【2026年最新版】Claude Code 完全入門ガイド｜創業者直伝のノウハウ、おすすめSkills・SubAgnets、SaaSの未来、月額400円活用術まで2.7万文字で詳細解説。
この記事について
最近話題になったClaude Codeの複数の有益な記事や投稿を元に、私自身の日々活用しているノウハウも加えて作成したnoteになります。
また、Claude Codeは開発以外にも、記事作成などにも活用できるので、非エンジニアの方にも是非覚えていただきたいスキルです。
少し長いかもしれませんが、学びは多いかと思うので、ブックマークなどして定期的に見直していただければ幸いです。
参考にした記事・ドキュメント
Anthropic公式 Best Practices：https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
Boris Cherny氏（創業者）のX投稿：https://x.com/bcherny
Orange AI氏の入門ガイド：https://x.com/oran_ge
sankalp氏のブログ：https://sankalp.bearblog.dev/
高橋誠治氏のnote：https://note.com/timakin/n/na8b2789897ea
わさびーふ氏のブログ：https://wasabeef.jp/blog/claude-code-secure-bash
詳細な出典は記事末尾に記載しています。
📌 この記事のサマリー
この記事を読むと、以下のことがわかります。
①Claude Codeの基礎知識として、Claude Codeとは何か、なぜOpus 4.5が推奨されるのか、インストール方法を解説しています。
②創業者直伝のセットアップでは、Boris Cherny氏が実際に使っている5つのClaude並列実行、Planモードの活用法、検証ループの重要性などを紹介しています。
③実践的なワークフローとして、探索→計画→実装→コミットの流れ、テスト駆動開発、仕様駆動開発のアプローチを解説しています。
④Agent SkillsとHooksでは、2024年12月に発表された新機能の活用法と、安全に運用するためのHooks設定を紹介しています。
⑤コスト削減の方法では、オープンソースモデルを使って月額約370円でClaude Codeを運用する方法を紹介しています。
1. Claude Code の基礎
1.1 Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発したコマンドライン型のAIエージェントです。「Code」という名前がついていますが、コーディングだけでなく、文書作成、データ分析、ファイル操作など、パソコン上の面倒な作業の多くを自然言語で解決できる万能ツールです。
Anthropic公式によると、Claude Codeは意図的にローレベルで意見を押し付けない設計になっており、特定のワークフローを強制することなく、生のモデルアクセスに近い形で利用できます。この設計思想により、柔軟でカスタマイズ可能、スクリプト化可能、そして安全なパワーツールとなっています。
中国で32万回以上閲覧されたOrange AI氏の記事では、Claude Codeについてこう表現されています。「Claude Codeは今年私が最もおすすめするAI製品です。断言できます」「Claude Codeは『Code』という名前ですが、その機能はコードを書くだけにとどまらず、真の意味での汎用Agentです」
sankalp氏のブログでは、AI研究者のKarpathy氏がClaude Codeを「コンピュータに住む小さな精霊/ゴースト」と表現したことが紹介されています。これはClaude Codeが単なるツールではなく、まるで知性を持った存在のように振る舞うことを示しています。
Claude Codeでできることは多岐にわたります。
Q&A、質問応答、文章作成、ライティング
Webページ、Webアプリケーション、ソフトウェアの開発
データ分析、ファイルの一括処理
Git操作、GitHub連携（プルリクエスト作成、コードレビュー）
Slack検索・投稿、BigQueryクエリ実行、Sentryエラーログ取得
音声と画像を合成して動画を生成
Jupyter notebookの読み書き、データ可視化
Orange AI氏は、実際に給与明細の分割作業をClaude Codeで行い、わずか29秒で完了したエピソードを紹介しています。「パソコン上の面倒な作業の多くは、Claude Codeなら一言で済みます」という言葉の通り、これまで手作業で行っていた繰り返し作業を劇的に効率化できます。
1.2 なぜOpus 4.5が推奨されるのか
Claude Code創業者のBoris Cherny氏は、全ての作業にOpus 4.5（thinking有効）を使用しています。彼は自身のX投稿で次のように述べています。「Opus 4.5は私がこれまで使った中で最高のコーディングモデルです。Sonnetより大きく遅いですが、ステアリングが少なく済み、ツール使用の精度も高いため、結果的にほぼ常に小さいモデルより速く作業が完了します」
sankalp氏のブログでも、Opus 4.5の優位性が詳しく解説されています。sankalp氏によると、Opus 4.5は以下の点で優れています。
速度：実際の処理時間だけでなく、スループット面でも優れている
コミュニケーション能力：より良い対話相手であり、ペアプログラマーとして優秀
意図検出：ユーザーの意図をより正確に理解する
文章力：人間に最も近い文章を書く
sankalp氏は「GPT-5.2-Codexは純粋な能力ではOpus 4.5をわずかに上回るかもしれないが、Opus 4.5の速さとコミュニケーション能力により、メインドライバーとして使い続けている」と述べています。
つまり、小さいモデルで何度も修正を繰り返すよりも、大きいモデルで一発で決める方が効率的ということです。これは実際にClaude Codeを日常的に使っている創業者だからこそ言える、非常に実践的なアドバイスです。
1.3 インストール方法
Claude Codeを使い始めるには、まず事前準備が必要です。
必要な準備：
Node.js：以下から最新版をダウンロード
Git for Windows（Windowsのみ）：以下からからダウンロード
Orange AI氏は「怖がらないでください。ターミナルは、クールなインターフェースのAI対話ボックスだと思ってください」と述べています。初めてターミナルを使う方も、恐れずに挑戦してみてください。
事前準備が完了したら、ターミナルを開いて以下のコマンドを実行します。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
もし上記のコマンドでうまくいかない場合は、代替方法を試してください。
# macOS / Linux / WSL
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# Windows
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
インストールが完了したら、以下のコマンドでバージョンを確認します。
claude --version
バージョン番号が表示されれば、インストール成功です。
Orange AI氏の記事では、インストールでエラーが出た場合の対処法も紹介されています。Cursorなど他のAIコーディングツールをインストール済みなら、そのツール内のターミナルで実行すると問題を自動的に解決してくれることがあります。また、エラーメッセージをコピーしてChatGPTやClaude（Web版）に相談すると、解決策を教えてもらえます。
2. 創業者直伝のセットアップ
Boris Cherny氏は2026年1月2日にX（旧Twitter）で自身のセットアップを公開し、300万回以上閲覧される話題となりました。意外にも、彼のセットアップは標準的です。「Claude Codeはそのままでも十分機能するため、過度なカスタマイズは不要」とのことです。
ここでは、彼が公開した13のポイントを詳しく解説します。
2.1 5つのClaudeを並列実行して生産性を最大化する
