Claude Code、スキルで検証ループ構築
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Anthropic は Claude Code の検証ループ構築において、スキル機能を活用して反復手順を自動化する具体的な手法と、実行タイミングの選定基準を発表した。
AI深層分析を開く2026年7月27日 19:08
AI深層分析
キーポイント
スキルの作成方法
開発者は「skill-creator」プラグインによる対話型生成や、Markdown ファイルの手動記述によって検証ループをスキルとして定義できる。
実行モードの分類
検証ループは、手動呼び出し型の「スタンドアロン」、生産スキルの一部で自動発火する「埋め込み型」、および他のワークフローと連携する「連鎖型」に分類される。
スタンドアロンの特性
スタンドアロンモードはセキュリティスキャンやライセンス確認など、頻繁には実行しない横断的なチェックに適しており、開発者が意図的に呼び出す必要がある。
埋め込み型の自動化
特定のワークフローに常設される検証項目は埋め込み型として実装され、開発者の手動指示なしに生産プロセスの一部として自動的に実行される。
重要な引用
The most common way to encode repetitive steps into a verification loop is to write it as a skill
You can also hand-write a skill by dropping a markdown file in .claude/skills/ inside your project.
Fires automatically as part of the producing skill.
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編集コメント
Claude Code のスキル機能は、単なるコード生成を超えて開発プロセス自体を制御する段階へと進化していることを示唆している。検証ループの自動化戦略を明示的に提示することで、実務レベルでの信頼性向上に寄与する重要な指針となる。
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スキルとして実装する
反復的な手順を検証ループに組み込む最も一般的な方法は、それを スキル として記述することです。スキルの作成を最速で行うには、スキル作成プラグインをインストールして Claude にインタビューさせるのが効果的です。
例:
/skill-creator Create a skill for verifying frontend changes end-to-end. Interview me about my workflow.
プロジェクト内の .claude/skills/ ディレクトリに Markdown ファイルを配置するだけで、手書きでスキルを作成することも可能です。最もシンプルな検証スキルの構成は、フロントマター数行と本文から成り立ちます。
# .claude/skills/verify-log-hygiene/SKILL.md
---
name: verify-log-hygiene
description: Check that error logs include the request ID and never
include the request body. Use when the diff touches error handling
or logging.
allowed-tools: [Read, Edit, Grep]
---
Read the error-handling paths in the current diff.
For each log call on an error path, confirm it includes the request ID
and does not pass the request body, headers, or any user-supplied payload.
Report each violation with file:line, then fix it: add the request ID
where it's missing and strip the payload from the log call.スキルの完全なスキーマと、その背後にある哲学については、スキル構築の完全ガイド をご覧ください。
検証ループの動作場所を特定する
次に決めるべきは、この検証ループがどのように起動するかです。スタンドアロン型か、埋め込み型か、連鎖型か、それとも PR(プルリクエスト)に紐付けるのか。
スタンドアロン型
これは、アーティファクトが完成した後に意図的に呼び出すタイプです。すべてのケースで適用されるわけではない横断的なチェックのために、スタンドアロンスキルが選ばれます。具体的には、コミット前のセキュリティスキャンや、PR 提出前のアクセシビリティ監査、リポジトリ全体にわたるライセンスヘッダーの検証などが該当します。
多くのワークフローで利用可能にしたいが、コード変更ごとに自動実行したくない処理をここに設定します。
ただし欠点として、呼び出すたびに自分で起動する必要があるという手間がかかります。スタンドアロン型から脱却すべきタイミングは、「すべての変更後に実行している」という状態になった時です。その段階では、この手順は恒久的な場所を得るべきであり、埋め込むか連鎖させるかの選択が必要です。
埋め込み型
これは、生成を行うスキルの一環として自動的に起動するタイプです。特定のワークフローにのみ属し、ユーザーが指示しなくてもそのワークフローが実行します。
最もシンプルな実装は、生成スキルの本体に対して 1 行を追加するだけです。
# .claude/skills/scaffold-component/SKILL.md
---
name: scaffold-component
description: src/components/配下に新しい React コンポーネントをスキャフォールドします。コンポーネントファイル、それに付随するテスト、および index エクスポートを含みます。ユーザーが新規コンポーネントの作成を求めた際に使用してください。
allowed-tools: [Read, Write, Edit, Bash, Glob]
---
# 新しい React コンポーネントのスキャフォールド
コンポーネント名(PascalCase 形式)を受け取り、`src/components/<Name>/`配下に以下のファイルを作成します:<Name>.tsx:型付きプロパティインターフェースを持つ関数コンポーネントであり、デフォルトエクスポートを含みます。<Name>.test.tsx:React Testing Library を用いたテストで、コンポーネントをレンダリングし、エラーなくマウントされることを検証します。index.ts:デフォルトエクスポートと名前付きエクスポートを再エクスポートします。
参考として src/components/Button/ ディレクトリ内のパターンに従ってください。コードベース全体で統一されているインポートエイリアスのスタイル(@/components/...)も合わせて準拠してください。
code continues...
