第1章。Claude Code とは何か、チャットAIとの違いから。

第2章。インストール（2-1/2-2）を済ませて初回起動の確認まで。

第3章。最初に覚える指示の5つの型。ここから実践が始まる。

第4章。レポート・Excel・メールの業務自動化に踏み込む。

第5章。CLAUDE.md で「毎回同じ説明」から卒業する。

第6章。LP・社内ツールを作って公開まで体験する。

第7章。調査・ダッシュボード・大量データ処理へ応用する。

第8章。MCP で Notion / Drive / GitHub / Slack とつなぐ。

第9章。料金の仕組みを理解してコストを設計する。

第10章。個人の武器からチームの仕組みへ広げる。

第1章。どこでも同じエージェントが動く、という設計から。

第2章。App / CLI / Web / Chrome から自分の入口を選ぶ。

第3章。このコースの中核。承認とサンドボックスの2層構造を理解する。

第4章。AGENTS.md で「毎回同じ説明」から卒業する。

第5章。並行作業・クラウド・ブラウザ操作という Codex 固有の任せ方。

第6章。Skills・プラグイン・定期実行で仕組みにする。

第7章。コストを抑え、チームへ広げ、安全に使い続ける。

全体像。何ができて何ができないかの境界を先に押さえる。

インストールと初期設定。ここで環境の躓きを潰しておく。

日常運用。セッションとコンテキストの扱いが効率を決める。

CLAUDE.md と Auto Memory。毎回同じ説明をしない仕組みを作る。

Plan Mode と Worktrees。計画と実行を分けて事故を防ぐ。

Skills。繰り返す作業を再利用できる形へ切り出す。

Hooks。ライフサイクルに介入して検証や整形を自動化する。

サブエージェント。並列化と専門化で長い作業を分担させる。

MCP。外部ツールとAPIを安全に接続する。

Agent SDK。CLI の外からエージェントを組み込む段階へ。

全体像。CLI / IDE / Cloud / SDK の関係をここで掴む。

インストールから初回タスク実行まで。まず動かす。

料金体系。サブスクとトークン課金の関係を先に理解する。

Claude Code との比較。使い分けの判断軸を持つ。

プロンプト設計。thread と context の扱いが品質を決める。

承認モードとサンドボックス。どこまで自動で走らせるかを決める。

CLI 主要機能。resume や review で日常の運用が変わる。

サブエージェント。TOML 定義で並列スレッドを扱う。

config.toml の基本。挙動を自分の環境に寄せる。

ベストプラクティス。現場で効く運用の勘所をまとめて拾う。

ChatGPT の全体像。プランと機能の対応をここで掴む。

GPT-5.6 の3ティア。同じ世代でも能力と枠が桁で違う。

Claude の全体像。Artifacts・Projects・Skills の位置づけ。

4階層になったモデル体系。どれを日常使いにするかの判断軸。

Gemini の全体像。長コンテキストと Google 連携が強み。

Flash が3世代進み Pro が止まっている、という非対称を押さえる。

ChatGPT が持つ3つの面。どこで何をするかが分かれる。

プロンプト工学の全体マップ。まずここで地図を持つ。

最も基本のゼロショット。前提と限界を押さえる。

事例を渡して精度を上げる、実務で最頻出のテクニック。

推論ステップを明示させる CoT。複雑なタスクで効く。

コンテキスト工学の全体像。プロンプトの「外側」を設計する視点。

ウィンドウ制約と圧縮戦略。長い対話を成立させる土台。

RAG の基本構造。社内ドキュメントを LLM に食わせる定番。

短期・長期メモリの設計。エージェント時代の必須トピック。

ハーネス工学の全体像。なぜ「単なるプロンプト集」では足りないか。

AGENTS.md / CLAUDE.md の設計。エージェントの行動規範を文書化する。

フックでフィードバックループを閉じる。自動検証の土台。

サブエージェント分割。責務の切り出しと並列化のパターン。

エージェントと TDD。失敗するテストを先に書かせるワークフロー。

CI/CD ガードレール。本番マージ前の自動検証を組む。

チームでのハーネス共有。スキル・コマンドを資産化する。

モデルへ何を見せるか。有限な注意予算を管理する。

1回のエージェント実行を支える環境・ツール・検証を設計する。

実行・観測・評価・再試行・停止を反復可能なサイクルにする。

分岐・並列・合流・承認を含むワークフロー全体を明示する。

まずここ。3つの役割の違いと、選ぶときの判断軸。

Vercel 入門コース。フロント公開の最短路を体験する。

Supabase 入門コース。データベースと認証を持たせる。

Cloudflare 入門コース。エッジで動かす構成を掴む。

RLS。ポリシーを書かないテーブルは実質公開になる。ここは飛ばさない。

Deployment Protection。プレビューURLは既定で公開されている。

Cloudflare 製品群の俯瞰。どこに何を置くかの判断材料。

Pages で静的・SSR を素早く公開する基本。

Workers でエッジ実行する API・ミドルウェアの作り方。

D1 のサーバレス SQLite。小〜中規模なら主役を張れる。

R2 のオブジェクトストレージ。エグレス無料が効く。

Supabase の全体像。Postgres ベースの BaaS をどう使い分けるか。

Supabase Auth。認証・認可を最短で乗せる方法。

5つの確認点に分解する。ここがシリーズの骨格。

入力したデータがどう扱われるか。契約形態で変わる。

禁止しても使われる。実態から始める。

回答を信じてよいかの見分け方。

AIは権限を突破しない。見つけやすくするだけ。

生成物を使ってよいか、記録してよいかを分ける。

組織としてルールを作る側に回るなら、ここから統制の話へ。

攻撃面を3層に分ける。残り11回の地図になる。

Claude Code の権限設計。何を必ず deny に置くか。

Hooks で決定論的に止める。実際に貼って使えるスクリプト集。

MCP と外部連携。lethal trifecta を3つ揃えない設計。

AI生成コードのレビュー観点と、レビュー依頼の出し方。

認証・認可。AIに任せると最も壊れやすい場所。

公開直前の点検。3プラットフォーム横断のチェック表。

秘密情報と依存パッケージ。漏らさない・拾わない仕組み。

気づける状態を作り、起きたときに順番を間違えない。