Boris Cherny氏は、ターミナルで5つのClaude Codeを同時に実行しています。具体的な運用方法は以下の通りです。
ターミナルのタブに1〜5の番号を振る
システム通知を設定し、Claudeが入力を必要としているタイミングを把握する
各タブで異なるタスクを並行して進める
さらに、claude.ai/code（Web版）でも5〜10個のClaudeを並列実行しています。ローカルセッションを&コマンドでWebに引き継いだり、--teleportオプションで行き来することも可能です。また、スマートフォンからClaude Webでタスクを開始することもあるとのことです。
通知設定の詳細については、公式ドキュメント（https://code.claude.com/docs/en/terminal-config）を参照してください。iTerm2を使用している場合、システム通知を有効にすることで、Claudeが入力を待っているときに通知を受け取れます。
Anthropic公式のベストプラクティスでも、複数のClaudeを並列実行する方法が紹介されています。git worktreesを使うと、同じリポジトリの複数のブランチを別々のディレクトリにチェックアウトでき、それぞれで独立したClaudeセッションを実行できます。
# worktreeを作成
git worktree add ../project-feature-a feature-a
# そのworktreeでClaudeを起動
cd ../project-feature-a && claude
2.2 チームで共有するCLAUDE.md
CLAUDE.mdは、Claude Codeのコア設定ファイルです。Claudeが会話を開始するときに自動的に読み込む特別なファイルで、プロンプトの一部として機能します。
Orange AI氏は「CLAUDE.mdファイルはClaude Codeの長期記憶です。このファイルをClaude Codeの憲法と理解してもいいでしょう」と表現しています。
Boris Cherny氏のチームでは、全体で1つのCLAUDE.mdを共有し、Gitにチェックインしています。チーム全員が週に複数回更新しており、Claudeが間違った動作をするたびにルールを追加しています。
CLAUDE.mdに書くべき内容（Anthropic公式推奨）：
よく使うbashコマンド
コアファイルとユーティリティ関数
コードスタイルガイドライン
テスト手順
リポジトリのルール（ブランチ命名規則、マージ vs リベースなど）
開発環境のセットアップ情報（pyenv、コンパイラなど）
プロジェクト固有の注意事項や警告
Anthropic公式は、CLAUDE.mdを「頻繁に使うプロンプトと同様に洗練すべき」と述べています。単に内容を追加するだけでなく、その効果を検証しながら改善していくことが重要です。「IMPORTANT」や「YOU MUST」などの強調表現を使うと、指示の遵守率が向上することもあります。
CLAUDE.mdの配置場所：
リポジトリのルート（最も一般的）
claude実行ディレクトリの親ディレクトリ（モノレポに便利）
claude実行ディレクトリの子ディレクトリ（オンデマンドで読み込み）
ホームフォルダ（~/.claude/CLAUDE.md、全セッションに適用）
/initコマンドを実行すると、Claude Codeが自動的にCLAUDE.mdを生成してくれます。
コードレビュー時には、同僚のプルリクエストに@.claudeをタグ付けしてCLAUDE.mdへの追記を依頼することもできます。これはGitHub Action（/install-github-actionで導入可能）で実現しています。Boris Cherny氏はこれを「Compounding Engineering（複利エンジニアリング）」と呼んでいます。
2.3 Planモードから始める
Boris Cherny氏は、ほとんどのセッションをPlanモード（Shift+Tabを2回押す）で開始しています。
Planモードでは、Claudeは計画を立てるだけでコードを書きません。プルリクエストを作成する場合の典型的なワークフローは以下の通りです。
Planモードで開始する
Claudeと計画を練り、何度かやり取りを繰り返す
納得のいく計画ができたら、auto-acceptモード（Shift+Tabを1回押す）に切り替える
Claudeがワンショットで実装を完了する
「良い計画が、良い結果を生む」というのが、創業者の実践から得られた重要な教訓です。
sankalp氏のブログでは、Planモードの内部動作についても解説されています。Planモードでは、システムプロンプトに「計画モードがアクティブ」であることを示すリマインダーが繰り返し注入され、エージェントに計画に集中するよう促します。計画が完了すると、ENTRY_PLAN_MODE_TOOLやEXIT_PLAN_MODE_TOOLなどのツールが呼び出され、出力がMarkdownファイルに書き込まれます。/planコマンドでその計画にアクセスできます。
2.4 検証ループが最も重要
Boris Cherny氏が強調する最も重要なポイントは、「Claudeに自分の作業を検証する手段を与えること」です。フィードバックループがあれば、最終結果の品質は2〜3倍向上します。
彼はこう述べています。「検証を堅牢にすることに投資してください。検証があれば、Claudeは推測ではなく、実際の結果に基づいて改善できます」
検証方法はドメインによって異なります。
サーバーサイドコード：bashコマンドを実行、サーバー/サービスを起動してテスト
Webコード：ブラウザでUIを確認、Claude Chrome拡張機能でテスト
モバイルアプリ：スマホシミュレーターでテスト
テストスイート：テストを実行して結果を確認
Boris Cherny氏のチームでは、claude.ai/codeへの全ての変更をClaude Chrome拡張機能でテストしています。ブラウザを開き、UIをテストし、コードが動作しUXが良くなるまで繰り返します。Chrome拡張機能は既存の認証/クッキーを再利用するため、ログインが必要なページでも問題なく動作します。
検証ループの作り方について、Boris Cherny氏は質問に答えています。「実際にはとてもシンプルです。人々は時々複雑に考えすぎます。（1）Claudeにコードの出力を見るツールを与える。（2）Claudeにそのツールについて教える。これだけです」
Chrome拡張機能の詳細：https://code.claude.com/docs/en/chrome
2.5 権限管理のベストプラクティス
Boris Cherny氏は--dangerously-skip-permissionsオプションを使いません。代わりに、/permissionsコマンドで安全だとわかっているbashコマンドを事前に許可しています。
許可を管理する4つの方法（Anthropic公式）：
セッション中にプロンプトで「Always allow」を選択
/permissionsコマンドで許可リストを追加・削除
.claude/settings.jsonまたは~/.claude.jsonを手動で編集
--allowedTools CLIフラグでセッション固有の許可を設定
例えば、ファイル編集を常に許可するにはEditを、gitコミットを許可するにはBash(git commit:*)を許可リストに追加します。これらの設定は.claude/settings.jsonにチェックインし、チームで共有できます。
2.6 スラッシュコマンドの活用
毎日何度も行う「インナーループ」のワークフローには、スラッシュコマンドを使います。コマンドは.claude/commands/フォルダに保存し、Gitにチェックインしてチームで共有します。
スラッシュコマンドは、Markdownファイルに保存されたプロンプトテンプレートです。/を入力するとメニューに表示され、繰り返しのプロンプト入力が不要になります。Claude自身もこれらのワークフローを使えるようになります。
カスタムスラッシュコマンドの例（GitHubイシューの自動修正）：
# .claude/commands/fix-github-issue.md
Please analyze and fix the GitHub issue: $ARGUMENTS.
