竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO

CreResi代表取締役CEO｜JITI代表取締役CTO｜web3｜STEPNer｜スタートアップ｜ITエンジニア｜ティール組織｜Rubyist｜EM｜スクラムマスター｜副業｜技術顧問｜技術書執筆｜音声配信｜クリエイターを増やす｜「クリエイティブが輝ける組織をエンジニアリングする」ポッドキャスト #ceofm の中の人

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

Cloudflare Workers のログを
- Queue
- R2
- Cloud Run Jobs + digdag + embulk
- BigQuery
で ETL する構成をZenn記事にまとめた。
Logpush 前提 / Enterprise 前提じゃなくても、ここまでできるというサンプルとして参考まで。

[専門性・売上・原稿 @golden_lucky]

「日本語技術文書の文章規範」としてSKILL.mdを公開しておく。例文を取り除いたので、けっこうコンパクトになった。例文を除いてしまってるので、そこまで強くは効かないかもしれないけど。 https://t.co/g1dpTi8aWm

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

うーん。opus4.8の応答がめっちゃおかしくて仕事にならないんだが。。

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

え、fable5も規制なの！？
それは困るなぁ…

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

生成AIってno-op（挙動不変）ってよく使ってくるけど自分あんまり使わないなぁ

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

fable、ccで使ってみてるけどそこまで違い分からんな
多少ハーネスに忠実ではあるように見えるけど

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

昨日からclaude codeと話が噛み合わないので調査させたらAnthropic側のバグだと認めた😅

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

10ヶ月の道のりは長いなぁ😅

導入企業ごとにRailsアプリが生えていたのを10ヶ月かけて1つの環境に統合した全記録（マルチテナント化連載 第1回・俯瞰編）｜shim https://t.co/Vbht06C0yi #zenn

[すてぃお @suthio_]

https://t.co/SAYum6eQkz

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

ハーネスエンジニアリング整備してって便利だな

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

4/1 でこれからソフトウェアエンジニア(IC)として働く方もいると思うので、個人的に役立った良書を20冊ほどスレッドにぶら下げておきます。思いついた順で、順不同です。

昨今の先端AI技術（Claude Code の使い方とか）は消費期限が短いので挙げてません。中長期で効くものに絞ってます。

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

最近、claudeが出してきた提案について言語化できないけど懸念がありそうなとき雑に「心配」って伝えると案外別の材料を探しに行ってくれるので便利かも

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

claude codeにである調を強制した方がトークン消費量抑えられるのかな？普通に考えたら抑えられそうだけどな

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

生成AIの活用次第で生産性とか品質が10〜20倍変わってる感覚があって、生成AI活用しようぜって言って回ってるけど、使ってない人がいるお陰で自分の立ち位置もあってなんだかなぁという気持ちになったりする😅

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

Claude Codeユーザー必見。
Claude公式のCLAUDE. mdを改善するプラグインが良い。

できること2つ：

① CLAUDE. mdの品質監査
→ 6項目（コマンド網羅性・アーキテクチャ明確さ・簡潔さ等）でA〜Fスコアリング
→ 実際のフォルダ構成とCLAUDE. mdを照合して「ここ古くなってるよ」をdiffで提案

② セッション終了時の学び記録（/revise-claude-md）
→ そのセッションで発見したコマンド・gotchas・パターンを自動抽出してCLAUDE. mdに追記提案

試しに自分のCLAUDE. mdを監査したら Grade C（52/100）...

