Yanmu

科学上网環境共有方法

Thu, 11 Jun 2026 23:00:00 +0800

三つの共有モード概要

モード	別名	説明
プロキシ共有モード	LAN許可	デバイスがプロキシソフト経由でリクエストを転送
ゲートウェイ共有モード	バイパスゲートウェイ、透過プロキシ	デバイスがゲートウェイをプロキシホストに設定
ルーティング共有モード	WiFiホットスポット	ホストが独立したサブネットを作成しIPを割り当て

概要図：

プロキシ共有モード

仕組み

あなたのパソコンで Clash や V2Ray を実行し、プロキシ共有を有効にしているとします。スマートフォンからパソコンを経由してインターネットにアクセスするように設定できます。流れは次のとおりです：

スマホのアクセス要求 → パソコン（V2Ray/Clash が処理）→ ゲートウェイ（ルーター） → インターネット
インターネットの応答 → ゲートウェイ（ルーター） → パソコン → スマホ

これがプロキシ共有モードの仕組みです。

操作例：スマホがパソコンのプロキシを通じて接続

V2Ray で LAN 接続を許可し、SOCKS5 ポートと HTTP ポートを確認

パソコンは HTTP プロキシを使用しているため、10809 ポートを使用
スマホの WiFi 接続情報を確認し、スマホの IP アドレスを取得
パソコンのプロキシ設定にスマホの IP とポートを入力

これでパソコンのアクセス要求がスマホ経由で処理されるようになります。スマホの VPN をオフにすると、パソコンもアクセスできなくなります。

操作例：パソコンがスマホのリクエストを代理（逆方向）

逆に、パソコンでスマホのリクエストを代理する場合も同様です：

V2Ray のパラメータ設定で LAN 接続を許可
左下にプロキシポートが表示されます
スマホの WiFi プロキシ設定で、IP アドレスにパソコンの IP、ポートに図のポートを入力

UDP プロキシについて

注意： スマホのシステムプロキシは通常 HTTP プロキシであり、HTTP プロキシは UDP 転送をサポートしていません。UDP を転送するには SOCKS プロキシを使用する必要があります。システムプロキシは SOCKS に対応していないため、サードパーティの VPN ツールが必要です。

スマホの V2Ray で SOCKS プロキシを作成：

サーバー： パソコンの IP アドレスを入力
ポート： パソコンの V2Ray SOCKS ポートを入力

これで UDP データをプロキシできます。ただし、最終的に UDP プロキシが成功するかどうかは、ノードが UDP をサポートしているかどうかに依存します。

長所と短所

長所：

ほぼすべてのプロキシツールがプロキシ共有モードに対応

短所：

各ネットワークデバイスを個別に設定する必要がある
一部のデバイス（TVボックスなど）は設定に対応しておらず、この方法が使えない

ゲートウェイ共有モード

仕組み

ゲートウェイ共有モードはバイパスゲートウェイ、透過プロキシ、または透過ゲートウェイとも呼ばれます。

通常、ルーターが各デバイスに IP を割り当てます。ゲートウェイモードを有効にすると、ルーターはパソコンの IP をすべてのデバイスのゲートウェイとして割り当てます。

処理の流れ：スマホが Google にアクセス → データがゲートウェイ（パソコン）に送られる → パソコンがデータを処理してルーターに転送

重要： ローカルネットワーク内のすべてのデバイスのインターネットアクセスがゲートウェイを経由します。

長所と短所

長所：

柔軟な設定が可能。デバイスごとにゲートウェイを個別設定できるほか、ルーターで全デバイスのゲートウェイを一括変更もできる
最大の利点：ゲートウェイレベルのシステムプロキシはシステムのすべてのトラフィックを捕捉できる。プロキシを使わないアプリやプロキシ設定に対応していないデバイスでも、インターネットにアクセスする限り必ずゲートウェイを通過する。デバイス自身はプロキシされていることに気づかない
そのため透過プロキシまたは透過ゲートウェイと呼ばれる

短所：

すべての OS が対応しているわけではない。Windows は非対応、macOS と Linux は対応

Linux 仮想マシンによる実装

Windows はゲートウェイ共有モードに対応していないため、Linux 仮想マシンをインストールして実現します。

仮想マシンはブリッジモードを使用（ホストと同じ LAN）
root ユーザーを有効化
IP フォワーディングと TUN モードを有効化：
1

sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1
パソコンの IP 設定でデフォルトゲートウェイを Linux VM の IP アドレスに設定

制限： LAN がないと実装できません。

ルーティング共有モード

仕組み

ルーティング共有モードを有効にすると、パソコンが独立したサブネット（図の緑色の 192.168.137.1）を作成します。他のデバイスがこのパソコンに接続すると、パソコンが各デバイスに IP やゲートウェイ情報を割り当てます。いわばパソコンがルーターの仕事を代行するため、ルーティング共有モードと呼ばれます。

長所と短所

長所：

多く、適用範囲が広い

短所：

NAT レイヤーが追加され、パフォーマンスに影響がある
異なる LAN セグメントが2つ存在し、デフォルトでは相互通信できない
ほとんどのスマートフォンは Root 権限なしではルーティングモードでの VPN 共有に対応していない

Windows での設定方法

Windows でルーティング共有モードを有効にするには2つのネットワークインターフェースが必要です。ほとんどのパソコンは1つしかないため、USB イーサネットアダプターを購入して増設します。

設定手順：

1つ目の NIC が LAN に接続、2つ目は空きと仮定
TUN モードを有効化
Clash が仮想ネットワークアダプターを作成する
仮想アダプターを右クリック → プロパティ → 共有 → “他のネットワークユーザーにこのコンピューターのインターネット接続をとおしての接続を許可する” を選択し、空いている NIC を選択
新しいサブネットが作成され、Clash のプロキシ環境が空き NIC と共有される

活用シナリオ

この空き NIC をイーサネットケーブルで別のパソコンに接続すると、そのパソコンは何の設定もせずにプロキシ経由でインターネットにアクセスできます。より一般的なシナリオは、無線 AP に接続して WiFi を提供することです。

Cドライブが頻繁に満杯に？簡単なDOSコマンド mklink でCドライブを救済！

Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0800

背景

Cドライブの空き容量不足は、Windowsユーザーにとって古典的な悩みです。主な原因は次のとおりです：

WeChat/QQのチャット履歴とファイルキャッシュ（簡単に数十GBに）
ブラウザのキャッシュとユーザーデータ
pip / npm / conda / cargo などのパッケージマネージャーのグローバルキャッシュ
Adobe / Office / ゲームなどの大規模ソフトウェアのデフォルトインストール/データディレクトリ
Windowsアップデートの残骸と一時ファイル

これらのソフトウェアのほとんどは、デフォルトでCドライブにデータを書き込むように設定されており、パスを変更するオプションが提供されていません。ソフトウェアの再インストールやレジストリの編集は面倒でリスクもあります。

mklink コマンドはエレガントな解決策を提供します — 実際のデータはD/Eドライブに保存し、ソフトウェアには「まだCドライブにある」と思わせます。

mklink とは

mklink はWindowsに内蔵されたコマンドラインツール（Vista以降）で、リンクを作成するために使用します。本質的には 「パスのエイリアス/ポインタ」 であり、Linuxの ln -s に類似しています。

🧊 例え：デスクトップのショートカットをダブルクリックすると、実際には別の場所にあるファイルが開かれます。mklink は「実際の保存場所」と「ソフトウェアが期待するパス」を関連付けるという同じことを行います。

3種類のリンク

種類	コマンド	対象	特徴
シンボリックリンク	`/D`	ディレクトリ	別パーティション可能、最も一般的、「ディレクトリのショートカット」のようなもの
ハードリンク	`/H`	ファイル	同一パーティションのみ、複数のパスが同じデータを指す
ディレクトリジャンクション	`/J`	ディレクトリ	別パーティション可能、古いNTFS技術、互換性が高い

⭐ 日常使いでは /J（ディレクトリジャンクション）または /D（ディレクトリシンボリックリンク）を推奨。ソフトウェアのデータディレクトリを移動する場合、両者の効果はほぼ同じです。

操作手順

対象ソフトウェアを閉じる

データを移行するソフトウェアが完全に閉じている（バックグラウンドプロセスも含む）ことを確認してください。ファイルが占有されていると移動できません。

元のフォルダを移動する

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2

# Cドライブの元のディレクトリを対象ドライブに移動/カット
move "C:\元のパス" "D:\新しいパス"

⚠️ コピーしないでください！ 移動（move）またはカットを使用して、元のパスが存在しなくなったことを確認してください。

リンクを作成する

1
2

# /J でディレクトリジャンクションを作成
mklink /J "C:\元のパス" "D:\新しいパス"

または /D を使用：

`1`	`mklink /D "C:\元のパス" "D:\新しいパス"`

確認

Cドライブの元のパスを開き、Dドライブのファイルに正常にアクセスできることを確認します。

🔍 CMDで親ディレクトリに移動し、dir を実行します。リンク項目には <JUNCTION> または <SYMLINKD> マークが表示されます。

よくある使用例

WeChatデータ移行 ⭐

WeChatはCドライブの大敵で、チャット履歴とファイルキャッシュが簡単に数十GBに達します。

# WeChatを閉じる
# データディレクトリを移動
move "%USERPROFILE%\Documents\WeChat Files" "D:\Data\WeChat Files"

# リンクを作成
mklink /J "%USERPROFILE%\Documents\WeChat Files" "D:\Data\WeChat Files"

新しいバージョンのWeChatは C:\Users\ユーザー名\Documents\WeChat Files に、古いバージョンはインストールディレクトリの WeChat Files にデータを保存します。

QQデータ移行

# QQの個人フォルダは通常
# C:\Users\ユーザー名\Documents\Tencent Files

move "C:\Users\あなたのユーザー名\Documents\Tencent Files" "D:\Data\Tencent Files"
mklink /J "C:\Users\あなたのユーザー名\Documents\Tencent Files" "D:\Data\Tencent Files"

Chrome / Edge ブラウザキャッシュ

# Chrome ユーザーデータ
move "%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data" "D:\BrowserData\Chrome"
mklink /J "%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data" "D:\BrowserData\Chrome"

# Edge ユーザーデータ
move "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Edge\User Data" "D:\BrowserData\Edge"
mklink /J "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Edge\User Data" "D:\BrowserData\Edge"

開発ツールのキャッシュ

# pip キャッシュ
move "%LOCALAPPDATA%\pip\cache" "D:\DevCache\pip"
mklink /J "%LOCALAPPDATA%\pip\cache" "D:\DevCache\pip"

# npm キャッシュ
move "%LOCALAPPDATA%\npm-cache" "D:\DevCache\npm"
mklink /J "%LOCALAPPDATA%\npm-cache" "D:\DevCache\npm"

# Maven ローカルリポジトリ
move "%USERPROFILE%\.m2\repository" "D:\DevCache\maven"
mklink /J "%USERPROFILE%\.m2\repository" "D:\DevCache\maven"

より良い方法は、パッケージマネージャーのキャッシュパスを直接設定することです（例：npm config set cache）。環境変数を使用する方法がより安定しており、mklinkは最終手段として使用します。

Windowsストアアプリ / 大型ゲーム

一部のUWPアプリやXbox Game Passゲームはインストールパスを変更できませんが、mklinkを使用して移行できます。

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# Forza Horizonなどのゲームの場合
# 通常は C:\Program Files\WindowsApps または C:\XboxGames にあります
# 先にフォルダのアクセス許可（TrustedInstaller）を取得する必要があります

⚠️ WindowsAppsディレクトリの操作は複雑で、権限の取得が必要です。一般ユーザーは注意して行ってください。

OneDrive / iCloud 同期ディレクトリ

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move "C:\Users\あなたのユーザー名\OneDrive" "D:\OneDrive"
mklink /J "C:\Users\あなたのユーザー名\OneDrive" "D:\OneDrive"

注意事項と落とし穴

問題	説明
先に移動してからリンク	`mklink` は対象パスが存在していない必要があり、存在するとエラー `ファイルが既に存在します` が発生
移動前にバックアップ	操作は可逆的ですが、重要なデータは事前にバックアップを推奨
システムディレクトリに触らない	`C:\Windows`、`C:\Program Files` などのシステムディレクトリは操作しない
リンク削除 ≠ データ削除	Cドライブの「ショートカット」を削除してもリンクのみ削除、Dドライブのデータは残る
リンクの正しい削除方法	`rmdir "C:\リンクパス"`（`del` ではない）
管理者としてCMDを実行	一部のディレクトリは管理者権限が必要
NTFSファイルシステム	NTFSのみサポート、FAT32/exFATは非対応
復元操作	リンクを削除 → DドライブのデータをCドライブの元のパスに戻す

リンクの削除/復元

# リンクを削除（Dドライブの元のデータは削除されない）
rmdir "C:\元のパス"

# 復元する場合：データを戻す
move "D:\新しいパス" "C:\元のパス"

クイック診断：Cドライブの容量を消費しているのは？

mklinkを実行する前に、ツールを使用してCドライブを分析し、本当の原因を見つけることをお勧めします：

ツール	特徴
WizTree	高速スキャン、直感的なツリーマップ、無料
SpaceSniffer	視覚的なブロックチャート、直感的
TreeSize Free	定番ツール、フォルダサイズ順にソート
Windows ディスククリーンアップ	`cleanmgr`、一時ファイルとアップデートの残骸をクリーン

🔥 WizTree をお勧めします — MFTを直接解析するため、数秒でハードドライブ全体をスキャンできます。

まとめ

mklink の中心的な考え方は次のとおりです：

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ソフトウェアはデータがまだ C:\どこかのパス にあると思っている
       ↓ (mklink が作成したリンク)
実際のデータは D:\どこかのパス に保存されている

操作の合言葉：ソフトウェアを閉じる → フォルダを移動 → mklinkでリンク作成 → 動作確認

これは「レジストリを編集する」「別のドライブに再インストールする」よりも安全で、可逆的で、効率的です。このコマンドをマスターすれば、Cドライブが理由もなく赤くなることはもうありません。🎉

Web Design Skill 実践マニュアル（詳細版）

Wed, 27 May 2026 00:00:00 +0800

Web Design Skill 実践マニュアル（詳細版）

対象ツール： Claude Code / OpenCode 目標： このガイドに従って、AI を使用して高品質な宇宙探索博物館のウェブページを生成します 所要時間： 40〜90 分

ゼロ：始める前に - やることを理解する

全体プロセス概要

`1`	`環境構築 → Skill インストール → プロジェクト作成 → ベアラン体験 → Skill 活用 → 比較`

なぜ先に「ベアラン」してから Skill を使うのか？

これは比較実験です：

直接 Skill を使うと、その価値を実感できません
まず AI に自由にやらせる → 典型的な AI 風ウェブページが見える（紫ピンク青のグラデーション、角丸カード、絵文字アイコン…）
そして Skill でやり直す → 同じトピック、同じモデルが全く異なる結果を出すのを目の当たりにします

必要なツール一覧

ツール	説明	入手方法
ターミナル	AI と対話する場所	Windows: PowerShell / Terminal；macOS: Terminal
Claude Code または OpenCode	AI コーディング Agent	インストール手順参照
Git	GitHub から Skill ファイルをダウンロード	`winget install Git.Git`（Win）/ `brew install git`（macOS）
ブラウザ	ウェブページのプレビュー	Chrome / Edge / Firefox
画面録画ソフト（オプション）	プロセスを録画	OBS Studio（無料）/ システム標準

Agent の準備確認

Claude Code を使う場合

説明： Anthropic 公式のターミナル AI コーディングツール。

インストール確認：

`1`	`claude --version`

バージョン番号が表示されればインストール済み。

インストールされていない場合：

1
2

# まず Node.js をインストール（https://nodejs.org）、その後：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

OpenCode を使う場合

説明： SST チームが開発したオープンソースのターミナル AI コーディングツール。

インストール確認：

`1`	`opencode --version`

インストールされていない場合：

# 方法 1：Go でインストール
go install github.com/sst/opencode@latest

# 方法 2：Homebrew でインストール（macOS/Linux）
brew install sst/tap/opencode

プロジェクトディレクトリ作成

作業フォルダ作成

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2
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cd ~/Desktop
mkdir space-museum-demo
cd space-museum-demo

Git リポジトリ初期化

`1`	`git init`

初期ファイル作成

claude

入力：

現在のディレクトリに index.html ファイルを作成してください。基本的な HTML5 構造のみ（DOCTYPE、head、body）、スタイルやコンテンツは不要です。HTML lang は zh-CN、title は「宇宙探索博物館」に設定してください。

ローカルプレビューサーバー起動

`1`	`npx serve .`

ブラウザで http://localhost:3000 にアクセス。

web-design-skill ダウンロード

リポジトリクローン

1
2

cd ~/Desktop/space-museum-demo
git clone https://github.com/ConardLi/web-design-skill.git

ベアラン体験 - AI の「ネイティブ美学」を見る

🎯 目的： デフォルト動作でウェブページを生成させ、AI の「ネイティブ美学」を観察する。

Agent 起動（Skill ロードなし）

1
2
3

claude
# または
opencode

設計要件入力

宇宙探索博物館のオンライン展覧ウェブページを作成してください。すべてのコードを1つの index.html ファイルに（HTML + CSS + JS インライン）。要件：

1. ダークテーマ、宇宙感とSF的な雰囲気
2. ヒーローエリアに博物館名「星間探索博物館」とスローガンを表示
3. 展示カードエリアに4つの宇宙探索マイルストーン（ガガーリン、アポロ11号、ハッブル望遠鏡、ジェイズ・ウェッブ望遠鏡）
4. タイムラインエリアに宇宙探索の重要な年号
5. スクロールアニメーション効果（要素がスクロール時にフェードイン）
6. レスポンシブレイアウト、モバイル対応