Follow these steps:
1. Use `gh issue view` to get the issue details
2. Understand the problem described in the issue
3. Search the codebase for relevant files
4. Implement the necessary changes to fix the issue
5. Write and run tests to verify the fix
6. Ensure code passes linting and type checking
7. Create a descriptive commit message
8. Push and create a PR
Remember to use the GitHub CLI (`gh`) for all GitHub-related tasks.
このファイルを作成すると、/project:fix-github-issue 1234のように使えます。$ARGUMENTSはコマンド実行時に渡されたパラメータに置き換わります。
個人用のコマンドは~/.claude/commands/に配置すると、全てのセッションで利用可能になります。
2.7 サブエージェントの活用
Boris Cherny氏は、定期的に使うサブエージェントをいくつか持っています。
code-simplifier：Claudeの作業完了後にコードを簡素化
verify-app：Claude Codeのエンドツーエンドテストの詳細な手順を実行
スラッシュコマンドと同様、サブエージェントは最も一般的なワークフローを自動化するものと考えてください。
sankalp氏のブログでは、サブエージェントの内部動作について詳しく解説されています。サブエージェントはTask toolを通じてメインエージェントによって生成されます。事前定義されたサブエージェントには以下のものがあります。
general-purpose：フルツールアクセス、コンテキストを継承
Explore：高速な読み取り専用のコードベース検索
Plan：実装計画を立てるソフトウェアアーキテクト
claude-code-guide：ドキュメント参照
Exploreエージェントは読み取り専用のファイル検索に特化しており、Glob、Grep、Read、限定的なBashコマンドを使用できますが、ファイルの作成や変更は禁止されています。新しいコンテキストから開始するため、メインのコンテキストを汚染せずに探索できます。
サブエージェントに使用するモデルを指定することもできます。「Exploreエージェントをsonnetで起動して」のように指示すると、Haiku（デフォルト）ではなくSonnetが使用されます。
2.8 Hookによる自動フォーマット
Boris Cherny氏のチームでは、PostToolUse Hookを使ってClaudeのコードを自動フォーマットしています。Claudeは通常、整形されたコードを生成しますが、Hookで残りの10%を処理することで、後のCIでのフォーマットエラーを防いでいます。
Hooksは、エージェントループのライフサイクルの特定の段階で実行されるbashスクリプトです。sankalp氏のブログによると、以下のHookが利用可能です。
Stop：Claudeが応答を完了した後に実行
UserPromptSubmit：ユーザーがプロンプトを送信した後、Claudeが処理する前に実行
PreToolUse：ツールが実行される前に実行
PostToolUse：ツールが実行された後に実行
面白い使用例として、Stop Hookで「Do more」プロンプトを自動送信し、Claudeを何時間も動かし続けるというものがあります。
2.9 MCP連携で外部ツールを活用
Claude Codeは様々な外部ツールと連携できます。Boris Cherny氏のチームでは以下のツールを活用しています。
Slack（MCP server経由）：検索・投稿
BigQuery（bq CLI）：分析クエリ実行
Sentry：エラーログ取得
Slack MCPの設定は.mcp.jsonにチェックインし、チームで共有しています。
Anthropic公式によると、MCPサーバーはプロジェクト設定、グローバル設定、またはチェックインされた.mcp.jsonファイルで設定できます。例えば、PuppeteerとSentryサーバーを.mcp.jsonに追加すると、リポジトリで作業する全てのエンジニアがすぐに使えるようになります。
MCPの問題をデバッグするには、--mcp-debugフラグを付けてClaudeを起動すると便利です。
2.10 長時間タスクの管理
非常に長いタスクの場合、Boris Cherny氏は以下の方法を使っています。
完了時にバックグラウンドエージェントで検証するようプロンプト
agent Stop Hookでより確実に検証
ralph-wiggumプラグインを使用
バックグラウンドエージェントは、デバッグやログ出力の監視に特に便利です。長時間実行されるPythonスクリプトをモニタリングしたい場合などに活用できます。
3. フォルダ構造と仕様駆動開発
3.1 なぜフォルダ構造が重要なのか
Claude Codeを起動するとき、作業フォルダを指定します。このフォルダが、そのタスクのコンテキスト（文脈）になります。Claudeはこのフォルダ内のファイルを読み取り、操作し、分析し、出力します。
Orange AI氏の記事では、「フォルダはClaude Codeの最も素晴らしい設計理念で、Claude Codeが動作する遊び場です」と表現されています。彼は以下のように述べています。「私は非常におすすめします。『Claude Code』フォルダを作成し、Claude Codeの各種プロジェクトに使用してください」「私はClaude Codeを使ってメモ、データ分析、深い読書、ソフトウェア開発をしています。各タスクごとにフォルダを作成すれば、互いに干渉しません」
タスクごとにフォルダを分けることで、コンテキストの汚染を防ぎ、効率的に作業できます。
3.2 推奨フォルダ構造
私がおすすめするフォルダ構造は以下の通りです。
Claude Code/
├── notes/ ← メモ・ノート
├── analysis/ ← データ分析
├── research/ ← リサーチ
├── dev/ ← 開発プロジェクト
├── skills/ ← Skill設定
└── CLAUDE.md ← 長期記憶（憲法）
この構造を一発で作成するには、以下のコマンドをターミナルで実行してください。
mkdir -p ~/Claude\ Code/{notes,analysis,research,dev,skills} && touch ~/Claude\ Code/CLAUDE.md && open ~/Claude\ Code
実行すると自動的にFinderでフォルダが開きます。
フォルダ配置の注意点（macOSユーザー向け）：
ホームディレクトリ直下に置くのがベストです。以下の場所には置かないでください。
/System/：macOSの心臓部。SIPで保護されており、触ると起動しなくなる可能性
/Library/：システム全体の設定用。管理者権限が必要で、アップデートの影響を受ける
~/Library/：アプリの設定・キャッシュ用。隠しフォルダで作業しにくい
/Applications/：アプリ本体を置く場所。作業ファイルとは分けるべき
ホームディレクトリ直下なら、ターミナルからcd ~/Claude\ Codeで簡単にアクセスできます。
3.3 CLAUDE.mdのサンプル
以下は、実際に使えるCLAUDE.mdのサンプルです。
# Bashコマンド
- npm run build: ビルド
- npm run typecheck: 型チェック
- npm run test: テスト実行
# コードスタイル
- ES modules（import/export）を使用、CommonJS（require）は不可
- 可能な限りimportを分割構文で記述
# ワークフロー
- コード変更後は必ずtypecheckを実行
- パフォーマンスのため、テストは単体で実行（全体実行は避ける）
# 重要な注意事項
- データベース接続にはconnection poolを使用すること
