AI コーディング CLI にフルパーミッションを与えて自走させる - Claude Code、Codex、Gemini CLI 比較

AI コーディング CLI を自律的に動かすには、パーミッション設定が鍵になります。Claude Code の --dangerously-skip-permissions と auto モード、Codex CLI の --full-auto と --yolo、Gemini CLI の --approval-mode yolo。3 つのツールのパーミッションモデルを比較し、どの場面でどのモードを使うべきかを整理します。

Anthropic 公式スキル 17 種を概観する — anthropics/skills リポジトリで何ができるのか

Anthropic 公式の Agent Skills リポジトリ anthropics/skills には、2026 年 7 月時点で 17 個のスキルが収録されています。docx・pdf・pptx・xlsx のオフィスファイル操作から、algorithmic-art や frontend-design のデザイン、mcp-builder や skill-creator の開発拡張まで、各スキルの SKILL.md をサマリして 5 カテゴリで概観します。

すべてのサービスは Claude Code プラグインを作るべきか — codex-plugin-cc の体験から考えるディストリビューションチャネル論

OpenAI 公式の codex-plugin-cc を試したら想像以上に快適で、Claude Code から離れずに Codex のレビューや調査を回せました。プラグインは「ユーザーが既にいる場所」にサービスを届ける新しいディストリビューションチャネルとして機能しています。codex-plugin-cc の設計を起点に、どんなサービスがプラグイン化に向くのか、採用前に考えるべきトレードオフを整理します。

Epic の sub-issue に `S-N-A` / `S-N-H` の通し番号 prefix を付けて AI エージェントと人間で開発を分担する

Epic issue を sub-issue に分割して開発を進めるとき、通し番号 `S-N` を 1 つの作業単位として扱い、AI エージェント（Claude Code や Codex など）担当分を `S-N-A`、人間担当分を `S-N-H` の別 sub-issue として並べています。1 つの作業に両方の手番が必要な場合は `S-N-A` と `S-N-H` を並べて立ててそれぞれ独立に close し、片方で完結する場合は対応する片方だけを立てます。以前は 1 つの sub-issue の中に AI エージェントに任せられるタスクと人間しかできないタスク（本番相当のクレデンシャル更新、外部連携先との調整、UX 上の判断など）がチェックリストとして混在しており、エージェントが自分でできる部分だけ埋めて PR を返した後、残りが拾われずに close できない sub-issue が積み上がっていました。sub-issue の粒度で担当を切り分け、通し番号 prefix でそれを示すことで、Epic の sub-issue 一覧を開いた時点で分担が読める状態に揃えています。実際の粒度、切り分けの目安、PR タイトルへの流し込みまで、この repo での経験からまとめます。

既存プロダクトはまず Claude Fable 5 と GPT-5.6 Sol で高速にリファクタリングする

前記事の教訓は、そもそも自分が実害を出してから書いたものです。Loop Engineering を既存プロダクトに持ち込んでみて、2 週間で気づいたのは、判定基盤がない状態でループを回すと負債は 10 倍速で積み上がる、という当たり前でした。この記事はその後悔と、そこから戻って Claude Fable 5 で計画・GPT-5.6 Sol で実装、の軽い設定 2 モデル体制で高速に判定基盤を敷き直した実際の流れを書きます。

issue を投げると PR が返ってくる — Codex と Claude Code を往復させる Hermes Agent の自律ループスキル

AI にコードを書かせる時代に人間が一番時間をかけるべきなのは、コードでもレビューでもなく、そのループが回る基盤と、issue の plan です。issue URL 1 本から review-ready な PR までを自走させるスキルを実装して、その確信が強まりました。

コーディングエージェントのモデル選びは機会コストで決める — Fable 5 Low・Codex 5.6 Sol Light を速度に振る理由

最近、Claude Code では Fable 5 を推論レベル Low、Codex では 5.6 Sol を推論レベル Light・速度レベル Fast と、意識して軽く速い設定をデフォルトにしています。今の高知能モデルは推論トークンを絞っても、ミスの傾向に大差がありません。だとすればレビュー工数は変わらず、効いてくるのはトークンコストより待ち時間、つまり機会コストです。機会コストは見えにくいけれど、人間がボトルネックである以上その支配は自明だ、という話です。

PR レビューを Claude Code と Codex に同時にやらせる — Hermes Agent スキルで多モデルレビューを自動化する

1 つのモデルによるコードレビューは、そのモデルの盲点をそのまま引き継ぎます。ならば独立した複数のモデルに同じ PR を読ませて、重なった指摘だけを信じればよい。その運用を 1 コマンドに落とし込んだスキルの実装を追います。

フルリモートワーカーの健康習慣 — 体力 10 年分の差を埋める散歩、モバイル AI コーディング、昇降デスク

週 4 日以上のテレワーク勤務者は、約 10 歳分の体力差に相当する低下が示されています（明治安田厚生事業団、2025 年 12 月）。完全リモートで働く立場として、散歩、モバイルからの Claude Code・Codex 利用、昇降デスクといった「業務時間に身体を動かすための仕組み」を、自分が実際に続けている形で書き留めておきます。