Claude Codeを聞いたことがあるかもしれませんし、コードを書いたりドキュメントを修正したりするために使ったこともあります。 しかし、もしAIが「一時的なツール」ではなく、開発プロセスの完全な一員、あるいは自動化されたコラボレーションシステムであれば、どのようにあなたの働き方を変えるのか考えたことはありますか?
Claude Codeの父であるBoris Chernyは、ツールを効率的に使いこなしていること、そして彼とチームがClaudeを実際のエンジニアリングプロセス全体に統合しているかについて非常に詳細なツイートを書きました。
Claude Codeの父が明かす：どうやってClaudeをあなたの「バーチャル開発チーム」に変えるか？
ヌル
原文:Claude Codeの開発者、ボリス・チェルニー
コンパイル&組織:Xiaohu AI
Claude Codeを聞いたことがあるかもしれませんし、コードを書いたりドキュメントを修正したりするために使ったこともあります。 しかし、もしAIが「一時的なツール」ではなく、開発プロセスの完全な一員、あるいは自動化されたコラボレーションシステムであれば、どのようにあなたの働き方を変えるのか考えたことはありますか?
Claude Codeの父であるBoris Chernyは、ツールを効率的に使いこなしていること、そして彼とチームがClaudeを実際のエンジニアリングプロセス全体に統合しているかについて非常に詳細なツイートを書きました。
この記事では、彼の経験を体系的に要約し、一般向けの解釈を行います。
ボリスはどのようにしてAIを自身のワークフローの自動化パートナーにしたのでしょうか?
主なポイント:
彼は以下のワークフローを紹介しました:
Claudeの使い方:
複数のClaudeを同時に使う:端末とウェブページで5~10セッションを開いてタスクを並行処理し、携帯電話のClaudeも使います。
デフォルト設定を無差別に変更しないでください:Claudeは箱から出してすぐに動作するので、複雑な設定は必要ありません。
最も強力なモデル(Opus 4.5)を使いましょう。少し遅いですが、より賢く、トラブルも少なくなります。
コードを書く前に計画する(計画モード):Claudeが書く前に明確に考えさせ、高い成功率を得られます。
コードを生成した後は、エラーを避けるためにフォーマットを確認するツールを使いましょう。
クロードをどんどん賢くする方法:
チームは「知識ベース」を維持しています。クロードが何か間違ったことを書いたときは経験を加え、次は同じことをしません。
PRを書く際にClaudeを自動的に学習させる:ClaudeにPRを読み、新しい使い方や仕様を学習させます。
よく使われるコマンドはスラッシュコマンドになり、クロードは自動的に呼び出せるため、単調な作業を省きます。
「サブエージェント」を使って、コードの簡略化や機能検証などの固定されたタスクを処理してください。
権限の管理方法:
権限をスキップする代わりに、セキュアコマンドを自動で渡すように設定しましょう。
Claudeのワークフローを複数のデバイス(ウェブ、端末、モバイル)で同期させます。
最も重要なポイント:
Claudeに「検証メカニズム」を用意して、書く内容が正しいかどうか確認できるようにしてください。
例えば、Claudeは自動的にテストを実行し、ブラウザを開いてウェブページをテストし、機能が動作するかどうかを確認します。
Claude Codeは「ツール」ではなく「パートナー」です
ボリスはまず核心的な考え方を伝えます。クロード・コードは静的なツールではなく、あなたと共に働き、絶えず学び、共に成長できる知的な仲間です。
複雑な設定はあまり必要なく、箱から出した直後に強力です。 しかし、より良い使い方を作るために時間を投資する意欲があれば、その効率向上は指数関数的です。
モデル選択:最も賢いものを選び、最速ではない
ボリスはクロードの旗艦モデルであるOpus 4.5 + Mindset(「思考を伴う」)をすべての開発タスクに使用しています。
このモデルはソネットより大きく遅いですが、以下の通りです:
より包括的です
道具を使うと良い
繰り返しの指導ややり取りの必要もありません
全体的に見て、高速モデルを使うよりも時間の節約になります
啓蒙:本当の生産効率は実行の速さではなく、「ミスが減り、再作業が少なく、説明が繰り返されることを減らす」ことにあります。
Claudeを開くと、多くの人は直感的に「インターフェースを書いてくれ」や「このコードをリファクタリングしてください」と入力します… クロードは通常「いくつか書きます」が、しばしば誤った方向に進んだり、論理を見落としたり、要件を誤解したりします。
ボリスの最初のステップは、クロードにコードを書くよう頼んだことはありませんでした。 彼はプランモデルを用い、まずClaudeと協力して実装アイデアを開発し、その後実行段階に進みます。
どうやってそれを成し遂げたのか?
