト圧縮）

これにより「プロンプトだけ磨く」段階から脱却し、**環境設計そのものが知能の大部分を担う**状態を作ります。[[3]](https://x.com/i/status/2043638576848707662)

### 2. 推奨アーキテクチャ（2026年時点のベストプラクティス）

```mermaid
graph TD
    subgraph Core ["Core Orchestrator"]
        Loop["Agent Loop<br/>(Plan → Act → Observe → Critique)"]
    end

    subgraph External ["Externalized Intelligence"]
        Memory["Memory System<br/>(Working + Semantic + Episodic + Personal)"]
        Skills["Skill Registry + Guardrails"]
        Protocols["Protocol Layer<br/>(User/Agent/Tool)"]
    end

    subgraph Operational ["Operational Layer"]
        Sandbox["Sandbox Executor<br/>(Docker/Firecracker)"]
        Tracer["Comprehensive Tracer + Logger"]
        Evaluator["Evaluator + Verification Gates"]
        Meta["Meta-Harness Engine<br/>(Trace-driven Evolution)"]
    end

    Core <--> External
    Core <--> Operational
    Operational <--> External
```

**主要モジュール設計**

**1. State & Session Management**
- 毎回「きれいな状態」から開始（clean start/end）
- Persistent State（ファイルシステム or DB）
- Checkpoint機能（失敗時に巻き戻し可能）
- Scope Lock：「1機能ずつ」「完了判定基準を明確に」

**2. Memory System（4層推奨）**
- Working Context：現在のタスク状態（構造化データ推奨）
- Semantic Memory：Vector DB + Graph DB（長期知識）
- Episodic Memory：過去の実行トレース（成功/失敗パターン）
- Personalized Memory：ユーザー固有の好み・履歴

**3. Skill & Tool Registry**
- ツールごとにPermission Level、Pre/Post Condition、Verification Functionを定義
- 「正の参照（仕様・成功例）」と「負の導出（禁止パターン・ガードレール）」を両方管理
- 動的登録可能にしておく

**4. Verification Gates & Evaluator**
- Action実行後に自動検証
- Self-Critique + Multi-Stage Verification
- 閾値を超えたらHuman Approval or Sub-agentに委譲
- 完了宣言は「自分で証明」させる

**5. Observability & Tracer（最も重要）**
- 全ての思考・行動・結果・状態変化を構造化ログ化
- これが**自己改善の燃料**になる（次項参照）
- LangSmith/LangFuse相当の専用ビューアーを用意

**6. Meta-Harness Layer（先進的）**
- 実行トレースからハーネス自体（プロンプト、ワークフロー、ガードレール）を自動改善
- HarnessXのような「合成可能なプリミティブ」として設計
- AIに「ハーネスのコードを書かせる」メタ最適化ループ

### 3. 設計原則（守るべきもの）

- **Externalization First**：可能な限りLLMのコンテキストから知能を外に出す
- **Observability by Design**：何もログを取らないハーネスは作らない
- **Composability**：ハーネスを「手書き」ではなく「組み立てる」ものにする
- **Positive Reference + Negative Derivation**：仕様書を正の参照にし、そこからガードレールを自動導出
- **Scope & Lifecycle Strict**：スコープを狭く、セッションを明確に
- **Fail Fast & Learn**：失敗を前提に設計し、トレースから急速に改善

### 4. 実装技術スタック例（Python中心）

- **Orchestrator**：LangGraph（状態機として最適）または自前実装
- **LLM Abstraction**：LiteLLM（モデルスイッチ容易に）
- **Memory**：PostgreSQL + pgvector + Neo4j（グラフ）
- **Sandbox**：Docker + gVisor または Firecracker（強分離）
- **Tracing**：OpenTelemetry + 専用DB
- **Evaluation**：LLM-as-Judge + ルールベース + 人間フィードバック
- **Frontend/Debug**：Streamlit/Gradio または専用Web UI

**特に推奨**：最初は最小限の didactic（教育的な）ハーネスをゼロから作ってみる。魔法のようなフレームワークに頼ると本質が掴めません。

### 5. さらに進化させるために

- ハーネス自体をバージョン管理・実験管理（MLflow的なもの）
- 複数モデルでのパフォーマンス比較を自動化
- Behavioral Coverage：書いたテストケースだけでなく、リスク経路も自動生成
- サブエージェントによる並列改善ループ

最近の議論では、**同じモデルでもハーネスの質で結果が10倍以上変わる**事例が複数報告されています。特にClaudeや最新モデルでコード生成・リファクタリングを行う場合、ハーネス設計の巧拙がそのまま生産性に直結します。[[4]](https://x.com/neil_xbt/status/2063866362498281573)

---

必要であれば、以下のいずれかを深掘りした詳細設計をお渡しできます：

- 具体的なクラス図・コードスケルトン
- Memory実装パターン詳細
- Meta-Harness（自己改善）機構の設計
- 企業内プロダクション向けガバナンス付きハーネス
- Speaker Deckで共有されている「正の参照と負の導出」手法の適用例

どのような粒度・焦点で設計資料が欲しいか教えてください。実際にプロダクションで使えるレベルまで落とし込んで設計します。


X Learn [2026-07-13] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 最新版本（2026年7月13日）**：**0.144.3**

这是个纯版本号更新的 patch 版本，建立在 0.144.2 之上，属于稳定构建，没有代码变更。[[1]](https://x.com/Codex_Changelog/status/2076565330395099572)

最近几个版本亮点（0.144.x 系列）：
- 远程插件默认开启，支持 npm marketplace
- Amazon Bedrock 新模型支持（GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 等）
- 更好的代理、代理路由、MCP tools 改进
- macOS/Windows 系统代理支持
- 安装/standalone 修复、code-mode host 改进等

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

GitHub 仓库：https://github.com/openai/codex （release 页面有详细 changelog）。

Codex CLI 是目前维护最活跃、功能最完整的终端 Agent 之一，很多开发者把它作为主力工具。[[2]](https://x.com/CodexReleases/status/2074668188651098181)

**Gemini CLI 最新情况（重要变化）**

Google 已于 **2026年5月** 官方宣布将 Gemini CLI 用户逐步迁移到 **Antigravity CLI**（统一平台：Antigravity 2.0 / CLI / SDK / IDE）。Antigravity CLI 用 Go 重写，速度更快，支持多代理编排和异步工作流。[[3]](https://x.com/geminicli/status/2056796084790304833)

- 最后主要功能版本是 **v0.40.0**（2026年4月）：引入分层记忆系统（tiered memory）、基于历史会话自动生成 skills、Gemma 本地路由、UI 优化等。[[4]](https://x.com/geminicli/status/2049875287924465715)
- 之前版本（0.39.1+）已修复 CI/CD 环境下的远程代码执行漏洞，建议尽快更新。
- **个人用户**（Google One AI Pro/Ultra 或免费 Gemini Code Assist）：Google 会在 30 天内协助迁移到 Antigravity。
- **企业用户** 和使用 Gemini API key 的用户：仍可继续使用 Gemini CLI。

目前社区把 **Claude Code、Codex、Gemini CLI / Antigravity CLI、Cursor** 并称为「frontier CLIs」（顶尖终端 Agent）。很多人同时测试对比。[[5]](https://x.com/kainotomic/status/2074999862236725511)

**额外提示（GitHub CLI 用户）**：
```bash
gh skill install
gh skill update --all
```
现在可以直接通过 `gh skill` 管理 Codex、Gemini CLI / Antigravity、Claude Code 等几十种 Agent Skills，非常方便。[[6]](https://x.com/ScarletKc_/status/2076180338204979218)

