SNS自動化とマーケティングの最新トレンド、海外起業家ストーリーをお届けします。
AIは「お願い」じゃ制御できない プロンプトを磨けば磨くほど、壊れ方も派手になる。 これ、LLMを実業務に組み込もうとした人なら全員ぶつかる壁だ。「もっと正確に答えてください」と書いても、AIは自信満々に間違える。「必ず確認してから行動してください」と書いても、デモ中に勝手に待機モードに入る。 実際に動いている事例を3つ並べると、共通点が見えてくる。プロンプトに頼っていない。
※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。 直したはずが別の場所で崩壊する無限ループ 直した。崩れた。直した。また崩れた。これを20回繰り返した。 画面のプログレスバーを直すと、隣の画像グリッドの高さが狂う。 グリッドの表示を直すと、今度は参考画像のサムネイルが消滅する。 サムネイルを復活させると、プレビュー画面が開かなくなる。
結論から言うと、AIエージェントの開発に複雑なプログラミングはもう必要ない。自然言語で書かれたマークダウンファイルを用意するだけで、自律的に動くAIを構築できる。この記事では、Claude Codeを使って、賢いAIエージェントを作るための5つのステップを解説する。 LLMエージェント開発の前提知識 必要なものはClaude Codeの実行環境と、使い慣れたテキストエディタだけだ。
※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。 終わらない微調整 「スクリーンショット通りに直した」 Claudeがそう言うたびに、ブラウザをリロードした。そして絶望した。 ボタンの角丸を直せば、文字量の選択肢が崩れる。 アスペクト比を整えれば、生成枚数が画面外に消える。 20回直して、20回崩れた。
結論から言うと、Claude Codeを実務で使い倒す鍵はコンテキストの節約だ。 AI開発の方法論は、単発のプロンプトを工夫する手法から、永続的な文脈を管理するコンテキストエンジニアリングが主流になりつつある。 AIに何でもかんでも情報を詰め込むと、すぐにコンテキストウィンドウの制限に引っかかったり、肝心な指示を忘れられたりする。
AIに「一覧画面を作って」と指示を出す。 出力されたコードを実行する。 見た目は完璧だ。 でもボタンを押しても何も起きない。 状態管理が完全に壊れている。 これはAIが馬鹿なのではない。 僕らの指示の出し方が根本的に間違っている。 UIは見た目だけの単純なものではない。 自然言語でUIを指示すること自体が、そもそも無理ゲーだった。
プロンプトを打つ時代は終わった AIに「コードを書いて」と指示を出すやり方は古い。 今はAIが自律的に動き、逆に人間へ指示を出す。 サーバーに常駐したAIが毎朝タスクを整理する。 そしてチャットツール経由で「今日はこれをやれ」と人間にプッシュ通知を送ってくる。 これが最新のAIエージェントの戦い方だ。 だが、完全自動化の夢には代償がある。 AIに複雑なルールを与えると、一瞬で破綻する。
※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。 核心回答：41回のコミット。直らないバグ。今週の全体像 「直しました」 AIがそう出力するたびに、画面のどこかが壊れていった。 Threadsの返信タブを作ろうとしただけだ。 Xと同じUIを使い回せば一瞬で終わるはずだった。 甘かった。 自分のコメントが表示されない。
汎用タスクの終焉と新たな戦場の幕開け 出た。またAI開発の前提が根底から覆った。 コーディング特化AIの入力コストが$0.50/Mまで暴落した。 同時に、クラウド上でAIが勝手にCIのエラーを修正し、プルリクエストのレビューに対応する機能まで標準搭載されようとしている。 汎用的なコーディングタスクやバグ修正は、完全にコモディティ化した。 AIに「どうコードを書かせるか」を悩む時間は終わった。
静的プロンプトの限界とトークン枯渇の現実 Claude Codeで開発していると必ずぶつかる壁がある。 CLAUDE.mdの肥大化だ。 ルールを書き足すたびにトークン消費が跳ね上がる。 肝心の推論精度は逆に落ちていく。 解決策はプロンプトを削ることではない。 コンテキストの動的設計だ。 AIに「いつ・何を・どう渡すか」を制御するアーキテクチャが必須になっている。
結論：用途によって正解のツールは明確に分かれる 結論から言うと、AIエージェントから複雑なページを操作するなら「playwright-cli」が一番おすすめだ。一方で、RAG構築やデータ抽出が目的なら「WebReader AI API」を選ぶのが正解になる。 最近はClaude CodeなどのAIエージェントにブラウザ操作を任せる機会が増えてきた。しかし、ツールによって得意な領域が全く異なる。
AIに自律的な作業を任せる開発手法が急速に普及している。 1年で20個以上のAI連携ツールを生み出す開発者も現れた。 まあ、大半は誰にも使われない自己満足の産物だが。 彼らが注力しているのは、プロンプトの調整ではない。 AIが使うための「道具」の開発だ。 しかし、AI専用の連携規格であるMCPには大きな落とし穴があった。
