しまじろー

趣味は海外旅行と食べ歩き。メジャーなとこから僻地まで。グランメゾンからC級まで。365日4食外食。朝から晩まで絶賛暴食中。健康のために時々野外フェス&アウトドア。

[Claude code研究ラボ @claudecode84]

Anthropic最高責任者本人が
自分の「Claude Code環境」を
丸ごとオープンソース化しています❗️
👇
これ丸ごとClaudeに投げて
導入した方が良い

これ、かなりヤバいです。

・68個のサブエージェント
・286個のSkills
・94個のコマンド
・MITライセンス

「ECC」という構成で、Claude Codeを
1人のAIアシスタントから
AIエンジニアリングチームに変えます。

特徴は、いきなりコードを書かせないこと

まず計画を立てる
↓
実装前に設計を固める
↓
失敗するテストを先に書く
↓
実装する
↓
別コンテキストのAIがコードレビューする

という、かなり実務寄りの流れ。

搭載されているエージェントも強力。

・設計、プランニング
→ 一言の指示から、実装前の設計図まで作成

・コードレビュー
→ 実装したAIとは別の新しいコンテキストでレビュー
→ 言語別のレビュアーも存在

・ビルド修復
→ 各ツールチェーン専用の修復エージェント
→ PyTorchやCUDAまで対応

・セキュリティ
→ OWASPベースのチェック
→ Agent設定へのプロンプトインジェクションもスキャン

・アーキテクチャ
→ 後から大規模修正になる前に設計段階で検証

・専門タスク
→ DB、機械学習、E2Eテスト、ドキュメント作成など

さらにSkillsは286個。

TDD、評価環境、Python、Go、Rust、C++
Django、Laravel、Spring Boot、Next.js、
Docker、CI/CD、ロールバック、マイグレーション……

コードだけじゃなく、

・自分の文体での文章作成
・市場調査
・ピッチ資料作成

まで入っています。

ただし重要なのは、
「286個全部入れれば最強」という
話ではないこと。

むしろ最初から全部入れると、
Claude Codeが複雑化して逆に使いにくくなる可能性があります。

まずは

「1つの計画エージェント」
＋
「1つのルールセット」

くらいから始めて、
必要なものだけ追加していくのが良さそう。

Claude Codeを単なるコーディングAIではなく、

「自分で計画 → 実装 → テスト → レビューまで回すAI開発組織」

として更に高度に使いたい人は引用

[あいり @airi_runxx]

元ゴールドマン・サックスの田中渓さんもAIでスライド作ってる。もう当たり前になっていくんだな。

この記事のプロンプト良い感じだったので、保存しておいた。

[しまじろー @shima_ji6o]

@shitaoO_24 @Mikuruasakura_ ヨカタが見ると何故4の字ロック解除したのでしょうか？

[Kinopee @kinopee_ai]

昨日セミナーで使用した「ハーネス設計入門」のスライドを公開しました。
https://t.co/pEcAaxmddA

[Aircle｜AIコミュニティ @AiAircle34052]

【速報】
Anthropicのハッカソン優勝者が、自分のClaude Code環境を丸ごとオープンソース化して話題😳
その名も「ECC（Everything Claude Code）」！
これ、ただのプロンプト集じゃなく👇
Claude Codeを
・一行の依頼を設計図にして承認を取る「Planning役」
・差分をまっさらな文脈で読む「Review役」（Go／Python／TypeScript／Rust／Java別）
・ビルドエラーを直す「修理役」（PyTorch・CUDAのエラーまで）
・OWASP観点で監査し、エージェント設定の注入リスクも見る「Security役」
・DB・MLパイプライン・E2Eテスト・ドキュメントの「専門役」
みたいに、68体のサブエージェントで役割分担できる。
中身の規模はこんな感じ👇
・68 サブエージェント
　→ 上の職種ごとに1体。設計の判断は「マイグレーションになる前」に止める
・286 スキル
　→ TDD（失敗するテストを先に書く）／言語別の作法／Docker・CI/CD・ロールバック
・94 コマンド
　→ 従来の /コマンド呼び出しとの互換用
・search-first
　→ 書く前に必ずドキュメントを読ませる
・iterative-retrieval
　→ サブエージェントがリポジトリ全部を読み込んで文脈を圧迫するのを防ぐ
・コード以外の仕事も
　→ 自分の文体で書く／出典つき市場調査／ピッチ資料・スライド
＋MITライセンス
　→ 商用でも無料で使える
＋Claude Code以外でも
　→ Codex・Cursor・OpenCode で動く
しかも導入は
ターミナルで1行（Node.js 18以上）。
コピペ用👇
npx ecc-universal setup
→ Claude Codeなら /plugin marketplace add と /plugin install ecc@ecc でも入る。
要するに、
「1人のAIアシスタント」から
「エンジニアリングチーム丸ごと」へ
発想が変わる。
ただし作者本人の注意👇
最初は「プラン1つ＋ルール1パック」から。
286スキルを一気に全部入れるのが
いちばん早く悪化する方法、とのこと。

