AIが迷わないリポジトリ設計――agent legibility を実装に落とす4つのパターン
Claude Code / Codex を本格運用しても出力が安定しない原因は、多くの場合プロンプトではなくリポジトリ構造側にあります。AGENTS.md / サブエージェント / フック / 作業コンテキストを役割別に配置する4つの設計パターンを、Growth Lab の実リポジトリを例にまとめました。
Growth Lab編集部
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# 開発環境
3 件の記事が見つかりました
AIが迷わないリポジトリ設計。Claude CodeとCodexから逆算する実践パターン
CLAUDE.md を長くするだけでは AI は安定しない。Claude Code の subagents / hooks / memory / MCP と、Codex の agent legibility の考え方をつなぎ、AI が迷わず安全に働けるリポジトリ設計を整理する。
Growth Lab編集部
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CLAUDE.md最適化の本質は、長いプロンプトを書くことではない
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。
Growth Lab編集部
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