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デイリーZennトレンド

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Zenn（ https://zenn.dev/ ）のトレンドから5つをピックアップし、毎日6時/18時過ぎに記事の内容を要約して投稿します。ソースコードの配布は「 https://github.com/aegisfleet/zenn-trending-to-bluesky 」で行っています。 Qiitaトレンド： @dailyqiitatrends.bsky.social GitHubトレンド： @dailygithubtrends.bsky.social

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デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 10h

今日のZennトレンド

【C#】AsyncConsoleReader - CancellationToken対応の標準入力読み取り
C#の標準入力メソッド`Console.ReadLine()`はスレッドをブロックし、入力待ちのキャンセルができません。
この課題を解決するため、筆者は`CancellationToken`に対応した標準入力読み取りライブラリ「AsyncConsoleReader」を開発し公開しました。
このライブラリは、従来のAPIを置き換える形で利用でき、CLIツールなどでインタラクティブな入力を扱う際に、外部からのキャンセル処理を容易に実装できるようにします。

【C#】AsyncConsoleReader - CancellationToken対応の標準入力読み取り

C#で標準入力を読み取りたいときにはConsole.ReadLine()などが利用できます。例えば入力と同じ文字列を出力するだけのコードならvar input = Console.ReadLine();Console.WriteLine(input);と書けるでしょう。基本的にはこれだけで十分なのですが、問題は入力待ちをキャンセルしたいとき。Console.ReadLine()はスレッドをブロック

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 10h

今日のZennトレンド

いきなりログイン画面を見せて11%のユーザーを失ったわけ
個人開発のアプリで、初回起動時にいきなりログイン画面を表示した結果、新規ユーザーの約11%が登録できずに離脱した。
原因は、無名アプリの認知度の低さや、新規登録への導線が不明確だったこと。
このためWelcome画面を追加し、新規と既存ユーザーの経路を明確に分離する改善を行った。
大手サービスの模倣は前提条件を理解し、データに基づき体験のシンプルさを追求することが重要だと学んだ。

いきなりログイン画面を見せて11%のユーザーを失った

個人開発でアプリをリリースした後、インストールされたものの新規登録せずにログインを試みて離脱するユーザーが一定数いることに気づきました。子供向け画像認識学習アプリ「KORENANI」を開発する中で、いきなりログイン画面を表示したことで、約11%のユーザーを初回起動時に失っていました。なぜこの設計がユーザーを迷わせたのか、理由を分析して改善を試みた話を共有します。母数が少ない（n=96）ので、「検証

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 10h

今日のZennトレンド

Private Link Serviceの新機能 Direct Connectを試してみた🚀
Azure Private Link Serviceの新機能「Direct Connect」がプレビュー提供された。
これにより、従来必須だったStandard Load Balancerが不要となり、Private Link Serviceの宛先に任意のIPアドレスを直接指定できるようになった。
VMやApplication Gatewayなど、従来の制約を受けずに多様なリソースへの柔軟な接続構成が可能になったことを確認した。

Private Link Serviceの新機能 Direct Connectを試してみた🚀

はじめに2025/10にPrivate Link ServiceのDirect Connect機能がPreview提供されました🎉実際に試してみながら、今回のアップデートを解説してみます！ Private Link ServiceとはPrivate Link Serviceとは、独自のアプリを利用者側のVNetからアクセスできるように公開するための仕組みです。アプリの提供者（Provider）は

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 10h

今日のZennトレンド

【結論】TypeScriptの型定義はtypeよりinterfaceを使うべき理由
TypeScriptでオブジェクトの型を定義する際は、基本的にはinterfaceを使うべきです。
Type aliasは交差型などで即時評価されるため、大規模プロジェクトでは型チェックのパフォーマンスを著しく低下させる実例があります。
一方、interfaceは遅延評価によりスケーラビリティが高く、パフォーマンスに優れます。
Type aliasはUnion型やタプル型など、interfaceでは表現できない特殊な型定義に限定して使用することが推奨されます。

【結論】TypeScriptの型定義はtypeよりinterfaceを使うべき理由

はじめにTypeScriptでコンポーネントのPropsやオブジェクトの型を定義するとき、typeとinterfaceのどちらを使うべきか、一度は悩んだことがあるのではないでしょうか。巷では「どちらでも良い」「チームで統一されていればOK」といった意見もよく見かけます。しかし、私は明確な理由をもって「基本的にはinterfaceを使うべき」だと主張します。この記事では私の実体験で遭遇したRe

