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【Claude Code】メモリ管理と効率的な開発手法~AI を活用した次世代コーディング~

2025/07/22に公開
Claude
Claude Code
tech
 はじめにこちらは7/16に開催されたClaude Codeのイベントにて登壇した資料を元にした記事になります。
https://ai-fest-tokyo.connpass.com/event/360358/
スライドはspeakerdeckに公開していますが、技術記事としてmarkdownでも見たいという声がありましたので、Zennにて公開いたします。
https://speakerdeck.com/developerhost/claude-code-memoriguan-li-toxiao-lu-de-nakai-fa-shou-fa
もし間違っている点などがありましたら優しく教えていただけると助かります。
また、もし参考になったらいいねくれると嬉しいです。

 Claude Code とは？Claude Code は、Anthropic が開発した AI を活用したコーディング支援ツールです。Claude Opus 4 をターミナルに組み込み、コードベースを深く理解し、ルーチンタスクの実行やコードの説明を通じて開発を加速させます。

 メモリ管理術
 Claude Code の「記憶」機能: CLAUDE.md の活用Claude Code は、CLAUDE.mdファイルを通じて「記憶」を管理します。これにより、セッション間でコンテキストを維持し、より賢く、効率的な対話が可能になります。CLAUDE.mdは、Claude Code がプロジェクトの全体像や特定のコンテキストを理解するために非常に重要です。

 CLAUDE.md の種類と配置、そしてその活用例CLAUDE.mdには、配置場所によって 3 つの種類があり、それぞれ異なるスコープで Claude Code にコンテキストを提供します。
プロジェクトメモリ (共有): ./CLAUDE.md

目的: プロジェクト全体で共有される情報や設定を記述します。チームメンバー全員が同じコンテキストで Claude Code を利用できるようにするために使われます。

活用例: プロジェクトの目的、主要な技術スタック、コーディング規約、重要なファイルパス、特定のドメイン知識などを記述します。
# プロジェクト概要

このプロジェクトは、ユーザー管理システムを構築するためのバックエンド API です。
主要技術スタック: Rust, Axum, Tokio, Diesel
データベース: PostgreSQL

# コーディング規約

- Rustfmt を適用すること
- エラーハンドリングは`thiserror`を使用すること
プロジェクトメモリ (個人): ./CLAUDE.local.md

目的: 個人の開発環境に特化した情報や設定を記述します。.gitignoreに追加することで、個人の設定がリポジリにコミットされるのを防ぎます。

活用例: 個人の開発環境のパス設定、特定のデバッグ情報、個人的なメモ、一時的な実験に関する記述など。
# 個人設定

ローカル開発環境の DB 接続情報: postgresql://user:password@localhost/mydb
現在デバッグ中のモジュール: `src/handlers/user.rs`
ユーザーメモリ: ~/.claude/CLAUDE.md

目的: ユーザー全体の設定や、複数のプロジェクトで共通して利用したい情報を記述します。これは、すべての Claude Code セッションに適用されます。

活用例: よく使うコマンド、個人的なコーディングスタイル、特定のライブラリに関する知識、一般的なベストプラクティスなど。
# 共通設定

Rust のエラーハンドリングは常に`thiserror`と`anyhow`を推奨します。
非同期処理には`tokio`を基本とします。
これらのファイルを適切に活用することで、Claude Code がプロジェクトのコンテキストをより深く理解し、的確なサポートを提供できるようになります。
特に、CLAUDE.mdに詳細な情報を記述することで、Claude Code の応答の質と関連性が劇的に向上します。

 効率的な開発手法
 Claude Code を活用した開発ワークフローの最適化Claude Code は、単なるコード生成ツールではなく、開発ワークフロー全体を効率化するための強力なパートナーです。以下に具体的な活用例を挙げます。
ルーチンタスクの自動化と具体例:

例 1: テストコードの自動生成: 「src/lib.rsのadd関数に対する単体テストを生成してください」と指示することで、テストフレームワークに合わせたテストコードを自動生成させることができます。

例 2: リファクタリングの支援: 「この関数をより汎用的にリファクタリングし、エラーハンドリングを改善してください」と指示することで、コードの品質向上を AI に任せられます。

例 3: ドキュメント生成: 「このモジュールの API ドキュメントを生成してください」と指示し、コードベースのドキュメント化を効率化します。
コードベースの深い理解とコンテキスト維持:
Claude Code は、CLAUDE.mdやプロジェクト内のファイルを読み込むことで、コードベース全体の構造、依存関係、既存のパターンを理解します。これにより、部分的な修正だけでなく、全体に整合性の取れた提案が可能です。

