Claude Code Skills、結局どれを入れる？用途別おすすめ9選
各Skillの詳細解説 1. Playwright Browser Automation 概要 ClaudeがPlaywrightを使用してブラウザ自動化を実行するSkill。事前に用意されたスクリプトに制限されず、ユーザーの要求に応じてカスタムのPlaywrightコードをその場で記述・実行できる。 こんなときに使う Webサイトのテストを行いたいとき ブラウザ操作を自動化したいとき フロントエンドのUIテストやデバッグが必要なとき 具体的なユースケース ログインフローのテスト フォーム入力・送信の自動化 レスポンシブデザインの検証（複数ビューポートでのスクリーンショット取得） リンク切れのチェック E2Eテストの実行 使用例 2. prompt-engineering 概要 LLMのパフォーマンス、信頼性、制御性を最大化するための高度なプロンプトエンジニアリング技術を提供するSkill
New Social Web Working Group at W3C
Today the W3C standards organization announced a new working group to advance the ActivityPub and Activity Streams standards. The Social Web Foundation, as a W3C member organization, will be participating in the group. The working group’s goal is to release a backwards-compatible iteration of each specification in Q3 of 2026. Activity Streams was released in 2017, and ActivityPub was released in e
なぜshadcn/uiは支持されたのか ― Providerモデル以後のUI設計
shadcn/uiとは shadcn/uiはRadix UIが提供するスタイルを持たないHeadless UIコンポーネント群(Radix Primitives)をベースに、Tailwind CSSを用いてデザインされた「コンポーネントのテンプレート集」である。 公式サイトには次のように記されている。 This is not a component library. It is how you build your component library. (これはコンポーネントライブラリではない。あなた自身がコンポーネントライブラリを構築するための方法である) shadcn/ui は、npm パッケージとして完成された UI コンポーネントを提供するのではなく、コードそのものをプロジェクトに取り込み、所有するという前提に立っている点が特徴的だ。 このアプローチが具体的にどのような意味を持つの
Claude Codeの並列実行を効率化する管理アプリを作った
こんにちは、秋野です。Xでもチームや組織でのAI開発効率化を発信してます。ぜひフォローいただけますと幸いです🙏 作ったもの Claude Codeで、複数のターミナルウィンドウで並行してセッションを実行していると「あのセッションは今何をしているのか？」「権限の入力待ちになっていないか？」といった状況を把握するのが難しくなりがちです。 この課題を解決するために、Claude Code Monitor（リアルタイム監視ダッシュボード）を自作しました。Claude Code Hooksを活用してイベントを収集し、WebSocketでWebUIに即座に反映します。 画面UI 実際に動かしている動画は下記のポストで共有しています ここからインスピレーションを受け、ご自身の開発において手助けになればと思い共有させていただいています！ 並列運用の課題：「見えない待機時間」 Claude Codeのよう
話題のAIツール、グーグル「NotebookLM」をもっと活用する方法 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
グーグルのNotebookLMは今もっとも注目されているAIリサーチツールの1つであり、非常に大きな関心を集めている。NotebookLMに対して、PDFなどの資料をアップロードしたり、ウェブページの特定URLを指定したりすると、その内容について質問・要約・分析の依頼を行える。Geminiと異なる点は、ユーザーが指定した情報源のみを情報源として応答することだ。この1年で大規模言語モデル（LLM）が進化していく様子を見てきたが（その進化は非常に速かった）、NotebookLMはこの分野で特に際立った存在だった。 NotebookLMが話題となる理由の1つは、このモデルが持つマルチモーダルな出力にある。テキスト文書をアップロードすると、人間のような声を持つ、実体のないAIたちがその内容について議論するという発想は私にとっても、私がそれを見せたすべての人にとっても驚異的だった。NotebookL
ZOZOマッチのリアルタイムメッセージング基盤 〜AWS AppSyncとGraphQL Subscriptionの活用〜 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、ZOZOの市橋です。2025年6月にリリースされたマッチングアプリであるZOZOマッチのバックエンド開発を担当しています。本記事では、ZOZOマッチのリアルタイムメッセージング機能を実現するために、AWS AppSyncとGraphQL Subscriptionを活用したアーキテクチャと実装について紹介します。 なお、本記事ではバックエンドのアーキテクチャにフォーカスして解説しますが、ネイティブアプリ側の実装については別記事「ZOZOマッチアプリのメッセージ機能を支えるFlutter × GraphQLの実装」で紹介しています。こちらもご確認いただくことでより理解を深められます。 目次 目次 ZOZOマッチシステム全体の構成 AWS AppSyncとは GraphQLとは AppSyncの基本概念 GraphQLスキーマ Resolver なぜZOZOマッチでGraphQLを採
