YH

I'm living in Japan.
Thank you.

[Claude code研究ラボ @claudecode84]

Claude Codeがついに
「ループ入門」を公開しました‼️

これは、Claude Codeにおける
ループエンジニアリングを体系的に
解説した、初の公式ドキュメント
👇
結論から言うと　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

これから重要になるのは、単発のプロンプトを書く技術ではありません。

AIが自分で状況を確認し、作業し、検証し、完了するまで動き続ける仕組みを設計する力です。

1. ターン制ループ

実は、Claude Codeに送るすべてのプロンプトは、すでに小さなループとして処理されています。

Claudeは、

・必要なコンテキストを集める
・アクションを実行する
・結果を確認する
・必要なら修正する

という流れを繰り返します。
そして、タスクが完了したと判断するか、ユーザーから追加情報が必要になった時点で停止します。

つまり、1回のプロンプトの裏側でも、Claudeは「実行→確認→修正」を何度も繰り返しています。

2. 目標ベースループ👇

[にも｜AIによって爆誕 @ai_ai_ailover]

https://t.co/iCahdbVLqW

[けんすう @kensuu]

最近よく見る、「テレビ番組に紹介されたかのような画像」を作ることで、なんか信憑性のある情報な感じを出すプロンプトです。

テレビ番組をスマホで少し斜めから撮影したような画像を作るイメージです。

上の変数だけ差し替えれば使えます。多分。

--

【差し込み変数】
番組ロゴ：{{番組ロゴ}}
右上の見出し：{{右上の見出し}}
右上サブ見出し：{{右上サブ見出し}}
画面内に表示する内容：{{画面内に表示する内容}}
下テロップ1行目：{{下テロップ1行目}}
下テロップ2行目：{{下テロップ2行目}}
補足パネル（任意）：{{補足パネル}}
部屋の雰囲気：{{部屋の雰囲気}}

【プロンプト】
ニュース番組をテレビで放送している様子を、スマートフォンで少し横から撮影したような、非常にリアルな写真を生成してください。テレビ画面を真正面ではなく、右または左に20〜30度ほどずれた位置から撮影した構図にしてください。画面は遠近感によってわずかに台形に見え、テレビの黒いベゼル（縁）も見えるようにしてください。

テレビ画面の左上には、ニュース番組のロゴとして「{{番組ロゴ}}」を、ワイドショーや報道番組風のデザインで表示してください。右上には大きめの見出しとして「{{右上の見出し}}」を表示し、その下または近くにサブ見出しとして「{{右上サブ見出し}}」を表示してください。

画面の中心には「{{画面内に表示する内容}}」が映っているようにしてください。必要に応じて、PCモニターやノートPCの画面に表示されているように見せてください。

画面下部には、日本の情報番組・ニュース番組によくある大きなテロップを表示してください。1行目は「{{下テロップ1行目}}」、2行目は「{{下テロップ2行目}}」として、見やすく力強い日本語テロップにしてください。強調したい部分があれば、赤や青を使ったワイドショー風の装飾を入れてください。

さらに任意で、画面の右側や隅に「{{補足パネル}}」のような補足情報パネルを入れても構いません。

全体として、日本のニュース・ワイドショー番組らしい画面デザインにしてください。テレビをスマホで撮影した写真らしく、以下の要素を自然に入れてください。
・画面のわずかな反射
・軽いモアレ
・少しだけ白飛びした明るい部分
・室内照明の映り込み
・わずかな傾き
・手持ち撮影っぽい自然なブレのなさ／完璧すぎない構図
・テレビ画面は明るく、周囲の部屋は少し暗め
・「{{部屋の雰囲気}}」が少し見える

重要：これは“テレビ画面のスクリーンショット”ではなく、“テレビで流れている番組をスマホで撮影した写真”に見えるようにしてください。宣材写真のように綺麗すぎず、一般人が何気なく撮った自然なリアリティを重視してください。

【ネガティブプロンプト】
スクリーンショット、真正面すぎる構図、完璧すぎる画面、テレビ枠がない、CGっぽい質感、不自然な反射、文字崩れ、極端なモアレ、過度なノイズ、イラスト風、アニメ風、ポスター風、画面のみで部屋の気配がない、不自然な遠近感

[くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中 @shiba_program]