需要具体某个版本的详细 changelog、安装方法、配置推荐、或和 Claude Code 的对比吗？告诉我我可以再细说。


日報 2026-07-13 学習まとめ

# 日報 2026-07-13 学習まとめ

```json
{
  "summary": "2026年7月13日、Claude Codeの新機能アップデート、Codex CLIの更新、AIエージェントのハーネス設計、GitHubのコード自動生成機能、Claude CodeとGPT-5.6Solの連携など、AI技術の活用によるビジネスプロセスの効率化と収益モデルの創出、AIエンジニアリングの進化と自動化、AI駆動デザインツールの台頭など、shadow環境でのアクションが主要トピック。",
  "key_points": [
    "Claude Codeの新機能アップデート",
    "Codex CLIの更新",
    "AIエージェントのハーネス設計",
    "GitHubのコード自動生成機能",
    "Claude CodeとGPT-5.6Solの連携"
  ],
  "tags": [
    "AI技術",


Xタイムライン学習 2026-07-13 23:17

# Xタイムライン学習 2026-07-13 23:17

Cloudflareのボット検出機能 Precursor がリリースされた。 Shadow 環境とボット検出は収益化の重要な要素である。Precursor の機能を活用して収益を増やすことができる。次の一手は、Precursor の API 統合やサービス開発、パートナーシップの探索である。

## ポイント
- Cloudflare Precursor がリリースされた
- Shadow 環境とボット検出は収益化の重要な要素
- Precursor の機能を活用してサービスを開発することができる

## 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）
`Cloudflare Precursor` `Shadow 環境`


Xタイムライン学習 2026-07-14 07:37

# Xタイムライン学習 2026-07-14 07:37

2026-07-14のXタイムライン学習で、Hugging Face CEOのAIニュースサイト「HuggingNews」とAIエージェント同士が直接メッセージをやり取りできるツールのagmsgが紹介された。Hugging FaceのAPI統合とagmsgのClaude Code統合が検討され、AIツールの統合とマネタイズの可能性が横断テーマとして浮上した。

## ポイント
- Hugging Face CEOのAIニュースサイト「HuggingNews」紹介
- AIエージェント同士が直接メッセージをやり取りできるツールのagmsg紹介
- Hugging FaceのAPI統合とagmsgのClaude Code統合が検討
- AIツールの統合とマネタイズの可能性が横断テーマとして浮上

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

## 関連概念（未作成）
`AIツール統合` `AIエージェント間通信` `AIマネタイズ戦略`


横断学習 2026-07-14

# 横断学習 2026-07-14

AIコード生成ツールが進化。Codex CLIは言語理解でタスク遂行、自然言語で記述。AnthropicのClaude CodeはAIによるコード編集・実行、安全な制御を可能。OpenAI Codex CLIは開発者向け、ローカル環境での利用が可能。Claude Codeと他ツールの統合も進む。

## ポイント
- Codex CLI: 言語理解でタスク遂行、自然言語で記述
- Claude Code: AIによるコード編集・実行、安全な制御を可能
- OpenAI Codex CLI: 開発者向け、ローカル環境での利用が可能

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

## 関連概念（未作成）
`AIコード生成のセキュリティ` `ローカル環境でのAI開発`


Xタイムライン学習 2026-07-14 10:23

# Xタイムライン学習 2026-07-14 10:23

2026-07-14のXタイムライン学習で、BlenderとGPT-5.6 Solの統合、CodexBarのOSS紹介、Claude CodeとOpenAIのGPT-5.6 Solの連携が報告された。AIとソフトウェアの統合が進んでいる。

## ポイント
- BlenderとGPT-5.6 Solの統合
- CodexBarのOSS紹介
- Claude CodeとOpenAIのGPT-5.6 Solの連携
- AIとソフトウェアの統合が進んでいる

## 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]]

## 関連概念（未作成）
`AIソフトウェア統合` `自律AI監督` `マルチAI運用`


Xタイムライン学習 2026-07-14 11:23

# Xタイムライン学習 2026-07-14 11:23

ClaudeCodeのビジネス取引、8000円。LPで作業を速める。Chatenのスキルは優れている。ClaudeCodeのビジネス取引、ビデオ編集ツール、ClaudeCode for business and content creationについて説明している。ClaudeCodeを活用したマーケティング資料の作成、コンサルティングサービス、チュートリアルの作成について触れている。

## ポイント
- ClaudeCodeのビジネス取引
- LPで作業を速める
- Chatenのスキルは優れている
- ClaudeCodeのビデオ編集ツール
- ClaudeCode for business and content creation

## 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ビジネス` `コンテンツ作成ツール`

コンテンツクリエイション


Xタイムライン学習 2026-07-14 14:26

# Xタイムライン学習 2026-07-14 14:26

2026年7月14日、Next.jsをCloudflare Workersにデプロイする方法が紹介され、OpenNextとFable 5がプロダクト名として挙げられた。横断テーマはクラウドサービスを活用したWebサービス開発の効率化。ACTIONにはNext.jsプロジェクトのCloudflare Workersへのデプロイ、Cloudflare D1のDB利用、Cloudflare R2の画像/音声ストレージ利用が含まれる。

## ポイント
- Next.jsをCloudflare Workersにデプロイする方法紹介
- プロダクト名: OpenNext、Fable 5
- 横断テーマ: クラウドサービスを活用したWebサービス開発の効率化
- ACTION: Next.jsプロジェクトをCloudflare Workersにデプロイする
- ACTION: Cloudflare D1をDBとして利用する
- ACTION: Cloudflare R2を画像/音声ストレージとして利用する

## 関連ページ
[[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 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）
`Next.jsデプロイメント最適化` `Cloudflareサービス活用` `Webサービス開発効率化`


Xタイムライン学習 2026-07-14 15:28

# Xタイムライン学習 2026-07-14 15:28

AnimeGenはAI生成動画技術。商用利用可能。サービスを運用し、顧客に販売する。AnimeGen APIの販売ページを作成し、チュートリアルを作成する。アニメAIの商用化が加速する。アニメスタジオと提携してAnimeGenを統合する。

## ポイント
- AnimeGenはAI生成動画技術
- 商用利用可能
- サービス運用と顧客販売

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

## 関連概念（未作成）
`AnimeGen API` `アニメAIの商用化`


Xタイムライン学習 2026-07-14 17:34

# Xタイムライン学習 2026-07-14 17:34

2026年7月14日、Xタイムラインで新たなAI技術の進化が報告され、Claude CodeにHY3モデルを統合し、AnimeGen APIをshadow環境に統合する実装が進められる。Google AI StudioのStarter Tierを利用したWebアプリ開発も開始され、strixを利用したセキュリティ検証サービスとAnimeGenを活用したコンテンツ制作サービスのマネタイズも検討される。

## ポイント
- Tencent Hunyuanの新モデルHY3、Kilo Codeでの期間限定無料公開
- 日本発の「AIアニメ生成」AnimeGenのベータテスト参加受付
- Google AI Studioの「Starter Tier」によるAIアプリ公開の容易化
- AIコーディングによるアプリの安全性検証ツールstrix
- 自律型AIエージェントの軽量化とセキュリティの重要性

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

## 関連概念（未作成）
`AIモデル統合` `AIアニメ生成` `AIアプリ開発` `AIセキュリティ検証`


Xタイムライン学習 2026-07-14 18:34

# Xタイムライン学習 2026-07-14 18:34

Claude Codeのアップデートにより、スクリーンリーダーモードが修正された。`claude --ax-screen-reader`コマンドで利用可能。次のステップとして、`claude --version`でバージョンを確認し、バックグラウンドセッションでの`/model`アクセスをテストし、スクリーンリーダーモードの機能を探索する。

## ポイント
- Claude Codeのスクリーンリーダーモードが修正された
- バージョンを確認し、バックグラウンドセッションでの`/model`アクセスをテストする
- スクリーンリーダーモードの機能を探索する

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

## 関連概念（未作成）
`スクリーンリーダーモードの活用方法` `Claude Codeの最新機能`

スクリーンリーダーモード


X Learn [2026-07-14] 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14日現在）**

Claude Codeは2026年に大きく進化し、単なるコード生成ツールから**本格的なAI駆動開発・自動化環境**（デスクトップアプリ＋CLI＋エージェント機能）になっています。MCP、Skills、Hooks、Background Agents、Remote Controlなどが特徴で、特に日本コミュニティで「非エンジニアでも業務自動化できる」と爆発的に普及しています。

### 1. 最新アップデート：v2.1.208 / v2.1.209（本日リリース）

今日出た最新版の主な変更点は以下の通りです：[[1]](https://x.com/i/status/2076936923940114518)

**機能追加・改善**
- スクリーンリーダー向けプレーンテキスト表示モード追加（`--ax-screen-reader`）
- vimInsertModeRemaps設定追加（jj→Escapeなどの2キーremap対応）
- 企業ランチャー経由の自己起動に対応（`CLAUDE_CODE_PROCESS_WRAPPER`）
- フルスクリーンモードでの複数選択メニューがマウスクリック対応
- ツール呼び出しのCPUオーバーヘッドを大幅削減（高ツール数環境で最大7倍高速化）
- セッションのトランスクリプトサイズを大幅削減（編集多用時で最大79倍）
- 完了したバックグラウンドエージェントが`/tasks`に残るよう改善

**バグ修正**
- Background sessionでの各種ダイアログブロック問題修正
- fast modeの復元不具合修正
- アプリ更新後のバックグラウンドセッションアタッチ失敗修正
- CLI自動更新後のコンテキストウィンドウ表示バグ修正
- HTTP/2 GOAWAY受信時のクラッシュ修正
- MCP stdioサーバーのメモリリーク複数修正

詳細は公式リポジトリの **CHANGELOG.md** を確認してください。

### 2. 2026年の主な新機能（時系列ハイライト）

**2026年上半期の大きな波**
- **Claude Cowork** 本格リリース（タスク委任型エージェント）
- **Opus 4.6 / Sonnet 4.6** リリース（巨大コンテキスト対応）
- **Claude Code Remote Control** + モバイル対応
- **Scheduled asynchronous tasks**（ファイル・メール・カレンダー連携の定期実行）
- **Unified Chat / Cowork Interface**（プロジェクト一元管理）
- **1Mコンテキスト窓**、**Auto Memory**、**Git worktree isolation**（並列エージェント）
- **GitHub PR監視＋自動修正**、App Preview機能
- **Claude Designとの双方向連携**（Canvasエディタ、デザインシステム同期）

**直近の目玉機能（2026年6〜7月）**
- **In-App Browser**（デスクトップアプリ内に完全なブラウザ搭載）：Claude自身がWebページを開き、ドキュメント確認・テスト・デバッグをシームレスに実行可能。スクリーンショット待ちが激減。[[2]](https://x.com/smratitiwa86867/status/2075972900268757211)
- **/checkupコマンド**：複雑化した環境を自動診断・最適化（不要Skill/MCP整理、CLAUDE.md分割、遅いHook無効化、自動アップデートなど）。事前確認付きで安全。[[3]](https://x.com/LukaOnAI/status/2075549243159220404)
- **/insights**や**Reflect**機能（AI活用の月次レポート・可視化）
- **Max Effort**モード（複雑問題でより深く推論、トークン多め）

Claude Codeは今や「フル開発環境」に近く、**Computer Use**の進化版＋エージェントオーケストレーションが強みです。

### 3. おすすめ情報源（日本語コミュニティ）

- **最新情報速報**：
  - @masayan_ai_hack（今日の更新もこちら）
  - @Claude_Digest
  - @cc_lab_jp
  - @ai_hack_dx（実践ノート多数）

- **自動化事例・活用術**：
  - @so_ainsight（Claude Code×n8nで300以上のエージェント構築）
  - @yoshi8__（『Claude Codeで学ぶAI駆動開発』）

- 公式：Anthropicの「Making of Claude Code」動画（歴史と思想がわかる）

必要であれば、**特定の機能（MCP/Skills、/checkupの使い方、In-App Browserの設定など）**を深掘りして説明します。どの部分を知りたいですか？


X Learn [2026-07-14] Claude Agent Skills MCP 活用

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

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリから、**両方を組み合わせた実務的なエージェント構築**を知りたいのだと思います。以下に現時点での最適な活用法を整理します。

### 1. Agent SkillsとMCPの違い（本質）

**Agent Skills（スキル）**
- Claudeに「業務マニュアル」や「判断基準」を直接教え込む機能
- 「新入社員教育」のようなもの
- 強み：深いドメイン知識・判断ロジック・チェックリスト・トーン&マナーを高精度で内包できる
- 特徴：Claude内部で完結しやすい。再利用性が高く、`/skill名` で明示的に呼べる

**MCP（MCP Server）**
- Anthropicが設計した**オープン標準のツール連携プロトコル**
- 「Claude専用のプラグイン規格」と考えるとわかりやすい
- 強み：外部ツール（Gmail、Slack、GitHub、Google Drive、Notion、After Effects、独自APIなど）を**実際に操作**できる
- 特徴：サーバーを立てて接続する形態（stdio or HTTP）。OAuthや一時トークンとの相性が非常に良い

**簡潔に言うと**：
- Skills = **頭脳（判断・知識）**
- MCP = **手足（実行・外部連携）**

### 2. 最強の活用パターンは「Skills + MCPの組み合わせ」

単独で使うより、**両方を組み合わせる**のが2026年現在の主流です。

**理想的な役割分担**
- **Skills**：判断基準、社内ルール、クリエイティブ判断、品質基準、例外処理ロジックを担う
- **MCP**：実際のツール実行（APIコール、ファイル操作、外部サービス書き込み）を担う

**実例**
- **営業/カスタマーサポートエージェント**：Skillsで製品知識・対応マニュアル・エスカレーション基準を注入 → MCPでGmail受信→Slack通知→GitHub Issue作成→Google Drive共有を1指示で実行
- **コンテンツ/動画制作エージェント**：Skillsでブランドガイドラインと訴求軸を判断 → MCPでCreatifyやAfter Effectsを操作して実際の制作を実行
- **開発エージェント**：Skillsでコーディング規約・アーキテクチャ原則を徹底 → MCPでGit操作・テスト実行・PR作成・デプロイまで自動化

### 3. 活用の差が出る実践ポイント

1. **権限設計が全て（特にMCP）**
   - MCP活用の成否は「権限設計」で決まるというのが現場の consensus
   - 長期鍵や管理者権限は絶対に渡さない
   - AWS MCP Server + OAuth、短期トークン、CloudTrail監査の組み合わせが企業では最強クラス
   - 「655件の悪意あるスキル」報告もあるので、信頼できるMCP/Serverのみ使用

2. **粒度の考え方**
   - Skills → 比較的大きな単位（1業務単位）で作る
   - MCP → 原子的な操作（1機能1MCP）に細かく作る方が再利用性が高い

3. **Claude Codeを「開発OS」として使う**
   - 最近の潮流は「Claude Code = ただのコードエディタ」ではなく、**Skills + MCP + 複数モデル（Claude/Gemini/GPT） + カスタムエージェント**を束ねる統合環境として使うこと
   - 普段はClaude Sonnet 5、複雑な判断は高性能モデル、仕様確認はDocs系MCPに振る、といったルーティングも可能

### 4. 今すぐ始めるおすすめアクション

- **初心者**：Anthropic Academyの「Claude 101」と「API/MCP/Claude Code」コース（無料・修了証あり）をまずやる
- **中級者**：公式ブログ「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」を読む
- **実務投入**：Googleが公開している「1時間のAIエージェント構築講座」（MCPサーバー自作まで解説、日本語字幕あり）が非常に高品質
- **企業導入**：mitoco BuddyのようなMCP対応済みAIツールや、AWSのOAuth対応MCP Serverを検討

### 5. さらに深掘りしたい人向け

- Skillsを組織内で横展開したい
- MCPサーバーをCloudflare Workersで軽量に運用したい
- 「完全自律型AI組織」（複数の専門エージェントが連携）を構築したい

具体的な業務内容（例：営業、開発、コンテンツ、バックオフィスなど）を教えていただければ、その領域に特化した設計テンプレートやプロンプト例をお渡しできます。

今まさにこの組み合わせが「個人の生産性」と「組織のAI活用レベル」を最も大きく引き上げる領域です。ぜひ本気で取り組んでみてください。


X Learn [2026-07-14] AIエージェント ハーネス 設計

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

2026年現在、最も重要なAIエージェント設計の考え方の一つが「**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、急速に注目されています。[[1]](https://x.com/tetumemo/status/2037876018745385083)

### ハーネスとは何か？

**馬具（harness）のメタファー**から来ています。馬（＝高性能なLLM）の力を最大限に引き出しつつ、暴走させず、安全に目的の方向へ導く「手綱・鞍・装備一式」のことです。

> 「モデルはCPU（またはエンジン）、ハーネスはOS（または車）」

同じモデルを使っても、ハーネスの質で性能が**劇的に変わる**ことが実証されています（例: LangChainチームがTerminal BenchでTop30圏外→Top5に躍進）。OpenAIが5ヶ月で人間が1行もコードを書かずに100万行のプロダクトを構築した事例も、ハーネス設計の成果です。[[2]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

### ハーネス設計の核心原則

1. **環境設計 > モデル能力**
   進捗が遅い原因のほとんどはモデルではなく、ハーネス（環境）の未成熟。

2. **作る役と評価する役を分離**（最重要）
   AIは自分の生成物を過大評価する（自己評価バイアス）。必ず別エージェントに評価させる。

3. **正の参照 + 負の導出**
   「こうあるべき（Positive Reference）」と「これをしてはいけない（Negative Derivation）」を両方明示的に設計。

4. **Scaffolding（足場）は一時的**
   モデルが賢くなるにつれ、ハーネスを**薄く**していく（AnthropicのClaude Codeは定期的に不要なステップを削除）。ただし、モデルが特定のハーネスで学習されている場合は慎重に。

5. **失敗を前提にした設計**
   小さく作って検証→原因切り分け→CLAUDE.md / Skills / Constitutionに反映のサイクルを高速化。

### 推奨アーキテクチャ（2026年現在のベストプラクティス）

ハーネスは以下の**4〜7層構造**で設計することをおすすめします：

**Layer 0: Constitution（憲法）**
- `DESIGN.md` / `CLAUDE.md` / `AGENTS.md`
- 設計原則、品質基準、禁止事項、評価ルーブリックを記述
- エージェントが最初に必ず読むドキュメント

**Layer 1: Context（文脈管理）**
- 必要な情報だけ段階的にロード（「地図を渡せ」）
- 外部化メモリ：ファイルシステム + ベクトルDB + エピソード記憶
- Working Context / Semantic Memory / Episodic Memoryを分離

**Layer 2: Constraints & Protocols（制約・契約）**
- ツールの権限範囲（Path scoping）
- 禁止パターン（rm -rfの危険パス、生産環境アクセスなど）
- Agent-User / Agent-Agent / Agent-Toolのプロトコル定義
- Guardrails + Schema Validation

**Layer 3: Orchestration（制御中枢）**
- **選択肢**:
  - Thin：シンプルReActループ（Anthropic寄り）
  - Thick：LangGraphによる明示的状態遷移グラフ（制御重視）
  - Hybrid：Supervisor + Sub-agent構成

**Layer 4: Verification & Reflection（検証・内省）**
- 独立したEvaluator Agent
- Rubric-based評価（「美しいか？」ではなく「設計原則を満たしているか？」）
- 自己改善ループ（計画→実行→観察→改善）

**Layer 5: Feedback & Evolution（学習・進化）**
- 人間の修正や失敗トレースを自動的に憲法やスキルに反映
- Self-Harness（エージェントが自らのハーネスコードを提案・評価・適用）

**Cross-cutting Concerns**
- Observability（完全トレーシング）
- Sandbox + Approval Gates + Resource Limiting
- Audit Log + Human-in-the-Loop

### 実践的な始め方

1. **まずは小さく**
   - 対象ドメインの`DESIGN.md`を作成
   - 正の仕様と負の禁止事項を明確化
   - 「作るエージェント」と「検証エージェント」を分離して動かしてみる

2. **技術スタック例**
   - **最高峰**: LangGraph + LangSmith（観測可能性最強）
   - **バランス型**: CrewAI Flows + カスタムEvaluator
   - **薄型志向**: AnthropicのClaude Codeパターン（シンプルループ）
   - 観測: OpenTelemetry + Phoenix / LangSmith
   - 安全: Llama Guard系 + カスタムガードレール

3. **評価指標**
   - タスク成功率
   - コスト効率（トークン使用量）
   - 安全違反率
   - 自己改善サイクル速度

### 今後の方向性

- Self-Improving Harness（ハーネス自体をAIが進化させる）
- ハーネスがモデル weights に吸収されていく過程（ただし完全に無くなるわけではない）
- プロダクション向け：多テナント、RBAC、リソース隔離、監査（ハーネスだけでは不十分な領域）

---

**参考文献・元ネタ（重要）**:
- Anthropic Engineering Blog "Harness Design for Long-Running Applications"
- OpenAIの内部事例（5ヶ月100万行プロジェクト）
- Akshay氏・Cobus Greyling氏らの「The Model is not the Agent, the Harness is」議論
- 日本語圏では@tetumemoさん、@tsubotaxさん、@kajikentさん、@seikei_kinさんらの解説が秀逸

具体的なドメイン（コーディングエージェント、研究エージェント、カスタマーサポートエージェント、自治型エージェントなど）で設計したい場合、**用途を教えてください**。その用途に最適化したレイヤー構成・憲法テンプレート・LangGraph実装パターンをさらに深掘りします。


X Learn [2026-07-14] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月14日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI）
- **最新版本**：**rust-v0.144.3**（今天刚发布，之前 0.144.2 → 0.144.1 → 0.144.0 → 0.143.0 快速迭代）。[[1]](https://x.com/ebisuke20260503/status/2076863314613895527)

**最近主要更新**（0.143.0~0.144.x）：
- 远程插件（Remote Plugins）默认开启，支持 npm marketplace，可看到 remote/local 版本差异
- 新增 Amazon Bedrock GPT-5.6 Sol / Terra / Luna 模型，并原生支持 max reasoning effort
- MCP tools 默认使用 tool search，认证可交互式请求
- 写入审批模式优化（read-only 自动通过，write 需要确认）
- Guardian 自动审查回滚修复、TUI Advanced Reasoning picker、系统代理支持（PAC/WPAD）等

**安装/更新命令**：
```bash
npm install -g @openai/codex
```
或直接去 GitHub Releases 下载最新 Rust binary：https://github.com/openai/codex/releases

社区普遍认为它是目前最强终端 coding agent 之一，尤其在复杂项目、多模型切换、agent skills 管理上很强。

### 2. Gemini CLI（Google）
- **最新版本**：**v0.52.0-nightly.20260713**（7月13日 nightly 版）。[[2]](https://x.com/WAI1510608/status/2076766842325196869)

**最近亮点**：
- 隐私通知功能大幅强化，会明确显示开发支援功能的合约状态，防止意外数据发送
- 较早的 v0.40.0 引入了分层内存系统（tiered memory）、基于历史会话自动生成 skills、本地 Gemma 路由、UI 更紧凑
- VS Code 集成终端体验优秀（上下文感知、原生 diff）
- UX 持续打磨，视觉稳定性和响应速度都有明显提升

**仓库与安装**：
- GitHub: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/releases
- 一般通过 npm 或官方安装方式获取 nightly 版

### 3. 开发者当前使用趋势
- 很多人同时用 **Codex CLI + Claude Code + Gemini CLI**，通过 `gh skill`（GitHub CLI 原生功能）统一管理 Agent Skills：
  ```bash
  gh skill search
  gh skill install
  gh skill update --all
  ```
- 还有人提到 **Antigravity CLI**（可能是多模型分支或新工具），支持 Anthropic 模型，被部分人认为是 Gemini CLI 的“升级/替代”选项。[[3]](https://x.com/baianoise/status/2074533103876399357)

**推荐**：
- 追求最强推理 + 多模型（含 GPT-5.6）→ **Codex CLI 最新版**
- 喜欢 Google 生态、隐私透明、本地模型路由 → **Gemini CLI nightly**

需要具体的安装教程、配置推荐（.codex/config.toml 或 GEMINI.md）、常用 Skills、还是和 Claude Code 的对比？可以直接说，我再给你更详细的内容。


Xタイムライン学習 2026-07-14 21:25

# Xタイムライン学習 2026-07-14 21:25