「フォルダ構成が実態と乖離」「新規プロジェクトのルールと矛盾」等、自分では気づかなかった問題点をちゃんと指摘してくれた。

CLAUDE. md、書きっぱなしで放置しがちなので定期的にこれ回すと良さそう。

Githubはこちら↓

[Kenn Ejima @kenn]

OpenCodeの社内ポリシーがリアルで参考になる

・新機能をつくれるからといってどんどん足すな
・コードは常にリファクタリング、来た時よりも美しく、をモットーに
・既存コードのメンテは新機能追加よりも価値がある
・このポリシーは速度を犠牲にしているとさえ思わない、むしろこうすることで速度を保てる
・短期的に得られる達成感に溺れるな

共感しかないですね

新機能を爆速で作ったら必ず忘れずにリファクタリングをやります

それをチームに内面化するには評価システムへの注意深い気配りが重要

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

claude codeたまにすっとぼけるな…😅

❯ こっちはworktree側で作業やってたはずだからそっちでやらないと駄目だよ

● すみません、worktree 側で作業していたのを忘れていました。

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

あ、これボーリングして待機してみたいなプロンプト描かなくて良くなるの善き哉

[Aircle｜学生AIコミュニティ @AiAircle34052]

【速報】
Claude Codeに新機能「/loop」が追加😳
結論 →最大3日間、AIがタスクを自律で回し続けます！
正直、これはマジででかい機能追加なので解説します👇
これまでのClaude COdeは「指示 → 実行 → 終了」でした。

でも /loop を使うと

・タスクを監視
・状況が変わったら再実行
・必要なら自動修正
これをAIが継続的に回し続けます。

例えば👇

PRを監視させる
/loop
「自分のPRを常に監視
ビルドエラーが出たら自動修正
レビューコメントが来たら修正」
すると

PR監視
↓
エラー検知
↓
修正
↓
再ビルド

これをAIが自動ループ。

さらに

朝のレポート作成にも使えます。
/loop
「毎朝、Slackで自分がタグ付けされた投稿をまとめて送る」
つまり
AIが“働き続ける状態”を作れる。

これ、地味に見えるけど

・開発
・情報収集
・運用
全部のワークフロー変わる可能性あります。
Claude Code、
また一段階進みました。

[竹馬力｜CreResi CEO, JITI CTO @tchikuba]

claude codeのvoiceモード試してみたけど最新バージョンのv2.1.69だと内部的に無効化されてるっぽい

というのもまたclaudeに教えてもらった情報だけどな

[日経電子版 テック @nikkei_tech]

米アンソロピック、年換算の売上高3兆円に　3週間で7900億円増
https://t.co/ThfS5BXVmJ

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

"How to Kill the Code Review" という記事から：

・人間がコードを一行ずつ確認する従来の手動レビューは、すでに限界を迎えている
・AIの普及により生み出されるコードの量と規模が爆発的に増加し、人間がすべてを読むことは不可能になった

・AIが書いたコードのレビューは人間同士の場合よりも時間がかかり、逆に開発のボトルネックになっている
・そもそも手作業でのコードレビューは過去の習慣
・現在の開発スピードや手法にはもはや適合していない
・人間による完成したコードの確認を諦め、チェックするポイントを開発の初期段階へと前倒しにする必要がある

・今後はコードそのものを審査するのではなく、コードを書く前の仕様、計画、制約、受け入れ条件などを人間がレビューした方が良い
・仕様書こそが唯一の正解となり、コードは単に仕様書から生成された結果物という位置づけに変わる
・人間の役割は「正しくコードが書かれたか」の事後確認から、「正しい条件で正しい課題を解決しようとしているか」の事前判断へと移行する

・AIは指示から逸脱したり間違えたりするため、一つの関門に頼るのではなく、複数の防波堤を重ねてエラーを防ぐ仕組みが求められる
・それには、複数のAIに同じタスクを異なるアプローチで競わせて、最もテストを通過した最適な結果を自動で選ばせる手法が有効である
・AI自身の自己評価は信用しない
・テストや型チェックといった意見の入り込む余地のない絶対的なルールによって検証させる

・人間が自然言語で成功の基準や期待する動作を定義し、それを自動テストとして機械に検証させることが人間の最も重要な価値となる。

・AIに与えるファイルやシステムのアクセス権限は必要最小限に絞る
・重要な変更には必ず人間の承認を要求する設計にする
・コードを書くAIとそれを検証、攻撃するAIを完全に分離し、互いに敵対的に動作させることでコードの安全性を高める

https://t.co/bT6X9Cb1Gq