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ホームラボネットワーク設計

ゲートウェイ、スイッチ、アクセスポイント、IP範囲、DHCP予約、DNS、配線、そしてよくある初心者のミスに焦点を当てた、実践的なホームおよびホームラボネットワーク計画スキル。ホームまたはホームラボネットワークの計画や修正(ゲートウェイ、スイッチ、AP、IP範囲、DHCP、DNS、配線など)を行う際に使用します。

ホームラボネットワーク設計 とは?

このスキルは、再構築を必要とせずに拡張可能なホームまたは小規模ラボネットワークを設計するためのものです。ISPルータのみのセットアップからの移行、ゲートウェイ・スイッチ・アクセスポイントの役割分担、IP範囲設計、DHCPスコープと静的予約、DNS設定、将来のVLANやPi-hole、NAS、VPNなどの準備に役立ちます。また、ダブルNATやWi-Fiの不安定さ、サーバアドレス変更などのトラブルシューティングにも対応します。このスキルは、Claude CodeなどのAIエージェント上で動作し、ネットワーク構成のベストプラクティスを提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/homelab-network-setup

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ドキュメント

ホームラボネットワーク設計 は何をしますか?

このスキルを使用して、完全な再構築を必要とせずに拡張可能なホームまたは小規模ラボネットワークを設計します。

使用するタイミング

  • 新しいホームネットワークの計画、またはISPルータのみのセットアップを再設計する場合。
  • ゲートウェイ、スイッチ、アクセスポイントの役割を選択する場合。
  • IP範囲、DHCPスコープ、静的予約、DNSを設計する場合。
  • 将来のVLAN、Pi-hole、NAS、ラボサーバ、またはVPNアクセスに備える場合。
  • ダブルNAT、不安定なWi-Fi、サーバアドレスの変更が発生している新しいネットワークをトラブルシューティングする場合。

動作の仕組み

まず、デバイスの役割を分離します。

インターネット
  |
モデムまたはONT
  |
ゲートウェイまたはルータ     NAT、ファイアウォール、DHCP、DNS、VLAN間ルーティング
  |
マネージドスイッチ           有線クライアント、APアップリンク、オプションのVLANトランク
  |
アクセスポイント              Wi-Fi専用、理想的には有線バックホール
サーバとNAS                   固定アドレス、DNS名、監視
クライアントとIoT             DHCPプール、後でVLANが利用可能なら隔離

機能リストだけでなく、運用事業者に合ったゲートウェイを選びます。

オプション最適な用途備考
ISPルータ基本的なインターネットのみ制御が限られ、VLANサポートが不十分なことが多い
UniFiゲートウェイ管理されたホームネットワーク優れたUI、エコシステムへのロックイン
OPNsenseまたはpfSense柔軟なホームラボ強力なVLAN、ファイアウォール、VPN、DNS制御
MikroTik上級ネットワークユーザー強力だが、誤設定しやすい
Linuxルータ改造好きな人プライマリゲートウェイとして使用する前にロールバック方法を文書化

IP計画

VPNの使用を見込んでいる場合、最も一般的なデフォルト 192.168.1.0/24 は避けてください。ホテル、オフィス、ISPルータと競合することがよくあります。

小規模ホームラボ計画の例:

192.168.10.0/24  信頼できるクライアント
192.168.20.0/24  IoTおよびメディアデバイス
192.168.30.0/24  サーバとNAS
192.168.40.0/24  ゲストWi-Fi
192.168.99.0/24  ネットワーク管理

ゲートウェイの慣例: .1
インフラ予約: .2 ~ .49
動的DHCPプール: .50 ~ .240
予備領域: .241 ~ .254

ローカル名には home.arpa を使用します。これはホームネットワーク用に予約されており、home.lan のようなアドホックな名前が持つ漏洩や競合の問題を回避します。

nas.home.arpa
pihole.home.arpa
gateway.home.arpa
switch-01.home.arpa

DHCPとDNS

  • SSH接続する、ブックマークする、監視する、サービスとして公開するものにはDHCP予約を使用します。
  • ローカルリゾルバを意図的に導入するまでは、ゲートウェイをDNSとして配布します。
  • Pi-holeや他のDNSフィルタを使用する場合は、まずそれに予約を与え、その後DHCPのDNSオプションをそのアドレスに向けます。
  • サブネットごとに小さな静的/予約範囲を確保し、交換時に動的リースと衝突しないようにします。

配線とWi-Fi

  • イーサネットを配線できる場合は、メッシュよりも有線APバックホールを優先します。
  • 予算が許せば、APとカメラ用にPoEスイッチを使用します。
  • 各ケーブルの両端にラベルを付け、簡単なポートマップを保持します。
  • 停電が頻繁な場合は、ゲートウェイ、スイッチ、DNSサーバ、NASをUPS電源に接続します。

例

初心者向けアップグレード

目標: ISPルータを維持しつつ、小規模ラボを安定させる。

  1. NAS、Pi、SSHホストにDHCP予約を設定する。
  2. ローカル名を home.arpa に移動する。
  3. セカンダリルータやAPで重複したDHCPサーバを無効にする。
  4. メインAPをワイヤレスバックホールではなく有線で接続する。

VLAN対応計画

目標: すぐには有効にせずに、将来のセグメンテーションに備える。

  1. 信頼、IoT、サーバ、ゲスト、管理用に重複しない /24 範囲を選択する。
  2. 各サブネットで .1 をゲートウェイに、.2~.49 をインフラに予約する。
  3. VLANとVLAN間ファイアウォールルールをサポートするゲートウェイとスイッチを購入する。
  4. どのSSIDとスイッチポートが最終的にどのネットワークにマッピングされるかを文書化する。

アンチパターン

  • 理由や文書なしのダブルNAT。
  • VPNアクセスが計画されている場合の 192.168.1.0/24 の使用。
  • NAS、Pi-hole、Home Assistant、その他のサービスホストへの動的アドレス割り当て。
  • コンシューマルータをAPとして再利用しながら、DHCPサーバを有効にしたままにすること。
  • カメラ、スマートプラグ、ラップトップ、サーバがすべて同じ信頼境界を共有するフラットネットワーク。

関連項目

  • スキル: network-interface-health
  • スキル: network-config-validation

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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