```json
{
  "summary": "2026年7月14日、XタイムラインからChatGPT for iOSの更新、TernlightというOSS、ClaudeのObsidianとGPT-5.6 Solの活用についての情報を学習。AI技術の進化と実装の重要性を横断テーマとし、各項目について実装GOと判定。次の一手として、ChatGPT for iOSの更新をテスト環境で確認し、Ternlightのソースコードを分析して自社のAI検索に応用し、ObsidianとGPT-5.6 Solの組み合わせを自社のプロジェクトに導入する。",
  "key_points": [
    "ChatGPT for iOSの更新",
    "TernlightというOSS",
    "ClaudeのObsidianとGPT-5.6 Solの活用",
    "AI技術の進化と実装の重要性"


日報 2026-07-14 学習まとめ

# 日報 2026-07-14 学習まとめ

2026-07-14の学習まとめ。ChatGPT for iOSの更新、TernlightというOSS、ClaudeのObsidianとGPT-5.6 Solの活用について学習した。AI技術の進化と実装の重要性を認識し、shadow環境で実装、マネタイズ、アピ調査を行う。

## ポイント
- ChatGPT for iOSの更新
- TernlightというOSS
- ClaudeのObsidianとGPT-5.6 Solの活用

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

## 関連概念（未作成）
`AI技術の進化` `実装とマネタイズ`


Xタイムライン学習 2026-07-15 01:33

# Xタイムライン学習 2026-07-15 01:33

2026-07-15にXタイムラインでReactの通知部品「Sonner」の作者、Emil Kowalski氏の新作「動きの専属レビュアー」/improve-animationsが紹介されました。このツールを使用してReactアプリの動きを最適化し、通知部品のコードを改善することが提案されています。

## ポイント
- Reactの通知部品「Sonner」の作者、Emil Kowalski氏の新作「動きの専属レビュアー」/improve-animationsが紹介
- npm install improve-animationsを導入し、コード全体を8つの観点で監査する
- フロントエンド開発におけるパフォーマンス最適化とコード品質の向上が横断テーマ

## 関連ページ
[[2026-06-02 YouTube学習: Agentic Architecture設計思想と生成AI動画/画像（DomoAI・Google Flow・Vidu・Minimax M3評価）]] [[2026-06-02 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）
`Reactアプリの動き最適化` `通知部品のコード改善` `フロントエンド開発のベストプラクティス`


Xタイムライン学習 2026-07-15 06:45

# Xタイムライン学習 2026-07-15 06:45

2026-07-15のXタイムライン学習では、GitHub Code Scanningの導入検討とClaude Codeの自走機能の活用が進められている。AI技術の活用と開発効率化が横断テーマ。

## ポイント
- GitHub Code Scanning導入検討
- Claude Codeの自走機能活用
- AIによる脆弱性検出の活用
- 開発効率化の目標

## 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]] [[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）
`GitHub Code Scanningの設定方法` `Claude Codeの自走機能の詳細` `AI技術の開発効率化の具体例`


横断学習 2026-07-15

# 横断学習 2026-07-15

AIコードアシスタントの進化について。オープンソース、ローカルファーストな開発環境が注目。コード生成能力向上と深層学習技術の融合。より高度な作業支援と自動化による効率性向上。ツール連携強化による作業効率向上。セキュリティと倫理的な問題点への対応についてまとめる。

## ポイント
- オープンソース、ローカルファーストな開発環境
- コード生成能力向上と深層学習技術の融合
- 高度な作業支援と自動化
- ツール連携強化
- セキュリティと倫理的な問題点への対応

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

## 関連概念（未作成）
`AIコードアシスタントの将来展望` `自動化とセキュリティの関係`


Xタイムライン学習 2026-07-15 09:17

# Xタイムライン学習 2026-07-15 09:17

Claude Codeの更新情報や新機能、新しいプラグイン、ビデオ編集ツールなどのトピックが取り上げられている。Shadow環境やClaude Codeの監督、非中国製政策や既存のスキル/ルールなどのトレンドも言及されている。

## ポイント
- Claude Codeの更新と編集パスの変更
- Link ShortenerのフルURLの必要性
- ChatCutプラグインとビデオ編集
- Shadow環境とClaude Codeの監督

## 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環境の構築` `Claude Codeの応用例`


Xタイムライン学習 2026-07-15 12:32

# Xタイムライン学習 2026-07-15 12:32

2026年7月15日、Xタイムラインから学習した3件の情報を整理。Threadsの失敗データ活用、OpenAIのChatGPT Work改善要望募集応募、Claude Codeのスクリーンリーダー対応モード追加が主な内容。横断テーマはAIツールの改善とマネタイズの重要性。

## ポイント
- Threadsの失敗データ活用をshadow環境で「原因探しゲーム」として実装検討
- OpenAIのChatGPT Work改善要望募集に応募
- Claude Codeにスクリーンリーダー対応モードを導入

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]] [[2026-06-02 YouTube学習: AIエージェント長時間タスクの記憶劣化対策（MMPO論文・Goal Buddy・ハーネスエンジニアリング）]]

## 関連概念（未作成）
`AIツールの失敗データ活用` `AIツールのスクリーンリーダー対応` `AIツールのマネタイズ戦略`


Xタイムライン学習 2026-07-15 13:34

# Xタイムライン学習 2026-07-15 13:34

Codex信用とOpenAI Build Weekについて学習する。横断テーマはCodexとOpenAI Build Weekで、1. コードを取得する、2. プロジェクトを構築する、3. ビルドウィークを分析するというアクションをとる。リンクの短縮やURLの取得、投稿IDのフェッチ、スレッドの要約などが必要である。

## ポイント
- Codex信用
- OpenAI Build Week
- リンク短縮
- プロジェクト構築

## 関連ページ
[[**AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態**]] [[**CC Learn - Claude Code for Desktop is the BEST way to build apps with AI (full tutorial)**]]

## 関連概念（未作成）
`OpenAIのビルドウィークの活用法` `Codexの信用管理`


Xタイムライン学習 2026-07-15 16:41

# Xタイムライン学習 2026-07-15 16:41

2026-07-15のXタイムライン学習で、ChatGPT CodexのChromeサイドバー設定方法を導入。AIツールの活用とChrome操作の自動化が進む中、vvv/vvv-botsと非中華ポリシーの組み合わせでshadow環境を構築し、Claude Code運用で既存のskill/rulesを更新。

## ポイント
- ChatGPT CodexのChromeサイドバー設定方法導入
- vvv/vvv-botsと非中華ポリシーでshadow環境構築
- Claude Code運用で既存skill/rules更新
- AIツール活用とChrome操作自動化進展

