作ったアプリの実画面から、紹介動画をコードで組み立ててくれるスキル「video-shotcraft」が良さそう
Claude CodeやCodexに入れて使うスキルで、画面キャプチャ→絵コンテ→アニメーション→BGMに合わせた編集→効果音まで進めて、MP4を書き出してくれる
見てて面白かったのが、動画生成AIじゃないところ
・全部のコマを、自分のスクショと文言からReact(Remotion)のコードで描いてる。だから画面の文字が崩れない
・1ショットが1つのReactコンポーネントになってて、あとから直せる
・オープニング、場面転換、文字の動き、締めなど、ショットのレシピが150ショット分入ってる
・効果音149種とBGMが入ってて、ビートに合わせて場面を切り替える
Reactを学習してるなら、「文字が飛んでくる」「カードが重なって出てくる」みたいな動きをReactでどう書くのか、ショットごとの実装で読めるのも嬉しい
AIが生成する量のコードは、人間が確認できる限界よりもはるかに多い
AIのハルシネーションは構造上なくならない
じゃあどうやって精度を担保して開発を進めていくのか?
リクルートの新人研修で使われた「AI時代のTDD」は、だから間違いを機械的に捕まえる仕組みのほうを作ろう、という考え方と手順を26枚にまとめたスライド
・AIとの開発を「1つずつ一緒に進める」と「エージェントに並列で任せる」の2つに分けて、それぞれでテストがどう効くかを整理してる
・LLMと設計を話す→文書に残す→タスクに分解→テストの順にサブタスクを並べる→1ステップごとにコミット、まで具体的な進め方が載ってる
・最後に、AI×TDDをどこで使うかの判断表もある
コードレビューが担ってた厳密さは、仕様のレビュー・テスト・型に移っていく、って整理がかなり腑に落ちた
AIが書いたコードを全て読まなくても、合ってるか確かめる手順があると気持ちがだいぶ楽になるはず
AIにReactアプリのパフォーマンスチューニングを頼んでも「たぶんここが重い」の推測止まりになりがちなのは、AIが自分で計測→改善のサイクルを回せないから
AIに見えてるのは基本DOM(画面のHTML)だけで、どのコンポーネントの描画に何msかかってるのかは測れない
React公式の「React DevTools for agents」を入れると、AIがReact DevToolsと同じ目線でアプリの中身を見に行けるようになって、自分で
・計測開始→クリック→計測停止をやって、どのコンポーネントの描画に何msかかったかを測れる
・画面のボタンから「これを描いてるのはどのコンポーネントか」を逆引きできる
・そのコンポーネントのpropsやhooksの中身、定義されてるファイルの場所まで見に行ける
直したあとにもう一回測れば、本当に速くなったかまでAIが自分で確かめられるのが大きい
入れ方も、開発用のパッケージを入れてエントリーファイルの先頭にimportを1行足すだけ
まだ実験的な機能だけど、Chrome DevTools MCPの次に足すのはこれで良さそう
ボタンの大きさや配置、メニューの数を「なんとなくこんな感じかな」で決めてるの、僕だけじゃないはず
「Laws of UX」は、そういうUIの判断の裏にある心理学の法則を30個、1つずつ解説してくれる無料サイト
・選択肢が多いほど、人は選ぶのに時間がかかる(ヒックの法則)
・ボタンは大きくて近いほど押しやすい(フィッツの法則)
・人は、普段使ってる他のサイトと同じ使い方を期待する(ヤコブの法則)
・近くに置いた要素は、同じグループに見える(近接の法則)
各ページにSlackが新規ユーザーに最初は入力欄だけ見せて、機能を少しずつ出してるのもヒックの法則に基づいてる、みたいな実例があってわかりやすい
AIで機能はすぐ作れるようになったぶん、差がつくのはこういう細かい使い心地のほうだと思う
UIもある程度はAIが考えてくれるけど、もう一段質を上げるなら、裏にどんな理論があるかを人間が知っていて、フィードバックできるかは超大事
自分のサイトに「この記事を3行で要約」ボタンを付けるのに、APIキーもサーバー代もいらない時代になってた
GoogleがChromeに組み込んでる「Built-in AI」を使うと、ブラウザの中に入ってるGemini NanoをJavaScriptから直接呼べる
