Sand box on the shoulder

Are you experiencing challenges as your projects become more complex with Claude Code? To solve these challenges, I developed dotclaude-template . The Challenge: Limitations of AI in Complex Projects Claude Code is a powerful tool capable of handling diverse tasks in a single conversation. However, complex projects face these challenges. Context Bloat As projects grow larger, trying to hold all knowledge at once blurs focus. "Can do anything" paradoxically makes "what to do" unclear. Quality Variance Areas requiring specialization—optimization problem formulation, test design, debugging strategies—tend to receive generic responses instead of expert-level guidance. Context Loss Between Sessions When you interrupt and resume work, recalling the previous state and incomplete tasks takes time. What is dotclaude-template? A .claude/ directory template for Claude Code projects. Through agent separation and command definitions , it enables consistent ...

Claude Codeを使った開発で、プロジェクトが複雑になるにつれて課題を感じていませんか？そんな課題を解決するために、 dotclaude-template を開発しました。 課題：複雑なプロジェクトでのAI活用の限界 Claude Codeは単一の対話で多様なタスクを処理できる強力なツールです。しかし、複雑なプロジェクトでは以下の課題が発生します。 コンテキストの肥大化 プロジェクトが大きくなるにつれ、すべての知識を一度に保持しようとすると焦点がぼやけます。「何でもできる」が逆に「何をすべきか」を不明確にしてしまう。 品質のばらつき 専門性が必要な領域（API設計、テスト設計、デバッグ戦略など）で、一般的な対応になりがちです。 セッション間のコンテキスト消失 作業を中断して再開すると、前回の状態や未完了タスクを思い出すのに時間がかかります。 dotclaude-templateとは Claude Codeプロジェクトのための .claude/ ディレクトリテンプレートです。 エージェント分離 と コマンド定義 により、複雑なプロジェクトでも一貫性のある開発体験を実現します。 .claude/ ├── agents/ # 専門エージェント定義 │ ├── project-manager.md │ ├── implementer.md │ ├── test-runner.md │ └── debugger.md └── commands/ # カスタムコマンド定義 ├── session-start.md └── session-end.md 設計思想：専門エージェントによる責務分離 基本4エージェント project-manager : 計画策定・タスク分解・他エージェントへの委譲 implementer : コード実装・リファクタリング test-runner : テスト実行・結果分析・カバレッジ管理 debugger : 根本原因分析・仮説検証・修正提案 連携パターン エージェント間の協働を明文化することで、一貫した品質を実現します。 例えば、新機能の実装フローは： project-manager が...

Many researchers and developers use Obsidian for project management. I'm one of them. I wanted to store instructions and tasks in Obsidian and have AI execute them—this idea led to the development of claude-obsidian-task . The Challenge: Complexity of Task Instructions to AI Claude Code is a powerful AI coding assistant, but there are challenges when requesting complex tasks. Context Fragmentation Project background, past research results, related documents—copying and pasting these every time is inefficient. All information is organized in Obsidian, yet manual transcription was required to communicate it to the AI. Scattered Work Records Where to save the results of AI conversations? Chat history flows away and becomes hard to reference later. Returning work results to Obsidian also required manual effort. Features of claude-obsidian-task This tool seamlessly connects Obsidian and Claude Code. Direct Reading from Obsidian Vault /obsidian-task project/01 W...