完全なコードを生成し、index.html に書き込んでください。

AI 生成待ち

約1〜3分かかります。

結果確認

ブラウザで http://localhost:3000 を更新。

観察チェックリスト：

カラー：紫ピンク青のグラデーションはあるか？
レイアウト：標準的な「中央揃えタイトル + サブタイトル」か？
AI 風の特徴：絵文字アイコン？大きな角丸カード？

ベアランバージョン保存

`1`	`現在の index.html をコピーして、index-no-skill.html という名前を付けてください。`

Agent に Skill をインストール

🎯 目的： web-design-skill のルールを Agent のシステムプロンプトに注入する。

Claude Code - 2つのインストール方法

方法 A：CLAUDE.md に書き込む（推奨、永続的）

`1`	`web-design-skill/skill.md ファイルの内容を読み込み、CLAUDE.md ファイルを作成してください。`

方法 B：会話で参照（一時的）

`1`	`@web-design-skill/skill.md この Skill ファイルのルールに従ってウェブページを設計してください。`

OpenCode - インストール

方法 A：AGENTS.md に書き込む（推奨）

`1`	`cp web-design-skill/skill.md AGENTS.md`

Skill が有効か確認

設計を始める前に、お聞きください：設計システムに従って、どのような配色方案を使いますか？フォントは？間隔のルールは？絶対にやってはいけないことは？

Skill が有効なら、AI は OKLCH 色空間、具体的なフォント推薦、「AI 風を除去する」ルールについて言及します。

Skill 活用 - 高級感を磨く

🎯 目的： 同じ要件で、Skill が AI を導いて全く異なるウェブページを作らせる。

新しい会話開始

重要：新しい会話を開始すること！

設計要件入力

今回は意図的に最小限の要件のみ：

`1`	`宇宙探索博物館のオンライン展覧ウェブページを作成してください。すべてのコードを1つの index.html ファイルに。`

フェーズ A：AI が質問

AI がまず確認質問をする場合があります。

フェーズ B：AI が設計システムを説明

コードを書く前に、AI が設計システムを説明：

設計システム：
━━━━━━━━━━━━
配色方案（OKLCH ベース）：
- 背景：oklch(15% 0.02 260) — 深い宇宙ブルー
- メイン：oklch(70% 0.15 250) — 冷たい青
- サブ：oklch(60% 0.12 310) — 深い紫
- テキスト：oklch(95% 0.01 260) — ホワイトに近い

フォント：
- 見出し：Orbitron（テック感）
- 本文：Space Grotesk（可読性良好）

間隔システム：8px グリッドベース

レイアウト戦略：マガジン風大画像レイアウト、従来のカードグリッドではない

フェーズ C：AI が V0 を出力（粗い初期版）

ブラウザで方向性が正しいか確認。

フェーズ D：反復改善

1回のフィードバックで1〜2点のみ。

フェーズ E：最終検証

新しいデザインレビューエキスパートとして、このウェブページを包括的にチェックしてください：
1. 「明らかに AI が作った」特徴はありますか？すべて列挙してください。
2. 配色は調和していますか？OKLCH を使っていますか？
3. フォントの使用は適切ですか？使い古されたフォントはありませんか？
4. レイアウトは創造的ですか？標準的なヒーロー + カードグリッドではありませんか？
5. アニメーションは自然ですか？グロー効果の使いすぎはありませんか？
6. モバイル対応は正常ですか？

Skill バージョン保存

AI 完成後、最終版を保存：

# Agent 対話中の場合、AI にコピーを依頼：
# "現在の index.html をコピーして、index-with-skill.html という名前にしてください"

# Agent 終了後、手動でコピー：
cp index.html index-with-skill.html

2つのバージョンを比較

ブラウザで両方のファイルを開く：

1
2

http://localhost:3000/index-no-skill.html     ← ベアランバージョン
http://localhost:3000/index.html               ← Skill バージョン

動画録画（オプション）

推奨ショット

ショット 1：完成品ショーケース（30秒）
ショット 2：比較表示（1分）
ショット 3：プロセス再生（2〜3分）
ショット 4：デザイン詳細解説（1分）
ショット 5：まとめ（30秒）

付録 A：よく使うプロンプトテンプレート

AI に設計システムを先に説明させる

コードを書く前に、設計システムを自然言語で説明してください：
1. 配色方案（OKLCH 使用）
2. フォント選択（見出しと本文それぞれ）
3. 間隔システム
4. レイアウト戦略
5. 絶対にやってはいけないことを確認してからコーディングを開始します。

素早い V0 を要求

まず最小限の実用版（V0）をください。
プレースホルダーと未完成の部分があって構いません。
方向を確認してから詳細を洗練してください。
詳細に時間をかけすぎないでください。

包括的検証をトリガー

1
2

新しいデザインレビューエキスパートとして、現在のウェブページを包括的にチェックしてください。
「明らかに AI が作った」特徴をすべて列挙し、配色、フォント、レイアウトのすべての問題を修正してください。

まとめ

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ウェブデザインのコアワークフロー：
要件理解 → 設計システム確認 → 素早い V0 → 反復改善 → 検証

Skill のエッセンスを覚える3つの文：

設計システムが先、コードが後 — 方向が間違えばコードは無駄
まず粗い V0、その後磨き上げる — 素早い反復、最低コスト
大胆な余白、すべての要素は存在を証明せよ — 抑制こそが高級感

Web Design Skill 学習ノート

Tue, 26 May 2026 00:00:00 +0800

Web Design Skill 学習ノート

Claude Design とは？

Claude Design は Anthropic がリリースしたデザインツールで、リリース当日に Figma の株価を暴落させました。

コアコンセプト： 左側にタイプし、右側にデザインが表示される（本質的には実行可能なウェブページ、画像ではない）

従来のデザインツールとの違い

次元	従来のデザインツール（Figma など）	Claude Design
主導者	人がキャンバス上で操作、AI が補助	AI が主要生成者、人がレビュー担当
出力物	デザイン画像	実行可能なコード
交流方式	手動描画	テキスト記述 → 自動生成
バージョン管理	手動操作	クリック可能なリンク、タグでバージョン切替

本質： Claude Design は Claude Code（デザイナー版）に近く、AI 版 Figma ではありません。

コアプロンプト分解（6つの要点）

ビデオは Claude Design のリークされたプロンプトを深く分析し、6つのコアデザイン原則を抽出しました：

ロールポジショニング — 動的アイデンティティ切替

オリジナルプロンプトの要旨： 「あなたはエキスパートデザイナーで、ユーザーはプロダクトマネージャーです」

重要な洞察：

❌ 「あなたは AI アシスタントです」と言わない
✅ デザイナー ↔ プロダクトマネージャーの協力関係を構築

2つのメリット：

AI の意思決定がより果断に — デザイナーは判断力を持つべき、すべてを確認する必要はない
重要なポイントは確認に来る — ユーザーがプロダクトマネージャーなので、最終決定はユーザーが行う

動的アイデンティティ切替：

アニメーション作成 → モーションデザイナー
プロトタイプ作成 → UX デザイナー
プレゼン作成 → デックデザイナー

💡 洞察： 多くの人のプロンプトは「あなたはフロントエンド開発者です」と一言で終わります。良いロールポジショニングは動的であるべきで、具体的なタスクに応じて柔軟にアイデンティティを切り替えます。

ワークフロー — 6ステッププロセス

`1`	`要件理解 → リソース探索 → 計画作成 → 構造構築 → 検証完了 → 簡潔なまとめ`

ディテール1：質問の技術（いつ聞くべき？いつ直接やるべきか？）

問題： 多くのエージェントは、まず質問の嵐を浴びせるか、何も聞かずに黙ってやるかのどちらかです。

Claude Design の戦略：

「PPT を作って」と入力 → まずいくつかの質問（情報不足）
「PPT を作って、全運会で使う、10分」→ 直接やる（緊急シナリオ、情報十分）

💡 洞察： コンテキストの緊急度と情報の完成度に基づいて、質問するか実行するかを柔軟に決定します。

ディテール2：まとめの原則

✅ 重要な考慮事項と次のステップのみ述べる
❌ すでにやったことを繰り返さない

💡 洞察： この原則は AI が大量の無駄話を生成するのを効果的に防ぎます。

AI 風の除去（最も価値のある部分）

典型的な AI 生成ウェブページの特徴：

紫ピンク青のグラデーション背景
大きな角丸カード
絵文字をアイコンとして使用
どこにでも偽データを配置
左側に色付きボーダーの角丸カード
使い古されたフォント
意味のないデータとアイコンの積み重ね

記事全体に「さらに」「注目すべきは」「以上のように」が散りばめられているようなもので、一目で AI が書いたとわかります。

Claude Design のアプローチ： 完全な**「地雷原チェックリスト」**を作成し、AI にこれらのクリシェを使用しないよう一つ一つ伝えます。

フォント推薦も慎重に検討：

絶対に使用してはいけないフォントを明確にリスト + 代替案
ニッチだが品質の高いフォントを推薦

カラーシステム — OKLCH 色空間

配色戦略の優先順位：

`1`	`ブランドカラー → OKLCH 派生カラー → 決して新しい色をでっち上げない`

なぜ HSL ではなく OKLCH なのか？

	HSL	OKLCH
知覚均等性	❌ 不均等（同じ明度値で、黄色は青よりずっと明るい）	✅ 均等
AI 配色効果	数値は問題ないが見栄えが悪い	明度と彩度を保ったまま色相だけ変えると、色が自然に調和

💡 洞察： OKLCH は一見小さなディテールですが、ウェブページの高級感を直接1レベル上げることができます。

コンテンツ原則 — 「1000個の NO で1つの YES を」

スティーブ・ジョブズの有名な言葉を引用。

AI のウェブページ作成の伝統的な問題： 空間をすべて埋めたがる — Hero、特徴、レビュー、データ、FAQ、連絡先情報…全部入れるが、どれも平凡。

Claude Design の態度：

すべての要素がなぜそこに存在すべきかを証明しなければならない
ページが空っぽに感じるなら → レイアウトの問題かもしれない、余白を使って解決
1つの大胆な余白 > 10の埋め合わせセクション

検証メカニズム — サブエージェントチェック

原理： 開発完了後、独立したサブエージェントをフォークしてウェブページの包括的チェックを行います。

なぜ独立したサブエージェントなのか？

同じコンテキストの AI は「自己満足」しやすい
独立したサブエージェントは「感情的な荷物」がないため、問題を発見しやすい

検証内容：

AI 風の特徴はあるか？
配色は調和しているか？
フォントは適切か？
レイアウトは創造的か？

Skill ファイルのコア最適化

Skill ファイルは Claude Design のプロンプトをベースに、3つの重要な最適化を行いました：

コード前に設計システムを述べる

コーディングを始める前に、AI に明確にリストアップさせる：

配色方案
フォント選択
間隔システム
…

なぜ？ 明確にしないと、AI は黙って自分で決めてコードを書きます。完成品を見た時に方向が間違っていたら、やり直しになります。事前に明確にすれば、コーディング前の方向修正コストはゼロです。

最小実用版を早期に出力

AI にまず仮定とプレースホルダーを持つ粗い V0 バージョンを作らせる
粗い V0 > 何倍も時間をかけて磨き上げた V1

なぜ？ 方向が完全に間違っていたら、V1 がどれだけ洗練されていても全部無駄になります。

追加補足

AI 風除去の項目をさらに追加
いくつかの検証済みフォントと配色の参照表を追加
参照ファイルを添付（典型的なコードテンプレート、プロンプトの「copy study the component」部分から）

効果比較デモ

テスト環境：Cursor + Claude 4.7（Skill あり vs Skill なし）

宇宙探索博物館オンライン展覧ページ

	Skill なし	Skill あり
配色	シアン紫ピンクのグラデーション、典型的な AI ネオン感	OKLCH 定義、雑誌印刷に近い深い色調
フォント	やや古い	見出しと本文に特徴、テック感
レイアウト	標準 Hero + カード、教科書的なランディングページ	従来のカード式でない、創造性がある
アニメーション	星空と惑星のアニメーション、ただし大量のグロー効果が積み重なっている	快適、創造性がある
総合	宇宙感はある、創造性に欠ける	非常に経験豊富なデザイナーの傑作のように

独立フォトグラファーの個人ポートフォリオ（最小プロンプト）

	Skill なし	Skill あり
デザインスタイル	ダーク背景 + ネオングロー + 半透明カード、古い	北欧のフォトグラファーを架空の人物として設定、完全なビジュアルスタイルをゼロから設計
コピー	AI 感たっぷり	—
感情表現	フォトグラファーが持つべき自由感が全く表現されていない	高級フォトグラフィーアルバムをめくっているように
意思決定戦略	そのままやった、質問なし	配色の傾向、コア要素などを積極的に質問

最終結論

1
2

Skill なし: 85点 → 使える、完成している、合格
Skill あり: 95点 → 美しい、洗練されている、スタイルがある

Skill の各ルールは個別に見ると効果は大きくありませんが、合わさると質的な変化を生み出します。これは「使える」から「美しい」へ、「完成している」から「洗練されている」へ、「合格」から「スタイルがある」への差です。

コア知識早見表

#	知識ポイント	一言まとめ
1	動的ロールポジショニング	タスクに応じて AI アイデンティティを柔軟に切替、「あなたはフロントエンド」と一言で終わらせない
2	6ステップワークフロー	要件理解→リソース探索→計画作成→構造構築→検証完了→簡潔なまとめ
3	質問の技術	情報の完成度と緊急度に基づいて質問するか実行するかを決定
4	AI 風の除去	地雷原チェックリストを作成、グラデーション/絵文字/大きな角丸カードなどのクリシェを禁止
5	OKLCH 配色	知覚均等な色空間、HSL より調和のとれた色を生成
6	コンテンツ抑制	すべての要素が存在理由を証明、大胆な余白
7	サブエージェント検証	独立したコンテキストでチェック、「自己満足」を回避
8	コード前に設計システムを述べる	デザイン決定を早期に露出、方向性のエラーを回避
9	素早い V0	粗いが速いプロトタイプ > 洗練されているが方向が間違った完成品

Agent と Harness とは？ — 動画ノートまとめ

Mon, 25 May 2026 02:00:00 +0800

一言でまとめ

Agent は AI がどう作業するかを解決し、Harness は AI が確実に作業を完了するための仕組みです。 この二つが組み合わさって、Claude Code、Codex、Open Cloud、千問などの製品を構成しています。

一、ChatGPT から AI Agent へ

元の問題

ChatGPT に HTML + SVG でアニメーション（Apple ロゴのライン描画など）を作らせると、結果は大抵良くない——2026年になっても AI は極めてシンプルなロゴすらうまく描けません。

手動での改善方法

iconfont などのサイトで Apple SVG 素材を検索
SVG コードを AI に渡し、参考にして再描画させる
結果は大幅に改善されるが、毎回手動で素材を探すのは面倒

自動化の改善 — ラッパーサイト（初期の Agent 原型）

ChatGPT をラップするサイトを構築し、API 経由で呼び出し、バックエンドに関数を追加：

ユーザーがリクエスト送信 → サイトが AI に伝える：「これがユーザープロンプトです。必要に応じて呼び出せるロゴ検索関数もあります」
AI が分析 → Apple ロゴ素材が必要と判断し、「素材検索ツールを呼び出せ、パラメータ：Apple ロゴ」と返答
サイトが実行 → バックエンドで検索関数を実行し SVG 素材を発見
最終生成 → サイトが素材 + ユーザープロンプトを AI に送り、アニメーションを完成

二、Agent の二つの中核動作モード

1. ReAct（Reasoning + Acting）— 一歩ずつ進む

3ステップループ：

思考（Think）：AI がリクエストを分析し、何が必要か、どのツールを呼ぶべきか判断
行動（Act）：AI がバックエンドにツール呼び出しを指示（例：素材検索）
観察（Observe）：バックエンドが結果を返し、AI が結果を確認して次のループへ

「思考→行動→観察」のサイクルをタスク完了まで繰り返します。

これは Claude Code、Codex、Open Cloud を含む、ほぼすべての AI Agent の最も基本的で本質的な動作パターンです。

2. Plan & Execute — 計画してから実行

計画を先に：タスクを受け取ったら、作業リスト/ステップ一覧を生成
実行：リストに従って一つずつ実行

モード	類似	特徴
ReAct	行き当たりばったり	柔軟、その場で調整
Plan & Execute	事前に下調べしてから出発	構造化、複雑なタスクに適切

実際の Agent は両方を組み合わせて使用します。例えば千問の「タスクアシスタント」モード：まず要件を分析してステップを計画し（Plan）、その後能動的に情報検索、コード作成、調整を行います（Act）。

三、Agent の高度な機能

ツール呼び出し（Tool Calling / Function Calling）

Agent がユーザープロンプトに基づいて呼び出すツールを判断し、バックエンドが実行して結果を返します。

コンテキスト管理と圧縮

大規模モデル自体に記憶はなく、毎回新しい会話として始まる
Agent は会話履歴全体を毎回 AI に送る必要があり、進むほどに長くなる
コンテキストウィンドウ = AI の作業台、サイズに制限あり
コンテキスト圧縮：会話がウィンドウを超えた場合、古い内容を要約して置き換え
- トレードオフ：圧縮で情報が失われ、以前の指示を AI が忘れる可能性がある

マルチエージェント連携

1つの AI がプロジェクトマネージャー（要件理解、タスク分割、作業割り当て）を担当し、他の AI がサブタスクを実行。

各サブ AI は独立したコンテキストウィンドウを持ち、互いに干渉しない
プロジェクトマネージャーは最終結果のみを受け取り、中間プロセスは関知しない
効率を向上させると同時に、コンテキスト爆発の問題を緩和

四、Harness — AI を確実に動作させる保護網

Agent が実際に稼働すると様々な問題に直面するため、Harness（馬具/保護網）が必要です。

Harness に含まれる工学的チェックポイント

チェックポイント	問題	解決策
フォーマット整形	JSON 返却時に「はい」やマークダウンコードブロック、余分な改行を追加	無駄な部分、ラッパー記号、余分な改行を除去；それでもダメならエラーを返して再生成
パラメータ検証	ツール呼び出しのパラメータが不正（city に都市名以外など）	呼び出し前にフォーマット/範囲を検証、不合格なら差し戻し
入力フィルタリング	プロンプトインジェクション攻撃（「前の指示をすべて無視して」）/ 悪意あるコードを含む SVG のアップロード	ユーザー入力がシステムに入る前に不審な指示と素材の安全性をチェック
出力フィルタリング	AI 生成コンテンツに悪意あるコードが含まれる可能性	出力内容を検査
ハードコード検証	AI が同じミスを繰り返す（常に白背景を使うなど）	コードで直接制御：SVG 背景色を自動検出し、白を暗色に置換

Harness 工学の核心原則

コードで強制できることは、決してプロンプトだけで頼ってはいけない。

五、全体アーキテクチャまとめ

一言で格上げ

Agent は馬であり、Harness は馬具です。 馬が馬具なしでは問題が発生し、馬具だけでは何もできません。両者が組み合わさることで、AI は口だけのチャットボットから、現実世界で働ける労働者へと変貌します。

