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第4回 — プロジェクト設定とコンテキスト設計（CLAUDE.md）
Phase 2｜環境整備 ／ 8時間（講義2h + ワークショップ6h）前提プラットフォーム：GitHub
この回の狙い
- プロジェクトごとの「AIへの説明書」CLAUDE.md を整備する
- AIの精度を上げつつ、無駄なトークン消費を減らす（コンテキスト最適化）
- 「AIが間違えたらCLAUDE.mdに追記して再発防止」というルールの育て方を身につける
タイムテーブル
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 0:00–2:00 | 講義 |
| 2:15–5:00 | WS① 自分のリポジトリにCLAUDE.md作成 |
| 5:45–7:30 | WS② 矯正体験／Before-After比較 |
| 7:30–8:00 | 振り返り・OJT課題 |
講義（2h）スライド構成
- 問題提起：同じ指示でもプロジェクトによってAIの精度が違うのはなぜ？ → AIが前提を知らないから
- CLAUDE.mdとは：起動時にAIへ自動共有される「プロジェクトの常識・ルール集」
- 何を書くべきか：
- ビルド/起動/テスト/Lintのコマンド
- ディレクトリ構成と各役割
- コーディング規約・命名規則・使用ライブラリ
- 禁止事項（例：main直push禁止、このディレクトリは触るな）
- PR/コミットのルール
- 何を書くべきでないか：めったに使わない情報を全部盛りしない（トークンの無駄）
- コンテキスト最適化（記事の「初期コンテキスト最小化」）：
- AIが読むべき情報は最小限に。詳細はIssueや個別ファイルに置き、必要時に参照させる
- 階層管理：リポジトリ共通 / 個人用 / サブディレクトリ別の使い分け
- 育て方：AIが規約違反 → CLAUDE.mdに1行追記 → 次から守る、のループ
- 本日のゴール
💡 講師メモ：CLAUDE.mdは「書いて終わり」でなく「運用して育てる」もの。OJT課題で追記3件を必須に。
ワークショップ（6h）
WS① CLAUDE.md作成（約2h45m）
自分の実務リポジトリ（なければサンプルリポジトリ）で実施。
- [ ] Claude Codeに：「このリポジトリのCLAUDE.mdのたたき台を作って。ビルド/テストコマンド、構成、規約、禁止事項を含めて」
- [ ] 出力を人が精査して修正（AI任せにしない）
- [ ] ビルド/テスト/Lintコマンドを実際に登録
- [ ] 禁止事項を明記（例：
mainへの直接push禁止／秘密情報をコードに書かない） - [ ] コミットしてリポジトリに反映
WS② 矯正体験 & Before/After比較（約1h45m）
- [ ] CLAUDE.md なしの状態で、規約に反しそうなコードを書かせてみる
- [ ] CLAUDE.md ありで同じ指示 → 規約に沿うか確認（矯正される体験）
- [ ] ビルド/テストコマンドをAIに自動実行させ、結果まで面倒を見させる
- [ ] Before/Afterの出力品質を比較し、グループで共有・発表
⚠️ つまずきポイント：
- CLAUDE.mdに情報を詰め込みすぎて逆に精度低下 → 「常に必要なものだけ」に絞る
- コマンドが間違っていてAIが実行失敗 → 実際に動くコマンドを検証して書く
OJT課題（1〜2週間運用）
実務リポジトリのCLAUDE.mdを運用し、追記を3件以上行う（AIが間違えた点を潰す）。
成果物
- 実用的なCLAUDE.md（リポジトリにコミット済み）
- 追記ログ（何を・なぜ追記したか）
🎯 回のゴール
自社/自分のプロジェクトに実用的なCLAUDE.mdを整備できる。
講師チェック
- [ ] ビルド/テストコマンドが登録され、AIが自動実行できる
- [ ] 禁止事項が明記されている
- [ ] Before/Afterで品質差を説明できる