- APIレスポンスは必ずエラーハンドリングを含めること
- Claudeが間違った動作をしたら、ここに追記する
Anthropic公式は「簡潔で人間が読みやすい形式を推奨」としています。フォーマットに決まりはありませんが、Claudeが理解しやすい明確な構造が重要です。
3.4 仕様駆動開発のすすめ
Claude Codeに依頼する前に、仕様を先に明確化することで成功率が大幅に向上します。Anthropic公式のベストプラクティスでも、「具体的な指示は成功率を大幅に向上させる」と述べられています。
悪い例と良い例の比較：
悪い例：
「カレンダーウィジェットを追加して」のような曖昧な指示があります。このような指示では、Claudeは何をどのように作るべきか推測しなければならず、期待通りの結果が得られないことがあります。
良い例：
以下のような具体的な指示があります。「ホームページの既存ウィジェットの実装方法を確認して、パターンを理解してください。HotDogWidget.phpが良い参考例です。そのパターンに従って、ユーザーが月を選択し、前後にページネーションで年を選べるカレンダーウィジェットを実装してください。既存のライブラリ以外は使わないでください。」
このように、参考にすべきファイル、実装すべき機能の詳細、制約条件を明確に伝えることで、Claudeは期待通りの結果を出しやすくなります。
4. 効果的なワークフロー
4.1 探索 → 計画 → 実装 → コミット
Anthropic公式が推奨する基本ワークフローです。このワークフローは多くの問題に対応できる汎用的なアプローチです。
STEP 1：探索
関連ファイルを読み込ませます。一般的なポインタ（「ログ処理を担当するファイルを読んで」）でも、具体的なファイル名（「logging.pyを読んで」）でも構いません。重要なのは、まだコードを書かせないことです。
logging.pyを読んで、ログ処理の仕組みを理解してください。
まだコードは書かないでください。
この段階では、特に複雑な問題の場合、サブエージェントを積極的に活用することをAnthropicは推奨しています。Claudeにサブエージェントを使って詳細を確認したり、疑問点を調査したりするよう指示することで、メインのコンテキストを保持しながら情報を収集できます。
STEP 2：計画
問題へのアプローチを計画させます。「think」というキーワードを使うと、拡張思考モードが発動し、代替案をより徹底的に評価する追加の計算時間が与えられます。
この問題へのアプローチを計画してください。ultrathink。
思考モードには段階があり、それぞれ異なる思考バジェットが割り当てられます。
think：基本的な思考モード
think hard：より深い思考
think harder：さらに深い思考
ultrathink：最も深い思考モード
sankalp氏は「難しいタスクや厳密さが求められる場合にはultrathinkをスパムする」と述べています。
この段階の結果が妥当であれば、Claudeにドキュメントやgithub issueとして計画を作成させると、実装（STEP 3）がうまくいかなかった場合にこの時点にリセットできます。
STEP 3：実装
計画が妥当であれば、実装を依頼します。この段階でも、Claudeに実装しながら解決策の妥当性を明示的に検証するよう依頼することが効果的です。
計画に従って実装してください。
各部分の妥当性を検証しながら進めてください。
STEP 4：コミット
実装が完了したら、コミットとプルリクエストの作成を依頼します。関連するドキュメント（READMEやchangelogなど）の更新も依頼できます。
結果をコミットして、PRを作成してください。
READMEも更新してください。
STEP 1〜2の探索と計画のフェーズは非常に重要です。これを省略すると、Claudeはすぐにコーディングを始めてしまい、深い思考を必要とする問題でのパフォーマンスが大幅に低下します。
4.2 テスト駆動開発（TDD）
テスト駆動開発（TDD）は、Anthropic内部でも人気のワークフローです。エージェントコーディングでは、TDDがさらに強力になります。
手順：
期待する入出力に基づいてテストを書かせる。TDDを行うことを明示し、まだ存在しない機能に対してもモック実装を作成しないよう指示
テストを実行して失敗することを確認。この段階で実装コードを書かないよう明示的に指示
テストが適切であれば、テストをコミット
テストを通すコードを書かせる。テストは修正しないよう指示。全てのテストが通るまで繰り返す
この段階で、独立したサブエージェントに実装がテストにオーバーフィットしていないか検証させることも有効
変更に満足したら、コードをコミット
Claudeは明確なターゲットに対して反復することで最高のパフォーマンスを発揮します。テストケースという形で期待する出力を与えることで、Claudeは変更を加え、結果を評価し、成功するまで段階的に改善できます。
4.3 ビジュアルターゲットで反復
テストワークフローと同様に、ビジュアルターゲットを提供することもできます。
Claudeにブラウザスクリーンショットを撮る手段を与える（Puppeteer MCPサーバー、iOSシミュレーターMCPサーバー、または手動でスクリーンショットをコピー＆ペースト）
デザインモックを渡す（画像をコピー＆ペースト、ドラッグ＆ドロップ、またはファイルパスを指定）
コードを実装し、結果をスクリーンショットし、モックと一致するまで反復するよう依頼
満足したらコミット
人間と同様、Claudeの出力は反復によって大幅に改善されます。最初のバージョンは良いかもしれませんが、2〜3回の反復後には通常かなり良くなります。
4.4 コードベースQ&A
新しいプロジェクトに参加したときや、既存のコードベースを理解したいときに便利なワークフローです。ペアプログラミングで同僚に質問するのと同じように、Claudeに質問できます。
質問例：
「ログ処理はどのように動作していますか？」
「新しいAPIエンドポイントを作るにはどうすればいいですか？」
「foo.rsの134行目のasync move { ... }は何をしていますか？」
「CustomerOnboardingFlowImplはどのエッジケースを処理していますか？」
「なぜ333行目でfoo()ではなくbar()を呼んでいるのですか？」
「baz.pyの334行目に相当するJavaコードは？」
Anthropicでは、このQ&A方式がオンボーディングのコアワークフローになっており、新しいメンバーの立ち上げ時間を大幅に短縮し、他のエンジニアの負担を軽減しているとのことです。特別なプロンプトは必要ありません。質問すれば、Claudeがコードを探索して回答を見つけます。
4.5 Claudeでgitを操作する
Claudeは多くのgit操作を効果的に処理できます。Anthropicの多くのエンジニアは、git操作の90%以上をClaudeに任せています。
活用例：
git履歴の検索：「v1.2.3にはどんな変更が入った？」「この機能のオーナーは誰？」「このAPIはなぜこのように設計された？」
コミットメッセージの作成：差分と最近の履歴を自動的に参照して適切なメッセージを作成
複雑なgit操作：ファイルの差し戻し、リベースコンフリクトの解決、パッチの比較と適用
git履歴に関する質問では、明示的に「git履歴を調べて」と指示すると効果的です。
4.6 Claude でGitHubを操作する
Claude Codeは多くのGitHub操作も管理できます。
プルリクエストの作成：略語「pr」を理解し、差分と周囲のコンテキストに基づいて適切なコミットメッセージを生成
コードレビューコメントへの対応：「PRのコメントを修正して、完了したらPRブランチにプッシュして」と指示
失敗したビルドやリンター警告の修正
オープンイシューのカテゴリ分けとトリアージ：Claudeにオープンイシューをループさせて処理
これにより、ghコマンドラインの構文を覚える必要がなくなり、ルーチンタスクを自動化できます。
5. Agent Skills
5.1 Skillsとは何か
Agent Skillsは、2024年12月18日にAnthropicが発表した新機能です。高橋誠治氏の記事によると、発表からわずか数日でOpenAIがCodex CLIとChatGPTに同規格を採用し、GitHub Copilotも対応を発表しました。