Cドライブの空き容量不足？他のドライブで拡張する方法

Sun, 24 May 2026 16:00:00 +0800

Cドライブの空き容量不足はWindowsユーザーの悩みの種です。システム更新キャッシュ、一時ファイル、デスクトップファイル、WeChatのチャット履歴…気づかないうちにCドライブはいっぱいに。ドライブ交換はコストが高く、クリーンアップは対症療法にすぎません。最も根本的な解決策は、他のドライブからCドライブに容量を借りることです。

📖 目次（クリックで展開）

#	セクション	説明
1	準備	ダウンロード、インストール、PE環境へ
2	拡張開始	パーティションアシスタント8ステップ
3	再起動と後片付け	Windowsに戻り、ブートメニューを整理
4	ヒント	補足アドバイスとよくある質問

📦 準備

⚡ 一言でいうと：Windowsを「休止状態ボックス」に入れて操作し、Cドライブが占有されないようにします。

① 微PEツールボックスをダウンロード

微PEツールボックス — 軽量なPE（プレインストール環境）ツール、クリーンで広告なし。

② システムにインストール

ダウンロードしたプログラムを開き、「すぐにシステムにインストール」 をクリックします。自動的にブートエントリが書き込まれます。

③ 再起動してブートメニューへ

インストール完了後、PCを再起動するとシステムブート選択画面が表示されます。

⏱ 注意：カウントダウンは数秒しかありません。タイムアウトすると現在のシステムで起動します。画面をよく見て素早く選択！

④ PE環境に入る

矢印キーで 微PEツールボックス を選択し、Enterキーを押します。

💡 なぜPEに入るのか？

PE環境では、Windowsシステムは完全に「休止」状態になります。Cドライブはどのプロセスにも占有されていないため、安全にパーティションサイズを調整できます。これは手術のようなもので、患者は麻酔をかけられてからでないとメスを入れられません。他のパーティションツールも同じ原理です。

🛠️ 拡張開始

PEに入ると、デスクトップにツールメニューが自動表示されます。「パーティションアシスタント」 をクリックします。

ステップ1 · ディスクレイアウトを確認

パーティションアシスタントが開くと、すべてのディスクパーティションのレイアウトが表示されます。Cドライブに空き容量を提供できるドライブを確認します。

ステップ2 · 縮小するドライブを選択

ここでは Software（Dドライブ） を例に、DドライブからCドライブに容量を移動します。

💡 どのドライブを選ぶべき？

✅ 空き容量が十分で、あまり使わない大容量ドライブを優先

❌ システム回復パーティションやEFIパーティションには触れない

ステップ3 · パーティションを調整

Dドライブを右クリック → 「パーティションを調整」。

ステップ4 · ドライブを縮小

表示されたウィンドウで、スライダーをドラッグするか数値を入力して、Dドライブから確保する容量を決定します。

✅ 例：Cドライブに50GB追加したい場合、ここでDドライブを50GB縮小します。

⚠️ 注意：縮小する値はDドライブの使用済み容量を超えないようにしてください。エラーになります。

確認できたら 「OK」 をクリックします。

ステップ5 · Cドライブに結合

Dドライブの横に 「未割り当て領域」 が表示されます。

手順	操作
1	Cドライブを右クリック → 「パーティションを調整」
2	スライダーを一番右にドラッグし、未割り当て領域をすべてCドライブに結合
3	「OK」をクリック

ステップ6 · タスクを送信

左上の 「送信」 をクリックします。

⚠️ 重要な注意

ここまでの調整はすべて 「計画」 にすぎず、まだ実際には反映されていません。

「送信」をクリックして初めて、システムが実際にパーティション操作を実行します。確認してから送信！

ステップ7 · 実行を待機

パーティションアシスタントが調整を開始します。ディスクのサイズと速度にもよりますが、数分から10数分かかる場合があります。

⚠️	🔴 処理中は絶対に電源を切ったり強制シャットダウンしないでください！
パーティションテーブルが破損し、データが失われる可能性があります
ノートPCの場合は電源アダプターを接続してください
お茶を飲みながら、気長に待ちましょう 🍵

ステップ8 · 完了 🎉

成功メッセージが表示されたら拡張完了です！

🚀 再起動と後片付け

順序	操作
①	「再起動」をクリック
②	ブートメニューで通常の Windowsシステムを選択して起動
③	PC を開き、Cドライブの容量が増えたことを確認 ✅

🧹 最後のステップ：毎回起動時にブート選択画面を表示したくない場合は、微PEツールボックス を開いて 「アンインストール」 をクリックすれば元の状態に戻ります。

📌 ヒント

シナリオ	推奨
🟢 Cドライブが小さすぎる（30GB未満）	少なくとも 80〜100GB に拡張
🟡 Dドライブにも空きがない	Dドライブをクリーンアップするか、外付けドライブに大容量ファイルを移動
🔴 操作前のデータ損失が心配	先に重要なファイルをバックアップすることを強く推奨！パーティションアシスタントは安定していますが、念には念を

✨ 以上がCドライブ拡張の完全ガイドです。あなたのPCが二度と不足に悩まされませんように！

Context7 ガイド：AIコーディングアシスタントに最新ドキュメントを理解させる

Sat, 02 May 2026 19:51:00 +0800

概要

こんな経験はありませんか？AI にコードを書かせたら、たくさん出力したのに実行するとエラーになる。または、ドキュメントに明らかに存在する API なのに、AI が「存在しません」と言う。

AI がバカなのではありません。学習データには賞味期限があるのです。数ヶ月前や一年前のデータで学習している間に、フレームワークは何度もアップデートされています。

Context7 はこの問題を解決します。Upstash チームが開発したもので、質問時に最新の公式ドキュメントを取得し、AI のコンテキストに注入して、現在のバージョンに基づいて回答させます。

使い方は簡単で、プロンプトの末尾に use context7 を追加するだけです。AI に「推測するな、まず最新ドキュメントを確認してから答えて」と伝えるようなものです。

なぜ必要か？

💥 具体例

個人サイトに「トップに戻る」ボタンを追加したいとします。ページをスクロールすると右下にボタンが表示され、クリックすると一番上に戻る、というものです。

AI が古い知識で書いたコード： 数十 KB のサードパーティライブラリを読み込み、それを呼び出すためのコードを大量に書く。機能は実現できますが、たった一つのボタンのためにページが遅くなり、コードが冗長になります。

実際には今はもっと簡単です： モダンブラウザにはスムーズスクロールとスクロール検出が組み込まれています。数行のコードで済み、追加ライブラリは不要です。

AI はこれを知りません。なぜなら数年前の教材で学習したからです。

use context7 を追加すると、Context7 が最新ドキュメントを確認し、ネイティブ機能で十分だと判断します。AI は古いやり方ではなく、より軽量な方法を選びます。

これは、友達にスマホの修理を頼んだとき、3年前の手順を記憶だけで分解しようとするようなものです。ネジの位置は変わっています。最新のチュートリアルを先に見ておけば、壊さずに済みます。

Context7 の有無の違い

	なし	あり
情報源	AI の古い知識（時代遅れの可能性）	公式ドキュメントからリアルタイム取得
API の正確性	よく間違える、または既に存在しない API を使う	現在のバージョンの API を保証
コード品質	数年前の古い書き方の可能性	最新の推奨される書き方
バージョン対応	バージョンを無視して推測	指定したバージョンを検索

🔄 仕組み

数ステップで完了します：

質問する（末尾に use context7 を追加）
    ↓
Context7 が質問対象のコードパッケージを特定
    ↓
GitHub と公式ドキュメントサイトから最新情報を取得
    ↓
最も関連性の高い部分をフィルタリングして AI の「コンテキスト」に注入
    ↓
AI が最新ドキュメントをもとに回答

「コンテキスト」とは、AI が現在の会話で「見える」内容のことです。ドキュメントを注入するのは、テーブルに参考書を広げるようなもので、AI はそれを見ながら回答します。

ドキュメントの出所は？GitHub リポジトリ、公式ドキュメントサイト、そしてプロジェクトメンテナーが作成した llms.txt（AI 向けのドキュメントインデックスファイル）です。

結果を取得した後、Context7 は LLM を使ってインテリジェントに並べ替え、最も関連性の高い部分だけを選び出します。

2つの使い方：

方法	説明
MCP モード（推奨）	一度インストールすれば、AI コーディングアシスタントが自動的に呼び出す。MCP は AI にプラグインを追加するようなもの
CLI 手動モード	ターミナルでコマンドを打って手動でドキュメントを検索

コア機能

スマートマッチング：名前を言えば、探しに行く

AI にあるツールの使い方を尋ねると、Context7 はそのツールの最新マニュアルをネット上で見つける必要があります。しかし、同じ名前のものが複数存在することもあります。

一般的な名前なら自動で認識できます。名前が曖昧で混乱しやすい場合は、誰/何 の形式で正確に指定します：

`1`	`/tailwindlabs/tailwindcss を使って私のウェブページにナビゲーションバーを追加してください。use context7`

tailwindlabs は作者名、tailwindcss はプロジェクト名です。「Apple」を検索するのと同じで、果物なのか携帯なのか——はっきり言えば間違えません。

対応ライブラリ

人気のあるものはすべて収録：React、Next.js、Vue、Tailwind CSS、Express、Prisma、Supabase、TypeScript……完全なリストは context7.com/rankings をご覧ください。

バージョン認識

バージョンによって API は大きく異なることがあります。バージョン番号を直接指定すれば、Context7 が対応するバージョンのドキュメントを検索します：

1
2
3

Vue 3 でカウンターを書いて。use context7
Next.js 14 の Pages Router で API ルートを書いて。use context7
Tailwind CSS v4 でダークモードを設定して。use context7

iPhone 12 の分解チュートリアルを頼めば、誰も iPhone 15 のものを渡しません。

インストール

ワンクリックインストール

`1`	`npx ctx7 setup`

npx は Node.js に付属しているコマンドで、追加インストールは不要です。Node.js をまだインストールしていない場合は、nodejs.org からダウンロードしてインストールしてください。

実行すると以下の処理が行われます：

ブラウザが開いてログイン認証（OAuth）
API Key の生成（あなたの「身分証明書」）
エディタの自動設定

3ステップで完了です。

エディタを指定する場合はパラメータを追加：

1
2
3

npx ctx7 setup --claude      # Claude Code
npx ctx7 setup --cursor      # Cursor
npx ctx7 setup --opencode    # OpenCode

アンインストール：npx ctx7 remove

手動設定

自動インストールが機能しない場合は、手動で MCP Server を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
      "headers": {
        "CONTEXT7_API_KEY": "あなたのAPIキー"
      }
    }
  }
}

各ツールの設定ファイルの場所（~ はユーザーディレクトリ、Windows なら C:\Users\ユーザー名）：

ツール	設定場所
Cursor	Settings → MCP、または `~/.cursor/mcp.json`
Claude Code	`~/.claude/settings.json`（グローバル）または `.claude/settings.json`（プロジェクト）
Windsurf	Settings → Cascade → MCP servers
Cline	VS Code 拡張内 MCP Servers → Configure
OpenCode	プロジェクトルート `opencode.json`

API Key は context7.com/dashboard で取得。形式は ctx7sk... で、無料ユーザーにも割り当てがあります。

✅ 動作確認

テストメッセージを送信：

`1`	`ボタン付きのカウンターウェブページを書いて。use context7`

AI がクリーンでモダンなコードを出力し、余分なライブラリを読み込まなければ、正常に動作しています。

使用方法

基本の使い方

プロンプトの末尾に use context7 を追加：

1
2

シンプルな履歴書ウェブページを書いて。use context7
秒数を入力してカウントダウンするツールを書いて。use context7

ライブラリの正確な指定

/owner/repo 形式で名前のマッチングをスキップ：

`1`	`/tailwindlabs/tailwindcss を使って私のページにナビゲーションバーを追加して。use context7`

ライブラリ名に曖昧さがある場合に推奨。

バージョン指定

1
2

Bootstrap 5 ではなく Bootstrap 4 の書き方でカードレイアウトを書いて。use context7
Vue 3 の Composition API で TODO リストを書いて。use context7

複数ライブラリの組み合わせ

`1`	`Bootstrap + Font Awesome でアイコンギャラリーページを作って。use context7`

自動トリガーの設定

毎回 use context7 と手入力したくない場合は、ルールファイルに設定：

→ Cursor .cursorrules に記述：

`1`	`ユーザーの質問がサードパーティのフレームワークやライブラリの API 使用方法に関する場合、自動的に Context7 で最新ドキュメントを検索する。`

→ Claude Code CLAUDE.md に記述：

1
2
3

## ドキュメント検索ルール
- サードパーティのライブラリやフレームワークに関する場合、最初に Context7 で最新ドキュメントを検索する
- Context7 が返した内容に基づいてコードを生成することを優先する

CLI コマンド

AI との会話でしか Context7 を使わないなら、この部分はスキップしても構いません。CLI はターミナルでコマンドを打つのが好きな人向けです。

npm は Node.js に付属のパッケージマネージャー、-g は「グローバルインストール」を意味します。

# CLI のインストール
npm install -g ctx7

# ライブラリの検索
ctx7 library react
ctx7 library nextjs "middleware"

# ドキュメントの取得
ctx7 docs /facebook/react "hooks state management"
ctx7 docs /vercel/next.js "middleware authentication"

# Skills 管理
ctx7 skills search        # Skill を検索
ctx7 skills install       # Skill をインストール
ctx7 skills list          # インストール済みを表示
ctx7 skills remove        # アンインストール

# 認証
ctx7 login                # ログイン
ctx7 whoami               # 状態を確認
ctx7 logout               # ログアウト

❓ よくある質問

AI の内蔵ウェブ検索との違いは？

ウェブ検索ではブログやフォーラムの投稿がヒットしますが、品質はまちまちで、自分で信頼性を判断する必要があります。Context7 は公式ドキュメントのみから情報を取得し、LLM で最も関連性の高い断片をフィルタリングして、AI に直接渡します。

💰 `use context7` でコストが増えますか？

いいえ。ドキュメント検索のステップが増えますが、AI が正確な情報を得られるため、推測や修正の繰り返し、長くて間違ったコードを書くことがなくなります。総合的なトークン消費量はむしろ減ります。

使っているライブラリが未収録の場合は？

context7.com で “Add Docs” をクリックして申請するか、use context7 を付けずに AI を自分の知識だけで回答させます。

インストールしたのに効果がない？

以下を一つずつ確認：

npx ctx7 setup でエラーが出なかったか
MCP 設定ファイルの JSON 形式が正しいか（カンマ一つで失敗します）
API Key が有効か（ctx7sk... で始まります）
エディタを完全に閉じてから開き直したか
MCP リストのステータスが緑色か
質問時に use context7 を書いたか

応答速度に影響しますか？

1〜2秒の待ち時間が増えますが、正確な回答が得られるので修正のやりとりが減ります。エラーが起きてから修正する時間に比べれば、この1〜2秒ははるかに短いです。

まとめ

項目	内容
概要	AI コーディングアシスタントにリアルタイムの最新ドキュメントを提供するプラットフォーム
解決する問題	学習データの古さによる AI の誤ったコード出力
コア原理	公式ドキュメントをリアルタイムに取得し、AI コンテキストに注入
インストール	`npx ctx7 setup` の一行で完了
使用方法	プロンプト末尾に `use context7` を追加
価格	無料枠あり、個人利用に十分
公式サイト	context7.com
GitHub	github.com/upstash/context7

インストールすれば、AI が古い知識でごまかす心配はもうありません。

OpenCode + Obsidian：AI駆動のナレッジマネジメントワークフローを構築する

Thu, 30 Apr 2026 02:00:15 +0800

📋 目次

一、opencode-obsidianプラグインとは？

opencode-obsidianは、OpenCode AIアシスタントをObsidianウィンドウに直接埋め込むサードパーティコミュニティプラグインです。従来のターミナル統合ソリューションとは異なり、このプラグインはOpenCodeのWebビューを使用して直接埋め込むため、表示されるのは完全なOpenCodeインターフェースであり、ターミナルとObsidianの間を行き来する必要がありません。

コア機能：

🖥️ OpenCodeインターフェースがObsidianのサイドバーやメインエディタに直接埋め込み
🔄 サーバーの自動管理——パネルを開くと起動、閉じると停止
📄 実験的なコンテキスト注入——現在開いているノートと選択テキストを自動的にAIに渡す
⌨️ ショートカット Ctrl/Cmd + Shift + O でパネルを素早く切り替え

適用シーン：

長文コンテンツの要約と精製
執筆、編集、推敲
ナレッジベースの検索と探索
アウトラインと構造化ノートの生成

⚠️ プラグイン作者はOpenCode / Obsidianとは無関係で、これは独立したサードパーティプロジェクトです。現在のバージョンは0.2.1（Beta段階）、デスクトップのみ対応。

二、環境準備

始める前に、以下の準備ができていることを確認してください：

項目	要件	説明
Obsidian	≥ 1.4.0	公式サイトからダウンロード
Node.js	≥ 18+	ダウンロード、OpenCodeのインストールに必要

準備ができたら、以下の手順に従ってください。

三、BRATプラグインのインストール

BRAT（Beta Reviewer’s Auto-update Tool）は、コミュニティプラグインマーケットプレイスにまだ公開されていないBeta版プラグインをインストールするためのObsidianコミュニティプラグインです。opencode-obsidianはまだ正式に公開されていないため、BRATでのインストールが必要です。

ステップ1：コミュニティプラグインマーケットプレイスを開く

Obsidianで順にクリック：設定 → サードパーティプラグイン → 「セーフモード」をオフ → コミュニティプラグインマーケットプレイス

ステップ2：BRATを検索してインストール

コミュニティマーケットプレイスでBRATを検索（正式名称：Obsidian42 - BRAT）、「インストール」→「有効化」をクリック。

💡 BRATはBeta Reviewer’s Auto-update Toolの略で、TfTHackerによって開発されました。Betaプラグインの更新を自動的に検出し、アップグレードを通知します。

四、BRATでopencode-obsidianをインストール

BRATがインストールできたら、それを使ってopencode-obsidianプラグインをインストールできます。

ステップ1：BRAT設定を開く

設定 → サードパーティプラグイン → インストール済みのBRATを見つけ、右側の歯車アイコンをクリックして設定に入ります。

ステップ2：Betaプラグインを追加

BRAT設定ページで、**「Add Beta plugin」**ボタンをクリック。

ステップ3：リポジトリアドレスを入力

ポップアップの入力ボックスに以下を入力：

`1`	`mtymek/opencode-obsidian`

**「Add Plugin」**をクリック。

BRATがGitHubから最新のリリースバージョンを自動的に取得してインストールします。

ステップ4：プラグインを有効化

インストール完了後、設定 → サードパーティプラグイン → 「インストール済みプラグイン」リストでOpenCode-Obsidianを見つけ、スイッチをオンにして有効化します。