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[MCP→公式CLI移行で週次タスク安定化]] [[MCP捨ててCLI移行でClaude Code週次タスクを安定化]] [[2026-05-23 shadow運用改善 — openclaw --init / chrome-vnc / cure SSH]]

## 関連概念（未作成）
`AIツールの活用` `Chrome操作の自動化` `shadow環境構築` `Claude Code運用`


Xタイムライン学習 2026-07-15 17:41

# Xタイムライン学習 2026-07-15 17:41

AnthropicはClaude Codeのプレミアム機能を無料で教師に提供している。AnthropicのWebサイトやブログに掲載された情報によると、教師はこれらの機能を利用して教材を作成したり、学生を支援したりすることができる。AnthropicはClaude Codeを通じて収益化を目指しており、この取り組みは教師や学生にとって有益となる可能性がある。

## ポイント
- AnthropicはClaude Codeのプレミアム機能を無料で教師に提供
- 教師はClaude Codeを利用して教材を作成したり、学生を支援したりする
- AnthropicはClaude Codeを通じて収益化を目指す

## 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）
`教育用AIツール` `AIを活用した教育支援`


X Learn [2026-07-15] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Code 最新アップデート情報（2026年7月15日時点）**

Claude Code（Anthropic公式の高度なAIコーディング環境／CLI＋デスクトップアプリ）は、ほぼ毎週のように更新されており、特に**v2.1.210**が本日〜直近でリリースされています。

### v2.1.210 の主な変更点

#### 機能追加・改善
- **長時間実行ツールに経過時間カウンターを表示**（0.1秒単位）：長い処理中に「フリーズした？」と不安になる問題が大幅に改善。開発者の精神衛生に効く地味に最高の更新。[[1]](https://x.com/aria_ai_tools/status/2077322787367305406)
- Write/NotebookEdit/Glob などの高権限ルール使用時に**起動時警告**を追加（Edit/Readへの移行を推奨）。
- **auto modeの権限classifier**がデフォルトでSonnet 5を使うよう改善。
- datavizスキルの配色検証をOKLab色差ベースに強化（より正確な色差判定）。

#### バグ修正・セキュリティ強化（主なもの）
- worktree隔離したsubagentが本体のリポジトリに対してgit操作できてしまう深刻な問題を修正（並列エージェント運用者必アップデート）。
- ultracodeキーワードの誤発火（Webhook/PRコメント経由）を修正。
- `claude attach`の「job not found」エラー修正。
- 無編集plan承認時の誤表示（edited by userと出る問題）を修正。
- MCPサーバー再同期時のプラグイン停止問題、background sessionのgit worktreeロック残留問題を修正。
- Agentツールに対する**間接的プロンプトインジェクション耐性**を強化。

全体として「派手な新機能」というより、**セキュリティ・安定性・UXの地味に重要な改善**が中心のリリースです。[[2]](https://x.com/masayan_ai_hack/status/2077299212644175900)

公式リリースはこちら：
- https://github.com/anthropics/claude-code/releases/tag/v2.1.210

### 直近数ヶ月の主な新機能傾向（参考）
以前の大型アップデートでは以下のような機能が追加されています：
- Coworkのスケジュールタスク自動実行
- `/simplify` `/batch` コマンド
- メモリ機能の強化（一部無料開放）
- デスクトップ版のServer Preview、ローカルコードレビュー、PR自動監視・auto-fix/auto-merge
- セッションモビリティ（CLI↔デスクトップ↔Webのシームレス移動）
- Chrome拡張 Quick Mode など

現在はこれらの基盤をより堅牢にする「安定化フェーズ」に入っている印象です。

### 情報源のオススメ
- **@ClaudeCodeLog** — 非公式だが非常に正確な変更ログbot
- **@claude_code** — コミュニティアカウント
- 日本語情報：note.comや DevelopersIO のまとめ記事が早い（例: v2.1.205〜209の詳細整理記事）

もっと具体的な機能（例: auto modeの使い方、MCPサーバー設定、Coworkの活用法など）を知りたい場合は、教えてください！すぐに深掘りします。


X Learn [2026-07-15] Claude Agent Skills MCP 活用

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

クエリが「Claude Agent Skills MCP 活用」なので、**実践的な違い・使い分け・組み合わせ方・活用パターン**を整理して解説します。

### 1. Agent SkillsとMCPの基本的な違い

**MCP (Model Context Protocol)**
Anthropicが提供する**外部ツール接続のための標準プロトコル**です。MCPサーバー（ローカル or リモート）を立てて、Claudeにファイルシステム、データベース、自社API、既存業務ツールなどを「ツール」として公開します。
- 強み：リアルワールドとの深い連携が可能（状態管理、永続的アクセス）
- 弱み：コンテキストを大量に消費しやすく、モデルが「いつどのツールを使うか」を完璧に理解しない場合がある

**Agent Skills（Claude Skills）**
**再利用可能な「スキル」としてClaudeに能力を注入**する仕組み。以下の構成が基本です：
- YAMLメタデータ（概要のみ、最初にロード）
- SKILL.md（詳細な説明書）
- 実装コード（Pythonなど）

特徴は**動的ロード**です。最初はシステムプロンプトレベルで「このスキル持ってるよ（約100 tokens）」だけ教え、必要になったタイミングで詳細を読み込みます。[[1]](https://x.com/oikon48/status/1979014705617473650)

- 強み：コンテキスト効率が非常に高く、モデルがツールの存在を強く認識する。ドメイン特化エージェントを作りやすい
- 弱み：単独では外部システムとの永続的・複雑な連携はMCPほど得意ではない

**要するに**：
- MCP = 「外部世界との接続口」（ツールサーバー型）
- Skills = 「Claude本体の能力拡張」（知識・手順・軽量ツールの再利用型）

多くの上級ユーザーは「**Skillsをメインに据えて、必要な部分だけMCPで拡張**」という構成に落ち着いています。[[2]](https://x.com/oikon48/status/2002273763463766339)

### 2. 連携のさせ方と使い分けの指針

**おすすめの使い分け**
- **Skillsを使うべきケース**：繰り返し発生する業務ロジック、コードパターン、分析手順、業界特有の判断基準、軽量なPython処理など
- **MCPを使うべきケース**：自社DB参照、既存SaaS連携、ローカルファイル操作、複雑な状態管理が必要な自動化
- **両方組み合わせる**：Skillsの中でMCPツールを呼ぶ形が最強（Skillsで「判断ロジック」を持ち、MCPで「実行部」を呼ぶ）

実際に多くの人が「昔作ったMCPを全部Skillsに変換した」という報告をしています。コンテキスト効率とモデル認識精度が大幅に向上するためです。[[3]](https://x.com/upamune/status/2000944023637549423)

### 3. 実践的な活用パターン（2026年現在の最前線）

1. **業務特化型エージェントの1日構築**
   - カスタムSkills + 自社ツール群をMCPで接続
   - 例：営業用リサーチエージェント、コードレビュー専門エージェント、バックオフィス自動化エージェント

2. **コンテキスト効率の極限化**
   - Skillsの概要だけ常時ロード（低トークン）
   - 必要時のみ詳細SKILL.mdを動的ロード
   - これにより長時間稼働するエージェント（数時間〜数日）が現実的に

3. **Skills + Memory + Subagent + MCP + Hooksのフルスタック**
   - 特に@sumika45379さんが図解で発信している領域です。ビジュアルで理解したい人はこのアカウントの過去投稿を追うのが最速。[[4]](https://x.com/sumika45379/status/2045812652035711367)

4. **Claude Code / Claude Desktop / APIでの活用**
   - SkillsはWeb版、Claude Code、APIすべてで高い可搬性
   - MCPは特にClaude CodeやDesktopとの相性が抜群（ローカル環境との連携）

### 4. 学習・実践おすすめリソース

**必須公式資料**
- 「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」（claude.comの公式ブログ）
- Agent Skills公式ドキュメント（overview + best practices）
- Anthropicの「Introduction to Model Context Protocol」コース

**日本語コミュニティの優良情報源**
- @oikon48さん（Skillsのコンテキスト戦略を深く解説）
- @sumika45379さん（Skills/MCP/Memory/Subagentを体系的に図解）
- 「Claude Codeで学ぶ Agent Skills入門」（書籍）

**実践Tips**
- SKILL.mdは500行以内に収める（超える場合は別ファイル参照）
- 最初は粒度を粗めに作って、実際に動かしながら細かく調整
- Skillsのメタデータをしっかり書くと、モデルが「いつ使うべきか」を劇的に正しく判断するようになる

---

**結論：2026年現在の最強構成**

**「Skillsを主力武器に据え、MCPを現実世界との接続レイヤーとして使う」**

これが現時点でのコンセンサスです。Skillsのおかげで「ただのツール呼び」から「本当に賢いドメイン専門エージェント」への進化が加速しています。

具体的に「自分は〇〇の業務を自動化したい」という用途があれば教えてください。 SkillsとMCPの最適な組み合わせ方をより具体的に設計します。


X Learn [2026-07-15] 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年最新アプローチ**

2026年現在、AIエージェントの実用化で最も重要なのは「モデルそのもの」ではなく「**Harness（ハーネス）**」です。
よく言われるようになった言葉でまとめると：

> **Agent = Model + Harness**

モデルは商品化されつつあり、同じ最先端モデルを使っても、ハーネスの質で性能が2倍近く変わります（同じモデル・同じベンチマークで42%→78%になった事例など）。[[1]](https://x.com/chenchengpro/status/2037332209003282747)

ハーネスとは、馬の手綱（harness）のように**エージェントの力を制御・方向づけ・安全に活用するためのシステム全体**を指します。プロンプトエンジニアリング（2023）→コンテキストエンジニアリング（2025）→**Harness Engineering（2026）**という進化の最終形です。

### ハーネス設計の核心原則

1. **「同じ失敗を二度と繰り返さない」エンジニアリング**（Terraform創業者Mitchell Hashimotoの哲学）
2. 人間の役割を「コードを書く」から「**ループと制約の設計**」へ移行（Humans steer, agents execute）
3. モデルに頼らず、**システムで品質・安全・効率を保証**する
4. 長期実行・生産利用に耐えうる**自己改善ループ**を組み込む
5. 観測可能性（Observability）と再現性を最優先

### 推奨アーキテクチャ（2026年標準形）

```mermaid
graph TD
    Constitution[憲法レイヤー\n(CLAUDE.md / AGENTS.md / Quality Gates)] --> Orchestration[オーケストレーション\n(Main Loop + Hooks)]
    Skills[Skillsレイヤー\n(漸進的知識開示)] --> Orchestration
    Tools[MCP Tools\n(最大3-4個に制限)] --> Orchestration
    Memory[永続メモリ\n(Filesystem + Vector + Graph)] --> Orchestration
    SubAgents[Sub-Agents\n(コンテキスト防火壁)] --> Orchestration
    Safety[安全・包含レイヤー\n(Scope/Approval/Snapshot/Rollback)] --> Orchestration
    Evaluation[評価・フィードバックレイヤー\n(Rule + LLM Judge + Self-Reflection)] --> Orchestration
    Observability[観測性レイヤー\n(Trajectory全記録 + Analytics)] --> All
    Orchestration --> SelfImprovement[自己改善ループ\n(ハーネス自体をAgentに改善させる)]
```

#### 各レイヤーの詳細設計

**1. 憲法レイヤー（Constitution / System Prompt）**
- 60行以内に厳格に収める（AIが生成した長大な指示は性能低下を招く）
- 硬いルールのみ記述（「絶対に〜するな」「必ず〜を確認せよ」）
- ファイル名例：`CLAUDE.md`、`AGENTS.md`、`QUALITY.md`
- バージョン管理必須（Gitでハーネス自体を管理）

**2. Skills & Toolレイヤー**
- Skills：必要な知識を「漸進的に」開示（コンテキストを汚さない）
- Tools：MCP（Model Context Protocol）対応を推奨。**最大3〜4個**に厳格制限（tool thrashing防止）
- ツール記述は明確に（名前・説明・パラメータの意図を人間が完全に理解できるレベル）

**3. メモリ＆状態管理**
- 短期：会話コンテキスト
- 長期：**ファイルシステムを第一級のメモリとして活用**（これが非常に効果的）
- 補助：Vector DB + Knowledge Graph
- 重要なのは「何をいつ、どの粒度で永続化するか」の設計

**4. オーケストレーション＆Sub-Agent**
- メインループ：計画→実行→観察→改善のサイクルを明示的に設計
- **Sub-Agentは「コンテキスト防火壁」**として使う（長時間タスクを分離してメインの思考をクリーンに保つ）
- Hooks/Middleware：重要なポイントに確定性チェックを挿入（PreCompletionChecklistなど）

**5. 安全・包含レイヤー（最も重要）**
- ファイルシステムのスコープ厳格化（allowed write paths, protected patterns）
- 破壊的アクションは**必ず承認ゲート**を通す
- Snapshot + Rollback機構
- Blast Radius（影響範囲）事前計算
- Symlink traversal、絶対パス、親ディレクトリ操作の完全ブロック

