Claude code研究ラボ
@claudecode84 • 10,541 subscribers
Claude codeの可能性を24時間研究中 プロスポーツ選手.大手SNSアカウント.上場企業AI導入顧問担当中/事業者様へお問い合わせはDM
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お待たせしました！！！ 本日、 無料配布スタートです。 Claude code研究ラボで 作り込んできた、 完全オリジナル 「20大特典」 ついに公開します。 初期設定だけではありません。 ・CLAUDE.md ・.claude/ ・Skill ・MCP ・サブエージェント ・Hooks ・自己修正ループ ・Obsidian ・X投稿自動化 ・長文記事作成 ・Web制作 ・デバッグまで。 初期設定 → 実践 → 自動化 → 自分専用のAI環境構築 ここまで一気に進められる内容を 20個にまとめています。 しかも、 読むだけの教材ではなく、 そのまま使える プロンプト・テンプレート・ 設定ファイルまで収録。 本来は有料配布を 考えていた内容ですが、 今回は感謝を込めて 期間限定で無料配布します。 皆さんがClaude code を使いこなせるようにと 始めたアカウントなので もし少しでもいいな、価値があるなと 感じていただけたら引用リツイートなどで 拡散していただけると嬉しいです！ 欲しい方は 今のうちに下のリンクから 受け取って下さい👇
Claude code研究ラボ1,146,119 views • 20 days ago
Claude codeが 約5億円をかけた 「AI自動化ビジネスの設計」 を公開。 これかなり面白い👇 目指すのは 60分で『売れる仕組み』を構築し 月1,500万円規模を狙う しかも重要なのは、 最初からAIに全部任せないこと 最初の12分だけは、 人間がこの3つを決める ・誰が買うのか ・何を売るのか ・いくらで売るのか ここを間違えると、 AIは「間違ったビジネス」を 高速で自動化してしまう。 次に作るのは、 たった1ページのオファー 必要なのは、 価格 × 反論への回答 だけ。 その後はAIを並列で動かす。 ① ランディングページ ② 支払いリンク ③ 自動返信 この3つを同時に構築 さらに重要なのが 「見込み客を探すAI」👇 ネット上から、 「すでに困っている」 「不満を漏らしている」 「解決策を探している」 そんなシグナルを大量に集め、 安価なモデルで 数百件をスコアリングする。 なぜなら、 買う気のない 1000人に営業するよりも 買う可能性の高い 10人を見つける方が強いから。 そして最後に、 売上 反応率 成約率 などの数字を毎朝更新。 そのデータを最初の工程へ戻し、 「誰に売るか」 「何を売るか」 「どこを狙うか」 を毎日アップデートする。 つまり、 構築 → 集客 → 販売 → 計測 → 改善 このループそのものを AIに回させる。 60分後には、 ✓ LP ✓ 決済リンク ✓ 自動返信 ✓ 1週間分のコンテンツ ✓ スコアリング済み見込み客リスト まで揃う。 ただし、ここで重要なのは、 AIが需要まで 作ってくれるわけではない AIが作れるのは、 市場に高速で仮説をぶつけ、 数字から改善し続ける「マシン」 最終的に 売れるかどうかを決めるのは、 Claude Codeではなく市場です これは保存推奨 このまま Claude Codeに貼り付けて、 ビジネスに置き換えて 使ってみてください。👇
Claude code研究ラボ217,994 views • 6 days ago
ANTHROPICが公開した 「AIビジネス自動化」の 設計がヤバすぎる 人間が動くのは 24時間のうち約3時間 残りは10のAI役割が 勝手に仕事を回し続ける 構造はこれ👇 root ↓ 3 builders ↓ tester ＋ critic ↓ queue ↓ scout ↓ rootへフィードバック ただし、最初の3つだけは 人間が決める。 ・誰が買うのか ・何を売るのか ・いくらで売るのか ここを間違えると、 Claude codeは 「間違ったビジネス」を 完璧に自動化してしまう。 ここから 3人のbuilderが並列稼働 ① 商品を作る ② LPを作る ③ 必要な連携を構築する さらに完成したものを そのまま公開しない。 testerが 「本当に動くのか？」を確認 criticが 「そもそも出す価値があるのか？」 を判断。 ダメなら容赦なく差し戻す 何も拒否しないゲートは、 ゲートではない そして人間が再び登場するのは、 リリース前の最終承認 やることは、 「公開する / しない」 を決めるだけ。 その裏では、 コピーライターが 1週間分のコンテンツを作り、 queueが投稿を止めず、 scoutが24時間、 顧客の不満・需要を探し続ける。 最後にanalystが数字を分析。 その結果をrootへ戻して、 次の意思決定を書き換える。 つまり👇 作る ↓ 検証する ↓ 売る ↓ 市場を見る ↓ 数字を見る ↓ 改善する ↓ また作る ここまでAIでループさせる。 Claude Codeの 本当の強さは、 「1つのAIに全部やらせること」 じゃない 役割を分けて、 AI同士で仕事が 回る仕組みを作ること。 これを保存して Claude Codeに貼れば AI社員チームを作る 設計図として使えます👇
Claude code研究ラボ105,135 views • 7 days ago
Claude Codeが また一段階進化した。 「find skills」という仕組みが 発見されました。 一度だけでも 「やりたいこと」を設定すれば、 Claude CodeがMCP経由で Anthropicのスキルを自動検索。 数百種類のスキルの中から 最適な組み合わせを選び、 ワークフローを自動で構築します。 例えば ・動画の台本作成（Notion + Claude） ・B-rollの自動選定（Veo 3） ・サムネイル作成（Sora） ・キャプション作成・予約投稿（Buffer） ・投稿後の分析（Typefully） これらをたった1つの指示で実行。 つまり、 「動画を1本作って公開して」 と伝えるだけで、 一連の作業が自動で流れ始めます。 もうAIは、 「作業を手伝うツール」では ありません。 ワークフローそのものを 実行する存在へ変わっています。 それでも多くの人は、 まだChatGPTに 「この文章を書いて」 と頼む使い方で止まっています。 AIに仕事を任せる時代は、 もう始まっています これは保存しておく価値があります。
