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AIエージェント
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プロンプトインジェクションはなぜ根本解決が難しいのか
プロンプトインジェクションが厄介なのは攻撃の巧妙さではなく、LLM が命令とデータを構造的に区別できないという設計上の性質にあります。
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Bun の Zig→Rust 全面書き換えが示した「AI開発の実像」
100万行を11日で移植——見出しの「AIが全部やった」印象と、創業者が11日間張り付いた実態のギャップから、大規模AI移植の本当の姿を読み解きます。
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bonsai — 全部読む前に地図を作れ
コードベースの骨格だけを抽出してトークン効率の高い地図を生成する CLI ツール bonsai——全文を読ませる前に「何を読むか」を決めることで、AI エージェントのコンテキスト消費を 4〜5 倍削減します。
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AI が書き、AI がレビューする——品質保証の重心はどこへ移るか
AI が書いて AI がレビューするループが成立すると、従来の品質保証の構造は根底から変わります——コードの正しさを見る場所から、AI への指示の正しさとループの観察可能性へ重心が移ります。
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SKILL.md はクロスツール標準だった——Agent Skills と 32 ツールへの広がり
Anthropic が 2025 年 12 月に公開した Agent Skills 標準により、SKILL.md は Claude Code 専用フォーマットを超え、Codex CLI・Gemini CLI・Cursor など 32 以上のツールで動く共通仕様になっています。
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Agent Skills と MCP の違い
MCP はツール接続(外部サービスへのアクセス手段)、Agent Skills はエージェントへの知識・ワークフロー・専門手順の付与です。目的が根本的に異なります。
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Claude Code で会社を経営する
エンジニアが「80% を Claude に書かせている」という段階を超え、Claude Code は組織そのものを動かすインフラになりつつあります——Managed Agents の登場で何が変わったかを整理します。
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Claude だけで Google Deep Research を再現する——deep-dive スキルの設計
コミュニティ製スキル deep-dive は、問いを DAG に分解して並列サブエージェントで調査し、ギャップを埋めて統合するリサーチフローを Claude Code だけで実装します。外部 API は不要です。
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claudeコマンドのオプションを整理してみた
claude --help を眺めていたら思ったより多くのオプションがあったので、用途別に整理した。典型的なユースケースも添えておく。
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Claude Code の安全弁——auto-mode 分類器が止めるもの
エージェントの各アクションを「許可」か「要承認」に自動で振り分ける auto-mode——その既定ルールを読むと、AI エージェントの危険の地図が見えてきます。
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Claude Code の会話ログはどこに何を残すか
セッションのやり取りは ~/.claude にすべて JSONL で残る——transcript の保存場所と構造、そこからスキルや権限の適用まで追えることを実例で確認します。
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Claude Code のシステムプロンプトとエージェントの作り
システムプロンプトはバイナリに完成文では入っていない——フラグメントの動的合成という作りと、役割を束ねる組み込みエージェントの構造を解剖します。