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 10h

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Trocco の運用を Terraform 管理に変えてみた
データエンジニアが、GUI管理の負荷が増したデータ転送ツールTroccoの運用を改善するため、TerraformによるIaC管理に移行した。
この記事では、既存のTrocco設定をIaCへ移行するための具体的な手順を解説している。
設定の乖離を防ぐため、API情報から直接コードを作成するのではなく、既存ジョブをTerraform stateにインポートしてからコードを生成する手法を採用し、大規模なデータ連携の自動化と確実な管理体制を確立した。

Trocco の運用を Terraform 管理に変えてみた

はじめにこんにちは、メドレーでデータエンジニアをしている山邉（@beniyama）です。先日、弊社で利用中の Trocco についてこちらの記事を寄稿させていただきましたが、今後の展望として以下を挙げていました。上述の通り段々と規模が大きくなってきて GUI での管理が大変になってきているため、API や Terraform 経由でのプロビジョニングも生成 AI を絡めて試していきたいです。ht

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 22h

今日のZennトレンド

AIに指示するだけ！Web専門知識を引き出し「デジタルサイネージ」HTMLを生成するツールを開発した話
AIを活用しWeb専門知識無しでも高品質なデジタルサイネージ用HTMLを簡単に生成するツール「signage-maker」を開発しました。
自治体職員などが抱える広報資材作成の非効率性を解消し、AIによる技術の民主化で誰もがアイデアを迅速に実現できる可能性を示します。

AIに指示するだけ！Web専門知識を引き出し「デジタルサイネージ」HTMLを生成するツールを開発した話

🎯 この記事の対象読者自治体・公共機関の職員さん（特に広報やDX担当の方）情報周知・広報資材づくりに「時間が溶けてる…」と感じている方Webの専門知識はないけど、AIを使って何か便利なものを作ってみたい方Google Colab でサクッと動くツールに興味があるエンジニア 💡 この記事を読むと得られることGoogle Colab と Python (ipywidgets) だけで、実用的なWeb

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 22h

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【図解】ゼロ知識証明のPLONKとは？Groth16との違いを世界一わかりやすく解説！
ゼロ知識証明（ZKP）技術の中でも特に重要なPLONKとGroth16を比較解説します。
Groth16は最速ですが、プログラムごとに面倒な初期設定（Trusted Setup）が必要です。
一方、PLONKは一度の設定で多様なプログラムに対応できる普遍性と柔軟性を持ちます。
この開発のしやすさから、PLONKはzkEVMなどの最先端Web3プロジェクトにおいて現在の主流となりつつあります。

【図解】ゼロ知識証明のPLONKとは？Groth16との違いを世界一わかりやすく解説！

はじめに「ゼロ知識証明（Zero-Knowledge Proof, ZKP）」という言葉を耳にしたことはありますか？ 🤔Web3やブロックチェーンの世界で、プライバシー保護やスケーラビリティ問題※を解決する魔法の技術として、今大きな注目を集めています。スケーラビリティ問題ブロックチェーンの利用者が増えることで、取引の処理が遅れたり手数料が高騰したりする問題のこと。ゼロ知識証明には様々な種類があり

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 22h

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進捗報告のやり方 - Slava Akhmechet
効果的な進捗報告を行うための具体的なノウハウを提供する。
報告者は、読み手への信頼構築を重視し、進捗状況の証拠を積み重ねる必要がある。
報告頻度はランダム性を持たせて期待感を維持し、事前に「ヘッドライン」を想定して内容を準備する。
常に一文の要約とプロジェクト目標を冒頭に示し、意図的なサプライズを含める。
不快な情報は段階的に伝え、過去の報告との変更点は明確に認める。
報告は仕事に焦点を当て、懸念事項も正直に述べることで、読み手が問合せ不要で現状を把握できるようにすることが目的である。

