「LGTM 🚀」 このたった4文字、何回書いてきただろう。 PRが来て、差分を見て、ロジックを追って、「まあ問題なさそうだな」でApprove。正直、金曜の夕方に来た30ファイル変更のPRに対して、全行を真剣に読んだかと聞かれたら——答えに詰まる。 たぶん、あなたもそうだと思う。 はじめに 認証・認可、入力バリデーション、そのあたりを「ちゃんとやってるつもり」で何年もやってきた。 でも最近、自律型AIエージェントにセキュリティテストを任せてみたら、僕が一番信頼していた「人間のコードレビュー」が、実は一番のザルだったと気づいた。 ツールを入れて満足する話じゃない。もっと手前の話だった。...

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はじめに 最近、Claude Codeに Agent Teams という実験的機能が登場しました。 複数のエージェントをチームとして同時に動かし、並列で開発・テスト・レビューを進められる仕組みです。 この機能を使い込む中で、Agent Teamsを本格的に使うなら、チーム編成そのものをどう設計すべきかがボトルネックになると感じました。 After enabling agent teams, tell Claude to create an agent team and describe the task and the team structure you want in natu...

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CLAUDE.md は、Claude Code の性能を最大限に引き出すための最も重要な設定ファイルです。しかし、「とりあえず全部書いておけばよい」というものではありません。本記事では、内部メカニズムを踏まえた効果的な書き方を解説します。 CLAUDE.mdとは何か CLAUDE.md は、プロジェクトルートに配置する Markdown ファイルです。Claude Code はセッション開始時にこのファイルを自動的に読み込み、記述された内容を会話のコンテキストに含めます。LLM はセッション間の記憶を持たないため、CLAUDE.md にコーディング規約やビルドコマンドを記述しておくこ...

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導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。 今回は、なぜClaude Codeがベクトル検索[1]ではなく、agentic search(Agentic RAG)を利用しているのかを簡単に解説していこうと思います。 https://x.com/bcherny/status/2017824286489383315?s=20 Claude Codeの初期バージョンではRAGとローカルのベクトルDBを使用していたが、agentic searchの方が概ね優れていることがすぐに判明した。agentic searchはよりシンプルで、セキュリティ、プライバシー、情報の鮮度、信頼...

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! 【連載】Gemini × NotebookLM で構築する最強の外部脳 ナレッジベース編：全チャット履歴を NotebookLM に食わせる エージェント活用編：蓄積した履歴から自分専用 Gem を量産する（本記事） 1. 【課題】「ただの検索」から「文脈を理解した対話」へ 前回はデータの準備をしましたが、今回はそのデータを**4人の専門家（エージェント）**として動かし、毎日使えるレベルまで効率化します。 過去の記事で、 Gemini の全履歴を NotebookLM に集約し、検索・分析ができる環境を構築した話を載せました。 https://zenn.dev/minip...

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