✅ 有効化後、Obsidianの左サイドバーにターミナル風のアイコンが表示されます——これがOpenCodeのエントリーポイントです。

自動更新

BRATは定期的にGitHubの新しいバージョンをチェックします。更新があると、Obsidian内で通知が表示され、確認をクリックするだけで自動アップグレードされます。

五、OpenCode CLIのインストール

プラグイン自体は「シェル」に過ぎません——バックグラウンドでopencode serveサービスを起動し、OpenCodeのWebインターフェースをObsidianに埋め込みます。そのため、npmでOpenCode CLIをインストールするだけで十分です。

システムのターミナルを開きます（WindowsはPowerShell、macOS/LinuxはTerminal）：

`1`	`npm i -g opencode-ai`

インストール確認：

1
2

opencode --version
# 期待出力例: 1.14.39

⚠️ Windowsユーザー：プラグインが「Executable not found at ‘opencode’」と表示する場合、本文の第十節にジャンプして解決策を確認してください。

六、プラグイン設定の詳細

プラグインを有効化した後、設定 → サードパーティプラグイン → OpenCode-Obsidianの歯車アイコンから、以下の設定項目を確認できます：

基本設定

設定項目	デフォルト	説明
OpenCode実行ファイルパス	`opencode`	システムPATHで見つからない場合、フルパスを入力
ポート	`14096`	OpenCodeサービスがリッスンするポート番号
ホスト名	`127.0.0.1`	サービスがバインドするアドレス
プロジェクトディレクトリ	（Vaultパスから自動取得）	OpenCodeが操作する作業ディレクトリ
起動タイムアウト	`45000` (45秒)	サービス起動を待つ最大ミリ秒数

インターフェース設定

設定項目	デフォルト	説明
デフォルトビューポジション	`sidebar`	`sidebar` = サイドバー、`main` = メインエディタ
自動起動	`オフ`	Obsidian起動時にOpenCodeサービスを自動起動

コンテキスト注入（実験的）

設定項目	デフォルト	説明
ワークスペースコンテキスト注入	`オフ`	現在のノート情報をOpenCodeに自動転送
最大ノート数	`20`	コンテキストに含まれる最大ノート数
最大選択テキスト長	`2000`	AIに渡す選択テキストの文字数上限

カスタムコマンド

設定項目	デフォルト	説明
カスタムコマンドを使用	`オフ`	有効にするとOpenCode起動コマンドをカスタマイズ可能
カスタムコマンド	（空）	カスタム起動コマンド（第九節を参照）

七、初回使用

OpenCodeパネルを開く

OpenCodeを開く3つの方法：

サイドバーアイコンをクリック：左サイドバーのターミナルアイコンをクリック
ショートカット：Ctrl + Shift + O（macOSはCmd + Shift + O）
コマンドパレット：Ctrl/Cmd + P → Toggle OpenCode panelと入力

初回起動フロー

パネルを開くと、プラグインが自動的に以下を実行：

OpenCode実行ファイルパスを検出
OpenCodeサービスを起動（opencode serve）
埋め込みWebビューにOpenCodeインターフェースを読み込み

起動成功後、完全なOpenCodeダイアログインターフェースが表示され、プロンプトを直接入力できます。

すべてが正常に動作しているか確認

OpenCodeインターフェースで以下を入力：

/help

コマンド一覧が表示されれば、すべて正常です。以下も入力できます：

/models

利用可能なAIモデルを確認。OpenCodeには無料モデル（GLM-4.7、MiniMax-2.1）が内蔵されており、設定不要ですぐ使えます。

ショートカット早見表

ショートカット	機能
`Ctrl/Cmd + Shift + O`	OpenCodeパネルの切り替え

八、コンテキスト注入（実験的機能）

これはopencode-obsidianプラグインの最もユニークな機能の1つ——Obsidianの作業コンテキストをOpenCodeに自動的に渡せます。

有効にする方法

プラグイン設定で、**「ワークスペースコンテキスト注入」**スイッチをオンにします。

注入される内容

有効にすると、プラグインは以下の情報を実行中のOpenCodeインスタンスに自動転送します：

📂 現在開いているノート一覧：どのファイルを編集中か
📝 選択テキスト：ノートでハイライトしたテキスト

使用シーン

テキストを選択してOpenCodeパネルを開き、「この文章を推敲して」と言う——AIはすでにどのテキストかを知っている
複数のノートを同時に開き、AIに「この2つのノートの違いを比較して」と頼む——AIはすでにどのファイルが開いているかを知っている

制限事項

⚠️ これは実験的機能で、現在いくつかの制限があります：

OpenCodeインターフェースで新しいSessionを作成する時、コンテキストは自動注入されない

コンテキスト更新には一定の遅延がある

九、カスタムコマンドモード

デフォルトでは、プラグインはopencode serveコマンドでサービスを起動します。より多くの制御が必要な場合は、カスタムコマンドモードを有効にしてください。

カスタムコマンドが必要な場合

追加のCLI引数が必要な場合
カスタム起動スクリプトを使用する場合
コンテナや仮想環境でOpenCodeを実行する場合
OpenCodeが非標準パスにインストールされている場合

設定手順

プラグイン設定で**「カスタムコマンドを使用」**をオン
**「カスタムコマンド」**入力ボックスに完全なコマンドを入力

コマンドテンプレート

`1`	`opencode serve --port 14096 --hostname 127.0.0.1 --cors app://obsidian.md`

⚠️ 重要な注意事項

ポートとホスト名は設定の値と一致している必要があります
--cors app://obsidian.mdを含める必要があります——さもないとObsidianがOpenCodeのWebインターフェースを埋め込めません

十、よくある質問とトラブルシューティング

❌ OpenCode実行ファイルが見つからない

症状：パネルを開くと「Executable not found at ‘opencode’」と表示されるが、ターミナルでopencodeは正常に動作する。

原因：Electron（Obsidianの基盤フレームワーク）がWindowsでシステムPATH環境変数を完全に継承しない。

解決策：

ターミナルでopencode.cmdのフルパスを検索：

`1`	`where opencode.cmd`

出力されたフルパスをプラグイン設定の「OpenCode実行ファイルパス」に貼り付け、例：

`1`	`C:¥Users¥あなたのユーザー名¥AppData¥Roaming¥npm¥opencode.cmd`

❌ サービス起動タイムアウト

考えられる原因：ネットワークの問題、モデル読み込みの遅さ、ポートが使用中。

解決策：

ポート14096が他のプログラムで使用されていないか確認
ポート番号を変更してみる（例：15096に）
起動タイムアウト時間を増やす

❌ パネルが空白で表示される

考えられる原因：CORS設定が正しくない。

解決策：

カスタムコマンドを使用している場合、コマンドに--cors app://obsidian.mdが含まれていることを確認してください。

❌ パネルを埋め込めない

考えられる原因：OpenCodeのバージョンが古い。

解決策：

`1`	`npm i -g opencode-ai@latest`

❌ 中国語ファイル名の文字化け（Windows）

解決策：PowerShellで実行：

`1`	`chcp 65001`

その後、Obsidianを再起動してください。

❌ プラグイン更新後に再設定が必要

BRATはプラグイン更新時に設定データを保持します。設定が失われている場合は、設定ページを開いて再設定してください。

まとめ

インストールフロー全体を一図でまとめると：

┌──────────────────────────────────────────┐
│        BRATプラグインをインストール         │
│  設定 → コミュニティマーケットプレイス      │
│  → BRATを検索 → インストール              │
└──────────────────┬───────────────────────┘
                   │
                   ▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│   BRATでopencode-obsidianをインストール    │
│   BRAT設定 → Add Beta plugin              │
│   入力: mtymek/opencode-obsidian          │
└──────────────────┬───────────────────────┘
                   │
                   ▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│        OpenCode CLIをインストール          │
│   npm i -g opencode-ai                   │
└──────────────────┬───────────────────────┘
                   │
                   ▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│      プラグインを有効化して使用開始         │
│   Ctrl+Shift+Oでパネルを開く              │
│   Obsidian内でOpenCodeを直接使用          │
└──────────────────────────────────────────┘

一言まとめ：BRATをインストール → mtymek/opencode-obsidianを検索 → OpenCode CLIをインストール → Ctrl+Shift+Oで始めよう。これだけ簡単です。

📚 参考元：

opencode-obsidian GitHubリポジトリ

BRATプラグインGitHubリポジトリ

OpenCode公式ドキュメント

OpenCode 完全ガイド：オープンソース版 Claude Code のインストール、設定、高度な活用法

Thu, 30 Apr 2026 02:00:15 +0800

📋 目次

一、OpenCodeとは？

OpenCodeは現在最もホットなAIプログラミングツールで、本質的にはオープンソース版のClaude Codeです。Claude Codeのほぼすべてのコア機能を複製し、中国ユーザーによくある速度制限やアカウント停止の問題を解決しました。

Claude Codeとの比較

比較項目	Claude Code	OpenCode
オープンソース	❌ クローズドソース	✅ オープンソース
無料モデル	❌ 有料API必要	✅ 無料モデル内蔵
中国ユーザー向け	⚠️ 速度制限/停止リスク	✅ 制限なし
Skills/MCP	✅ サポート	✅ 完全互換
Session並列	❌	✅ コア機能

コアポジショニング

オープンソース版Claude Code：ほぼ全機能、中国ユーザー向け、速度制限・アカウント停止なし
無料モデル：GLM-4.7、MiniMax-2.1などの無料モデルがそのまますぐ使える
トップクラスモデル接続：AntigravityプラグインでGemini 3 Pro、Claude 4.5 Opusを無料利用；/connectでGPT Codexに接続
キラー機能：Session並列処理、Timelineロールバック、Share共有、Ultra Workマルチエージェント協調
プラグインエコシステム：Oh My Open Code (OMO) — 7つのプログラミングエージェント + 3つのMCP Server + 各種ツール

二、4つのインストール形態

⭐ 1. コマンドライン版（主力おすすめ）

最も安定し、機能が最も充実した使用方法。

# インストール（Node.jsを先にインストールする必要があります）
npm i -g opencode-ai

# 起動
opencode

前提条件：Node.jsのインストールが必要（nodejs.orgから対応OS版をダウンロード）

2. デスクトップクライアント（Beta）

公式サイトからクライアントをダウンロードし、インストール後、プロジェクトフォルダを選択して使用。

⚠️ 現在Betaテスト段階でバグ较多、主力ツールとしての使用は推奨されません。

3. VS Codeプラグイン版

前提条件：コマンドライン版OpenCodeがインストール済み。プラグイン版のコア価値はIDEとのシームレスな統合にあり、AIが直接コードのコンテキストを認識します。

VS Code拡張機能ストアでOpenCodeを検索してインストール
ショートカット Ctrl + Shift + P → open opencodeと入力してEnter
プラグインが左側ウィンドウで開いているコードファイルを自動的に関連付け
コードを選択後 Ctrl + Alt + K でOpenCodeチャットウィンドウに素早く貼り付け

4. クラウド実行環境（GitHub Actions）

オープンソースプロジェクトの自動化されたIssue修正に最適：

プロジェクトをGitHubの公開リポジトリにアップロード
リポジトリにAPI Keyを設定（Settings → Secrets and Variables → Actions）
Issueのコメントに/opencode + 要件説明を入力
GitHub Actionsが自動的にOpenCodeワークフローを実行
完了後、自動的にPull Requestを作成

三、無料モデルの設定

利用可能なモデルを確認

`1`	`/models # 利用可能なすべてのモデルを表示（freeマーク付きは無料で使用可能）`

トップクラスモデルへの接続

方法1：Antigravityプラグイン（Gemini + Claudeを無料接続）

AntigravityはGoogleが提供するAIプログラミングIDEで、Gemini 3 ProとClaude 4.5 Opusを無料で提供しています。

OpenCodeにインストールプロンプトを貼り付け（Antigravity GitHubのトップページからコピー）
AIが自動的にインストールを完了するのを待つ
新しいターミナルを開いてログインコマンドを実行、Google → Antigravityログインを選択
Googleアカウントにログイン、生成されたURLを貼り付け
OpenCodeを再起動、/modelsでGemini 3 ProとClaude 4.5 Opusが表示される

方法2：GPT Codex（OpenAI公式提携）

OpenAIとOpenCodeが公式提携し、ChatGPT Codexに直接接続できます。

`1`	`/connect # OpenAI → GPT Pro → ブラウザログインを選択`

前提条件：ChatGPT Plus以上のサブスクリプションが必要。

方法3：OpenRouter（万能接続）

OpenRouterを通じて、市販されているほぼすべての大規模モデルに接続でき、国内ユーザーも簡単にクレジットを取得できます。

`1`	`/connect # OpenRouter → API Keyを入力を選択`

OpenCodeは75種類のAI接続方法をサポートしており、ほぼすべてのモデルベンダーを網羅しています。

四、コア機能のハイライト

1. 質問による要件明確化

コーディングを始める前に、OpenCodeは一系列の質問をします：

コードサンプルだけでいいですか、それとも完全に実行可能なプログラムが必要ですか？
どの機能が必須ですか？
どのモデルを使用しますか？
環境変数はどのように保存しますか？

この「先に聞いてから行動する」メカニズムにより、手戻りが大幅に減少します。

2. コマンドラインコードDiffインターフェース

OpenCodeのコマンドラインdiff表示は、すべてのコマンドラインプログラミングツールの中で最高とされており、コードの変更が一目瞭然です。

⭐ 3. Session並列処理

これはOpenCodeの最も特徴的な機能です — 複数Sessionの並列実行：

# 最初のタスクを開始（例：タイマー追加）
# タスク実行中に新しいセッションを作成
/new

# 2番目のタスクを開始（例：ブラシの色変更）
# すべてのセッションの状態を確認
/sessions

# セッション間を切り替え
/session <id>

回転シンボルはSessionがバックグラウンドで実行中であることを示します。2つの要件を完全に並列開発できます。

4. Timelineチェックポイントロールバック

`1`	`/timeline # 現在のセッションの完全な会話履歴を表示`

任意の履歴ノードを選択：

Revert：コードとチャットコンテンツをその時点にロールバック
View：当時AIが行った変更を確認

プログラミングの「タイムマシン」のように、大胆に異なるアプローチを試すことができます。

5. Share共有

1
2
3

/share      # 会話履歴をウェブページとして共有
/unshare    # 共有を停止
/export     # 会話履歴をファイルとしてエクスポート

共有後、完全な会話履歴とコード変更プロセスを表示するウェブリンクが生成され、コラボレーションやデモンストレーションに便利です。

五、Skillsスキル移行

OpenCodeはClaude CodeのSkillsディレクトリ構造と完全互換で、移行コストが極めて低いです：

1
2

# ディレクトリ構造の対応関係
.claude/skills/<skill-name>/    →    .opencode/skills/<skill-name>/

操作手順

プロジェクトのルートディレクトリに.opencodeフォルダを作成
.opencodeの下にskillsフォルダを作成
元の.claude/skills/配下のスキルフォルダをそのままコピー
OpenCodeを再起動すると、AIがこれらのSkillsを認識して呼び出す

各Skillはディレクトリ付きの説明書で、AIに特定分野のタスクを完了する方法を伝えます。

六、MCP設定

OpenCodeは2つのMCP（Model Context Protocol）モードをサポートしています：

ローカルMCP（Local）

ローカルコマンドで実行。~/.config/opencode/opencode.jsonで設定：

{
  "mcpServers": {
    "shed-cn": {
      "type": "local",
      "command": "npx",
      "args": ["shed-cn"],
      "enabled": true
    }
  }
}

リモートMCP（Remote）

URLでリモート呼び出し。Context7を例に：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "remote",
      "url": "https://context7-mcp-server-url",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

設定完了後、OpenCodeを再起動し、/mcpと入力すると設定済みのMCP Serverを確認できます。

七、Oh My Open Code (OMO) スーパープラグイン ⭐

OMOはOpenCodeで最も人気のあるプログラミングプラグインで、本質的にはツール + MCP + プログラミングエージェントの組み合わせバンドルです。

7つのプログラミングエージェント

エージェント	役割	おすすめモデル
🧠 シーシュポス (Sisyphus)	メインエージェント、計画とオーケストレーション	Claude 4.5 Opus / GPT 5.2
🔮 予言者 (Prophet)	アーキテクチャ設計、コードレビュー	—
📚 司書 (Librarian)	文献調査、ドキュメント検索	—
🔍 探索者 (Explorer)	ウェブ検索	—
🎨 フロントエンドエンジニア	フロントエンド開発	Gemini 3 Pro
📝 ドキュメントライター	ドキュメント生成	—
🖼️ マルチモーダル	画像/PDF理解	—

各エージェントにはその作業に最適な大規模モデルが割り当てられています。作者によると、最適な組み合わせを見つけるために24,000ドル相当のTokenを費やしたとのことです。

3つのMCP Server

Web Search：ウェブ検索
Context7：最新の技術ドキュメントを取得
Grep App：GitHubリポジトリの高速コード検索

統合ツール

LSPアドバンスト版：プログラミング言語の構文とセマンティクスを通じてAIのコード特定を支援
ASTツール：コード構文木を通じた関連検索
LOCツール：マルチモーダル視覚能力で画像、PDFを理解
Delegate Task / Background Task：エージェントのタスク割り当てとバックグラウンドスケジューリング

インストールと使用

設定ファイルの場所：C:¥Users¥<ユーザー名>¥.config¥opencode¥oh-my-opencode.json

OMO GitHubのトップページからinstallで始まるプロンプトをコピー
OpenCodeに貼り付け、設定質問に回答（サブスクリプション状況など）
自動的にインストール完了

2つのコア使用法

① @ で特定エージェントを指定

`1`	`@フロントエンドエンジニアこのページのレスポンシブレイアウトを最適化して`

② Ultra Workモード（魔法の言葉ULW）

`1`	`ULW ペットショップアプリを作成して`

Ultra Workモードでは、シーシュポスがメインエージェントとして以下の処理を行います：

タスクをTodo Listに分解
複数のバックグラウンドタスクを同時並行実行
各エージェントを中央からオーケストレーション
完成したプロジェクトを納品

Ralph Loopモード

AIに長時間ループで作業を強制し、極めて困難なタスクに適しています：

`1`	`/ralph-loop`

例：「最新のSpring Boot 4標準を使用してプロジェクト全体をリファクタリングし、すべてのテストケースがパスするまで」——タスクが完了するまで数時間連続実行可能です。