進捗報告のやり方 - Slava Akhmechet

この文章は、Slava Akhmechet氏の書いたブログ・エントリHow to send progress updatesを日本語に翻訳した文章です本人から翻訳の許可をいただき、翻訳を行いました良質な文章を紹介できる機会をもらえたことを、この場で感謝します価値のある仕事をしていると、遅かれ早かれ人々は興味を持ち、進捗状況の報告を求めるようになる。進捗報告のやり方は、四半期ごとの投資家向け報告、上

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 22h

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【MotionBuilder】UnboundWrapper とエラー対策
MotionBuilderのPython SDKにおけるUnboundWrapperとそのエラー対策を解説する。
まずPythonの変数、オブジェクトの参照、名前空間、そしてC++コードをPythonに公開するWrapperの仕組みといった基礎概念を説明する。
MotionBuilder SDKはOpen Reality SDKのラッパークラスを介してC++データに間接的にアクセスしており、開発者がこの構造を理解し、エラー発生時の適切な対処を可能にすることを目指す。

【MotionBuilder】UnboundWrapper とエラー対策

はじめに今回の記事では、MotionBuilder の Python SDK 開発における UnboundWrapper、およびそのエラーに焦点を当てて解説します。前半の1章・2章で、Python の基本的な知識と MotionBuilder における重要な Python Wrapper の動作を解説します。また、後半の3章で、UnboundWrapperError の発生ケースと対策例を紹介し

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 22h

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UnityのアプリにLevelPlayで広告を実装する
UnityアプリケーションにLevelPlay広告メディエーション9.0.0以降を導入するガイドです。
UnityとLevelPlayのダッシュボード設定（アカウント連携、Ad Unit ID作成、テスト端末登録）や、必要なSDKの導入手順を解説します。
また、iOSのATT対応やリワード、インタースティシャル、バナー広告表示に対応したC#広告マネージャースクリプトの実装例を詳細に示し、最新の広告実装手順を体系的に提供します。

UnityのアプリにLevelPlayで広告を実装する

Unity LevelPlay 広告実装ガイド（2025年版）概要Unity LevelPlayを使用した広告実装の手順を解説します。LevelPlay Mediation 9.0.0に対応した実装方法を紹介します。今回はリワード広告のみのテストになります。必要なもの(私の環境)Unity 2021.3 以降推奨LevelPlay アカウントiOS: Xcode 14.0 以降Android

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 1d

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SDカードが壊れにくいラズベリーパイ（initramfsとは何か？）
SDカードの書込み回数上限や電源遮断による破損を防ぐため、Raspberry PiでSDカードへの書込みを禁止しつつシステムを稼働させる技術を紹介する。
これは、Linuxシステムにおいて、ルートディレクトリをOverlayFSで構築し、その上層をRAMベースのファイルシステムであるtmpfsで構成することにより実現される。
記事では、tmpfs、OverlayFSの仕組み、およびそれらを導入するためのOSの起動シーケンスについて解説している。

SDカードが壊れにくいラズベリーパイ（initramfsとは何か？）

何の話？ラズベリーパイ(カードサイズのコンピュータ)RAMベースファイルシステムについてOverlayFSについてSquashFSについて起動シーケンスについてinitスクリプトの書き方 (busybox ash)initramfsイメージの作り方はじめにRaspberry Piは、安さが取り柄のSBC（シングルボードコンピュータ）です。安さのために部品点数が抑えられており、eMMCなどの記録

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 1d

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iOS ファーストな CMS をショートカットで構築する
Webサイトの更新をiPhoneから手軽に行うため、iOSのショートカット機能とGitHub REST APIを活用したCMSツール群を構築した。
このシステムは、GitHubリポジトリ内のファイルや画像に対し、作成・読み取り・更新・削除（CRUD）の操作をスマートフォンから実行することを可能にする。
写真アプリからの直接投稿やサイト上での編集・削除機能を実現し、個人の小規模サイト運用に最適な管理環境を整備した。

iOS ファーストな CMS をショートカットで構築する

Web サイトの更新を iPhone から手軽にやりたい。たどり着いたのはショートカットで作る CMS ツール群でした。作った Web サイト1日につき、画像1枚と短いテキストが入る日記サイトです。SNS ライクな投稿ボリュームなので、絶対にスマホから更新したい。https://diary.yamatoiizuka.com/ CMS の要件ビルドは GitHub Actions で走らせるものと

