grill-me の質問攻めを CLAUDE.md で AskUserQuestion に置き換えたら楽になった
概要 grill-me は、計画や設計が固まるまでユーザーに質問を繰り返すスキルです。 質問はすべて文章で提示されるため、回答も毎回自由記述になります。 二択の質問でも同じです。 一方、Claude Code には AskUserQuestion という、選択肢を提示してユーザーに選ばせるツールが標準で備わっています。 そこで、grill-me の質問をこのツール経由で提示させる指示を CLAUDE.md に追加しました。 CLAUDE.md に書いたプロンプト ~/.claude/CLAUDE.md に次のブロックを追加します。 リポジトリ直下の CLAUDE.md に書けば、...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
中小企業の生成AI「組織的活用」は32.3%まで来たのか — TSR6,327社調査で大企業と26.8ポイント差
東京商工リサーチが2026年4月に公表した6,327社アンケートで、中小企業の組織的な生成AI活用は32.3%、大企業は59.1%でした。「方針は決めていない」が中小で38.7%と最大勢力である一方、個人での利用は27.7%。会社の方針が現場に追いついていない構図を、経営者・情シスの判断材料として読み解きます。
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LLM単体の誤検知8割超は、複数モデル検証と人手でどこまで下がるのか
Uberが自社のGoコード解析ツールPerfInsightsの実測を公開しました。LLM単体では誤検知が8割超、複数モデルによる相互検証と人の確認を挟んで10%台前半へ。AIに検査業務を任せる際の現実的な設計指針と、そのまま真似てはいけない数字の線引きを整理します。
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AIエージェントへの「完全自動承認」は、なぜ習熟で約20%から40%超へ倍増したのか？
Anthropicが自社のClaude CodeとAPIのログを分析し、AIエージェントにどこまで自動で任せているかを実測した。完全自動承認は新規ユーザーの約20%から習熟ユーザーの40%超へ倍増する一方、中断率も5%から約9%へ上がる。不可逆な操作は全体の0.8%。承認ポイントの設計に使える一次データを、偏りごと読む。
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