概要
https://zenn.dev/aun_phonogram/articles/05b4ca7afa3b55
詳細内容
## Claude Codeの性能が落ちたのはあなたの使い方のせいかも
https://zenn.dev/aun_phonogram/articles/05b4ca7afa3b55
Claude Codeのパフォーマンス低下は、ユーザーがコンテキスト管理を最適化し、不要なMCPサーバーや過剰な設定を排除することで改善できると著者は指摘します。
**Content Type**: Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Claude Code, コンテキスト管理, LLM最適化, AIエージェント, プロンプトエンジニアリング]]
多くのユーザーが「Claude Codeの性能が落ちた」「指示通り動かない」「すぐに忘れる」といった不満を感じています。この記事は、その原因がAIツール自体ではなく、ユーザーの誤った使い方にある可能性が高いと指摘します。MCPサーバーや`CLAUDE.md`、`ultrathink`といった便利な機能を「とりあえず全部入れ」することで、作業開始前からコンテキストが圧迫され、AIの性能低下やレート上限到達を早めていると著者は主張します。
この問題の核心は、Claude Codeのコンテキストウィンドウが不要な情報で埋め尽くされることにあります。コンテキストがいっぱいになると、Claude Codeは自動的に会話履歴を圧縮（compact）しますが、この過程で細かい指示や重要な前提条件が抜け落ち、AIが「忘れた」ように見える原因となります。また、コンテキストに余裕がないと、AIが判断に必要な情報を十分に保持できず、精度が低下します。
著者は、以下の具体的な最適化方法を提案しています。
1. **MCPサーバーの確認と絞り込み**: `claude mcp list`コマンドで現在有効なMCPサーバーを確認し、本当に必要なものだけに厳選します。各MCPサーバーは500〜1,000トークン程度を消費するため、無闇に追加するとコンテキストがすぐに埋まります。
2. **コンテキストウィンドウの確認**: `/context`コマンドを使用して、現在のトークン消費状況を定期的に確認します。特に「MCP tools」の消費量に注目し、余裕がある状態を保つことが重要です。
3. **GitHub MCPサーバーの最適化**: GitHub関連のMCPサーバーはトークン消費が大きいため、`X-MCP-Toolsets`ヘッダで必要なツールセット（例: `repos,issues`）のみを指定し、`X-MCP-Readonly: "true"`を設定して読み取り専用にすることで、消費トークンを大幅に削減できます。
4. **`ultrathink`の適切な利用**: 拡張思考モードである`ultrathink`はトークン消費が非常に大きいため、常時有効にするのではなく、どうしても解決できない問題に直面したときのみ使用するよう助言しています。
5. **`CLAUDE.md`の簡潔化**: `CLAUDE.md`ファイルは毎回コンテキストに読み込まれるため、要点だけを簡潔に英語で記述することを推奨しています。人が読むための詳細なドキュメントは、コンテキストに自動で読み込まれない`README.md`に記載すべきだと著者は強調します。
これらの設定を見直すことで、Claude Codeはより快適に、そして期待通りの性能を発揮できるようになります。著者は、すべてを削除する必要はなく、定期的な見直しと不要な機能の削除が効果的であると締めくくっています。