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AIコーディング成熟度モデル：開発組織の現在地を測り、次の一手を決める
AnthropicやOpenAIの既存フレームワークを踏まえ、ソフトウェア開発チームに特化したAIコーディング成熟度モデルを定義する。5段階の各レベルで何が変わり、何を整備すべきかを示す。
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Lambda Rust 検証 — Managed Instances でマルチコンカレンシーのコールドスタートゼロを確認
Lambda Managed Instances の Rust サポートを検証。run_concurrent で8並列処理を実現し、Init Duration 2.9msでコールドスタートを実質排除。通常Lambdaとの使い分けを考察する。
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Bedrock AgentCore Memory のストリーミング通知で長期メモリの変更をリアルタイムに検知する
AgentCore Memory の新機能 Memory Record Streaming を検証。Kinesis Data Streams へのプッシュ配信、FULL_CONTENT / METADATA_ONLY の挙動差、非同期抽出イベントの実測結果を共有する。
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コーディングエージェントのROIを可視化する：横断ダッシュボードの設計
複数のコーディングエージェントのメトリクスを共通スキーマで正規化し、横断ダッシュボードで可視化する設計。比較可能な指標と不可能な指標の分離が、ミスリードを防ぐ鍵になる。
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Bedrock AgentCore RuntimeのStateful MCPサーバーでElicitation・Sampling・Progress Notificationsを動かす
AgentCore Runtimeに追加されたStateful MCP機能を検証。Elicitation（サーバー主導の入力取得）、Sampling（LLM生成要求）、Progress Notifications（進行状況通知）の実挙動をローカルとリモートの両方で確認した。
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Claude CodeのCLAUDE.mdとスキルをKiro IDEに移行する
CLAUDE.mdをKiroのステアリングに、スキルをAgent Skillsに変換した。最大の発見はKiroのスキルがagentskills.io標準に準拠しており、Claude Codeのスキルをそのままコピーできること。
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Lambda Durable Functions を実際に動かして分かった4つの特徴
Step・Wait・Callback・Parallel の4パターンを AWS CLI で検証。チェックポイント＆リプレイの挙動、Step Functions との使い分けを実測データとともに整理する。
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Claude Codeメタスキルのチーム展開：組織全体でAI支援開発の生産性を最大化する
個人で効果を実証したClaude Codeメタスキルを20人規模のチームに展開する構想。最大の設計判断は、コアスキルの強制配布とチーム別カスタマイズの分離にある。
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Claude Codeのメタスキル：スキルを管理するスキルで実現する自己改善サイクル
CLAUDE.mdの最適化とスキル作成を自動化する「メタスキル」を実装。analyze-claude-md、optimize-claude-md、create-skillの3つのスキルで継続的な改善プロセスを構築
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Claude CodeのCLAUDE.mdを83%削減してスキルシステムで効率化した話
355行のCLAUDE.mdを59行に削減し、詳細な手順をスキルに分離してClaude Codeの応答精度を改善した。鍵は「毎回読み込まれるルール」と「必要時だけ呼び出す手順」の分離にある。