1. Claude Skills でエージェントに専門的なタスクを実行させる
Claude Skillsは独自スキルを作成・共有できる新機能。SKILL.mdファイルと必要なスクリプトをパッケージングし、Code Execution ToolでJavaScript/Pythonを実行可能。スキル情報を段階的に提供する設計によりコンテキストウィンドウの圧迫を防ぎ、MCPツールより効率的。
主なトピック:
- Claude Skills: 特定タスクを実行するカスタムスキルを作成し、Claude アプリ/Code/API で利用可能
- SKILL.md: スキルの中核ファイル。YAMLフロントマター(name/description)とMarkdown本文で構成
- 段階的情報提供: name/descriptionで判断し、必要時のみ本文を読み込む設計でコンテキスト効率化
- Code Execution Tool: JavaScript/Pythonコード実行環境を活用して高度なタスクを実行
- MCP ツールとの違い: ツール説明を一度に提供するMCPより、段階的提供で性能低下を防ぐ
- その他: Playwright, PptxGenJS, 500行以下推奨 etc...
(コード例あり)
2. 個人的GitHub Copilotの使い方メモ
GitHub CopilotをVSCodeで効率的に使うための設定とプロンプト集。料金面で比較的安価で複数モデルが使用可能。カスタムプロンプト(/init, /create-branch-commit-pr等)やMCPサポート、executePromptなどの実験的機能を活用。自動承認は正規表現で細かく制御可能。
主なトピック:
- カスタムプロンプト: /init(AGENTS.md生成)、/create-branch-commit-pr(PR作成自動化)、/worktree(git worktree操作)など実務向けプロンプト
- MCP フルサポート: ツールレベルで選択可能、Codex MCPを自作して精度向上を試行
- 自動承認: 正規表現で細かく指定可能、どのルールで承認されたか表示される
- executePrompt: エージェントが独立した隔離環境でタスクを実行する新機能
- 並列実行: 複数チャットタブで異なるモデルを同時実行して結果を比較
- その他: AGENTS.md, セマンティック検索, Claude Sonnet 4.5 etc...
(コード例あり)
3. OpenAI GPT-OSS 20Bモデルのファインチューニング完全ガイド
GPT-OSS 20BモデルをGoogle Colab L4 GPU(22GB)でファインチューニングする方法を解説。UnslothライブラリとLoRAを使用し、4ビット量子化で効率的に訓練。推論努力レベル(low/medium/high)を調整可能。訓練時間は約24分でメモリ使用率98.7%。
主なトピック: - GPT-OSS 20B: OpenAIの最新モデルをL4 GPU(22GB VRAM)でファインチューニング可能 - Unsloth & LoRA: パラメータ効率的なファインチューニング、全パラメータの約1%のみ訓練 - 4ビット量子化: メモリ効率的にモデルを読み込み、OOM(Out of Memory)を回避 - 推論努力レベル: low/medium/highの3段階で推論性能と速度のバランスを調整 - SFTTrainer: HuggingFace TRLのトレーナーでバッチサイズ1、gradient_accumulation_steps=4で訓練 - その他: Multilingual-Thinking dataset, gradient checkpointing, T4は非対応 etc...
(コード例あり)
