AIが迷わないリポジトリ設計
Claude Code / Codex の出力が安定しない原因はプロンプトではなくリポジトリ構造側にある。ルール階層・エージェント定義・スキルとフックの棲み分け・作業コンテキスト外部化の4パターンを実リポジトリを例に解説。
AI開発の検証室 編集部
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# 開発環境
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AIが迷わないリポジトリ設計実践
CLAUDE.md を長くするだけでは AI は安定しない。subagents で役割を分け、hooks にガードレールを置き、継続知識は memory・最新状態は MCP と分ける設計を整理する。本記事は統合済みで、正典は別記事にある。
AI開発の検証室 編集部
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CLAUDE.md最適化の本質
CLAUDE.md最適化の本質は「何をたくさん書くか」ではなく「何をどこに分離するか」。Anthropicの公式ドキュメントに沿って、AIエージェントが迷わず安全に働けるリポジトリ環境の構築設計を解説します。
AI開発の検証室 編集部
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