PRを開始する際、BorisはClaudeに直接コードを書かせず、Planモードを使用します。
目標を説明
クロードと計画を立てる
各ステップを確認する
クロードに手書きで書かせましょう
「APIにスロットリングを追加する」などの新機能を実装する必要があるときは、Claudeにステップごとに確認します。
ミドルウェアで実装されているのか、それとも論理的に組み込まれているのか?
現在のスロットリング設定は動的に変更が必要ですか?
ログは必要ですか? 故障した場合、何が返ってくるのでしょうか?
この「プラン交渉」プロセスは、二人で「施工図面」を描くのに似ています。
クロードが目的を理解すると、ボリスは「自動編集承認」モードをオンにし、これによりコードの修正、PRの提出、時には手動確認の必要性さえ必要とせずに済みます。
「クロードのコードの質は、コードを書く前にあなたが同意するかどうかにかかっています。」 —— ボリス
啓示:クロードのミスを繰り返し補うのではなく、最初から明確なロードマップを描きましょう。
概要
プランモデルは時間の無駄ではなく、安定した実行のための事前交渉です。 どんなにAIが強力でも、「はっきり言う」ことも必要です。
ボリスはクロード一人だけを使ったわけではない。 彼の日課はこんな感じです:
ターミナルで5つのローカルClaudeを開き、セッションごとにリファクタリング、テスト作成、バグ処理などのタスクに割り当てられます。
ブラウザでローカルレベルと並行してさらに5〜10個のClaudesを開きます
いつでもスマホのClaude iOSアプリを使ってタスクを起動できます
各Claudeインスタンスは「専任アシスタント」のようなもので、コードを書く者もいればドキュメント完成を担当する者、そして長期間バックグラウンドでテストタスクを行う者もいます。
クロードが入力を待つとすぐに通知されるようにシステム通知も設定していた。
なぜこんなことをするのか?
クロードの文脈は局所的であり、「一つの窓で全てをやる」という表現には適していません。 ボリスはクロードを複数のキャラクターに分割して並行して作業させ、待ち時間を短縮し、もう一方のキャラクターを「メモリに干渉」させます。
また、システム通知を通じて「Claude 4は返信を待っています」「Claude 1はテスト終了」と自分に言い聞かせ、これらのAIをマルチスレッドシステムを管理するかのように管理しています。
類推理解
5人の賢いインターンと隣に座り、それぞれがタスクを担当していると想像してみてください。 すべてを最後までやる必要はなく、重要な瞬間に「人をカット」して作業をスムーズに進めればいいのです。
示唆:Claudeを複数の「バーチャルアシスタント」として異なるタスクを実行させることで、待ち時間やコンテキスト切り替えコストを大幅に削減できます。
1日に何十回も行うワークフローがあります:
コードを修正→コミット→プッシュ→PRを作成します
ビルド状況を確認し→アップデートの問題をチームに通知→
ウェブおよびオンプレミスの複数のセッションへの同期変更
ボリスは毎回クロードに「コミットして、プッシュして、そしてPRを作ってほしい」と促したくはない。
彼はこれらの操作をスラッシュコマンドにまとめています。例えば:
/コミットプッシュ
これらのコマンドの背後には、.claude/commands/フォルダに保存されたBashスクリプトのロジックがあり、Git管理に追加され、チームメンバーが利用しています。
クロードはこれらのコマンドをどのように使っているのでしょうか?
Claudeはこのコマンドに遭遇すると、単に「コマンドを実行する」だけでなく、そのワークフローを理解し、中間ステップを自動的に実行し、パラメータを事前入力し、繰り返しの通信を回避できます。
重要なポイントを理解する
SlashコマンドはClaudeにインストールする「自動ボタン」のようなものです。 タスクフローを理解するように訓練し、ワンクリックで実行できます。
「命令で時間を節約できるだけでなく、クロードもそうだ。」 —— ボリス
啓示:入力プロンプトを毎回繰り返さず、高頻度のタスクをコマンドに抽象化し、あなたとクロードが協力して「自動化」できます。
ボリスのチームは.claudeの知識ベースを維持し、Git管理に参加しています。
これはクロードの「内部ウィキペディア」のようなもので、次のように記録されています:
正しい書き方とは何か
チームが合意したベストプラクティスとは何か
どの問題を修正すべきでしょうか?
