概要
https://izanami.dev/post/11c5067c-d2f9-4945-8944-0d1c20c1263d
詳細内容
## kiroを参考にして作成したCLAUDE.md
https://izanami.dev/post/11c5067c-d2f9-4945-8944-0d1c20c1263d
AIの過剰な機能実装や要件無視を防ぐため、Amazonの「kiro」から着想を得たシンプルかつ効果的な4段階プロセスをClaudeに適用する方法を提案する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 85/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI Coding, Prompt Engineering, Workflow Optimization, Claude, LLM Control]]
多くのWebアプリケーションエンジニアは、AIによる過剰な機能実装、不適切なエラーハンドリング、あるいは要件を無視したコーディングによって、日々の開発で手戻りや新たなバグに悩まされています。この記事は、AmazonのAIエディタ「kiro」から着想を得た、ClaudeなどのAIコーディングアシスタントの「暴走」を防ぐためのシンプルかつ効果的な4段階プロセスを提案します。
このプロセスをClaudeに導入することで、AIが指示された分析（例えば月次推移グラフの作成）のみを実行し、20種類以上のグラフ生成や機械学習モデルの勝手な構築といった過剰な実装を防ぎます。各段階で人間による確認が入り、分析の方向性を都度軌道修正できるため、AIが要求を逸脱するリスクを大幅に低減します。結果として、処理の流れが明確になり、事前に把握することが可能になります。
導入方法は非常に簡単で、プロジェクトのルートディレクトリに`CLAUDE.md`ファイルを作成し、記事で示される簡潔な指示をコピー&ペーストするだけです。筆者は、これまで詳細なルールをAIに与えても抜け漏れが発生しがちだった経験から、この分量が少なく汎用性の高いアプローチが体感的に最も効果的であったと述べています。これは、AIの能力を最大限に引き出しつつ、開発者の意図から逸脱させないための実践的なプロンプトエンジニアリングおよびワークフロー最適化の知見であり、日々の開発効率と品質向上に直結します。
また、記事の追記では、完了したタスクの記録用として`complete.md`を用いる運用にも触れており、これもAIを用いた開発ワークフローの細やかな配慮がうかがえます。AIを活用しつつもその制御に悩むWebアプリケーションエンジニアにとって、本記事の提案はAIとの協調作業におけるフラストレーションを減らし、より予測可能で生産的な開発フローを築くための貴重な示唆となるでしょう。