Claude CodeやCursorの利用状況を無料で見える化するNew Relic Preflightの紹介記事です。インストールからセットアップ、ローカルダッシュボードの見方までをローカルモード限定で解説します。

目次 はじめに 前提 プロジェクト概観 AI ネイティブな開発環境を実現するために 具体的な作業は AI に任せる skills agents hooks PreToolUse hook Stop hook ドキュメントも AI-Friendly な構成にする 実際の開発フロー 要件定義 タスク分割 各タスクの実装サイクル レビューの構造 所感 skill / agent 化の効果 コンテキストが大きくなりがち 完了までの時間がかかる トークン消費が激しい 良くも悪くもスクラップ&ビルドで進めやす

こんにちは、イノベーションセンターの真崎です。普段はAIを用いた業務改善や技術開発に従事しています。 私たちのチームではコーディングエージェントのClaude Codeを業務で活用しています。便利な一方で、利用が広がるほどコストも増えていきます。 そこで、調査と実装を割安なモデルに任せ、全体の判断とレビューだけを高性能なモデルが担う構成（オーケストレーション）をClaude Codeのカスタムサブエージェント機能で構築し、コストと品質を実測しました。 結果は予想外でした。小規模な改修では、オーケストレーシ

AI駆動開発でドキュメントとテストが乖離する問題を、エージェントの役割分担で解決した実例。Claude Code・GitHub Copilot活用のワークフロー設計を解説します。

はじめまして。昨年新卒として株式会社ラクスに入社し、現在はHRソリューション開発部楽楽勤怠開発課でバックエンドエンジニアをしているmurosyoです。普段は楽楽勤怠の機能開発を担当しています。開発本部が掲げる 『顧客に価値を高速提供できるAIネイティブな開発組織への変革』 というビジョンのもと、ClaudeのSkillsやAgentsなどを整備・展開しています。 今回は、私がチームに導入を試みた 「Claude Codeを用いたIssueの自動解消」 の取り組みについて、構成の全貌や、実際にやってみて直面

前回 は、X の投稿を1件名指しして、正規の API 経由で取ってくる話を書きました。今回は向きが逆で、何があるか分からないものを探す側の話です。 この記事を読み終えると、X を情報源にした調べものを手元から回せるようになります。「この1週間、この話題について X で何が言われているか」を投げると、賛否が割れている論点と、その代表になっている投稿の URL が返ってくる。 新しいツールの不具合も、値上げへの反応も、使った人の詰まりどころも、記事にまとまる何日も前に X に出ます。なのに調べものを AI に

いいねしたあの投稿、結局読み返してないですよね ども！龍ちゃんです。最近、技術の話って Web じゃなくて X に集まってきてませんか。僕はけっこうそう感じていて、しかも「あとで読もう」と思ったやつほど流れていくんですよね。 最近読んだ中で印象に残っているのが、 @HayattiQ さんのこの投稿 です。AI に「X の今」を調べさせると途端に精度が落ちるのは、AI の能力ではなく情報源の性質の問題だ、という指摘で。 この投稿自体が「X の中にしかない知見」の実例になっている のが面白いんですよね。 正直

こんにちは、イノベーションセンターの福田です。 普段はAIエージェントの検証や開発と、チーム内資産のDevOpsに取り組んでいます。 コーディングエージェントの普及によって、LLMは日々の開発で欠かせない道具となりました。 その多くはクラウド型のサービスを通じて利用されており、高性能なモデルをすぐに使える環境が整っています。 同時に、日々の開発で常用するものだからこそ、扱うデータや利用の実態を自組織の内側に収めておきたい場面も出てきます。 そのため、クラウド型のサービスを活用しつつ、自組織で動かす選択肢も

はじめに Claude Code や Kiro などのAIエージェントを使っていると、決まった作業をSkillとしてワークフロー化することがあります。私も AWS の作業手順書を生成する procedure-writer というSkillを育てています。 あるとき、生成した手順書を現場で使い、フィードバックをSkillへ反映しようとして手が止まりました。その手順書がどのSkillで生成されたものか、ファイルからは分からなかったからです。成果物のMarkdownファイルだけがローカルに残っていて、どのSki

― Harness EngineeringとSwitchyardで考えるTokenomics はじめに １つ前の記事では、NVIDIA研修の事前課題についてご紹介しました。この記事では、NVIDIA の AI Advisors Workshop に参加してきましたので、その続きについてお伝えします。（講師は、マクニカ、NVIDIA の方でした） 研修では、Agentic AI、NVIDIAのAIエコシステム、AI Factory、製造業・金融業でのユースケース、Go-To-Market、PoCの進め方など

G-gen の奥田です。当記事では、Claude Agent SDK で実装したエージェントを Cloud Run にデプロイし、Gemini Enterprise app に A2A エージェントとして直接登録して呼び出す手順を解説します。 当記事について Gemini Enterprise app へのエージェント登録 当記事で行うこと 前提条件 手順 1. サービスアカウントと IAM の設定 2. エージェントの実装（Claude Agent SDK） 3. A2A サーバーの実装（a2a-sdk

はじめに — この記事でお話しすること こんにちは。Insight Edgeで営業を担当している塩見和真と申します。 この記事は、非エンジニアの私が、この半年間Claude Codeを実際の案件運営に使ってきた実践記です。プロジェクトフォルダの設計から、会議文字起こしの自動ナレッジ化、提案資料や報告資料の生成、チームへの展開まで。うまくいったことも、数週間で形骸化してしまった失敗も、時系列でそのまま書きます。 なお、 この記事自体も、半年の取り組みを音声入力で思い出しながら話し、その文字起こしを生成AIに

こんにちは！CTO室でエンジニアをやっている別府( @_nuk00_ )です！ 今回の記事では、AIがデザイン案を自動で作成する時代に、なぜ管理コストのかかるデザインシステムを作ったのか。その理由と、デザインシステムの中身を紹介します。 記事は前編と後編の2つに分けています。 前編にあたるこの記事では、土台となる「人とAIが協働するデザインシステムの作り方」を紹介します。 後編では、その土台の上でモック作成やレビューをAIに任せて、業務がどのように変わったのかをお伝えします。 PO・デザイナー・エンジニア

この記事でわかること AivisSpeech（無料のローカル音声合成）＋ HyperFrames ＋ Claude Code の3つで、ナレーション・字幕・音声付きの解説動画が作れます。動画編集ソフトは使いません。 人間がやることは 「フォルダを1つ作る」「指示を2つ出す」「Claudeの質問に答える」 だけ。後は動画の完成まで待つだけで動画ができました。 ただし前提として Node.js と FFmpeg が必要です。入っているかは Claude が最初に点検してくれるので、足りなければその場で追加して

前提：楽楽明細とは別のアプリとして作った 起きたこと：12機能を1本のプルリクにまとめた 原因：4層の名前までしか決めていなかった 対策：機械に判定させる範囲を広げ、人が見る範囲を絞る 実例：レビューで通せなかった箇所 次にやるなら：プルリクの切り方から変える チェックリスト：着手前に決めておく項目 編集後記：インタビューを終えて ラクス技術広報です。 開発本部では、各部署のAI活用の取り組みを技術広報がインタビューし、記事にしています。今回は電子請求書発行システム「楽楽明細」の新しいオプション機能を、A