概要
https://zenn.dev/aki_think/articles/66f6fc7530467a
詳細内容
## ClaudeCodeで挑むコンテキストエンジニアリング実践
https://zenn.dev/aki_think/articles/66f6fc7530467a
ClaudeCodeのサブエージェント機能を活用することで、LLM開発におけるコンテキスト汚染を防ぎ、効率的かつ質の高い開発を実現する実践的な方法を解説する。
**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**: [[コンテキストエンジニアリング, ClaudeCode, LLM開発ワークフロー, サブエージェント, プロンプトエンジニアリング]]
LLMの進化に伴い、開発現場でのAI活用はプロンプトエンジニアリングから「コンテキストエンジニアリング」へと重心を移している。AIの推論能力が向上した今、重要なのは「何を渡し、何を渡さないか」という文脈の設計である。LLMのコンテキストウィンドウの限界や、不要な情報蓄積による性能劣化といった根本問題への対処が、AI協働開発の成否を分ける。
特に、要件定義から不具合修正に至る開発ワークフローでは、過去のやり取りがコンテキストを汚染し、コード生成やレビューの精度を低下させる問題が発生しやすい。
本記事は、この「コンテキスト汚染」に対する実践的な解決策として、ClaudeCodeの「サブエージェント」機能を提示する。サブエージェントは、メインプロセスからコンテキストを完全に独立させる「純粋関数」のように動作する。これにより、実装計画の立案、不具合調査、プルリクエストの作成・レビューなど、特定のタスクをクリーンな環境で実行できるため、不要な情報がメインプロセスに持ち込まれることを防ぎ、過去のバイアスなく客観的で高品質な成果物を生み出す。
さらに、サブエージェントはClaude OpusとSonnetといったモデルをタスクに応じて使い分け、効率とコストを最適化する。タスクの適切な分解、結果のみを求めるタスクの特定、そしてコンテキスト汚染時の外部保存とリセットといった実践的なベストプラクティスは、実務におけるAI協働開発の質を確実に向上させるだろう。コンテキストエンジニアリングはLLMの制約への挑戦であり、ClaudeCodeのサブエージェントは開発者がその挑戦に打ち勝つための強力なツールであることを明確に示している。