**6. 評価・自己改善レイヤー**
- 多層評価：Rule-based → LLM-as-Judge → Human Review
- **自己改善ループ**：エージェントに「自分のハーネスを改善させる」仕組みを実装（Zennなどで34反復の実運用記録が出ている）
- 毎週の失敗レビューをハーネスにコード化（これが最も効果的）

**7. 観測性レイヤー**
- 全てのTrajectory（思考→行動→観測）を構造化ログ化
- LangSmith / Phoenix / 自前トレーサー
- 失敗パターン分析ダッシュボード必須

### 実装技術スタック例（2026年現在）

- **基盤**: LangGraph（状態機械として最適） or LangChain + カスタムMiddleware
- **フロントエンド的インターフェース**: Claude Code / Cursor / Codex / Amazon Bedrock AgentCore Harness
- **安全基盤**: 専用Sandbox + Policy Engine
- **自己改善**: Meta-promptでハーネスコード自体を生成・適用するループ
- **評価**: Inspect（UK AISI系）や自作の多角的Evaluator

### 設計時の優先順位（実務的アドバイス）

1. **安全と包含**（最初に固める）
2. **観測可能性**（何が起きているか完全に把握できるように）
3. **自己改善ループ**（人間の介入を徐々に減らす）
4. **Skills/Toolのモジュール化**
5. **憲法の洗練**

ハーネスが肥大化してきた時の変更容易性を保つために、**憲法・Skills・Hooksを明確に分離**して設計してください。[[2]](https://x.com/gota_bara/status/2046794926604931447)

### 参考資料（2026年最新）

- awesome-harness-engineering（GitHubリポジトリ）
- 「Harness Engineering入門 — Agent = Model + Harness で読み解くAIエージェント運用」（Qiita）
- Anthropicのlong-running application向けHarness design
- LayerXやfindyのSpeakerDeck資料
- 「agent運用してたらやりがちな失敗事例12選」（Zenn）

---

**ご質問の意図を教えてください。**
- 特定ドメイン（ソフトウェア開発、研究、業務自動化など）のハーネス設計を深掘りしたい
- 安全設計／自己改善ループの具体的な実装パターンが見たい
- コード例（LangGraphでの実装スケルトン）が欲しい
- 評価ハーネスに特化した設計が欲しい

用途を教えていただければ、より具体的な設計書・コード・Mermaid図・ポリシー例をお出しします。


X Learn [2026-07-15] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI & Gemini CLI 最新情况（2026年7月15日）**

### 1. Codex CLI（OpenAI 官方）
**最新版本：0.144.4**（2026年7月14-15日发布）。

这是一个**用户面向无变更**的小补丁版本，主要修复内部问题（之前0.144.2曾修复过prompting regression）。[[1]](https://x.com/AICodingOpsJP/status/2077185165147947219)

**更新命令：**
```bash
npm install -g @openai/codex@0.144.4
# 或直接更新到最新
npm install -g @openai/codex@latest
```

检查版本：
```bash
codex --version
```

**当前评价**：
- 在2026年仍是三大前沿编码Agent CLI之一（另外两个是Claude Code和Gemini/Antigravity）。
- 很多开发者反映在复杂代码库、重构、自动审查等任务上表现强劲，常与GPT-5.6系列模型搭配使用。
- 经常和Claude Code一起发版对比，更新非常频繁。[[2]](https://x.com/masa_zx_ai/status/2077180589174882603)

### 2. Gemini CLI（Google）
**最新 nightly 版本：v0.52.0-nightly.20260713**（7月13日发布）。

主要更新：
- 显著强化**隐私通知功能**（会明确显示开发支援功能的合约/数据使用情况，防止意外传输）。
- 修复 thought leakage bug（历史记录清理更干净）。
- 增加 caretaker modules 等改进。[[3]](https://x.com/WAI1510608/status/2076766842325196869)

**重要背景**：
2026年6月Google宣布逐步**停止维护 Gemini CLI**（6月18日为关键节点），转向**Antigravity CLI**作为继任者。部分用户反馈Antigravity CLI更新缓慢、体验一般，目前口碑不如之前Gemini CLI巅峰时期。[[4]](https://x.com/2DFT1/status/2076534712055509180)

早期（2025年底）Gemini CLI曾有过v0.22.0等大更新，支持Gemini 3免费阶层、Colab集成、Conductor等强大扩展。

### 开发者当前使用建议（2026年7月）

三大CLI（**Claude Code + Codex CLI + Gemini/Antigravity**）仍是主流。很多人同时使用，根据任务切换：
- 大型重构/复杂推理 → Codex CLI 或 Claude Code 更受欢迎
- 需要特定Google生态集成 → 仍会保留Gemini CLI nightly

**统一管理推荐**：
使用 `gh skill`（GitHub CLI 原生功能）可以直接搜索、安装、更新这些Agent Skills：
```bash
gh skill search
gh skill install ...
gh skill update --all
```

这极大简化了以前手动维护多个CLI的痛苦。[[5]](https://x.com/ScarletKc_/status/2076180338204979218)