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 1d

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Dockerでpgvectorを導入｜既存PostgreSQLをRAG対応ベクトルDBに拡張する手順
RAG構築において、既存のPostgreSQL資産を活用できるpgvectorの優位性を解説する。
pgvectorは、RDS環境に拡張機能として導入できるため、新たな専用データベースを増やすことなく、コストを抑えてベクトル検索を実現する。
導入の容易さ、運用の一元化、SQLでの操作が可能であり、「既存環境を活かしつつRAGを導入したい企業」にとって最もバランスの取れた選択肢である。
記事後半ではDockerでの具体的な環境構築手順を紹介する。

Dockerでpgvectorを導入｜既存PostgreSQLをRAG対応ベクトルDBに拡張する手順

はじめに RAG構築でpgvectorが採用される理由「RAGを導入したいけれど、どのベクトルDBを選べばいいのか分からない」そんな声を多く聞くようになりました。生成AIの普及により、企業でもRAG構築が急速に進んでいます。中でも、PostgreSQLの拡張機能であるpgvectorは、多くの現場で採用が進むベクトルDBとなっています。理由はシンプルで、既存のRDS（PostgreSQL）環境と

デイリーZennトレンド @dailyzenntrends.bsky.social · 1d

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AWS BedrockでAthenaを操作する分析AIエージェントを作ってみた
AWS BedrockのClaude 3 Sonnetを利用し、AWS Athenaの操作を自動化するAIデータアナリストエージェントを構築した。
このシステムは、利用者の質問に対し、AIが自動でSQLを生成・実行し、シェアサイクルのオープンデータ（Divvy）を分析する。
Lambdaを経由してAthenaと連携し、クエリ結果を自然文で要約して返す仕組みを詳細に解説している。

AWS BedrockでAthenaを操作する分析AIエージェントを作ってみた

🎯 はじめにAWS Bedrock で Claude モデル（Claude 3 Sonnet）が利用可能になったので、Athena を経由してオープンデータを分析する「AIデータアナリストエージェント」を構築してみました。Claude が自動で SQL を生成し、Athena でクエリを実行、結果を自然文で要約して返す構成です。 🗺 構成概要Bedrock (Claude 3 Sonnet):

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AIに指示するだけ！Web専門知識を引き出し「デジタルサイネージ」HTMLを生成するツールを開発した話
Web専門知識がない自治体職員でも、AIに指示するだけでリッチな表現を含むデジタルサイネージ用HTMLを生成するツール「signage-maker」を開発した事例を紹介しています。
これは、広報資材作成にかかる現場の「時間溶ける問題」を解決するCivicTechの取り組みです。
AIを優秀な相棒として活用することで、これまで専門知識や高額な予算が必要だった現場の課題を、誰でも迅速にデジタルで解決できる可能性を示し、真のDX加速へのきっかけを提供します。

AIに指示するだけ！Web専門知識を引き出し「デジタルサイネージ」HTMLを生成するツールを開発した話

🎯 この記事の対象読者自治体・公共機関の職員さん（特に広報やDX担当の方）情報周知・広報資材づくりに「時間が溶けてる…」と感じている方Webの専門知識はないけど、AIを使って何か便利なものを作ってみたい方Google Colab でサクッと動くツールに興味があるエンジニア 💡 この記事を読むと得られることGoogle Colab と Python (ipywidgets) だけで、実用的なWeb

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マウス不要！Git 操作を爆速化する「lazygit」が手放せない
本記事は、Git操作を劇的に効率化するTUIツール「lazygit」を紹介する。
lazygitはターミナルの速度感とGUIの直感性を両立し、キーボード操作のみで日常の作業から複雑なリベース、チェリーピックまでを簡単に行える。
従来の手間がかかるGitコマンド操作の煩雑さを解消し、開発者が思考を中断することなくスムーズに作業を進めるための具体的な使い方と導入メリットを解説する。

マウス不要！Git 操作を爆速化する「lazygit」が手放せない

こんにちは！株式会社AI Shift で Web フロントエンドエンジニアをしている辰川です！今回は、筆者が愛用している Git の TUI ツールである lazygit について紹介します。https://github.com/jesseduffield/lazygit Git 操作、こんなことで困っていませんか？git add して git commit して git push ...。日々の

