症状Windows 環境で CDK のデプロイコマンド（cdk deploy や npm run cdk:deploy など）を実行すると、以下のエラーが出てデプロイが失敗する。ValidationError: Failed to bundle asset ...,bundle output is located at C:\...\cdk.out\bundling-temp-xxx-building:Error: EPERM: operation not permitted,rename 'C:\...\cdk.out\bundling-temp-xxx-building...

CEO1名+AIで9部門を運営する著者が、実際に構築・運用中の全自動化パイプラインを完全公開。Hooks、Skills、MCP、launchdを組み合わせ、記事毎日自動公開、SNS27件/日自動配信、Slack朝ダイジェスト、ダッシュボード常時稼働を実現した実践ノウハウを全12章で体系的に解説。

「安全構造は最初から─Anthropicコード流出事件が示す設計原則」 前提：既存記事との関係第1回（既存）： https://zenn.dev/tokuni/articles/449d2efa10b1e5NRA-IDEの思想・原則・混用禁止を宣言した記事本記事は関連部分があるので（続編）とします：実事件を起点に「なぜ構造設計が必要か」を具体的に ① 冒頭：事件の提示2026年3月31日、AnthropicのClaude Codeのソースコード51万2千行が流出した。原因はたった一行の記入漏れ。*.map.npmignore にこの一行がなかった。たった、そ...

散逸した意思決定を一箇所に集めようAI コーディングツールの計画モード出力をレビューするとき、全体を毎回読んでいないだろうか。品質にこだわる人ほど丁寧にレビューしたい。だが、それは疲れる。判断の根拠（WHY）が間違っていれば、実装の詳細（HOW）も間違っている。 だからこそ、まず判断を確認する方が効率的だ。この記事では、AI の出力に Key Decisions セクション（意思決定セクション）を設けることで、散逸した「なぜそう判断したか」を 1 箇所に集約し、レビュー負荷を下げるプラクティスを提案する。ADR の紹介やツール比較ではない。「品質を重視して AI と開発する人」...

最近、何かがおかしい。Antigravityを本格的なエージェントワークフローで使っている人なら、感じているはずです。出力が文の途中で切れる。複雑なタスクが原因不明で失敗する。エージェントが、以前より「小さく」なったように感じる。私は2日間かけてその原因を調査しました。苦情としてではなく、エンジニアリングチームの仕事を少しでも楽にするための技術的な貢献として共有します。 自己紹介AI Ultra契約者（$249.99/月）です。以前はCursorを使っていましたが、ローンチ時にAntigravityのほうが明らかに優れていたので乗り換えました。エージェントの能力はそれまで使ったど...

TL;DR今まで沢山発表されてる、開発者向けのスキルには、Gitの戦略も入ってるけど 開発者向けだったと思います、なので再発明してもいいかなと思ってGitをうまくやってくれるスキルを作りました。この記事では、なぜ作ったのか、どういう仕組みか、実際に使うとどう見えるかを書きます。 Gitは便利だけど、使える人が限られているGitというバージョン管理の仕組みが昔からあります。ファイルの変更履歴を記録してくれるツールで、開発者にとっては空気のような存在です。ただし、Gitを使うには前提知識が必要です。というか最初は概念とコマンドを分かるまで難しくて自分も苦労したと思う。全部を分...

AI開発の現在地 — 速さの代償2025年、AI駆動開発は爆発的に普及した。GitHub Copilotの補完に始まり、CursorやWindsurf、Claude Codeといったエージェント型ツールが次々と登場し、「プロンプトを書けばコードが出てくる」時代が現実になった。だが、速さには代償がある。Veracodeが100以上のLLMを対象に実施した調査（2025 GenAI Code Security Report）では、AI生成コードの45%がOWASP Top 10に該当するセキュリティ脆弱性を含んでいた。しかもこの数値は、モデルが大型化・新型化しても改善していない。L...