コンポーネントファイルを作成した後、eslintrc に基づいて lint を実行し、報告する前にエラーをすべて修正してください。
スキルを実行して埋め込みが機能しているか確認するには、新しいタスクでそのスキルを呼び出し、出力に新しいステップとして追加されたことが確認できるかを検証します。もし動作しない場合は、スキルの説明や以前の指示において、追加されたチェックが正しく反映されていない可能性があります。
このパターンで利用可能な埋め込みは、編集可能なスキルに限られます。つまり、自分で作成したスキルか、プロジェクトレベルでインストールされ、SKILL.md ファイルの管理権限を持つものです。組み込みスキルやプラグイン経由で管理されるスキル(更新時に上書きされるタイプ)はこのパターンの対象外です。それらの場合は、代わりにチェーン処理を使用してください。
ワークフロー全体にわたるチェックには埋め込みをスキップし、スタンドアロンの形式を採用します。これにより、あらゆるコンテキストから呼び出しが可能になります。
Chained(連鎖型)
一つのスキルが終了時に別のスキルを呼び出し、複数の検証済みハンドオフがエンドツーエンドで実行されます。
Anthropic の Claude Code チームでは、このパターンを日常業務で活用しています。具体的には、/code-review でバグを検出し、/simplify で差分を整理し、/verify スキルでエンドツーエンドの動作を確認します。また、UI に関わる変更がある場合は、カスタムの /design スキルを使って DESIGN.md ファイルに記載されたガイドラインに合致しているかチェックします。
修正できないスキルに対して検証機能を追加したい場合も、この連鎖(チェーン)が役立ちます。元のスキルを呼び出した上で、さらに検証用スキルを呼ぶカスタムラッパーを作成すればよいのです。以下のように実装できます:
.claude/skills/safe-refactor/SKILL.md
現在の差分に対してまず /simplify を実行します。
/simplify が完了したら、/verify-no-public-api-changes を呼び出します。
「/simplify の後に必ず /verify を実行する」という習慣が、「/simplify は完了時に必ず /verify を実行する」という契約へと進化します。この連鎖によって開発サイクル全体を自動化でき、問題が発生してユーザーにエスカレートした場合のみ、人が介入すればよいのです。
各ステップが独立しており、片方だけを単独で実行したい場合もある場合は、連鎖をスキップすることも可能です。ただし、連鎖は柔軟性を犠牲にして自動化を実現するトレードオフがあるため注意が必要です。検証ループの連鎖を実行するとトークン使用量が増える可能性があるため、広く展開する前に必ずテストを行ってください。
すべての PR で
自分の変更に対してチェーンが確立されれば、同じ手順をすべてのプルリクエスト(PR)に適用できます。チームメンバーの変更も、自分が行った変更と同じゲートを通過します。本人がチェーンの呼び出しを忘れたとしても、結果は変わりません。このインフラストラクチャは、すでに作成したチェーンと基本的に同じものです。ただし、一歩進んだ段階であり、著者の努力や注意に依存せずとも、同じスキル、同じ評価基準、そして同じ品質基準が適用されます。
ここで検証プロセスは、個人のインフラからチーム全体のインフラへと進化します。大規模コードベースにおける Claude Code の運用で解説されているような、チーム全体での活用が可能な状態です。週に 2 分節約するために作成したチェック項目が、今やすべての変更において全員の時間を節約する仕組みへと成長します。チェーンの調整が続いている間は、PR 全体のゲートを設けるのは控えておきましょう。その段階では、あらゆる修正がチーム全体に見えるイベントとなってしまうためです。
このプロセスに慣れれば、ループエンジニアリングの拡張も可能です。何を自動化するかや環境がどうであれ、検証ループを作成する手順は一定しています。
- 今週、最も頻繁に行っていた手動のフォローアップ作業を一つ選びましょう。
- まずは組み込みの「/verify」スキルを試して、プロセスに役立つか確認してください。
- その手順を、新人チームメンバーに初日に渡すような平易な英語で記述します。
- 作成したスキルを skill-creator に引き渡すか、または自分で .claude/skills/ ディレクトリに Markdown ファイルを配置してください。
- 新しいタスクでそのスキルを呼び出し、チェックが出力の一部として実行されることを確認します。必要に応じて反復して改善しましょう。
- スキルを連鎖させて、エンドツーエンドの検証フローを作成する実験も行ってください。
Claude に従わせる手順をどれだけ多く記述できるかによって、最初の試行で Claude の回答があなたの意図に近づく頻度が高まります。今後は修正のために時間を費やす必要がなくなるため、その分、スキルでは代替できない個別的かつ独自の作業に集中する注意力を確保できます。
*Claude Code で検証ループの構築を始めましょう。*
*この記事は、Claude Code チームの一員である Delba de Oliviera によって執筆されました。*
AI算出
技術分析ainew評価高い
Anthropic の Claude Code に追加された「スキル」機能を用いた自己検証ループの構築手法を、スタンドアロン型・埋め込み型の具体例と共に解説しており、開発者が実装に活用できる技術的知見が含まれている。ただし、日本固有の事例や規制情報がないため、日本の関連性は標準的なレベルとなる。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 100
- 新規性
- 75
- 調べる価値
- 75
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 25
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