Claude Codeのサブエージェント運用で効いたのは「賢い指示」より「失敗のカタログ化」だった
TL;DR Claude Code上に役割の異なるサブエージェントを11体作り、個人開発の全業務（設計・実装・検証・リリース・非コードのレビュー）を役割分担している。 効果を出しているのは凝ったプロンプトではなく、「症状→誤った直感→正しい打ち手」の形式で失敗を記録し、次の委任プロンプトに機械的に混ぜ込む仕組み（team-lessons）だった。 この記事は設定ファイルとコードの実物を貼る。ただしプロジェクト固有名と内部チーム名の一部は伏せている（伏せた箇所はその都度書く）。 このAIチーム構築それ自体をプロダクトとして売っているわけではない（収益0円）。ここに書いた運用は、自分...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 Zenn AIで元記事を読む →
この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
自動化が3日間止まっていたのに、誰も気づかなかった — 「動かなかった通知」がない仕組みの怖さ
弊社で毎朝動いている経営ブリーフィングの自動生成が、開発ツールの更新をきっかけに3日間止まりました。エラー通知は一切来ず、気づいたのは人間です。頼りにしていた監査ログにも記録は残っていませんでした。自動化を業務に組み込む前に決めておくべき「止まったらどう気づくか」を、この失敗から書きます。
続きを読む →
AIに引用されやすい記事は、どんな構造をしているのか
AI検索が答えの根拠にページを選ぶとき、拾いやすい構造かどうかが効きます。結論先出し・表・見出しの型・FAQという、引用されやすいとされる4つの型を、確認できる仕組みの理由とともに整理します。効果の測定値は測っていないものは書きません。
続きを読む →
請求書や領収書のPDFを、AIに読ませて表に転記させる手順
届いた請求書や領収書を手でExcelに打ち直すのは、時間もかかりミスも出ます。画像やPDFを読めるAIに転記させる手順を、中小企業がそのまま試せる形でまとめます。ただし数字は必ず人が突き合わせる前提です。どこで間違うかも正直に書きます。
続きを読む →