Claude Codeの開発者がワークフローを公開、開発者たちが熱狂

世界最高峰のコーディングエージェントの創造者が語るとき、シリコンバレーは耳を傾けるだけではなく、メモを取る。 この一週間、エンジニアリングコミュニティは、AnthropicのClaude Codeの創造者であり責任者であるボリス・チェルニーによるX上のスレッドを精査し続けている。彼の個人的なターミナル設定の気軽な共有から始まった投稿は、ソフトウェア開発の未来に関するバイラルなマニフェストへと発展し、業界関係者はこれを同スタートアップの画期的な瞬間と呼んでいる。 開発者コミュニティの著名な声であるジェフ・タンはこう書いた。「Claude Codeのベストプラクティスをその創造者から直接読んでいないなら、プログラマーとして遅れを取っている」。別の業界観察者、カイル・マクニースはさらに踏み込み、チェルニーの「ゲームチェンジをもたらすアップデート」により、Anthropicは「火がついて」おり、「彼らのChatGPT的瞬間」に直面している可能性があると宣言した。 この興奮は一つの逆説から生じている。チェルニーのワークフローは驚くほどシンプルでありながら、たった一人の人間が小さなエンジニアリング部門に匹敵する出力能力で作業することを可能にしているのだ。Xでチェルニーの設定を実践したあるユーザーが指摘したように、その体験は従来のコーディングというより「むしろ『スタークラフト』のようだ」——構文をタイプすることから、自律ユニットを指揮することへの転換である。 以下は、ソフトウェアがどのように構築されるかを再形成しているワークフローの分析であり、その設計者本人から直接もたらされたものだ。 5つのAIエージェントを同時に動かすことが、コーディングをリアルタイムストラテジーゲームに変える方法 チェルニーの開示から最も印象的な啓示は、彼が直線的な方法ではコードを書かないということだ。開発における従来の「内側のループ」では、プログラマーは関数を書き、テストし、次に進む。しかしチェルニーは艦隊司令官のように振る舞う。 「私はターミナルで5つのClaudeを並列実行しています」とチェルニーは書いた。「タブを1から5まで番号付けし、システム通知を使ってどのClaudeが入力を必要としているかを把握します」。 (credit: x.com/bcherny) iTerm2のシステム通知を活用することで、チェルニーは5つの同時作業ストリームを効果的に管理する。1つのエージェントがテストスイートを実行している間、別のエージェントはレガシーモジュールをリファクタリングし、3つ目はドキュメントを起草する。また、ブラウザでは「claude.ai上で5〜10のClaude」を実行し、「テレポート」コマンドを使ってウェブとローカルマシンの間でセッションを引き継いでいる。 これは、今週初めにAnthropic社長のダニエラ・アモデイが述べた「少ないリソースでより多くを成し遂げる」戦略を裏付けるものだ。OpenAIのような競合他社が兆ドル規模のインフラ構築を追求する一方で、Anthropicは既存モデルの優れたオーケストレーションが生産性の指数関数的向上をもたらしうることを証明している。 最も遅く、最も賢いモデルを選ぶという直感に反する理由 レイテンシーに執着する業界において驚くべき動きとして、チェルニーはAnthropicの最も重く、最も遅いモデルであるOpus 4.5を排他的に使用していることを明かした。 「私はすべての作業に、思考機能付きのOpus 4.5を使用しています」とチェルニーは説明した。「これは私が今まで使った中で最高のコーディングモデルです。Sonnetよりも大きく遅いにもかかわらず、指示を細かく出す必要が少なく、ツール使用にも優れているため、最終的にはほぼ常に小さなモデルを使うよりも速くなります」。 企業のテクノロジーリーダーにとって、これは重要な洞察だ。現代のAI開発におけるボトルネックは、トークンの生成速度ではなく、AIの誤りを修正するために費やされる人間の時間である。チェルニーのワークフローは、より賢いモデルに対して先に「計算コスト」を支払うことが、後の「修正コスト」をなくすことを示唆している。 1つの共有ファイルが、AIのあらゆる失敗を恒久的な教訓に変える チェルニーはまた、彼のチームがAIの「記憶喪失」問題をどのように解決しているかも詳述した。標準的な大規模言語モデルは、セッションをまたいで企業固有のコーディングスタイルやアーキテクチャ上の決定を「記憶」しない。 この問題に対処するため、チェルニーのチームはgitリポジトリにCLAUDE.mdという単一のファイルを維持している。