八、その他の便利機能

`/init` — プロジェクト知識初期化

AIにプロジェクトフォルダ全体を読み込ませ、agents.mdファイルをシステムプロンプトとして生成し、AIがプロジェクトを素早く理解できるようにします。

`/compact` — コンテキスト圧縮

これまでの会話を簡潔な要約にまとめ、モデルのコンテキストウィンドウを解放し、Tokenのオーバーフローを防ぎます。

カスタムコマンド

~/.config/opencode/commands/の下に.mdファイルを作成してカスタムコマンドを定義：

# テスト実行
モード：build
コマンド：npm test
説明：プロジェクトのすべてのテストケースを実行

使用方法：/テスト実行でトリガー。

カスタムエージェント

~/.config/opencode/agents/の下に.mdファイルを作成：

# Code Review Agent
タイプ：subagent
モデル：claude-4.5-opus
説明：コードレビューを専門とし、コード品質、セキュリティ脆弱性、ベストプラクティスをチェックします。

Primary Agent：Tabキーで切り替え、会話で直接使用
Sub Agent：メインエージェントがバックグラウンドで自動スケジューリング

九、まとめとおすすめ

適用シーン

シンARIO	おすすめ度	説明
初心者のAIプログラミング入門	⭐⭐⭐⭐⭐	無料モデル、ゼロコストでスタート
日常開発補助	⭐⭐⭐⭐⭐	Session並列 + Timelineロールバック
複雑なプロジェクト開発	⭐⭐⭐⭐⭐	OMOプラグインマルチエージェント協調
オープンソースプロジェクト保守	⭐⭐⭐⭐	GitHub Actionsクラウド自動化
Skills/MCP練習	⭐⭐⭐⭐⭐	Claude Codeエコシステムと完全互換

十、実践記録：Oh My OpenAgentのインストール

以下は、Oh My OpenAgent（旧Oh My Open Code）のインストールを個人的にテストした完全な会話記録で、環境はWindows + PowerShellです。

環境チェック

1
2

opencode --version
# 出力: 1.14.39

インストールプロセス

OpenCodeの会話で直接AIに伝えます：

“Install and configure oh-my-openagent by following the instructions here: https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/refs/heads/dev/docs/guide/installation.md"

AIがまずモデルのサブスクリプション状況を確認します：

サブスクリプション	私の状況
Claude Pro/Max	❌ なし
OpenAI / ChatGPT Plus	❌ なし
Gemini	❌ なし
GitHub Copilot	✅ 学生認証版
OpenCode Zen	✅ 無料利用可
Z.ai Coding Plan	❌ なし
OpenCode Go	❌ なし
Kimi for Coding	❌ なし
Vercel AI Gateway	❌ なし

⚠️ AIは「Without a Claude subscription, the Sisyphus agent might not work idealally」と表示しますが、GitHub Copilotがフォールバックモデルとして自動的に引き継ぎます。

サブスクリプション確認後、AIが自動的にインストールコマンドを実行：

bunx oh-my-openagent install --no-tui \
  --claude=no --openai=no --gemini=no \
  --copilot=yes --opencode-zen=yes \
  --zai-coding-plan=no --opencode-go=no \
  --kimi-for-coding=no --vercel-ai-gateway=no

インストール成功の出力：

[1/4] Checking OpenCode installation...
[OK] OpenCode 1.14.39 detected
[2/4] Adding oh-my-openagent plugin...
[OK] Plugin added -> C:¥Users¥<ユーザー名>¥.config¥opencode¥opencode.json

インストール後の設定ファイル

メイン設定ファイル ~/.config/opencode/opencode.json：

{
  "plugin": [
    "oh-my-openagent@latest"
  ]
}

エージェントモデル設定 ~/.config/opencode/oh-my-openagent.json：

AIがGitHub Copilotサブスクリプションに基づいて自動的にモデルを割り当て：

エージェント	割り当てモデル
Sisyphus（メインエージェント）	`github-copilot/claude-opus-4.7`
Oracle（予言者）	`github-copilot/gpt-5.5` (medium)
その他のエージェント	Copilot利用可能モデルから自動選択

認証設定

インストール完了後、手動でGitHub Copilotを認証する必要があります：

`1`	`opencode auth login`

インタラクティブ手順：

上下キーでGitHub Copilotを選択
Enterキーで確認
ブラウザが自動的に開き、GitHub学生アカウントにログイン
認証完了、ターミナルに認証成功と表示

エージェントモデルを再設定するには？

方法1：AIに直接伝える

“Sisyphusのモデルをclaude-sonnet-4.6に変更して” “Oracleはgpt-5.5を使って”

方法2：設定ファイルを手動編集

~/.config/opencode/oh-my-openagent.jsonの対応するエージェントのmodelフィールドを直接変更。

追加設定：OpenCode Zenをフォールバックとして追加

インストール時に無料のOpenCode Zenを忘れた場合（--opencode-zen=no）、後からOpenCodeの新しい会話でAIに修正してもらいます：

“実は無料のOpenCode Zenもあるんだけど、もうGitHub Copilotにはログインしてるから、修正して”

AIの最初の試みではOpenCode Zenがプライマリに設定され（opencode/claude-opus-4-7）、GitHub Copilotがフォールバックになりました。実際のニーズはその逆です：

“違う、GitHub Copilotをプライマリにして、OpenCode Zenの無料モデルをフォールバックにして”

AIが修正した後の最終設定戦略：

1
2

プライマリモデル: github-copilot/*     （有料、優先使用）
フォールバックモデル: opencode/*       （無料クレジット、Copilot利用不可時に自動切り替え）

主要設定スニペット（Sisyphusを例に）：

{
  "sisyphus": {
    "model": "github-copilot/claude-opus-4-7",
    "fallback_models": [
      { "model": "opencode/claude-opus-4-7" },
      { "model": "opencode/gpt-5.5" }
    ]
  }
}

💡 ヒント：設定要件を説明する際、プライマリ/フォールバックの関係を明確に——「XXをプライマリ、YYをフォールバックに」——と伝え、AIが逆にしないようにしましょう。

使用ヒント

インストール完了後、ターミナルでopencodeと入力して開始：

プロンプトにultraworkまたはulwを含めると自動並列処理がトリガー
Tabを押してPrometheus（プランナー）モードに入
/start-workを実行して完全なオーケストレーションを実行

付録：トラブルシューティング

問題	解決策
`doctor`コマンドタイムアウト（30s）	一部のチェックがハングする場合、`--verbose`を追加してトラブルシューティング、またはスキップしても使用に影響なし
PowerShellでの`if`構文エラー	OpenCodeのbashコマンドはPowerShellで構文変換が必要
Sisyphusの非Claudeモデルでのパフォーマンス低下	既知の制限、Claudeサブスクリプションがあると最良の体験
AIがプライマリ/フォールバックモデルを逆にする	プライマリ/フォールバックの関係を明確に説明：「XXをプライマリ、YYをフォールバックに」、「YYを追加して」だけは言わない

📚 参考元：技術エビ - OpenCode詳細攻略、Oh My OpenAgentインストールガイド

OpenCode 初級者から上級者へ：並列スケジューリングと使用テクニック完全ガイド

Thu, 30 Apr 2026 02:00:15 +0800

📋 目次

📌 コアポイントまとめ

機能	一言説明
Session並列	OpenCodeのキラー機能、複数タスクが同時に実行、干渉なし、効率2倍
Ultra Workモード	`ULW`を入力、メインエージェントがタスクを自動分解、サブエージェントを並列配置
@でエージェント指定	フロントエンド得意な人にフロントエンドを、アーキテクチャ得意な人にレビューを
Timelineタイムマシン	いつでも任意の履歴ポイントにロールバック、大胆に試してコストゼロ
Ralph Loop	AIに数時間ループで作業させ、極めて困難なタスクに挑戦

一、Session並列：AIに複数のタスクを同時にやらせる

これは他のAIプログラミングツールと比較したOpenCodeの最大の差別化優位性です。従来のツールは直列処理のみ——1つのタスクが完了してから次のタスクを開始できます。OpenCodeは複数のSessionを同時に開始でき、互いに干渉しません。

基本操作

/new              # 新しいSessionを作成
/sessions         # すべてのSessionの状態を確認（回転シンボル = 実行中）
/session <id>     # 指定のSessionに切り替え
/session prev     # 前のSessionに戻る
``### 実践シナリオ

「お絵かきおたずね」ゲームを開発しており、2つの独立した要件があるとします：

- **要件A**：タイマーを追加、最初のストロークでカウント開始、20秒超過でゲームオーバー
- **要件B**：ブラシの色を調整可能に

#### 従来の方法

Aを完了してからBへ → 要件Bは**5-10分**待たされる。

#### OpenCodeの方法

要件Aを入力、AIが作業開始
/newと入力、新しいSessionを作成
要件Bを入力、AIが作業開始
/sessionsで進捗確認：

Session 1 ◐ タイマーロジック追加中… Session 2 ◐ カラーピッカー追加中…


> 2つの要件が完全に並列開発、総所要時間が**15分から8分に短縮**。

### 注意事項

- ⚠️ Session間は完全に隔離、同一ファイルの変更は競合する可能性、異なるモジュールに割り当てることを推奨
- ⚠️ バックグラウンドSessionは完了を自動通知しない、手動で`/sessions`を確認
- ✅ いつでも`/new`で3つ目、4つ目のSessionを開けます——数に制限なし

---

## 二、Ultra Work：ワンクリックでAIプログラミングチームを召集

Session並列が「マニュアル車」なら、Ultra Workは「**フル自動運転**」です。魔法の言葉を入力すると、AIが自動的にタスクを分割し、最適なエージェントに割り当て、並列実行します。

### トリガーメソッド

プロンプトに以下のいずれかのキーワードを含めます：

ULW ultrawork Ultra Work

1
2


### 仕組み

あなたの要件：ペットショップウェブサイトを作って │ ▼ ┌─────────────────────────────┐ │ シーシュポス（メインエージェント） │ │ 1. タスク分解 → Todo List │ │ 2. サブタスクの割り当て │ └──────┬──────────┬───────────┘ │ │ ┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌────────▼────┐ │ 予言者 │ │フロント │ │ドキュメント │ │アーキテク│ │UI開発 │ │ライター │ └────────┘ └────────┘ └─────────────┘ │ │ │ └──────────┴────────────┘ │ ▼ プロジェクト完成納品


1. Todo Listに自動分割
2. 3つのバックグラウンドタスクを並列実行
3. メインエージェントが中央からオーケストレーション
4. 最終的に完全なプロジェクトを納品

### いつ使う？

| シナリオ | 適用 | 説明 |
|----------|------|------|
| ゼロから完全なプロジェクト作成 | ✅ 最適 | フロントエンド、バックエンド、ドキュメントを自動分割 |
| マルチモジュール並列開発 | ✅ 最適 | 各エージェントの役割が明確 |
| 単一ファイルの小さな変更 | ❌ 非推奨 | オーバーキルで、かえって遅い |
| シンプルなバグ修正 | ❌ 非推奨 | 通常のチャットの方が速い |

> 💡 複雑度が高いほど、Ultra Workの価値が増します。シンプルなタスクはスケジューリングのオーバーヘッドで遅くなります。

### 実際の効果

Ultra Workモードでペットショップウェブサイトを作成：

- ✅ 画像素材なしで、絵文字を装飾として使用
- ✅ クリーンなインターフェース、スムーズなインタラクション、完全なアニメーション

---

## 三、@でエージェント指定：プロにプロの仕事させる

Oh My OpenAgent（OMO）をインストールすると、**AIプログラミングチーム**が手に入ります。`@`で特定のエージェントを指名できます。

### エージェント能力表

| エージェント | 得意分野 | 最適モデル | 使用例 |
|-------------|----------|-----------|--------|
| 🧠 シーシュポス | 全体計画、タスクスケジューリング | Claude Opus | 複雑な多ステップタスク |
| 🔮 予言者 | アーキテクチャ設計、コードレビュー | GPT 5.5 | プロジェクト構造設計 |
| 🎨 フロントエンドエンジニア | UI開発、ページレイアウト | Gemini 3 Pro | レスポンシブレイアウト最適化 |
| 🔍 探索者 | ウェブ検索、リサーチ | MiniMax | 最新APIドキュメント検索 |
| 📚 司書 | 文献調査、ドキュメント検索 | — | オープンソースプロジェクトのソースコード整理 |
| 📝 ドキュメントライター | README、コメント生成 | — | プロジェクトドキュメント生成 |
| 🖼️ マルチモーダル | 画像/PDF理解 | — | デザインモックからコード作成 |

### 使用例

@フロントエンドエンジニアこのログインページをレスポンシブレイアウトに変えて、モバイルでも良く見えるようにして

@予言者 src/service/ディレクトリのコードをレビューして、潜在的なパフォーマンス問題を見つけて

@探索者 React 19のServer Componentsの最新の使い方を調べて

@ドキュメントライタープロジェクト全体のAPIドキュメントを生成して


### メインエージェントの切り替え

`Tab`キーを押すと現在の会話のメインエージェントを切り替えられます——特定のロールを長時間使用するのに適しています。

---

## 四、Timelineタイムマシン：自由に試して、いつでもロールバック

プログラミングで最も怖いことは？大量のコードを変更して、アプローチが間違っていることに気づき、戻れないこと。**Timelineはあなたのアンドゥボタン**です。

