「Claude Codeで開発が変わる？RAG活用の最前線とは？」～【ai】今週の人気記事TOP5（2025/07/27）

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【2025/7/27】「Claude Codeで開発が変わる？RAG活用の最前線とは？」今週の人気記事TOP5（2025/07/27）

AIコーディングハンズオンの講師をやりました(株式会社DeNA様の事例)

mizchi氏がDeNA社内で行ったAIコーディングハンズオンの講師事例。受講者のゼロからのプロンプト体験を重視し、既存実装の利用を避ける工夫や、環境構築・TDD・アルゴリズム実装におけるAIの得意/不得意を体感してもらう内容。参加者の個性的なアウトプットや、実務で役立つワークフローの共有もできた。大規模なイベントでは、Anthropic社の日本リージョンの負荷対策が必要となる可能性が示唆された。

NotebookLMで"速くわかる"8つのワザ

GoogleのNotebookLMは、資料を読み込ませて理解を深めるためのリサーチAI。音声要約、検索、ソースコード解析、画像対応、議事録要約、マインドマップ生成、チャットボット共有、Chrome拡張機能など多彩な機能を備え、情報収集・分析を効率化。特に、音声要約による概要把握、GitHub連携によるコード解析、マインドマップによる深掘り、URL共有によるチーム連携が強み。無料で利用でき、ナレッジ共有基盤としても活用可能。モバイルアプリもリリースされ、使い勝手が向上。

discord から claude-code を操作する(一時的な)サーバーを建てる

mizchi氏が公開した「ccdiscord」は、DiscordからClaude Codeを操作する一時的なDeno製サーバーです。Discord Botを通じてユーザー入力をClaude Code SDKに渡し、結果をDiscordに出力します。個人利用を想定しており、権限管理には注意が必要です。利用にはDiscord Botのトークン、チャンネルID、ユーザーIDの設定が必要です。詳細はGitHubリポジトリ(https://github.com/mizchi/ccdiscord)を参照してください。今後は権限制御の強化が課題です。

n8n + Cloud Run + supabaseで「AIニュース要約Bot」を自作してDiscordに流すまで

n8n、Cloud Run、Supabaseを活用し、AIニュース要約Botを自作しDiscordに配信するまでの過程を紹介。
n8nで複数の情報源から記事を収集、要約し、Discordに配信するBotを構築。技術スタックはSupabase（PostgreSQL + pgvector）、Google Cloud Run。
RAG構成で、記事のチャンク分割、リランキング、プロンプト設計に工夫。
n8nのAgentノードとLLMノードを組み合わせ、RAGをToolとして持つAI Agentの構築を容易にした。
今後はGitHub連携やNotionデータ活用も検討。
GitHubにデプロイコード公開。

【Claude Code】メモリ管理と効率的な開発手法~AI を活用した次世代コーディング~

Claude Codeは、Anthropic開発のAIコーディング支援ツールで、CLAUDE.mdによるコンテキスト管理と拡張思考モードが特徴です。プロジェクトメモリ、個人メモリ、ユーザーメモリの3種類を使い分け、コードベースを深く理解させ、ルーチンタスクを自動化します。

効率的な開発にはGit Worktreeとの連携が有効。
また、開発初期からの品質担保ツール（Bun, Biome, tsgo）、TDDの実践、Git Hooksによる品質保証が重要。
コンテナ環境での利用が推奨されます。

エンジニアはAIをパートナーとして、設計・レビューに注力し、プロンプトエンジニアリングスキルを磨くべきと述べられています。

【2025/7/20】「AI開発、次は「Kiro×Claude Code」？あなたの最適解は？」今週の人気記事TOP5（2025/07/20）

KiroとClaude Codeの組み合わせで開発の質と速度を両取りできた

Ubieの鹿野氏は、要件定義・設計に強いKiroと、実装速度に優れるClaude Codeを組み合わせることで、開発の質と速度の両立を目指しました。Kiroで作成した詳細な要件書、設計書、タスクリストをClaude Codeに読み込ませることで、Claude Codeがタスクを理解し、高速かつ正確な実装を実現。太陽系シミュレータの作成を通じて、この連携の有効性を検証しました。Kiroは詳細な設計に向き、Claude Codeは設計書に基づいた実装を得意とするため、互いの弱点を補完し合えるとしています。

深層学習が多層の膨大なパラメータを学習できる雰囲気を理解する

この記事は、深層学習が多層の膨大なパラメータを学習できる仕組みを「雰囲気」で理解することを目指しています。普遍近似定理による表現力、過剰パラメータ化による学習の容易さ、二重降下による汎化性能の向上、多層化による表現効率の良さを解説。特に、パラメータ数を増やすことで汎化性能が向上する二重降下現象について、数式を用いて説明を試みています。また、多層化が表現効率を指数関数的に高める点も強調。深層学習のアーキテクチャ自体が、現実世界の階層的構造の学習に適した帰納バイアスとして機能すると結論付けています。

