ai workflow

"ビフォーアフター。5分で完成。ワンショット。私は文字通り硬直するほど驚いています。"

"会話が長くなり履歴が肥大化すると、モデルの注意が分散し、制約遵守率の低下、コスト増、レイテンシ (遅延) の増加、コンテキストウィンドウの上限到達が起こりやすくなります。"

"何ヶ月にもわたってAIワークフローを構築し、最高のプロンプトを保存し続けてきました。ついにそれらを10のニッチパックにまとめました。"

"「軽い定型処理だから Haiku で十分」の意図で入れていた model: haiku の 1 行が、Opus セッションで呼んだときに逆に /compact を誘発していました。"

"Overall, from my tests, this vae produces identical results to original, but at 3x less vram, and at better speed."

""Workflow is a defined sequence of operations, specifying who does what in which order.""

"真の自動化とは、単にデータを移動させることではなく、ビジネスを直接実行することであるべきだ。もしシステムが、実際の作業を完了させることなくメッセージを転送するだけなら、それは単に情報のノイズを増やすだけになる。"

"それでお金を稼げるかもしれませんが、Claudeは仕事から意味を奪ってしまいました。書くこと、デザインすること、小さな問題を解決することから、喜びが消えてしまったのです。"

"OpenAIは、ネイティブサンドボックス実行とモデルネイティブハーネスを使用してAgents SDKを更新し、開発者がファイルやツール全体で安全で長時間実行されるエージェントを構築できるようにします。"

"従来は「どう実装するか」が中心だったが、今後は「AIに何をさせるか」「AIにどう判断させるか」「AIが誤らない仕組みをどう作るか」が設計の中心となる。"

"しかし、「ツールをどのように使うか」を考えることは、ツールを使うことよりも刺激が少ないかもしれません。しかし、それはより重要である可能性があります。"

"要件定義で本当に欲しいのは、思いつきで答えるAIではない。必要なのは、曖昧な話を構造化し、足りない前提を聞き返し、最後にレビュー可能な形へ整える進行役である。"

"本記事では、GitHub CopilotとClaude Codeを組み合わせて、Raspberry Pi 5上で24時間稼働する自律AIエージェントを構築した実践記録を紹介します。"

"ハーネスエンジニアリングは、AIエージェントの出力品質と再現性をルール・スキル・フック・メモリ・フィードバックの5要素で高める環境設計手法です。「どんな環境で働かせるか」を設計します。"

"「フェーズを分けることで、各 AI 呼び出しに明確な『役割』が生まれる前フェーズの出力がコンテキストとして渡るため、後段の精度が上がるこの『役割の明確化』こそ、パイプライン型の強みそのものだ。」"

"cc-safe-setupには650以上のexample hookがあるが、「全部入れる」のは無意味だし、「1つずつ読んで選ぶ」のは現実的じゃない。"

"MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、この問題を解決するための仕組み。ひとことで言うと：AIが外のアプリやサービスを「直接」操作できるようにする、共通のルール（プロトコル）。"

"かなり微調整を各項目やった結果 見出しは小見出しだけ出すのが一番ですな"

"思い出そうとする時間がゼロになり、その時間は「新しいことを考える時間」に変わった。今はプロジェクトごとにCLAUDE.mdを200〜400行で維持している。"

"医療行政のワークフローを自動化するAIネイティブプラットフォームであるLuminaiは、3800万ドルのシリーズBを調達し、総資金調達額は6000万ドルに達しました。"

"5日間で48PR、80コミット超。テストカバレッジを維持しながらパフォーマンス最適化（バンドルサイズ190MB削減、セッション応答383ms → 100ms以下）も完了した。"

"多くの人はAIをチャットや予測に関するものと期待していますが、その価値の大部分は構造化された自動化からもたらされます。次に何が起こるべきかを決定し、それが「実際に起こる」ことを確実にするのです。"

"1つのAIに全部任せると、自分で書いたコードを自分でレビューする形になりがちです。人間と同じで、書いた本人って盲点に気づきにくいんですよね。2つのAIに独立して意見を出させると、片方が見落としている点をもう片方が拾ってくれます。"

"2026年1月、Miroは「AI Workflows」を発表しました。これは、チームがすでに共同作業を行っているキャンバス上で直接機能し、ボード上のすべての情報を活用するエージェントシステムです。"

"「結果だけ返してくれればいい」ならサブエージェント、「Teammate同士が発見を共有し、互いの意見に異議を唱え、自律的に調整する必要がある」ならAgent Teamsを選びましょう。"

"解決策は「ワークスペース共通のルール」と「プロジェクト固有のルール」を明確に分けることだ...Claude Codeは全文を読み込みながら、作業対象のディレクトリを判定し、関連セクションに優先度をつけてくれる。"

"Spec-Driven Development（仕様駆動開発）の核心は、コードの前に仕様を書くこと、仕様を階層化すること（プロジェクト → 機能 → タスク）、そして仕様に書かれていないことは何もしないことです。"

"AI画像生成を使っていると、モデル選定より先に「プロンプトをどう管理するか」が問題になることが多いです。"

"この問題に何度もハマった末にたどり着いた原則があります。「一つのスキルの中で、決定論的な処理と非決定論的な処理を見極めろ。決定論的な部分はシェルスクリプトに逃がせ。」"

"ここにプロジェクトの文脈を書くことで、チーム全員とAIが同じ前提で動ける。"