ツールメーカーが青写真を明かすとき
数ヶ月間、Claude Code を使用している開発者は、試行錯誤、ブログ投稿、コミュニティ フォーラムを通じてベスト プラクティスを組み立ててきました。その後、ツールの作成者が沈黙を破りました。Anthropic で Claude Code をリードしている Boris Cherny が、個人的な開発ワークフローを X のスレッドで共有したところ、エンジニアリング コミュニティ全体で急速にバイラルになりました。
「Claude Code のベスト プラクティスを作成者から直接読んでいなければ、プログラマーとして遅れています」と、著名な開発者の声 Jeff Tang が述べました。Kyle McNease は、Anthropic の「ChatGPT モーメント」と呼びました。これは、テクノロジーが印象的から必要不可欠へと変わる転換点です。
5 つのエージェントを同時に: 艦隊司令官モデル
Cherny のアプローチの中心はパラレリズムです。開発タスクを直線的に進める代わりに、Cherny は 5 つの Claude インスタンスを同時に別々のターミナル タブで実行し、指揮官が戦場のユニットを管理するのと同じ方法で管理します。
「ターミナルで 5 つの Claude を並列実行しています」と Cherny は述べました。「タブに 1 ～ 5 の番号を付け、システム通知を使用して Claude が入力を必要とするタイミングを認識します。」彼はまた、ブラウザーで追加のセッションを実行し、カスタム テレポート コマンドを使用して、Web とローカル マシンのコンテキスト間で作業を切り替えます。
1 つのエージェントはテスト スイートを実行し、別のエージェントはレガシー コードをリファクタリングし、3 番目のエージェントはドキュメントを起草し、2 つのエージェントは独立した機能作業に取り組みます。人間の役割は、コードの記述からエージェントの指導とブロッカーの解決へと変わります。これは、Cherny が構文の入力ではなくリアルタイム戦略ゲームをプレイすることに比較する、根本的に異なる認知モードです。
最も遅いモデルの場合
Cherny の最も反直感的な啓示の 1 つは、彼のモデル選択でした。推論速度に執着する業界では、彼は Opus 4.5 (Anthropic の最大かつ最も遅いモデル) をすべてに排他的に使用しています。
「すべてのことに思考を伴う Opus 4.5 を使用しています」と彼は述べました。「これは私が使用した最良のコーディング モデルであり、Sonnet より大きく遅いにもかかわらず、指導がより少ないため、ツール使用がより優れているため、通常、最終的には小さいモデルを使用するより高速です。」
理由は妥当です。AI 支援開発のレイテンシーのボトルネックはトークン生成速度ではなく、人間の修正時間です。より高速ですが能力が低いモデルはタスクを迅速に完了しますが、エラーを修正するために頻繁に介入する必要があります。より遅いがより正確なモデルは計算コストを前払いしながら修正コストを排除し、5 つのインスタンスが並列実行されるとき、実時間の利点は大幅に複合します。
CLAUDE.md: すべての間違いをルールに変える
標準的な LLM はセッション間に永続的なメモリを持ちません。Cherny のチームは、プロジェクトの git リポジトリにチェックインされた CLAUDE.md という名前のファイルでこれに対処しています。「Claude が何か間違ったことをしているのを見るたびに、それを CLAUDE.md に追加して、Claude が次回にそれをしないようにします」と彼は説明しました。
ファイルは、すべてのセッションのコンテキストの前に付加される増加するルール ブックとして機能します。人間のレビュアーはプル リクエストでエラーを見つけ、Claude にタグを付けてエラーをルールとして文書化し、すべての将来のセッションが利益を得ます。時間の経過とともに、CLAUDE.md は各コードベースの特定の慣例と落とし穴に調整された精密な楽器になります。
検証が真の乗数
Cherny のワークフローは、ブラウザー自動化、bash コマンド実行、テスト スイート実行を通じて、エージェントが自分の仕事を検証する能力を与えます。「Claude Chrome 拡張機能を使用して、claude.ai/code にランディングしたすべての変更をテストします」と彼は述べました。「ブラウザーを開き、UI をテストし、コードが機能し、UX が良好に感じられるまで反復します。」彼は、この検証ループが、検証なしの生成と比較して出力品質を 2 ～ 3 倍改善すると推定しています。これは、基盤となるモデルの能力に関係なく適用される乗法効果です。
この記事は VentureBeat のレポートに基づいています。元の記事を読む。