モデルが端末の中で動くので、公式ドキュメントにも「使うときにデータがGoogleや第三者に送られることはない」と書いてある
APIは7種類あって、もう安定版で使えるのはこのあたり
・長い文章を短く要約する
・ページの文章をその場で翻訳する
・入力された文章が何語かを判定する
Chrome 149からはモデルが日本語の入出力にも対応して、日本語でそのまま試せるようになったのもちょうどいい
翻訳と言語判定はマシンの要件もゆるいので、まずは翻訳から触ってみるのがおすすめ
くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中 retweeted
AIの教材は色々あるけど、バイブコーディングの本格的な教材って初めて見た
しかも、複数のAIを並列で回すマルチエージェント開発まで含まれてる
「Easy-Vibe」は、AIに指示してソフトを作るVibe Codingを、完全初心者向け→フルスタック→上級の3段階で学べる無料チュートリアルで、日本語でそのまま読める
・最初は、アイディアの出し方、課題発掘の仕方から始まる
・2段階目で、デザインをコードにする、実際のデータを扱う、デプロイして公開する、まで進む
・上級ではClaude CodeのMCPやスキル、Agent Teamsまで扱う
・付録に、フロントエンドの基礎やAPI設計を動くデモで触りながら理解できる解説がある
コードの外側の「ユーザーへの話の聞き方」みたいな製品づくりの章まであるのが面白いし本格的
Claude Code入れて、さあこれから何か作ろうというフェーズの人、絶対見てほしい
AIの教材は色々あるけど、バイブコーディングの本格的な教材って初めて見た
しかも、複数のAIを並列で回すマルチエージェント開発まで含まれてる
「Easy-Vibe」は、AIに指示してソフトを作るVibe Codingを、完全初心者向け→フルスタック→上級の3段階で学べる無料チュートリアルで、日本語でそのまま読める
・最初は、アイディアの出し方、課題発掘の仕方から始まる
・2段階目で、デザインをコードにする、実際のデータを扱う、デプロイして公開する、まで進む
・上級ではClaude CodeのMCPやスキル、Agent Teamsまで扱う
・付録に、フロントエンドの基礎やAPI設計を動くデモで触りながら理解できる解説がある
コードの外側の「ユーザーへの話の聞き方」みたいな製品づくりの章まであるのが面白いし本格的
Claude Code入れて、さあこれから何か作ろうというフェーズの人、絶対見てほしい
プロンプトの書き方を講座や本で探す前に、Anthropicが公開してる「Claudeのシステムプロンプト」を一度読んでみてほしい
claude.aiやスマホアプリで、会話の最初にClaudeへ渡されてる指示文。昔のClaude 3から最新のOpus 5.5まで、22モデル分が全文で並んでる
Claudeを作ってる会社が使っているプロンプトなので、お手本としてこれ以上のものはなかなかない
読んでて参考になったところ
・「口調と書式」「箇条書きの使い方」「知識の期限」みたいに、話題ごとにXMLタグで区切ってある
・例を書くとき、悪い返し・良い返し・なぜ良いのかを3点セットで並べてる
・質問するなら、1回の返答で1つまで
・断るときは箇条書きを使わない。そのほうが角が立たないから、と理由まで書いてある
ルールを並べるだけじゃなく、1個ずつ理由が添えてあるから、AIがどう受け取るかまで想像しやすい
個人的には例を書く際に「悪い例・良い例・理由」を書く、というのが一番参考になったので、Skillなどを作る時は意識したい
くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中 retweeted
GoogleでAndroid Studioを開発していたエンジニアが、自分で使ってるAGENT.md(AIにコードを書かせるときのルールファイル)を、ルールごとの理由つきで全文公開してる
ルールは14個+コミットメッセージの書き方7つ
・関数名は30文字未満
・if文を深く入れ子にせず、早めにreturnして平らに書く
・引数にtrue/falseを渡すより、名前のついた選択肢(enum)を使う
・意味のある数字や文字列は、名前のついた定数にする
・バグ修正は、先に失敗するテストを書かせて、落ちるのを確認してから直させる
