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ClaudeCodeで作って学ぶ
ClaudeCodeで作って学ぶ コミュニティ
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ClaudeCodeで作って学ぶ
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eijo(SAT577)
@eijo_AIart
2026.07.26 07:20
作った動画、そのままにしてませんか? せっかく作った動画作品は、没入型シアターでたっぷり自分の作品に浸りましょう☺️ ということでそんな夢を叶えるためのツールをOpus5で作ってみました。 ローカルで動くので、保存してある動画を選択するだけで瞬時に切り替えられて動作は軽いです☺️ こんなのいかがでしょうか? #
claudecode
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opus5
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深津 貴之 / THE GUILD, note
@fladdict
2026.09.14 01:08
【緩募】 骨振動マイクとスピーカーで、右手でちょっとこめかみを押さえて喋るだけで、自宅のCodexやClaudeCodeに命令をだせるトータルソリューション。 だれかクラファンでそういうデバイス作っておくれよ。
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せきゆおう🇯🇵Web制作とAIのことを発信する人
@wurst_design
2026.06.25 17:18
ファビコンを作るのに、今までは画像を1つ作って「Favicon generator」というサイトで画像を複数作ってDLしてコード張って...ってしてた。 でも、今はCodexやClaudeCodeに画像を投げて、「様々な環境で使えるようにして」って雑に投げれば解決する。 めっちゃ楽になった。
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木田 和廣 | 日本で唯一のGA4/Tableau/SQL/データポータル全部について本を書いた人
@kazkida
2026.08.26 06:33
Claude Codeで(Fable5使って!)イタリア語学習支援アプリを作って、それで勉強してる。 さすがのFable様も万能ではないのか、リスニング問題の選択肢にこんなの出してくる🤣🤣🤣 #
選べねぇ
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深津 貴之 / THE GUILD, note
@fladdict
2026.08.29 11:09
人間ドック中に、スーパー健康管理システムをClaude Codeをスマホから呼んで作ってしもうた。 人間ドック・血液検査・Google Health、今日の食事、そのたもろもろを強引に統合してRAGサーバー化。
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山本 正喜 / kubell CEO (旧Chatwork)
@cwmasaki
2026.08.24 21:50
Claude Codeでそんなにトークンをガンガン使って何を作ってるんですか?とよく聞かれます。職種や部門ごとに作るべきものは様々ですが、マネジメントも含めて全員にオススメなのは「パーソナルエージェント」と「パーソナルナレッジベース」です。 パーソナルエージェントは自分の秘書のような存在で、毎朝モーニングブリーフィングとしてカレンダーの予定や未完了タスクや未読メールなどをピックアップして通知させたり、面接や会議、会食などの事前ブリーフィング資料をつくらせたり、日程調整をサポートさせたりします。 例えば会食だと、事前に同席する人の会社概要や直近のトピックス、その方の経歴や最新の発信、関心領域をDeep Researchにかけて調べたりしますよね。それをパーソナルエージェントが自動で実行するようにして、まとめたレポートを自分のみに権限設定したGoogleドキュメントに出力させて、Googleカレンダーの予定に添付させます。これはとっても便利。※もちろん、社内データを扱う場合はアクセス権限や保存先などのガバナンスをきちんと設計することが前提です スケジュール調整なら、自分の好みを教えこんだ予定調整をしてもらえます。細かな移動時間を考慮させたり、金曜日は集中したいからなるべく入れないとか、面接や登壇はパワーを使うのでその後の予定はなるべくソフトにするとか、スコアリングロジックを自分好みに作り込むと提案の精度がとてもよくなってきます。 候補日を複数仮で入れて、決まったら確定させて仮の候補日を消すなどの日程調整系サービスがやるようなこともSkillを作れば自在にやってくれます。これを作り込んでからはあまりによすぎて調整系サービスを使わなくなりました。 パーソナルナレッジベースは、自分に関連するコンテキストやデータをためておき、RAG的に自由に質問したり、Deep Research的にレポートをつくったり、ダッシュボードアプリをつくったり自在にできるようにするものです。 Gemini Notebook(旧NotebookLM)でも同じようなことはできますが、ノートブックごとのソースファイル数に制限があったり、自分独自のデータ取得・加工フローをつくりこめない、出力の動作ロジックがブラックボックスでカスタマイズできないなどの不便さもあり、自作すると手放せなくなります。 関連するデータをわかりやすくフォルダに分けてダウンロードしておくだけでも、最近のモデルはいい感じに解析・動作をしてくれますが、データが増えてくるとカオスになりがち。 オススメは、「メダリオンアーキテクチャ」を採用することです。メダリオンとはオリンピックのような金・銀・銅メダルに由来する意味ですが、データをとにかく溜め込むBronze層、データを解析・構造化・正規化して扱いやすい形に整えるSilver層、KPI化や集計・分析などを行うGold層の三層に分け、欲しいアウトプットを生成させます。 例えばBronzeには取得したPDFやメール、議事録などの原本をそのまま保存し、Silverでは人物・企業・会議などの単位に構造化・正規化。Goldでは用途に応じてKPI化や集計・分析したデータを保存し、それをもとにレポートやダッシュボードなどを生成する、といったイメージです。 データ分析基盤のとてもベーシックなアーキテクチャですが、これを使うだけでデータ量がかなり増えても破綻しにくくなります。Bronze層は取得したPDFやPPTX、XLSXなどのデータそのものを触らず保存しておくことで、Silver層のロジックを変えてもいつでも再生成できることがポイントです。 この二つを作り込んでいくと、どんどんと大規模になっていきAIレベルがガンガン上がっていくはず。開発を効率化するためにloop engineeringやgraph engineeringに近いことをやりたくなってきて、関連ツールを自作したりと連鎖が止まらなくなって、つくりたいものだらけになります。 kubellの社内では「CEO’s AI Boot Camp」と題して私がコンテンツを作成したClaude Codeワークショップを定期開催しています。そのコンテンツのメインが、今回ご紹介したパーソナルエージェントとパーソナルナレッジベース。 小さくつくるのはそこまで難しくないので、毎日の業務の中から少しずつ育てていけるのがポイントです。ぜひ、チャレンジしてみてください!
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Kazuki Shibutani
@s_k_526
2026.08.06 13:45
最近話題の Claude Code自身が読んで欲しい場所にコメントをつけてくれる他、行レベルのコメントで修正を促したりできます。 また、二枚目のようなフロー説明で理解を手助けします。 こういうコードリーディング支援ツールが増えそう。
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