研究やプロジェクト管理にObsidianを使っている方は多いでしょう。私もその一人です。Obsidianに指示書やタスクをまとめておき、それをAIに実行させたい——そんな発想から claude-obsidian-task を開発しました。 課題：AIへのタスク指示の煩雑さ Claude Codeは強力なAIコーディングアシスタントですが、複雑なタスクを依頼する際には課題があります。 コンテキストの断片化 プロジェクトの背景、過去の調査結果、関連ドキュメント——これらを毎回コピー&ペーストするのは非効率です。Obsidianにはすべての情報が整理されているのに、それをAIに伝えるために手動で転記する必要がありました。 作業記録の散逸 AIとの対話結果をどこに保存するか？チャット履歴は流れてしまい、後から参照しづらい。作業結果をObsidianに戻す作業も手動で行う必要がありました。 claude-obsidian-taskの特徴 このツールは、ObsidianとClaude Codeをシームレスに接続します。 Obsidian Vaultからの直接読み込み /obsidian-task project/01 このコマンド一つで、Obsidian Vault内の指示書を自動的に探し出し、読み込みます。部分一致で検索するため、 project/01 と入力すれば project/01_task-name ディレクトリを見つけ出します。 レビュー付きワークフロー デフォルトでは、タスク実行前に「実行仕様書」を作成し、ユーザーの承認を求めます。 /obsidian-task project/01 # レビュー後に実行 /obsidian-task project/01 --skip-review # レビューをスキップ /obsidian-task project/01 --review-only # 仕様書作成のみ これにより、AIが意図しない方向に進むことを防ぎ、計画を事前に確認できます。 結果の自動保存 作業完了後、結果は同じディレクトリに自動保存されます。 すべての記録がObsidian内に残るため、後から参照・検索が容易です。 サブエージェン...

  As a researcher, I frequently work with Word files in my daily work. When I want to have AI assistants analyze technical documents containing mathematical equations, I encountered a problem. When you pass Word files directly to LLMs, equations are not correctly recognized. To solve this challenge, I developed  eqword2llm . The Challenge: Why Existing Tools Are Insufficient Limitations of Pandoc Pandoc is an excellent conversion tool, but it cannot fully handle Word-specific issues. For example, when converting a document that uses Word's equation numbering feature: Equation with Field Code $ $ \begin {array}{r} \mathbf {E = m} \mathbf {c} ^ { \mathbf {2}} \mathbf { \# } \left ( \mathbf {} \mathbf { \ SEQ \ Equation \ \backslash * \ ARABIC \ } \mathbf {} \mathbf {1} \mathbf {} \right ) \end {array} $ $ Another Equation $ $ \begin {array}{r} \mathbf {F = ma \# } \left ( \mathbf {} \mathbf { \ SEQ \ Equation \ \backslash * \ ARABIC \ } \mathbf {} \mathbf {2} \mathbf {} \rig...

研究者として日々の業務でWordファイルを扱う機会は多い。特に数式を含む技術文書をAIアシスタントに分析させたいとき、ある問題に直面した。 WordファイルをそのままLLMに渡しても、数式が正しく認識されない。 この課題を解決するために開発したのが  eqword2llm  だ。 課題：なぜ既存ツールでは不十分なのか Pandocの限界 Pandocは優秀な変換ツールだが、Word特有の問題に対応しきれない。 たとえば、Wordの数式番号機能を使った文書を変換しようとする。 Pandocだと、以下のように変換される。 Equation with Field Code $ $ \begin {array}{r} \mathbf {E = m} \mathbf {c} ^ { \mathbf {2}} \mathbf { \# } \left ( \mathbf {} \mathbf { \ SEQ \ Equation \ \backslash * \ ARABIC \ } \mathbf {} \mathbf {1} \mathbf {} \right ) \end {array} $ $ Another Equation $ $ \begin {array}{r} \mathbf {F = ma \# } \left ( \mathbf {} \mathbf { \ SEQ \ Equation \ \backslash * \ ARABIC \ } \mathbf {} \mathbf {2} \mathbf {} \right ) \end {array} $ $ SEQ Equation  というWordの内部フィールドコードがそのまま出力されてしまう。これではLLMが数式を正しく理解できない。 Mammothの限界 Mammothは数式を完全に無視する。見出し構造は保持されるが、肝心の数式が消えてしまっては科学技術文書には使えない。 eqword2llmの特徴 1. クリーンなLaTeX出力 同じ文書をeqword2llmで変換すると： Equation with Field Code $ $ E=mc ^ {2} $ $ Another Equation $ $ F=ma $ $   フィールド...