・privateをpublicに変えるときは、必ず人間の許可を取らせる
運用のコツも書いてあって、会話が長くなって品質が落ちてきたら「Reload AGENT.md」と一言言ってAGENT.mdを明示的に読み直させるらしい
理由、解説まで含めて公開されてるものは珍しい気がするのでぜひ参参にしてみて
GoogleでAndroid Studioを開発していたエンジニアが、自分で使ってるAGENT.md(AIにコードを書かせるときのルールファイル)を、ルールごとの理由つきで全文公開してる
ルールは14個+コミットメッセージの書き方7つ
・関数名は30文字未満
・if文を深く入れ子にせず、早めにreturnして平らに書く
・引数にtrue/falseを渡すより、名前のついた選択肢(enum)を使う
・意味のある数字や文字列は、名前のついた定数にする
・バグ修正は、先に失敗するテストを書かせて、落ちるのを確認してから直させる
・privateをpublicに変えるときは、必ず人間の許可を取らせる
運用のコツも書いてあって、会話が長くなって品質が落ちてきたら「Reload AGENT.md」と一言言ってAGENT.mdを明示的に読み直させるらしい
理由、解説まで含めて公開されてるものは珍しい気がするのでぜひ参参にしてみて
くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中 retweeted
学びましょう
Anthropicが公開してる「Claude Academy」って知ってる?Claude Codeの使い方を、作ってる会社自身が日本語でまとめた無料の学習サイト
アカウントなしでそのまま読めて、コースの最後にはクイズで理解度も確かめられる
まず見てほしいのは「Claude Code 101」。12レッスン・約1.5時間で、こんな内容が順番に並んでる
・Claude Codeが裏で「情報を集める→動く→結果を確かめる」を繰り返してる仕組み
・調べる→計画する→書く→コミットする、の毎日の進め方
・会話が長くなってきたときの、/compactや/clearの使いどころ
・CLAUDE.mdにプロジェクトのルールを書いて、毎回説明しなくて済むようにする
・大きな作業を、サブエージェントに分担して任せる
・決まったタイミングで整形を走らせたり、危ないコマンドを止めたりする
基礎的な内容はこの101を見れば大体わかる
Claude Codeを触り始めた人は、まずここからはじめるのが良さそう
くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中 retweeted
Anthropicが公開してる「Claude Academy」って知ってる?Claude Codeの使い方を、作ってる会社自身が日本語でまとめた無料の学習サイト
アカウントなしでそのまま読めて、コースの最後にはクイズで理解度も確かめられる
まず見てほしいのは「Claude Code 101」。12レッスン・約1.5時間で、こんな内容が順番に並んでる
・Claude Codeが裏で「情報を集める→動く→結果を確かめる」を繰り返してる仕組み
・調べる→計画する→書く→コミットする、の毎日の進め方
・会話が長くなってきたときの、/compactや/clearの使いどころ
・CLAUDE.mdにプロジェクトのルールを書いて、毎回説明しなくて済むようにする
・大きな作業を、サブエージェントに分担して任せる
・決まったタイミングで整形を走らせたり、危ないコマンドを止めたりする
基礎的な内容はこの101を見れば大体わかる
Claude Codeを触り始めた人は、まずここからはじめるのが良さそう
Anthropicが公開してる「Claude Academy」って知ってる?Claude Codeの使い方を、作ってる会社自身が日本語でまとめた無料の学習サイト
アカウントなしでそのまま読めて、コースの最後にはクイズで理解度も確かめられる
まず見てほしいのは「Claude Code 101」。12レッスン・約1.5時間で、こんな内容が順番に並んでる
・Claude Codeが裏で「情報を集める→動く→結果を確かめる」を繰り返してる仕組み
・調べる→計画する→書く→コミットする、の毎日の進め方
・会話が長くなってきたときの、/compactや/clearの使いどころ