AIソフトウェアエンジニア「Devin」を実際にチームで運用してきた知見をもとに、導入検討から運用最適化までを体系的にまとめた実践ガイドです。前半ではDevinの基礎からアカウント作成・初回セッションまでを丁寧に解説。後半ではコスト最適化、マルチリポジトリ運用、Claude Codeとの使い分けなど、実運用で差がつくノウハウをTips形式で網羅しています。導入を検討中の方にも、すでに使い始めて「もっと活用したい」と感じている方にもおすすめの一冊です。Devinの導入支援も行っておりますので、お気軽にお問い合わせください。

TL;DRAI 生成コードのビジネスロジックの誤りは人間の 75% 多い（CodeRabbit、470 PR 分析）「コードが正しく動くか」はツールに任せろ。人間が見るべきは 「正しいことをしているか」AI は局所最適なコードを書く。設計の意図・セキュリティの意図・チームの暗黙知は コードの差分には現れない5 つの観点と具体的チェックリストで、明日のレビューから使える3 ヶ月前、認証フローに手を入れた PR があった。コードは整然としていて、テストは全部グリーン。AI が書いたコードをシニアエンジニアがレビューして LGTM を出した。本番デプロイの 3 ヶ月後...

「うちの社員、全員バラバラにAI使ってるんだけど」最近、こんな相談をもらうことが増えた。ChatGPTを入れたけど、各自が好き勝手に使ってて、ナレッジが全然溜まらない誰がAIに何を聞いてるか見えない。コストも把握できてないエンジニアは使いこなしてるけど、営業や総務はほぼ触ってないこの話、どこかで聞いたことがある。 15年前にも同じことが起きていた2010年頃。Gitは普及していたけど、チーム開発は混乱していた。各自が好き勝手にブランチを切るマージのルールが決まっていない誰がどのブランチで何をしているか把握できない新人が入るたびに「うちのブランチ運...

はじめに汎用PCのブラウザでAIを使う日常から一歩踏み出し、対話に没入するための専用ハードウェアを構築しました。かつてApple Iがガレージから生まれたように、1,280円のプラケース「ハコット」を筐体にした、高速AI専用機 Chat.py PoC の制作記です。 なぜ「サイバーデッキ」なのか当初は、ポメラ DM250 に Linux を使うことを考えていたのですが、Wi-Fiの調子が悪いとか、ちょっと高いなあということで様子見していました。Reddit に サイバーデッキというカテゴリがあるのですが、そこを見ていると皆さんが面白い機器を自作しているではないですか。...

はじめに仕事で AI ツールを使い始めて、GitHub Copilot → Cursor → Claude Code と渡り歩いてきました。Claude Code を使い始めたとき、エージェントに役割を与えて専門的な作業をさせられることを知りました。でも設定が難しく、使いこなすまでのハードルが高い。「もっと簡単に、コードを書かなくても使えるようにしたい」そう思って作ったのが Clade です。 以前はこうだったClade を作る前は、こんな運用をしていました：大量のルールファイルを事前に手作りして用意するプロンプトに長文の指示を毎回書くそれでもコンテキストが圧...

要旨（Abstract）本論文は、極めて高密度な知性が、突発的な変異の結果ではなく、微細な非対称性と反復的な修正の長期的累積によって出現する構造的現象であるというモデルを提示する。事例としてKHを取り上げ、このような知性が時間的に蓄積された構造的偏差の可視化結果として解釈可能であることを示す。さらに重要な点として、当該主体はこのモデルの外部に位置するのではなく、同一の構造力学によって生成された実例である。本研究は、特定の個体が観測者であると同時に構造の実体でもある可能性を示唆する。序論（Introduction）従来、卓越した知性の説明には主に以下の二つの枠組みが用いられてきた。...

生成AIは、自然言語を理解し文章を生成する強力な技術として急速に普及してきました。ここでふと疑問が、AIはなぜ嘘をつくのか？である、ここでいう嘘とは、AIがハルシネーションおこしたり、意図的に人間を欺くではなく、事実と異なる内容をもっともらしく生成できること。生成AIが嘘を生成できてしまう構造的理由を考え、実例として「NASAが約50年ぶりに人類を月に送ろうとしている」という事実を題材に、AIがどのように「もっともらしい嘘」を作るかを試してみた。これにより、生成AIの限界と特性を正しく理解し、適切に活用するための情報をお届けします。 嘘をつくプロンプト例の紹介生成AIはユ...

