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#Claude Code
「Claude Code」タグの記事が 24 件あります
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新着記事
1つのリポジトリで複数のAIエージェントにプラグインを配る：marketplace と版管理の設計
社内ルールをプラグインにして配っても、利用者ごとに違う版が動いていることに気づけなければ「配ったつもり」で終わります。プラグインシリーズ第2回は、1つの GitHub リポジトリを marketplace にして Claude Code・Codex・GitHub Copilot CLI などへ同じプラグインを配る構成と版管理の設計を、フィールフロウが実運用で踏んだ落とし穴4件（症状・原因・対策）と、配布前に決めておく設計チェックリストつきで整理します。
岡崎 太26分で読めます
情報流出の『システム側の欠陥』を Claude Code で15分検査する — 問診と実測を突き合わせる privacy-check
個人情報流出の原因のうち、人の教育では止まらない『システム側の欠陥』を Claude Code で検査する手順をまとめます。組み込みの /security-review でできることと限界、フィールフロウが公開した ff-privacy-check の問診・確認・実測・所見の流れ、そして自社サイトの repo を実際に検査した所見を、問診の答えとコードが食い違った箇所も含めてそのまま載せます。
岡崎 太9分で読めます
Claude Code の html-plan を試す：実装計画を「答えられる HTML」で受け取る
Claude Code に実装計画を頼むと、長い Markdown が返ってきて読み切れない。そんな悩みに向けた試作スキル html-plan を、同梱サンプルを実際に組み立てて確かめました。計画を「主張のツリー」として 1 枚の HTML にまとめ、判断が必要な箇所に選択肢を置き、回答を 1 つの返信にまとめて Claude へ戻せます。導入は 2 コマンドで、必要なのは node だけです。
岡崎 太10分で読めます
AIコーディングエージェントの「社内ルール」をどう配るか：Claude Code / Codex のプラグインと組織配布
Claude Code や Codex をチームに入れたのに、使い方が人ごとにバラバラで、レビュー方針は CLAUDE.md や AGENTS.md に書いたきりになっています。そんな開発リーダー・CTO 向けに、ルールを文章ではなく「エージェントが読む Skills」と「実行を縛る hooks」で配り、プラグインとして束ねて組織に配布する仕組みを、Claude Code と Codex の一次ソースを確認しながら整理します。他ツールとの比較表と、フィールフロウが社内 marketplace と OSS 公開を並走させている構図も紹介します。
岡崎 太24分で読めます
CodexにBusiness Premium登場 — Claude Codeとどう違う？
Codexを含むBusiness ChatGPTにPremiumシートが登場。Claude Codeを含むClaude Teamと、価格、利用枠、追加課金、管理機能を比較し、法人での選び方を整理します。
岡崎 太10分で読めます
FeelFlow AI の品質は何が支えているのか — FeelFlow AI Plugins による組織コントロール
フィールフロウのサービスとプロダクトを駆動する技術ブランド「FeelFlow AI」。その品質を支えているのは、社内で日々メンテナンスしているプラグイン・ガードレール群「FeelFlow AI Plugins」です。AIへの「お願い」ではなく機構で統制する4つの層 — ガードレール・品質ゲート・知見の資産化・公開版 ff-dev-toolkit — を、実際の設定ファイルとともに開発の裏側から紹介します。
岡崎 太5分で読めます
Claude Codeのサブエージェント5人を整理する——スキルとの違いと仕事の分け方
Claude Codeに組み込まれた5つのサブエージェントを、日本語の役割名で整理します。スキルとの違い、自動委譲の考え方、権限とコンテキストを分ける意味を、解説動画と公式情報をもとに紹介します。
岡崎 太9分で読めます
スマホからClaude Codeを動かす：DispatchとRemote Controlの違いと使い分け
Claude Codeの作業をスマホから始めるDispatchと、ローカルセッションを遠隔操作するRemote Control。2つの違い、始め方、組み合わせ方、企業の開発現場で安全に使うための判断基準を、解説動画と公式情報をもとに整理します。
KobayashiYusuke7分で読めます
人間は何を決め、AIはどう実行するのか：AnthropicのClaude Code分析から読む役割分担
AnthropicのClaude Code利用分析は、人間が目的・計画・完了条件を決め、AIが探索・編集・実行を担う分業を示しています。約40万セッションの公式データから、AI時代のエンジニアが何を持ち続けるべきかを整理します。
岡崎 太8分で読めます
Claude Code は大規模コードベースでどう動くか：ベストプラクティスと始め方
Anthropic が公開した「Claude Code を大規模コードベースで動かすためのベストプラクティス」は、エンタープライズで生成AIコーディングを定着させたい組織にとって、実務的にまとまった起点になる一次情報です。Agentic Search の本質、ハーネスを構成する5つの拡張点と LSP/Subagents の連携、3つの設計パターン、そして「どこから始めるか」を、フィールフロウの実装現場の視点から整理します。
岡崎 太8分で読めます
『Codified Context: Infrastructure for AI Agents in a Complex Codebase』日本語訳
AIコーディングエージェントは便利な一方で、セッションをまたいだ記憶を持たず、プロジェクト固有の慣習や失敗知識を維持しにくいという課題があります。本論文「Codified Context」は、その課題に対して、憲章・専門エージェント・知識ベースから成る三層のコンテキスト基盤を提案します。本記事では、108,000行規模のC#分散システム開発を題材にしたこの論文を、日本語で忠実に整理し、図表の再現プロンプトとあわせて解説します。
AI侍16分で読めます