例: 複数のファイルにまたがる機能追加の際、「feature-xを実装するために必要な変更を、関連するファイル全てに適用してください」と指示すると、AI がコードベース全体を考慮した変更を提案します。
拡張思考モード (Enhanced Reasoning Mode) の活用:
複雑な問題や、より深い分析が必要なタスクに対しては、Claude Code の「拡張思考モード」を活用します。これは、AI が複数のステップを踏んで推論し、より詳細な解決策を導き出すための機能です。

活用例: 「このパフォーマンスボトルネックの原因を特定し、改善策を複数提案してください。その際、各改善策のトレードオフも考慮してください。」といった、多角的な分析を要するタスクに有効です。
AI とマニュアルの使い分け: 並列開発の促進と Git Worktree の活用
複数の機能を同時に開発したり、異なるアプローチを試したりする際に、git worktreeは非常に強力なツールです。これにより、単一のリポジトリから複数の作業ディレクトリを作成し、それぞれ異なるブランチで作業を進めることができます。Claude Code と組み合わせることで、AI による並列開発をさらに加速させることが可能です。

Git Worktree とは？

git worktreeは、Git リポジリの追加の作業ツリーを作成するコマンドです。これにより、同じリポジリの異なるブランチを同時にチェックアウトし、並行して作業を進めることができます。例えば、メインの開発ブランチで作業しながら、別のブランチで緊急のバグ修正を行ったり、新しい機能を試したりすることが容易になります。

Claude Code と Git Worktree による並列開発の具体例:

以下は、git worktreeを使用して複数のフィーチャーブランチを同時に開発し、それぞれのブランチで Claude Code に異なるタスクを実行させる例です。
# メインプロジェクトのルートディレクトリにいることを確認
pwd
# /path/to/your/main_project

# feature-a ブランチ用の作業ツリーを作成
git worktree add ../project-feature-a feature-a

# feature-b ブランチ用の作業ツリーを作成
git worktree add ../project-feature-b feature-b

# project-feature-a ディレクトリに移動し、Claude CodeでAxum REST APIを実装
cd ../project-feature-a && claude-code "axum REST API実装"

# project-feature-b ディレクトリに移動し、Claude CodeでTokio CLIツールを実装
cd ../project-feature-b && claude-code "tokio CLI ツール実装"
このワークフローでは、以下のメリットがあります。

コンテキストの分離: 各worktreeは独立した作業ディレクトリであるため、Claude Code はそれぞれのプロジェクトのコンテキストに集中して作業できます。これにより、AI の「記憶」が混同されることなく、より的確なコード生成が期待できます。

高速な切り替え: ブランチを切り替える際に、コードベース全体を再ロードする必要がないため、開発環境の切り替えが非常に高速になります。

同時並行作業: 複数のフィーチャーやバグ修正を同時に進めることができ、開発全体のリードタイムを短縮できます。

AI の効率的な活用: 異なる Claude Code インスタンスを立ち上げ、それぞれに特化したタスクを割り当てることで、AI のリソースを最大限に活用し、開発効率を向上させます
このように、git worktreeと Claude Code を組み合わせることで、開発者はより柔軟かつ効率的に複数の開発タスクを並行して進めることが可能になります。最終的には、人間が各worktreeでの変更をメインブランチに統合し、レビューすることで、品質を担保しながら開発速度を向上させます。

 ベストプラクティス: 品質と効率を両立するために
 開発初期からの品質担保ツール導入Claude Code にうまく働いてもらうためには、開発初期から品質を担保するためのツールを導入し、静的解析、フォーマット、リンティングなどを自動化することが重要です。これにより、AI が生成したコードの品質も一定に保たれます。
Bun (JavaScript Runtime & Toolkit):

概要: JavaScript/TypeScript の高速なランタイム、バンドラー、タスクランナー、パッケージマネージャーを統合したツールキットです。Node.js の代替として注目されています。
導入方法:curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
# または npm を使用する場合
npm install -g bun

活用例: bun install で高速なパッケージインストール、bun run test でテスト実行、bun build でバンドルなど、開発の各フェーズで高速化を実現します。
Biome (Formatter & Linter):

概要: JavaScript/TypeScript/JSON/GraphQL/Markdown/CSS に対応したフォーマッターとリンターを統合したツールです。Prettier と ESLint の機能を兼ね備え、高速な動作が特徴です。
導入方法:npm install --save-dev @biomejs/biome
# またはグローバルインストール
npm install -g @biomejs/biome

