これらの設定・拡張機能・Hyprlandプラグインは、CodexをFull Accessにした状態で、対話しながら作成・適用した。
2026年10月8日時点の現在の設定を、カテゴリ別にまとめたもの。変更履歴ではなく、再現に必要な設定値と実装を載せている。
対象環境：Apple Silicon MacBook Air、Arch Linux ARM、Omarchy 4.0.3rc4、Hyprland 0.56.2（Lua設定）。Hyprlandのコミットは efb50993780079460b0cbed1363e2166a2de1d9f。Chrome 154、LINE拡張機能 3.7.2。
| # Use official devcontainer base image with TypeScript and Node.js pre-configured | |
| # This image is optimized for VS Code devcontainer development | |
| FROM mcr.microsoft.com/devcontainers/typescript-node:22-bookworm | |
| # Switch to node user (default non-root user in this devcontainer image) | |
| USER node | |
| # Install Claude Code CLI as node user using curl | |
| RUN curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash |
最近、私たちはコマンドラインツール「Claude Code」をリリースしました。これはエージェント的コーディングを可能にするツールで、Anthropic のエンジニアや研究者が Claude をよりネイティブにコーディングワークフローに組み込めるよう設計された研究プロジェクトです。
Claude Code は意図的にロー レベルかつアンオピニオンテッド（特定のワークフローを強制しない）に作られており、モデルへのほぼ生のアクセスを提供します。このデザイン哲学により、柔軟でカスタマイズ可能、スクリプト化が容易、かつ安全なパワーツールとなっています。しかしその柔軟さゆえ、エージェント的コーディングツールに不慣れなエンジニアには学習コストがかかります──少なくとも、自身のベストプラクティスを確立するまでは。
この記事では、Anthropic の内部チームやさまざまなコードベース／言語／環境で Claude Code を使っている外部エンジニアにとって効果的だった一般的なパターンを紹介します。ここに挙げた内容は不変でも普遍的でもありません。あくまで出発点としてご参考にしていただき、ぜひ試行錯誤しながら最適な方法を見つけてください。
| ; このファイルを `~/.claude/claude-sandbox.sb` に設定したあと、 | |
| ; alias c="sandbox-exec -f ~/.claude/claude-sandbox.sb -D PWD="`pwd`" -D HOME="$HOME" claude " | |
| ; このaliasを~/.zshrcに書き込んで、`. ~/.zshrc`で読み直します。 | |
| ; dangerousな人は下記のように。 | |
| ; alias c="sandbox-exec -f ~/.claude/claude-sandbox.sb -D PWD="`pwd`" -D HOME="$HOME" claude --dangerously-skip-permissions " | |
| ; これで `c`だけで安全にClaude Code CLIが実行できます。 | |
| (version 1) | |
| ; based |
| #!/bin/bash | |
| # Get list of running containers with images containing "vsc-" | |
| containers=$(docker ps --format "{{.ID}}:{{.Image}}:{{.Names}}" | grep "vsc-") | |
| if [ -z "$containers" ]; then | |
| echo "No devcontainer (vsc-*) containers are running." | |
| exit 1 | |
| fi |
| #!/bin/bash | |
| # <xbar.title>Docker Manager</xbar.title> | |
| # <xbar.version>v2.4</xbar.version> | |
| # <xbar.author>Yuichiro Masui</xbar.author> | |
| # <xbar.author.github>masuidrive</xbar.author.github> | |
| # <xbar.desc>Manage Docker containers: start, stop, and open services in browser. Manage Colima.</xbar.desc> | |
| # <xbar.dependencies>docker,colima</xbar.dependencies> | |
| # 管理するコンテナのリストを定義 |
| ''' | |
| # Transcription to JSONL Converter | |
| ## 概要 | |
| LibriSpeechデータセットの転写ファイル（.trans.txt）を処理し、構造化されたJSONLファイルに変換します。また、必要に応じて関連する本文をProject Gutenbergからダウンロードします。 | |
| ## 主な機能 | |
| 1. 転写ファイル（.trans.txt）の読み込みと処理 | |
| 2. 章情報（CHAPTERS.txt）と話者情報（SPEAKERS.txt）の統合 | |
| 3. 本文ファイルの存在確認と必要に応じたダウンロード |
| /* | |
| # M5Unified Touch Circles Documentation | |
| ## 概要 | |
| このプログラムは、M5Unifiedデバイス上でタッチ操作を検出し、視覚的フィードバックを提供すると同時に、I2C経由で外部デバイスにマウス操作をシミュレートします。 | |
| 一般的なUSBやシリアルのプロトコルではなく、専用のI2Cプロトコルを話します。 | |
| ## 主要機能 |
| #include <M5Atom.h> | |
| #include <Wire.h> | |
| // 高位4ビット（0-F）の5x3パターン | |
| const uint8_t hexPatternsHigh[16][5] = { | |
| // 0 | |
| {0b111, 0b101, 0b101, 0b101, 0b111}, | |
| // 1 | |
| {0b010, 0b110, 0b010, 0b010, 0b111}, | |
| // 2 |
| import numpy as np | |
| import torch | |
| import torch.nn.functional as F | |
| from pytorch_metric_learning.utils import common_functions as c_f | |
| from pytorch_metric_learning.losses.large_margin_softmax_loss import LargeMarginSoftmaxLoss | |
| class MagFaceLoss(LargeMarginSoftmaxLoss): | |
| """ | |
| Implementation of MagFace: https://arxiv.org/pdf/1801.07698.pdf (extension to ArcFace) | |
| """ |