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[n11 @twlitz]

Claude Platform on AWSをエンタープライズ企業で利用する上での考慮点と、Amazon Bedrockとの違いを知る #bedrock - Qiita https://t.co/3YtYW389G4

[n11 @twlitz]

コンテキストエンジニアリング × Decision Logで始めるアジャイル版仕様駆動開発のすすめ | DevelopersIO https://t.co/HiVsdxoCjA

[n11 @twlitz]

Claude Code のプラグイン tsumiki を非エンジニアが理解するまで AI に説明させてみた https://t.co/kPKLxlDytp #DevelopersIO

[n11 @twlitz]

AWSのマルチアカウント環境におけるセキュリティサービスの構成をまとめてみた | DevelopersIO https://t.co/kyDo2mSzS8

[ごくう @ComagerTon79278]

Claude Codeが無敵のシステムを更にパワーアップさせてくれたｗ

/insightsというコマンドを叩くだけで、AIが俺のClaude Codeの使い方を勝手に分析→「ここをこう改善したらもっと稼げますよ」って改善案までブチ込んでくる神機能。

我がClaude Codeによるクラウドワークスの半自動システムも、さらに最強の自動チャリーン発生器になるよう提案してくれたｗ

こんな感じで使える↓

[n11 @twlitz]

Claude Platform on AWSをエンタープライズ企業で利用する上での考慮点と、Amazon Bedrockとの違いを知る #bedrock - Qiita https://t.co/3YtYW389G4

[n11 @twlitz]

提供元: AGIラボ
https://t.co/ObB1gaAoep

[阿川 | AI thinking @AI_jacksaku]

微软又搞事情了。

一个低调的Python工具，悄悄爬到GitHub趋势榜第一。

10万+ stars。

它叫MarkItDown，干什么的？

把任何文件变成Markdown。

PDF、Word、PPT、Excel、图片...

扔进去，出来就是干净的Markdown。

听起来很简单对吧？

但你知道这解决了多大的痛点吗？

RAG系统最头疼的就是：怎么喂数据给AI。

PDF格式乱七八糟，Word藏满隐藏样式，

PPT全是图片没文字...

现在，一行代码搞定。

更狠的是，这是微软官方出品，

完全免费，开源，可商用。

我试了一下，一个200页的PDF，

3秒转完，格式干净得不像话。

这就是大厂的实力：

不做则已，一做就是行业标准。 https://t.co/wYANKoFiOl

[Guillermo Casaus @_guillecasaus]

En lugar de ver Netflix este viernes, dedica 1 hora a esto.

Un curso completo donde te enseñan a crear tu segundo cerebro con Obsidian + Claude Code.

Un sistema que captura ideas, las organiza y piensa contigo.

🔖 Guárdalo, merece la pena.

[Claude Code研究所|スパルタClaude Code塾 @claudecode_lab]

【速報】
Claude Managed Agents（ベータ版）が登場🚀

今までは数ヶ月かかった、AIエージェント開発のための「安全な土台（インフラ・セキュリティ・運用）」が数日に🔥

Claude Codeなどで作成したエージェントのインフラまで、今後はすべてAnthropicのClaude Platformというクラウド上で肩代わりしてくれるように！

Claude Codeでの使い方:
1. Claude Codeで作りたいAIエージェントやについて普通の日本語で指示
（例：「在庫少なくなったら自動発注するエージェント作って」）
2. 仕事内容・ツール・守りたいルールを伝える
3. Managed Agentsが安全に構築＆デプロイまで完遂

非エンジニアでも社内向けAIエージェントを公開するハードルがグッと下がりました✅

[Aircle｜学生AIコミュニティ @AiAircle34052]

【速報】
Anthropicが「Claude Managed Agents」を公開👀
これマジでヤバいので解説👇
https://t.co/2AicsgM69a
まずこれ、ただの新機能じゃない。何がすごいか👇
・エージェントの設計〜運用まで一気通貫
・スケール前提の本番インフラ込み
・数日でプロトタイプ→リリースまで到達

つまり👇
「AIを試す」フェーズは終了

これからは
→ AIを“実際に働かせる”フェーズ

具体的には👇
・問い合わせ対応を自動化
・リサーチ→資料作成まで全自動
・マーケ施策をAIが回し続ける

ここで一番重要なのが👇
“管理されたエージェント（Managed）”って点

今までは
→ 作っても壊れる / 止まる / 管理できない

でも今回👇
→ 安定して動く
→ 複数エージェントを同時運用
→ 本番レベルで管理可能

結論👇
「AIに仕事を任せる」が現実になった

これ、正直
OpenClawとか含めた“エージェント運用勢”には追い風すぎる

次に来るのは👇
“AIを何体持ってるか”が戦力になる時代

完全にフェーズ変わった。

[KAWAI @kawai_design]

https://t.co/kQLnBWaOX0

[n11 @twlitz]

