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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4 件の記事が見つかりました
暗黙知を減らす組織設計とナレッジ共有の仕組み｜AI時代EMの4本柱
暗黙知は個人ではなく組織設計の問題。10〜50名の開発組織でEM・Tech Leadが押さえるべき4本柱（オンボーディング／Decision Log／レビュー／文脈ファイル）と、AI時代のCLAUDE.md/AGENTS.md運用を一次情報で解説。診断テンプレ配布。
Growth Lab編集部
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Claude Code運用でコンテキストを分業する: AGENTS.md / タスク台帳 / REPORT / Skills をこのリポジトリでどう分けるか
CLAUDE.md を長文化するだけでは運用は安定しない。このリポジトリで使っている AGENTS.md、タスク台帳、REPORT.md、skills、hooks の責務分離を、Claude Code 運用の実例として整理する。
Growth Lab編集部
読了時間 約10分
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
読了時間 約25分