### 基本的な使い方

```bash
/timeline    # 現在のSessionのすべての会話ステップを一覧表示

任意のノードを選択：

Revert：コードとチャットコンテンツをそのポイントにロールバック、何も起こらなかったかのように
View：当時AIが行った変更を確認

実践シナリオ

1
2
3

1. AIにモジュールをリファクタリングさせた → 結果が不満足
2. /timeline → リファクタリング前のノードを選択 → Revert
3. コードがリファクタリング前に戻る、別のアプローチで再挑戦

使用テクニック

🕐 ステージングタスクを完了したら、そのノードを心に留めておく（何回目の会話か）
🕐 大胆にラディカルなアプローチを試す——ワンクリックロールバックでいつでも戻れる
🕐 2つのアプローチを比較：アプローチAにRevert → 結果を確認 → アプローチBにRevert → 比較

これがプログラミング版の「セーブ/ロード」——あらゆる可能性を恐れずに探索できます。

五、Ralph Loop：AIに最後までやり遂げさせる

このモードはAIに継続的にループ作業をさせ、タスクが本当に完了するまで続けます。反復的な改善が必要な難しいタスクに最適です。

起動方法

`1`	`/ralph-loop`

適用シナリオ

"最新のSpring Boot 4標準を使用してプロジェクト全体をリファクタリングし、すべてのテストケースがパスするまで"

"src/配下のすべてのファイルのコード規範を1つずつチェックし、すべての違反項目を修正"

"プロジェクトに完全なユニットテストを追加し、カバレッジが90%に達するまで"

Ultra Workとの違い

比較項目	Ultra Work	Ralph Loop
メカニズム	並列分割、マルチエージェント協調	直列ループ、継続的イテレーション
最適な場面	ゼロからの構築、マルチモジュールプロジェクト	リファクタリング、修正、目標達成タスク
所要時間	数分から十数分	数時間の場合も
終了ポイント	タスク分解完了	終了条件の達成

⚠️ Ralph Loopは長時間実行される場合があります——APIクォータの消費に注意。

六、日常スピードアップのコツ

1. `/compact`でコンテキストを節約

AIとたくさん会話して、コンテキストウィンドウがいっぱいになりかけた時：

`1`	`/compact`

AIがこれまでの会話を要約にまとめ、作業を続けるためのスペースを解放。新しい会話を開いてコンテキストを失う必要はありません。

2. `/init`でAIに新しいプロジェクトを素早く理解させる

新しいプロジェクトに入った時、まずAIにコードを読ませます：

/init

AIがプロジェクト全体をスキャンし、agents.mdをシステムプロンプトとして生成。以降のすべての会話がこの理解に基づくため、効率が大幅に向上。

3. Shareでプログラミングプロセスを共有

1
2
3

/share      # 完全な会話とコード変更を表示する共有リンクを生成
/unshare    # 共有を停止、リンクが無効に
/export     # 会話履歴をファイルとしてエクスポート

適した場面：

同僚にAIでどう問題を解決したかを示す
トラブルシューティングの記録をチームの参考として
ブログ記事の素材として

4. 利用可能なモデルを確認

`1`	`/models # freeマーク付きは無料モデル`

GLM-4.7とMiniMax-2.1はプログラミング能力が良好で、軽量タスクに最適。

5. コードの素早い貼り付け（VS Codeプラグイン）

VS Codeでコードスニペットを選択 → Ctrl + Alt + K → OpenCodeダイアログに直接貼り付け。

コピーペーストの切り替えコストを省き、フロー状態を維持。

七、初心者おすすめワークフロー

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                 新しい要件をもらう              │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   │
                   ▼
          ┌────────────────┐
          │ シンプル？       │
          └───┬────────┬───┘
              │ はい     │ いいえ（複雑/マルチモジュール）
              ▼         ▼
    ┌─────────────┐  ┌─────────────────┐
    │通常のチャット │  │ULWを入力して    │
    │で対応        │  │Ultra Workモード │
    └─────────────┘  │をトリガー       │
                     └────────┬────────┘
                              │
                   ┌──────────▼──────────┐
                   │複数の独立した       │
                   │サブタスクがある？    │
                   └───┬──────────┬──────┘
                       │ はい      │ いいえ
                       ▼           ▼
              ┌─────────────┐ ┌──────────────┐
              │/newで複数    │ │Ultra Workが  │
              │Session並列   │ │自動完了するの │
              └──────┬──────┘ │を待つ         │
                     │        └──────────────┘
                     ▼
              ┌─────────────┐
              │/sessions     │
              │すべての進捗を│
              │確認          │
              └──────┬──────┘
                     │
                     ▼
              ┌─────────────┐
              │方向が違う？   │
              └───┬─────────┘
                  │
                  ▼
              ┌─────────────┐
              │/timeline →   │
              │Revertで戻る  │
              └─────────────┘

一言まとめ

小さなタスクは直接チャット、大きなタスクはULW、並列はSession、間違いはTimelineでロールバック、粘る時はRalph Loop。

八、実際の事例

Oh My OpenAgentのインストール完了後、エージェントモデルの設定を調整——GitHub Copilotをプライマリに、無料のOpenCode Zenをフォールバックにしたいと思いました。

最初の試み

OpenCodeの会話で直接言いました：

“実は無料のOpenCode Zenもあるんだけど、もうGitHub Copilotにはログインしてるから、修正して”

AIがOpenCode Zenをプライマリに設定——プライマリ/セカンダリの関係が不明確だったため。❌

修正

“違う、GitHub Copilotをプライマリにして、OpenCode Zenの無料モデルをフォールバックにして”

AIがすぐに修正し、oh-my-openagent.jsonを更新、すべてのエージェントがgithub-copilot/*をプライマリ、opencode/*をフォールバックに。✅

💡 教訓：AIに要件を説明する際、プライマリ/フォールバックの関係を必ず明確に——「XXをプライマリ、YYをフォールバックに」、「YYを追加して」だけは言わない。

📚 参考元：OpenCode完全ガイド、Oh My OpenAgent 📅 ノート生成日：2026-05-07

5分でClaude CodeをインストールしDeepSeekに接続する

Sun, 26 Apr 2026 02:00:15 +0800

概要

Claude Code は Anthropic がリリースしたコマンドライン AI プログラミングアシスタントで、さまざまな Skills プラグインが内蔵されています。異なる組み合わせによって、AI 単独では実現できない多くのことができます。国産大モデル DeepSeek V4 に接続すれば、利用コストを大幅に削減できます。

主な用途：

個人ナレッジベースの構築、学習ノートの自動整理
業界情報の定期収集と原稿への整理
各種ソーシャルメディアプラットフォームへの自動公開

ステップ1：実行環境のインストール

1.1 Node.js のインストール

Node.js 公式サイトから Windows インストーラー（.msi）をダウンロードし、ダブルクリックしてインストールします。

インストール確認：

1
2

node -v
npm -v

1.2 npm 国内ミラーの設定

`1`	`npm config set registry https://registry.npmmirror.com/`

💡 なぜミラーを設定するのか？

デフォルトの npm ソースは海外にあるため、ダウンロード速度が非常に遅くなります。国内ミラーを設定すると、インストール速度が10倍以上向上します。

1.3 Git のインストール

Git 公式サイトから対応バージョンのインストーラーをダウンロードし、インストールします。

インストール確認：

git -v

1.4 CC-Switch のインストール

CC-Switch はサードパーティモデルを Claude Code に接続するために使用します。

GitHub Release ページから対応バージョン（例：Windows MSI）をダウンロードし、ダブルクリックでインストールします。

ステップ2：Claude Code のインストール

`1`	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`

確認：

`1`	`claude --version`

ログインをスキップ（サードパーティ API 使用）

Claude Code を一度起動してから閉じる
ユーザーディレクトリ内の .claude.json ファイルを見つける
以下のフィールドを追加します（前のフィールドの末尾にカンマが必要です）：

`1`	`"hasCompletedOnboarding": true`

claude を再実行して起動し、現在のフォルダを信頼することを選択

⚠️ よくあるエラー

前のフィールドの末尾にカンマを追加し忘れると、JSON 解析エラーが発生し、Claude Code が起動できなくなります。

ステップ3：DeepSeek の接続

3.1 API Key の取得

DeepSeek 開放プラットフォームを開き、登録してログイン
アカウントに残高があることを確認
右側の API Keys → API Key を作成 → コピーして保存（閉じると再度閲覧できません）

🚨 秘密鍵のセキュリティ

秘密鍵を他人と共有しないでください。残高が消費されます。

3.2 CC-Switch の設定

CC-Switch を開き、右上の + ボタンをクリック
モデルプリセットで DeepSeek を選択
API Key を入力
モデル名を以下に統一変更：deepseek-v4-pro[1m]（コンテキスト 1M、Claude Code はデフォルトで 128K）
追加をクリック

3.3 モデルの検証

Claude Code のダイアログボックスで以下を入力：

/model

現在利用可能なモデルを確認したり、直接「現在どのモデルですか」と聞いて接続成功を確認できます。

ステップ4：実践例

デスクトップに新しいフォルダを作成
アドレスバーに CMD と入力して Enter
claude を実行して起動し、現在のフォルダを信頼することを選択
要件を入力：HTML + JS + CSS で Todo アプリを作成して
実行中にツール権限の要求があります — Yes を選択
完了後、ページを開いてプレビューするよう依頼

💡 ヒント

要件を中国語で直接記述できます。Claude Code は中国語と英語の混合入力をサポートしています。

コマンド早見表

操作	コマンド
Node バージョン確認	`node -v`
npm バージョン確認	`npm -v`
npm 国内ミラー	`npm config set registry https://registry.npmmirror.com/`
Git バージョン確認	`git -v`
Claude Code インストール	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`
Claude Code バージョン確認	`claude --version`
Claude Code 起動	`claude`
モデル切り替え	`/model`

よくある質問

claude を実行後にコマンドが見つからないと表示される？

Node.js が正常にインストールされているか（node -v）、npm のグローバルパスがシステム PATH に含まれているか確認してください。

起動後に Anthropic アカウントへのログインを求められる？

.claude.json の hasCompletedOnboarding が正しく設定されていません。ステップ2に戻って確認してください。

モデル呼び出しエラー / 応答なし？

DeepSeek アカウントの残高が十分かどうか、CC-Switch の API Key が正しく入力されているか確認してください。

Claude CodeをインストールしてDeepSeekに接続する（初心者向けガイド）

Sun, 26 Apr 2026 02:00:15 +0800

概要

このチュートリアルは誰向け？

このチュートリアルはコンピューターの知識がまったくないユーザー向けです。「コマンドライン」とは何か、「環境変数」とは何か、「バージョン管理」とは何かを知っている必要はありません——各ステップを最も細かいレベルまで分解し、どこをクリックするか、何をクリックするか、何を入力するか、成功したら何が表示されるかを説明します。

何をインストールするのか？なぜ必要なのか？

始める前に、インストールする必要がある 3つのもの と、それぞれの役割を理解しておきましょう：

#	ソフトウェア	一言での説明	なぜ必要なのか
1	Node.js	コンピューターがJavaScriptプログラムを実行するための「エンジン」	Claude Code はJavaScriptで書かれているため、これがないと動作しない
2	Claude Code	コンピューターの端末に常駐するAIプログラミングアシスタント	これが最終的に使いたいものです
3	CC-Switch	Claude Code の「脳」を交換する小さなツール	Claude Code の高価な公式モデルから安価な DeepSeek に切り替える

全体のプロセスには約 10〜15分 かかります。順番に一つずつ進めてください。飛ばさないでください。

📌 前提条件

Windows パソコン（Windows 10/11）とインターネット接続が必要です。

Node.js のインストール

Node.js とは？

Node.js = コンピューターが Claude Code を実行するためのランタイム環境です。完全に無料です。ソフトウェアを実行するためにWindowsを先にインストールする必要があるのと同じように、Claude Code を実行するには先に Node.js をインストールする必要があります。

Node.js のダウンロード

ステップ1：ブラウザを開く

お使いのブラウザ（Chrome、Edge、Firefoxのいずれか）を開きます。

ステップ2：Node.js 公式サイトにアクセス

ブラウザのアドレスバー（上部のURLを入力する長いバー）に以下のURLを入力し、Enterキーを押します：

`1`	`https://nodejs.org/`

ステップ3：ダウンロードボタンを見つける

ページが開いたら、中央に2つの大きなボタンが表示されます：

左側のボタンには LTS（推奨バージョン番号、例：22.16.0 LTS）と表示されています
右側のボタンには Current と表示されています

左側の LTS ボタンをクリックすると、ブラウザが自動的に .msi ファイルのダウンロードを開始します。

ステップ4：ダウンロードしたファイルを見つける

ダウンロードが完了したら（通常数秒）、2つの方法でファイルを見つけることができます：

方法1：ブラウザの右上隅にあるダウンロードリスト（通常は下向き矢印 ↓ のアイコン）をクリックし、リストからダウンロードしたファイルを見つけます。ファイル名は node-v22.16.0-x64.msi のようなものです
方法2：エクスプローラー（フォルダを閲覧するウィンドウ）を開き、左側のダウンロードフォルダを見つけると、その中にファイルがあります

Node.js のインストール

ステップ1：インストールファイルをダブルクリック

ダウンロードフォルダで、node-v22.16.0-x64.msi（バージョン番号は若干異なる場合があります）を見つけてダブルクリックします。

ステップ2：ようこそ画面

Node.js Setup（Node.js インストールウィザード）というタイトルのウィンドウが表示されます。下部の Next（次へ）ボタンをクリックします。

ステップ3：ライセンス契約

ウィンドウに長い英語のライセンス条項が表示されます。

左下隅のチェックボックスをオンにします：I accept the terms in the License Agreement（ライセンス契約の条項に同意します）
Next をクリック

ステップ4：インストール場所（⚠️ 重要！パスを変更する必要があります）

これは Node.js がコンピューターのどこにインストールされるかを示しています。

デフォルトのパスは：C:\Program Files\nodejs\

📌 D ドライブに移動しましょう！

D ドライブへのインストールをお勧めします。理由：

C ドライブはシステムドライブで、多くのものを入れるとコンピューターが遅くなります

D ドライブはソフトウェア専用で、Windowsを再インストールしてもDドライブのデータはそのまま残ります

管理と検索が簡単です

変更手順：

パス入力ボックスをクリックし、すべて選択（Ctrl + Aを押す）してから削除します
新しいパスを入力します：
1

D:\nodejs\
Next をクリック

💡 注意

パスに中国語やスペースを含めないでください。含めるとインストールエラーの原因になる可能性があります。

ステップ5：カスタムセットアップ

ツリー状のチェックボックスリスト（Custom Setup）が表示されます。

何も変更せずに、Next をクリックします。

ステップ6：インストールの確認

Install（インストール）ボタンをクリックします。セキュリティプロンプトが表示されたら、はいをクリックします。

ステップ7：インストールを待つ

プログレスバーが完了します。通常 10〜30秒 しかかかりません。

ステップ8：完了

Finish（完了）をクリックします。

Node.js のインストールが完了しました！

Node.js と npm（Node.js のパッケージマネージャー、「アプリストア」と考えてください）の両方がインストールされました。

Node.js が正しくインストールされたか確認

インストール後、確認する必要があります——買い物の後に漏れがないかチェックするのと同じです。

ステップ1：コマンドプロンプト（CMD）を開く

「コマンドプロンプト」とは？

コマンドプロンプト（CMD とも呼ばれます）は、黒い背景に白い文字のウィンドウで、テキストコマンドを入力してコンピューターに操作を実行させることができます。今後よく使うことになります。

開き方（どちらかを選択）：

方法1（推奨）：
1. キーボードの Win キー（左下隅、Windowsロゴのキー）を押し続けます
2. そのまま R キーを押します
3. 「ファイル名を指定して実行」という小さなウィンドウが表示されたら、cmd と入力します
4. OK をクリックするか、Enterキーを押します
方法2：
1. デスクトップの左下隅のスタートメニュー（Windowsアイコン）をクリックします
2. 検索ボックスに cmd と入力します
3. 検索結果の コマンドプロンプト をクリックします

ステップ2：確認コマンドを入力

開いた黒いウィンドウに以下を入力し（入力すると画面に文字が表示されます）、Enterキーを押します：

node -v

ウィンドウに v22.16.0 のような内容が表示されたら、Node.js は正常にインストールされています ✅

続けて以下のコマンドを入力し、Enterキーを押します：

npm -v

10.9.2 のようなバージョン番号が表示されたら、npm も正常です ✅

⚠️ 「’node’ は内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません」と表示される？

環境変数が正しく設定されていません。以下の 1.4 環境変数の設定方法 を参照してください。

環境変数の設定方法

環境変数（PATH）とは？

PATH はコンピューターの「アドレス帳」と考えることができます。コマンドプロンプトで node と入力すると、コンピューターは node がどこにインストールされているかわからず、PATHという「アドレス帳」で検索します。PATH に Node.js のインストールディレクトリがない場合、コンピューターはそれを見つけられず、「’node’ は認識されていません」と報告します。

通常、Node.js インストーラーは自動的に自分自身を PATH に追加します。しかし、何か問題が発生した場合は、手動で追加する必要があります。

Node.js が既に PATH にあるか確認

Win + R を押し、sysdm.cpl と入力して Enter
上部の 詳細設定 タブをクリック
下部の 環境変数 ボタンをクリック
下部の システム環境変数 リストで、Path 行を見つけて選択し、編集をクリック

表示されたリストで、以下のようなエントリがあるか確認します：

`1`	`D:\nodejs\`

💡 パスはインストール先と一致している必要があります

もし D:\Software\nodejs\ にインストールした場合、ここにも D:\Software\nodejs\ と表示されるはずです。

このエントリがある場合：PATH は問題ありませんが、それでもエラーが発生する場合は、現在開いているすべてのコマンドプロンプトウィンドウを閉じて、新しいものを開いてから再試行してください。

このエントリがない場合：以下の手順で手動追加してください。

Node.js を PATH に手動追加

今開いている 環境変数の編集 ウィンドウで、新規をクリック
Node.js のインストールパスを入力：
1

D:\nodejs\
OK をクリック
OK をクリックして環境変数ウィンドウを閉じる
OK をクリックしてシステムのプロパティウィンドウを閉じる
開いているすべてのコマンドプロンプトウィンドウを閉じて、新しいものを開く（古いウィンドウは新しい設定を認識しません）
再度 node -v と入力して確認

npm 国内ミラーの設定（強く推奨）

💡 なぜ設定するのか？

デフォルトでは、npm は海外からソフトウェアをダウンロードするため、速度が非常に遅くなります。国内ミラーを設定すると、ダウンロード速度が 10倍以上 向上します。

