💪
Pro Workflows & X Tips
上級者向けInsights from the creator and X/Twitter community
Claude Code の生みの親はどう使ってる?
Boris Cherny 氏(Claude Code の開発者)の使い方
[X投稿を見る]
1. 5つの並列セッションの使い方
なぜそうするのか: Claude が1つの作業をしている間、人間は「待つ」しかありません。5画面を同時に開けば、待ち時間をゼロにできます。
Cherny 氏はターミナルを5画面同時に開き、それぞれ別の機能やバグ修正を並行して進めます。各画面は Git Worktree（同じプロジェクトのコピーを複数作って、別々の変更を同時進行できる機能）で隔離されているため、互いに干渉しません。
2. Plan → Auto の2段階ワークフロー
なぜそうするのか: いきなりコードを書き始めると、方向性を間違えたとき全部やり直しになります。先に計画を立てることで、その無駄を防ぎます。
まず Plan モード（Ctrl+G）に入り、Claude にコードを書かせず設計だけを議論します。「この機能をどう実装するか、メリットとデメリットも含めて提案して」と聞き、方針を固めます。納得したら、Auto モード（Shift+Tab）に切り替えて「この計画どおりに実装して。テストも書いて」と一気に実行させます。Plan で方向性を間違えないようにし、Auto で速度を最大化する — この2段階が彼の基本パターンです。
3. CLAUDE.md が約100行である理由
なぜそうするのか: CLAUDE.md は Claude が毎回最初に読むファイル。長すぎると、それだけで記憶容量を食ってしまい、肝心の作業に使える容量が減ります。
「CLAUDE.md に何百行も書く人がいるが、長すぎると毎回のプロンプトにトークン（テキスト量の単位）が消費され、実際の作業に使えるコンテキスト（短期記憶）が減る」というのが Cherny 氏の考え方です。彼の CLAUDE.md には以下のような最低限のルールだけが書かれています:
・ プロジェクトのビルドコマンドとテストコマンド
・ コーディングスタイル（ES modules を使う、等）
・ 「変更後は必ず型チェックを実行」などのワークフロールール
詳細な知識は CLAUDE.md ではなく Skills（必要なときだけ読み込まれる詳細な指示書）に分離するのがベストプラクティスです。たとえると、就業規則（CLAUDE.md）は薄くまとめて、業務マニュアル（Skills）は別冊にしておくようなもの。
4. 最高性能モデル（Opus）を常に使う
コスト節約のために軽いモデルを使う人もいますが、Cherny 氏は「作業のやり直しで失う時間のほうがコストより高い」と考え、常に Opus を使用しています。
5. セットアップは「驚くほど普通」
特別なプラグインや複雑なMCP設定は使っていません。Claude Code の標準機能（Plan/Auto モード、/clear、/compact、CLAUDE.md）だけで十分な成果が出ることを、開発者自身が実証しています。
学べること: 凝った設定より、基本に忠実に、シンプルに使うことが大切。並列セッション + Plan/Auto の2段階 + 短い CLAUDE.md — この3つの組み合わせが、Claude Code の生みの親が選んだ最適解です。
1. 5つの並列セッションの使い方
なぜそうするのか: Claude が1つの作業をしている間、人間は「待つ」しかありません。5画面を同時に開けば、待ち時間をゼロにできます。
Cherny 氏はターミナルを5画面同時に開き、それぞれ別の機能やバグ修正を並行して進めます。各画面は Git Worktree（同じプロジェクトのコピーを複数作って、別々の変更を同時進行できる機能）で隔離されているため、互いに干渉しません。
2. Plan → Auto の2段階ワークフロー
なぜそうするのか: いきなりコードを書き始めると、方向性を間違えたとき全部やり直しになります。先に計画を立てることで、その無駄を防ぎます。
まず Plan モード（Ctrl+G）に入り、Claude にコードを書かせず設計だけを議論します。「この機能をどう実装するか、メリットとデメリットも含めて提案して」と聞き、方針を固めます。納得したら、Auto モード（Shift+Tab）に切り替えて「この計画どおりに実装して。テストも書いて」と一気に実行させます。Plan で方向性を間違えないようにし、Auto で速度を最大化する — この2段階が彼の基本パターンです。
3. CLAUDE.md が約100行である理由
なぜそうするのか: CLAUDE.md は Claude が毎回最初に読むファイル。長すぎると、それだけで記憶容量を食ってしまい、肝心の作業に使える容量が減ります。
「CLAUDE.md に何百行も書く人がいるが、長すぎると毎回のプロンプトにトークン（テキスト量の単位）が消費され、実際の作業に使えるコンテキスト（短期記憶）が減る」というのが Cherny 氏の考え方です。彼の CLAUDE.md には以下のような最低限のルールだけが書かれています:
・ プロジェクトのビルドコマンドとテストコマンド
・ コーディングスタイル（ES modules を使う、等）
・ 「変更後は必ず型チェックを実行」などのワークフロールール
詳細な知識は CLAUDE.md ではなく Skills（必要なときだけ読み込まれる詳細な指示書）に分離するのがベストプラクティスです。たとえると、就業規則（CLAUDE.md）は薄くまとめて、業務マニュアル（Skills）は別冊にしておくようなもの。
4. 最高性能モデル（Opus）を常に使う
コスト節約のために軽いモデルを使う人もいますが、Cherny 氏は「作業のやり直しで失う時間のほうがコストより高い」と考え、常に Opus を使用しています。
5. セットアップは「驚くほど普通」
特別なプラグインや複雑なMCP設定は使っていません。Claude Code の標準機能（Plan/Auto モード、/clear、/compact、CLAUDE.md）だけで十分な成果が出ることを、開発者自身が実証しています。