・CLAUDE.mdにプロジェクトのルールを書いて、毎回説明しなくて済むようにする
・大きな作業を、サブエージェントに分担して任せる
・決まったタイミングで整形を走らせたり、危ないコマンドを止めたりする
基礎的な内容はこの101を見れば大体わかる
Claude Codeを触り始めた人は、まずここからはじめるのが良さそう
くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中 retweeted
Claude CodeやCursorに、構成図・ER図・シーケンス図などを読みやすく描かせられるスキル「diagram-design」が良さそう
1枚が1つのHTMLファイルで完結してて、ビルドもJavaScriptも要らない
・座標や幅、間隔はすべて4で割り切れる値にする、と決めてる
・図形の重なりやはみ出しは、自動でチェックしてる
・自分のサイトのURLを渡すと、ブランドの色やフォントを読み取って全部の図に反映してくれる
・draw.ioで描いた図を読み込んで、描き直すこともできる
などなど、見た目のルールをかなり厳格に縛ってるから、こっちが細かく指示しなくても整った図になるのが嬉しい
構成図などの資料作成は割とこれ入れておけばOKぐらいのクオリティがある
Claude CodeやCursorに、構成図・ER図・シーケンス図などを読みやすく描かせられるスキル「diagram-design」が良さそう
1枚が1つのHTMLファイルで完結してて、ビルドもJavaScriptも要らない
・座標や幅、間隔はすべて4で割り切れる値にする、と決めてる
・図形の重なりやはみ出しは、自動でチェックしてる
・自分のサイトのURLを渡すと、ブランドの色やフォントを読み取って全部の図に反映してくれる
・draw.ioで描いた図を読み込んで、描き直すこともできる
などなど、見た目のルールをかなり厳格に縛ってるから、こっちが細かく指示しなくても整った図になるのが嬉しい
構成図などの資料作成は割とこれ入れておけばOKぐらいのクオリティがある
「これ、どうやって作ってるんだろう?」って気になったアプリやサイトの実装を調べる方法があるの知ってる?
既存プロダクトを逆解析して、作り方を把握できる「REA」
Claude CodeやCursorなどのAIエージェントに、アプリの中身を調べる道具一式を持たせられる
・ログインで使う認証アプリの6桁コードが、30秒ごとに切り替わる仕組みを、アプリの中身から突き止めてる
・Chromeの恐竜ゲームは、速度6から始まって少しずつ上がり、13で頭打ちになる
・Notionでコピーしたときに、テキストとHTMLをどう書き込んでるかを、アプリの中のJavaScriptからクリップボードまで追ってる
など、こんなに細かいところまで仕様を把握できてしまう
しかも結論ごとに「根拠」と「わからなかったこと」をセットで返してくれるから、どこまでが確かな話なのか分けて読める
「この動き真似したいけど、作り方がわからない」で止まってたものを、AIと一緒に分解して仕組みから学べるのはかなり勉強になるはず
くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中 retweeted
Claude Codeを作ってるチームが、自分たちのコードレビューの回し方を「How the Claude Code team does code review」でそのまま公開してた
コードの約90%をClaudeが書いてるチームなので、AIが書いたPRが大量に来る前提
全部人がレビューしてたら追いつかないので、レビュープロセスもAIで極限まで効率化してある
効率化のやり方が具体的で「そこまで決めてるんだ」ってなったところ
・人が見る量を変更の中身で決める。ドキュメントや文言の修正は自動チェックが通れば人の承認なし、普通の機能変更は1人、一番危ないところだけ2人
・AIレビューは、複数のエージェントが同時にバグを探したあと、別のエージェントたちが「これは本当に直す必要があるバグか」を投票する。十分な数が同意した指摘だけがPRに載る
・AIレビュアーには、REVIEW.mdで「このリポジトリでの失敗とは何か」「細かい指摘は何件まで」「見なくていいファイル」などの情報を先に渡しておく