「MCPで見た流れが再び起きています。さすがAnthropicという感じで、一気に業界標準となりつつありますね」と高橋氏は述べています。
技術的には、SkillsはSKILL.mdファイル、スクリプト、リソースで構成されたフォルダです。Claudeに特定のタスクを教えるための仕組みで、ドメイン固有の知識やワークフローを定義できます。
sankalp氏のブログでは、Skillsを「映画マトリックスのネオがカンフーをダウンロードするように、必要な知識をオンデマンドで取得する仕組み」と表現しています。
5.2 Progressive Disclosure設計
Skillsの最大の特徴は「Progressive Disclosure」という設計思想です。
Claudeはまずメタデータだけをスキャン（約100トークン）して関連性を判断
関連性があると判断した場合のみ、フルコンテンツを読み込む（約5kトークン）
この仕組みのおかげで、大量のSkillsを組み込んでもパフォーマンスが劣化しません。通常、ドメイン知識を教えるにはシステムプロンプトに全ての情報を書く必要がありますが、Skillsを使えばモデルがオンデマンドで読み込むため、効率的です。
高橋氏は「MCPと比べてSkillsのほうが扱いやすいと感じる場面が多い」と述べています。MCPはサーバーを立てる必要があり、インフラ設定やプロセス管理が発生しますが、SkillsはフォルダにSKILL.mdを置くだけです。サーバー不要、プロセス管理不要、Gitでバージョン管理もできます。
5.3 おすすめSkills
ドキュメント処理系（Anthropic公式）：
docx：Word文書の生成・編集。テンプレートを使った定型文書の作成、既存文書の修正に対応
xlsx：数式付きスプレッドシートの生成。ピボットテーブル風のデータまとめも可能
pptx：プレゼンテーション資料の生成。スライド構成から内容まで一気に作成
pdf：PDF生成やフォーム作成。契約書のテンプレートなどに最適
開発ワークフロー系：
Playwright Browser Automation：Webアプリのテスト・検証を自動化。フォームのバリデーションテストなどに対応
Git automation（obra/superpowers）：コミットメッセージの自動生成、ステージング、プッシュまでを一連の流れで実行。/brainstorm、/write-plan、/execute-planなどのコマンドも便利
Test fixing：失敗しているテストを特定し、修正案を提示。CI/CDでテストが落ちたときに便利
エンタープライズ連携系：
Atlassian（Jira/Trello連携）：「このバグをJiraチケットにして」「Trelloにタスクを追加して」に対応
Figma連携：ブランドガイドラインをFigmaのデザインに適用
ユーティリティ：
Skill Creator：スキル作成のガイドを提供する「メタスキル」。自分でスキルを作りたいときに便利
5.4 Skillsのインストール方法
# マーケットプレイス登録（初回のみ）
/plugin marketplace add anthropics/skills
# スキルインストール
/plugin install document-skills@anthropics-skills
配置場所：
個人用：~/.claude/skills/
プロジェクト用：.claude/skills/
高橋氏は「コードを含むスキルは実行前にレビューすることをおすすめします。SkillsMPなどのコミュニティマーケットプレイスは基本的なフィルタリング（2スター以上）をしていますが、信頼できるソースかどうかは自分で判断する必要があります」と注意を促しています。
リソース：
公式Skillsリポジトリ：https://github.com/anthropics/skills
SkillsMP（マーケットプレイス、25,000以上のSkills）：https://skillsmp.com/
wshobson/agents（107 Skills + 99エージェント + 15オーケストレーター）：https://github.com/wshobson/agents
6. 安全な運用とコンテキスト管理
6.1 危険モードとは
通常、Claude Codeは操作のたびに確認を求めます。「このファイルを編集していいですか？」「このコマンドを実行していいですか？」といった確認です。
ただ、Claude Codeの開発メンバーは利用していないので、あくまで参考程度でお願いします。最終は自己責任でお願いします。
--dangerously-skip-permissionsオプションを使うと、これらの確認をスキップして完全自動で動作します。
claude --dangerously-skip-permissions
Orange AI氏は「文字通り、一度オンにすると、Claude Codeは確認なしに完全自動でパソコンを操作できます」「危険そうに聞こえますが、オフだと毎回操作確認が必要で、非常に面倒で効率に影響します」と述べています。
6.2 危険モードのリスク
わさびーふ氏の記事では、--dangerously-skip-permissionsのリスクが詳しく解説されています。
主なリスク：
システム設定を変更するgit configコマンドの実行
パッケージの自動インストール（npm install -g、brew installなど）
権限変更（chmod 777）や強制削除（rm -rf）の実行
GitHubのAPIを使った破壊的操作
Anthropic公式も「Claudeに任意のコマンドを実行させることはリスクがあり、データ損失、システム破損、さらにはデータ流出（例：プロンプトインジェクション攻撃）につながる可能性があります」と警告しています。
6.3 Hooksで安全に危険モードを使う
わさびーふ氏の記事では、Hooksを使って危険なコマンドのみをブロックする方法が紹介されています。これにより、--dangerously-skip-permissionsを使っても安全性を確保できます。
settings.jsonの設定例：
{
"permissions": {
"deny": [
"Bash(git config *)",
"Bash(brew install *)",
"Bash(chmod 777 *)",
"Bash(rm -rf /*)",
"Bash(gh repo delete:*)"
]
},
"hooks": {
"PreToolUse": [
{
"matcher": "Bash",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "~/.claude/scripts/deny-check.sh"
}
]
}
]
}
}
deny-check.shスクリプトは、実行しようとしているコマンドがsettings.jsonのdenyリストにマッチするかをチェックします。マッチした場合、エラーを返して実行を阻止します。
denyパターンの例：
Bash(git config *)：git configで始まる全てのコマンド
Bash(rm -rf /*)：rm -rf /で始まる全てのコマンド
Bash(:(){ :|:& };:)：フォークボム
詳細なスクリプトについては、わさびーふ氏のブログ（https://wasabeef.jp/blog/claude-code-secure-bash）を参照してください。
わさびーふ氏は「地味に権限チェックのダイアログが面倒くさかったので楽になりました。フックとdeny-check.shの組み合わせで、開発速度を犠牲にせずに危険なコマンドだけをブロックできるようになりました」と述べています。
6.4 コンテキスト管理の重要性
sankalp氏のブログでは、コンテキスト管理の重要性が詳しく解説されています。
エージェントはトークンを大量に消費します。ツールコールの入力と出力が全てコンテキストに追加されるため、1つのタスクで6,000トークン以上消費することもあります。
コンテキストウィンドウの例：
├─ User: 「コーヒーショップのランディングページを作って」
├─ Assistant: [tool_call: web_search(...)]
