概要
https://zenn.dev/tacoms/articles/552140c84aaefa
詳細内容
## Claude CodeのSub agentsでコンテキスト枯渇問題をサクッと解決できたはなし
https://zenn.dev/tacoms/articles/552140c84aaefa
Claude CodeのSub agentsは、コンテキスト枯渇問題を解決し、複雑なAIコーディングタスクの精度と効率を大幅に向上させます。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Claude Code, サブエージェント, コンテキスト管理, AI開発ワークフロー, 品質保証]]
Zennのこの記事は、Claude Codeの新機能「Sub agents」を用いて、LLM開発で頻繁に発生するコンテキスト枯渇問題を解決した実践事例を詳述しています。筆者はVibe Codingで構築中のTypeScript製AIチャットボット開発において、大規模なリファクタリングや厳格な品質チェックを行う際、コンテキストウィンドウの自動圧縮（auto-compact）が頻繁に発生し、AIが生成するコードやテストの品質が著しく低下するという深刻な課題に直面していました。具体的には、重複したテストの生成やテストパス失敗が多発し、開発効率を阻害していたのです。
この問題に対処するため、筆者は「quality-checker」（品質チェック専門）、「task-decomposer」（開発計画をタスクに分解）、「task-executor」（タスク実行と進捗管理）という3つの専門Sub agentsを導入。まずtask-decomposerが開発計画を1コミット粒度の独立したタスクに細かく分解し、次にtask-executorがそのタスクを順次実行、最後にquality-checkerが包括的な品質チェック（Biome、Lint、TypeScriptエラー、テストカバレッジなど）を行うという、連携型のワークフローを構築しました。
このモジュール化されたアプローチにより、各Sub agentがそれぞれの役割に集中し、必要なコンテキストのみを保持するため、全体のコンテキストウィンドウを効率的に管理できるようになりました。結果として、コンテキスト枯渇によるAI出力の劣化が劇的に抑制され、特に複雑な作業におけるAIの生成精度と信頼性が向上したと報告されています。本稿は、LLMベースの開発における共通のボトルネックを具体的な技術とアーキテクチャで克服する方法を示しており、大規模プロジェクトや複雑なタスクにおけるAI駆動型開発の安定性と効率化を目指すエンジニアにとって、実践的な示唆に富む内容です。