指示が散らばる
CLAUDE.md、README、口頭ルールが分散し、エージェントが毎回違う判断をします。
Problems
AI活用が属人化する前に整える
Claude Codeは強力ですが、プロジェクトごとの制約や検証手順を言語化しないまま使うと、品質とセキュリティのばらつきが出ます。
検証が弱い
ビルド、テスト、lint、型チェックの成功条件が曖昧だと、修正完了の基準が揺れます。
権限が粗い
外部サービス、シェル、ファイル編集、CI実行の境界が曖昧だと、運用リスクが増えます。
Approach
導入支援の流れ
既存の開発文化を尊重し、過剰なルールではなく実際に効く運用単位へ落とし込みます。
現状診断
リポジトリ、CI、テスト、レビュー、権限、既存ドキュメントを確認します。
ルール設計
CLAUDE.md、スキル、禁止事項、検証コマンド、質問基準を設計します。
実装
設定ファイル、スキル、CI連携、レビュー導線、運用手順を実装します。
定着
利用ログと失敗パターンを見直し、プロジェクトに合わせて改善します。
Deliverables
納品・支援内容
AI導入を抽象論で終わらせず、リポジトリで使える成果物として残します。
- CLAUDE.md / AGENTS.md の設計とレビュー
- プロジェクト固有スキル、プロンプト、チェックリスト
- 権限・秘密情報・外部連携の運用ルール
- GitHub Actions連携、レビュー、テスト実行フロー
- チーム向けオンボーディング資料
FAQ
よくある質問
Claude Codeを入れるだけでは不十分ですか？
個人利用では始められますが、チーム開発では権限、レビュー、指示ファイル、検証コマンド、責任範囲を決めないと品質が安定しません。
既存プロジェクトでも導入できますか？
可能です。まずリポジトリ構造、テスト、CI、権限、既存の開発ルールを確認し、最小範囲から導入します。
セキュリティ面も見てもらえますか？
はい。秘密情報、外部連携、コマンド実行権限、レビュー観点、CIの失敗時対応まで含めて設計します。
Start
まずは既存リポジトリの診断から
現在の開発フローを確認し、Claude Code導入で最初に整えるべき箇所を明確にします。