├─ Tool result: [検索結果] ← ~1.5Kトークン
├─ Assistant: [tool_call: read_file(...)]
├─ Tool result: [ファイル内容] ← ~4Kトークン
├─ Assistant: [tool_call: create_file(...)]
├─ Tool result: [成功] ← ~50トークン
└─ ...
→ 1つのタスクで6K+トークンを消費
LLMはステートレスなので、ツールコールの情報も出力も全てコンテキストに追加する必要があります。そうしないと、モデルは何が起こったか分かりません。
コンテキスト劣化（Context Rot）：
LLMのコンテキスト検索性能は、新しいトークンが導入されるたびに劣化します。これは注意メカニズム自体の帰結で、ペアワイズの関係をモデル化することが難しくなるためです。
Opus 4.5のコンテキストウィンドウは200K、GPT-5.2は400Kですが、効果的なコンテキストウィンドウはおそらく50-60%かそれ以下です。コンテキストの半分を使った状態で複雑なタスクを始めないでください。
6.5 コンテキスト管理のベストプラクティス
1. /clearを頻繁に使う
長いセッション中、コンテキストウィンドウは無関係な会話、ファイル内容、コマンドで埋まっていきます。これによりパフォーマンスが低下し、Claudeが混乱することがあります。タスク間で/clearコマンドを使ってコンテキストをリセットしましょう。
2. /contextで使用状況を確認
/contextコマンドで現在のコンテキスト使用量を確認できます。60%を超えたら/compactコマンドで圧縮するか、新しい会話を開始することを検討してください。
3. サブエージェントを活用
Exploreサブエージェントは、メインのコンテキストを汚染せずにコードベースを探索できます。Exploreエージェントは新しいコンテキストから開始するため、検索結果の要約だけがメインエージェントに返されます。
4. スクラッチパッドを使う
大きなタスクや複数のステップを持つタスク（コードマイグレーション、多数のlintエラー修正など）では、Markdownファイル（またはGitHubイシュー）をチェックリスト兼作業メモとして使います。
lint_errors.mdというファイルを作成して、
全てのlintエラーをチェックリストとして書き出してください。
その後、一つずつ修正し、完了したらチェックを入れてください。
このテクニックは、Manus社のコンテキストエンジニアリングブログでも紹介されています。todo.mdを常に書き換えることで、目標をコンテキストの最後に繰り返し注入し、「中間で失われる」問題を回避し、目標の不整合を減らします。
7. 月額400円で使う方法
中国のユーザーで面白い使い方をされていた方がいたので、シェアさせていただきます。
私はClaude Code Maxの$200プランなので、特に使うタイミングはありませんが、格安APIで利用するというハックもあるんだなという紹介になります。
7.1 公式版の課題
Orange AI氏の記事では、公式版のClaude Codeにはいくつかの課題があると指摘されています。
問題①：アカウント凍結が頻発
「アカウント凍結が月に3回、本当に耐えられない」とOrange AI氏は述べています。特に中国からのアクセスは厳しく制限されており、まともに使えない状況が続いていました。
※中国では基本米国のサービスの利用は禁止させられています。
問題②：コストが高い
Claude Codeは年間収益10億ドル（約1,500億円）を誇る大人気製品ですが、その分コストも高額です。公式のサブスクリプションは、一般ユーザーにとっては決して安くありません。
これらの理由から、Orange AI氏はずっと「国産オープンソースモデルのコーディング能力が閾値を突破する瞬間」を待っていました。そしてある日、友人から「その瞬間が来た！」という連絡を受けたのです。
7.2 オープンソースモデルという選択肢
中国では、オープンソースモデルをClaude Codeで使う方法が話題になっています。現在、Claude Codeで実用的に使えるモデルは以下の3つです。
GLM 4.7（智谱AI）：コーディング特化プランあり。コスパ最強
MiniMax M2.1（MiniMax）：高性能な汎用モデル
Kimi K2（月神AI）：長文処理に強み
7.3 驚愕の価格
GLM 4.7のCoding Liteプランは驚愕の価格設定です。
3ヶ月で54元（約1,100円）
月額に換算すると約370円。これは公式版の約1/100のコストです。Orange AI氏は「ほぼ無料同然」と表現しています。
Orange AI氏は記事でこう述べています。「以前、Claude Codeの年間10億ドルは、Claudeという一頭の巨鯨が食べていました。今、国産オープンソースモデルが追いついてきました。これこそ私たちが待ち望んでいた技術の平等化です。オープンソースだから、どのクラウドベンダーもデプロイ、販売、利益を得られます。ユーザーが得られるのは、わずか100分の1の価格で知能の便利さを享受できることです」
7.4 性能について
「GLMの能力はClaudeと雲泥の差では？」という質問に対して、Orange AI氏はこう答えています。「雲泥の差とまでは言えないでしょう。私のタスクではもう違いがなくなっています。初心者・入門者にとっては」
また、「モデルを変えたら、Claude Codeを使う意味があるの？」という質問に対しては、「使う意味があります。モデルはこの環境で訓練されているので、他の環境に変えると良くないです」と答えています。
つまり、Claude Codeは単なるインターフェースではなく、モデルが最適化された環境であるということです。初心者が行う一般的なタスクであれば、国産モデルでも十分に実用的です。
7.5 設定方法
GLM 4.7をClaude Codeで使うための設定方法は以下の通りです。
STEP 1：アカウント作成
智谱開放プラットフォーム（https://open.bigmodel.cn/）にアクセスして、アカウントを作成します。
STEP 2：API Keyの取得
個人センターページに移動
「API Keys」セクションにアクセス（https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys）
「新しいAPI Keyを作成」をクリック
作成されたAPI Keyをコピーして、安全な場所に保存
重要：API Keyは一度しか表示されません。必ずコピーして保存してください。
STEP 3：Codingプランの購入
Codingプラン購入ページ（https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=KSGMCBOXUT）にアクセスして、プランを購入します。おすすめは3ヶ月54元（約1,100円）のCoding Liteプランです。
STEP 4：設定
ターミナルで以下のコマンドを実行します。
npx @z_ai/coding-helper
中国語の設定画面が表示されるので、先ほど取得したAPI Keyを貼り付け、使用するモデル（GLM 4.7）を選択し、設定を保存してください。