コンテキストエンジニアリング × Decision Logで始めるアジャイル版仕様駆動開発のすすめ | DevelopersIO https://t.co/HiVsdxoCjA

[n11 @twlitz]

Claude Code のプラグイン tsumiki を非エンジニアが理解するまで AI に説明させてみた | DevelopersIO https://t.co/iKAUzfBxl5

[n11 @twlitz]

Claude Code のプラグイン tsumiki を非エンジニアが理解するまで AI に説明させてみた https://t.co/kPKLxlDytp #DevelopersIO

[えいと @7_eito_7]

Claude Codeの開発者が自分の活用方法を全部公開しました。

・5〜10個のClaudeを並列処理
・コーディングの半分はスマホ
・もう手でコード書いてない

この方法を取り入れると、あなたの開発効率が15倍早くなります。詳しく解説します👇

[n11 @twlitz]

Claude Code の Agent Teams で複数タスクを同時にやらせてみた | DevelopersIO https://t.co/OeIZbHG0fy

[n11 @twlitz]

https://t.co/utQfCCAVYQ

[AI駆動塾 @L_go_mrk]

これ！！！まさにやりたいの、これなんです！！！！！

Barret Linburg氏が語る「Claudeに会社全体を覚えさせる方法」が有益すぎる。

事業ごとに適した「事業のコンテキスト」をいかに構築できるかが重要。

以下詳細
＝＝＝＝↓↓↓

一言も入力する前に、Claudeが自社のすべてを把握しているシステムを構築した。3つの事業会社。50以上の物件。毎セッション、すべてのコンテキストが完備。ツールは3つ。どんな中小企業でも構築できる。

大半の経営者は毎回同じようにAIを使っている。Claudeを開く。ビジネスを説明し直す。チームを説明し直す。数字を説明し直す。そしてやっと質問する。

毎朝、同じ社員をオンボーディングし直しているようなものだ。

俺たちはこれを解決した。一言も入力する前に、Claudeがオペレーション全体を把握している。

まず、最も重要な会社のナレッジから始める。各トピックをそれぞれのMarkdownファイルにする。MarkdownはAIがクリーンに読める単純なテキストだ。

繰り返し説明しているものを考えてみろ。ビジネスの収益構造。組織図と誰が何を所有しているか。価格設定。各チームメンバーのキー指標。営業プロセス。ブランドボイス。

1トピック1ファイル。短くまとめる。

すべてをObsidianに入れる。無料だ。ファイルは自分のコンピュータに残る。クラウドには何も上がらない。自分のハードドライブ上にあるファイリングキャビネットで、AIがミリ秒で検索できると思えばいい。

ここがポイントだ。すべてのファイルがwikilinksというタグ付きリンクで関連ファイルとつながる。特定のクライアントについてClaudeに聞くと、クライアントファイルだけを見つけるのではない。そのクライアントに紐づくすべてのプロジェクト、契約、請求書、メモを引っ張ってくる。1つの質問で全体像が見える。

次にClaude Codeを接続する。通常のClaude Desktopアプリと同じように動くが、1つ違いがある。ファイリングキャビネットの鍵を持っている。Claude Codeは自分のコンピュータから直接ファイルを読む。アップロードなし。クラウドなし。ファイルサイズ制限なし。財務データ、クライアントデータ、社内戦略が自分のマシンから出ることはない。機密データを他人のサーバーに置きたくない経営者にとって、これが解決策になる。

俺の知り合いのほとんどはClaudeに月$100〜$200（約1.5万〜3万円）払っている。すでにそれだけ払っているなら、毎セッション自分を忘れるチャットボット以上のものを得るべきだ。

すでにClaude Projectsを使っている人もいるだろう。いい線いっている。大半の人より先を行っている。

Projectsはファイルをアップロードし、Claudeにカスタムインストラクションセットを与えることができる。小さなタスクには機能する。少量のドキュメントと明確なユースケースがあるなら、Projectsが正しいスタート地点だ。

しかし天井がある。アップロード制限でロードできるコンテキスト量に上限がある。ファイルはAnthropicのサーバーに保存される。そしてプロジェクトごとにサイロ化される。営業プロジェクトはオペレーションプロジェクトと会話しない。財務ファイルはチームファイルとつながらない。

Obsidianのセットアップはこの3つの制限をすべて取り除く。アップロード上限なし。ファイルは自分のマシンに残る。そしてすべてのファイルが、会社全体にわたるすべての関連ファイルとリンクする。

最後のピースは1つのインストラクションファイルだ。Claudeに、自社がどう動いているか、どんな役割を果たすか、ナレッジベースをどうナビゲートするかを教える。初日にシニアエグゼクティブに渡すオンボーディング資料だと思えばいい。ただし、このエグゼクティブは一度も忘れない。

