辞書にない AI 特有の癖を Cloudflare の Clef で検知できるか検証する
textlint の辞書は、登録した語しか検出できません。Cloudflare の判断モデル Clef に癖の種類を質問として渡し、辞書にない AI 特有の癖をどの割合で検知できるかを、このブログの添削前後の文で検証しました。結果をもとに、Claude Code の hook に Clef を組み込むかを判断します。
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textlint の辞書は、登録した語しか検出できません。Cloudflare の判断モデル Clef に癖の種類を質問として渡し、辞書にない AI 特有の癖をどの割合で検知できるかを、このブログの添削前後の文で検証しました。結果をもとに、Claude Code の hook に Clef を組み込むかを判断します。
Claude Code の Plan Mode の廃止案が出ましたが、私は 2026 年 9 月に Plan Mode を 1 回も使っていません。実装前の確認は、5 項目の指示のテンプレート、AI 自身のレビュー、スキルとテストで行っています。今の手順と、Plan Mode に残してほしい役割を紹介します。
HTML から決まった項目を取り出すコードは、対象のページの構造が変わると何も取れなくなります。CSS セレクターが一致しなくなった時点で候補をコード側で作り、どれが見出しかを選ぶ判断だけを TypeSafe の Jev に送る仕組みを作りました。架空のニュースサイトの一覧ページと記事ページで動かし、選ばれたセレクターを採用してよいかを前回の件数で確かめた結果と、1 回あたりの入力とコストをまとめます。
Claude Code の WebFetch を PreToolUse hook で deny し、本文をマークダウンファイルに書き出してパスと行数だけを返す方式に差し替えました。全文を応答で返してコンテキストを使い切った失敗から、抽出ライブラリの選定や画像除去まで、設計の理由を書いています。
Claude Code のプランファイルが読めなくて苦痛だったので、文体を改善する Hook とファイル名を読みやすくする Hook を作った話。
agent-browserがRustネイティブになった今、playwright-cliと改めて比較しました。-i -cオプションでトークン差が約6%まで縮まり、前回の「40%差」は実質解消。ネットワーク監視・diff機能も含めた現時点の選択基準を整理します。
Claude Code の処理中に表示される Spinner Verbs をカスタマイズできる CLI ツール「cc-spinner」を作りました。アニメのセリフを入れたら記憶が蘇る体験ができるのではと思い、1日で形にしました。
Claude Code を Pro プランで半年間使い、Max 20x に移行して1ヶ月。Opus をフル活用できた喜びと、「使わなきゃ」という圧に追われた正直な体験談です。性能の話だけでなく、課金モデルと自分の性格の相性について考えました。
GitHub Agentic Workflowsを使って、CIの失敗を自動で診断・修正するワークフローを作りました。Markdownに自然言語で指示を書くだけで、AIエージェントがログを解析し、原因を特定し、修正パッチまで生成します。セットアップから検証結果、セキュリティ設計まで実体験をもとに解説します。
Claude Codeは更新頻度が高く、英語のCHANGELOGを毎回追うのは大変です。日本語で自動解説してくれるサービスが見当たらなかったので、Gemini APIとGitHub Actionsで更新処理を自動化したWebサイトを作りました。
24時間365日AIを使い倒している私が、技術記事のAI生成文章に感じる「ゾワッ」とする感覚を言語化しました。Markdown記法の残留、不自然なコロン、ビルドがコケるTypeScriptのコード。「またAIね」と萎える瞬間に潜む3つの感情と、使い手だからこそ分かる「AI臭さ」の正体、そしてAI時代に求める技術記事の姿を考えます。
Playwright CLIとagent-browserで同一操作を行い、トークン消費量を比較しました。スナップショットをファイル出力してGrep検索する設計思想により、Playwright CLIはagent-browserより約40%のトークン削減を達成しています。本記事ではAIブラウザ操作ツールの設計思想の違いがコストに与える影響を検証します。
agent-browserの「Up to 93% less context than Playwright MCP」は本当か気になったので、Yahoo! JAPANを対象にPlaywright MCPと比較してデータ削減率とトークン消費量を検証します。
AI時代、文字を読む量が圧倒的に増えています。生成AIからの提案を承認する度に大量のテキストを読み込む認知負荷の高さに「もう無理だ」と感じた経験から、技術ブログに図解機能を実装しました。図解は「記憶の定着装置」として機能し、全体像を視覚的に示すことで認知負荷を下げます。本記事では、なぜ図解が有効なのか、そしてAIを活用してどう実装したのかを解説します。