これで、Claude CodeでGLM 4.7が使えるようになります。
8. 便利なショートカットとコマンド
8.1 Claude Code 2.0の新機能
sankalp氏のブログでは、Claude Code 2.0で追加された多くの新機能が紹介されています。
シンタックスハイライト（2.0.71）
diffにシンタックスハイライトが追加されました。Claude Code CLIで80%の時間を過ごすsankalp氏にとって、これは大きな改善だったそうです。
Tips表示
Claudeが考えている間に、便利なTipsが表示されるようになりました。
フィードバックUI
エレガントなフィードバックUIが追加され、時々ポップアップします。数字キー（1: Bad、2: Fine、3: Good）で素早く回答でき、0で却下できます。非侵入的な設計が好評です。
ultrathink
難しいタスクや厳密さが求められる場合に使える、最も深い思考モードです。専用の色で表示されます。
チェックポイント（2.0.60）
Esc×2または/rewindで、特定のチェックポイントに戻れるようになりました。コードと会話の両方を巻き戻せます。Cursorと同様の機能がついに実装されました。
プロンプトサジェスション（2.0.73）
プロンプトの提案機能が追加されました。予測はかなり正確です。
プロンプト履歴検索
Ctrl+Rでプロンプト履歴を検索できます。プロジェクト全体の会話を検索可能です。繰り返しCtrl+Rを押すと結果を循環します。
8.2 キーボードショートカット
Claude Codeを効率的に使うためのキーボードショートカットを紹介します。
Shift+Tab×1：auto-acceptモードに切り替え。Claudeの編集を自動承認
Shift+Tab×2：Planモードに切り替え。計画のみでコードを書かない
Escape：処理を中断（コンテキストは保持）
Escape×2：履歴に戻って別の方向を探索（チェックポイント機能）
Control+V：画像を貼り付け（macOSでもControlキー、Cmdではない）
Control+R：プロンプト履歴を検索
Tab：思考のオン/オフを切り替え（Alt/Option+Tabに変更される場合あり）
Orange AI氏は「Claude Codeはターミナルで動作するため、貼り付けコマンドはシステムと異なります。cmd+vではなく、Control+Vです」と注意を促しています。
8.3 便利なコマンド
よく使うコマンドを紹介します。
/clear：コンテキストをリセット。タスク間で使うと効果的
/context：コンテキスト使用量を確認
/compact：コンテキストを圧縮
/permissions：許可設定を管理
/init：CLAUDE.mdを自動生成
/plan：計画を表示
/rewind：チェックポイントに戻る
/resume：前の会話を再開
/usage：使用量を確認
/stats：統計を表示
8.4 便利なツール
Claude Code Now
毎回ターミナルでコマンドを入力するのが面倒な場合、Claude Code Nowを使えば、任意のフォルダで右クリックするだけでClaude Codeを起動できます。インストール後、任意のフォルダでClaude Codeが表示され、クリックするだけで起動できます。
ダウンロード：https://claudecodenow.com/
Orange AI氏は「超便利です」と述べています。
9. AI時代の開発トレンドと私の感想
9.1 AIコーディングで一番難しいのはデザイン
Claude Codeを使い倒して実感したことがあります。機能実装や簡単なAI機能はすぐに作れる一方で、洗練されたデザインやストレスのないUXは、まだ人間のセンスに依存しているということです。
この課題を解決するために、私はFigma Makeとの組み合わせをおすすめしています。Figma Makeはチャットしながら高精度なWebデザインを作れるツールで、そのままコードを書き出してClaude Codeで実装を進められます。物足りなければ、Figma上で手動調整も可能です。
Figma Makeの主な機能は以下の通りです。
チャットベースで高精度なWebデザインを生成
デザインからコードを直接書き出し
独自ドメインでの公開
Supabaseでのバックエンド構築
GitHub連携
これまで私はLovable → Claude Codeという流れで開発していましたが、Figma Make → Claude Codeへの移行もアリだと感じるレベル感です。デザインに自信がない方は、ぜひFigma Makeを試してみてください。
9.2 SaaS業界の未来：「作れること」に価値がなくなる時代
AI時代、SaaSは「作れること」自体に価値がなくなった気がしています。正直、今はその気になれば、数週間〜1ヶ月でSaaSは簡単にコピーできます。実際にClaude Codeを使い倒したら、同じ実感が湧くと思います。
つまり、「便利な機能」「それっぽいUI」では、もう差別化にならないということです。
では何で勝負が決まるかというと、結局は**「マーケティング」と「営業」**です。特に、機能で差別化しづらいSaaSほど、最後は「営業力ゲーム」になる未来が見えています。
唯一、例外があるとすれば、「技術的に圧倒的な優位性」を持つプロダクトです。
独自のAIモデル
音声AIの品質が別次元
データ分析の精度が桁違い
このような「表から見えない裏側の強い仕組み」は簡単に真似できません。だからこそ、ちゃんと"堀"になります。逆に言うと、UI/UXみたいな表側だけの差別化は、これからどんどん意味を失っていくと思います。
もちろん、サービス提供後の満足度は必要不可欠です。NPSを高めて口コミで広めたくなるように、機能開発の時点で相当突き詰めて考える必要があります。AI時代のエンジニアは、そういう細かい配慮や、競合やイケてるプロダクトのUI・UXを知り尽くした人間が適任かもしれません。
9.3 海外最先端のバイブコーディング事例
海外では、非エンジニアでも政府開発案件を受託している事例があります。夢がありますね。Claude公式ブログで紹介されているYC創業者3名の事例を紹介します。
Claude Code成功の鉄則
Research / Plan / Implement を"必ず分離"：同一文脈で全てやると混線するため、毎工程を別セッションで実施
コンテキスト管理を徹底：低品質の原因は"文脈の矛盾"がほとんど。要点だけを次セッションに渡し、履歴を引きずらない
チェーン・オブ・ソートを常に監視：変な方向に行き始めたら、即停止・即軌道修正するのがコツ
事例① HumanLayer（F24）
SQL操作系AIエージェントを開発し、危険操作は"人間承認"を入れる設計にしました。YC参加後「12-Factor Agents」（エージェント開発の原則）を発表しバズりました。Claude Codeで全ての実験＆製品化を推進し、現在は「CodeLayer」で複数エージェント並列開発を可能にしています。エンジニアがClaude Codeを使いこなすと、"組織課題"に変わるほど生産性がUPするとのことです。
事例② Ambral（W25）
"1人のAMで100社対応"を解消するためのAIアカウントマネジメントを開発しました。顧客ログ・Slack・ミーティングなど全データをAIが統合して状況を把握します。開発フローは明確に3分割されています。
