概要
https://www.sanity.io/blog/first-attempt-will-be-95-garbage
詳細内容
## First attempt will be 95% garbage: A staff engineer's 6-week journey with Claude Code
https://www.sanity.io/blog/first-attempt-will-be-95-garbage
スタッフエンジニアが、AI（Claude Code）を本番開発ワークフローに統合するための実用的なマルチエージェント戦略を詳述し、アーキテクチャ設計と客観的なコードレビューの重要性を強調する。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 89/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AI開発ワークフロー, LLMエージェント, コードレビュー, コンテキスト管理, コスト対効果]]
サンフランシスコのスタッフエンジニアが、AI（Claude Code）を開発ワークフローに統合する実践的な経験を共有しています。この記事は「AIがすべてを変える」といった誇大宣伝ではなく、本番環境でのAI活用の「厄介な現実」に焦点を当てています。
最も重要なのは、コード生成が一度で完璧になることはなく、通常「3回の試行」が必要であるという考え方です。最初の試行は「95%がゴミ」であるものの、AIがコンテキストを構築し、エンジニアが課題を特定するための貴重な学習機会となります。2回目で詳細を理解させ、3回目でようやく実用的なコードの出発点を得ます。これは、ジュニア開発者の育成に似ており、失敗ではなくプロセスとして捉えるべきだと主張しています。
AIの「記憶喪失」問題への対処として、「Claude.md」ファイルでプロジェクト固有のアーキテクチャやパターン、注意点を提供し、LinearやNotion、GitHub、非本番DBなどのツールと連携させてAIに広範なコンテキストを与える「コンテキスト管理」が鍵となります。これにより、実質的に2回目の試行から始められるようになります。
さらに、著者は複数のClaudeインスタンスを並行して実行し、それぞれを「毎日記憶がリセットされる小規模開発チーム」のように管理する戦略を紹介しています。コードレビュープロセスも進化し、AIが最初にテストカバレッジやバグをチェックし、人間は保守性、アーキテクチャ、ビジネスロジックに集中することで、客観的なレビューが可能になります。
AI利用のコストは月額1000〜1500ドルと高額ですが、機能開発の2〜3倍の高速化、複数開発スレッドの管理、定型コードからの解放という点で、明白な投資対効果（ROI）があることを強調しています。AIの学習問題、自信過剰な間違い、コンテキストウィンドウの限界といった課題も正直に指摘しつつ、ドキュメントの改善や問題の細分化で対処可能としています。
最終的に、コードへの感情的な執着を手放し、「コードは問題解決のための出力に過ぎない」と捉えることで、より客観的な意思決定と効率的な開発が可能になるという、エンジニアの心理的なシフトについても語られています。リーダーに対しては、エンジニアの多様なAIソリューションの試行を奨励し、反復作業から始め、レビュープロセスを調整し、徹底的なドキュメント化を促すことを推奨しています。