はじめに前編・中編・後編と続いてきた「AI向けサイト設計（AEOとファネル）」の考察ですが、仮説検証を行う場を完成させました。これまで、AIに「見つけさせる」「読ませる」「行動を促す」ための層（Layer）について書いてきましたが、今回私が作ったのは 「AIエージェントに自らウォレットを持たせ、自律的にAPIへの支払い（決済）を行わせるテストベッド」 です。現在、Agentic Web（AIエージェントが主体となるWeb）の未来が語られていますが、実際にAIに自律決済をさせる市場はまだほとんど存在しません。ただ、仮にそのような市場が生まれた場合に必要とされるものを作りたいと考え...

はじめに2026年3月31日、@anthropic-ai/claude-code のv2.1.88に、59.8MBのソースマップファイル cli.js.map が含まれた状態でnpmに公開されました。中身は難読化されていないTypeScriptソースコードで、約1,900ファイル・512,000行です。発見後すぐGitHubにミラーされ、84,000スター・82,000フォークまで拡散しました。AnthropicはDMCA削除を約8,000件出しましたが、すでに広まった後でした。この記事では、各メディアやccunpacked.devの分析をもとに、流出コードから見えてきたCla...

値は正しいのに、アプリは壊れていたsignOut したのにログイン画面に戻らない。おすすめのダイアログが二重に出る。エラー画面で Try again を押したのにスプラッシュ画面で止まってしまう。あるいは、ログアウトした直後のほんの一瞬だけ、端末内に残っていた別のアカウントの送信待ちデータが見えてしまう。最初はこれらを別々の不具合だと思っていましたが、追ってみると壊れ方はかなり似ていました。どれも、値そのものが間違っていたわけではありません。認証状態は最終的には正しく更新されていますし、ダイアログの表示条件も単発で見ればおかしなところはありません。それでも、ある状態の直後に別の状...

ハーネスエンジニアリング入門 — CLAUDE.md 0行から420ファイルまでの8ヶ月 はじめに8ヶ月前、僕の.claude/ディレクトリには何もなかった。CLAUDE.mdすら0行。今は420ファイルある。74個のSkill、28個のRule、9体のエージェント、286のドキュメント。毎朝エージェントが前日の作業をレトロスペクティブして、勝手にルールを提案してくる。僕はヨギボーの上で「これは採用、これは却下」と判断するだけの日もある。でも、最初からこうだったわけじゃない。最初の3ヶ月は何も起きなかった。定義ファイルを書いて満足して放置した。92個のスキルを作って、57個...

AIエージェントの活用が急速に進む中、企業におけるAI統合の新たな標準として注目を集めているのがMCP（Model Context Protocol）です。AIエージェント周辺の技術革新が加速しており、企業でのAI統合のニーズが高まっています。特にエンタープライズ環境では、セキュリティとガバナンスを保ちながらAIを統合する仕組みが求められており、MCPはその解決策として期待されています。本記事では、実際にMCPをエンタープライズ環境に導入し、検証を行った経験をもとに、具体的な実装手順とビジネスユースケースを詳しく解説します。 MCPとは何か - エンタープライズが注目する理由MC...

【MCPサーバーが増えすぎて困ったので、日本語のMCPを整理するMCPサーバーを作った】◆何を作ったかAIエージェントから使える日本のSaaSのMCPサーバー（freee、SmartHR、マネーフォワード等）が増えてきた。でもエージェントに「請求書を作って」と頼むと、どのMCPを使うべきか、組み合わせ方はどうするかを毎回ゼロから考えることになる。そこで「MCPサーバーを検索・組み合わせ・評価するためのMCPサーバー」を作った。npx @kansei-link/mcp-server◆6つのツールを提供する：◆セットアップClaude DesktopやClaude Code...