・エージェントに書かせたPRは、そのエージェントに指示した本人がレビュアーに必ず入る
PRのテンプレなども公開されてて、すぐ真似できる形でまとまってるのがありがたい
くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中 retweeted
AIエージェントに書かせたコード、動くけど中身はよくわからない…という人にちょうどいい「学習モード」をClaude Codeに追加しよう
Anthropic公式のプラグイン「learning-output-style」を入れると、Claudeがコードを全部書くんじゃなくて、要所の5〜10行だけをこっちに書かせてくれる
例えば認証の仕組みはClaudeが用意したうえで
「セッションは操作中に延長する?固定にする?セキュリティと使いやすさのトレードオフだから、handleSessionTimeout() を実装してみて」
みたいに、考えどころの関数だけを渡してくる
・定型コードや設定、単純なCRUDはClaudeがそのまま書く
・人間にかかせるのは処理の中身・エラー時の対応・データの持ち方みたいな、コードの意味がつかめてくる部分
・なぜその書き方にしたか、コードのどこにどんなパターンがあるかを「★ Insight」で2〜3点ずつ解説してくれる
教材を別に用意しなくても、いつもの開発の流れのまま数行ずつ自分で書くことになるので、読める・書けるが少しずつ増えていきそう
全部任せると速いけど、中身がわからないままだとエラーが出たときに自分で直せない
AIに作らせたコードが読めなくてモヤっとしてるなら、まずこれを入れて、数行ずつ書くところから始めてみるのが良さそう
Claude Codeを作ってるチームが、自分たちのコードレビューの回し方を「How the Claude Code team does code review」でそのまま公開してた
コードの約90%をClaudeが書いてるチームなので、AIが書いたPRが大量に来る前提
全部人がレビューしてたら追いつかないので、レビュープロセスもAIで極限まで効率化してある
効率化のやり方が具体的で「そこまで決めてるんだ」ってなったところ
・人が見る量を変更の中身で決める。ドキュメントや文言の修正は自動チェックが通れば人の承認なし、普通の機能変更は1人、一番危ないところだけ2人
・AIレビューは、複数のエージェントが同時にバグを探したあと、別のエージェントたちが「これは本当に直す必要があるバグか」を投票する。十分な数が同意した指摘だけがPRに載る
・AIレビュアーには、REVIEW.mdで「このリポジトリでの失敗とは何か」「細かい指摘は何件まで」「見なくていいファイル」などの情報を先に渡しておく
・エージェントに書かせたPRは、そのエージェントに指示した本人がレビュアーに必ず入る
PRのテンプレなども公開されてて、すぐ真似できる形でまとまってるのがありがたい
AIエージェントに書かせたコード、動くけど中身はよくわからない…という人にちょうどいい「学習モード」をClaude Codeに追加しよう
Anthropic公式のプラグイン「learning-output-style」を入れると、Claudeがコードを全部書くんじゃなくて、要所の5〜10行だけをこっちに書かせてくれる
例えば認証の仕組みはClaudeが用意したうえで
「セッションは操作中に延長する?固定にする?セキュリティと使いやすさのトレードオフだから、handleSessionTimeout() を実装してみて」
みたいに、考えどころの関数だけを渡してくる
・定型コードや設定、単純なCRUDはClaudeがそのまま書く
・人間にかかせるのは処理の中身・エラー時の対応・データの持ち方みたいな、コードの意味がつかめてくる部分
・なぜその書き方にしたか、コードのどこにどんなパターンがあるかを「★ Insight」で2〜3点ずつ解説してくれる
教材を別に用意しなくても、いつもの開発の流れのまま数行ずつ自分で書くことになるので、読める・書けるが少しずつ増えていきそう
全部任せると速いけど、中身がわからないままだとエラーが出たときに自分で直せない
AIに作らせたコードが読めなくてモヤっとしてるなら、まずこれを入れて、数行ずつ書くところから始めてみるのが良さそう















