一度構築すれば、すべてのセッションがフルコンテキストで始まる。Claudeはチームを知っている。数字を知っている。プロセスを知っている。セットアップをスキップして、すぐに本題に入れる。

ツール3つ。Obsidian（無料）。Claude Code（すでに課金しているはず）。インストラクションファイル1つ。

ビジネスを運営していて、まだ毎セッションAIに自分の説明をし直しているなら、スピードを捨てている。

[まかねこ| AIに働かせる技術 @makaneko_AI]

Claude Code開発チームが社内で数百のSkillを運用して得た実践ガイド。

■ Skillの9分類（何をスキル化すべきか）

社内の全スキルを棚卸ししたところ、以下の9カテゴリに集約されたとのことです。

① ライブラリ・API参照 — 社内ライブラリやCLI/SDKの正しい使い方。ハマりどころ・参照コードスニペットをまとめます。Claudeが苦手なライブラリにも有効です

② プロダクト検証 — コードが正しく動くかをPlaywright/tmux等で自動検証。各ステップでプログラム的にアサーションします。Claudeに出力の動画を記録させるテクニックも紹介されています。「エンジニアが1週間かけてでも作る価値がある」とのこと

③ データ取得・分析 — データ・監視スタックへの接続。認証情報・ダッシュボードID・頻出クエリパターン・ワークフロー手順を同梱します

④ 業務プロセス自動化 — 定型ワークフローを1コマンドに。standup投稿、チケット作成等。過去の実行結果をログに保存しておくと、モデルの一貫性と振り返り精度が上がります

⑤ コードスキャフォールド — フレームワークのボイラープレート生成。スクリプト同士を組み合わせて構成可能です。純粋なコード生成と違い、自然言語での要件記述を含められるのが強みです

⑥ コード品質・レビュー — コード品質の強制とレビュー。決定論的なスクリプトで堅牢性を最大化します。hooks/GitHub Actionsで自動実行も可能。「新鮮な目」のサブエージェントに批評させる敵対的レビューも紹介されています

⑦ CI/CD・デプロイ — PR監視→不安定なCI再試行→マージコンフリクト解消→auto-merge。エラー率比較付きの段階的ロールアウト→回帰時は自動ロールバックです

⑧ ランブック — Slackスレッド・アラート・エラーシグネチャ等の「症状」を入力に、多ツール調査→構造化レポートを自動出力します

⑨ インフラ運用 — ルーティンのメンテナンスと運用手順。破壊的操作にはガードレールを組み込みます。孤立リソース検出→Slack通知→待機期間→ユーザー確認→カスケード削除のような安全フローです

■ 高品質なSkillの作り方

・当たり前のことは書かない — Claudeはコードベースとコーディングに詳しいです。「Claudeの通常の思考を押し出す情報」に集中します。例: frontend-designスキルはInterフォントや紫グラデーションのような「AI臭い」デフォルトを避けるために作られました

・「よくある落とし穴」セクションが最高シグナル — Claudeが繰り返し失敗するポイントを蓄積し、時間とともに更新し続けることで精度が上がります

・ファイルシステムを段階的開示に使う — スキルはフォルダであってMarkdownファイルではありません。ファイルシステム全体をコンテキストエンジニアリングの手段と捉えます。references/にAPI仕様、assets/にテンプレートを配置。「Claudeにファイルの存在を教えれば、適切なタイミングで読みに行く」とのことです

・Claudeを縛りすぎない — スキルは再利用されるため、指示が具体的すぎると状況に適応できなくなります。情報は与えつつ柔軟性を残します

・セットアップを設計する — ユーザー入力が必要なスキルはconfig.jsonパターンが有効です。設定未完了時にエージェントがユーザーに質問する流れを作ります

・descriptionはモデル向け — セッション開始時にClaudeは全スキルのdescription一覧をスキャンして起動判断します。概要ではなく「いつこのスキルを起動すべきか」のトリガー条件を書きます

・データ保存で「記憶」を持たせる — テキストログ・JSON・SQLite等でスキル内にデータを蓄積します。例: standup-postスキルがstandups.logを保持し、次回実行時に差分を検出します。永続化には$CLAUDE_PLUGIN_DATAフォルダを使います

・スクリプト同梱でコード合成させる — ヘルパー関数群を渡し、ボイラープレートの再構築ではなく「何をすべきか」の判断と合成にClaudeのターンを使わせます

・On Demand Hooks — スキル起動時のみ有効なフックです。`/careful`でrm -rf・DROP TABLE・force-pushをブロック。`/freeze`で特定ディレクトリ外の編集をブロックします。常時有効だと邪魔ですが、本番操作時には必須のガードレールです

私も複数のスキルを運用していますが、特に「よくある落とし穴の蓄積」と「データ保存による記憶」の組み合わせは効果が大きいです。スキルが使うほど賢くなる複利の仕組みになります。