Research（Opus 4.1）
Planning（Opus 4.1）
Implementation（Sonnet 4.5）
Claude Agent SDKでデータ種別ごとに"サブエージェント"を配置しており、Claude Code sub-agentの優秀さに着想を得て、製品側の研究エンジンも同構造にしています。
事例③ Vulcan Technologies（S25）
これは最も象徴的なケースです。非エンジニア2名で"州政府プロジェクトを受注"しました。400年積み上がった複雑な規制コードをAIで解析し、住宅価格を平均24,000ドル削減することに成功しました。州知事がVulcanの成果を受けて「AI規制レビュー義務化」の行政命令を発動するまでに至りました。
彼らは「言語能力×論理整理力」があれば誰でもClaude Codeで開発できると主張しています。実際、4ヶ月で政府契約獲得＋$11M調達を達成し、技術者1名でも高速スケールを実現しています。
9.4 Claude Codeがもたらす"新しい創業の形"
これらの事例から見えてくるのは、技術力・チーム規模・時間といった従来のハードルが消失しつつあるということです。勝負の決め手は「明確な思考」「構造化」「AIとの協働設計」に変わっています。これが"新しいビルダーのアドバンテージ"です。
実際、数十億ドル規模のSaaSを約35分でコピーし、コストは約100分の1という事例も報告されています。私自身もいくつか「コピー」を試していますが、思っている以上に"それっぽいもの"は普通に作れます。
重要なのは、以下の3点です。
どの領域のツールを
どこまでコピーし
どう差別化するか
特に分かりやすい戦略が、「低コスト・低リソース運用 × 圧倒的低価格」です。極論、今伸びているSaaSを10分の1のコスト・価格で提供できれば、市場を一気に巻き返せる可能性があります。
※営業やサポート前提のBtoB SaaSではなく、PLG型の勝手にプロダクトのみで売れていくサービスが前提です。
2026年はSaaSのコピーモデルが増えそうです。この海外事例は、それが"机上の空論ではない"ことを示す、非常に分かりやすいデモだと思います。
9.5 私の感想
この記事を書くにあたって、改めてClaude Codeの可能性の大きさを実感しました。
私がClaude Codeを使い始めたきっかけは、単純に「作業効率を上げたい」という動機でした。しかし、使い込んでいくうちに、これは単なる効率化ツールではなく、開発の民主化を実現するツールだと気づきました。
非エンジニアが政府プロジェクトを受注できる時代。1人CTOでも企業級のプロダクトを構築できる時代。これは数年前には想像もできなかったことです。
一方で、課題も感じています。先述の通り、デザインやUXの領域はまだ人間のセンスに依存しています。また、Claude Codeで「それっぽいもの」は作れても、本当に価値のあるプロダクトを作るには、ドメイン知識や顧客理解が不可欠です。AIは実装を加速させますが、何を作るべきかを決めるのは、依然として人間の仕事です。
私が特に重要だと思うのは、Boris Cherny氏が強調していた「検証ループ」の考え方です。Claudeに検証手段を与えることで品質が2〜3倍向上するという話は、AIとの協働において本質的な示唆を与えてくれます。AIを「使う」のではなく、AIと「協働」する。そのためには、適切なフィードバックループを設計することが重要です。
ただ、１回の体験は１００回のリサーチや思考を凌駕することもあるので、まずは自分の自己紹介サイトでも良いので、一度Claude Codeを使ってみることを強くおすすめします。
失敗しても良い環境や成果物で沢山、経験を積んで不明な点が出れば、ひたすらにAIに尋ねる。そんな進め方で良いかと思います。
皆様の仕事がさらに効率化することを祈ってこの記事を書かせていただきました。参考になっておりましたら、幸いです。
📖 参考資料・出典
公式ドキュメント
Anthropic「Claude Code: Best practices for agentic coding」：https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
Claude Code公式ドキュメント：https://claude.ai/code
Agent Skills公式：https://www.anthropic.com/news/agent-skills
Skillsリポジトリ：https://github.com/anthropics/skills
Chrome拡張機能：https://code.claude.com/docs/en/chrome
ターミナル設定：https://code.claude.com/docs/en/terminal-config
Boris Cherny氏（Claude Code創業者）
X投稿：https://x.com/bcherny
海外記事
Orange AI氏（中国で32万回閲覧）：https://x.com/oran_ge
sankalp氏「A Guide to Claude Code 2.0 and getting better at using coding agents」：https://sankalp.bearblog.dev/my-experience-with-claude-code-20-and-how-to-get-better-at-using-coding-agents/
日本語記事
高橋誠治氏「発表から約2週間、いますぐ使えるAgent Skills 10選」：https://note.com/timakin/n/na8b2789897ea
わさびーふ氏「Claude Code の --dangerously-skip-permissions を安全に使う Hooks 設定」：https://wasabeef.jp/blog/claude-code-secure-bash
ツール・リソース
Node.js：https://nodejs.org/en/download/
Git for Windows：https://git-scm.com/install/windows
Claude Code Now：https://claudecodenow.com/
智谱プラットフォーム：https://open.bigmodel.cn/
Codingプラン購入：https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=KSGMCBOXUT
SkillsMP（マーケットプレイス）：https://skillsmp.com/
wshobson/agents：https://github.com/wshobson/agents
obra/superpowers：https://github.com/obra/superpowers
おわりに
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最後までお読みいただき、ありがとうございました🙌
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