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Claude Code

Anthropic 公式の CLI ベース AI コーディングエージェント

概要

Anthropic が開発する CLI ベースの AI コーディングエージェント。ターミナル上で対話しながらコードの読み書き、ファイル操作、git 操作、テスト実行などを行える。

主な特徴

コンテキスト管理

5段階の圧縮カスケードでコンテキストウィンドウを管理する: Microcompact → Context Collapse → Session Memory → Full Compact → PTL Truncation

詳細: コンテキスト圧縮

LLM Wiki との関連

Karpathy は Claude Code を LLM Wiki の実行環境として使用。「左画面に Claude Code、右画面に Obsidian」というワークフローを実践。

思考深度のサイレント・ダウングレード問題

2026年4月、AMD のシニア AI ディレクターが約 6,852 セッション分のログ分析で発見した問題。2026年3月8日以降、Claude Code の思考の中央値が約 2,200 文字から約 600 文字（67%減）に低下していた。Anthropic は「アダプティブ・シンキング」による変更を認め、/effort max コマンドで高い思考深度を維持できると説明した。

Routines — クラウド上での自動実行

2026年4月14日リリースの Claude Code Routines により、PC をオフラインにしたままでもクラウド上でエージェントをスケジュール実行できるようになった。トリガー: cron / API コール / GitHub イベント。

新 Desktop — 複数セッション並列管理

同日リリースの新 Desktop では複数セッションの同時管理が可能になった。リポジトリ・Issue を並列で扱い、コンテキストを保持したまま別タスクに移行できる。

/team-onboarding コマンド

過去 30 日のセッション履歴を分析してチーム向けオンボーディング資料を自動生成するコマンド。作業タイプの割合・よく使うスキル・MCP 接続使用回数を Markdown 形式で出力し、Notion や GitHub Wiki にコピペできる。

トークン削減: 原始人プロンプト

システムプロンプトに 原始人みたいに喋れ。中身は全部残せ。無駄だけ消せ。 を追加するだけで日本語応答のトークンを最大 80% 削減できる（英語版 Caveman テクニックの日本語版）。CLAUDE.md に追記するだけで適用できる。

ループ設計（Getting started with loops）

Claude Code チームは公式ガイドで、エージェントのループを「停止条件が満たされるまで作業サイクルを繰り返すこと」と定義し、/goal（完了条件）・/loop（ローカル定期実行）・/schedule（クラウド常駐）・dynamic workflows（並列 worktree での複数解探索と judge レビュー）といったプリミティブを提供する。委譲の度合いで Turn-based / Goal-based / Time-based / Proactive の4種類に整理される。

詳細: エージェントループ設計

動的ワークフロー（Dynamic Workflows）

サブエージェントのフリートをグラフとして走らせる仕組み。Claude が素の JavaScript でオーケストレーションスクリプトを書き、それがサブエージェント群を起動する。調整レイヤ自体はコードなのでモデルのトークンを消費しない（ただし実行全体のトークンは会話より増える）。

API 面は 3 つ。agent() がノード 1 個（schema に JSON Schema を渡すとツール呼び出し層で検証され、不一致ならリトライされる）、parallel() がバリア付きの fan out（例外を投げた thunk は null に解決されるので .filter(Boolean) が封じ込めになる）、pipeline() がバリアなしで要素ごとに全段を独立に流す形。並行数は最大 16（CPU コア数依存）、1 実行あたりのエージェント総数は 1,000 が上限。isolation: 'worktree' でノードを隔離でき、model オプションでノード単位にモデルを段階化できる。

入口はプロンプトに workflow の語を入れる／保存済みワークフローを実行する（/deep-research は同梱の実在グラフ）／/effort ultracode でセッション全体をワークフロー計画モードにする、の 3 つ。うまくいったものは .claude/workflows/ に保存するとスラッシュコマンドとして再利用できる。

詳細: グラフエンジニアリング

Context Rot 管理

Claude Code のコンテキストウィンドウは 100 万トークン。長いセッションでは Context Rot（コンテキスト劣化）が発生する。5 つのセッション管理選択肢（Continue / Rewind / /clear / /compact / Subagent）を使い分けることで性能を維持できる。

詳細: Context Rot

Obsidian Vault との統合

~/.claude/settings.json や <proj>/.claude/settings.local.json に MCP filesystem サーバを登録することで、個人 Obsidian Vault を AI Agent の文脈として常時参照させられる。読み取り用 (vault-readonly) と書き込み用 (vault-inbox) を別サーバとして分離するのが基本パターン。PostToolUse / Stop フックや GitHub Actions self-hosted runner と組み合わせると、PR マージや日次のタイミングで自動的に書き戻しを発火させ、Vault が時間とともに自己強化されるループを実装できる。

詳細: Claude Code × Obsidian Vault 統合ガイド / Obsidian Vault Writeback Loop / Claude Code Hooks

動的ワークフロー（Dynamic Workflows）

サブエージェントを直列に並べるのではなく、グラフとして組むための仕組み。Claude が素の JavaScript でオーケストレーション用スクリプトを書き、agent() / parallel() / pipeline() / schema を組み合わせてサブエージェントのフリートを動かす。調整レイヤ自体はコードなのでモデルのトークンを消費しない（ただし実行全体のトークンは会話でやるより増える）。

詳細: グラフエンジニアリング

非エンジニア業務での活用

コードを書かない業務自動化でも使える。ローカルの CSV・PDF を直接読み、計算し、ファイルとして書き出せる点が「ブラウザで会話する AI」との決定的な差になる。個人経営の飲食店で原価計算（3時間→12分）・レジ締め（毎晩40分→ゼロ）・シフト作成（2時間→15分）を自動化した事例がある。

繰り返す作業は .claude/skills/<名前>/SKILL.md として保存すると、次回から /<名前> で呼び出せる。個人・プロジェクトのスキルではコマンド名はディレクトリ名から決まり、フロントマターの name は一覧表示用のラベルとして働く。

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ソース記事