#入門

ClaudeのTool Useを実際に動かす実装を解説。マルチブロックレスポンスの読み方・tool_resultの返し方・stop_reasonでループを制御するエージェントループの実装まで、気象情報取得ツールを例に追う。

Tool Useの応用を解説。複数ツールのルーター設計・ツール過多が選択信頼性を下げる理由・tool_choice の3つのモード・ストリーミング時のfine-grainedオプション・テキスト編集・Web検索の組み込みツールまで網羅。

Claude APIでワークフローを設計する4つのパターンを解説。並列化・直列（チェーニング）・評価ループ（Evaluator-Optimizer）・ルーティングの仕組みと使い分けを具体的なユースケースとともに整理する。

Claude APIでエージェントを設計する考え方を解説。抽象的なツール設計の原則・環境観察の重要性・ワークフローとの使い分け判断軸を整理。CCA試験で頻出のcoordinator-subagentパターンとコンテキスト継承の落とし穴も解説。

Claude Codeがなぜ「コードを読み書きできる」のかをTool Useの仕組みから解説。/initコマンドでCLAUDE.mdを生成し、3層の設定階層（user/project/directory）と@importパターンを整理する。CCA試験Domain 3の基礎をカバー。

Model Context Protocolの概念・アーキテクチャ・通信フローを解説。MCPがなぜ必要か、Tool Useとの違い、プロジェクト/ユーザースコープの設定方法、複数サーバーの同時接続まで、CCA試験のDomain 2を横断して押さえる。

PythonでMCPサーバーを実装する手順を解説。@mcp.toolデコレータによるツール定義・Pydantic Fieldでのスキーマ自動生成・Server Inspectorデバッグ・クライアント実装まで。ツール記述の質と選択信頼性、isErrorフラグの設計もカバー。

MCPの3つのプリミティブを整理し、ResourcesとPromptsの実装を解説。Direct/Templated URIの使い分け・content catalogによるツール呼び出し削減・@mcp.promptによるサーバーサイドテンプレート管理まで、CCA試験のDomain 2をカバーする。

プロンプトエンジニアリングの基本2テクニックを解説。「明確・直接的に書く」「具体的に指示する」の2つを適用するだけで、スコアが3.1から8.3まで改善する過程をコードと数値で追う。

プロンプトエンジニアリングの残り2テクニックを解説。XMLタグで構造を明示し、few-shotで曖昧なケースの判断を伝える——2テクニックを加えてスコアが8.3から9.1まで改善する過程を追う。

ClaudeのTool Useの仕組みを基礎から解説。ツール関数の書き方・JSON schemaの設計・descriptionが選択信頼性を左右する理由まで、株価取得ツールを例に実装を追う。

Claude APIをPythonで動かすまでの全ステップを解説。Opus・Sonnet・Haikuの選び方、APIキーの安全な管理、レスポンス取得まで——初心者がつまずくポイントと注意点も含めて理解できる。

Claude APIでマルチターン会話を実装する方法を解説。ステートレスなAPIで会話履歴を管理する仕組み、システムプロンプトの設計原則、Temperatureの使い分けまで——よくある落とし穴も含めて理解できる。

Claude APIのレスポンスをストリーミングで即時表示する方法、プリフィル＋ストップシーケンスによるJSON生成、tool_useによる確実な構造化出力の違いまで解説。

プロンプトの品質を「勘」ではなくスコアで測るEvalパイプラインの考え方を解説。5ステップのEvalワークフロー、グレーダー設計の落とし穴、独立評価インスタンスの重要性まで踏み込んで理解できる。

Evalパイプラインをコードで実装する。Claudeでテストデータを自動生成し、モデルベース採点のfew-shot活用、バリデーション失敗時のリトライパターン、コードベース採点を組み合わせた実践的なEvalを解説。

Claude Code Hooksを初めて使う人向けの入門記事。Pythonなし・シェルスクリプト1行から始めて、5分で最初のフックを動かす手順をコピペで解説。

Amazon BedrockはClaude 4.6・Amazon Nova・Llama 4など多数のモデルを提供する。コスト・精度・用途別の選び方をモデルID・アクセス申請まで含めて整理する。

AgentCore RuntimeのStateful MCPをコマンド集ではなく仕組みから理解する。MCPのJSON-RPCプロトコル・SSEストリーム・SigV4署名の動作を順を追って解説し、Elicitation・Sampling・Progress notificationsを動かす。

AgentCore RuntimeのStateful MCPを理解するために必要な前提知識を整理する。MCPとは何か、AIエージェントとの関係、Stateless MCPの限界、AgentCore Runtimeの役割をまとめる。

Amazon Bedrockとは何か、何ができるのかを入門者向けに整理する。SageMakerとの使い分けやAWSとの統合、Pythonから実際にモデルを呼び出す最小コードまでカバー。

AWSが公式に提供するOSSの生成AIプラットフォーム「GenU」とは何か。BedrockとGenUの関係、RAGとAgentの違い、ゼロから自作する場合との比較まで、入門者向けに整理する。