Googleが社内で運用してるコードレビューの指針、暗黙のルールまで言語化されてて有益すぎた

・PRの「適正サイズ」と「NGライン」、行数まで具体的に決まってる
・「レビューが厳しい」って嫌われる本当の原因、指摘の中身じゃなかった
・「後で直すから今は通して」は絶対に聞いちゃいけない理由がある
・レビューする側が見るべき順番にもちゃんとセオリーがある

普段なんとなく感覚でやってたレビュー、言語化されるとめちゃくちゃ刺さるものが多い

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

https://t.co/x4UAY5uuza

[ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾最新トレンドＡＩのためのＸ 🐾 @ai_hakase_]

【Blender×AIの革命！PalladiumとAsset Generatorで3Dアセット生成から動画化まで完全自動化！】
3D制作で一番大変な「素材探し」や「レンダリング」の作業を、AIの力で一気に解決しちゃう画期的なワークフローが登場しました！✨

なんと、人気3Dソフト「Blender」の中で、AIによる3Dモデル・テクスチャの生成から、構築したシーンを直接動画に変換する処理までが全て完結するんです！

このシステムを支えているのが、2つのすごいツールです。
1つ目は、テキストや画像からローポリ（ポリゴン数を抑えた軽快な3Dスタイル）のアセットをBlender内で直接作成できる「Asset Generator」！わざわざ外部の素材サイトを探し回る必要がなくなりますね。
2つ目は、構築した3Dシーンを「LTX-Video」などの動画生成AI（高品質な映像を作る最新AIモデル）を使って、直接動画へ変換してくれる「Palladium」！

Blenderの内部システムを使って外部のAIとシームレスに連携しているため、まるで魔法のようにシーンが動き出します。
アイデアから動画完成までの工程が一本化されることで、試作のスピードが極限までアップしますね。特定のスタイルを維持したまま量産できるので、ゲームやアニメ制作の現場でも大活躍しそうです！
これからの3D制作の常識を大きく変える、まさにクリエイター必見の最先端技術ですね！🚀

#Blender #3D制作

[銀次 | AI×効率化 @ginji_aihack]

https://t.co/YhhxWvX8tX

[Andy | ドラッカーを実践する参謀 @findurtalents]

https://t.co/0FBahgP2sA

[シロー @jiro_3_]

夏を乗り切りたい人は、これ着るといいよ

男性用はこちら
https://t.co/CyNq6kaIMO
女性用はこちら
https://t.co/z5IOFJNFJx
pr

[市谷聡啓 / Toshihiro Ichitani @papanda]

プロセスに可逆性を持ち込むためにアジャイルを頼りにやってきましたが、この時代においては不可逆な判断を適切に取り入れるためのアジャイルと捉えています。世界線、真逆になってます。
#ネオアジャイル

[けんすう @kensuu]

この投稿、めっちゃすごいな。頭脳の圧倒的な差を感じるw

[hiromi maeo @enhanced_jp]

ビズリーチのCTOの講演資料を読んで驚いた。
月間2,300億トークンをCodexで消費する組織(350人)が辿り着いた結論が、私が自分のために組んできた仕組みとほぼ同じ構造だったから。

講演の核はシンプル。
— harnessは借りられる。統治は、自社で作るしかない。

harness=AIが正しく速く安全に動く足場(実行環境・文脈・ガードレール・検証ループ・観測性)。これはAnthropicやOpenAIから借りられる。でもそれだけだと「人間がフローの中にいるまま速くなる」=HITLの高速化止まり。人間が律速のまま抜け出せない。

だから、ここから抜け出すには統治がいる。
そこで彼らの出した答えが三権分立だった。
●立法=何が正しいかを定義する(ルールのSSOT)
●司法=従ってるか裁く(機械チェック+LLM意味判定)
●行政=実際に実行する(workflow/agent)
そして全部を、人間しか改正できない憲法が縛る。

で、改めて自分のシステムを見たらほぼ全部あった。
ルール群=立法、Phase 5.5のゲート=司法、複数体のagent=行政、Design Constitution=憲法。
司法を「Grep/ASTの決定論チェック+LLMの意味判定」に二層化してるところまで一致してて、これは正直驚いた。

特に「書かれてるだけ」を許さない構造に関して。
ADRやWikiに書いてもagentは参照しないし、違反しても誰も止めない。だから、うちの環境ではCIが落ちる・hookがEdit自体を止める仕組み。
そして、「書かれている」と「効いている」は別物 — これが資料で一番刺さったところ。