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【2025/10/17最新アプデ】Claude Code 2.0.20、エージェントスキルの導入とチーム配布の解説
カンリーテックブログは、Claude Code 2.0.20で導入された新機能「エージェントスキル」を解説する。
これは専門知識をパッケージ化し、Claudeがリクエストに応じて自律的に呼び出す機能だ。
既存のCLAUDE.mdやスラッシュコマンドと異なり、コンテキスト圧迫を抑えつつ、プロジェクト固有の知識精度を高め、生産性を向上させる。
個人、プロジェクト、プラグインの3形式で導入・チーム共有が可能であり、具体的なスキル自作手順を紹介する。

【2025/10/17最新アプデ】Claude Code 2.0.20、エージェントスキルの導入とチーム配布の解説

はじめにこの記事は、本日2025/10/17にリリースされたClaude Code 2.0.20以降に利用が可能となった、スキルを自作導入する方法や、チーム内で配布するための方法を解説する記事です。公式のドキュメント記事（日本語版はまだ無い）を、まずはご確認ください。https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/skillsカスタムスラッシュコマンド、サ

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Claude Skillsを使ってみた - システムプロンプト的なカスタマイズが面白い
Claudeの「Skills」機能は、AIの動作を事前に定義し、特定のタスクに対してシステムプロンプト的に動作をカスタマイズするものです。
再利用性が高く、定型的な記事作成や外部連携など、様々なタスクを効率化できます。
スキル自体を作成する「skill-creator」などの標準機能も強力で、スキルファイルを簡単に共有・管理できる点が大きな利点です。

Claude Skillsを使ってみた - システムプロンプト的なカスタマイズが面白い

はじめに最近、Claude（claude.ai）に「Skills」という機能が追加されました。これは、Claudeの動作をカスタマイズできる機能で、使ってみたところかなり便利だったので紹介します。一言で表すと、Claude Skillsはシステムプロンプトのようなものだと思います。特定のタスクに対して、Claudeの動作を事前に定義しておくことができます。この記事では、実際にいくつかのスキルを作

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Ryzen AI Max+ 395 で LLM 推論速度を比較
AMD Ryzen AI Max+ 395を搭載した環境で、LLM（gpt-oss:20b）の推論速度をCPU、GPU、NPUで比較測定した結果、速度はGPUが最も速く、次いでCPU、NPUの順となった。
強力なCPUを搭載し電力供給が安定しているデスクトップ環境では、NPUの優位性は限定的であり、LLMの高速実行にはGPUの利用が推奨される。

Ryzen AI Max+ 395 で LLM 推論速度を比較

はじめにAMD Ryzen AI Max+ 395 を搭載した EVO-X2 で、gpt-oss:20b を CPU/GPU/NPU で動作させて処理速度を比較します。!本記事は Claude Code の生成結果をベースに編集しました。測定環境プロセッサ: AMD Ryzen AI Max+ 395（16コア）OS: Windows 11 Pro 24H2モデル: gpt-oss:20bソフ

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[レポート] Claude Code Meetup Tokyo #ClaudeCodeMeetupTokyo
AIコーディングツール「Claude Code」の活用事例や最新知見を共有したイベントレポートです。
コンテキストエンジニアリングやサブエージェントなどの高度な技術、利用状況の可視化を通じた開発体験の向上策など、Claude Codeを業務で最大限に活かす方法が論じられました。

[レポート] Claude Code Meetup Tokyo #ClaudeCodeMeetupTokyo

2025年10月17日(金)、Claude Codeに関するイベント『Claude Code Meetup Tokyo』がオフライン(株式会社メルカリ@六本木)、オンライン(YouTube Live)のハイブリッド形式で開催されていました。現地参加：https://luma.com/odebilsoオンライン視聴：https://aiau.connpass.com/event/369265/個人的

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マウス不要！Git 操作を爆速化する「lazygit」が手放せない
キーボード操作のみでGit作業を爆速化するTUIツール「lazygit」を紹介します。
これはターミナルの速度感とGUIの直感的な分かりやすさを両立させます。
日々のコミットやブランチ操作はもちろん、複雑なインタラクティブリベースやチェリーピックなども、簡単なキー操作で実現可能です。
lazygitの導入方法、基本的な使い方、高度な活用法、そして高いカスタマイズ性を解説し、開発効率を劇的に向上させるその魅力を伝えています。

