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AIで自動化コードを書くとき、処理をサブタスクに分けるか・チームで並列実行するか・そのまま書くか——迷いがちな3パターンの選び方を、実際の運用例から整理します。

バックグラウンドで位置情報を常時取得する花粉アプリを App Store に出そうとすると、コードより先に申請の文書まわりで何度か止まる。PollenShield を配信するまでに踏んだ審査・プライバシー・サポート要件のハマりどころを、後から自分で読み返すために残しておく。

エージェントに作業を振っても毎回出力がブレる――Claude Codeのsubagent運用で「指示プロンプトに必ず書く5項目」を決め、SKILL.mdを機械チェックで揃えた設計を紹介します。

Threads には一度も投稿していない。なのに GA4 を見たら l.threads.com referral が 53 sessions ある。誰が、どこから、何を見て来ているのか。GA4 のディメンションを一つずつ切り替えて、台湾の誰かに辿り着くまでの記録です。

従業員2名のplayparkがAIで業務を自動化した4ヶ月の数字を全公開。月額数千円〜のサブスクで何にどれだけ時間が浮いたか、中小企業や店舗が自分の業務に当てはめて試算できるシンプルなフレームワークと、導入判断のチェックリスト。

花粉症の朝、家を出る5分前に「今日マスクいる」とだけ鳴ってくれたら十分なのに、既存アプリはどれも「通知時刻を自分で設定してください」から始まる。PollenShieldで設定画面を全部消すために、裏でこっそり決めきった自宅判定・出発判定・引っ越し判定の閾値設計メモ。

Princeton 大学の GEO（Generative Engine Optimization）論文が実証した「引用率を上げる手法」と、自社 GA4 で観測した chatgpt.com referral の実数、そして GA4 で AI 流入を計測しようとしたときに直面する限界を、推測と事実を分けて解説します。

Claude Codeのサブスクプランで複数のskillを運用する中、Opus/Sonnet/Haikuをどう配分したかの実録。料金単価ではなく5時間ウィンドウ内のスループットとOpusのレイテンシから導いた3層ルールを、skillの実データとともに公開します。

Claude Code Skills を 50 個以上運用してきた中で効いた判断を、命名・粒度・description・フォールバック・lint の 5 観点で整理。SKILL.md の書き方より、どう育てたかを Why ベースで共有します。