Claude Code開発チームが公開した5つの実践テクニック

Anthropicが公式ドキュメントでClaude Code開発チームの「実際の使い方」を公開した。開発者の一人は「6ヶ月以上SQLを1行も書いていない」、別の開発者は「先月一度もIDEを開いていない」と語っている。コードを「書く」仕事から、AIのワークフローを「設計」する仕事へ変わりつつある。

ここでは公開された5つのテクニックを整理し、自分のプロジェクトへの導入方針をまとめる。

1. Parallel Workflows（並列ワークフロー）

開発チームが「一番の生産性向上」と断言したテクニック。

やり方:

git worktreeを3〜5個作成し、それぞれでClaude Codeを起動する
シェルエイリアス（za, zb, zc）を設定して、ワンキーで各worktree間を切り替える
1つが処理中でも別のworktreeで次のタスクを進められるため、待ち時間がゼロになる
「分析専用」のworktreeを用意して、ログ確認やBigQueryだけを実行する使い方もある

導入TODO:

git worktreeのセットアップ
シェルエイリアスの設定
分析専用worktreeの検討

2. Adversarial Reviews（AI同士のレビュー）

Claudeを「部下」ではなく「厳しいレビュアー」として使う。

やり方:

1つ目のClaudeに計画を書かせる
2つ目のClaudeに「シニアエンジニアとしてレビュー」させる
「この変更について厳しく質問して。テストに合格するまでPRを出すな」と指示する

中途半端な修正の後はこう言う:

「今わかっている全てを踏まえて、これを捨てて、エレガントな解決策を実装して」

3. Agentic Architecture（サブエージェント活用）

AIにAIを管理させるアーキテクチャ。

やり方:

リクエストの末尾に「use subagents」と追加すると、Claudeが問題により多くの計算リソースを投入する
個別タスクをサブエージェントにオフロードすると、メインエージェントの文脈を汚さない
フックでOpus 4.5に権限リクエストをルーティングし、安全なものだけ自動承認する

4. CLAUDE.mdで「学習するAI」を作る

開発チームは毎回同じミスを指摘する代わりに、こう言う:

「このミスを二度としないように、CLAUDE.mdを更新して」

ポイント:

Claudeは自分自身のルールを書くのがうまい
時間をかけてCLAUDE.mdを編集し続ける
Claudeのミス率が測定可能なレベルで下がるまで繰り返す
タスク/プロジェクトごとに「notesディレクトリ」を作り、PRごとに更新させる

5. カスタムスキルをgitにコミット

開発チームのルール: 「1日に2回以上やることは、スキルかコマンドにしろ」

実際に使われているスキル例:

/techdebt → セッション終了時に重複コードを検出・削除
/sync → 7日分のSlack・GDrive・Asana・GitHubを一括取得
カスタムエージェント → dbtモデル作成・コードレビュー・devテスト

一度作ったら全プロジェクトで再利用できる。自分だけの「AI武器庫」を構築する発想。

その他の実践テクニック

Plan Mode（計画モード）

いきなりコードを書かせず、まず設計図を完璧にする
うまくいかないときは計画モードに戻る
8割の時間を計画に、2割を実装に

ターミナル環境

開発チームの推し: Ghostty
音声入力を活用する。「タイピングの3倍速で話せる。プロンプトが詳細になる」
macOS: fnキーを2回押し

学習モード

/configで「Learning」出力スタイルを有効化すると、変更の「理由」まで説明してくれる
「このコードを説明するHTMLプレゼンテーションを作って」と指示すると、良いスライドができる

自分のプロジェクトへの導入方針

今回の記事を読んで、以下の2点を優先的に導入する。

git worktreeによる並列ワークフロー: シェルエイリアスを設定し、3つのworktreeで同時に作業できる環境を構築する
TDDスキルの導入テスト: 東大発のTDDスキルを試して、開発ワークフローに組み込めるか検証する

コードを「書く」時間を減らし、AIのワークフローを「設計」する時間を増やす方向に舵を切る。ただし、AI分野に全振りするよりも、AIから遠い領域にAIを適用するほうが競合が少ないという視点も重要だと感じた。