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AIスキルの社内展開が進まない｜配布ではなくforkさせる設計へ

AIスキルを社内に配っても使われないのは、それをツールの導入として扱っているからです。IKEA効果の実験データとNot Invented Here症候群の実証研究、日本企業3社の社内スキル共有基盤の実装から、配布ではなくforkさせる設計原則と、定着を利用回数ではなく動機で測る指標を整理しました。

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メダリオンアーキテクチャとClaudeスキル｜層に置くのはデータだけ

Claudeのスキルをメダリオンアーキテクチャで整理しようとして、SKILL.mdがBronzeとSilverとGoldのどれなのか決められませんでした。原典に戻ると、層に置かれるのはデータだけで、変換ロジックは層の外にあります。スキルはdbtのモデル相当だ、という結論に至るまでの検証と、実際のディレクトリ設計をまとめました。

サービス・インフラソフトウエア

Claudeでフィードバックスキルを作る｜10ペアから始めるskill.mdの書き方

レビューの判断は手順書に書けません。過去の対象物と実際に返したフィードバックを10組並べて傾向を抽出し、SKILL.mdに落とす7ステップを、提案書・コードレビュー・契約書・スライド・論文査読の5事例で解説します。Anthropic公式の仕様と、職種ごとに確認すべき法令やポリシーもまとめました。

サービス・インフラソフトウエア

Claudeのメモリーは「学習」ではない｜3層モデルで整理する継続学習との違い

Claude や ChatGPT のメモリーはユーザー別データベースへの保存であって、モデル重みの更新ではありません。学習の3層モデル、3サービスの設定パスと削除挙動の比較、個人情報保護委員会の注意喚起を踏まえた顧客データ扱いのチェックリスト、破滅的忘却と継続学習の現在地までを公式ドキュメントと論文から整理しました。

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