Claudeはこのナレッジベースを自動的に参照し、文脈を理解しコードスタイルを決定します。
クロードが何か悪いことをしたとき、どうすればいい?
クロードが論理を誤解したり間違えたりすると、教訓を加えます。
各チームは独自のバージョンを維持しています。
全員が編集に協力し、クロードはこの知識ベースをもとにリアルタイムで判断を下します。
例えば：
もしClaudeが間違ったページ割り当てロジックを書き続ければ、チームは正しいページング標準をナレッジベースに書き込むだけで、すべてのユーザーが将来的に自動的に恩恵を受けます。
ボリスのアプローチ:叱らず、消さず、「一度きりトレーニング」する:
このコードを書くのではなく、ナレッジベースに追加しています
クロードは次回は同じ過ちを繰り返さない。
さらに、この仕組みはボリス一人で維持されているのではなく、チーム全体が毎週貢献・修正しています。
啓蒙:AIを用いて、全員だけでなく「集合的記憶」のシステムを構築するために。
ボリスはコードレビューを行う際にPRをよく@Claudeします。例えば:
@.claude はこの関数をナレッジベースに追加しました
GitHub Actionsと連携することで、Claudeはこの変更の意図を自動的に学習し、内部知識を更新します。
これは「Claudeを継続的にトレーニングする」のと似ており、各レビューがコードに合致するだけでなく、AIの能力も向上させます。
これはもはや「メンテナンス後」ではなく、AIの学習メカニズムを日々のコラボレーションに統合しています。
チームはコードの品質向上のためにPRを使い、同時にClaudeは知識を向上させます。
示唆:PRは単なるコードレビューのプロセスではなく、AIツールが進化する機会でもあります。
主要なタスクプロセスに加え、Borisは一般的な二次的なタスクを処理するための複数のサブエージェントも定義しています。
サブエージェントは自動的に動作するモジュールであり、例えば:
コードシンプル化:クロードがコードを書き終えた後、自動的に構造を効率化します
verify-app:新しいコードが利用可能かどうかをフルテストで確認してください
log-analyzer:エラーログを分析し、問題を迅速に特定します
これらのサブエージェントはプラグインのようにClaudeのワークフローに自動接続し、繰り返しのプロンプトを必要とせずに自動かつ協調的に動作します。
啓示:サブエージェントはクロードの「チームメンバー」であり、クロードは助手から「プロジェクトコマンダー」へと昇進します。
クロードは一人の人間ではなく、チームを率いる小さなマネージャーです。
チーム内で全員が統一されたスタイルでコードを書くのは簡単ではありません。 Claudeは強力な生成能力を持っていますが、必ずインデントの悪さや空白行の増加などの細部の欠陥が発生します。
Borisが行うのはPostToolUse Hookを設定することです。
簡単に言えば、これはクロードが「タスク完了」後に自動的に呼び出す「後処理フック」です。
その役割には以下が含まれます:
コードのフォーマットを自動的に修正
補足欠損注
CIハングを避けるためにlintエラーを処理してください
このステップは通常複雑ではありませんが、非常に重要です。 記事を書いた後に再びGrammarlyを起動するのと同じように、提出された作品は安定して整頓されています。
AIツールにとって成功の鍵は、生成力よりも仕上げ能力にあることが多いです。
ボリスは、Claudeコードのパラメータを使っていないことを明確にしています。これはコマンド実行時にすべての権限プロンプトをスキップできるパラメータです。
便利に聞こえますが、誤ってファイルを削除したり、間違ったスクリプトを実行したりするなど、危険な場合もあります。
彼の代替案は以下の通りです:
/permissions コマンドを使って、どのコマンドが信頼できるかを明示的に宣言する
これらの権限設定を.claude/settings.jsonに書き込む
これらのセキュリティ設定をチーム全体に共有する
これは、例えばClaude用の「ホワイトリスト化」操作の一括を事前に開くようなものです。
「preApprovedCommands」: [
「git commit」
「NPM実行ビルド」
「pytest」
]
クロードはこれらの行動を毎回中断せずに実行します。
この許可メカニズムは、独立したツールというよりはチーム用オペレーティングシステムに近いように設計されています。 彼は/permissions コマンドで一般的な安全なbashコマンドを事前承認し、これらは.claude/settings.jsonに保存されチームで共有されます。
示唆:AI自動化は制御不能になることを意味しません。 セキュリティポリシーを自動化プロセス自体に組み込むことは、まさに工学的な取り組みです。
ボリスはクロードにローカルでコードを書かせるだけではありません。 彼はClaudeをMCP(中央サービスモジュール)を通じて複数のコアプラットフォームにアクセスできるように設定しました:
自動Slack通知(ビルド結果など)
BigQueryのデータ(ユーザー行動指標など)をクエリする
セントリーログのスクレイピング(例:オンライン異常追跡)
どうやってそれを実現するのか?
