Claude Codeでコードを書いていて、こんな経験はありませんか？
ファイルが重複する。
コンテキストが失われる。
意味不明なファイル名が生成される。
そして、同じ関数を何度も書き直す。
最近のRedditでも話題になっています。
多くの開発者が同様の悩みを抱えているのです。
しかし、興味深いことがあります。
ある開発者が「ドキュメント化を徹底したら劇的に改善した」と報告したのです。
これが大きな反響を呼んでいます。
実は、問題はClaude Code自体にあるのではありません。
私たちの使い方にあるのかもしれません。
なぜClaude Codeは「壊れている」ように感じるのか
多くの開発者は、Claude Codeを従来のコーディング支援ツールの延長として捉えています。
思いついたコードをその場で書いてもらう。
エラーが出たら修正してもらう。
つまり、「場当たり的なコーディング」のアプローチです。
しかし、Claude Codeの本質は違います。
これは単なるコード生成ツールではありません。
構造化された思考を必要とするシステムなのです。
あるRedditユーザーは次のように表現しています。
Claude Codeを使うことで、自分はより強力な開発者になるのではない。 より強力なアーキテクトになるのだ
この視点の転換が重要です。
これがClaude Codeを効果的に使うための鍵となります。
ドキュメント化がもたらす劇的な変化
Reddit投稿者が実践した方法はシンプルです。
コーディングを始める前に、徹底的にドキュメント化する。
具体的には次のような内容を文書化します。
- 各ファイルの役割と責任範囲
- 関数間の接続関係
- フォルダ内のREADME
- チェックリスト形式のタスク管理
- 入出力フォーマットの例示
一見すると面倒な作業に思えます。
しかし、この準備作業によって、Claude Codeの動作が劇的に改善するのです。
なぜでしょうか？
それは、LLM（大規模言語モデル）の特性に起因します。
コンテキストの長さが増えるにつれて、モデルの推論能力は低下します。
これはGoogleの研究でも実証されています。
100万トークンのコンテキストを持つGeminiでさえ、同様の傾向を示すのです。
構造化されていないコードベースでは、Claude Codeは苦労します。
必要な情報を見つけるために、指数関数的に増大するコードを検索しなければなりません。
その結果、パフォーマンスが急速に低下するのです。
実践的なアプローチ：アーキテクトとしての役割
では、具体的にどのようなアプローチを取るべきでしょうか。
Redditのコメントから浮かび上がってきたベストプラクティスを整理してみましょう。
プロジェクトの初期段階での計画
まず、プロジェクトの全体像を自然言語で記述します。
コアロジックの責任範囲は何か。
データパスはどうなっているか。
競合状態やレースコンディションが発生する可能性はどこにあるか。
この段階では、コードを一切書きません。
アーキテクチャが明確になるまで、設計に集中するのです。
段階的な実装とドキュメント更新
実装は小さな単位で進めます。
各機能を実装するたびに、その内容をドキュメントに反映させる。
これにより、Claude Codeは常に最新の情報に基づいて動作できます。
あるユーザーは、GitHub Issueを活用した興味深いワークフローを共有しています。
まず、Claude.ai（Web版）でOpusモデルを使います。
実装したい機能について詳細な分析を行うのです。
その結果をfeaturename.mdとして保存します。
そして、Claude Codeに読み込ませる。
この手法により、より精度の高い実装が可能になるそうです。
継続的なコンテキスト管理
Claude Codeのセッションは短く保ちます。
長時間の作業は避けましょう。
定期的に新しいブランチを作成して作業を区切ります。
もし問題が発生したらどうするか。
前のブランチに戻って再スタートできる環境を整えておくのです。
ツールとの連携：Kiroなどの活用
最近では、構造化アプローチを支援するツールも登場しています。
AmazonのKiroは、仕様駆動開発（Spec-Driven Development）を推進するIDEです。
Kiroの特徴は明確です。
プロジェクトマニフェストから始まります。
そして、要件定義、設計、タスクを自動生成する仕組みを持っています。
また、GitHubで公開されている「ai-dev-tasks」のようなフレームワークも注目されています。
これらのツールは、Claude Codeとの相性が良い。
構造化されたアプローチをより効率的に実践できるのです。
人間とAIの新しい協働モデル
興味深いのは、この変化が単なる技術的な問題解決にとどまらないことです。
開発者の役割自体が変化しつつあるのです。
従来の開発では何が重視されたか。
アイデアを直接コードに落とし込むスキルでした。
しかし、AI時代の開発では違います。
システム全体を設計し、それを明確に伝達する能力がより重要になります。
これは、プロジェクトマネージャーやシステムアーキテクトの役割に近いものです。
技術的な詳細はAIに任せます。
そして、人間はより高次の設計と意思決定に集中する。
この新しい協働モデルが、より効率的で品質の高い開発を可能にするのです。
まとめ
Claude Codeが「動かない」と感じるとき、問題はどこにあるでしょうか。
多くの場合、ツール自体ではありません。
私たちのアプローチにあるのです。
構造化された思考とドキュメント化を実践しましょう。
そうすれば、生産性は劇的に向上します。
重要なのは認識の転換です。
Claude Codeを単なるコード生成ツールとして見てはいけません。
アーキテクチャを実現するパートナーとして捉えるのです。
明確な設計、詳細なドキュメント、段階的な実装。
これらの原則を守ることで、AIとの協働はより実りあるものになるでしょう。
テクノロジーの進化により、開発者の役割も進化しています。
コードを書く能力から、システムを設計する能力へ。
この変化を受け入れましょう。
そして、新しいスキルセットを身につけることが、これからの時代を生き抜く鍵となるのです。
