AIコーディング

自分のパソコンでコマンドを実行させる以上、不安になるのは当然です。許可の仕組みがどこまで守ってくれて、どこからは守らないのかを、公式の記載を確認したうえで整理します。

スラッシュコマンドは60個近くあります。全部覚える必要はありません。毎日使っているものだけに絞って、何がどう効くかを書きます。許可の仕組みもここで整理します。

「何でもできる」でも「エンジニア専用」でもありません。実際に業務システムを1つ作りきって見えた、はっきりした境界線を書きます。できないことのほうが重要です。

「npm install が必要」と書かれた解説を見て止まっている人へ。現在は推奨方法が変わっていて、Node.jsを入れずに1行で導入できます。詰まりやすい点も含めて手順をまとめます。

名前が似ていて、同じ料金プランに入っていて、使うと上限も共有されます。それでも用途はまったく別です。両方を毎日使って分かった、選び分けの基準を書きます。

「月20ドルで何回使えるのか」を知りたくて調べても、どこにも回数が書いてありません。書いていないのには理由があります。上限が実際どう決まっているかと、Proで足りるかの判断基準を整理します。

技術構成やコーディング規約を丁寧に書いても、作業はあまり速くなりませんでした。実際に運用している187行のCLAUDE.mdを見直したら、有効に効いていた部分は4種類だけでした。

MakeはMCPに対応していて、Claude Codeから直接シナリオを操作できます。実際に繋いで分かったのは、便利さより先に「何を触らせるか」を決める必要があるということでした。

経営データの更新を毎日、SEOの数値分析を毎週、自動で回しています。作ってみて分かったのは、処理内容より「動かない条件」をどう書くかで運用が決まるということでした。実際のタスク定義をもとに書きます。

同じ指示を毎回打ち直していませんか。手順が決まっている作業をスキルとして登録したところ、指示が一言で済むようになりました。実際に作ったスキルの中身をそのまま公開します。

設計・実装・レビュー・実行・雑務・執筆で6体に分けています。分けてみて分かったのは、効いているのはモデルの使い分けよりも「何を触らせないか」の設定でした。実際の構成をそのまま公開します。

カレンダー、メール、スプレッドシート、ブラウザ。外部サービスを繋ぐと作業は速くなりますが、繋いだ分だけ手が届く範囲が広がります。実際に運用して気をつけていることを書きます。

漢字の書き順を判定する学習アプリを、まずClaude Codeで作り、その土台をChatGPTで発展させました。同じ題材を両方で触った結果、「どちらが優れているか」という問いの立て方そのものが間違っていたと分かりました。

Claude Codeで小学生向けの漢字学習アプリを作り、公開までやりました。1画ごとに「とめ・はね・はらい」を採点する部分まで内製しています。何ができて何ができなかったかを、実物ベースで書きます。

両方に月20ドルずつ払って、学習アプリ2本・企業サイト・業務自動化を実際に作りました。機能表を並べるのではなく、自分がどちらに何を投げているかという実際の分担を公開します。