[にも｜AIによって爆誕 @ai_ai_ailover]

うわっ。ほんとにえぐっ。このGPTの使い方誰が思いつくの？？？

[やま @yama_threads]

これでFable5実質無料やん

[ふじ @fuji_ai_]

これ、AI導入で止まってる経営者全員に配りたい

[シミズ｜Think Partner @ThinkP_Shimizu]

https://t.co/YuKro1wutl

[AIの時間 @AI_jikan]

ぶっちゃけ月200万稼ぐなら、
Claude Codeに「副業10個の自動化」を
やらせるだけでいい。

どうせ99%の人は行動しないので、
ぜんぶ暴露します↓↓
どうぞパクッてください【保存推奨】

[Claude code研究ラボ @claudecode84]

Claude codeが
約5億円をかけた
「AI自動化ビジネスの設計」
を公開。

これかなり面白い👇

目指すのは

60分で『売れる仕組み』を構築し
月1,500万円規模を狙う

しかも重要なのは、
最初からAIに全部任せないこと

最初の12分だけは、
人間がこの3つを決める

・誰が買うのか
・何を売るのか
・いくらで売るのか

ここを間違えると、
AIは「間違ったビジネス」を
高速で自動化してしまう。

次に作るのは、
たった1ページのオファー

必要なのは、

価格 × 反論への回答

だけ。

その後はAIを並列で動かす。

① ランディングページ
② 支払いリンク
③ 自動返信

この3つを同時に構築

さらに重要なのが
「見込み客を探すAI」👇

ネット上から、

「すでに困っている」
「不満を漏らしている」
「解決策を探している」

そんなシグナルを大量に集め、

安価なモデルで
数百件をスコアリングする。

なぜなら、

買う気のない
1000人に営業するよりも
買う可能性の高い
10人を見つける方が強いから。

そして最後に、

売上
反応率
成約率

などの数字を毎朝更新。

そのデータを最初の工程へ戻し、

「誰に売るか」
「何を売るか」
「どこを狙うか」

を毎日アップデートする。

つまり、

構築 → 集客 → 販売 → 計測 → 改善

このループそのものを
AIに回させる。

60分後には、

✓ LP
✓ 決済リンク
✓ 自動返信
✓ 1週間分のコンテンツ
✓ スコアリング済み見込み客リスト

まで揃う。

ただし、ここで重要なのは、

AIが需要まで
作ってくれるわけではない

AIが作れるのは、
市場に高速で仮説をぶつけ、
数字から改善し続ける「マシン」

最終的に
売れるかどうかを決めるのは、
Claude Codeではなく市場です

これは保存推奨

このまま
Claude Codeに貼り付けて、
ビジネスに置き換えて
使ってみてください。👇

[食パン @take_ai_mkt]

これマジで消して欲しい...

[噛みくだくん @kamikudaku_wani]

27歳が、6年分の放置メモを全部AIに読ませて寝たら、朝には「雇った覚えのない社員」が働いてた。
いま海外で313万表示されてる投稿なんですが、よく見たらこれ、先週僕が日本語で記事にしたあのガイドの引用でした。
中身がこうです。
アイデア、書きかけの文章、読んだ本の要約。
全部、開かなくなったフォルダの中で腐ってた。
そこで一晩、フォルダごとAIに読ませてみた。
朝7時までにAIは全部のメモを読み終えて、
・ひとりぼっちだった340個のアイデアを、他のメモと繋ぎ直し
・「2021年に信じてたこと」と「2025年に書いてること」の矛盾を18件見つけて
・本人が忘れてたネタから、文章を6本下書きしてた。

しかもこれが毎晩回ってる。
雑に放り込んだメモに、朝にはラベルが付いて、自分じゃ絶対見つけられなかった古いメモと繋がってる。
毎朝のメモは「ちょうど1年前の自分が考えてたこと」と「それがなぜ間違ってたか」まで教えてくる。
で、準備は「フォルダの場所をAIに教える」のと「説明書を1枚書く」だけ。