活用例: biome format . でコードの自動整形、biome lint . で潜在的なバグやスタイル違反の検出を行い、コード品質を均一に保ちます。VS Code などのエディタと連携することで、保存時に自動整形・リンティングを行うことも可能です。

tsgo (TypeScript Native):

概要: Go 言語で再実装された TypeScript コンパイラで、従来のtscと比較して大幅なコンパイル速度の向上が期待されます。大規模な TypeScript プロジェクトでの開発体験を改善します。
導入方法:brew install sxzz/brew/tsgo # Homebrew (macOS/Linux)
# または npm を使用する場合
npm install -g tsgo

活用例: tsgo --project ./src/tsconfig.json のように使用し、TypeScript プロジェクトのビルド時間を短縮します。これにより、開発サイクルが高速化し、AI によるコード生成後の検証も迅速に行えます。


 テスト駆動開発 (TDD) の実践開発の初期段階でエピック（機能の概要）と詳細なテストケースを明確にすることで、AI がより的確なコードを生成し、手戻りを減らすことができます。テスト駆動開発 (TDD) のアプローチは、AI との協調開発において特に有効です。
t-wada 氏が提唱する TDD のサイクル:
TDD は「レッド・グリーン・リファクタリング」という 3 つのステップを繰り返す開発手法です。t-wada 氏（和田卓人氏）は、このサイクルを実践することの重要性を強調しています。
レッド (Red):

目的: 失敗するテストを書く。まだ実装されていない機能の振る舞いを定義し、そのテストが失敗することを確認します。

Claude Code との連携: Claude Code に「この機能のテストコードを書いてください。ただし、まだ実装はしないでください。」と指示し、期待する振る舞いを明確に記述させます。これにより、AI が機能の要件を正確に理解する手助けとなります。

例: 「Calculatorクラスにaddメソッドを追加し、2 つの数値を加算するテストを書いてください。」
グリーン (Green):

目的: テストを成功させる最小限のコードを書く。テストが通るように、必要最低限の実装を行います。この段階では、コードの美しさや効率性は問いません。

Claude Code との連携: Claude Code に「前のステップで書いたテストが成功するように、最小限のコードを実装してください。」と指示します。AI はテストをパスすることに集中し、迅速に機能の実装を進めます。

例: addメソッドを実装し、テストが成功することを確認します。

リファクタリング (Refactor):

目的: コードを改善する。テストが成功している状態を保ちながら、コードの重複を排除したり、可読性を高めたり、設計を改善したりします。外部から見た振る舞いは変えずに、内部構造を改善します。

Claude Code との連携: Claude Code に「テストがすべてパスしていることを確認した上で、このコードをリファクタリングし、より効率的で可読性の高いものにしてください。」と指示します。AI はテストの安全ネットがあるため、安心してコードの改善に取り組めます。

例: addメソッドの実装をより汎用的にしたり、命名規則を整えたりします。

TDD のメリットと Claude Code との相乗効果:

品質の向上: テストを先に書くことで、機能の要件が明確になり、バグの早期発見に繋がります。Claude Code が生成するコードも、テストによって品質が担保されます。

設計の改善: テストしやすいコードは、疎結合で凝集度の高い設計になりやすいです。AI もテストしやすい構造を意識してコードを生成するため、自然と良い設計に導かれます。

自信を持った変更: テストスイートがあることで、コードの変更やリファクタリングを安心して行えます。Claude Code による大規模な変更も、テストによって安全性が保証されます。

AI の「学習」促進: テストコードが AI への具体的な指示となり、AI が期待する振る舞いをより正確に理解できるようになります。これにより、AI の生成するコードの質が継続的に向上します。

 Git Hooks と Lefthook による品質保証Claude Code が生成したコードが、必ずしもプロジェクトの品質基準を満たすとは限りません。また、AI が意図しない変更を行う可能性も考慮する必要があります。そこで、Git Hooks と Lefthook を組み合わせることで、コミット前に自動的にコードの品質チェックを行い、問題があればコミットをブロックする仕組みを導入します。
Git Hooks とは？

Git Hooks は、Git の特定のアクション（コミット、プッシュなど）の前後で自動的にスクリプトを実行する機能です。これにより、コードの品質を強制したり、特定のワークフローを自動化したりできます。
Lefthook とは？