===

ここまでが一致の話。ここからはうちの環境の穴。

資料には2つのグラフが出てくる。ルールとチェックを双方向に繋ぐAuthority Provenance Graphと、機能→仕様→テストを追うSpecification Provenance Graph。うちの環境にはこれが無い。

つまり効かせるゲートは持ってるのに、ルール↔チェック↔実行を横断で追跡する地図が無いんよな。
だから「チェックはあるが何のルールに依拠してるか不明」みたいな断絶を、機械的には検知できない。

統治は、止められるだけじゃ足りない。繋がりを追跡できて初めて完成するんじゃないか、と。

とりあえず次に埋めるのはそこ。

[Haruki Yano / Haruma-K @harumak_11]

コードを書かせるためではなく、シニアにするためにジュニアを採用せよ、という記事
https://t.co/AgvofNtQeM

・AIがコードを生成してシニアエンジニアがそれをレビューできるようになった今、給与コストを抑えるためにジュニアエンジニアを削減するのは合理的に見えるが、長期的には間違っている
・会社や業界が今後も生き残り成長し続けるためには、ジュニアを採用して基礎を築くことが不可欠である

・ジュニアが人前で急激に成長していく過程を見ることは組織全体に良い影響を与え、シニアはAIの言語モデルに対しては持たないような責任感を、指導する若手に対しては抱くようになる
・またジュニアは過去のやり方に固執する習慣がないため、チームにAIツールを新しく導入して定着させたい場合にも有利に働く

・現在エントリーレベルの採用が減っている本当の原因は、コスト削減と新しい価値の創造を混同している投資家にある
・その考えが経営層に波及し、目に見える成果が測りにくいジュニアが真っ先に削減の標的にされてしまっている

・AIを使うジュニアはコードを理解せずに出力するだけなので指導しにくいという意見もあるが、実際には数ヶ月で急成長して育成コストを下げる組織と、質の低いコードを生み出し続ける組織の二極化が起きている
・この違いは、組織が本気でメンターシップに取り組んでいるかどうかと、既存のエンジニアリングの基盤が整っているかどうかにかかっている
・古いコードやドキュメントの不足、指導者がいない環境にAIを導入し、その結果生じた問題をジュニアのせいにするのは間違っている
・今の時代に優秀なジュニアに求められるのは、単にコードが書けることではなく、成長したいという強い意欲や、困難を乗り越える気概を持っていることである

・今ジュニアの採用を止めて人材のパイプラインを更新しない組織は、5年後には変化に適応できず、知識の継承もできず、新人を訓練する余裕すらない状態に陥ってしまう
・その段階に達してしまうと、いくらお金を積んでも問題を解決することはできなくなる
・状況を正しく見ている企業にとって今は好機であり、採用されずに余っている優秀なジュニアを雇って適切に育成すれば、将来的に大きな競争力を得ることができる

[熊井悠(くまいゆう) | ランスティア @qumaiu]

https://t.co/dAMOIkQoZF

[Takuto Wada @t_wada]

MS の重鎮2人Mark Russinovich と Scott Hanselmanの 「Scott and Mark learn...how agents reshape software engineering」に参加。最初は漫才みたいな軽いノリだったけど、最後にはジュニアエンジニアの雇用崩壊、これからのエンジニア育成についてというシリアスなテーマに入っていく

#MSBuildJP

[minicoohei.eth @minicoohei]

https://t.co/FAnw6gjsoA

[Taro Fukuyama @taro_f]

AnthropicのAI営業スタック

[KUROKAWA TOMOYA / 黒川 朋也 @KUROKAWA_KKk]

PMという言葉の問題ではなく、其々の役割分解ができていない組織設計の問題。

その結果、すべてが「PM」という曖昧な肩書きに押し込まれている。
これが日本の現場でよく起きている構造。

日本のIT企業が“PM”という便利な言葉に依存し、PdM・PO・PM・PMO・PL・ディレクターの役割を分解できていないことが本質的な問題であるという事。
そして、PMという言葉に役割を押し込みすぎている日本のIT企業・受託開発・Web制作会社の典型的な構造問題として捉えるべき。

日本のIT企業や受託開発、Web制作会社にありがちな、PMという言葉に頼り切った組織設計の問題。

本来、ITプロジェクトには複数の役割が存在する事を理解しなければならない。

事業成果や投資判断に責任を持つ事業責任者。
顧客価値や市場価値を設計するPdM。
プロダクトバックログや優先順位を管理するPO。
納期・予算・品質・リスクを管理するPM。
プロジェクト運営の仕組みを整えるPMO。
技術設計と実装品質を担保するPL。
日々の制作進行やタスク管理を回すディレクター。