---

**想了解具体哪部分？**
- 安装/配置教程
- 三者（Codex / Claude Code / Gemini）实际对比
- 推荐的prompt模板或Agent Skills
- 迁移到Antigravity CLI的方法

直接告诉我，我可以继续给你最新细节。


Xタイムライン学習 2026-07-15 20:24

# Xタイムライン学習 2026-07-15 20:24

```json
{
  "summary": "2026年7月15日、Xタイムラインから学習した内容を整理。AIを活用したビジネスやゲーム開発のトレンドが強まっており、Text-To-VRMAツールの試用、Codexによるゲーム開発の試み、ビジョンtoブランドのウェビナー参加、AIと作るビジョン設計入門の学習などが行われている。Gemini 3.5 Proの公式発表を待ち、最新情報の追跡も行っている。",
  "key_points": [
    "Text-To-VRMAツールの試用",
    "Codexによるゲーム開発の試み",
    "ビジョンtoブランドのウェビナー参加",
    "AIと作るビジョン設計入門の学習",
    "Gemini 3.5 Proの公式発表待ち"
  ],
  "tags": ["AI", "ビジネス", "ゲーム開発", "ウェビナー", "


Xタイムライン学習 2026-07-15 21:26

# Xタイムライン学習 2026-07-15 21:26

Claude Code v2.1.210更新で「after time counter」機能が追加された。Shadow envでこの機能の影響を分析し、Claude Code APIとEris Log Analysisを開発してインサイトを抽出する。無料/ローカルAIエージェント基盤の実現を目指す。

## ポイント
- Claude Code v2.1.210更新で「after time counter」機能添加
- Shadow envでの分析ツール開発
- Claude Code APIとEris Log Analysis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）
`after time counterの活用` `Shadow envの適用例`


Xタイムライン学習 2026-07-16 00:40

# Xタイムライン学習 2026-07-16 00:40

2026年7月16日、Vercel AI SDKとOpenAIの連携を試験し、ブラウザ操作AIの実装とマネタイズを目指す。Responses API computer toolを導入し、実行actionと安全確認のルールを定義する。

## ポイント
- Vercel AI SDK導入
- OpenAI API利用
- ブラウザ操作AI実装
- 実行actionと安全確認のルール定義

## 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**]]]] [[[[**Paperclip: AIへの丸投げ起業と自律AI管理術**]]]]

## 関連概念（未作成）
`Vercel AI SDKの詳細仕様` `OpenAI APIの最新機能` `ブラウザ操作AIのセキュリティ対策` `AIマネタイズ戦略`


Xタイムライン学習 2026-07-16 02:42

# Xタイムライン学習 2026-07-16 02:42

Xタイムライン学習についてのまとめ。Shadow env、TogetherLink、OSS model、API keyなどのキーワードが出てくる。Next stepはExpand link。TrendはOpenAI merch、AI tool restriction、GPT-Red。ActionにはHermes Agent、GPT-Redの学習、OpenAIの新しいmerchの分析が含まれる。

## ポイント
- Shadow env
- TogetherLink
- OSS model
- API key
- Hermes Agent
- GPT-Red
- OpenAI merch

## 関連ページ
[[CC Learn - Claude Code 2.0 Is Here... Automate Anything]] [[Anthropic vs OpenAI vs Google AIモデル覇権構造 2026-05-14]]

## 関連概念（未作成）
`Xタイムライン学習` `Shadow環境の活用`


Xタイムライン学習 2026-07-16 06:51

# Xタイムライン学習 2026-07-16 06:51

2026-07-16のXタイムライン学習で、家計簿アプリ作成、GeminiとGoogle Workspace連携、Claude Code更新が注目。Claude CodeとGeminiの活用が強調される。

## ポイント
- 家計簿アプリ作成、貯蓄率計算機能追加
- GeminiとGoogle Workspace連携、プロンプト集導入
- Claude Code更新、ログイン期限切れ事前警告機能有効化
- Claude CodeとGeminiの活用が注目される

## 関連ページ
[[AIに丸投げ起業とClaude Code監督の実態]] [[AIに全丸投げ起業？Claude Codeで自律AIを監督する]] [[Claude Code Skills 2026年初頭まとめ]] [[2026-04-21 X記事から学習したClaude Code最新動向]]

## 関連概念（未作成）
`家計簿アプリ設計` `Gemini API連携` `Claude Codeログイン管理`


Xタイムライン学習 2026-07-16 07:52

# Xタイムライン学習 2026-07-16 07:52

Microsoftは無料のマシンラーニングコースを提供している。AIチャットソフトウェアも無料で利用できる。Claude artifactsはMCPに接続できる。マシンラーニングの Democratizationが進んでいる

## ポイント
- Microsoftの無料マシンラーニングコース
- AIチャットソフトウェアの無料提供
- Claude artifactsのMCPへの接続

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

## 関連概念（未作成）
`マシンラーニングの応用` `AIのビジネス活用`


Xタイムライン学習 2026-07-16 10:27

# Xタイムライン学習 2026-07-16 10:27

2026-07-16のXタイムライン学習では、ChatGPT Appsのファイル編集機能とリプライ増やし方が話題に上がった。ChatGPT Appsのファイル編集機能はshadow環境に導入し、Claude Code運用に組み込む。リプライ増やし方は具体的な戦略を検討し、実装する。

## ポイント
- ChatGPT Appsのファイル編集機能をshadow環境に導入
- Claude Code運用にChatGPT Appsのファイル編集機能を組み込む
- リプライ増やし方の具体的な戦略を検討
- リプライ増やし方の戦略を実装
- Claude Code運用にリプライ増やし方の戦略を組み込む

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

## 関連概念（未作成）
`ChatGPT Appsのファイル編集機能の詳細仕様` `リプライ増やし方の具体的な戦略` `Claude Code運用の最適化`


Xタイムライン学習 2026-07-16 11:28

# Xタイムライン学習 2026-07-16 11:28

NTT LLM入門でClaude Codeを使用することの重要性とShadow envの使用が述べられている。Claude Codeのスキルを身につけるための次のステップとして、https://t.co/nWHEyBTa04を参照することが推奨されている。NTT LLM入門の学習とClaude Codeのスキルを身につけることが目的である。

## ポイント
- NTT LLM入門
- Claude Code
- Shadow env

## 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）
`NTT LLM入門` `Claude Codeスキル`


Xタイムライン学習 2026-07-16 13:29

# Xタイムライン学習 2026-07-16 13:29

2026年7月16日、Codex CLI 0.144.5とAI OSS「Siftly」の導入が発表。Codex CLIは危険コマンドの判定を強化し、Siftlyはブックマークの自動分類と要約を実現。AIツールの活用と効率化が横断テーマ。

## ポイント
- Codex CLI 0.144.5導入
- Siftly導入でブックマーク自動分類
- AIツール活用と効率化

## 関連ページ
[[2026-06-02 YouTube学習: Codex万能AIアプリ化とセキュリティ（security-guidance・書くAI/見るAI分離）]] [[2026-06-02 YouTube学習: モデル比較とマルチモデル運用（GPT5.5 vs Opus4.8 vs Gemini3.5・適材適所）]]

## 関連概念（未作成）
`AIツールのセキュリティ` `ブックマーク管理` `マルチモデル運用`


Xタイムライン学習 2026-07-16 14:37

# Xタイムライン学習 2026-07-16 14:37

ChatGPTのプラグイン使用に伴うトークンの消費に関する問題について、プラグイン使用データの分析と自動検出ツールの開発が必要であることが指摘された。ChatGPT plugin用のトークン使用に関する問題点と改善策をまとめる。

## ポイント
- ChatGPTプラグインのトークン使用問題
- プラグイン使用データの分析と自動検出ツールの開発
- プラグイン開発のベストプラクティス

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

## 関連概念（未作成）
`プラグイン開発の効率化` `トークン使用最適化`


Xタイムライン学習 2026-07-16 18:45

# Xタイムライン学習 2026-07-16 18:45

2026-07-16のXタイムライン学習で、日本語ライティング規範の重要性が強調され、Claude CodeとGPT系の認知的なリズムのない文章を改善するためのライティング規範の導入が計画された。

## ポイント
- 日本語ライティング規範の重要性
- Claude Codeにライティング規範を導入
- GPT系の認知的なリズムのない文章を改善
- vvv/vvv-botsにライティング規範を適用

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

## 関連概念（未作成）
`日本語ライティング規範の具体的な内容` `Claude Codeのライティング規範導入手順` `GPT系の認知的なリズムのない文章の改善方法`


Xタイムライン学習 2026-07-16 19:45

# Xタイムライン学習 2026-07-16 19:45

Claude Codeの最新情報を学習する。GitHubでコードを探す。Claude Codeはコンテンツ作成に使える。ACTION: ドキュメントを調べ、サンプルプレゼンテーションを作る。結果を共有する。

## ポイント
- Claude Codeはプレゼンテーション資料を作成できる
- 人間のようなテキストを書くことができる
- 実装すること

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

## 関連概念（未作成）
`AIコンテンツ作成` `自動プレゼンテーション`


X Learn [2026-07-16] Claude Code 新機能 アップデート

**Claude Codeの最新アップデート（2026年7月時点）**

Claude Codeは、Anthropicが提供する**本格的なAIコーディング・エージェント環境**（デスクトップアプリ中心）で、単なるチャットではなく、ファイル操作、ターミナル実行、マルチエージェント連携、Artifacts作成、外部ツール連携（MCP）を統合した「AIワークスペース」として進化しています。非エンジニアでも業務自動化に活用されるケースが急増しています。[[1]](https://x.com/MarcelVelica/status/2077709807180755399)

### 2026年7月15日の最大の新機能：**Artifacts + MCPコネクタ対応**

これが現在最も話題のアップデートです。[[2]](https://x.com/The_Calda/status/2077698967450575336)

- Artifacts（AIが生成したインタラクティブな画面/ダッシュボード）が、**MCPコネクタを直接呼び出せる**ようになった。
- 静的な画面が「**ライブデータで動く社内アプリ**」に変わる。
- 主な特徴：
  - BigQuery、Slack、Gmail、Google Calendar、GitHub、Asanaなどから**リアルタイムデータ取得**。
  - 表示だけでなく、画面上からの操作（更新・作成・削除）も可能。
  - **閲覧者ごとの権限自動適用**が最大のポイント（作成者の権限ではなく、閲覧者自身の認証情報で実行されるため、データ漏洩リスクが低い）。
  - 一度共有すれば、開くたびに最新データに更新（作者が毎回作り直す必要なし）。
  - デプロイ不要・エンジニア不要で社内ツールが作れる。

**対象プラン**: Pro / Max / Team / Enterprise（公開共有リンクでは無効）。

社内ダッシュボードやレポート業務を劇的に効率化できるとして、「SaaSいらなくなる」「BIツールの見直しを」との声が多数出ています。権限管理の難しさが構造的に解決された点が特に評価されています。[[3]](https://x.com/RadineerE10/status/2077702282972635279)

### その他の最近の主な強化（2026年）

- **ChatとCoworkの統合**：Web/デスクトップでプロジェクト・Artifactsを一元管理。タスクを渡すだけでCoworkモードが起動。[[4]](https://x.com/claudeai/status/2074525819414647044)
- **マルチエージェント機能強化**：数百のサブエージェントを並列起動可能。ゲーム開発デモではエンジン・UI・音声・レベルを同時に構築。Workflowファイル生成で再現性確保、「Auto Mode」による権限疲労軽減。企業規模（Google Cloudなど）でも動作。[[5]](https://x.com/rewind02/status/2077688327491219836)
- **デスクトップ版の進化**：
  - アプリ内ブラウザ搭載（Claudeが人間と同じように閲覧・クリック・操作）。
  - Screenshot + Vision（画面を撮影して状態を確認しながらUI修正）。
  - リモートコントロール強化。
- **便利コマンド/Skillsの拡充**：
  - `/claude-api`（Anthropic公式ドキュメントを自動参照しながらコード生成）。
  - `/cd`のディレクトリ候補表示、`/doctor`、`/commit-push-pr`の改善。
  - `/simplify`、`/batch`など。
- **Memory機能の無料開放**やChrome拡張 Quick Mode（3倍速）などの過去アップデートも定着。
- **Artifactsの一般化**（2026年6月頃〜）：セッション全体がArtifacts化。PR解説やライブダッシュボードとしてチーム共有しやすくなった。[[6]](https://x.com/claudeai/status/2067671912038240487)

### 実際の活用シーン（特に日本コミュニティで人気）

- 社内ダッシュボード自動生成
- 大規模リファクタリングや新機能開発のエージェント化
- 非エンジニアによる業務自動化（n8n連携なども）
- 複数セッション管理ツール（AgentManagerなどサードパーティも登場）

**注意点**:
- MCPは強力だが「読むだけ」に制限するか、特定リソースを明示的に指定しないと意図しない動作をする可能性あり。
- 公開ArtifactではMCPは使えない（セキュリティのため）。

### 情報源・おすすめ
- 公式：[@claudeai](https://x.com/claudeai)、[@ClaudeDevs](https://x.com/ClaudeDevs)、claude.ai 内のリリースノート
- 日本語解説：@RadineerE10、@so_ainsight、@pop_ikeda、@yusuke_m_MU などのアカウントが実践的で詳しい。

もっと具体的な機能（例：MCPの繋ぎ方、プロンプト例、マルチエージェントの使い方など）を知りたい場合は、教えてください！ 随時最新情報を追っています。


X Learn [2026-07-16] Claude Agent Skills MCP 活用

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

Claude Code（旧称や進化版を含むClaudeのAgent開発環境）で最もよく聞かれる質問が「**Agent Skills**と**MCP**の違いは？」「どちらをいつ使えばいい？」「どう連携させる？」です。多くの開発者がこの2つを活用して「ただのチャットボット」から「本物のAI社員」にClaudeを変えています。

### 1. 基本的な定義

**MCP (Model Context Protocol = モデルコンテキストプロトコル)**
- 外部ツール・データソース・APIとClaudeを**標準化された方法で接続**するためのプロトコル。
- MCP Serverを立てて、Claudeに「このツール使えますよ」と公開する。
- 一度作ればClaudeだけでなく他モデルとも相互運用しやすい。
- 例：自社DB、GitHub、Notion、Strapi、社内システムとのリアルタイム連携。

**Agent Skills（Skills）**
- Claudeに「専門スキル」や「作業手順（SOP）」を教える**再利用可能なマニュアル**。
- 主にMarkdownで書き、自然言語で「このタスクはこう判断して、こう出力して」と教える。
- 「新入社員に業務マニュアルを渡す」イメージ。判断基準、チェックリスト、ベストプラクティス、出力フォーマットなどを固めるのに最適。[[1]](https://x.com/AI_masaou/status/1979397626031411525)

### 2. 違いと使い分け（多くの人が知りたいポイント）

| 項目             | Agent Skills                  | MCP (Model Context Protocol)          |
|------------------|-------------------------------|---------------------------------------|
| **主な目的**     | 知識・判断・手順の定着        | 外部システムとの接続                  |
| **実装の難易度** | 低い（Markdown中心）          | やや高い（Server実装が必要）          |
| **メンテナンス** | 簡単（ファイル更新で即反映）  | Serverの運用・セキュリティが必要      |
| **コンテキスト効率** | 必要時のみロード（トークン節約） | ツール定義を全部読むため重くなりやすい |
| **向いているケース** | コードレビュー、報告書作成、デバッグ手順、営業トーク、品質基準 | DB参照、外部API実行、リアルタイムデータ取得 |
| **現在のトレンド** | 多くの人がMCPからSkillsへ移行 | 必要な部分だけ残して最小化            |

**結論的な使い分け（2026年現在の主流）**：
- **まずはSkillsから作る**：ほとんどの「AIにこう動いてほしい」はSkillsで実現可能になりました。
- **MCPは本当に必要な外部連携だけ**：全部MCPにすると管理が大変になるため、厳選する。[[2]](https://x.com/gota_bara/status/1979014846479052840)

最近は「MCP全部Skillsに変換した」という人も増えています。[[3]](https://x.com/upamune/status/2000944023637549423)

### 3. 効果的な活用方法（実践Tips）

**Agent Skillsの活用術**
- 粒度を小さく・目的特化させる（1スキル1タスクが理想）
- 「判断基準」「チェックリスト」「出力フォーマット」「よくある失敗パターン」を必ず入れる
- チームの暗黙知をSkills化すると再現性が劇的に上がる
- `skills/`フォルダで管理して、プロジェクトごとにロード
- 他の人と共有・インストール可能なスキルパックも増えている

**MCPの活用術**
- 「何でも公開」せず、最小権限のツールだけ公開する（Claudeが混乱しないように）
- 最初はローカルMCPサーバーから始めて、安定してからリモート化
- Strapi、GitHub、社内ツール向けの公式・コミュニティMCPサーバーが増えている
- セキュリティは常に意識（特にEnterprise利用時）

**最強の組み合わせパターン（現在主流）**
- **CLAUDE.md**：プロジェクト固有の常時共有知識
- **Skills**：再利用可能な作業手順・判断基準
- **Hooks**：自動実行される品質ゲート（テスト必須化など）
- **Subagents**：専門特化エージェント
- **MCP**：上記でどうしても必要な外部接続だけ

この構造にすると、Claudeは「指示待ちチャットボット」ではなく「責任を持って動く先輩エンジニア」のようになります。[[4]](https://x.com/promptparag/status/2075476892791214227)

### 4. おすすめ学習リソース（日本語含む）

- 公式：Anthropicの「Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers」
- Anthropic Academyの無料コース（修了証付き、MCPとAgent Skills両方学べる）
- Andrew Ng × AnthropicのSkillsコース（2時間程度、非常に体系的）
- 日本語発信で特に優れている人：
  - @sumika45379（Skillsオタク）→ 図解が神レベルで丁寧
  - @AI_masaou → 実践的な比較解説
  - @oikon48 → Claude Codeの本も出される予定
  - @gota_bara → 進化の流れを整理した投稿

### 5. 始め方（今日からできること）

1. Claude CodeでシンプルなSkillを1つ作ってみる（例：コードレビューSkill）
2. 効果を感じたら、自分の業務で繰り返し出てくる判断・手順を全部Skills化
3. どうしても外部データが必要な部分だけMCP Serverを追加
4. 徐々にHooksやSubagentsも導入

この流れが2026年現在の「勝ちパターン」の一つです。

必要であれば「具体的なSkillの書き方テンプレート」「おすすめの初期Skillセット」「MCP Serverの最小実装例」なども出せます。どのような場面でClaudeを活用したいか（開発、業務自動化、特定ドメインなど）教えてください。よりピンポイントな活用法をお伝えします。


X Learn [2026-07-16] AIエージェント ハーネス 設計

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

「ハーネス」とは、LLM（モデル）を単なるエンジンとして使い、周囲の環境・仕組み全体で信頼性・安全性を確保する「足場・手綱」のことです。モデルそのものより、ハーネス（Memory + Skills + Protocols + Operational Layer）がエージェントの性能を大きく左右するフェーズに入っています。[[1]](https://x.com/CobusGreylingZA/status/2043638576848707662)

モデルは「CPU」、ハーネスは「OS」や「車体」に相当します。プロンプトエンジニアリングの次に来るレイヤーとして、2025-2026年にAnthropic、OpenAI、LangChainコミュニティで急速に注目されています（OpenAIが人間が1行も書かずに100万行のプロダクションコードをエージェントで構築した事例など）。[[2]](https://x.com/taimuhanashiro/status/2023008135464788127)

### 1. ハーネス設計の核心原則

- **Non-opinionated（非 prescriptive）であること**：ループを基本構造にし、モデルに「どのツールを使うか」「サブエージェントを spawn するか」「いつ終了するか」をできるだけ自由に決めさせる。Bitter Lesson（Sutton）を意識し、手厚い手作業ルールより検索の自由度を優先。[[3]](https://x.com/wenkafka/status/2076651355960455503)
- **Externalization（外部化）**：知能をモデル内部ではなく外部システムに押し出す。
  - **Memory**：Working Context / Semantic / Episodic / Personalized
  - **Skills**：Operational procedures、decision heuristics、normative constraints（境界ルール）
  - **Protocols**：Agent-User、Agent-Agent、Agent-Tool の契約
- **Operational Mediators**：Sandboxing、Observability、Evaluation、Approval Loops、Compression、Sub-agent Orchestration がこれらを仲介。[[4]](https://x.com/i/status/2043638576848707662)

- **権限の細分化とHuman-in-the-Loop（HITL）**：閲覧・提案・実行を分け、破壊的操作（本番反映、削除）は必ず人間承認を挟む。
- **評価ファースト**：単発実行ではなく、継続的な評価ハーネス（自動メトリクス + LLM Judge + 回帰テスト）を持つ。
- **トレース収集と自己改善**：全実行履歴を構造化保存し、後でハーネス自体を改善するフィードバックループを組む。

### 2. 推奨アーキテクチャ（2026年時点の実践的設計）

#### 全体構造（テキスト図）
```
[Goal Input & Session Manager]
          ↓
[State Graph Orchestrator] ←→ [Observability & Tracing Layer] (LangSmith/Phoenix/OpenTelemetry)
          ↓
   ┌────── Memory System ──────┐
   │ Working Memory (in-graph)  │
   │ Semantic (Vector DB)       │
   │ Episodic (Trajectory Store)│
   │ Procedural/Skills (SOP DB) │
   └────────────────────────────┘
          ↓
[Planner / Reasoner (LLM call with structured output)]
          ↓
[Tool & Action Layer] ←→ [Permission & Guardrail Engine]
   - Tiered Tools (Read / Propose / Execute / Destructive)
   - Sandbox (Docker / isolated browser / rate limit)
          ↓
[Verification & Evaluation Harness]
   - Rule-based checks
   - LLM-as-Judge (専用rubric)
   - Regression Test Suite
   - Human Approval Gate
          ↓
[Output / Sub-agent Spawn / Termination Decision]
          ↓
[Session Close & Trace Persistence → Self-Improvement Loop]
```

**技術スタック例（現実的）**
- **Orchestrator**: LangGraph（状態機械として最強。checkpointing、内蔵persistence、human-in-the-loopが優秀）
- **Model Abstraction**: LiteLLM（複数プロバイダー切り替え容易）
- **Memory**: PostgreSQL + pgvector（semantic）、Redis（working）、専用Trajectory DB
- **Structured Output / Tools**: Pydantic v2 + instructor / Outlines
- **Observability**: LangSmith or Helicone + OpenTelemetry
- **Sandbox**: Docker + Firecracker（コード実行）、Playwright in isolated container（ブラウザ）
- **Evaluation**: Custom Eval Harness + DeepEval / RAGAS風のLLM Judge + 手書き回帰テストスイート

### 3. 各コンポーネントの詳細設計

**Memory Harness**
- Working Memory：グラフのstateとして現在のタスク、未解決質問、仮説を保持。
- Semantic Memory：長期知識はRAG。クエリごとに圧縮・要約してコンテキストを節約。
- Episodic Memory：過去の成功/失敗トレースをembedding + メタデータ（コスト、成功率、レビュー結果）で検索。
- Procedural Memory：SOP（Standard Operating Procedure）をJSON/YAMLでバージョン管理。モデルに「このタスクではこの手順を守れ」と動的に注入。

**Evaluation Harness（特に重要）**
運用品質を決める核心。[[5]](https://x.com/SkillupAi/status/2077709848410833067)
- 自動メトリクス：ステップ数、トークンコスト、成功率、ツール呼び出しパターン。
- LLM Judge：タスクごとに専用rubric（例：コードなら「セキュリティ脆弱性なし」「差分が最小」「テスト通過」）。
- 回帰テスト：重要なベンチマークや社内タスクを固定テストケース化。
- 継続検証：本番実行後も定期的に「drift detection」を行い、ハーネスを更新。
- フォールバック：モデルが自信なしの場合に自動で人間エスカレーション or シンプルモードに切り替え。

**Guardrail & Permission Layer**
- ツールごとにPermission Tierを設定（YAML定義推奨）。
- 破壊的アクションは必ず「提案→人間承認→実行」フロー。
- 監査用サブエージェントは、メインエージェントと異なるモデル・情報セットを使う（価値観の単一化防止）。[[6]](https://x.com/kevin_aiuse/status/2077637478220222728)

**Self-Improving Harness（先進的）**
トレースを蓄積 → 別メタエージェントが「このハーネスのどこがボトルネックか」を分析 → プロンプトテンプレート、ツール定義、チェックポイントの追加を提案・自動適用する仕組み（HarnessX的なアプローチ）。[[7]](https://x.com/dair_ai/status/2066563390538178784)

### 4. 実装のポイントと注意事項

1. **最初は最小限から**：完璧なハーネスを最初から作らず、LangGraphでシンプルReActループ＋Memory＋基本Evalから始め、運用しながら拡張。
2. **Configuration as Code**：`agent.yaml` でLLM、ツールセット、memory config、eval rubrics、approval policyを一元管理。
3. **コスト・レイテンシ最適化**：ハーネス設計次第でコスト41%、レイテンシ44%、トークン38%削減した研究もある。[[8]](https://x.com/youshenlim/status/2075781941123567626)
4. **運用を見据えた設計**：データ品質、ガードレール、メトリクス、トレース収集、HITLを最初から組み込む。[[5]](https://x.com/SkillupAi/status/2077709848410833067)

### 参考・既存リソース
- LangGraph（最も実践的なハーネス基盤）
- Harrison Chase氏の記事（モデル vs Harnessの考え方の元ネタ）
- AnthropicのAgentic論文群
- 日本語資料：Zenn「Harness Engineeringとは何か？」、SpeakerDeck「運用を見据えたAIエージェント設計」（データ品質・評価ハーネス・HITLの実践例）[[9]](https://x.com/dragonb63254274/status/2077614628037877997)

必要であれば、**具体的なLangGraphコードスケルトン**、**agent.yaml例**、**評価rubricテンプレート**、または特定のユースケース（コーディングエージェント、研究エージェント、社内業務エージェント）に特化した設計をさらに深掘りします。

どのようなドメイン・規模のエージェントを想定していますか？ より具体的な設計図や実装例をお渡しします。


X Learn [2026-07-16] Codex CLI Gemini CLI 最新

**Codex CLI 最新版本：0.144.5**（2026年7月16日发布）

**主要更新**：
- 显著增强危险命令检测，特别是捕获更多强制 `rm` 变体（如各种绕过方式）。
- 拒绝命令时提供更清晰的原因说明（包括命令名、拒绝理由和时间戳）。
- 安全性提升，防止 CLI 意外执行破坏性操作。[[1]](https://x.com/CodexReleases/status/2077588288265765226)

**安装/更新命令**：
```bash
npm install -g @openai/codex@0.144.5
# 或使用 latest
npm install -g @openai/codex@latest
```

验证：`codex --version`

官方 Release：https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.144.5

Codex CLI（OpenAI）目前非常活跃，用户增长迅猛，与 GPT-5/GPT-5.6 等模型配合使用体验优秀，是终端 AI Coding Agent 中的主力。[[2]](https://x.com/i_can_fix_bugs/status/2077187141529203113)

---

**Gemini CLI 最新版本：v0.52.0-nightly.20260713**（2026年7月13日 nightly 构建）

**主要更新**（近期）：
- 强化隐私通知功能，明确显示开发支持功能的合约/数据发送情况，防止意外传输数据。[[3]](https://x.com/WAI1510608/status/2076766842325196869)

**仓库与安装**：
- 官方仓库（推荐查看最新 nightly）：https://github.com/google-gemini/gemini-cli
- 之前版本如 v0.40.0 引入了分层内存、自动技能生成、Gemma 本地路由等功能。

**当前状况警示**（2026年7月最新用户反馈）：
- Homebrew 安装已弃用，但官网仍可能推荐，导致混乱。
- 通过 npm 安装最新版后，认证出现问题（“Google auth is no longer supported”，转向 “antigravity auth”，但缺少明确指引）。
- 部分用户认为项目“基本死了”或被折叠进 AGY（Antigravity）闭源平台，Google 对其 AI 终端编码工具的支持似乎大幅减弱。[[4]](https://x.com/oliverbenns/status/2077667539748872270)

目前 Codex CLI 的活跃度和用户接受度明显高于 Gemini CLI。两者都是终端里的自主 AI Coding Agent（类似 Claude Code、Cursor Composer），可自主编辑代码、执行命令。

**建议**：
- 想稳定高效 coding → 优先 **Codex CLI 0.144.5**。
- 仍想用 Gemini → 直接去 GitHub 检查最新 nightly 和 README 的认证说明（可能需要切换到新 auth 方式）。

需要具体安装教程、使用对比、或某个版本的详细 Release Notes 吗？我可以继续帮你查。


日報 2026-07-16 学習まとめ

# 日報 2026-07-16 学習まとめ