後から入れる追加のソフト（プラグイン）も要らないんですよね。

10年かけて「置いてあるだけの保管庫」を作った人がいる一方で、この人は「考え返してくる脳」を作った。

あなたのメモ帳は、どっちですか。
たぶん、まだ前者ですよね。
大丈夫です、ほとんどの人がそうです。
変え方は、もう日本語にしてあります。

この投稿が引用してるガイドを、３日前にちょうど日本語に噛み砕いたのが、下の記事です。

「最初の5分でやること」まで書いてます。
まず下の記事を保存して、手が空いたときにどうぞ🐊

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

これ、お金持ちしか関係ないんじゃなくて、月10万前後の副収入ある人全員だからね？手取りが100万は変わる話。ちなみにChatGPTにこの記事取り込めば、勝手に節税対策手伝ってくれます。

[東大ClaudeCode研究所 @ClaudeCode_UT]

【配布】
Claude CodeやCodexの中から、Grok 4.6をそのまま呼び出せるプラグインが無料公開された😳

https://t.co/6BSOc745D0

・X PremiumかSuperGrokのアカウントがあれば、OAuth連携だけで使える
・無料かつオープンソースで公開されている
・作者本人が24時間使い込んで「速い・的確・無駄がない」と評価している

中の頭脳をClaudeからGrokに差し替えて動かす、という発想がすでに個人開発レベルで実現している
ハーネス側の設計思想が、単一モデル前提から一歩先に進んでいる

[たい焼き｜Claude Codeの人 @taiyaki_ai3]

【超朗報】
Figmaをコードにしたい人へ
Figmaのデザインを複数コピー→MagicPathに貼るだけで
きれいなReactコードが一瞬で出てくる、手書き実装がまるごと消えた

デザインとコードの手戻り、これで丸ごと消えるやつ😳

・FigmaをコピペするだけでReact化
・Auto Layoutも崩れず自動で保持
・Codex・Claude Codeがそのまま実装
・コーディングの知識ゼロでOK

仕組みを分解すると👇

[ふじ @fuji_ai_]

元ゴールドマン・サックスの田中渓のAIの使い方が、一番実務的だった。

・自分が文字起こしをしている横で、今日会う人をAIに調べさせておく
・寝ている間に、米英のニュースから10個20個を拾わせておく

1:17〜、それを一言でまとめている。

[東大ClaudeCode研究所 @ClaudeCode_UT]

【保存版】
Claude Codeで作ったサイトが「普通」で終わりがちな理由、実はデザインスキル側にあるらしい😳

同じモデル・同じ指示でも、渡すスキル次第で仕上がりがエージェンシー品質まで変わるという話を海外の開発者が投稿している👇

https://t.co/8Szc7WnlaL

・Claude Codeは標準設定のままだと「きれいだけど印象に残らない」サイトを作りがち
・GitHub上に無料で公開されているWebデザイン用のスキル一式を組み込むと、見た目の質が変わるという
・スキルとワークフローの中身は元投稿でまとめられている

仕上がりの差は、渡しているスキルの中身から生まれているらしい

一度この構成を知ると、標準設定のClaude Codeには物足りなさを感じるようになる

[Claude code研究ラボ @claudecode84]

Claude Code使うなら、
これは保存推奨。
Claude Code チートシート 2026

「何から覚えればいい？」
を1枚でほぼ解決できます。

中身はこちら👇

・基本コマンド
・インストール＆初期設定
・コードベースの扱い方
・エージェントモード
・タスクの計画方法
・実行 / テスト / Lint
・自動化
・Git連携
・設定＆権限管理
・キーボードショートカット
・強力なプロンプトテンプレート
・対応Claudeモデル
・精度を上げるベストプラクティス

Claude Codeは、
ただコードを書かせるだけだと
正直かなりもったいない。

「計画させる」
「実行させる」
「テストさせる」
「修正させる」
「Gitまで触らせる」

ここまで任せて、
初めて本領発揮します。

次にClaude Codeを触る前に
保存して見返してください👇

より賢くコードを書く
より速く構築する
より良くリリースする

[Chesny @chesny]

ESTE TIPO USÓ CLAUDE PARA CONSTRUIR UN SISTEMA DE TRADING AUTOMATIZADO QUE GANÓ 847 $ DE LA NOCHE A LA MAÑANA

Todo empezó con un solo artículo sobre bots de Trading.

Claude lo leyó, seleccionó 7 repositorios de GitHub, los conectó en un pipeline funcional y desplegó el sistema de principio a fin.

A partir de ahí, todo funcionó de forma autónoma.

El sistema escaneó más de 412.000 operaciones, rastreó wallets de ballenas, detectó actividad de insiders y tomó decisiones en tiempo real.

Según él, cada pocos segundos analizaba datos, decidía si comprar, vender o pasar, y ejecutaba las operaciones automáticamente.

47 operaciones después, el sistema terminó la noche con 847 $ de ganancia, sin ninguna intervención manual.

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