学べること: 凝った設定より、基本に忠実に、シンプルに使うことが大切。並列セッション + Plan/Auto の2段階 + 短い CLAUDE.md — この3つの組み合わせが、Claude Code の生みの親が選んだ最適解です。
Santiago 氏の18のコツ
[X投稿を見る] --- MLエンジニアが実戦で見つけたテクニック集。ここでは特に重要なものを解説します:
1. 「まず質問して」テクニック
原文の趣旨
大きな機能を作るとき、いきなり「作って」と言わない。
ステップ1: タスクの概要を伝える
例: 「ユーザー認証にOAuth連携を追加したい」
ステップ2: 「実装する前に、必要な情報を質問して」と追加する
Claude は以下のような質問を返してきます:
・ 「どのOAuthプロバイダ（Google, GitHub等）に対応しますか?」
・ 「既存のセッション管理はどう実装されていますか?」
・ 「トークンの保存場所はDB? Cookie?」
ステップ3: 質問に答えると、Claude が要件を正確に理解した上で実装を開始
なぜ効果的? Claude があなたに要件を聞き出してから作業を始めるので、 「思ってたのと違う!」を大幅に減らせます。Santiago 氏は「大きなタスクほどこのテクニックの効果が大きい」と強調しています。
仕事のたとえ: いきなり資料を作り始めるのではなく、まず上司に「この資料の目的は?対象読者は?」と確認するのと同じ。
ステップ1: タスクの概要を伝える
例: 「ユーザー認証にOAuth連携を追加したい」
ステップ2: 「実装する前に、必要な情報を質問して」と追加する
Claude は以下のような質問を返してきます:
・ 「どのOAuthプロバイダ（Google, GitHub等）に対応しますか?」
・ 「既存のセッション管理はどう実装されていますか?」
・ 「トークンの保存場所はDB? Cookie?」
ステップ3: 質問に答えると、Claude が要件を正確に理解した上で実装を開始
なぜ効果的? Claude があなたに要件を聞き出してから作業を始めるので、 「思ってたのと違う!」を大幅に減らせます。Santiago 氏は「大きなタスクほどこのテクニックの効果が大きい」と強調しています。
仕事のたとえ: いきなり資料を作り始めるのではなく、まず上司に「この資料の目的は?対象読者は?」と確認するのと同じ。
2. 「テスト先行」テクニック(TDD)
原文の趣旨
テストを先に書かせてから、本体のコードを書かせる。
ステップ1: 機能の仕様を伝える
例: 「カートに商品を追加する機能を作りたい。上限は99個、0以下はエラー」
ステップ2: 「まずテストを書いて。実装はまだしないで」と指示
Claude が正常系・異常系のテストケースを網羅的に作成します:
・ 商品を1個追加 → カートに1個入る
・ 100個追加 → エラーが返る
・ 0個追加 → エラーが返る
ステップ3: テストを確認してOKなら「テストが全部通るように実装して」と指示
ステップ4: テストが失敗したら「全テストが通るまで修正して」と追加
Claude は自分でテストを実行 → 失敗箇所を確認 → 修正 → 再実行を自動で繰り返します。
なぜ効果的? Claude は自分でテストを実行して正しさを確認できるので、 品質が飛躍的に向上します。人間が毎回確認しなくても、AIが自己検証できるのがポイントです。
日常のたとえ: 料理でいうと「完成形の写真を先に見てから作り始める」ようなもの。ゴールが明確だと迷わない。
ステップ1: 機能の仕様を伝える
例: 「カートに商品を追加する機能を作りたい。上限は99個、0以下はエラー」
ステップ2: 「まずテストを書いて。実装はまだしないで」と指示
Claude が正常系・異常系のテストケースを網羅的に作成します:
・ 商品を1個追加 → カートに1個入る
・ 100個追加 → エラーが返る
・ 0個追加 → エラーが返る
ステップ3: テストを確認してOKなら「テストが全部通るように実装して」と指示
ステップ4: テストが失敗したら「全テストが通るまで修正して」と追加
Claude は自分でテストを実行 → 失敗箇所を確認 → 修正 → 再実行を自動で繰り返します。
なぜ効果的? Claude は自分でテストを実行して正しさを確認できるので、 品質が飛躍的に向上します。人間が毎回確認しなくても、AIが自己検証できるのがポイントです。
日常のたとえ: 料理でいうと「完成形の写真を先に見てから作り始める」ようなもの。ゴールが明確だと迷わない。
3. 「具体的な例を見せる」テクニック
原文の趣旨
抽象的な説明より、既存のコードを指して「これと同じパターンで」と伝える。
ステップ1: 手本となるファイルを特定する
例:
ステップ2: 「@src/api/users.py のパターンに倣って、商品APIを作って」と指示
Claude は手本ファイルから以下を自動的に読み取って踏襲します:
・ エラーハンドリングのパターン（try/catch の書き方）
・ バリデーション（入力チェック）の方法
・ レスポンスの形式（JSON構造）
・ 命名規則（snake_case / camelCase）
・ ログ出力のフォーマット
なぜ効果的? 「RESTfulに作って」「エラー処理もちゃんとして」といった曖昧な指示では、Claude の解釈とあなたの期待にズレが生じます。実例を見せることで、コーディングスタイル・エラー処理・命名規則まで自動で揃います。Santiago 氏は「プロジェクト内の良いコードを参照するのが最も効率的な指示方法」と述べています。
ステップ1: 手本となるファイルを特定する
例:
src/api/users.py が良くできたAPIファイルだとするステップ2: 「@src/api/users.py のパターンに倣って、商品APIを作って」と指示
Claude は手本ファイルから以下を自動的に読み取って踏襲します:
・ エラーハンドリングのパターン（try/catch の書き方）
・ バリデーション（入力チェック）の方法
・ レスポンスの形式（JSON構造）
・ 命名規則（snake_case / camelCase）
・ ログ出力のフォーマット
