概要
https://zenn.dev/studio_prairie/articles/0c0cc762996079
詳細内容
## Claude Codeを24時間動かす技術
https://zenn.dev/studio_prairie/articles/0c0cc762996079
大規模なコードリファクタリングにおけるClaude Codeの自動停止問題に対し、tmuxとPythonスクリプトを組み合わせた24時間稼働システムがその堅牢な解決策を提示します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 88/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Claude Code, 大規模リファクタリング, tmux, Pythonスクリプト, 自動化ワークフロー]]
大規模なコードリファクタリングにおいて、AIによる自動化は非常に有効ですが、対象ファイル数が膨大になるとClaude CodeのようなAIが途中で停止してしまう課題がありました。本記事は、この問題を解決するため、`tmux`とPythonスクリプトを組み合わせ、Claude Codeを24時間自動稼働させる堅牢なシステム構築事例を紹介します。
開発された`clauder`コマンドは、`tmux`セッション内でClaude Codeを実行し、Pythonスクリプトが5秒ごとにAIの出力内容を監視します。出力に変化がない場合、AIの停止と判断し、セッションを自動的に再起動することで、中断することなく作業を継続させます。これにより、数百ものファイルを対象とするRSpecのテストファイル分割といった大規模なリファクタリング作業を、人の手を介さずに効率的に実行することが可能になります。
このシステムは、`tasks.txt`で処理対象ファイルのリストを管理し、AIが1つ処理を終えるごとにリストから削除します。また、`order.txt`という指示書ファイルを用いることで、AIへのプロンプトを動的に調整し、実行中であっても指示内容を改善できる柔軟性を持たせています。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって、このアプローチは極めて実用的です。AIによるコード生成や改修が大規模な作業で中断されるという共通の課題を解決し、AIをより信頼性の高い自動化ツールとして活用する道を開きます。特に、既存の大規模なレガシーコードベースの改善や、反復的なコード生成タスクにおいて、本システムは開発者の生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。これは、単なるAIツールの利用を超え、AIを開発ワークフローに深く組み込み、その限界を克服するための具体的なエンジニアリング手法を示しています。