概要
https://dev.classmethod.jp/articles/claude-code-local-memory-usage/
詳細内容
## Claude Codeでローカル固有の情報をメモリで扱う方法
https://dev.classmethod.jp/articles/claude-code-local-memory-usage/
Claude Codeでプロジェクト固有のローカルメモリを活用し、秘匿情報や環境固有の設定を効率的に管理することで、開発ワークフローの柔軟性と保守性を向上させる方法を解説する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 79/100 | **Annex Potential**: 76/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Claude Code, ローカルメモリ, 開発環境管理, 設定ファイル, .gitignore]]
「Claude Code」を用いた開発において、Webアプリケーションエンジニアが直面する課題の一つに、ローカル環境固有の情報や、`awsume`プロファイルのような秘匿性の高い設定の効率的な管理があります。これらの情報は共有リポジトリにコミットすることが難しく、かといって個人のグローバルメモリ（`~/.claude/CLAUDE.md`）に集約すると、プロジェクトや状況に応じた設定の管理・更新が煩雑になり、メンテナンス性が著しく低下します。
本記事は、この問題を解決するための「Claude Code」におけるプロジェクトローカルメモリの活用方法を、具体的な手順と共に示しています。その核心は、プロジェクトディレクトリ内に`.claude/project.local.md`のような任意のファイル名でローカルメモリを作成し、これを`.gitignore`に追加してリポジトリ管理外とし、最後にメインの`CLAUDE.md`から直接インポートするという三段階のプロセスです。重要な点として、ローカルメモリファイルは必ずプロジェクト直下に配置し、インポート時にはコードブロックで囲まずにパスを直接記述する必要があります。
このアプローチは、AI駆動開発を行うチームにとって極めて実用的な価値を持ちます。第一に、開発環境に依存する具体的なコマンドプレフィックス（例: AWS開発・本番環境アクセス用の`awsume foo-dev &&`）を、各エンジニアが個別にClaude Codeに認識させられるようになります。これにより、AIがより正確なコンテキストを理解し、個々の開発者のワークフローに最適化された提案を行うことが可能になります。第二に、秘匿情報をGitリポジトリから隔離しつつ、AIが開発に役立つよう活用できるため、セキュリティと利便性を両立させます。これは、クリーンな共有リポジトリを保ちながら、AIコーディングの効率と保守性を向上させるための、具体的なベストプラクティスとして強く推奨される手法です。