なぜ効果的? 「RESTfulに作って」「エラー処理もちゃんとして」といった曖昧な指示では、Claude の解釈とあなたの期待にズレが生じます。実例を見せることで、コーディングスタイル・エラー処理・命名規則まで自動で揃います。Santiago 氏は「プロジェクト内の良いコードを参照するのが最も効率的な指示方法」と述べています。
Harper Reed 氏: 「ロボットはTDDが大好き」
TDD(テスト駆動開発)とは「テストを先に書いてからコードを書く」という方法論。
Reed 氏いわく「ロボットはTDDが大好き」。 なぜなら、AIは自分でテストを実行して「正しいかどうか」を判断できるため。 人間が毎回チェックしなくても、AIが自分で品質を保証してくれます。
初心者向け実践方法:
Claude に「まずこの機能のテストを書いて。そのテストが通るように実装して。全テスト通るまで直して」と頼むだけ。
Reed 氏いわく「ロボットはTDDが大好き」。 なぜなら、AIは自分でテストを実行して「正しいかどうか」を判断できるため。 人間が毎回チェックしなくても、AIが自分で品質を保証してくれます。
初心者向け実践方法:
Claude に「まずこの機能のテストを書いて。そのテストが通るように実装して。全テスト通るまで直して」と頼むだけ。
基本ワークフロー: 調べる → 計画する → 作る → 保存する
[公式ベストプラクティス] で推奨されている4ステップ:
1
Explore(調べる)
まずプロジェクトを理解させる。「このプロジェクトの認証の仕組みを説明して」
調査はサブエージェントに任せると、記憶容量を節約できます。
2
Plan(計画する)
Ctrl+G で計画モードに入る。「ログイン用のトークン（セッションの有効期限を管理する仕組み）の更新機能を追加したい。方針を提案して」Claude が計画を立てて、あなたの承認を待ちます。まだコードは書きません。
3
Code(作る)
Shift+Tab で Auto モードに切り替え。「計画どおりに実装して。テストも書いて。全テスト通るまで修正して」
4
Commit(保存する)
/commit で変更をGit(バージョン管理)に記録。/clear してから次のタスクへ。
並列開発テクニック(上級者向け)
X(Twitter) のパワーユーザーたちが実践している「複数のClaudeを同時に使う」テクニック:
Git Worktree で同時に複数のタスク
Josh Lehman氏 / Brian Lovin氏 のX投稿より
Git Worktree(ギット・ワークツリー)とは? 同じプロジェクトのコピーを複数作って、それぞれ別々の変更を同時に行える機能。
日常のたとえ: 同じ書類のコピーを2部作って、1部でAの修正、もう1部でBの修正を同時に進めるようなもの。
日常のたとえ: 同じ書類のコピーを2部作って、1部でAの修正、もう1部でBの修正を同時に進めるようなもの。
claude --worktree で自動的に隔離された作業環境が作られます。Writer/Reviewer パターン
2つのClaude画面を開いて:
・ 画面1(Writer): コードを書く
・ 画面2(Reviewer): 画面1が書いたコードをレビュー(チェック)する
1人の開発者でも、ペアプログラミング(2人1組でコードを書く手法)のような効果が得られます。
・ 画面1(Writer): コードを書く
・ 画面2(Reviewer): 画面1が書いたコードをレビュー(チェック)する
1人の開発者でも、ペアプログラミング(2人1組でコードを書く手法)のような効果が得られます。
Document & Clear パターン
Miles Deutscher氏のX投稿 で紹介されたテクニック:
長い作業で記憶容量が足りなくなったとき
1. 「ここまでの進捗と次にやることを progress.md に書き出して」
2.
3. 「progress.md を読んで続きをやって」
たとえ: 長い会議の休憩時間に議事録をまとめて、 休憩後にその議事録を見て続きを始めるようなもの。
2.
/clear で記憶をリセット3. 「progress.md を読んで続きをやって」
たとえ: 長い会議の休憩時間に議事録をまとめて、 休憩後にその議事録を見て続きを始めるようなもの。
🐦 /simplify と /batch — Boris Cherny氏の新コマンド
/simplify — コードの品質を自動チェック
なぜ使うのか: 人間が書いたコードにも見落としがあるように、Claude が書いたコードにも改善点があります。3人の専門家に同時にチェックしてもらうことで、1人では見つけられない問題を発見できます。
コードを書き終えたら
1. コード再利用エージェント（Code Reuse Agent）
プロジェクト全体をスキャンして、重複しているコードを発見します。具体的には:
・ 同じロジックが複数箇所にコピーされていないか
・ 共通化できるユーティリティ関数がないか
・ 既にプロジェクト内に似た機能の関数が存在しないか
見つかった場合、共通関数への統合を提案・実行します。
2. コード品質エージェント（Code Quality Agent）
コードの品質問題を検出します:
・ バグの種になりうるパターン（空っぽの値をチェックし忘れている箇所等）
・ アンチパターン（「こう書くとトラブルになりやすい」と分かっている書き方等）
・ エラーハンドリングの不備
・ セキュリティ上の懸念（ハードコードされた認証情報等）
3. 効率性エージェント（Efficiency Agent）
パフォーマンスの観点からコードを分析します:
・ 不必要な繰り返し処理（データが増えると極端に遅くなる書き方）
・ メモリリーク（使い終わったメモリを解放し忘れて、どんどんメモリを消費してしまう問題）
・ 毎回計算し直している結果（一度計算したら保存しておけば速くなる箇所）
・ 順番にやっている処理を同時進行にできる箇所
3つのエージェントが同時に分析するため、順番に実行するより大幅に高速です。問題を見つけたら自動で修正してくれます。PRを出す前に毎回実行するのがおすすめ。
コードを書き終えたら
/simplify と入力。3つの専門AIエージェントがサブエージェント（部下AI、別プロセスで動く）として並列で同時に分析を実行します:1. コード再利用エージェント（Code Reuse Agent）