マウス不要！Git 操作を爆速化する「lazygit」が手放せない

こんにちは！株式会社AI Shift で Web フロントエンドエンジニアをしている辰川です！今回は、筆者が愛用している Git の TUI ツールである lazygit について紹介します。https://github.com/jesseduffield/lazygit Git 操作、こんなことで困っていませんか？git add して git commit して git push ...。日々の

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【2025/10/17最新アプデ】Claude Code 2.0.20、エージェントスキルの導入とチーム配布の解説
Claude Code 2.0.20で追加された「エージェントスキル」の自作・チーム配布について解説します。
スキルは、モデルが自律的に専門知識を呼び出す機能で、CLAUDE.mdによるコンテキストの圧迫を防ぎ、AIの精度とチームの生産性を向上させる新たな方法です。

【2025/10/17最新アプデ】Claude Code 2.0.20、エージェントスキルの導入とチーム配布の解説

はじめにこの記事は、本日2025/10/17にリリースされたClaude Code 2.0.20以降に利用が可能となった、スキルを自作導入する方法や、チーム内で配布するための方法を解説する記事です。公式のドキュメント記事（日本語版はまだ無い）を、まずはご確認ください。https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/skillsカスタムスラッシュコマンド、サ

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Claude Skillsを使ってみた - システムプロンプト的なカスタマイズが面白い
Claude Skillsは、Claudeの動作を特定のタスクに合わせてカスタマイズし、再利用可能にするシステムプロンプト的な機能です。
スキルはファイルとして管理でき、共有も容易です。
タスク完了通知や記事作成など、定型業務の自動化に有効であることを実例を交えて紹介しました。
スキル作成を支援するskill-creatorのような標準機能も強力であり、AIアシスタントの活用度を高めます。

Claude Skillsを使ってみた - システムプロンプト的なカスタマイズが面白い

はじめに最近、Claude（claude.ai）に「Skills」という機能が追加されました。これは、Claudeの動作をカスタマイズできる機能で、使ってみたところかなり便利だったので紹介します。一言で表すと、Claude Skillsはシステムプロンプトのようなものだと思います。特定のタスクに対して、Claudeの動作を事前に定義しておくことができます。この記事では、実際にいくつかのスキルを作

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Ryzen AI Max+ 395 で LLM 推論速度を比較
AMD Ryzen AI Max+ 395環境において、LLM（gpt-oss:20b）の推論速度をCPU、GPU、NPUで比較測定した結果、速度はGPU＞CPU＞NPUの順となった。
強力なCPUとGPUが利用可能で電力供給に余裕があるデスクトップ環境では、NPUの優位性は限定的である。
消費電力の効率化やCPU負荷軽減といったNPUの特性は、この測定では速度の優位性につながらなかった。
したがって、Ryzen AI Max+ 395でLLM推論を実行する場合、GPUでの実行が最も推奨される。

Ryzen AI Max+ 395 で LLM 推論速度を比較

はじめにAMD Ryzen AI Max+ 395 を搭載した EVO-X2 で、gpt-oss:20b を CPU/GPU/NPU で動作させて処理速度を比較します。!本記事は Claude Code の生成結果をベースに編集しました。測定環境プロセッサ: AMD Ryzen AI Max+ 395（16コア）OS: Windows 11 Pro 24H2モデル: gpt-oss:20bソフ

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[レポート] Claude Code Meetup Tokyo #ClaudeCodeMeetupTokyo
本記事は「Claude Code Meetup Tokyo」のイベントレポートである。
Claude Codeを用いた未経験者のiOSアプリ開発事例や、使用量可視化ツール「ccusage」が開発者体験に与えた影響、大規模開発で不可欠となるContext Engineeringの手法など、業務でClaude Codeを最大限に活用するための最新かつ実践的な知見が共有された。

[レポート] Claude Code Meetup Tokyo #ClaudeCodeMeetupTokyo

2025年10月17日(金)、Claude Codeに関するイベント『Claude Code Meetup Tokyo』がオフライン(株式会社メルカリ@六本木)、オンライン(YouTube Live)のハイブリッド形式で開催されていました。現地参加：https://luma.com/odebilsoオンライン視聴：https://aiau.connpass.com/event/369265/個人的