Lefthook は、Git Hooks を管理するための高速で強力なツールです。Go 言語で書かれており、複数のフックを並列で実行できるため、大規模なプロジェクトでも効率的に動作します。pre-commitフックで Lint やテストを実行するのに特に適しています。
Lefthook の導入と設定例:
Lefthook のインストール:# Homebrew (macOS/Linux)
brew install lefthook
# npm (Node.jsプロジェクトの場合)
npm install -g lefthook
lefthook.ymlの作成:

プロジェクトのルートディレクトリにlefthook.ymlファイルを作成し、以下のように設定します。
# .lefthook/lefthook.yml
pre-commit:
  commands:
    lint:
      run: npm run lint # または yarn lint, bun lint
    test:
      run: npm test # または yarn test, bun test
この設定により、git commitを実行する前にnpm run lintとnpm testが実行されます。いずれかのコマンドが失敗した場合、コミットは中断されます。
Lefthook のインストール:

プロジェクトのルートディレクトリで以下のコマンドを実行し、Git Hooks をインストールします。lefthook install

Claude Code との連携:

Claude Code にコード生成や修正を指示した後、コミットを行う際に Lefthook が自動的に品質チェックを行います。これにより、AI が生成したコードがプロジェクトの品質基準を満たしているかを確認し、問題があれば開発者が手動で修正する機会が与えられます。これは、AI の「記憶」が完璧ではない場合でも、最終的なコード品質を保証するための重要なガードレールとなります。

 コンテナ上での開発環境構築Claude Code はシェルコマンドを実行する能力を持つため、意図せずローカル開発環境を破壊してしまうリスクがあります。このリスクを軽減し、開発環境の一貫性を保つために、コンテナ（特に Dev Containers）上で Claude Code を使用することを強く推奨します。
コンテナ開発のメリット:

環境の隔離: Claude Code が実行するコマンドや生成するファイルはコンテナ内に閉じ込められるため、ホストマシンへの影響を最小限に抑えられます。

環境の一貫性: チームメンバー全員が同じ開発環境を共有できるため、「私のマシンでは動くのに…」といった問題を解消できます。

依存関係の管理: プロジェクトに必要なツールやライブラリをコンテナイメージに含めることで、環境構築の手間を削減できます。

セキュリティ: AI が実行する可能性のある危険なコマンドからホストマシンを保護します。
Dev Containers (VS Code) を用いたセットアップ例:

Dev Containers は、VS Code の拡張機能で、Docker コンテナを開発環境として利用するための強力なツールです。
Docker のインストール:

Docker Desktop (Windows/macOS) または Docker Engine (Linux) をインストールします。
VS Code の拡張機能インストール:

VS Code で「Dev Containers」拡張機能をインストールします。
.devcontainerディレクトリの作成:

プロジェクトのルートディレクトリに.devcontainerディレクトリを作成し、その中にdevcontainer.jsonとDockerfileを作成します。
Dockerfileの例:

ベースとなるイメージと、Claude Code の実行に必要な依存関係をインストールします。ここでは Python の例を示しますが、プロジェクトの言語に合わせて変更してください。
# .devcontainer/Dockerfile
FROM python:3.9-slim-buster

# 必要なパッケージをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git \
    curl \
    unzip \
    sudo \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Claude Code CLIのインストール (Anthropicの公式ドキュメントを参照)
# 例: curl -sL https://claude.ai/install.sh | bash
# または Dev Container Feature を利用することも可能
# RUN curl -sL https://claude.ai/install.sh | bash

# ユーザーの作成と権限設定 (必要に応じて)
ARG USERNAME=vscode
ARG USER_UID=1000
ARG USER_GID=1000
RUN groupadd --gid $USER_GID $USERNAME \
    && useradd -s /bin/bash --uid $USER_UID --gid $USER_GID -m $USERNAME \
    && usermod -aG sudo $USERNAME
USER $USERNAME

WORKDIR /workspace
devcontainer.jsonの例:

Dev Container の設定を定義します。Dockerfileへのパス、VS Code の拡張機能、ポートフォワーディングなどを設定できます。
// .devcontainer/devcontainer.json
{
  "name": "Claude Code Development Environment",
  "build": {
    "dockerfile": "Dockerfile",
    "context": "."
  },
  "customizations": {
    "vscode": {
      "extensions": [
        "ms-vscode.remote-explorer",
        "ms-vscode.remote-containers",
        "ms-python.python",
        "ms-toolsai.jupyter"
      ]
    }
  },
  "remoteUser": "vscode",
  "postCreateCommand": "claude-code auth", // コンテナ作成後にClaude Codeの認証を行う
  "forwardPorts": [8000] // 必要に応じてポートフォワーディングを設定
}

