概要
https://speakerdeck.com/schroneko/context-engineering
詳細内容
## Claude Code の Context Engineering
https://speakerdeck.com/schroneko/context-engineering
AIを活用した開発において、Claude Codeのような大規模言語モデルの性能を最大限に引き出すためのコンテキスト設計の重要性を解説する。
[[Context Engineering, Claude Code, AI Coding, Developer Workflow, Prompt Engineering]]
本発表は、AIを用いたコーディング、特にClaude Codeのような大規模言語モデル（LLM）を活用する際に不可欠となる「コンテキストエンジニアリング」の概念とその実践方法に焦点を当てています。コンテキストエンジニアリングとは、LLMがタスクを正確に理解し、高品質なコードを生成するために、適切な情報（コードスニペット、エラーログ、設計ドキュメント、既存の規約など）を効果的に与える技術です。これにより、AIの出力精度が飛躍的に向上し、開発者はより効率的に作業を進めることができます。単にプロンプトを記述するだけでなく、AIが参照すべき関連情報を体系的に整理し、提供することの重要性が強調されています。
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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「コンテキストエンジニアリング」は、AI時代の開発ワークフローにおいて極めて重要なスキルになりつつあります。単にAIに「これを作って」と指示するだけでなく、プロジェクトの構造、既存のコードベース、特定の技術スタック、そしてチームのコーディング規約といった「文脈」をAIに正確に伝える能力が、AIの真価を引き出す鍵となります。これにより、AIは単なるコード生成ツールではなく、プロジェクトのコンテキストを理解した上で、より高品質で整合性の取れたコードを提案する「賢い同僚」へと進化します。将来的には、このコンテキストエンジニアリングの巧拙が、開発チームの生産性とコード品質に直接影響を与える主要な差別化要因となるでしょう。私たちは、AIに「何を」させるかだけでなく、「どのように」理解させるかに、より深く注力する必要があります。