プロジェクト全体をスキャンして、重複しているコードを発見します。具体的には:
・ 同じロジックが複数箇所にコピーされていないか
・ 共通化できるユーティリティ関数がないか
・ 既にプロジェクト内に似た機能の関数が存在しないか
見つかった場合、共通関数への統合を提案・実行します。
2. コード品質エージェント（Code Quality Agent）
コードの品質問題を検出します:
・ バグの種になりうるパターン（空っぽの値をチェックし忘れている箇所等）
・ アンチパターン（「こう書くとトラブルになりやすい」と分かっている書き方等）
・ エラーハンドリングの不備
・ セキュリティ上の懸念（ハードコードされた認証情報等）
3. 効率性エージェント（Efficiency Agent）
パフォーマンスの観点からコードを分析します:
・ 不必要な繰り返し処理（データが増えると極端に遅くなる書き方）
・ メモリリーク（使い終わったメモリを解放し忘れて、どんどんメモリを消費してしまう問題）
・ 毎回計算し直している結果（一度計算したら保存しておけば速くなる箇所）
・ 順番にやっている処理を同時進行にできる箇所
3つのエージェントが同時に分析するため、順番に実行するより大幅に高速です。問題を見つけたら自動で修正してくれます。PRを出す前に毎回実行するのがおすすめ。
/batch — 大規模な並列変更
「全ファイルの moment.js を dayjs に移行して」のような大規模変更に。
仕組み:
1. Claude が変更対象を分析して5〜30の作業単位に分割
2. 各作業単位ごとに独立した AI ワーカーが隔離環境（worktree）で作業
3. 各ワーカーが完了後に自動で /simplify を実行
たとえ: 100枚のテスト用紙を30人のアルバイトに配って、各自が採点→見直し→提出するようなもの。
仕組み:
1. Claude が変更対象を分析して5〜30の作業単位に分割
2. 各作業単位ごとに独立した AI ワーカーが隔離環境（worktree）で作業
3. 各ワーカーが完了後に自動で /simplify を実行
たとえ: 100枚のテスト用紙を30人のアルバイトに配って、各自が採点→見直し→提出するようなもの。
Boris Cherny が明かした15の隠し機能（2026年3月）
Claude Code の生みの親 Boris Cherny 氏が、自身が日常的に使っている「あまり知られていない機能」を15個公開しました。ここでは特に実用的な8つを詳しく解説します。
出典: @bcherny X投稿 + DEV.to 分析記事
1. モバイルアプリでコーディング
外出先でもコードが書ける
Claude のモバイルアプリ（iOS / Android）には「Code タブ」があり、スマートフォンからでも Claude Code を操作できます。Boris 氏自身、iOS アプリから多くのコードを書いていると公言しています。
たとえると: オフィスのパソコンでしかできなかった仕事が、スマホからでもできるようになった感覚です。通勤電車の中でバグ修正を指示したり、カフェから新機能の実装を進めたりできます。
使い方: Claude アプリをダウンロード → 「Code」タブを開く → 普段どおりにプロンプト（指示文）を入力するだけ。
たとえると: オフィスのパソコンでしかできなかった仕事が、スマホからでもできるようになった感覚です。通勤電車の中でバグ修正を指示したり、カフェから新機能の実装を進めたりできます。
使い方: Claude アプリをダウンロード → 「Code」タブを開く → 普段どおりにプロンプト（指示文）を入力するだけ。
2. セッションの持ち運び（Teleport）
作業をデバイス間で引き継ぐ
Teleport（テレポート）とは、作業中の会話をまるごと別のデバイス（端末）に移動する機能です。パソコンで途中まで進めた作業をスマホに移したり、その逆もできます。
たとえると: 会議室のホワイトボードの内容を写真に撮って、別の部屋でそのまま続きを書くようなものです。ホワイトボードの内容（チャット）だけが移動し、作業中のファイル（コード）はもとのパソコンに残ります。
主なコマンド:
・
・
セキュリティ: コードはローカルに残り、チャットの内容だけが暗号化（第三者に読めないよう変換）されて通信されます。コードが外部に漏れる心配はありません。
効果: 「コンテキストの再説明」（もう一度最初から状況を説明すること）がゼロになります。デバイスを切り替えても、Claude は「さっきの続き」をそのまま理解しています。
たとえると: 会議室のホワイトボードの内容を写真に撮って、別の部屋でそのまま続きを書くようなものです。ホワイトボードの内容（チャット）だけが移動し、作業中のファイル（コード）はもとのパソコンに残ります。
主なコマンド:
・
claude --teleport または /teleport — セッション（作業の会話）をモバイル、Web、デスクトップ、ターミナル（黒い画面）間で移動・
/remote-control — ローカル（手元のパソコン）で動いているセッションをスマホや Web ブラウザから遠隔操作セキュリティ: コードはローカルに残り、チャットの内容だけが暗号化（第三者に読めないよう変換）されて通信されます。コードが外部に漏れる心配はありません。
効果: 「コンテキストの再説明」（もう一度最初から状況を説明すること）がゼロになります。デバイスを切り替えても、Claude は「さっきの続き」をそのまま理解しています。
3. 定期実行（/loop と /schedule）
繰り返し作業を自動化する
/loop（ループ）は「一定間隔で同じ作業を繰り返す」コマンド。/schedule（スケジュール）は「決まった時間に自動で実行する」コマンドです。
たとえると: /loop は「5分おきに見回りをする警備員」、/schedule は「毎朝9時に届く新聞」のようなものです。
Boris 氏の実例:
・
・
・
成功率について: Boris 氏によると、初回の成功率は約70%です。うまくいくコツは「明確な完了条件」を設けること。「テストが全部通ったら完了」「ビルドが成功したら完了」のように、成功/失敗が二択で判定できる条件が必要です。
