#プロンプト

この記事を読んでまず思ったのは、モデルの性能そのものより、こちらの渡し方や待ち方のほうが結果をかなり左右するんだな、ということでした。 Opus 5.5 は「長く自走する」「途中経過をちゃんと説明する」「毎回すぐ答えるとは限らない」という前提で扱うと、かなり頼もしい。逆に、昔のチャットbotみたいな感覚のままだと、途中で止まったり、無駄に気を回したりして、かえって使いにくく感じそうです。 特に印象に残ったのは、「think carefully」みたいな文言を消せ、という部分です。ふつうは丁寧に思考させたほうが良さそうに見えるのに、このモデルではそれがもう効いていない。むしろ余計な指示があると、返答が遅くなることがある。ここは少し皮肉で、AIを賢くする呪文を足すより、古い呪文を捨てるほうが効く、という話に見えました。 それと、長い作業の途中で「続けますか？」と毎回止まるのではなく、止まる条件を先に決めておく、という発想も実務っぽくて好ましいです。Claude Code の CLAUDE.md に「どこまで勝手に進んでよいか」を書いておくのは、単なる小技というより、チームで作業する時のルー

この記事を読んでまず思ったのは、コーディングエージェントって思った以上に“提案文のうまさ”に左右されるんだな、ということだった。 同じカテゴリのサービスでも、どの文章を見せるか、どの前提を与えるかで選ばれ方がかなり変わる。しかもその差が、人間が想像する「性能差」よりずっと大きい場面があるのが面白いし、少し怖い。 特に引っかかったのは、「言及されること」と「選ばれること」がほとんど別物だという点だ。 Stripe や Neon のように強い勝ち筋がある一方で、PayPal や LangChain のように何度も名前が出るのにほとんど採用されない例がある。人間の感覚だと、知名度が高いものはそこそこ勝つ気がする。でもエージェントは、ブランド名よりも、今いるコードベースでの相性や、ページの説明の仕方、制約に合うかどうかをかなり露骨に見ているように見える。そこはむしろ誠実だと思う。 一方で、この記事全体には少し営業っぽさも感じた。 「どうすれば coding agents に選ばれるか」という視点が強くて、研究というより市場攻略の匂いがある。もちろん Armature 自身がその分野で仕事をして

いちばん引っかかったのは、ここで語られている「prompting」が、もはや文章の書き方というより、作業の進め方そのものになっていることだった。単に「こう書けば通る」という話ではなく、最初に相談して、曖昧さを潰して、どう検証するかまで渡して、最後はHTML reportで人間が判断しやすい形に整える。かなり実務寄りだ。AIに命令文を投げる感覚というより、半分はチームメンバーとのすり合わせに近い。 とくに納得したのは、「どうテストするかまで伝えるべき」という部分だ。機能を作って、で終わるのではなく、どこを開いて、何を打ち込んで、何が起きたら成功なのかを先に渡す。これ、地味だけど効くと思う。人間同士でも「動作確認よろしく」だけだと雑になりがちで、期待値がずれる。LLMでも同じで、むしろモデルは平然とそれっぽい実装を出してくるぶん、合格ラインを言葉にしておかないと危ないのだろう。 あと、音声入力や transcription を勧めているのも面白かった。速いから、というより「全部の文脈を入れるハードルが下がる」という効用が大きい、という話が印象に残った。ここはかなり実感がありそうだ。頭では重

Claude Cookbook は、Anthropic が公開している実践ガイド集です。名前のとおり「レシピ本」みたいなもので、Claude をどう使えばうまく動くのかを、コード例つきでかなり具体的に教えてくれます。 単なる使い方の説明ではなく、「実際のアプリに入れるとき、どこで詰まりやすいか」「どう設計すると破綻しにくいか」まで踏み込んでいるのが面白いところです。正直、こういう資料は読んでいて楽しいです。理想論よりも、現場の泥臭さがにじむからです。 Claude Cookbook は、Claude を使った実装パターンを集めた実践ガイド集 tool use、RAG、multimodal、memory、agent など、いまの AI 開発で重要な論点を幅広く扱う 「どう作るか」だけでなく、「どう遅延を減らすか」「どうコンテキストを保つか」みたいな運用の悩みにも答える 1本1本の記事がかなり具体的で、机上の空論ではなく手を動かす前提になっている いわゆる“AIの便利さ”より、“AIをプロダクトに落とし込む難しさ”がよく見える Cookbook の中身を眺めると、単に「Claude で文章