Dev Container の起動:

VS Code でプロジェクトを開き、左下隅の緑色のアイコンをクリックするか、コマンドパレット (Ctrl+Shift+P) から「Remote-Containers: Reopen in Container」を選択します。これにより、コンテナがビルドされ、その中で開発環境が起動します。

注意点:
Claude Code の認証は、コンテナを再起動するたびに必要になる場合があります。これは、認証情報がコンテナ内に保存されるためです。この課題を解決するために、認証情報を永続化する方法を検討するか、postCreateCommandで自動認証を行うスクリプトを記述するなどの工夫が必要です。
Anthropic は公式の Dev Container Feature を提供しているため、それを利用するとより簡単にセットアップできる場合があります。詳細は Anthropic のドキュメントを参照してください。


 継続的な学習と改善Claude Code の利用を通じて得られた知見（AI がうまく機能したパターン、失敗したパターン）をチーム内で共有し、CLAUDE.mdの改善やプロンプトエンジニアリングのノウハウを蓄積していくことが、長期的な効率化に繋がります。

フィードバックループの構築: AI が生成したコードに対するレビューとフィードバックを積極的に行い、その結果を次回の AI への指示に活かすことで、AI の「学習」を促進し、より質の高いコード生成を促します。

 Claude Code を用いた開発フローRequirement / 機能要件の書き出し
Design / 詳細設計
Task list / 個別のタスク

 1. Requirements
 機能要件の書き出し
目的を明確化
ex. 「ユーザー認証」「データ可視化」


非機能要件も記載
パフォーマンス、セキュリティ、可観測性


Acceptance Criteriaを定義
具体的なテスト可能条件


ドキュメント化
Markdown や Wiki で共有


 2. Design
 詳細設計
システム構成図を書く
モジュール間の依存を可視化


データフローを整理
入力 → 出力の流れ


アルゴリズム選定
Claude Code に投げるプロンプト構造を定義


 3. Task List
 個別のタスク化要件・設計を チケット に分解
#123 「ユーザー登録 API 実装」
#124 「プロンプトテンプレート作成」


優先度・見積もり を添付
CI/CD パイプラインに組み込み
ここでようやく Claude Code にて実装させる
「#123 のユーザー登録 API を実装するコードを生成してください」
「#124 のプロンプトテンプレートを作成してください」


 このフローのメリット
スコープコントロール
要件漏れや追加要求を早期発見


品質向上
詳細設計で不整合を潰し込む


透明性アップ
チーム全員が今何をやるか一目瞭然


AI 活用時の安定性
投げる内容（プロンプト）が明文化されるため、予測不能な生成を減少


 ワークフローの流れ1️⃣ 要件 → 2️⃣ 設計 → 3️⃣ タスク化
各ステップで ドキュメント化
チームと AI、両方を確実にコントロール

 Claude Code が変えるエンジニアの働き方
 AI との協調による新たな開発パラダイムClaude Code のような AI コーディングアシスタントの登場は、エンジニアの働き方に大きな変革をもたらしつつあります。これは単なるツールの追加ではなく、開発プロセスそのものの再定義を促すものです。

 1. 役割の変化：コードジェネレーターからアーキテクト・レビューアへ
ルーチンワークからの解放: AI がテストコードの生成、リファクタリング、ドキュメント作成といった定型的な作業を担うことで、エンジニアはこれらのルーチンワークから解放されます。これにより、より創造的で高付加価値な業務に集中できるようになります。

設計とアーキテクチャへの集中: エンジニアは、AI が生成したコードの品質をレビューし、システム全体の設計やアーキテクチャの整合性を保つ役割にシフトします。複雑な問題解決や、システム全体の最適化といった、人間ならではの深い洞察が求められる領域に注力する時間が増えます。

プロンプトエンジニアリングの重要性: AI に的確な指示を出す「プロンプトエンジニアリング」のスキルが重要になります。いかに AI の能力を最大限に引き出すかが、開発効率を左右する鍵となります。

 2. 学習と成長の加速：AI をメンターとして活用
新しい技術スタックへの迅速な適応: 未知のライブラリやフレームワークに直面した際、AI に基本的なコードパターンや使用例を生成させることで、学習コストを大幅に削減できます。AI は、まるで経験豊富なメンターのように、必要な知識を即座に提供してくれます。