効果: Slack ボット（自動応答プログラム）の月額 $12 のコストが不要になったケースも報告されています。
たとえると: /loop は「5分おきに見回りをする警備員」、/schedule は「毎朝9時に届く新聞」のようなものです。
Boris 氏の実例:
・
/loop 5m /babysit — 5分ごとにPR（コードレビュー依頼）をチェックし、レビューコメントへの対応やリベース（最新コードとの統合）を自動実行。PRを本番環境まで見届ける・
/loop 30m /slack-feedback — 30分ごとに Slack（チームのチャットツール）をチェックし、フィードバックを収集・
/schedule で「毎朝9時に GitHub Issue（課題チケット）のうち 'bug' ラベルが付いたものをまとめて報告」を設定成功率について: Boris 氏によると、初回の成功率は約70%です。うまくいくコツは「明確な完了条件」を設けること。「テストが全部通ったら完了」「ビルドが成功したら完了」のように、成功/失敗が二択で判定できる条件が必要です。
効果: Slack ボット（自動応答プログラム）の月額 $12 のコストが不要になったケースも報告されています。
4. バッチ処理（/batch）
大量の変更を並列で一気に処理
/batch（バッチ）は、大規模な変更を数十〜数百の並列エージェント（同時に動く AI ワーカー）にファンアウト（分散）して処理するコマンドです。
たとえると: 引越しの荷物を1人で運ぶと4時間かかるところを、30人の助っ人を呼んで23分で終わらせるようなものです。
Boris 氏の実例: 8つのマイクロサービス（独立した小さなプログラム群）の移行作業を /batch で実行。手動でやれば推定4時間かかる作業が、わずか23分で完了しました。
仕組み: Claude が変更対象を分析し、独立した作業単位に分割。各単位にそれぞれ AI ワーカーを割り当てて、隔離環境（ワークツリー）で同時並行に作業させます。ライブラリの一括移行やコードベース全体のリファクタリング（コードの整理・改善）に特に有効です。
たとえると: 引越しの荷物を1人で運ぶと4時間かかるところを、30人の助っ人を呼んで23分で終わらせるようなものです。
Boris 氏の実例: 8つのマイクロサービス（独立した小さなプログラム群）の移行作業を /batch で実行。手動でやれば推定4時間かかる作業が、わずか23分で完了しました。
仕組み: Claude が変更対象を分析し、独立した作業単位に分割。各単位にそれぞれ AI ワーカーを割り当てて、隔離環境（ワークツリー）で同時並行に作業させます。ライブラリの一括移行やコードベース全体のリファクタリング（コードの整理・改善）に特に有効です。
5. ブランチ実験（/branch）
失敗を恐れずに実験する
/branch（ブランチ）は、現在のセッション（作業の会話）を分岐して実験用のコピーを作るコマンドです。実験が失敗しても、元のセッションには影響しません。
たとえると: テスト用紙をコピーして「下書き」で試してみるようなもの。うまくいったら本番に反映し、ダメならコピーを捨てるだけです。
使い方:
効果: Boris 氏は、この機能を使い始めてから実験の頻度を週2〜3回から週8〜10回に増やしました。失敗を恐れずに試せるため、新しいアプローチの発見が格段に速くなります。
たとえると: テスト用紙をコピーして「下書き」で試してみるようなもの。うまくいったら本番に反映し、ダメならコピーを捨てるだけです。
使い方:
/branch experiment-new-parser のように名前を付けて分岐。または claude --resume <session-id> --fork-session で過去のセッションから分岐もできます。効果: Boris 氏は、この機能を使い始めてから実験の頻度を週2〜3回から週8〜10回に増やしました。失敗を恐れずに試せるため、新しいアプローチの発見が格段に速くなります。
6. サイドクエリ（/btw）
メイン作業を中断しない横の質問
/btw（ビーティーダブリュー、"by the way" = 「ところで」の略）は、メインの作業を進めたまま、横から別の質問を差し込むコマンドです。
たとえると: 大事な会議中に、秘書にそっとメモを渡して別の調べ物を頼むようなもの。会議（メイン作業）は中断せず、秘書が裏で調べて結果を持ってきてくれます。
使い方: Claude がコードを書いている途中で
効果: コンテキストスイッチ（作業の切り替えによる集中力の低下）を減らし、1時間あたり約15回あった中断を約3回まで削減できたという報告があります。
たとえると: 大事な会議中に、秘書にそっとメモを渡して別の調べ物を頼むようなもの。会議（メイン作業）は中断せず、秘書が裏で調べて結果を持ってきてくれます。
使い方: Claude がコードを書いている途中で
/btw このプロジェクトのライセンス形態は? と聞くと、メインのコーディング作業を止めずにバックグラウンド（裏側）で回答が得られます。効果: コンテキストスイッチ（作業の切り替えによる集中力の低下）を減らし、1時間あたり約15回あった中断を約3回まで削減できたという報告があります。
7. Bare モード（--bare）
起動を10倍高速化する軽量モード
--bare（ベア、「裸の」という意味）フラグを付けると、CLAUDE.md の自動検索や MCP（外部ツール接続）の読み込みをスキップして、SDK（プログラムからの呼び出し用ツール）の起動が約10倍速くなります。
たとえると: フル装備で出かける代わりに、手ぶらで玄関を飛び出すようなもの。準備時間がゼロになる分、ちょっとした用事には最適です。
使い方の例:
このコマンドは、ステージング済み（保存準備ができた）の変更内容をパイプ（データの受け渡し）で Claude に渡し、コミットメッセージ（変更の要約文）を自動生成させます。Unix のパイプライン（コマンドを連鎖させる仕組み）と組み合わせるときに特に便利です。
たとえると: フル装備で出かける代わりに、手ぶらで玄関を飛び出すようなもの。準備時間がゼロになる分、ちょっとした用事には最適です。
使い方の例:
