github.com/anthropic… github.com/anthropic…/frontend-design
github.com/anthropic… github.com/anthropic…/frontend-design
Anthropic公式のpluginに frontend-design などもあるので、活用したほうがいいかもしれない
Nitroという写真編集を試している www.gentlemencoders.com/nitro/
グッドドクター、見始めた
localhostのstorage corsは、ブラウザから直接参照なら必要だが、backend経由なら不要
superset.sh試してたが、結構暴れまわるので、cmuxに落ち着くことになりそう
Zod@v4 を把握していなかった zod.dev/v4
standardschema.dev
新しいMacbookに移行したあと、Karabinerが動作しないからなんでだろう、と思ってClaudeに相談したらフルディスクアクセスの権限が剥がれている可能性がある、との見立てがでてきて、解決した。いい時代だ。。。
- 「システム設定」→「プライバシーとセキュリティ」→「フルディスクアクセス」 を開く
- リストに karabiner_grabber があることを確認し、オンにする
- なければ + ボタンで追加(/Library/Application Support/org.pqrs/Karabiner-Elements/bin/ 内にあります)
- Macを再起動
review用のworktreeは別々に作成しなくても、ブランチ切り替えしたらいいのか。つまりそれぞれ独立。 matklad.github.io/2024/07/2…
worktree完全に理解した。ほとんどそれぞれのディレクトリでcloneしてるのに近いのをとりまとめてるだけだ
git worktreeに足を踏み入れてなかったけど、踏み入れるか・・・
まず CC のネイティブ –worktree フラグを試し、セッション管理が煩雑になってきたら ccmanager を導入するのが 2026 年のスタンダードな流れです。
linear、プライベートで使うと操作多いかと思ったけど、MCP使ったら全然問題ないや。最高。
d2が便利すぎて感動してる。
d2 playを見つけて思わずポストしてる。
ESLintの移行先としてはOxlintかBiomeで、カスタムルールなどを考えるとOxlintがベターか・・・
Raycast、ダウンしてるな・・・?
sonnet4.6。opus4.5より好む開発者が多かったり、スコアがopus4.5に近いなど、かなり期待できそう
以下の記事(ポスト?)を見てから紙を試している。紙が一番よかったかもしれない。 x.com/yusukebe/… Routine.coやNotePlanなど、デジタルなプランニングツールは試してきたが、いまいちしっくりこなかった。頭の内容を整理したいだけなのに、インタフェースの操作に手間取ってしまうからかもしれない。 もう少し試してみようと思う
Reddit の opencodeCLI コミュニティより:Commands, skills, and agents in OpenCode: what’s the difference? スキルを使用するには、明示的に「use xyz skill」と言うことができます。 また、スキルはリファレンスドキュメントではないと言えます。どちらかというとSOPドキュメントに近いです。例えば、スキルにユニットテストの作成方法を入れることはできません。いや、入れることはできますが、効果的ではありません。しかし、gh cli経由でpull requestを作成する方法をスキルに入れることはできます(個人的には、私はmcpダイエット中です。cliの使い方に関するスキルを作成するだけです。デフォルトでは、必要な場合や明示的に呼び出されない限り、contextに追加されません)。 リファレンスドキュメントが必要な場合は、AGENTS.md(または他のinstructionsドキュメント)に入れるか、globをサポートするopencode-rules pluginを使用できます(つまり、*.controller.tsを見ると、そのドキュメントをactivateできることがわかります)。 また、追加情報として: • commandsにはautocompleteがあります。/と入力すると、利用可能なすべてのcommandsが表示されます。何があるか確認しやすくなります。スキルの場合は、利用可能なスキルをリストするようにpromptする必要があり、tokenを使用します(あるいは、opencodeのconfigを確認して目視で確認するだけです) • commandsには$1、$2、$3などのパラメータを持たせることができます • スキルは組み合わせ可能です。例えば、1つのpromptでtdd skillとsecurity skillを使用できます。しかし、1つのpromptで/tddと/securityを実行することはできません • 個人的には、スキルがcommandにもなり得るし、その逆もあり得るケースが多々あると感じています。そのような場合、ロジックはスキルに入れます。そしてcommandでは、「use xyz skill. $ARGUMENTS」のように記述します • agentsとsubagentsは、system promptsを定義できるため強力です • subagentsは独自のcontextを持ちます。これは素晴らしいことです。なぜなら、context windowを消費すればするほど、modelは賢くなくなるからです。したがって、最小限のsubagentは最高の知能で動作します!欠点は、各subagentが同じcontextをloadする必要がある可能性があることです(つまり、すべてがAGENTS.mdを読み取る)ので、より多くのtokenを消費します • agentsはsubagentsをorchestrate(統制)できます • conditionalsやloopsを含むworkflowを実行したい場合は、おそらく独自のagentを作成する必要があります • agentsとsubagentsは、あるmodel(例:GPT-5.2)に別のmodelの作業(例:Opus 4.5)をreviewさせることで、human-in-the-loopの関与を減らすための優れた方法です
Opus4.6 www.anthropic.com/news/clau…