10個のAIアプリケーションと3個のAIエージェントを1人で開発してみた

フルスタックエンジニア逆瀬川氏が、AIパートナー構想に基づき、半年で10個のAIアプリケーションと3個のAIエージェントを開発。エージェントは、Task Agent（ツール連携）、Computer Agent（PC操作）、RPA Agent（作業自動化）を実装。アプリケーションは、AI Study（学習支援）、AI Translator（翻訳）、AI Video Translator/Edit Assistant（動画編集）、AI Slide Generator（スライド作成）等。体験と速度向上のため、小規模モデル群を学習。特に、リアルタイムバーチャル試着や高速検索、データ分析支援に注力。商品化に向け、協力者を募集中。

Kiroの仕様書駆動開発プロセスをClaude Codeで徹底的に再現した

Gota👻Kiro氏が、AmazonのAIコーディングエージェントKiroの仕様駆動開発プロセスをClaude Codeで再現した。KiroのSpecs(要件定義、技術設計、実装計画)とSteering(プロジェクト知識管理)の概念をClaude CodeのSlash Commandsで再現し、Kiroと同等の開発フローをClaude Code上で実現。KiroのIDE統合されたUXには及ばないものの、Opus4利用やWeb検索/Fetch機能など、Claude Codeならではの利点も。GitHubリポジトリで公開され、導入とフィードバックが呼びかけられている。

Claude CodeのカスタムスラッシュコマンドでのOSSリリースが便利

よしこ氏は、OSS「difit」のリリース作業を効率化するため、Claude Codeのカスタムスラッシュコマンド/releaseを導入しました。このコマンドは、コミットログからCHANGELOGを自動生成し、バージョン更新、タグ付け、GitHub Release作成を代行します。特に、コミットのカテゴリ分類や貢献者のユーザーメンションを自動化できる点がメリットです。手動でのミスを防ぎ、柔軟な対応も可能で、リリース作業を大幅に簡略化できます。

【2025/7/13】「Claude Code旋風、開発効率化の波に乗る？」今週の人気記事TOP5（2025/07/13）

速習 Claude Code

Claude Codeは、Anthropicが開発したCLIツールで、高速なアップデートが特徴です。npm i -g @anthropic-ai/claude-codeでインストールし、claudeコマンドで起動。-cや-rでセッション管理、<Shift+TAB>でモード切り替えが可能です。.claude/settings.jsonで権限設定、/modelでモデル指定、/clearで履歴リセット、/compactで要約、@/でファイル補完。~/.claude/CLAUDE.mdと./CLAUDE.mdでメモリ管理、claude mcpで外部ツール連携。過度な利用はレート制限に注意が必要です。

Git diff閲覧ツール「ReviewIt」が「difit」に変わります

よしこ氏が開発したローカルGit差分閲覧ツール「ReviewIt」は、類似商標の存在を受け、「difit」に名称変更。GitHub Star 650超、PRマージ14件と好評。画像比較、ライトテーマ、ホスト指定など機能強化。今後の展望として、AIによるコード生成、difitでのレビュー依頼、人間によるコメント、AIによる修正の自動ループを目指す。

構造を理解した AI ファーストな差分ツール「diffx」を、Claude Code と Rust で作ってリリースしました

JSON、YAML等の構造化データに特化したRust製CLI差分ツール「diffx」がリリース。
データの構造を理解し、キーの順序やインデントの違いを無視して、意味のある差分を直感的に表示。
AIによる解釈を容易にする設計で、差分の差分を取る「セルフチェイン」も可能。
正規表現によるキーの無視、ディレクトリ比較、配列IDによる追跡機能も搭載。
クロスプラットフォーム対応で、Python/Node.jsラッパーも提供。

AI Agentのアウトプットに『Next.jsの考え方』を反映するプラクティス

AI Agentのアウトプットに著書『Next.jsの考え方』を反映させる検証結果の報告。
静的解析とテストの活用、書籍に沿ったリファレンス実装、AI Agentが書籍を都度参照するルール設定が有効。
特に、静的解析とClaude 4 Sonnetの組み合わせが効果的。
リポジトリ内の既存実装がAIの学習に影響するため、ルールと整合性の取れた実装が重要。
書籍の要点のみをルールに設定すると精度が低下する点に注意。
著者は、自身の価値観を反映したAI Agentの実現に手応えを感じている。

【Claude Code】まだ定型プロンプト打ってません？？カスタムコマンド活用して作業効率爆上げ

この記事では、Claude Codeのカスタムコマンドを活用して開発効率を上げる方法を紹介しています。

Anthropic推奨のステップ分割開発を効率化するため、調査(/investigate)、計画(/plan)、実装(/implement)、テスト(/test)の各フェーズに対応したカスタムコマンドを定義。

各コマンドは、ultrathinkの強制、ドキュメント化の徹底、前フェーズの出力を引数として利用できる点が特徴です。

エラー解消を例に、実際の使用例も示し、カスタムコマンドによる作業効率と品質の向上を強調しています。