2026/01/05 4:48

Claude Code On‑the‑Go （クレオード・コード・オンザゴー）

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要約▶

Japanese Translation:

（修正版）

著者は、iPhone 上で 6 つの Claude Code エージェントを実行する、コスト管理済みかつモバイルフレンドリーなワークフローを構築します。
Vultr VM（Silicon Valley の
vhf‑8c‑32gb
）を 2 本のスクリプト（
vm-start
、
vm-stop
）で起動・停止し、iOS ショートカットから呼び出します。VM は稼働時に約 $0.29 / hr（約 $7／日） の費用がかかります。
接続は Tailscale のプライベートネットワーク を介し、Termius + mosh で行い、Wi‑Fi / モバイル通信の切り替えや電話機のスリープ時でも継続する頑健な SSH セッションを実現します（SSH エージェントは転送されないため、GitHub 認証は tmux 内の通常キーで行います）。
ログイン時にシェルが自動的に tmux にアタッチします（
if [[ -z "$TMUX" ]]; then tmux attach -t main || tmux new -s main fi
）、再接続時も状態を保持します。
各 Claude エージェントは、別々の Git 作業ツリー・ブランチに紐付けられた独自の tmux ウィンドウで実行されます。ポート番号は
django_port = 8001 + (hash_val % 99)
により決定的に割り当てられ、
hash_val = sum(ord(c) for c in branch_name)
です。
~/.claude/settings.json
の PreToolUse フック はタスク完了時に Poke にプッシュ通知を送信します。質問は
jq
で抽出し、メッセージを構築して
curl
で送信します。
全体のセットアップは、セキュリティ上隔離された消耗性 VM を使用し、潜在的な無制限利用を日次コストキャップ（約 $7）に限定しています。

開発者は電話で 10–20 分程度の Claude タスクを開始し、その間他の作業を行いながら通知が来るまで待つことができます。

この修正版要約は、すべての主要ポイントを完全に反映し、推論を避け、曖昧な表現を排除して情報を明確に提示しています。

本文

モバイルファースト開発ワークフロー

コンポーネント	目的
Vultr Cloud VM (0.29 $/hr)	本番環境から隔離した、従量課金型の開発環境
Tailscale	プライベートVPN ― 公開SSHポートなし
Termius (iOS/Android)	SSHクライアントで `mosh` も同時に起動しネットワーク耐性を確保
mosh	Wi‑Fi ↔ モバイルデータ切替やスリープ中でもセッションを維持
tmux	セッション永続化；ログイン時自動アタッチ
Poke webhook	Claude が入力を必要としたらスマホへプッシュ通知

1. インフラストラクチャ

VM ライフサイクルスクリプト

# vm-start
#   VM を起動し、Tailscale 接続待機 → mosh 経由で接続
# vm-stop
#   VM を停止

iOS ショートカット – Vultr API で VM を起動した後に Termius を開く。
セキュリティ
- クラウドファイアウォール：Tailscale トラフィックのみ許可。
- ローカル
```
nftables
```
  と
```
fail2ban
```
  をバックアップとして実装。
- 公開 SSH リスナーは設置せず、全アクセスを Tailscale 経由に限定。

2. ターミナル設定

# ~/.zshrc – ログイン時に tmux に自動アタッチ
if [[ -z "$TMUX" ]]; then
    tmux attach -t main 2>/dev/null || tmux new -s main
fi

複数の Claude エージェントを同時に実行：
- ```
C-a c
```
  → 新しいウィンドウ
- ```
C-a n
```
  → ウィンドウ切替

3. プッシュ通知

フック設定 (

~/.claude/settings.json

)

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "AskUserQuestion",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "~/.claude/hooks/poke-notify.sh question"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

スクリプト (

poke-notify.sh

)

#!/usr/bin/env bash
EVENT_DATA="$1"

QUESTION=$(echo "$EVENT_DATA" | jq -r '.tool_input.questions[0].question')
MESSAGE="${PROJECT_NAME}: Claude needs input – $QUESTION"

curl -X POST "$API_URL" \
     -d "{\"message\": \"$MESSAGE\"}"

スマホがバイブで質問内容を通知。タップすると回答して作業継続。

4. 開発戦略

機能	ワークツリーのパス	tmux ウィンドウ
Main	`~/Code/myproject/`	main
Sidebar	`~/Code/myproject-sidebar/`	sidebar
Dark‑mode	`~/Code/myproject-dark-mode/`	dark

ポート割り当て（ブランチごとに決定）：

hash_val = sum(ord(c) for c in branch_name)
django_port = 8001 + (hash_val % 99)

5. 信頼性・コスト管理

Claude は許容範囲のモードで隔離された VM 上で動作。
開発に必要なシークレットのみを保持し、他は一切不要。
日次費用は約 $7 に抑え、予期せぬプロセスも低コストで済む。

6. 実現できること

コーヒー待ちの合間に PR をレビュー。
電車内でリファクタリングを開始。
ソファやテレビ鑑賞中にバグ修正。
デスクタイムではなく、日々の隙間時間に作業が収まる。

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2026/01/05 6:01

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2026/01/05 5:25

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## Japanese Translation: > 本記事では、合成で強い相関を持つデータセットを分析するために、代表的な二つの手法―主成分分析（PCA）と最小二乗法（OLS）による線形フィッティング―を用いる方法を示しています。 > > 1. **データ生成：** 共分散行列 `[[30,30],[30,2]]`、平均ベクトル `[150,-100]`、単位スケールで20 000点のサンプルを作成します。最初の二つの列を配列 `x` と `y` として抽出します。 > 2. **PCA ステップ：** `(x,y)` の共分散行列を `np.cov(np.stack((x, y), axis=0))` で計算し、固有値（`EIGVALS`）と固有ベクトル（`EIGVECS`）を `np.linalg.eig` で取得します。最大固有値に対応する固有ベクトルを選び、正規化して三標準偏差だけスケーリングし、平均 `(mu_x, mu_y)` を中心とした矢印を描画します。この矢印は最大分散方向を示します。 > 3. **OLS ステップ：** `np.polyfit(x, y, 1)` による単純線形回帰を行い、最適フィット直線 $y = \text{slope}\cdot x + \text{intercept}$ の傾きと切片を得ます。この直線はデータ点と PCA 矢印とともにプロットされます。 > 4. **観察：** OLS 線が主成分方向に対して傾いているように見え、著者は「なぜ最小二乗法の直線がクラスタを中心通過しないのか？」と疑問を投げかけます。可能性としては、垂直距離を最小化することによる非対称性や、高度に相関したデータに対して基本的な線形フィットが不十分である点が挙げられます。 > 5. **示唆：** この比較は、強い相関変数を扱う際には正規回帰ではなく直交回帰などの代替フィッティング手法を検討すべきだと示唆しています。これにより基礎構造をより正確に捉えることができます。この改訂要約は、元のリストからすべての重要ポイントを保持し、推測的または推論的な言語を除外し、手順と観察の流れを明確にしています。

**Claude Code On‑the‑Go** （クレオード・コード・オンザゴー）