概要
https://zenn.dev/ueshiii/articles/6b7561f1a1daae
詳細内容
## Anthropicが提案するClaude Codeのベストプラクティス
https://zenn.dev/ueshiii/articles/6b7561f1a1daae
Anthropicは、AIを単なるコード生成ツールではなく、思考、設計、改善を共に行うパートナーとして活用する「Agentic Coding」のベストプラクティスを提唱する。
[[Agentic Coding, Claude Code, 開発ワークフロー, AIとの協調, プロジェクト理解]]
この記事は、Anthropicが提唱するClaude Codeのベストプラクティスを解説し、AIを単なるコード生成ツールではなく、思考、設計、改善を共に行う「Agentic Coding」のパートナーとして活用する重要性を強調しています。
Agentic Codingの第一歩は、AIにプロジェクトを深く理解させることです。これは、新規プロジェクトでは対話的に、既存プロジェクトでは`/init`コマンドで自動生成できる`CLAUDE.md`ファイルを通じて行われます。このファイルは、AIにとっての「取扱説明書」であり、開発フロー、Git運用、API仕様、過去の設計判断などを段階的に記述することで、AIの理解度を高めます。
Anthropicは、効果的なAI活用のため、以下の3つの主要なワークフローを推奨しています。
1. **探索、計画、コーディング**: 既存コードの探索から始め、AIと共に実装計画を立て、段階的にコードを記述することで、設計ミスを減らし、実装の方向性を明確にします。
2. **テスト駆動開発 (TDD)**: まずテストを記述することで要件を明確にし、早期にバグを発見し、リファクタリングの安全性を高めます。
3. **ビジュアルイテレーション**: UI開発において、デザインモックアップなどの視覚的目標を設定し、実装、スクリーンショットによる比較、そして2〜3回の反復を通じて改善することで、デザインの忠実度を高めます。
さらに、効果を最大化するためのヒントとして、明確で具体的な指示の提供、AIが誤った方向に進んだ場合の早期修正、AIとのコミュニケーションにおいて「なぜ」を共有すること、中間チェックポイントの設定、そして会話が散漫になった際の`/clear`コマンドによるコンテキストリセットが挙げられています。複雑なタスクにはチェックリストを活用し、「完了」の定義を明確にすることも重要です。
これらのプラクティスは、AIを単なるツールとしてではなく、開発プロセス全体に深く関与する共同作業者として位置づけることで、より高品質で効率的な開発を実現することを目指しています。
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**編集者ノート**: Webアプリケーションエンジニアの視点から見ると、この記事が提唱する「Agentic Coding」は、今後の開発ワークフローの標準となる可能性を秘めています。特に、`CLAUDE.md`によるAIへのプロジェクト理解の深化は、新規参画者がオンボーディングする際の手間を劇的に削減し、AIがより複雑なタスクを自律的にこなすための基盤を築きます。TDDやビジュアルイテレーションといった既存のベストプラクティスをAIとの協調に組み込むことで、開発者はより本質的な設計やアーキテクチャに集中できるようになるでしょう。将来的には、AIがコードベース全体を理解し、リファクタリング提案からテスト生成、さらにはデプロイまでをシームレスに支援する「自律型開発エージェント」が主流となり、エンジニアの役割は「AIの監督者」へとシフトすると予測します。