コマンドプロンプトで以下のコマンドを入力し、Enterキーを押します：

`1`	`npm config set registry https://registry.npmmirror.com/`

以下のコマンドで確認し、https://registry.npmmirror.com/ が表示されれば成功です ✅：

`1`	`npm config get registry`

ステップ1完了！

Node.js をインストールし、国内ミラーを設定しました。次は Claude Code をインストールします。

Claude Code のインストール

npm 経由で Claude Code をインストール

コマンドプロンプトを開き（まだ開いていない場合）、以下のコマンドを入力して Enterキーを押します：

`1`	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`

インストールが完了するまで待ちます（通常 1〜3分）。画面にテキストがスクロールしますが、最後にエラーがなければ問題ありません。

インストールの確認

以下を入力：

`1`	`claude --version`

Enterキーを押します。バージョン番号（例：1.0.x）が表示されれば、インストール成功です ✅

初回起動（ログインをスキップ）

なぜログインをスキップするのか？

Claude Code は公式に Anthropic アカウントでログインすることを要求します。しかし、Anthropic のサービスは海外のクレジットカードでの支払いが必要で、国内ユーザーには不便です。

私たちの方法：まずログインをスキップし、次に CC-Switch ツールを使って国産の DeepSeek モデルに接続します。これによりAnthropic アカウントは不要になり、コストも大幅に低くなります。

ステップ1：Claude Code を一度起動

コマンドプロンプトで以下を入力：

claude

Enterキーを押します。Claude Code が起動し、紹介情報やログイン要求が表示される場合があります。

無視して、コマンドプロンプトウィンドウを閉じてください（右上隅の × をクリック）。

ステップ2：設定ファイルを見つける

Win + R を押します（WinキーとRキーを同時に）
「ファイル名を指定して実行」ウィンドウに %USERPROFILE% と入力
OK をクリックするか Enterキーを押す
開くと、さまざまなファイルやサブフォルダがあるフォルダが表示されます

ステップ3：.claude.json ファイルを見つける

このフォルダで、.claude.json という名前のファイルを探します。

⚠️ このファイルが見つからない？

.claude.json が見つからない場合、考えられる理由：

ファイル拡張子が非表示になっています——フォルダウィンドウの上部で、表示 → ファイル名拡張子 と 隠しファイル にチェックを入れる

Claude Code がまだこのファイルを作成していません——ステップ1に戻って、少なくとも一度は Claude Code を起動したことを確認してください

場合によっては、このファイルは .claude フォルダ内にあり、ファイル名が settings.json になっていることがあります

ステップ4：メモ帳で設定ファイルを開く

.claude.json ファイルを右クリック
ポップアップメニューで プログラムから開く を選択
メモ帳（Notepad）を選択
- メモ帳がリストにない場合は、別のプログラムを選択 → リストから メモ帳 を見つける → OK をクリック

ステップ5：設定ファイルを編集

開くと、次のような内容が表示されます（具体的な内容は異なる場合があります）：

{
  "someField": "someValue",
  "anotherField": "anotherValue"
}

最後の } の前に "hasCompletedOnboarding": true という行を追加する必要があります。

編集後は次のようになります：

{
  "someField": "someValue",
  "anotherField": "anotherValue",
  "hasCompletedOnboarding": true
}

📌 ⚠️ 3つの重要な詳細——間違えるとエラーになります！

カンマを追加：hasCompletedOnboarding の前の行の末尾に英語のカンマ , を追加

英語の引用符を使用：引用符は英語の " でなければならず、中国語の " は使えません

true は小文字：true と書く必要があり、True は使えません

ステップ6：ファイルを保存

Ctrl + S を押して保存（または左上隅の ファイル → 保存をクリック）
メモ帳ウィンドウを閉じる

ステップ7：ログインスキップが成功したか確認

コマンドプロンプトを再度開く（Win + R → cmd → Enter）
claude と入力して Enterキーを押す
Claude Code のメインインターフェースに直接入った場合（ログイン要求がない場合）、ログインスキップ成功です ✅

ステップ2完了！

Claude Code がインストールされ、ログインがスキップされました。次に CC-Switch をインストールして DeepSeek に接続します。

CC-Switch（モデル切り替えツール）のインストール

CC-Switch とは？

CC-Switch は、手動で設定ファイルを変更することなく、Claude Code の「脳」を公式モデルから DeepSeek に切り替えることができるビジュアルツールです。マウスでクリックするだけです。

CC-Switch のダウンロード

ステップ1：ダウンロードページを開く

ブラウザのアドレスバーに以下のURLを入力し、Enterキーを押します：

`1`	`https://github.com/cc-switch/cc-switch/releases`

ステップ2：最新バージョンを見つける

ページが開いたら、緑色の Latest ラベルが付いたバージョンを見つけてクリックして展開します。

ステップ3：ダウンロードリンクを見つける

展開したら下にスクロールし、Assets という単語を見つけて（小さな矢印 ▾ が隣にある場合があります）、クリックして展開します。

.msi で終わるファイル（Windows インストーラー）を見つけて、ファイル名をクリックしてダウンロードを開始します。

💡 どのファイルを選ぶ？

Windows パソコン：x64.msi で終わるファイルを選択

Mac パソコン：.dmg で終わるファイルを選択

CC-Switch のインストール

ステップ1：インストーラーをダブルクリック

ダウンロードフォルダで、ダウンロードした .msi ファイルをダブルクリックします。セキュリティプロンプトが表示されたら、実行または 詳細情報 → 実行をクリックします。

ステップ2：プロンプトに従ってインストール

インストールウィザードは Node.js と同様です：

Next をクリック
契約に同意 → Next
デフォルトのインストールパスを維持 → Next
Install をクリック
インストール完了を待つ → Finish

ステップ3完了！

CC-Switch がインストールされました。次に DeepSeek API Key を取得します。

DeepSeek API Key の取得

DeepSeek とは？

国産の大規模言語モデルで、強力なパフォーマンスと低価格（日常使用で月額約10〜30元）が特徴です。接続することで使用コストを大幅に削減できます。

API Key とは？

API Key は DeepSeek の AI サービスにアクセスするための鍵です。使用するたびにアカウント残高から差し引かれます。必要なのは：① アカウント登録 ② 入金 ③ Key の作成

DeepSeek アカウントの登録

ステップ1：DeepSeek 開放プラットフォームを開く

ブラウザのアドレスバーに以下を入力：

`1`	`https://platform.deepseek.com/`

Enterキーを押します。

💡 注意

これは DeepSeek の開発者プラットフォーム（platform.deepseek.com）であり、チャットサイト（chat.deepseek.com）ではありません。混同しないでください。

ステップ2：登録 / ログイン

ページの右上隅に ログイン / 登録ボタンがあります
登録（アカウントがない場合）または ログイン（既にアカウントがある場合）をクリック
画面の指示に従って情報を入力し、登録を完了

残高の入金

💡 費用の参考

日常使用では月額わずか 10〜30元 程度です。初回は 20〜50元 の入金をお勧めします。

ログイン後、左側のメニューで入金（または ウォレット / Billing）を見つけてクリック
入金額を選択し、支払い方法を選択して支払いを完了
アカウント残高が0より大きいことを確認（残高がないとAPIは使えません）

API Key の作成

ステップ1：API Keys ページへ

ログイン後、左側のメニューで API Keys を見つけてクリック
API Keys 管理ページが表示されます

ステップ2：新しい API Key を作成

API Key を作成 ボタンをクリック
Key の名前を入力するダイアログが表示されます
- 自由に入力できます——claude-code、my-key、test など何でも構いません
- この名前は自分用の参照で、異なるキーを区別するためのものです
確認または作成をクリック

ステップ3：API Key をコピー（⚠️ 最も重要なステップ！）

作成後、ページに API Key が表示されます。形式は次のようになります：

`1`	`sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`

⚠️ この Key は一度しか表示されません！

ダイアログを閉じると二度と見ることができません。すぐにメモ帳やWeChatファイル転送にコピーして保存してください。

🚨 セキュリティ注意事項

API Key はアカウントのパスワードと同等です。誰とも共有しないでください。公開の場に投稿しないでください。漏洩が疑われる場合は、すぐに削除して新しいものを作成してください。

ステップ4完了！

DeepSeek の API Key を取得しました。最後のステップとして、このキーを CC-Switch に渡して接続を完了します。

DeepSeek に接続するための CC-Switch 設定

CC-Switch を開く

デスクトップまたはスタートメニューで CC-Switch のアイコンを見つけ、ダブルクリックして開きます。

DeepSeek 設定の追加

ステップ1：追加ボタンをクリック

CC-Switch が開いたら、右上隅の + ボタン（プラス記号）を見つけてクリックします。

ステップ2：設定情報を入力

をクリックすると設定パネルが表示されます。以下を入力します：

① モデルプリセット（Model Preset）：DeepSeek を選択

② API Key：先ほどコピーした DeepSeek API Key を貼り付け（先頭と末尾にスペースがないことを確認）

③ モデル名（Model Name）：入力ボックスの内容を削除して以下を入力：

`1`	`deepseek-v4-pro[1m]`

④ Base URL / API アドレス（存在する場合）：

`1`	`https://api.deepseek.com`

ステップ3：設定を保存

すべての情報を確認したら、追加 / 保存 / 確認をクリックします。

DeepSeek に切り替え

CC-Switch のメイン画面に戻る
先ほど追加した DeepSeek 設定がリストに表示されます
その設定の横にある 切り替え / 有効ボタンをクリック
画面に「現在のモデル：DeepSeek」などと表示されるはずです

接続の確認

コマンドプロンプトを開き、claude と入力して Claude Code を起動します。

Claude Code 内で以下を入力：

/model

Enterキーを押します。表示されたモデル情報に DeepSeek が含まれていれば、接続成功です ✅

すべての設定が完了しました！

これでAIプログラミングアシスタントを使い始めることができます！

使い始める（実践例）

設定が完了したら、すべてが正常に動作することを確認するための簡単な演習を行いましょう。

プロジェクトフォルダを作成してコマンドプロンプトを開く

デスクトップで右クリック → 新規作成 → フォルダー、名前を my-first-ai-project に
ダブルクリックしてフォルダを開く
ウィンドウ上部のアドレスバーをクリックし、cmd と入力して Enterキーを押す

Claude Code を起動

表示されたコマンドプロンプトウィンドウで、以下を入力：

claude

Enterキーを押します。このフォルダを信頼するか尋ねられたら、y と入力して Enterキーを押します。

最初の指示を出す

Claude Code が起動したら、以下を入力（直接中国語で入力できます）：

`1`	`帮我创建一个简单的个人主页，使用 HTML + CSS + JavaScript，包含一个标题、一段自我介绍和一个深色模式切换按钮`

Enterキーを押して送信します。

権限リクエストの処理

実行中、Claude Code がファイルの作成/変更の許可を求める場合があります——Yes を選択してください。自分のプロジェクトでは、Yes, always allow（今後は尋ねない）を選択することをお勧めします。

結果を確認

完了後、プロジェクトフォルダに戻り、index.html をダブルクリックすると、ブラウザで開き、AIが作成したWebページを見ることができます！

おめでとうございます！

Claude Code + DeepSeek で最初のプロジェクトを完了しました！

コマンド早見表

操作	コマンド	説明
Node.js バージョン確認	`node -v`	Node.js がインストールされているか確認
npm バージョン確認	`npm -v`	npm が正常か確認
npm ミラー設定	`npm config set registry https://registry.npmmirror.com/`	ダウンロードを高速化
npm ミラー確認	`npm config get registry`	ミラーが有効か確認
Claude Code インストール	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`	グローバルインストール
Claude Code バージョン確認	`claude --version`	Claude Code がインストールされているか確認
Claude Code 起動	`claude`	現在のフォルダで起動
現在のモデル確認	`/model`	Claude Code 内で入力
Claude Code 終了	`/exit` または `Ctrl + C` を2回	プログラムを終了

よくある質問

node -v で「’node’ は内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません」と表示される？

Node.js の環境変数（PATH）が正しく設定されていません。エクスプローラーを開き、D:\nodejs\ に移動して node.exe があるか確認します：

ファイルがある場合：Node.js はインストールされていますが PATH が設定されていません。上記の 1.4 環境変数の設定方法 の手順に従って手動で追加してください

ファイルがない場合：インストールが失敗しています。再ダウンロードして再インストールしてください

claude で「‘claude’ は内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません」と表示される？

Claude Code のインストールが失敗しています。まず node -v と npm -v が正常であることを確認し、npm install -g @anthropic-ai/claude-code を再実行してください。

Claude Code の起動後に Anthropic アカウントへのログインを求められる？

.claude.json が正しく編集されていません。Win + R を押し、%USERPROFILE% と入力して Enterキーを押し、.claude.json を見つけてメモ帳で開きます。"hasCompletedOnboarding": true が含まれていること、前の行の末尾に英語のカンマがあること、true が小文字であること、引用符が英語の引用符であることを確認してください。

Claude Code の会話中にエラー / 応答なし？

一般的な原因：① DeepSeek の残高不足 ② API Key の入力ミス ③ モデル名が deepseek-v4-pro[1m] ではない ④ ネットワークの問題。一つずつ確認してください。

npm での Claude Code のインストールが非常に遅い（5分以上）？

国内ミラーが設定されているか確認：npm config get registry（registry.npmmirror.com と表示されるはずです）。表示されない場合は、npm config set registry https://registry.npmmirror.com/ を実行してから再試行してください。

CC-Switch が開かない、またはクラッシュする？

GitHub Release から最新バージョンを再ダウンロードするか、右クリックして管理者として実行してみてください。

GitHub ページが開かない？

原因：GitHub は中国国内から不安定にアクセスされる場合があります。 解決策：

ページを数回更新する

別のブラウザを試す

それでもアクセスできない場合は、オンラインで「CC-Switch ダウンロード」を検索してください——一部の国内ミラーサイトでもダウンロードを提供している場合があります

完全なプロセスの振り返り

ステップ内容一言でのまとめ

ステップ1 Node.js のインストール「ランタイムエンジン」をセットアップし、コンピューターがJavaScriptプログラムを実行できるようにする

ステップ2 Claude Code のインストール「AIアシスタント」をインストールし、ログインをスキップ

ステップ3 CC-Switch のインストール「脳交換器」をインストールし、AIモデルを切り替え可能に

ステップ4 DeepSeek API Key の取得 DeepSeek の AI サービスにアクセスするための「鍵」を取得

ステップ5 CC-Switch の設定「脳交換器」+「鍵」で Claude Code の脳を DeepSeek に切り替え

ステップ6 使い始める任意のフォルダで claude と入力してAIアシスタントを起動！

すべてのステップが完了したら、コンピューターの任意のフォルダで claude コマンドを入力して、DeepSeek 駆動の AI プログラミングアシスタントを起動できます！

初心者でもできる！AIできれいな技術アーキテクチャ図を素早く作成

Tue, 31 Mar 2026 19:51:00 +0800

✈️ 初心者でもできる！AIできれいな技術アーキテクチャ図を素早く作成

👋 このドキュメントはアーキテクチャ図を描いたことがまったくない初心者向けです。デザインの知識もコーディングも不要です。AI とチャットできれば大丈夫です。

技術アーキテクチャ図とは？なぜ描く必要があるの？

簡単に言うと、技術アーキテクチャ図とは頭の中のシステムを「描き出す」ことです。

例えば、App を作る場合：どんな機能モジュールがあるか？ユーザーはどう使うか？データはどう流れるか？これらの関係を図にしたものがアーキテクチャ図です。

描くメリットはたくさんあります：

✅ 考えが整理できる——図を描く過程でシステム設計がクリアになる
✅ チームとのコミュニケーションがスムーズに——1枚の図は千の言葉に勝る
✅ プレゼンで評価アップ——上司やクライアントが一瞬で理解してくれる
✅ AI が描いてくれて時短になる——AI を使えば数分で立派な図ができる

🤔 初心者はどの方法を選ぶべき？（最初に読んでね）

状況	おすすめ	難易度
とにかく一番早くきれいな図が欲しい、後で修正しない	方法1（AI が直接画像生成）	⭐
一手間かけてでも後で修正しやすくしたい	方法2（Mermaid.js コード生成）	⭐⭐
正式なドキュメント用、繰り返し修正・統一スタイルが必要	方法3（Excalidraw ローカル描画）	⭐⭐⭐

💡 初心者アドバイス：まず 方法1 を試して感覚をつかみ、次に 方法2 を試してください。方法3は正式なドキュメントが必要になってからで大丈夫です。

方法1：AI に直接絵を描かせる（最も簡単、最速）

⏱ 時間：2-3分 🛠 ツール：Gemini 3.1 Pro（Google 提供、無料）

一言でいうと

AI（Gemini など）に「描画用のプロンプト」を書かせ、そのプロンプトを AI の画像生成機能に渡すだけで、AI が絵を描いてくれます。

手順

ステップ1：AI に「描画プロンプト」を書かせる

Gemini を開いて、以下を入力するだけ：

技術アーキテクチャ図を生成するためのプロンプトを書いてください。
描きたいのは [システム名、例：ECサイト] のアーキテクチャ図です。
含むモジュール：ユーザーインターフェース、商品管理、注文システム、決済システム、管理画面。
データフロー：ユーザー注文 → 注文システムが決済を呼び出す → 決済完了が商品管理に在庫更新を通知。
プロフェッショナルでクリアで美しいスタイルで、英語のプロンプトを出力してください。

AI が英語の詳細なプロンプトを返します。

ステップ2：プロンプトを AI 画像生成に渡す

Gemini（または画像生成対応の AI）で、画像生成機能を選び、上記のプロンプトを貼り付けて生成ボタンを押すだけ。

ステップ3：完成 🎉

AI が画像を出力します。気に入らなければ再生成。

メリット・デメリット

✅ メリット	❌ デメリット
最速、数分で完了	修正が面倒——システム変更で再生成が必要
見た目がきれい、色鮮やか	結果が安定しないことがある
追加ツール不要	プロンプトが悪いと出力も悪い

📌 初心者向けヒント

プロンプトは詳細に——情報が具体的なほど出力が正確。「アーキテクチャ図を描いて」ではなく、モジュールや接続を明確に
複数回試す——最初の結果に満足いかなくても普通。プロンプトを微調整して再生成
英語プロンプトが効果的——多くの画像生成モデルは英語の理解が得意

方法2：AI にコードを生成させ、コードをレンダリングして図にする（初心者におすすめ）

⏱ 時間：3-5分 🛠 ツール：任意の AI（ChatGPT、Claude、Gemini）+ Mermaid.js

一言でいうと

フローチャートの本質はコード（Mermaid.js 構文）です。AI にコードを書かせ、無料のオンラインツールで画像にレンダリングします。図を変更したい？AI にコードを修正させて再レンダリングするだけ。

手順

ステップ1：AI に Mermaid コードを生成させる

AI を開いて以下を入力：

Mermaid 構文を使って EC システムのアーキテクチャ図を描いてください。
システム構成：ユーザーインターフェース、商品管理、注文システム、決済システム、管理画面。
データフロー：ユーザー注文 → 注文システム決済呼び出し → 決済完了が商品管理に在庫更新を通知。
純粋な Mermaid コードを出力してください。graph TD 形式で。

AI が以下のようなコードを返します：

graph TD
    A[ユーザーインターフェース] --> B[注文システム]
    B --> C[決済システム]
    B --> D[商品管理]
    C --> E[決済完了]
    E --> D

ステップ2：コードを画像にレンダリング

無料サイト mermaid.live を開く：

AI のコードを左側のエディタに貼り付け
右側に即座にフローチャートが表示