```json
{
  "summary": "2026-07-16の日報では、Google広告アカウント監査Skill実装、ClaudeアーティファクトとMCPコネクタ統合、Claude Code新機能とAIエージェント進化が主要トピック。横断テーマはClaude CodeとCodex CLIの双方向進化、エージェント自律性統合、ツールコンテキスト管理改善。Shadow環境では、統合フレームワーク開発、監査Skill実装、アーティファクト統合、AIエージェント社会統合、新Skill収益化が取られるべきアクション。",
  "key_points": [
    "Google広告アカウント監査Skill実装",
    "ClaudeアーティファクトとMCPコネクタ統合",
    "Claude Code新機能とAIエージェント進化",
    "Claude CodeとCodex C


Xタイムライン学習 2026-07-16 22:03

# Xタイムライン学習 2026-07-16 22:03

Xタイムライン学習2026-07-16 22:03の内容を要約する。SEOランクの向上とComfyUI、LoRAの学習ブラウザベース機能を分析する。AIとSEOの関係を考察し、Claude Codeを使用したSEO最適化のチュートリアルを開発する。競合相手のAI使用状況を調査し、新しいAIツールの検索エンジンランキングへの影響を分析する。

## ポイント
- SEOランクを上げるためにClaude CodeとGA4、Search Consoleをリンクする
- ComfyUIとLoRAの学習ブラウザベース機能を分析する
- AIとSEOの関係を考察し、Claude Codeを使用したSEO最適化のチュートリアルを開発する

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

## 関連概念（未作成）
`AIによるSEO最適化` `Claude Codeの応用例`


Xタイムライン学習 2026-07-17 04:12

# Xタイムライン学習 2026-07-17 04:12

2026-07-17のXタイムライン学習で、GPT-5.6 SolとKilo Codeの20%オフ、Gmailの「Help me write」機能の導入が議論された。AIモデルとツールの進化が横断テーマ。

## ポイント
- GPT-5.6 SolとKilo Codeの20%オフ
- Gmailの「Help me write」機能のshadow環境導入
- vvv/vvv-botsにAIモデルセレクター統合

## 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）
`AIモデル比較` `マルチモデル運用`


Xタイムライン学習 2026-07-17 07:16

# Xタイムライン学習 2026-07-17 07:16

2026-07-17のXタイムライン学習で、クロードコードv2.1.211のリリースとIAトレーナー募集が注目される。クロードコードのアップデートとIAトレーナーの募集の関係を分析し、ビジネスモデルの可能性を探る。

## ポイント
- クロードコードv2.1.211のリリース。新フラグ追加、バグ修正。
- OpenAI、Anthropic、Mistral、Google DeepMindのIAトレーナー募集。
- クロードコードのアップデートとIAトレーナー募集の関係を分析。

## 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）
`クロードコードのアップデートとIAトレーナー募集の関係` `ビジネスモデルの可能性`


横断学習 2026-07-17

# 横断学習 2026-07-17

横断学習は2026-07-17に行われ、OpenAI Codex CLIとAnthropicのClaude Codeに関する内容が発表された。OpenAI Codex CLIは自然言語でコード記述から生成までローカルで実行できるようになり、AnthropicのClaude Codeはコード生成から開発環境までAIによる支援を強化した。さらに、Codex CLIはo3、o4-mini、GPT-4.1などのモデルを活用したコード生成と編集が可能で、OpenAIのAIエンジニアリングチームがより強力なコード生成能力を持つことを目指している。

## ポイント
- OpenAI Codex CLIは自然言語でコード記述から生成までローカルで実行できる
- AnthropicのClaude Codeはコード生成から開発環境までAIによる支援を強化
- Codex CLIはo3、o4-mini、GPT-4.1などのモデルを活用したコード生成と編集が可能

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

## 関連概念（未作成）
`AIコード生成` `開発環境の進化`


Xタイムライン学習 2026-07-17 08:16

# Xタイムライン学習 2026-07-17 08:16

AnthropicとAndrew NgのAIエージェントスキルのマスタークラスを視聴し、Claude agent skillsのドキュメントを確認することでAIエージェントスキルの構築を学ぶことができる。MCP integrationの実装も検討することで、AIエージェントスキルのマネタイズの可能性を探ることができる。

## ポイント
- AnthropicとAndrew NgのAIエージェントスキルのマスタークラスを視聴する
- Claude agent skillsのドキュメントを確認する
- MCP integrationの実装を検討する

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

## 関連概念（未作成）
`AIエージェントスキルのマネタイズ` `MCPintegrationの実装方法`


Xタイムライン学習 2026-07-17 12:07

# Xタイムライン学習 2026-07-17 12:07

2026年7月17日、ChatGPTの「Webサイト作成専用」モードが導入され、Claude Code運用に統合。AIを活用したWebサイト作成の自動化機能をvvv/vvv-botsに追加。既存のskill/rulesを更新して、AIを活用したWebサイト作成の自動化を実現。横断テーマはAIを活用したWebサイト作成の自動化。