MCPの設定は.mcp.jsonに保存されます
Claudeは実行時に設定を読み取り、自律的にクロスプラットフォームのタスクを実行します
チーム全体が一連の構成を共有しています
これらすべてはMCP(Claudeの中央制御システム)とClaudeの統合によって行われ、構成は.mcp.jsonに保存されます。
クロードはロボットアシスタントのような存在で、あなたを助けます:
「コードを書き終え→PR→パフォーマンスレビュー→QA→レポートログを通知する」
これはもはや伝統的な意味でのAIツールではなく、エンジニアリングシステムの神経中枢です。
啓示:AIを「エディター内」だけで動かせてはいけません。
システム全体のスケジューラーとして機能します。
実際のプロジェクトでは、クロードは時に次のような長い作業を扱わなければなりません。
ビルド+テスト+デプロイ
レポート生成+メール送信
データ移行スクリプトが実行中です
ボリスのアプローチは非常に巧妙です:
長時間の作業を扱う3つの方法:
Claudeが完成した後、バックグラウンドエージェントを使って結果を検証します
タスク終了時に自動的にフォローアップアクションをトリガーするためにストップフックを使う
@GeoffreyHuntley提案のralph-wiggumプラグインを使って長いプロセス状態を管理する
これらのシナリオで、ボリスは以下を用います:
–permission-mode=dontAsk
または、許可のプロンプトによるプロセスの中断を避けるために、タスクをサンドボックスに置くのも良いでしょう。
Claudeは「常に見守る存在」ではなく、ホスティングにおいて信頼できる協力者です。
示唆:AIツールは短時間かつ高速な運用だけでなく、長期的で複雑なプロセスにも適しています。ただし、それらのための「ホスティングメカニズム」を構築しればの話です。
ボリスの経験で最も重要なことの一つは以下の通りです:
Claudeによる結果の輸出には、その正確性を検証する「検証機構」が必要です。
彼はClaudeに検証スクリプトやフックを追加します:
コードを書いた後、Claudeは自動的にテストケースを実行し、コードの正確性を検証します
ブラウザ内でユーザー操作をシミュレートし、フロントエンド体験を検証します
操作前後のログや指標を自動的に比較
もし通らなければ、Claudeは自動的に修正して再実行します。 過ぎ去るまで。
まるでクロード自身が「クローズドループフィードバックシステム」を持ち込んだかのようです。
これにより、品質が向上するだけでなく、人々の認知的負担も軽減されます。
啓発:AI結果の質を本当に決めるのは、モデルのパラメータの数ではなく、そのモデルのために「結果チェック機構」を設計しているかどうかです。
まとめ:人間を置き換えるのではなく、AIが人間のように協力して働くべきだ
ボリスのアプローチは「隠された機能」やダークテクノロジーに頼らず、Claudeを「チャットツール」から効率的な動作システムコンポーネントへとアップグレードするために巧みに活用しています。
彼のClaudeの使用にはいくつかの主要な特徴があります:
マルチセッション並列性:タスクの明確な分担と高い効率化
プランファースト:プランモードはクロードの目標整合を改善する
知識システムサポート:チームは共同でAIナレッジベースを維持し、継続的に改良しています
タスク自動化:コマンド+サブエージェントを組み合わせ、Claudeがプロセスエンジンのように機能できるように
クローズドループフィードバック機構:Claudeの各出力には検証ロジックがあり、安定かつ信頼性の高い出力を保証します
実際、ボリスのアプローチはAIの新しい活用方法を示しています。
Claudeを「会話アシスタント」から「自動プログラミングシステム」へアップグレードする
人間の脳からの知識蓄積をAIの知識ベースへと変換する
繰り返しの手動作業から、スクリプト化されたモジュール式かつ協働的な自動化ワークフローへと変革する
この方法は闇の魔法に頼らず、工学的能力の表れです。 また、Claudeや他のAIツールをより効率的かつ賢く使う方法も学べます。
「少しは知っているけど信頼できない」とか「いつも自分が書いたコードを直さなきゃいけない」と感じるなら、問題はClaudeにあるのではなく、成熟したコラボレーションの仕組みを与えていないからかもしれません。
Claudeは、使い方次第で資格のあるインターンにも、安定して信頼できるエンジニアリングパートナーにもなり得ます。