git diff --staged | claude --bare "コミットメッセージを書いて"このコマンドは、ステージング済み（保存準備ができた）の変更内容をパイプ（データの受け渡し）で Claude に渡し、コミットメッセージ（変更の要約文）を自動生成させます。Unix のパイプライン（コマンドを連鎖させる仕組み）と組み合わせるときに特に便利です。
8. Chrome 拡張機能
ブラウザのエラーを自動キャプチャ
Claude Code の Chrome 拡張機能（ブラウザに追加する小さなプログラム）をインストールすると、ブラウザ上のエラーメッセージ、コンソールログ（開発者向けの動作記録）、ネットワークリクエスト（サーバーとの通信内容）を自動的にキャプチャ（取得）して Claude に送れます。
たとえると: 病院で症状を口頭で説明する代わりに、体温計や血圧計のデータが自動で医師のパソコンに送られるようなものです。「説明の手間」がなくなり、すぐに診断（デバッグ）に入れます。
Boris 氏のコメント: 「Claude に自分の出力を検証する手段を与えると、結果が良くなるまで自動で改善を繰り返してくれる」
効果: フロントエンド（ユーザーが目にする画面側）の開発で、エラーをコピー＆ペーストして Claude に貼り付ける作業が不要に。1日5〜6回あったコピペ作業がゼロになったケースが報告されています。
たとえると: 病院で症状を口頭で説明する代わりに、体温計や血圧計のデータが自動で医師のパソコンに送られるようなものです。「説明の手間」がなくなり、すぐに診断（デバッグ）に入れます。
Boris 氏のコメント: 「Claude に自分の出力を検証する手段を与えると、結果が良くなるまで自動で改善を繰り返してくれる」
効果: フロントエンド（ユーザーが目にする画面側）の開発で、エラーをコピー＆ペーストして Claude に貼り付ける作業が不要に。1日5〜6回あったコピペ作業がゼロになったケースが報告されています。
Ultraplan — クラウドで計画、ターミナルは自由に（2026年新機能）
Ultraplan（ウルトラプラン）は、計画作成をクラウド（インターネット上のサーバー）に任せて、手元のターミナル（黒い画面）を自由に使い続けられる新機能です。2026年にResearch Preview（試験公開）として追加されました。
たとえると
秘書に企画書を作らせながら、自分は別の仕事をするようなものです。秘書（クラウド上のClaude）が企画書（計画）を仕上げたら「できました」と通知が来るので、内容を確認して「ここを直して」と指示したり、「この計画で進めて」と実行に移したりできます。
3つの起動方法
方法1: /ultraplan コマンド
> /ultraplan 認証サービスをセッション方式からJWT方式に移行して
JWT（JSON Web Token）= ログイン状態を管理するための暗号化された小さなデータ
方法2: プロンプトに「ultraplan」を含める
> ultraplanを使って、データベースの移行計画を作って
方法3: ローカルの計画からリファイン
Claude がローカルで計画を立て終わったとき、承認ダイアログで「No, refine with Ultraplan on Claude Code on the web」を選択すると、その計画をクラウドに送って改善できます。
ステータスインジケーター（進捗表示）
クラウドで計画が作成されている間、ターミナルには以下のステータスが表示されます:
| 表示 | 意味 |
|---|---|
| ◇ ultraplan | Claude がコードベース（プロジェクトのコード全体）を調査中・計画を作成中 |
| ◇ ultraplan needs your input | Claude から質問あり。セッションリンクを開いて回答が必要 |
| ◆ ultraplan ready | 計画完成。ブラウザで確認・レビューできる状態 |
ブラウザでのレビュー機能
計画が完成すると、ブラウザ（claude.ai）で以下の操作ができます:
- インラインコメント: 計画の任意の箇所をハイライト（選択）して、「ここはこうしてほしい」とコメントを残せます
- 絵文字リアクション: セクションに対して絵文字で賛成・懸念を表現。詳細なコメントを書かなくても素早くフィードバックできます
- アウトラインサイドバー: 計画のセクション間をジャンプできる目次。長い計画でも必要な箇所にすぐアクセスできます
修正を何度でも依頼でき、納得するまで計画を練り上げてから実行に移せます。
2つの実行オプション
Web上で実行してPR作成
「Approve Claude's plan and start coding」を選択。クラウド上で実装が進み、完了後にPR（プルリクエスト＝変更をチームにレビューしてもらう仕組み）を作成できます。
ターミナルに送り返して実行
「Approve plan and teleport back to terminal」を選択。3つのサブオプション:
・ Implement here — 今の会話に計画を注入して続行
・ Start new session — 会話をリセットし、計画だけを持って新規開始
・ Cancel — 計画をファイルに保存するだけ（実行しない）
必要な条件
Ultraplan を使うには Claude Code on the web のアカウントと GitHub リポジトリ（コードの保管庫）が必要です。また、Remote Control（遠隔操作）が有効な場合は、Ultraplan 起動時にRemote Controlが切断されます（両方とも claude.ai/code のインターフェースを使うため）。
出典: @oikon48 X投稿 | 公式ドキュメント
非エンジニアのClaude Code活用法
Claude Code はエンジニア専用のツールではありません。公認会計士、経営者、マーケターなど、さまざまな職種の人がClaude Codeを活用して業務を効率化しています。ここでは実際の活用事例を紹介します。
公認会計士の活用法 — CLAUDE.mdを「業務マニュアル」として活用
@Shuhei_Ohno（大野修平氏・公認会計士）の事例