## ポイント
- ChatGPTの「Webサイト作成専用」モード導入
- Claude Code運用に統合
- vvv/vvv-botsにAIを活用したWebサイト作成の自動化機能追加
- 既存の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]] [[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を活用したWebサイト作成の自動化` `ChatGPTの「Webサイト作成専用」モードの詳細` `Claude Code運用の最新動向`


Xタイムライン学習 2026-07-17 13:08

# Xタイムライン学習 2026-07-17 13:08

Xタイムライン学習で得られた情報を基に、AnthropicのVault漏洩、Claude Fable 5の終了、ConoHa AI Canvasのブラウザ対応についてまとめる。Shadow Environment Analysisを横断テーマに、各情報の分析と戦略を提案する。

## ポイント
- AnthropicのVault漏洩によるTwitter Growth SystemやLinkedIn Content Engineの影響
- Claude Fable 5の終了とKimi K3モデルのゲーム開発への潜在的な影響
- ConoHa AI Canvasのブラウザ対応によるGPU不要化とShadow Environmentへの適用

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

## 関連概念（未作成）
`Shadow Environment Development` `AI-Powered Game Creation`


Xタイムライン学習 2026-07-17 18:21

# Xタイムライン学習 2026-07-17 18:21

2026-07-17のXタイムライン学習で、BrainCoの脳コントロールロボットAIプラットフォーム、Addy Osmaniのエッジの半減期発言、ChatGPT-5.6とCodexのChrome操作、NVIDIAとのフィジカルAI協業が新着4件。BrainCoプラットフォームをshadow環境に導入し、EEGキャプチャとロボットコントロールの統合をテストする。ChatGPT-5.6とCodexをshadow環境に導入し、Chromeの操作をテストする。NVIDIA DRIVE AGXとNVIDIA DriveOSをshadow環境に導入し、自動車と工場でのフィジカルAIの応用を検討する。エッジの半減期とシグネチャの関係についての研究をIssue化する。

## ポイント
- BrainCoの脳コントロールロボットAIプラットフォーム
- Addy Osmaniのエッジの半減期についての発言
- ChatGPT-5.6とCodexのChrome操作
- NVIDIAとの協業によるフィジカルAIの推進
- BrainCoプラットフォームをshadow環境に導入し、EEGキャプチャとロボットコントロールの統合をテストする
- ChatGPT-5.6とCodexをshadow環境に導入し、Chromeの操作をテストする
- NVIDIA DRIVE AGXとNVIDIA DriveOSをshadow環境に導入し、自動車と工場でのフィジカルAIの応用を検討する
- エッジの半減期とシグネチャの関係についての研究をIssue化する

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

## 関連概念（未作成）
`脳コントロールロボット` `エッジの半減期` `AIのChrome操作` `フィジカルAIの推進`


Xタイムライン学習 2026-07-17 19:30

# Xタイムライン学習 2026-07-17 19:30

Xタイムライン学習は、Kimi K3を使用したShadow codeのテストと、Claude Codeを活用したプロンプトエンジニアリングの実践について学習した。Shadow APIの統合と、プロンプトサービスへの展開、さらにAIプラットフォームでのプロモーションが主な課題である。

## ポイント
- Kimi K3とShadow codeのテスト
- Claude Codeを用いたプロンプトエンジニアリング
- Shadow APIの統合とプロンプトサービスへの展開

## 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 codeテストのためのプロンプトエンジニアリング手法` `Claude Codeを用いたAIサービス開発`


Xタイムライン学習 2026-07-18 03:16

# Xタイムライン学習 2026-07-18 03:16

GTC 2026の演講でAI基礎コンポーネント更新。Transformer新コンポーネントshadow環境導入。Adam、注意力機制、残差接続代替検討。

## ポイント
- GTC 2026演講分析
- Transformer新コンポーネントshadow環境導入
- Adam、注意力機制、残差接続代替検討

## 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）
`Transformer新コンポーネント` `AI基礎コンポーネント更新`


X Learn [2026-07-18] 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17日時点）**[[1]](https://x.com/ClaudeDevs/status/2077840057130692886)

Claude Codeはここ数ヶ月で大幅に進化しており、特に**Artifactsの動的化**と**コードレビューの知能化**、**Desktop版の統合度向上**が目覚ましいです。直近の公式発表を中心にまとめます。

### 1. /code-review の Effort Levels 機能（7月16日発表・最重要）

これが直近で一番熱いアップデートです。[[1]](https://x.com/ClaudeDevs/status/2077840057130692886)

- **Low / Medium / High / Ultra** の4〜5段階を選択可能
- Low：高速・低トークンで実用的。他のコードレビューAIツールより優れた発見率を低コストで実現（プッシュ前に毎回回せるレベル）
- High/Ultra：サブエージェントを複数展開、異なる視点から検証、変更範囲外への影響調査まで実施。false positive（誤検知）が大幅に減少
- Anthropic社内では **Ultra** を全PRに適用しているほど信頼性が高い

使用方法：
- 通常の `/code-review`
- 明示的に `/code-review high` や `/code-review ultra`
- セッションのeffort設定を自動で引き継ぐ

**公式スレッド**: 非常に詳しい説明があるのでぜひ確認を。

### 2. Artifacts + MCP Connectors（7月15日発表）

これが2026年現在のClaude Codeの最強ポイントの一つになりました。[[2]](https://x.com/ClaudeDevs/status/2077489907350856038)

- Artifacts内で **MCP Connectors** を呼び出せるようになった
- 一度作ったArtifactが、**閲覧者それぞれの認証情報を使ってライブデータ取得・アクション実行** 可能
- クリエイターが毎回再実行する必要がなく、閲覧者しか自分のデータを見られない（プライバシー完璧）
- 用途例：個人別ダッシュボード、閲覧者ごとにデータが変わる動的アプリ、社内ツールなど

対象プラン：Pro / Max / Team / Enterprise（公開共有Artifactでは使用不可）

これにより「静的なArtifact」から「動的で安全なアプリケーション」へと大きく進化しました。

### 3. Artifacts のコラボレーション強化（7月13日発表）

- **Multiplayer Editing**：複数人で同じArtifactを同時に編集可能（Team/Enterpriseプラン）
- **Public Sharing** 正式対応
- **Claude Tag**（Slackなどの統合）から直接Artifactを作成可能になり、Slackスレッド内で「この仕様でダッシュボード作って」と言うだけで内部用Artifactが生成される

### Desktop版の主な進化点（継続的に強化中）

- **アプリ内ブラウザ統合**：ドキュメントや設計を確認しながらコードが書け、開発サーバープレビューもClaude内で完結
- ローカルコードレビュー（インラインコメント自動挿入）
- PR監視＋自動修正（auto-fix）＋条件付き自動マージ
- セッションのクロスデバイス移動（Desktop ↔ Web ↔ CLIがシームレス）

これにより「生成 → 確認 → 修正」のループが会話の外に出さずに完結するようになり、開発効率が劇的に向上しています。[[3]](https://x.com/oikon48/status/2024979358453301465)

### 全体の傾向

2026年現在、Claude Codeは単なる「コード生成ツール」から**AIネイティブの開発・自動化プラットフォーム**へと完全にシフトしています。特に：

- 知能の階層化（effort level、サブエージェント）
- セキュアな外部接続（MCP）
- コラボレーションと配布の容易さ

この3つが強化の軸になっています。

必要であれば、特定の機能（特にMCP Connectorsの使い方やUltra Reviewの具体例）について深掘りして説明しますか？ または特定のバージョンの詳細が知りたい場合も教えてください。


X Learn [2026-07-18] Claude Agent Skills MCP 活用

**Claude Agent Skills と MCP の効果的な活用ガイド（2026年最新）**

「Claude Agent Skills MCP 活用」というクエリから、**Claude Code / Claude Desktop / Cursor**などでMCPとAgent Skills（Claude Skills）をどう組み合わせ、業務や開発で最大限活かすかを求めていると判断しました。

### 1. MCPとAgent Skillsの概要・違い

**MCP (Model Context Protocol)**
Claudeに外部ツール・サービスを標準的に接続するためのプロトコルです。MCPサーバーを登録すると、Claudeが以下のようなことを自然言語で実行可能になります：
- ブラウザ自動操作（Playwright）
- Webスクレイピング（Firecrawl）
- データベース操作（PostgreSQL, Supabase）
- GitHub、Slack、Notion、Figma、Linear、Sentry連携
- その他多数の外部API・ツール

**Agent Skills（Claude Skills）**
MCPを補完・一部置き換える「エージェントの持続的スキル」仕組みです。[[1]](https://x.com/akshay_pachaar/status/1982817709323612628)

- コアアイデア：**Skills = SOP（標準作業手順）**
- エージェントが「忘れる」問題を根本的に解決
- 一度定義した複雑なワークフロー・判断基準・ベストプラクティスを、継続的に正確に再現可能
- 「継続学習（continual learning）」の初期形態と評価されている

**Skills vs MCPの比較（実ユーザー傾向）**
- MCP：即戦力のツール接続に最強。外部サービス連携が豊富。
- Skills：再現性・管理性・長期記憶に優位。MCPを大量に入れすぎると逆に不安定になるケースあり。
- 多くの上級ユーザーは「MCPを一旦全部削除→Skillsに変換」している（特に日本ユーザーで顕著）。[[2]](https://x.com/upamune/status/2000944023637549423)

### 2. 実践的な導入・活用ステップ

**おすすめの始め方（最小構成）**
1. **必須級MCPを3〜5個だけ入れる**（多すぎると逆効果）
   - Playwright / Firecrawl（Web操作・スクレイピング）
   - GitHub MCP
   - 使っている業務ツール（Notion、Slack、Linear、Figmaなど）

2. **頻繁に使うワークフローをSkills化**
   - コードレビュー基準
   - 特定ドメインの要件定義手順
   - テスト作成・リファクタリングのSOP
   - ドキュメント作成フロー

3. **MCP → Skills変換ツールを使う**
   - `@upamune`さんが紹介している **mcporter**（https://github.com/openclaw/mcporter）が便利。登録済みMCPをSkillsに一括変換してくれます。[[3]](https://x.com/i/status/2000944023637549423)

### 3. 具体的な活用シーン例

- **開発効率化**：Skillsで「自分のコーディングスタイル＋アーキテクチャ判断基準」を記憶させ、MCPでGitHubやブラウザを操作させる。
- **業務自動化**：請求書処理、競合調査、レポート作成などのSOPをSkills化。MCPでNotionやスプレッドシートと連携。
- **データ分析・ダッシュボード**：Tableau MCP向けSkillsを作成して、エージェントが自律的に分析→可視化まで行う事例も出ている。[[4]](https://x.com/AdamMico1/status/2077072604494487699)
- **DevOps/SRE**：公式の監査対応SkillsやProductionアクセス管理Skillsが登場している。

### 4. 最新おすすめリソース（2026年7月時点）

**包括的リソース集**（これ一つ保存すればOK）
- Awesome MCP Servers
- Awesome Claude Skills
- Skill Codex
- Visual Skills Browser
- Official MCP Servers Repo

これらはすべて以下のまとめポストにリンクされています。[[5]](https://x.com/i/status/2076241018450784751)

**特に役立つ情報源**
- Akshay氏の動画・解説（Skillsの核心・Anatomy of a Skill・作り方が詳しい）→ YouTubeで「Claude Skills」検索推奨。[[6]](https://x.com/i/status/1982817709323612628)
- Armin Ronacher氏（Flask作者）のブログ「Skills vs MCP」（実務家目線の深い比較）
- 日本語情報：Claude Code JP、@ClaudeCode_aca、@AI_masaou、@7_eito_7 などの投稿

### 5. 活用の鉄則（上級者Tips）

- **MCPは「棚卸し」必須**：使っていないMCPは削除。ツールが多すぎるとコンテキストが圧迫され、逆に性能が落ちる。
- Skillsは「具体的に・再現可能に・測定可能に」書く。
- 大規模プロジェクトでは **Projects + Skills + 厳選MCP** の組み合わせが最強。
- Claude Codeの最新版ではMCP処理が大幅に高速化されているので、最新クライアントを使う。

---

**もっと具体的に知りたい場合**、以下のどれかを教えてください：
- 特定の業務（コーディング、マーケティング、データ分析など）向けのSkills/MCP構成例
- Skillsの具体的な書き方テンプレート
- おすすめMCPサーバーの厳選リスト（用途別）
- MCP→Skills移行の手順詳細

この領域は2025年末〜2026年にかけて急速に進化しています。特に**Skillsは「エージェントが本当に使えるようになる」転換点**と言われており、今が本格活用を始める最高のタイミングです。[[1]](https://x.com/akshay_pachaar/status/1982817709323612628)

活用頑張ってください！何か質問があればすぐに深掘りします。