Step-by-step guides, copy-paste prompts and open-source projects. Learn from what the community has built — and build what comes next.
あなたのAIアプリはもはやテキストを生成するだけではない:メールを読み、ツールを実行し、金銭に触れる。つまり、攻撃者はもうあなたのコードを攻撃しない——あなたのモデルに語りかけるのだ。NVIDIAのNeMo Guardrailsは、ユーザーとLLMの間にプログラム可能なレールを敷く:入ってくるもの(jailbreak、インジェクション)をフィルタし、出ていくもの(ハルシネーション、秘密)をモデレートする。最初のレールを、頭を抱えずにどう敷くかを教えよう。
あなたのプロンプトは「機能しているように見える」— でもそれは印象であってデータではありません。Promptfoo(OpenAIとAnthropicが使うevalフレームワーク)は品質に数字を付けます: テストケースを書き、Claude/GPT/Geminiを横並びで比較し、タスク+コスト+レイテンシを測り、毎晩CIで走らせる。無料、MIT、GitHubで。
他人のMCPを消費する側から、自分のMCPを公開する側へ。FastMCPを使えば、Claudeが本当に呼び出すサーバーを立ち上げられる——15分でできる'add'ツールから、Zod・resources・prompts・OAuth・エッジデプロイを備えたツールまで。
もう何週間も同じことをAIに繰り返している:「フォーマットして」「.env は触らないで」「テストを走らせて」。それでも時々忘れる — LLMは毎ターン、あらためて判断し直すから。hooks は「覚えていてねとお願いする」から「誰も覚えていなくても必ず起きる」への飛躍です:Claude Code がライフサイクルの決定論的な地点で実行するシェルコマンド。自動フォーマット、rm -rf のブロック、AIがあなたを必要とするときの通知 — コピペできる3ブロック。「契約書を書く」から「契約書が自分で実行されるようにする」への一歩です。
構築に複数のAIを使っている、あるいはクレジット節約のためにモデルを乗り換えようと考えている? 新しいエージェントはどれも目隠しの状態から始まる。あなたのプロジェクトがどうテストされるのか、どのフォルダが神聖不可侵なのか、コミットをどう書いてほしいのか、何も知らない。AGENTS.md は「エージェントのための README」だ。プロジェクトのルートに置く一枚のプレーンテキストファイルで、今や25以上のツール(Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI、Claude Code…)が読み込む。ルールを一度書けば、すべてのツールがそれに従う。正しいやり方を、すぐ使えるテンプレートと、あなたの完璧な AGENTS.md を生成するプロンプト付きで解説する。
バイブコーディングは1日目には魔法のように感じるが、20日目には絶望に変わる。AIは猛スピードで進むが、行き先は定まっておらず、変更するたびに遠くの何かが壊れる。理由は、AIには意図の記憶がなく、毎回違う推測をするからだ。解決策は順番をひっくり返すこと。まずスペック（アプリが何をすべきか）を書き、エージェントがそこからプラン → タスク → コードを生成する。GitHub Spec Kit（122k★、GitHub製、MIT）を使えば、自分のエージェント内にコマンドのカスケードとしてインストールできる。
AIは高速に作るが、コードは汚れたまま残る。誰も呼ばない孤児ファイル、重複したロジック、そこら中の`any`、GPUを溶かすアニメーション。外から見れば完璧、でも内側では腐りかけている。これは、エージェントがあなたのプロジェクトに適用してクリーンにし、堅牢にする7フェーズのプロトコルだ。ただし1ピクセルも1つの挙動も変えない — 純粋な外科手術だけ。デバッグの熟練外科医がやることと同じ。入って、掃除して、縫合する。あなたのアプリは外側は元通り、内側は完璧に仕上がる。
AIで開発して、画面上ではすべて「動いて」いて、変更をプッシュして…そして知らないうちに、シークレットキーを混入させてしまったり、データベースに穴を開けてしまったり、前は動いていた何かを壊してしまったり。ここでは自動の守護者を組み立てます。7人の検査官があなたのユーザーに届く前にすべての変更をチェックし、もし1人でも不合格を出したら、その変更をピシャリと止めます。コストは~$0、4つのファイルにコピーするだけ、そして本物の企業の言語をあなたに与えます。検証済みのリポジトリと、あなたのAIにインストールさせるためのマスタープロンプト1つ付き。
テストは通った、デプロイもグリーン…それなのに本番環境でログインが壊れている。Watchは、実際のブラウザであなたの重要なフローを巡回するロボットユーザーです。何かが壊れたり遅くなったりした瞬間に、失敗したステップ・スクリーンショット・修正案とともに知らせてくれます。無料、GitHub上で公開中。
あなたのAIは速く構築するけれど、「楽観モード」で書くので自分の穴が見えない。Sentinelはその穴を狩り、しかもどんなスキャナーとも違って、何が悪いかを告げるだけでなく、テスト付きの修正まで届ける。無料、GitHubで公開中。
あなたは何週間も、AIに指示を一つずつ与えてきた。「これをやって」と言い、待ち、確認し、「次はこれ」。あなた自身がエンジンなのだ——そしてあなたが疲れれば、すべてが止まる。Loop engineeringは最終段階への飛躍だ。一歩ずつチャットする代わりに、AIが行動し、結果を見て、推論し、繰り返す——一人で、ゴールを達成するまで回るループを組む。それはメモリ、RAG、skills、C-A-R、agent-browserを、あなた抜きで前進するひとつのシステムへと結びつけるものだ。