大野修平氏はCLAUDE.md（Claude への設定ファイル）を「業務マニュアル」として活用しています。エンジニアがコーディング規約を書くように、会計業務のルールや手順をCLAUDE.mdに記載することで、Claude が会計の文脈を理解した上で作業してくれます。
具体的な連携:
・ Excel: 決算データの集計、財務諸表の分析を自動化
・ PowerPoint: クライアント向けの報告資料を自動生成
・ Gmail: 定型メールの作成やクライアントへの連絡を効率化
たとえると: 新人の会計士に「業務マニュアル」を渡して仕事を任せるようなもの。マニュアルが充実しているほど、正確で一貫した仕事をしてくれます。
ポイント: 大野氏は「非エンジニアはClaude Codeから始める必要はない」とも述べています。まずはClaude Chat（チャット形式の通常版）でカスタマイズ機能（メモリ管理、ファイル作成、コネクター接続等）を使いこなし、必要に応じてClaude Codeに移行するのが自然なステップです。
具体的な連携:
・ Excel: 決算データの集計、財務諸表の分析を自動化
・ PowerPoint: クライアント向けの報告資料を自動生成
・ Gmail: 定型メールの作成やクライアントへの連絡を効率化
たとえると: 新人の会計士に「業務マニュアル」を渡して仕事を任せるようなもの。マニュアルが充実しているほど、正確で一貫した仕事をしてくれます。
ポイント: 大野氏は「非エンジニアはClaude Codeから始める必要はない」とも述べています。まずはClaude Chat（チャット形式の通常版）でカスタマイズ機能（メモリ管理、ファイル作成、コネクター接続等）を使いこなし、必要に応じてClaude Codeに移行するのが自然なステップです。
経営者の自動タスク処理 — 毎朝AIがSlackで報告
@hatushiba_ken（初芝賢氏・デイトラCEO）の事例
初芝賢氏はOpenClaw（オープンクロー）というオープンソースのAIエージェントツールを使い、毎朝の業務を自動処理しています。
自動化フロー:
1. 毎朝、Todoist（タスク管理アプリ）からタスクリストを自動取得
2. AIが処理できるタスクを自動的に処理
3. 処理結果と「次にやるべきこと」をSlack（チームのチャットツール）で報告
たとえると: 新人社員に毎朝のルーティンワークを任せるようなもの。最初は「AIに丸投げできるタスクなんてない」と思うかもしれませんが、初芝氏は「だからこそタスクの分解に時間をかけるべき」と語っています。
初心者向けの代替案:
OpenClawのハードルが高いと感じる方は、Todoist + Notion MCP（Model Context Protocol＝外部ツールとAIを接続する仕組み）から始めるのがおすすめです。Claude Code Skills と Todoist の連携だけでも、十分な自動化が実現できます。
初芝氏の名言: 「怠惰な人ほど最高の準備をする」— つまり、楽をしたければ、自動化の設計に時間をかけるべきだということです。
自動化フロー:
1. 毎朝、Todoist（タスク管理アプリ）からタスクリストを自動取得
2. AIが処理できるタスクを自動的に処理
3. 処理結果と「次にやるべきこと」をSlack（チームのチャットツール）で報告
たとえると: 新人社員に毎朝のルーティンワークを任せるようなもの。最初は「AIに丸投げできるタスクなんてない」と思うかもしれませんが、初芝氏は「だからこそタスクの分解に時間をかけるべき」と語っています。
初心者向けの代替案:
OpenClawのハードルが高いと感じる方は、Todoist + Notion MCP（Model Context Protocol＝外部ツールとAIを接続する仕組み）から始めるのがおすすめです。Claude Code Skills と Todoist の連携だけでも、十分な自動化が実現できます。
初芝氏の名言: 「怠惰な人ほど最高の準備をする」— つまり、楽をしたければ、自動化の設計に時間をかけるべきだということです。
SNS運用の自動化 — 投稿作成からハッシュタグまで
@sakiyomiAI の事例
SNSマーケティング（Instagram、X、Threads等のソーシャルメディア運用）にClaude Codeを活用する事例です。
自動化できること:
・ キャプション生成: 投稿に添える説明文を約300文字で自動作成。改行やフォーマットも最適化
・ ハッシュタグ生成: 日本語・英語混合で10〜15個のハッシュタグを自動選定
・ マルチプラットフォーム対応: 1つの記事URLから、X・Threads・Instagramそれぞれに最適化された投稿文を一括生成
・ ABテスト: 複数パターンの投稿文を生成して、どちらが反応が良いかテスト
自動化パイプライン（連続処理の流れ）の例:
1. Claude Code で投稿文を作成
2. Notion（情報管理ツール）に記録
3. Canva（デザインツール）で画像を作成
4. Make/Zapier（自動化ツール）で Instagram に自動投稿
たとえると: 専属のSNS担当者を雇ったようなもの。投稿の企画から実行まで、ルーティンワークを自動化できます。
自動化できること:
・ キャプション生成: 投稿に添える説明文を約300文字で自動作成。改行やフォーマットも最適化
・ ハッシュタグ生成: 日本語・英語混合で10〜15個のハッシュタグを自動選定
・ マルチプラットフォーム対応: 1つの記事URLから、X・Threads・Instagramそれぞれに最適化された投稿文を一括生成
・ ABテスト: 複数パターンの投稿文を生成して、どちらが反応が良いかテスト
自動化パイプライン（連続処理の流れ）の例:
1. Claude Code で投稿文を作成
2. Notion（情報管理ツール）に記録
3. Canva（デザインツール）で画像を作成
4. Make/Zapier（自動化ツール）で Instagram に自動投稿
たとえると: 専属のSNS担当者を雇ったようなもの。投稿の企画から実行まで、ルーティンワークを自動化できます。
注意: サードパーティツールの利用制限