「Claudeが何かを誤って行っているのを見つけるたびに、それをCLAUDE.mdに追加します。そうすればClaudeは次回それをしないようになります」と彼は書いた。 この慣行は、コードベースを自己修正する有機体へと変える。人間の開発者がプルリクエストをレビューして誤りを見つけたとき、彼らは単にコードを修正するだけでなく、AIにタグを付けて自身の指示を更新させる。「あらゆる失敗がルールになる」と、このスレッドを分析したプロダクトリーダーのアーカシュ・グプタは指摘した。チームが協働する期間が長ければ長いほど、エージェントはより賢くなる。 スラッシュコマンドとサブエージェントが、開発の最も退屈な部分を自動化する ある観察者が称賛した「標準的」ワークフローは、繰り返し作業の厳格な自動化によって支えられている。チェルニーはスラッシュコマンド——プロジェクトのリポジトリに登録されたカスタムショートカット——を使用して、複雑な操作を一つのキーストロークで処理する。 彼は、/commit-push-prというコマンドを強調した。これを彼は1日に数十回呼び出す。手動でgitコマンドを打ち、コミットメッセージを書き、プルリクエストを開く代わりに、エージェントがバージョン管理の事務作業を自律的に処理するのだ。 チェルニーはまた、サブエージェント——専門化されたAIのペルソナ——を配備して、開発ライフサイクルの特定のフェーズを処理させている。メインの作業が終わった後にアーキテクチャを整理するコード簡略化エージェントや、何かをリリースする前にエンドツーエンドテストを実行するverify-appエージェントを使用している。 検証ループが、AI生成コードにとって真の突破口である理由 Claude Codeが年間経常収益10億ドルにこれほど急速に達したと言われる理由が一つあるとすれば、それはおそらく検証ループである。このAIは単なるテキスト生成器ではない。それはテスターなのだ。 「Claudeは、Claude Chrome拡張機能を使って、私がclaude.ai/codeに反映させるすべての変更をテストします」とチェルニーは書いた。「ブラウザを開き、UIをテストし、コードが動作しUXが良好に感じられるまで反復します」。 彼は、AIに自身の仕事を検証する手段——ブラウザ自動化、bashコマンドの実行、テストスイートの実行などを通じて——を与えることが、最終結果の品質を「2〜3倍」向上させると主張する。エージェントは単にコードを書くだけではない。そのコードが動作することを証明するのだ。 チェルニーのワークフローが示すソフトウェアエンジニアリングの未来 チェルニーのスレッドへの反応は、開発者が自らの技について考える方法における決定的な転換を示唆している。長年、「AIコーディング」とはテキストエディタ内のオートコンプリート機能——より速くタイプする方法——を意味していた。チェルニーは、それが今や労働そのもののオペレーティングシステムとして機能しうることを実証した。 「もしあなたが既にエンジニアで…より多くの力を求めているなら、これを読みなさい」とジェフ・タンはXで要約した。 人間のアウトプットを5倍にするツールは既にここにある。それらに必要なのは、AIをアシスタントと考えるのをやめ、労働力として扱い始める意思だけだ。その精神的飛躍を最初に成し遂げるプログラマーは、より生産的になるだけではない。彼らはまったく別のゲームをプレイしているのだ——そして他の全員はまだタイプし続けていることだろう。 ![](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fjdtwqhzvc2n1%2F6VsJWNsStTR57q9vFd5L08%2Fa0d88b4dcbd1e9ba77fd72a9c55988d9%2Fnuneybits_Vector_art_of_programmer_conducting_robot_orchestra_i_908157a9-d44f-4bce-b390-5913b88dad27.webp%3Fw%3D1000%26q%3D100&w=3840&q=85) ![](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fjdtwqhzvc2n1%2F2HdIfpu7mN6174uQ37MaSs%2Fc39fd89633bda9c1d842316ec4525abb%2FScreenshot_2026-01-05_at_1.53.45%C3%A2__PM.png%3Fw%3D1000%26q%3D100&w=3840&q=75)

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