Anthropic が Git をやめた理由は、1日3万回のマージでした — 自社の Scion を読む
2026年10月15日
Anthropic が自社のモノレポを Git から独自の Scion に移しました。きっかけは、1日のマージが5月の2,500件から9月に3万件を超えたことです。main の履歴だけで約100GB、1日約2,500万回の checkout。エージェントが並列でコードを書く量に、既存の仕組みが追いつかなくなった話です。ただし公開はされませんし、汎用の Git 代替でもありません。
Anthropic Engineering Blog の歩き方 — 必読 15 本を分野別に案内
2026年10月1日
Anthropic 公式のエンジニアリング・ブログは、AI エージェント開発の一次情報として現時点で最良のソースです。本記事では 2024〜2026 年に公開された必読記事 15 本を、まず読む 3 本、エージェント設計、コンテキスト、評価、インフラ運用に分けて整理し、どれから読むべきか、どう実務に落とすかを案内します。
Agent Skills 実践ガイド — SKILL.md の書き方と Claude Code への組み込み
2025年10月28日
Anthropic が 2025 年 10 月に導入した Agent Skills は、エージェントに特定の仕事のやり方を一式で渡す仕組みです。モデルを再学習せずに専門性を注入でき、社内ノウハウを再利用可能な資産に変えられます。SKILL.md の書き方、スキル分割の原則、実運用で起きた落とし穴までを具体例でまとめました。
Context Engineering 完全ガイド — AI エージェントの長時間運用で精度を落とさないコンテキスト設計
2025年10月10日
長時間動く AI エージェントでは、1 ターンの指示文を磨くことよりも、セッション全体に何を残して何を捨てるかの設計が勝負になります。長い文脈ほど精度が下がる現象の原理、要約で履歴を畳む・ノートを外に書く・下位エージェントに委ねる・必要なときだけ読み込む、といった 5 つの技法を、実運用で使える形で整理しました。
マルチエージェント研究システムの作り方 — Deep Research の裏側と自前実装
2025年7月1日
深い調査モードは、裏で複数の AI エージェントを並列で動かし、結果を順番に統合する仕組みで動いています。本稿では、オーケストレーターとサブエージェントを分ける役割分担、並列検索、評価ループで品質を上げる手順、トークン消費が跳ね上がる理由、自前で小さく実装する最小 50 行のパターンまでを整理します。マルチエージェント構成に初めて触れる人を主な読者にしました。
Claude Code ベストプラクティス日本語解説 — CLAUDE.md・権限設定・並列実行まで
2025年5月5日
Claude Code を実務で使うエンジニアに向けた公式ガイドの要点を日本語で整理しました。CLAUDE.md の書き方、カスタムスラッシュコマンド、ツール権限、並列実行、イテレーションを短くする工夫、plan ファイル運用まで、具体的な設定ファイル例とワークフローを示します。1 日 2-3 時間 Claude Code を使う人なら、設定を揃えるだけで作業密度が目に見えて上がります。
Building Effective Agents を実務に落とす — 5 パターンと ACI 設計の読み方
2025年1月10日
Anthropic が 2024 年末に公開した定本「Building effective agents」を、実務に落とす視点で読み解きます。ワークフローとエージェントの違い、5 つの基本パターン、フレームワーク非依存の思想、ACI 設計の原則を日本語でまとめ、MulmoTerminal の実例に照らしながら、どう自分のコードに取り入れるかを案内します。