ベストプラクティスの習得: AI は、大量のコードから学習しているため、特定の言語やフレームワークにおけるベストプラクティスを提案できます。これにより、経験の浅いエンジニアでも、質の高いコードを書くための指針を得やすくなります。

デバッグと問題解決の効率化: AI は、エラーメッセージの解析や、潜在的なバグの原因特定、解決策の提案を支援します。これにより、デバッグにかかる時間を短縮し、より多くの時間を開発に充てることができます。

 3. チーム開発の変化：AI を「もう一人のメンバー」として統合
生産性の向上とリードタイムの短縮: AI がコード生成やリファクタリングを高速化することで、チーム全体の生産性が向上し、機能開発のリードタイムが短縮されます。より多くの機能を、より早く市場に投入できるようになります。

コード品質の均一化: AI がコーディング規約やベストプラクティスに沿ったコードを生成することで、チーム内のコード品質が均一化されます。これにより、コードレビューの負担が軽減され、チーム全体の開発効率が向上します。

コラボレーションの深化: AI は、チームメンバー間のコミュニケーションを補完する役割も果たします。例えば、AI にコードの意図を説明させたり、設計上の選択肢を議論させたりすることで、より深いレベルでのコラボレーションが可能になります。

 4. 新たな課題と倫理的考慮
AI への過度な依存: AI に頼りすぎることで、エンジニア自身のスキルが陳腐化するリスクがあります。AI の提案を鵜呑みにせず、常に批判的な視点を持つことが重要です。

セキュリティとプライバシー: AI にコードベースを共有する際には、機密情報の漏洩リスクや、AI が生成したコードに潜在的な脆弱性が含まれる可能性を考慮する必要があります。コンテナ開発のような隔離された環境での利用が推奨されます。

責任の所在: AI が生成したコードに問題があった場合の責任の所在を明確にする必要があります。最終的な品質保証は、依然として人間のエンジニアの責任です。

 これからは非エンジニアの時代が来るかもしれないエンジニアはエンジニアの枠組みの中でしか考えられない人も多い。
リアルとインターネットの世界を行き来しつつ、開発は迅速に進め、マーケティングや PMF 検証、ピボット可能性に重きをおく開発がスタートアップに求められる。
人自体がボトルネックになる世界において、これから個人開発者や少数精鋭の AI を使いこなす集団が圧倒的な利益を生み出すことだろう。
革命の時代、今こそ全員が AI プログラミングに挑戦するべきだ。

 まとめ：AI は「脅威」ではなく「パートナー」Claude Code のような AI は、エンジニアの仕事を奪う「脅威」ではなく、むしろ開発プロセスを革新し、エンジニアがより高度で創造的な仕事に集中できる「強力なパートナー」です。AI の能力を理解し、適切に活用することで、エンジニアは自身のスキルを拡張し、未来のソフトウェア開発をリードしていくことができるでしょう。

 Claude Code で未来のコーディングへClaude Code は、高度なメモリ管理機能と柔軟な開発ワークフローへの統合により、開発者の生産性を飛躍的に向上させる強力なツールです。本資料で紹介したメモリ管理術や効率的な開発手法を実践することで、よりスムーズで質の高い開発を実現し、未来のコーディングを体験できるでしょう。
はじめに

Claude Code とは？

メモリ管理術

Claude Code の「記憶」機能: CLAUDE.md の活用

CLAUDE.md の種類と配置、そしてその活用例

効率的な開発手法

Claude Code を活用した開発ワークフローの最適化

ベストプラクティス: 品質と効率を両立するために

開発初期からの品質担保ツール導入

テスト駆動開発 (TDD) の実践

Git Hooks と Lefthook による品質保証

コンテナ上での開発環境構築

継続的な学習と改善

Claude Code を用いた開発フロー

1. Requirements

機能要件の書き出し

2. Design

詳細設計

3. Task List

個別のタスク化

このフローのメリット

ワークフローの流れ

Claude Code が変えるエンジニアの働き方

AI との協調による新たな開発パラダイム

1. 役割の変化：コードジェネレーターからアーキテクト・レビューアへ

2. 学習と成長の加速：AI をメンターとして活用

3. チーム開発の変化：AI を「もう一人のメンバー」として統合

4. 新たな課題と倫理的考慮

これからは非エンジニアの時代が来るかもしれない

まとめ：AI は「脅威」ではなく「パートナー」

Claude Code で未来のコーディングへ

Discussion
