Claude AIで開発を進めていて、こんな経験はありませんか？
最初はスムーズに進んでいたのに、途中から的外れな回答が増えてきた。
同じ説明を何度も繰り返さなければならない。
そして結局、手作業で修正する羽目になった。
実は、これらの問題には共通の原因があります。
そして、適切な方法を知れば解決できるのです。
最近、Reddit上でClaude AIの効果的な使い方について活発な議論が行われています。
その中から特に実践的なアプローチをまとめてみました。
Claudeの本質を理解する
まず重要なのは、Claude AIをどう捉えるかです。
Redditユーザーたちの間で、ある共通認識が生まれています。
それは、Claudeを「優秀だが記憶喪失の専門家」として扱うことです。
非常に高い能力を持っています。
しかし、数分ごとに記憶がリセットされてしまう。
この特性を理解することが、効果的な活用の第一歩となります。
では、どうすればこの「記憶喪失」に対処できるのでしょうか。
外部記憶システムの構築
解決策はシンプルです。
Claudeのために「外部の脳」を作ってあげればいいのです。
具体的には、プロジェクトのルートディレクトリに以下のような構造を作ります：
project-root/
├── CLAUDE.md # 基本ルール
└── memory-bank/ # 外部記憶フォルダ
├── projectbrief.md
├── techContext.md
├── systemPatterns.md
├── activeContext.md
└── progress.md
CLAUDE.mdには、プロジェクトの基本ルールを記載します。
例えば以下のような内容です：
- TDD（テスト駆動開発）に従うこと
- 使用する技術スタックはReact、FastAPI、PostgreSQL
- 新しいライブラリは計画書に記載がない限り導入しない
重要なルールほど上に配置しましょう。
memory-bankフォルダ内の各ファイルには、それぞれ異なる情報を保存します。
projectbrief.mdにはプロジェクトの概要を記載。
techContext.mdには技術スタックの詳細を保存。
そして、activeContext.mdには現在作業中の内容を記録していきます。
計画駆動型開発の威力
Redditで特に評価が高かったのが、PLAN.mdを使った計画駆動型のアプローチです。
従来の「とりあえず作ってみよう」という方法には問題があります。
後から大きな手戻りが発生しがちなのです。
一方、事前に詳細な計画を立てれば、この問題を回避できます。
PLAN.mdの作成方法は次のとおりです。
まず、現在の状態（スタート地点）を明確にします。
次に、目標の状態（ゴール）を定義します。
そして、その間を埋める具体的なステップをチェックリスト形式で記述していきます。
重要なのは、各ステップの書き方です。
それぞれが「次にClaudeに与える完全なプロンプト」として機能するよう書きます。
例えば：
- [ ] models/task.pyファイルに、id、title、description、is_completedフィールドを含むTaskモデルを作成する - [ ] database/crud.pyに、新しいタスクを作成してデータベースに保存する関数を実装する - [ ] tests/test_crud.pyに、タスク作成関数の失敗するユニットテストを作成する
このように具体的に書くことで、Claudeは迷うことなく作業を進められます。
実装時の重要なポイント
実装フェーズでは、いくつかの重要な原則があります。
一度に一つのことだけ行う
PLAN.mdから未完了のタスクを一つずつコピーします。
そして、それをClaudeに渡します。
複数のタスクを同時に依頼してはいけません。
品質が低下する傾向があるからです。
レビュアーの視点を持つ
Claudeが生成したコードをどう扱うか。
それは、ジュニア開発者からのプルリクエストだと考えることです。
95%正しければ受け入れます。
そして微調整します。
明らかな問題があれば却下します。
ここで重要な点があります。
問題のあるコードを会話で修正しようとしないことです。
代わりに、PLAN.mdをより具体的に書き直します。
その後、再度実行させます。
これにより、コンテキストの汚染を防げるのです。
頻繁にコミットする
小さな機能が動作したら、すぐにGitでコミットします。
なぜでしょうか。
問題が発生しても簡単に前の状態に戻れるからです。
セッション管理のテクニック
Claudeとの作業セッションを効果的に管理することも重要です。
セッション終了時には必ず次の依頼をします。
activeContext.mdとprogress.mdを更新して、今日の作業内容と次のステップをまとめてください
新しいセッションを開始する際はどうするか。
まず、こう伝えます。
CLAUDE.mdとmemory-bankフォルダ内のすべてのファイルを読んで、プロジェクトの現在の状態を把握してください
また、コンテキストの使用量にも注意が必要です。
50%を超えると性能が低下し始めます。
そのため、適切なタイミングで/compactコマンドを使用しましょう。
避けるべきアンチパターン
Redditのディスカッションでは、失敗しやすいパターンも共有されていました。
曖昧な指示は禁物
「見た目を良くして」という指示はNGです。
代わりに「連絡先ページの送信ボタンの色を青（#3498db）に変更して」と具体的に指示します。
ファイル全体のダンプを避ける
これは最悪の間違いです。
代わりに、ファイルパスと行番号を使います。
例：@src/api.py:15-30
システム設計の丸投げはしない
アーキテクチャは人間が決定します。
そして、AIには実装を任せます。
これが理想的な分担です。
UIファーストアプローチの是非
興味深いことに、この点についてはRedditでも意見が分かれていました。
一部のユーザーは次のアプローチを推奨しています：
- UIをダミーデータで先に作成する
- その後バックエンドを実装する
なぜこの順番なのか。
UIが固定されることで、バックエンドの実装時にClaudeが勝手にUIを変更してしまう問題を防げるからです。
一方で、従来のバックエンドファーストのアプローチを支持する声もありました。
理由は明確です。
APIの仕様が変わると、フロントエンドも修正が必要になる。
だから最初からバックエンドを固めるべきだという主張です。
どちらのアプローチも一長一短があります。
プロジェクトの性質に応じて選択する必要があるでしょう。
まとめ
Claude AIを効果的に活用するには、その特性を理解することが重要です。
そして、適切な仕組みを構築する必要があります。
成功の鍵となる要素：
- 外部記憶システムの構築
- 計画駆動型の開発
- 適切なセッション管理
これらの要素を組み合わせることで、AIの能力を最大限に引き出せます。
ただし、忘れてはいけません。
これらはあくまでもツールです。
最終的な判断と責任は人間が持つべきものです。
AIを過信してはいけません。
適切に活用していくこと。それが生産性向上への鍵となるでしょう。
Redditのコミュニティで共有されているこれらの知見は貴重です。
なぜなら、実際の開発現場から生まれた実践的なものだからです。
ぜひ、あなたのプロジェクトでも試してみてください。
きっと、開発効率の向上を実感できるはずです。
