概要
https://zenn.dev/ikuraikura/articles/2025-08-02-oss
詳細内容
## 無職が Claude Code を使って 3 週間かけて OSS ライブラリを開発したけど誰も使ってくれなかった話
https://zenn.dev/ikuraikura/articles/2025-08-02-oss
著者は、Claude Codeを駆使した3週間のOSS開発経験を通じて、AIを活用した効率的な開発ワークフローと実践的な技術的知見を詳述します。
**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**: [[AIコーディング, 開発ワークフロー, OSS開発, AIツール活用, 継続的学習]]
著者は、Claude Code、ChatGPT Plus、GitHub Copilotを駆使し、3週間かけてAIとの会話履歴をMarkdownに変換するCLIツールのOSS開発に取り組みました。残念ながら、このツールは誰にも利用されませんでしたが、この記事ではその経験から得られた貴重な知見が共有されています。
記事の核は、AIツールを最大限に活用するための実践的な開発ワークフローと技術的Tipsです。著者は、Claudeの5時間という利用制限サイクルに合わせた生活リズム（1日3サイクル）の調整や、待機時間の有効活用（例えば、AI生成コードのリアルタイムGit差分レビュー）など、効率的な作業方法を詳述。特に、集中力が低下する深夜のリファクタリングは避けるべきと指摘します。
主要な技術的洞察として、以下の点が挙げられます。
* **テスト戦略**: AIが詳細なユニットテストに引っ張られ無意味なコードを生成しやすいため、最小限にとどめ、本質的な統合テストを優先すべき。
* **アーキテクチャ戦略**: Claude Codeはクリーンアーキテクチャやレイヤードアーキテクチャの理解度が高く、静的解析ツールで生成した依存関係図をAIに読み込ませることで、アーキテクチャ違反の修正が効率的になる。
* **リファクタリング**: `plan`モード完了直後にリファクタリングを依頼すると、AIがコンテキストを保持しているため精度が高い。
* **ルール管理**: 自然言語によるルールは作業直前に与えるのが効果的。永続的なルール（リンター等）はGitフックで自動化し、AIが参照すべきファイルやメッセージを工夫することで効率化。
著者は、AIによる開発支援が加速する中で、特定のAIツール活用Tipsはすぐに陳腐化すると考察します。AIが開発効率や学習効率を高める一方で、技術者は「今日一番詳しい」ことよりも「明日も興味を持って学び続けられる」姿勢こそが最大の武器であると強調。このOSS開発は商業的には成功しなかったものの、TypeScriptやパッケージリリース、そして何よりもAIを活用した開発における深い学びと成長の機会となりました。