あなたのAIは画面を作り、「完成しました」と言う…でも本当に動くか確かめるために一度も開いていない。手探りで作っているのだ。agent-browserはAIに「目」を与える。あなたのアプリを開き、見て、クリックし、確認し、どこが壊れているかを教えてくれる。ついでに、Webの閲覧や自動化まで代わりにやってくれる。Vercel製のオープンソース。
あなたのアプリ、5人の別々の人が作ったように見えていませんか？画面ごとに違う色、違うボタン、違う余白。問題はAIではありません — デザインシステムより先に画面を頼んだことです。AIに最初に頼むべきなのは、まさにそれ。シリコンバレーの製品レベルに引き上げるプロンプト付きで解説します。
プロジェクトが大きくて、もっと速く進めたい？1つのAIが一度に1つずつ作業するのではなく、複数のセッションを並列で動かします——それぞれが自分専用の隔離されたバージョンで——3つの戦線を同時に進められます。互いに邪魔せず、正しいバージョンを壊さずに。これが私たちのやり方です。worktree と呼ばれ、VS Code の Claude ならコマンド一発です。
毎回のチャットで同じ巨大プロンプトをAIに貼り付けるのに疲れていませんか?Skill Creatorは、あなただけの「スキル」を作るためのAnthropic公式ツールです。あなたのやり方を一度だけ教えれば、それが永遠に残ります。しかも一番いいのは、コードを書かずに会話するだけで作れること。その方法を、すぐ使えるプロンプト付きで紹介します。
アプリでアカウントを作成できるのに、アプリ内から削除できなければAppleはリジェクトする — 無効化するだけではカウントされない。SNSで出回っているアドバイス（データを隠すだけ）はGDPR違反で、結局リジェクトされる。ここでは唯一の正しいやり方を、そのまま使えるプロンプト付きで、そして途中でビジネスを失わない方法まで紹介する。
何も完全に破られないものはない —Googleも銀行も— そう言わない人はあなたに嘘をついている。目標は無敵になることではない。攻撃するのが高くつきすぎて、泥棒が隣の家に行くようにすることだ。これが本気の企業が使う「多層防御」の8つのレイヤー。わかりやすい言葉に翻訳し、それぞれをAIに頼むためのプロンプト付き。
AIでアプリを作るのは魔法のようだ——セキュリティなしでアプリをネットに公開し、URLの数字を1つ変えるだけで誰でもユーザーのデータを見られる状態になるまでは。ここでは最も忘れられがちな3つの鍵（RLS、CORS、ヘッダー）を、わかりやすい例えとすぐ使えるプロンプト付きで紹介する——セキュリティのせいでアプリが激遅になるのを防ぐ裏ワザも含めて。
構築と監査を分離することで、AIがバグを隠したコードを渡してこないようにする方法。すぐに貼り付けられる完全なマスタープロンプト付き。
メモリは記憶し、RAGは類似で検索する…でもどちらも、プロジェクト全体がどう「つながっている」かは理解しない。AIが迷い始め、物を壊し、手探りで読んでトークンを浪費するようになったら、グラフを渡そう。何が何に依存しているかの地図だ。オープンソース、無料、コマンド1つでインストールできるスキル。
ユーザーごとにすべてを忘れ、あなたのビジネスを何も知らないAIアプリは、高価なオウムです。「brain」は、それを、あなたの業務を理解し、一人ひとりの顧客を覚えている従業員へと変えます。それはメモリ + RAG + グラフを、プロダクトレベルで一つに束ねたもの。本記事では、それが何なのか、本当に必要になるのはいつか、そして過剰設計せずにどう組み上げるかを解説します。
うまく使えばRAGは、情報が大きいときに大量のトークン（とお金）を節約してくれます—でもAnthropic自身が言うように、約500ページに収まるなら組むのはお金の無駄です。ここに、どんなときに本当に必要かを知るためのルールと、最もシンプルなもの（コードなし）からスーパーアプリケーションのものまで、実装する三つの方法があります—私たちのものがどう動くかも含めて。
AIが40個のファイルを触って、今や何も開かなくなった。いつもすべてを失うわけではない…でも、間違ったコマンド1つや、うっかりした削除は、本当に取り返しのつかない状態にしてしまうことがある。GitHubはあなた自身の保険だ。動いていたちょうどその瞬間に、ワンクリックで戻れる。そして何より大事なのは、それを毎日いつ、どう使うかだ。
Andrej Karpathy(OpenAI共同創業者)が世界中を席巻したパターンを公開しました。AIに何度も何度も同じことを説明する代わりに、AI自身に独自のwiki——ひとりでに成長するナレッジベース——を構築・維持させるというもの。ここでは、それを立ち上げるためのプロンプト付きで、そのメソッド全体をわかりやすく解説します。
確かに、ChatGPTやClaudeはチャット間で何かを「覚えて」いる。問題は、何を保存しているのか分からず、読むことも別のモデルに持ち運ぶこともできないこと。ここには、あなたのAINにあなた自身のものである記憶を与えるための本物のツールのハシゴを、いちばん簡単なものから最強のものまで紹介する。
あなたのAIはPowerPointを組み立て、Excelを整理し、PDFに記入し、アプリをレビューできる — すべて自動で。Anthropic公式の5つのskillで、たった1つのコマンドでインストールできます。各skillのコマンドと、そのまま使えるプロンプト付き。
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