Claude code研究ラボ208,942 views • 29 days ago
Claude Code責任者のAgent Skillsが 全てオープンソース化されてる‼️ これで「Fable 5」を組み合わせたら 1つの企業レベルを個人の手元で動かせる 👇 Codex、Claude Code、Cursorなどの AIエージェントで使える75個のスキルが まとめられていた 内容は主に、 ・Webデザイン ・LP制作 ・モーション設計 ・WebGL表現 ・UIスタイル ・アセット生成 に特化しています。 特に気に入っているスキルはこれです 「Video to Super Prompt」 デザインやLP、アニメーションの 画面録画を読み込みCodexがそのまま HTML実装できるレベルの詳細 プロンプトに変換します。 「HTML to Interaction Prompts」 既存のHTMLページを解析し セクション構成、ボタン アニメーション、WebGLエフェクト インタラクション指示まで抽出 「Stitched Full Page Capture」 ヒーロー部分だけでなく LP全体をキャプチャし ページ全体をデザイン参考として 使えるようにします。 「Daily UI Inspiration」 エージェントがWeb上の優れたLPを巡回し キャプチャし、詳細なプロンプトパックへ 変換する自動ループ👇
Claude code研究ラボ141,134 views • 1 month ago
Claude Codeで この機能使ってない人 差がついてるかも👇 CLIでプロンプトの先頭に 「&」を付けるだけで、 そのタスクを Claude Code Web側に投げて、 バックグラウンドで実行できます。 つまり、 & LPを作って & バグを全部修正して & テストを回して みたいに仕事を投げつつ、 自分はCLIで別作業を続けられる。 これまでのClaude Codeは 「1つの画面でAIと作業する」 感覚が強かったけど、 これからは完全に、 CLI＝司令塔 Web＝実働部隊 みたいな使い方になってくる。 しかも、 PC上で裏実行するだけじゃなく、 タスク自体をWeb側の 別セッションに飛ばせるのがデカい。 Claude Code、 もうチャット型AIというより AIチームの管理画面に近づいてる。
Claude code研究ラボ25,987 views • 15 days ago
Claude codeの 主任エンジニアが教える 知識管理システムが無料で公開。 どんなデータでも 『知識グラフ』に 自動変換します しかも、 Claude Codeだけで 構築可能です。 流れはたった8ステップ👇 Load ↓ Extract ↓ Graph ↓ Index ↓ Query ↓ Memory ↓ Swarm ↓ Update データを入れるだけで、 AIが自動で 知識同士をつなぎ、 自己更新する グラフを構築。 その結果、 AIエージェントの 生産性は 初日から 42%向上した と紹介されています。 さらに、 ・ドキュメント ・コード ・Slack ・ナレッジ すべてを Claude Code経由で 1つの情報源へ統合。 情報が分散しません。 内部では、 Fable 5と Opus 5が エンティティ同士の 関係を抽出。 Neo4jが 知識グラフを リアルタイムで構築。 重複も最小限に 抑えられます。 検索も強力です。 ・ベクトル検索 ・キーワード検索 ・グラフ検索 3つを組み合わせて 最適な回答を 生成。 従来のRAGより 高い精度が期待できます。 さらに、 夜間には AIエージェントが 新しいデータを 自動収集。 知識グラフを 更新し続けるため、 朝には より賢い状態で 使い始められます。 Claude Codeを 使っているなら、 一度は見ておきたい 構成です。 保存して、 後で試してみてください。
Claude code研究ラボ31,710 views • 24 days ago
Claude Code、 まだ「高性能なチャット」として 使ってるならかなりもったいない。 本当に強いのは、👇 Claude Codeを中心に 複数の仕組みを積み上げて、 「自分で仕事を進めるAIチーム」 に変えたときです。 構成はこの6層👇 protocol ↓ skills ↓ orchestration ↓ memory ↓ evaluation ↓ autonomy 重要なのは、 便利そうなものを 適当に追加することじゃない。 この「順番」です。 protocolで Claude Codeを外部ツールや データにつなげる。 skillsで 毎回プロンプトに書いていた 作業手順をSKILL.mdに落とす。 orchestrationで 仕事を分解して、 複数エージェントへ振り分ける。 memoryで 過去の判断や作業状態を残し、 evaluationで Claude Code自身に 成果物をチェックさせる。 最後にautonomy。 cronや定期実行まで組み合わせれば、 人間が張り付かなくても 仕事が回り続ける。 つまり、 「Claude Codeに質問する」 から 「Claude Codeに仕事を任せる」 へ変わる。 しかもポイントは、 全部を最強モデルに 投げないこと。 分類や単純作業 → 安いモデル 通常の実行 → 中間モデル 重要な判断 → 高性能モデル 本当に難しい仕事だけ → 最上位モデル こうやってルーティングすれば、 高価なモデルを呼ぶのは 全体のほんの一部でいい。 Claude Codeを ただのコーディングAIではなく、 司令塔 ＋ 専門Skill ＋ AIエージェント ＋ 記憶 ＋ 自己評価 ＋ 自動実行 まで組み上げる。 ここまでやって初めて、 Claude Codeは 「AIチーム」に近づきます。 この6層構造、 Claude Codeを本気で使うなら 保存しておいてください👇
Claude code研究ラボ17,883 views • 13 days ago
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