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
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
読了時間 約18分
Codexのsubagents入門。マルチエージェントより先に理解したい設計原則
Codexのsubagentsを、並列化機能ではなくコンテキスト設計として理解する。公式仕様と2026年3月時点の観察を分けながら、使いどころと落とし穴を整理する。
Growth Lab編集部
読了時間 約26分
CodexのMulti-Agentsは何が違うのか？ Subagent / Agent Teamsとの違いを通信構造で整理する
Codex Multi-Agents、Claude CodeのSubagents、Agent Teamsの違いを、機能一覧ではなく通信構造で整理する。混同しやすい3概念を選び分けまで含めて最短で理解できる。
Growth Lab編集部
読了時間 約28分