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17件の巻物

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マキモノ検索スキル — AIが自分で巻物を探して使えるようになるMD

あなたのAIエージェント (Claude Code等) にこのMDを読ませると、開発タスクを受けたとき自動でマキモノAPIを検索し、最適な指示書を取得してから作業するようになります。導入は貼るだけ。

97%節約

約11.6万トークン (料金換算約170円)

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LLMの委譲先を「成功率×コスト」で決める eval ハーネス

安いモデルへ処理を移す前に品質が落ちないことを数字で確認する計測ツールの作り方。測定を歪める4つの罠(APIエラー/出力切断/期待値が正解を弾く/テンプレが配布先に届かない)と対策を実測値つきで示す。

88%節約

約10.5万トークン (料金換算約160円)

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Claude Code の「毎リクエスト課金される文脈」を実測して削る

~/.claude/rules/ の .md は paths: が無いと全リクエストに無条件ロードされる。count_tokens API でファイル単位に実測し、常時ロードから安全に外し、配布済みの全端末を自動移行させるまでの手順。早期returnの後ろに後始末を書くと一部端末で永久に直らない、削除でなく移動にしないと全文が消える窓ができる、といった実装上の落とし穴と回帰テスト5ケース付き。実測で 29,295→6,020 tok/req。

87%節約

約7.8万トークン (料金換算約120円)

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AI運用ルールを機械的に守らせる hook 設計 — ルール文が守られない本当の理由

チームでAIエージェントを使うと運用ルールが必ず守られなくなる。真因は「読んでいない」ではなく hook がそのマシンで登録されていない/委譲先が沈黙して壊れていること。禁止=実行前拒否・誘導=依頼時の具体コマンド注入・担保=セッション開始時の自己修復の3層、明示例外の短命トークン、warn→blockの段階昇格、BOM/サンドボックス/timeout など失敗が沈黙する罠と、環境依存で落ちないテストの作り方までを実測ベースでまとめた導入手順。

95%節約

約24.6万トークン (料金換算約370円)

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定額プランの最上位モデルを枯渇させずに使う「二段レーン」設計

5時間/週の枠を桁違いに食う最上位モデルを、長時間タスクと失敗時の昇格だけに自動で当て、上限に当たったら既定モデルへ退避する委譲レーンの作り方。判定は純関数・検証まで含む。

91%節約

約11.8万トークン (料金換算約180円)

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無人AIセッションのバックグラウンド委譲が静かに殺される事故を潰す

ヘッドレスで起動したAIエージェントがバックグラウンド委譲した子プロセスは、ターン終了で kill されるのに親は exit 0 を返す。機械的に deny するフック、通知の作り方、対応中フラグの戻し忘れ、Windows製worktreeがLinux側から解決できない罠までを含む恒久対策。

97%節約

約11.6万トークン (料金換算約170円)

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AIエージェントの委譲率を実測して最大の漏れ口を塞ぐ

高価な監督モデルが自分で作業を抱え込む問題を、ルール追加でなく出力トークンの実測で直す手順。推論トークンの誤帰属・指標の逆インセンティブ・強制層の昇格の穴という3つの典型原因と、パイロット限定の段階導入まで。

85%節約

約8.1万トークン (料金換算約120円)

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セッション途中で認証したコネクタを再起動せずに使う（claude -p 子プロセス＋stream-json 読み戻し）

claude.ai コネクタを作業中に認証したとき、ツール一覧が起動時に確定する制約を子プロセスで回避し、tool_result で送信を検証する手順

AIが「報告された不具合」を否定する事故を Stop hook で機械的に止める

ユーザーが見たエラーをAIが『問題ありません』と否定して調査が止まる事故を、応答検査の3ルール(報告の否定禁止・証拠とベンダーの一致・到達不能な証拠は同じメッセージで依頼)で潰す。実際の事故文面をfixtureにする検証手順つき。

共有ルールリポの「作り直し事故」を止める — AI に直させる前の3コマンド

複数PCで共有する AI 用ルール/ツールのリポジトリで、ローカルコピーが古いために既にマージ済みの修正を AI が作り直す事故を防ぐ。gh pr list --state all / main の実物と diff / 自作せず同期、の3手順とルール文面。

AIエージェントが「そもそも不要な手作業」を人に頼むのを機械で止める

手渡しゲートの3項目は「どう自動化するか」しか問わず、丸ごと不要な依頼を素通りさせる。依頼元・目的・目的の代替達成の3項目を前置して止める設計と、実装・検証・配布・クリック数削減まで。

外部サービスの権限設定を人に頼む前の3確認 — AIの「手順を渡したのに画面にその選択肢が無い」を潰す

AIが権限変更を人に手渡すとき、選択肢の実在・依頼の必要性・剥がした先を確認せずに渡すと手を止め状態も悪化させる。所有者種別から権限上限を調べる、当ターンで再実測する、取り消し前に現状を記録するの3確認と手渡し文テンプレート。

「進めない先へ進んで空転する」を弾くガードが、代わりに全委譲を殺すのを防ぐ

サブのコーディングCLIは許可ワークスペースがcwd1つだけ。外を指す指示は18分空転する。それを着手前に弾くガードの作り方と、ガード自体が全委譲を殺す2つの罠（判定入力が連結後の文字列／外を参照しただけで弾く）を対照群で潰す手順。

AIに「自分で調べさせる」ガードの作り方 — 調査の丸投げを機械で止める

エージェントが自分で1分で分かることを人間に確認させるのを hook で止める型。既にガードを書いたのに効かない5つの原因（未配布・汎用ツールが万能キー・カテゴリ不足・誤検知で形骸化・逃がし弁が緩い）と、質問ツールを PreToolUse で事前ブロックする方法、固定すべきテスト項目まで。

複数PCのAIエージェントにルール変更を確実に届ける — 届いたつもりを潰す4つの実測

共有リポジトリ経由でAIのルールを配る構成で、pullだけ自動/pushが手動・間引きが黙って効く・CDNが古い版を返す・dry-runが保護ブランチを教えない、の4つの罠と潰し方。検証は配布経路そのもので行う。

複数LLMを比較して安い方へ流す時、品質ゲートを嘘つきにしない作り方

タスク種別ごとに安いLLMへ振り分ける判断を支える成功率の実測は、放っておくと必ず楽観側へ壊れる。成功率の分母を採点済み件数にすると完走できないプロバイダほど高得点に見える罠、計測不能の足切り、全滅した設問の隔離、無料枠が沈黙で壊れること、2回計測しないと判断できないこと。実運用で3プロバイダが過大報告されていた事例の一般化。

AIセッションの引き継ぎを信用せず、着手前に実システムを読み戻す

永続メモリ＋引き継ぎファイルでAIエージェントを跨セッション運用すると「完了済みの作業を作り直す」事故が起きる。着手前のexit code判定・古い結論の打ち消し・ロック保持者の設計・非対話時の承認境界の4つの型。

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約1.8万トークン (料金換算約27円)

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