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Claude CodeのSub-agents：複数の専門エージェントへのタスク分散
Claude CodeのSub-agentsは、複雑なタスクを専門的な複数のエージェントに分散させて並列実行できる機能だ。各エージェントは独自のコンテキストを持ち、他のタスクの干渉を受けない。設定方法、エージェント間のタスク受け渡し、正確な出力を確保するためのモニタリング方法を解説する。
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AIサービス（OpenAI, Claude, Gemini）のAPIキーセキュリティ：真夜中のプロダクション障害から学んだ教訓
AIサービスAPIキーは厳重に保護されるべき資産です。OpenAI, Claude, GeminiのAPIキーを実体験から詳細に保護する方法を解説し、金銭的損害やサービス中断につながる漏洩を防ぎます。本記事では、環境変数からクラウドシークレット管理、Service-to-Service認証まで、さまざまなソリューションを紹介します。
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AIモデル比較2026：GPT-5.2、Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro — どれを選ぶべきか？
GPT-5.2、Claude Opus 4.6/Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Proを開発者視点で実践比較：各モデルの強み、API呼び出しのサンプルコード、コスト最適化のためのタスクルーティング方法を解説。
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Open WebUI導入ガイド：複数のAIモデルを一元管理するWebインターフェース
DockerでOpen WebUIをインストールし、Ollama・GPT-4・Claude・Geminiを一つのインターフェースで管理する方法を解説。セットアップは5分で完了。Docker ComposeとNginxを使った本番環境へのデプロイ手順も紹介します。
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PythonでカスタムMCPサーバーを構築する：AIをあなたのシステムに接続する
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが外部のツールやデータと標準化された方法で接続できるオープンプロトコルです。本記事では、SDKのインストールからセキュアなツールの作成、Claude Desktopへの接続まで、ファイルマネージャーの実例を使ってPythonでMCPサーバーを実際に構築する方法を解説します。