概要
AIコーディングによる開発加速で低下する人間の注意力を補うため、設計、git pre-commit、push protection、そしてAIエージェントのフックを組み合わせた4層のシークレット漏洩防御策を提案する。
詳細内容
AIコーディングの普及により開発スピードが向上する一方で、人間によるレビューが追いつかず、機密情報（シークレット）を誤ってコミットしてしまうリスクが高まっています。本記事では、筆者の失敗体験に基づき、「注意力を資源」と定義した上で、仕組みによって機密情報を守るための4つの防御層を解説しています。
1. **設計層**: 機密を含むファイルを最初から`.gitignore`の対象ディレクトリに分離し、gitの管理から外す。
2. **git pre-commit層**: `gitleaks`と`lefthook`を用い、コミット時に決定論的なスキャンを強制する。日本語のフィールド名（パスワード: 等）に対応するカスタムルールの設定も推奨。
3. **push protection層**: GitHubの標準機能を利用し、リモートリポジトリへの到達を最終防衛線で阻止する。
4. **Claude Code hook層**: Claude Codeの`PreToolUse`フックを利用し、AIがファイルを書き換える瞬間にスキャンを行い自己修正を促す。
AIに頼り切るのではなく、Gitレベルでの確実な防御を主軸に据え、AIツールを補助的に活用する「AI時代のセキュリティの形」を提示しています。また、万が一漏洩した際の`git filter-repo`による履歴抹消やトークンローテーションの重要性についても詳述されています。