円周率「π」はポケモンをクリアできるか？ 米国の数学者が出した答え
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 2021年10月、Twitchに「πがポケモンをプレイする」という奇妙なチャンネルが登場した。πの各桁（0～9）をゲームボーイアドバンスのボタンに対応させ、1秒に1桁のペースで「ポケットモンスターサファイア」を自動プレイさせるというものだ。今回の研究報告の執筆時点では、主人公はいまだに最初のエリアから出られていない。それでもレベル90のジュカインを育て上げているというのだから、なかなかに味わい深い。 では、πはいつかポケモンをクリアできるのだろうか。 鍵となるのが「Disjunctive Number」という概念。これは任意の有限な数字列が小数展開のど
「嫌な仕事を始められない」脳回路を解明 “やる気ブレーキ”を発見 京大など
嫌な仕事をなかなか始められない状態を引き起こす脳の神経回路を解明したと、京都大学らの研究チームが発表した。脳深部にある「腹側線条体」と「腹側淡蒼球」を結ぶ神経経路が、ストレスのかかる課題に対して「やる気ブレーキ」として働いているという。 「やらなければいけない」と頭では分かっているのに、どうしても一歩目が踏み出せない状態が極端なケースを医学的には「自発意欲の低下」（avolition）と呼び、うつ病や統合失調症の陰性症状、パーキンソン病などで強く現れるという。 研究グループは、高度な知能のあるマカクザルに二種類の課題を訓練する実験を行い、自発意欲の低下について調べた。サルは画面に出る合図を見て、その課題を始めるかどうかを決める。 課題は、ご褒美の水だけが変化する「報酬だけの課題」と、ご褒美の水に加え、顔に風がかかる罰も同時に予告される「嫌な課題」の二つだ。 さらに、脳の報酬ややる気に関わる
Introducing: React Best Practices - Vercel
We've encapsulated 10+ years of React and Next.js optimization knowledge into react-best-practices, a structured repository optimized for AI agents and LLMs. React performance work is usually, well, reactive. A release goes out, the app feels slower, and the team starts chasing symptoms. That’s expensive, and it’s easy to optimize the wrong thing. We’ve seen the same root causes across production
時系列基盤モデルChronos-2による時系列予測を試してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、コバタカです。 最近はAIエージェントを使って、作って、楽しんでいます。 LLMと同様、時系列予測においても基盤モデルの活用が近年進んでいます。 今回紹介するChronos-2は、AmazonがOSSとして公開している時系列データ処理向けの基盤モデルです。 以前、本ブログでChronos-Boltの紹介がありましたが、Chronos-2はその後継モデルとなります。 様々な時系列データに対応するように学習されており、ZeroShotでも高い精度での予測が可能となっているモデルです。 この記事では、そのChronos-2について紹介していきます。 なお、Chronos-Boltの解説については以下をご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com Chronos-2について Chronosは予め様々な時系列を学習させておくことで、適用するデータの学習をせずと
Rust × Python × Polars で実現する、秒間420万イベントの爆速・高精度バックテスター「crypto-rs-backtester」 - Qiita
Rust × Python × Polars で実現する、秒間420万イベントの爆速・高精度バックテスター「crypto-rs-backtester」PythonRustcryptobacktestingPolars 「Pythonのバックテスターは遅すぎる、でもC++で全部書くのはツライ……」 そんな悩みを解決するために開発中の、Rust製コアを持つPython向け仮想通貨バックテスター crypto-rs-backtester を紹介します。 Google Colabで手軽に試せるので、ぜひ遊んでみてください！ 🚀 なぜ作ったのか？ (Goal) 高頻度取引（HFT）やマーケットメイク（MM）botのバックテストにおいて、既存のPython製フレームワークでは以下の課題がありました。 遅い: PythonのforループでTickごとの処理を書くと、バックテストに数時間かかる。 再現性
Tebikiの動画配信システム vol.1 - tebiki Tech Blog