これらは本来、似ているようでまったく違う役割。

しかし日本の現場では、この違いが曖昧なまま、すべてを「PM」という言葉に押し込んでしまうことが多い。

その結果、「PMができます」と言っても、実際には進行管理ができるだけなのか、要件定義ができるのか、事業課題を整理できるのか、技術リスクを判断できるのか、プロダクトの優先順位を決められるのかが分からない。

ここに大きなミスマッチが生まれている。

ガントチャートを引ける。
タスクを分解できる。
進捗を報告できる。
メンバー調整ができる。

これらは重要。
しかし、それだけではITプロジェクトは成果に結びつかない。

なぜなら、本当に重要なのは「何を作るか」ではなく、
「なぜ作るのか」
「誰のどんな課題を解くのか」
「どの成果に接続するのか」
「何を作らないのか」
を決めることだから。

ここを決める役割が不在のまま、PMにすべてを背負わせると、
プロジェクトは一見きれいに進む。
会議もある。
議事録もある。
進捗表もある。
スケジュールもある。

しかし、成果が出ない。

これはPM個人の能力不足というより、役割設計と意思決定構造の不在という事。

特に日本企業では、PdMとPM、POとPM、PMOとPM、PLとディレクターの違いが曖昧になりがち。

PdMは「何を作るべきか」を考える。
POは「次に何を作るか」を決める。
PMは「どう作り切るか」を管理する。
PMOは「どう再現性を持って回すか」を仕組み化する。
PLは「どう技術的に成立させるか」を判断する。
ディレクターは「日々どう動かすか」を進行する。

この役割分解ができていない組織は、結局、属人的なプロジェクト運営になる。

優秀な人がいれば何とかなる。
声の大きい人の要望が通る。
営業が取ってきた案件を現場が無理やり成立させる。
エンジニアが後工程でリスクを背負う。
PMが本来担うべきでない事業判断や仕様判断まで巻き取る。

これでは、グローバルで戦えるIT企業にはなれない。

真のIT企業に必要なのは、単にPM人材を増やすことではない。

必要なのは、
ITプロジェクトにおける役割、
責任、
意思決定、
品質基準、
技術判断、
成果指標を明確にし、
それを組織として仕組み化すること。

誰が事業成果に責任を持つのか。
誰が顧客価値を定義するのか。
誰が優先順位を決めるのか。
誰がスコープを管理するのか。
誰が技術判断を担うのか。
誰がプロジェクト運営を標準化するのか。
誰が最終的な成果を検証するのか。

ここを曖昧にしたまま、PMという言葉だけで現場を回す時代は終わりつつある。

日本のIT企業が本当に変わるべきなのは、PMという肩書きの解像度を上げることではない。

プロジェクトを「人の頑張り」で回すのではなく、役割と仕組みで回す組織に変えること。

そして、納品する会社ではなく、顧客価値と事業成果を実装できる会社になること。

ITプロジェクトを、進行管理の対象として見るのではなく、事業変革の実装装置として扱う。

そのために、PdM、PO、PM、PMO、PL、ディレクターの役割を明確にし、それぞれが責任を持って機能する組織を作る。

これができて初めて、日本のIT企業は単なる受託・人月・進行管理の世界を抜け出し、グローバルで戦える真のIT企業に近づくのだと考える。

要するに、この論点は、
「日本企業がITプロジェクトを役割ではなく人の頑張りで回している問題」

本質は、PM人材の不足ではなく、プロジェクト運営のOSが未整備であること。

[Brandon K. Hill | CEO of btrax 🇺🇸x🇯🇵/2 @BrandonKHill]

今アメリカでかなり話題になってる、ワートンとボストン大の経済学者2人が、何も変えなければ、AIは確実に経済を壊すことを数式で証明。タイトルは「The AI Layoff Trap」。このままの流れで解雇が進むと、消費が極端に冷え込み、世界恐慌が訪れる。僕の考察を含めスレッドで解説します。↓

[GOLD @Honcia13]

马斯克2003年在斯坦福的45分钟闭门演讲
堪称创业者的教科书！

不是鸡汤成功学，而是他亲自分解如何从0创办一家公司。
那场演讲里，
他顺便把当时自己干的三家公司是怎么活下来的真实经历全讲透了。

听完的人都说：
这45分钟，比读十本创业书都管用
真正的干货，从来不藏着