2026年4月5日より、Anthropic はOpenClawなどのサードパーティ（第三者が開発した）エージェントツールのClaude Pro/Maxサブスクリプション（定額プラン）での利用を制限しました。これらのツールを使う場合は、従量課金（使った分だけ支払い）の「extra usage」バンドルまたはAPIキー（プログラムからアクセスするための認証コード）での利用が必要です。Claude Code自体はこれまでどおりサブスクリプションで利用できます。
出典: @Shuhei_Ohno | @hatushiba_ken | @sakiyomiAI
「ボトルネックはモデルではなくワークフロー」
X投稿 @getvibecodes より:
「ボトルネックはモデルではなく、常にワークフローだった。Opus 4.6 + 1Mコンテキストを持っていても、GPT-3.5時代と同じ使い方をしている人がいる。1つのエージェント、1つのプロンプト、1つのセッション。勝つのは最高のオーケストレーション（段取り）を持つツールだ。」
この投稿が伝えていること:
多くの人が「もっと賢いモデルが出れば解決する」と考えがちですが、実際にはモデルの性能より使い方の設計のほうが成果に直結します。同じ Opus 4.6 を使っていても、ワークフローの違いで生産性に10倍以上の差が生まれます。
「GPT-3.5時代の使い方」とは:
・ 1つのチャット画面で、1つのタスクを順番に処理する
・ 計画なしにいきなり「作って」と頼む
・ コンテキストが溢れても /clear せずに続ける
「最高のオーケストレーション」とは:
・ 並列セッション: Git Worktree で5つのタスクを同時進行（Boris Cherny 氏の手法）
・ 計画先行: Plan モードで設計を固めてから Auto モードで実装
・ サブエージェント活用: 調査をサブエージェントに委任してメインのコンテキストを節約
・ Document & Clear: 進捗をファイルに書き出してからコンテキストをリフレッシュ
・ /simplify & /batch: 品質チェックと大規模変更を自動化
学べること: 最新のAIモデルを使うことより、並列セッション、計画先行、サブエージェント活用といったワークフローの改善のほうが、成果に大きく影響します。
「ボトルネックはモデルではなく、常にワークフローだった。Opus 4.6 + 1Mコンテキストを持っていても、GPT-3.5時代と同じ使い方をしている人がいる。1つのエージェント、1つのプロンプト、1つのセッション。勝つのは最高のオーケストレーション（段取り）を持つツールだ。」
この投稿が伝えていること:
多くの人が「もっと賢いモデルが出れば解決する」と考えがちですが、実際にはモデルの性能より使い方の設計のほうが成果に直結します。同じ Opus 4.6 を使っていても、ワークフローの違いで生産性に10倍以上の差が生まれます。
「GPT-3.5時代の使い方」とは:
・ 1つのチャット画面で、1つのタスクを順番に処理する
・ 計画なしにいきなり「作って」と頼む
・ コンテキストが溢れても /clear せずに続ける
「最高のオーケストレーション」とは:
・ 並列セッション: Git Worktree で5つのタスクを同時進行（Boris Cherny 氏の手法）
・ 計画先行: Plan モードで設計を固めてから Auto モードで実装
・ サブエージェント活用: 調査をサブエージェントに委任してメインのコンテキストを節約
・ Document & Clear: 進捗をファイルに書き出してからコンテキストをリフレッシュ
・ /simplify & /batch: 品質チェックと大規模変更を自動化
学べること: 最新のAIモデルを使うことより、並列セッション、計画先行、サブエージェント活用といったワークフローの改善のほうが、成果に大きく影響します。
🐦 Rod Johnson氏: 設計を先に議論する
Spring Framework（Javaの有名なフレームワーク）の生みの親 Rod Johnson氏のX投稿:
「Claude Code とのワークフローは、コードを書かせる前に設計と実装について徹底的に議論することが増えている。その結果は、多くの場合、手書きのコードよりも良い。」
実践方法: いきなり「作って」と頼むのではなく、Plan モード（Ctrl+G）で設計の議論に時間をかける。トレードオフを検討し、代替案を比較してから実装に入る。
「Claude Code とのワークフローは、コードを書かせる前に設計と実装について徹底的に議論することが増えている。その結果は、多くの場合、手書きのコードよりも良い。」
実践方法: いきなり「作って」と頼むのではなく、Plan モード（Ctrl+G）で設計の議論に時間をかける。トレードオフを検討し、代替案を比較してから実装に入る。
プロダクトマネージャー視点の活用法
非エンジニアでも使えるユースケース:
・ 仕様書から自動でコードを生成
・ 既存のコードベースの調査・ドキュメント化
・ プロトタイプ(試作品)の高速作成
・ データ分析スクリプトの作成
ポイント: 「ドメイン知識(業界の専門知識)がある人ほど、AIの効果が高い」。 プログラミングの知識がなくても、業務の知識があれば Claude に正確な指示が出せます。
・ 仕様書から自動でコードを生成
・ 既存のコードベースの調査・ドキュメント化
・ プロトタイプ(試作品)の高速作成
・ データ分析スクリプトの作成
ポイント: 「ドメイン知識(業界の専門知識)がある人ほど、AIの効果が高い」。 プログラミングの知識がなくても、業務の知識があれば Claude に正確な指示が出せます。
セッション管理のコツ
| やりたいこと | コマンド | 説明 |
|---|---|---|
| 前回の続きをやる | claude --continue | 最後のセッションを再開 |
| 過去のセッションを探す | claude --resume ID | セッションIDを指定して再開 |
| セッションに名前を付ける | /rename 名前 | 後で探しやすくする |
| 画面の色を変える | /color orange | 複数画面を色で区別する |
| スマホから操作する | claude -p "..." --remote | Web上にセッションを作成 |