こんにちは。Tebikiの畑中です。 tebiki Tech Blog へようこそ。 Tebikiは、現場の未来を切り拓くというミッションの下、ビジネス/エンタープライズ向けに SaaS ビジネスを展開しています。 我々が提供するサービスの１つに、tebiki現場教育という「現場」向けの動画マニュアルに関するプロダクトがあります。私は現在、tebiki現場教育プロダクトの、動画編集や配信関連の機能開発を行うチームで、ソフトウェアエンジニアとして働いています。 今回の tebiki Tech Blog では、tebiki現場教育の動画配信システムについて紹介させてください。 tebiki現場教育の動画マニュアルについて 製造、物流、食品、小売、飲食といった現場では、「人・モノ・機械の動き」が業務ノウハウの中心です。 tebiki現場教育は、伝わりにくい業務のノウハウを動画で可視化し、人材のス
コーディングを楽しめなくなった、あなたへ
1. 正直、最近コーディングが「作業」になってきた エンジニア4年目になった。 新人の頃は、自分の書いたコードが動くだけで嬉しかった。console.log が出力されるだけで「おお」と思ったし、APIからデータが返ってきた時は本気で感動した。先輩のコードを読んで「なんだこの魔法は」と思いながら、少しずつ自分でも書けるようになっていく。あの頃は毎日が発見だった。 でも最近、その感覚がほとんどない。 いや、できることは明らかに増えた。設計もするし、レビューもする。後輩に教えることもある。一人で機能を丸ごと任されることも増えた。「成長してる」と言われれば、たぶんそうなんだと思う。 ただ、正直に言うと——コーディングが「楽しい」かと聞かれると、すぐに「うん」とは言えなくなった。 毎日やってることは、なんというか「知ってるパターンの組み合わせ」になってきた。このAPIを叩いて、このバリデーションを
GitHub Copilot を極める会
はじめに GitHub Copilot は、もはや単なるコード補完ツールではありません。 どの文脈を与え、どこまで任せ、どこで人が介入するか その設計次第で、生産性にもコード品質にも大きな差が生まれます。 本記事「GitHub Copilot を極める会」では、 GitHub Copilot を 補完ツール としてではなく、 設計・実装・リファクタ・テストまでを支援する開発パートナーとして使い切ることを目標に話を進めます。 中でもエージェントモードを使いこなすことや、カスタムされた命令を Copilot に読み込ませること、更にはコーディングエージェントへコードレビューをさせる方法までこの記事でご紹介させていただきます。 「書かせている」状態から、「制御して使っている」状態へ --- GitHub Copilot を使う側のレベルを一段引き上げる記事となれば幸いです。 それでは行きましょう
"AIエージェント時代、正直しんどい話" に対する処方箋
最近「AIエージェント時代、正直しんどい」という記事を読んでめちゃ共感しました。 そこで下記のようにXでポストしたところ、思った以上に反響がありました。 このポストは これからは 「認知負荷とどう戦うか」のゲームになるだろう という話なのですが、この戦いに使えるTipsを形に残したいと思いこの記事を書き始めました。 例えば、認知負荷が高いものに対してはDivide and Conquer（分割統治） などが有名ですが... この手の問題に対して体系的に深く解説している「プログラマー脳」を使い、元記事で挙げられた6つの問題それぞれに対する処方箋として紹介したいと思います。 この本は 「脳の働きをより深く理解することで、プログラマーとしてのスキルや習慣を向上させる」 というアイデアがコンセプトです。 2年くらい前に日本語訳された本ですが、正直、今が一番この本を主体性を持って読める最高のタイミン
CLAUDE.md や AGENTS.md のベストプラクティスな書き方 - izanami
CLAUDE.md は LLM にコードベースを理解させる最重要ファイル。WHY/WHAT/HOW の3要素を300行以内で簡潔に書き、指示は最小限に。段階的開示で詳細は別ファイルに分離し、リンターや自動生成には頼らないのがベストプラクティス Claude Code を使っていて、なんか思い通りに動かんなって感じたことない？指示を書いてるはずなのに無視される、毎回同じことを説明し直さなあかん、コードスタイルがバラバラになる こういう問題の多くは、実は CLAUDE .md の書き方に原因があったりするんよね X で 毎日 AI 情報を配信してるコムテです。Agentic AI / AI 駆動開発などを中心に情報を配信しています この記事は HumanLayer のブログ記事「Writing a good CLAUDE .md」をベースに、Anthropic の公式ドキュメントと最新の学術研
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GitHub - different-ai/openwork: An open-source alternative to Claude Cowork, powered by OpenCode
GitHub - bolt-foundry/gambit: Agent harness framework for building, running, and verifying LLM workflows
Agent Skills Marketplace - Claude, Codex & ChatGPT Skills | SkillsMP
GitHub - trkbt10/claude-skills: てるきちの楽しいCalude Skills