右上の「エクスポート」ボタンで PNG か SVG を選択（SVG はベクター形式で拡大してもぼやけない）

ステップ3：修正したい？AI にコードを直させる

古いコードを AI に貼り付けて、変更したいことを伝える：

`1`	`上記のコードを修正して、「ユーザーインターフェース」と「注文システム」の間に「ログイン認証」モジュールを追加してください。`

修正後、mermaid.live に貼り付けてエクスポート。

メリット・デメリット

✅ メリット	❌ デメリット
画質が良い、プロフェッショナルな印象	複雑な図の後期修正は依然として面倒
方法1より修正が容易——コード変更→再レンダリング	アーキテクチャの大幅変更時はほぼ再生成が必要
ソフトウェア不要、ブラウザだけで使える

📌 初心者向けヒント

Mermaid 構文は決まった形式がある——AI に「Mermaid 構文を使って」と明確に伝える
mermaid.live は神ツール——貼り付け即プレビュー、完全無料、登録不要
SVG でエクスポートがおすすめ——ベクター形式で拡大してもぼやけない
コードは保存しておく——後で修正するときに古いコードを AI に送るだけ

方法3：AI に編集可能なアーキテクチャ図を生成させる（正式なドキュメント向け）

⏱ 時間：10-15分（初回設定は少し時間がかかる） 🛠 必要なもの：AI プログラミングツール + Obsidian + 「作図指示パック」

一言でいうと

最もプロフェッショナルな方法ですが、初回設定に少し時間がかかります。セットアップ後は、AI に描きたいものを伝えるだけで、ドラッグ＆ドロップで編集可能なアーキテクチャ図ファイルを生成します。方法1や方法2が「死んだ図」なら、この方法は「生きた図」です。

🤔 「作図指示パック（Skills）」とは？

Skills は、AI に図の描き方を教える「説明書」のようなものです。

未インストール：「アーキテクチャ図を描いて」→ AI はテキストで説明するだけ
インストール後：AI が編集可能なアーキテクチャ図ファイルを生成できる

AI に「作図プラグイン」をインストールするイメージです。

この指示パックは axton-obsidian-visual-skills という名前で、Axton という人が作った無料オープンソースプロジェクトです。3つの作図機能を含みます：

作図方法	生成ファイル	用途	スタイル
Excalidraw	`.excalidraw` ファイル	フローチャート、マインドマップ、アーキテクチャ図	✏️ 手描き風（ホワイトボード風）
Mermaid	テキストルール	フローチャート、シーケンス図、比較図	🎯 ビジネスプロフェッショナル風
Canvas	`.canvas` ファイル	マインドマップ、知識整理	🎨 カラフルカード

💡 Draw.io も使えます——Draw.io は別の無料作図ツールで、対応する指示パックもあります。本ガイドでは Excalidraw を例に説明します。

🔧 事前インストール（最初の一回だけ）

💡 この指示パックはどこに置くの？

AI ツールはパソコンの固定位置でこれらの指示ファイルを探します。推奨場所：

C:\Users\ユーザー名\.claude\skills\

🤔 なぜ C ドライブ？ ユーザーフォルダはデフォルトで C ドライブにあるためです。これにより、このパソコンのすべてのプロジェクトで指示パックを使えます。

OpenCode と Claude Code で共通——一度インストールすれば両方で使えます。

インストール方法1：AI にやらせる（おすすめ、最も簡単）

OpenCode、Claude Code、Cursor のどれでも、以下のように伝えるだけ：

1
2
3

axtonliu/axton-obsidian-visual-skills を GitHub からダウンロードして、
解凍後、excalidraw-diagram、mermaid-visualizer、obsidian-canvas-creator
の3つのフォルダを C:\Users\ユーザー名\.claude\skills\ に配置してください。

AI が自動的にダウンロード、解凍、コピーを実行します。完了後ツールを再起動。

インストール方法2：手動ダウンロード

ダウンロードページを開く
緑色の Code → Download ZIP
解凍すると3つのフォルダが表示
C:\Users\ユーザー名\.claude\skills\ に3つのフォルダをコピー

追加で必要なもの：

ソフトウェア	用途	費用
OpenCode / Claude Code / Cursor	AI による作図ファイル生成	無料プランあり
Obsidian	アーキテクチャ図の表示・手動調整	無料
Obsidian Excalidraw プラグイン	Obsidian で Excalidraw ファイル編集	無料

🖐️ 手順

ステップ1：Skills をインストールし、描きたいものを AI に伝える

Excalidraw 手描きスタイルの場合：

1
2
3

Excalidraw を使って EC システムのアーキテクチャ図を描いて。
ユーザーインターフェース、商品管理、注文システム、決済システム、管理画面を含めて。
ユーザー注文 → 注文システム決済呼び出し → 決済完了で在庫更新。

Mermaid ビジネススタイルの場合：

1
2

このフローを Mermaid 図に変換して：
ユーザーがトップページにアクセス → 商品を閲覧 → カートに追加 → 注文送信 → オンライン決済 → 取引完了

Canvas マインドマップの場合：

1
2

この記事を Obsidian Canvas マインドマップに整理して：
[内容を貼り付け]

ステップ2：Obsidian で手動調整

Obsidian を開き、生成されたファイルをドラッグ＆ドロップ
Excalidraw ファイルはダブルクリックで編集モードに
ボックスをドラッグ、矢印を調整、テキスト修正、色変更が自由自在

ステップ3（任意）：AI でスタイル変更

スクリーンショットを Gemini に送り、参考画像と一緒に：

`1`	`図1を図2のような手描きスタイルに変換して、ユーザーが理解しやすいように適切なイラストを追加してください`

⚠️ よくある質問

Q：日本語フォントが手書き風にならない A：Excalidraw の手書きフォントはデフォルトで英字のみ対応。日本語はオンライン読み込みが必要です。

Q：生成された図が少し乱れている A：正常です。AI のレイアウトは完璧ではありません。Obsidian で手動調整してください。

Q：Claude Code じゃないとダメ？ A：いいえ。OpenCode、Claude Code、Cursor のどれでも使えます。

📌 初心者向けヒント

まず方法1と方法2を試してから方法3に進む
Skills のインストールが鍵——これで AI が編集可能ファイルを生成できるようになる
Excalidraw はデフォルトで手描き風
方法3の最大の価値は編集可能性——一度セットアップすれば、以降の修正はドラッグ＆ドロップだけ

🎯 初心者クイックスタートロードマップ

1日目 → 方法1：Gemini で画像生成（まずは体験）
         ↓
2日目 → 方法2：Mermaid.js でフローチャート生成
         （「コード変更＝図変更」の考え方を学ぶ）
         ↓
3日目 → 方法2の図をドキュメントで使う
         ↓
必要になったら → 方法3：Skills + Obsidian + Excalidraw プラグインを検討

📝 最後に：アーキテクチャ図で最も重要なのは伝えたいことを整理することです。AI はアイデアを画像にするための道具に過ぎません。一番簡単な方法1から始めましょう。最初の一歩が最も大切です！

LoRA大規模モデル微調整

Thu, 11 Dec 2025 00:00:00 +0800

一、LoRA とは？

LoRA（Low-Rank Adaptation、低ランク適応）は大規模モデルの微調整技術です。

問題の出発点

大規模モデル（Qwen、Llama など）は 7B、70B ものパラメータを持っています。新しいことを学習させるたびに全パラメータを再訓練するには、数十枚の A100 GPU を数日間稼働させる必要があり、一般の人はまず不可能です。

LoRA の発想

元のモデルには触れず、横に「小さなプラグイン」を付けるだけ。

比喩で説明します：

方法	たとえ
全量微調整	教科書全体を書き換える
LoRA	教科書の余白に付箋を貼って補足を書き加える

元のモデルの重みはまったく変更しません。LoRA は特定の重要なレイヤーの横に極小の行列（低ランク行列）を挿入し、訓練時にはこの行列のパラメータだけを更新します。

なぜ「低ランク適応」なのか？

数学的には、大きな行列は 2 つの小さな行列の積で近似できます。LoRA はこの原理を利用します。元の重み行列 $W$ はそのままにして、2 つの小さな行列 $A$ と $B$ を追加で訓練し、最終的な出力は $W + A \cdot B$ になります。$A$ と $B$ を合わせても元の重みの 1000 分の 1 程度のサイズです。

二、LoRA の用途

LoRA の核心はたった一つ：非常に低コストで大規模モデルの「振る舞い」を変えることです。

📌 LoRA が変えるのはスタイル/フォーマット/振る舞いであって、知識ではない

モデルに新しい知識を学習させたい → RAG（検索拡張生成）を使用

モデルの話し方や振る舞いを変えたい → LoRA を使用

代表的なユースケース

シナリオ	例
スタイル変換	汎用モデルに魯迅の文体で文章を書かせる
フォーマット制約	モデルに厳密な JSON のみを出力させる
ロールプレイ	Qwen を「原神」の鍾離にする
ドメイン口調	医療問診の口調、法律文書の厳密な表現
指示追従	system prompt をより正確に守らせ、脱線を防ぐ

LoRA のメリット

VRAM 消費が極めて低い：7B モデルを RTX 3090（24G）1 枚で訓練可能、8G でもなんとか動作
ファイルサイズが極小：訓練成果物は数 MB だけ。1 つのモデルに数十の異なる LoRA を付けられ、プラグアンドプレイ
訓練が高速：数百件のデータで 30 分で結果が出る
ベースモデルを破壊しない：LoRA をアンロードすればモデルは元に戻り、リスクゼロ

三、LoRA の使い方

大きく分けて 4 ステップ：

ステップ 1：データの準備

モデルに学習させたい「振る舞い」を対話例として書き出します。

モデルを毒舌カスタマーサービスにしたい場合、50〜200 件の対話を用意します：

ユーザー：荷物はどこですか？
担当者：お客様、特に問題がなければ配送車の中で日光浴中だと思います。一緒に日光浴しながらお待ちください。

ユーザー：返金できますか？
担当者：はい、手順はだいたい西遊記の旅と同じくらいの長さです。注文番号をご用意ください。私がこの旅をご案内します。

データ量は多くなくて大丈夫です。50〜200 件の高品質な例で明らかな効果が得られます。質は量よりはるかに重要です。

ステップ 2：ツールの選択

さまざまなツールがありますが、本質的には同じことを行います。おすすめは 2 つ：

ツール	特徴	向いている人
LLaMA-Factory	Web UI、クリック操作のみ	コードを書きたくない初心者
Unsloth	2〜5 倍高速、VRAM 半減	Python を少し書けて効率重視の人

Unsloth のコアコードは 30 行未満です。本質は：モデルをロード → LoRA をアタッチ → データを流し込む → 訓練 → 保存。

ステップ 3：訓練

いくつかの重要なパラメータを設定して、待つだけ：

パラメータ	役割	標準的な値
LoRA rank（ランク）	「プラグイン」の容量を決定。大きいほど细腻だが VRAM を消費	8 か 16 で十分
学習率	1 回の学習量	5e-5、あまり弄らない
エポック数	データを繰り返す回数	3〜5

ステップ 4：使用

訓練が完了すると、数 MB の LoRA ファイルが得られます。使用時は元のモデルとこの LoRA ファイルを同時にロードするだけで、モデルは訓練した通りの振る舞いになります。

元のモデルに戻したい？LoRA をアンロードするだけで 1 秒で復元できます。

1 つのモデルに複数の LoRA を同時に付けることもできます。たとえば「毒舌スタイル」と「JSON 出力」の LoRA を付ければ、JSON を出力できる毒舌アシスタントになります。

四、関連概念との関係

概念	説明	LoRA との関係
全量微調整	全パラメータを変更	LoRA の代替手段、効果は高いがコストは数百倍
RAG	外部知識ベースの検索	補完関係：RAG は知識、LoRA はスタイルを担当
プロンプトエンジニアリング	プロンプトを書く	最も軽量だが効果は限定的。プロンプトで足りないときに LoRA
QLoRA	LoRA + 4bit 量子化	LoRA の VRAM 節約版、8G GPU でも 7B モデルが動作
PEFT	パラメータ効率的微調整の大分類	LoRA は PEFT ファミリーで最も人気のある手法

五、一言まとめ

LoRA = 大規模モデルに付ける小さなプラグイン。知識は変えずに振る舞いだけを変更、訓練コストは極めて低く、数 MB のファイルでプラグアンドプレイ。

MCP入門ガイド：誰でも理解できるAIの万能プラグ

Mon, 01 Dec 2025 01:46:03 +0800

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

+++
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🤖 AIプログラミング進化史：プロンプト、コンテキストエンジニアリングからHarnessへ

同等の能力を持つモデルが増えるにつれ、各社製品の体験の差はかえって広がっています。ある製品が生成したコードはそのままコミットしてリリースできるのに、別の製品が生成したコードは保守が困難です。それはなぜでしょうか？ モデル自体は同じだからです。差は、モデルをどう使うか、どう安定して使うかにあります。 AI業界では、これを Harness Engineering（ハーネス・エンジニアリング / 制御工学） と呼びます。

🧠 Harnessエンジニアリング：Agentを3つの層に分割する

プログラミングAgentを3つの層に分けます：

Scaffolding（足場） システムが準備したツールを含め、AIがタスクを実行する前のすべての準備作業を担当します。
Harness（ランタイムオーケストレーション、コア） エージェント全体のコアとなるディスパッチセンター。 AIのコア推論ループを管理・制御し、ツールの呼び出し、コンテキスト管理、実行時の安全制御、およびセッションデータの永続的ストレージを調整します。
Context Engineering（コンテキストエンジニアリング） 大規模モデルがテキストを処理する最小計算単位であるトークン（token）のリソース割り当てを管理します。 AIの実行プロセスにおいて、どの情報を保持し、どの情報を破棄すべきかを決定します。

安定して動作するAIコードエージェント = 呼び出される1つまたは複数の大規模モデル + 完璧なHarnessシステム。

⏳ Harnessは重要だが、なぜ今になって注目されているのか？

① 第1段階：Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）

核となる焦点：いかに優れた指示（プロンプト）を書くか。

役割設定：AIに明確なアイデンティティと責任の境界を定義する。
例の提示：Few-shotを用いて、AIに特定のフォーマットやスタイルに従って生成させる。
思考の連鎖（Chain-of-Thought）：指示の中でAIに問題を段階的に分解し、論理的に推論させることで、飛躍的なエラーを減らす。

② 第2段階：Context Engineering（コンテキストエンジニアリング）

単一のプロンプトではもはや不十分であり、モデルのためにコンテキスト環境全体を動的に構築する必要があります。モデルが意思決定を行うたびに、タスクファイル、会話履歴、ツールのルール、ナレッジベースの項目など、必要なすべての情報を正確に参照できるようにします。

コア理念：モデルに見るべきものを見せ、見るべきでないものを遮断する。

③ 第3段階：Harness Engineering（ハーネス・エンジニアリング）

エージェントが間違いを犯したのを発見するたびに、同じ間違いを繰り返さないよう、時間をかけてエンジニアリング的に解決する。

モデルの能力は十分なのに、言うことを聞かない。どうすればいいのか？ その答えが、Harness Engineeringです。

実際の事例：

実験	条件	結果
LangChain	同じモデルで、Harnessのみを最適化	Terminal Bench 2.0：52.8 → 66.5
Nate B Jones	同じモデル、同じプロンプトで、実行環境のみを変更	コーディングベンチマーク勝率：42% → 78%
OpenAI	空のGitリポジトリから開始し、5ヶ月間完全にAIエージェント主導	約100万行のコード、1500件のPRを生成し、人間の介入はゼロ

Agentは難しくない。難しいのはHarnessだ。

💥 AIのタスクはなぜ頻繁に失敗するのか？

1. 一歩で全てを完了させようとする 1つのウィンドウで全ての機能を完成させようとした結果、コンテキストウィンドウが急速に枯渇し、後半の品質が絶壁のように低下します。

2. 早すぎる勝利宣言 複雑なプロジェクトの開発後半において、AIエージェントがコア機能を完了し目に見える成果を出すと、多くの機能が未実装でコア要件が満たされていなくても、タスクが完了したと直接判断して自発的に終了してしまいます。

3. 早すぎる機能完了のマーク AIエージェントは特定の機能を書き終えると、すぐに完了としてマークします。エンドツーエンドの完全な機能テストを自発的に行うことはなく、実際の環境で本当に使えるかどうかの検証もしません。動くように見えて、実際には至る所に隠れたバグが存在します。

4. コードパターンの機械的なコピー AIは既存のコードパターン（アーキテクチャスタイル、コーディング規約）を機械的に踏襲します。たとえそのパターンが間違っていても、プロジェクト全体で継続的に増幅させます。制約のないAIエージェントは、猛烈なスピードでプロジェクトに大量の技術的負債を蓄積していきます。

🛡️ Harnessの4つのガードレール

🔹 1. コンテキストエンジニアリング

AGENTS.MD ファイルが長く情報が冗長になるほど、Agentのタスク成功率は低くなり、一方で推論コストは高くなります。 AGENTS.MDファイルは厳格に60行以内に抑えるべきです。

コンテキストは希少なリソースであり、過剰な指示は本当に重要なタスクのコードを押し出してしまいます。

🔹 2. アーキテクチャの制約（最も重要）

厳格なレイヤードアーキテクチャを実行します。プロンプトでAgentに「アーキテクチャを遵守してください」と伝えるのではなく、決定論的なLinterと構造化テストを使用して機械的に実行させます。

Linterのエラーメッセージに修正ガイドラインを直接埋め込み、Agentにどう修正すべきかを伝えます。制約は指示よりも効果的です。

🔹 3. フィードバックループ（Feedback Loop）

Harnessにおいて、コードレビューはAgent対Agentの方式になります。標準化されたクローズドループ（計画と発見 → 構築 → 検証 → 修正）を形成し、これを繰り返すことでコードの品質を継続的に純化します。

🔹 4. エントロピー管理

時間の経過とともに、AIが生成したコードには多くの問題が蓄積されます。ドキュメントの陳腐化、アーキテクチャのドリフト、スタイルの崩れ、デッドコードの堆積などです。 AgentにAgentのためのドキュメントを保守させることで、継続的にエントロピーの増大に対抗し、プロジェクトの腐敗を防ぎます。

🧭 まとめ

AIプログラミングの進化は、本質的に「優れたプロンプトを書く」ことから「優れたシステムを構築する」ことへのパラダイムシフトです。

Prompt Engineering は「どう伝えるか」を解決します。
Context Engineering は「どの情報を与えるか」を解決します。
Harness Engineering は「どう制御するか」を解決します。

これら3つの路線は代替関係ではなく、重ね合わせの漸進関係にあります。各層は前の層の基盤の上に構築されます。本当に安定して高品質なコードを産出できるAIプログラミング製品は、必ずこれら3つのレベルすべてにおいて多大な努力を注いでいます。

モデル	特徴
GLM-4.7	プログラミング能力が高い、ゼロ設定
MiniMax-2.1	プログラミング能力が優秀、応答が速い

ステップ	内容	一言でのまとめ
ステップ1	Node.js のインストール	「ランタイムエンジン」をセットアップし、コンピューターがJavaScriptプログラムを実行できるようにする
ステップ2	Claude Code のインストール	「AIアシスタント」をインストールし、ログインをスキップ
ステップ3	CC-Switch のインストール	「脳交換器」をインストールし、AIモデルを切り替え可能に
ステップ4	DeepSeek API Key の取得	DeepSeek の AI サービスにアクセスするための「鍵」を取得
ステップ5	CC-Switch の設定	「脳交換器」+「鍵」で Claude Code の脳を DeepSeek に切り替え
ステップ6	使い始める	任意のフォルダで `claude` と入力してAIアシスタントを起動！

Yanmu

科学上网環境共有方法

三つの共有モード概要

プロキシ共有モード

仕組み

操作例：スマホがパソコンのプロキシを通じて接続

操作例：パソコンがスマホのリクエストを代理（逆方向）

UDP プロキシについて

長所と短所

ゲートウェイ共有モード

仕組み

長所と短所

Linux 仮想マシンによる実装

ルーティング共有モード

仕組み

長所と短所

Windows での設定方法

活用シナリオ

Cドライブが頻繁に満杯に？簡単なDOSコマンド mklink でCドライブを救済！

背景

mklink とは

3種類のリンク

操作手順

対象ソフトウェアを閉じる

元のフォルダを移動する

リンクを作成する

確認

よくある使用例

WeChatデータ移行 ⭐

QQデータ移行

Chrome / Edge ブラウザキャッシュ

開発ツールのキャッシュ

Windowsストアアプリ / 大型ゲーム

OneDrive / iCloud 同期ディレクトリ

注意事項と落とし穴

リンクの削除/復元

クイック診断：Cドライブの容量を消費しているのは？

まとめ

関連資料

Web Design Skill 実践マニュアル（詳細版）

Web Design Skill 実践マニュアル（詳細版）

ゼロ：始める前に - やることを理解する

全体プロセス概要

なぜ先に「ベアラン」してから Skill を使うのか？

必要なツール一覧

Agent の準備確認

Claude Code を使う場合

OpenCode を使う場合

プロジェクトディレクトリ作成

作業フォルダ作成

Git リポジトリ初期化

初期ファイル作成

ローカルプレビューサーバー起動

web-design-skill ダウンロード

リポジトリクローン

ベアラン体験 - AI の「ネイティブ美学」を見る

Agent 起動（Skill ロードなし）

設計要件入力

AI 生成待ち

結果確認

ベアランバージョン保存

Agent に Skill をインストール

Claude Code - 2つのインストール方法

方法 A：CLAUDE.md に書き込む（推奨、永続的）

方法 B：会話で参照（一時的）

OpenCode - インストール

方法 A：AGENTS.md に書き込む（推奨）

Skill が有効か確認

Skill 活用 - 高級感を磨く

新しい会話開始

設計要件入力

フェーズ A：AI が質問

フェーズ B：AI が設計システムを説明

フェーズ C：AI が V0 を出力（粗い初期版）

フェーズ D：反復改善

フェーズ E：最終検証

Skill バージョン保存

2つのバージョンを比較

動画録画（オプション）

推奨ショット