Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ClaudeCodeにキレない技術
Search
gtnao
July 14, 2025
Technology
1
1.4k
ClaudeCodeにキレない技術
AI-Native Day vol.1 (株式会社primeNumber社内イベント)
https://primenumber.com/
gtnao
July 14, 2025
Tweet
Share
More Decks by gtnao
See All by gtnao
TROCCO今昔
gtnao
0
310
PaaSとSaaSの境目で信頼性と開発速度を両立する 〜TROCCO®︎のこれまでとこれから〜
gtnao
8
19k
0 -> 1でフロントエンドのテストを 書く文化を作っている話
gtnao
2
2.7k
ZetaSQLを使って、 カラムリネージ機能を作った話
gtnao
3
1.9k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWS DMS で SQL Server を移行してみた/aws-dms-sql-server-migration
emiki
0
240
Oracle Base Database Service 技術詳細
oracle4engineer
PRO
14
82k
From Natural Language to K8s Operations: The MCP Architecture and Practice of kubectl-ai
appleboy
0
220
Databricks AI/BI Genie の「値ディクショナリー」をAmazonの奥地(S3)まで見に行く
kameitomohiro
1
410
RemoteFunctionを使ったコロケーション
mkazutaka
1
110
serverless team topology
_kensh
3
230
会社を支える Pythonという言語戦略 ~なぜPythonを主要言語にしているのか?~
curekoshimizu
3
670
AI-Readyを目指した非構造化データのメダリオンアーキテクチャ
r_miura
1
320
事業開発におけるDify活用事例
kentarofujii
5
1.5k
Azureコストと向き合った、4年半のリアル / Four and a half years of dealing with Azure costs
aeonpeople
1
300
Dify on AWS 環境構築手順
yosse95ai
0
130
Okta Identity Governanceで実現する最小権限の原則 / Implementing the Principle of Least Privilege with Okta Identity Governance
tatsumin39
0
170
Featured
See All Featured
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
57k
Scaling GitHub
holman
463
140k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
10
890
Music & Morning Musume
bryan
46
6.9k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.9k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.7k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
75
5.1k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
209
24k
Transcript
AI-Native Day vol.1 (社内勉強用) Claude Code に キレない技術 Agentic Coding
時代のアンガーマネジメント naotaka nakane (@gtnao)
中根 直孝 (naotaka nakane) @gtnao CTO室 室長 Staff Software Engineer
Claude Code歴: 1ヶ月 1ヶ月のccusage: $7500
なぜキレるか? 💢
時間を無駄にされたと感じるから 🕑
Claude Code の衝撃 Claude Code の衝撃
何が変わった? 🤖 現役最強の コーディングLLM ・Opus/Sonnet 4の 登場 💻 ターミナルと一体化 ・シェルコマンドを
自在に操る ・N回目の Unix哲学再考 🎯 コーディング特化 エージェント ・予想外によく動く
定額制の衝撃 😰 Before ・ 「トークン溶かした...」 ・ 「次は慎重に...」 ・潜在的にブレーキ 🚀 After
・とりあえずAIに投げる ・Build & Scrap ・高速イテレーション パラダイムシフト 🌏
半年前のAIコーディングの悩み ほとんど解決された?
本当に?
まだ解決されていないこと 確率論と時間との戦い 🎲 出力は運次第 どれだけ完璧な指示を出しても 理想の結果が出るかは 博打 ⏱️ 沼にハマると抜け出せない 生成に時間がかかる上に
一度ズレると延々と失敗 結果、全部やり直し... 時間をかけたが無駄骨に → キレる 💢
Agentic Coding 時代のアンガーマネジメント 効率的に望む結果へ たどり着く方法を身につけよう!
2つのアプローチ 2つのアプローチ
2つのアプローチ 🚗 助手席アプローチ ・AIとペアプロ ・スケール感は薄い ・確実性は高い うまくやらないとキレやすい💢 🚙 後部座席アプローチ ・丸投げ
・アイデアを高速検証 ・博打度は高い 時間を無駄にされた感は薄いので (案外)キレにくい
(参考) AI時代のソフトウェア開発を考える @twada
どちらを選ぶ? 使い分けが大事だが… 今のところメイン業務では 助手席アプローチ 確実性重視で着実に 後部座席も体験推奨 0→1の威力は計り知れない 簡易ツール作成や プライベートプロジェクトで 一度体験しておこう
Claude Codeの性質を理解する Claude Codeの性質を理解する
(個人的)Claude Codeの性質 🧠 頻繁な記憶喪失 ❓ 曖昧な指示は苦手 🎲 非決定的 🚫 仕組み的に苦手/
不可能なことがある 🎨 人間が思う 良いコードとのズレ 📄 ドキュメントの 違和感
頻繁な記憶喪失 CLAUDE.mdやMUST指示も完璧じゃない 巷に溢れる忘れさせないテクニックも限界あり ✂️ タスクを分割 長く動くとどうしても忘れる 塩梅は慣れが必要 🗜️ 能動的にcompact 新しく作業を始める際に
Context left until auto-compactが出ていたら
曖昧な指示は苦手 「明確に指示せよ」と言われても... AIと人間のギャップはあり一発では伝わらない 📝 まずコード付きで設計を書かせる できるだけ具体的なコード ドキュメントに吐かせてもいい 🎯 ダメ出しで軌道修正 プラン段階の間違いなら心理的に許せる
コードを書いてから修正させると、 とっ散らかる/時間かかる/お掃除忘れ→イライラ💢
非決定的 巷のタスクは決定的に解決できるものが多い なんでもClaudeにやらせるのはやめよう(手段の目的化) 📜 決定的なタスクは Claudeにスクリプトを書かせる 特にコーディング以外のタスクで有用 💎 Rubyなどもおすすめ (Shellが苦手な場合)
レビューしやすい
仕組み的に苦手/不可能なことがある (例)末尾改行問題 LLMの出力を書き込みしている以上、仕組み的に改行されない 簡単が故に「なんでこんなこともできないのか」とキレやすい💢 🔧 hookなどを使う https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/hooks TROCCOのプロジェクトでも導入済み
人間が思う良いコードとのズレ 先にふるまいを実装させる 1️⃣ 愚直に書かせる コントローラー直書き クソデカReactコンポーネント まず正しいふるまいを 2️⃣ テストを書かせる ふるまいを固定
TDD的に先にやってもOK 3️⃣ 初めて抽象化 Service/Hooksに分割 「捨てられる」から安心 失敗したらgit reset
(参考) Tidy First? @Kent Beck 「ふるまい(Behavior) 」と「構造(Structure) 」の変更を分離
ドキュメントの違和感 AIはドキュメントの「評価関数」が分からない 💪 AIが得意なこと 大量の情報を処理 構造化しやすい 文章の体裁を整える 😵 AIが苦手なこと どういった内容を入れるべきか
何が評価されるか分からない 明後日の方向のAI臭い感じに... 解決策:骨格(マークダウンのヘッダー等)をこちらで提示
Happy Agentic Coding! 🧠