株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20260622

2026年06月22日

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内容紹介

Steering Claude Code: CLAUDE.md files, skills, hooks, rules, subagents and more、AIエージェントを「指揮」するOSS「TAKT」とは — 仕組と使い方、Improving token efficiency for GitHub Copilot in VS Code、熊本城が近代化改修されており石垣にダンパーシステムが搭載されていて驚いてしまった「あとは変形するだけだ」「もともと最新の技術を使った城だしな」

出演者

春日部つむぎ
春日部つむぎ

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本記事は、Anthropicが提供する端末動作型のAI開発アシスタント「Claude Code」を最大限に活用するための各種カスタマイズ機能（Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output styles）の特徴と、それぞれの最適な使い分けを解説したものです。

これからClaude Codeを触る新人エンジニアに向けて、各機能の役割と実践的な使い分けのコツを整理しました。

1. Rules（ルール）：特定のファイル専用のコーディング規約

  • 概要: AIに守らせたい特定の制約やルールを記述します。
  • コツ: pathsフィールドを使って「このルールはAPIフォルダ（src/api/**）だけに適用する」といった制限が可能です。関係のない作業のときに不要なルールが読み込まれなくなるため、AIのメモリ（トークン）と利用料金の節約に直結します。

2. Skills（スキル）：定型的な作業手順の登録

  • 概要: 定型の作業プロセスを定義し、独自のスラッシュコマンド（例: /code-review）等で呼び出せるようにします。
  • コツ: リリースチェックリストや、デプロイワークフローなど、ステップバイステップで進める「手順書」はここに記述するのが最適です。

3. Subagents（サブエージェント）：裏で並行処理する子AI

  • 概要: メインのチャットとは完全に独立したコンテキスト（会話空間）を持つアシスタントを起動します。
  • コツ: 膨大なログの分析や、依存関係の監査など、メインの会話履歴を汚したくない重い処理を実行させるのに適しています。最終的な「結論」だけがメインの会話に戻されるため、効率的に作業が進められます。

4. Hooks（フック）：イベントに連動した確実な自動実行

  • 概要: コード編集後やツール実行前といったイベントをトリガーに、指定したコマンドやスクリプトを自動実行します。
  • コツ: 「コード編集後に必ずフォーマッタをかける」など、AIの気まぐれに頼らずに「100%確実に実行させたい処理」に使用します。

5. Output styles（回答スタイル）：AIの回答トーンの変更

  • 概要: システムプロンプトを上書きして回答スタイルを変えます。
  • 注意: 独自のカスタムスタイルを設定すると、デフォルトの優秀な開発者向け指示（セキュリティ確認やテスト実行の癖など）が全て消えてしまうリスクがあります。通常は、用意されている標準スタイル（Proactive、Explanatoryなど）を使うのが推奨されます。

💡 やりがちなアンチパターンと改善策

  • CLAUDE.mdに長文の手順書を書かない: CLAUDE.mdにはビルド方法などの「不変の事実」のみを書き、手順書は「Skills」へ切り出しましょう。
  • 「絶対に〜するな」はプロンプトではなくHooksで防ぐ: AIは時に指示を忘れます。セキュリティに関わる絶対的な禁止事項は、プロンプトで縛るのではなくHooksを使ってシステム的に強制ブロック（exit code 2を返すなど）させましょう。

引用元: https://claude.com/ja/blog/steering-claude-code-skills-hooks-rules-subagents-and-more

本書は、AIエージェントの協調動作（オーケストレーション）を制御するオープンソースソフトウェア（OSS）「TAKT」の仕組みと概要を解説した記事です。

TAKTとは？

TAKTは、TypeScriptで記述されたMITライセンスのOSSです。そのコンセプトは「AIエージェントがどう協調し、人間がどこで介入し、何が記録されるかをYAMLで定義する」という点にあります。音楽の指揮者が楽団を導くように、AIエージェントの動きをコントロールします。

開発の背景：AIの「見張り番」からの脱却

ClaudeなどのAIコーディングツールを単体で利用する場合、「計画→実装→確認→修正」の各工程で、人間が都度内容を確認し、次の指示を出す必要がありました。この進行役の手間を省き、タスクを丸投げして完了まで放置できるようにするために、プロセスの進行自体をシステムに任せる「オーケストレーション」が必要とされました。TAKTは、AIを盲信するのではなく「外側からルールで制御する対象」として捉え、プロセスを自動で強制する仕組みを提供します。

TAKTの主な仕組み

  1. YAMLによるワークフロー定義 ワークフロー（全体の流れ）と、その中の個々のステップ（処理）をYAMLファイルで宣言します。各ステップに「プランナー」「コーダー」といった役割（ペルソナ）やファイル編集の権限、そして「テストを通過したら完了、修正が必要なら実装ステップへ差し戻す」といった遷移ルールを定義できます。

  2. 自律実行を支える機能
    • 遷移ルールの自動判定: AIの出力内容から、次のステップへ進むかをAI自身に判定させます。
    • コンテキストの受け渡し: 前のステップの成果物を、次のステップの指示へ自動的に引き継ぎます。
    • ループ監視: 修正の無限ループを検知し、進捗がない場合は自動で停止・中断を判断します。
  3. Faceted Prompting（プロンプトの関心の分離） プロンプトを「役割」「禁止事項・品質基準」「指示」「参照資料」「出力形式」の5つの要素に分解して管理します。これにより、同じ役割（ペルソナ）を別の指示で再利用しやすくなり、AIに渡す情報の肥大化を防ぎます。

使い方とまとめ

コマンドラインから簡単にインストールでき、タスクの定義と自律実行をシンプルなコマンドで行うことができます。

TAKTを導入することで、人間の役割は「その都度の確認と指示出し」から「ワークフローと指示書の設計」へと変化します。AIエージェントに自律して動いてもらい、開発の効率化を目指すエンジニアにとって、非常に価値の高いツールです。

引用元: https://zenn.dev/alpha_omega/articles/56ca3136bc5cd8

GitHub Copilotが従量課金制へと移行したことで、AIエージェントがタスクを完了するまでに消費する「トークン数」と「処理遅延（レイテンシ）」を抑えることが、開発コストと快適な開発体験の双方において極めて重要になりました。VS Code開発チームが、OpenAIやAnthropicの最新LLMを対象に実施したトークン効率化の取り組みを分かりやすく解説します。

1. トークン削減の基本アプローチ

AIエージェントとのやり取りでは、指示（システムプロンプト）や履歴などの共通する「プレフィックス（前置き）」が毎回送信されます。

  • プロンプトキャッシュ: この共通部分を再利用することで、入力トークン料金を最大10分の1に抑え、応答を高速化します。
  • ツール定義のオンデマンド化（ツール検索）: 従来は使える全てのツール（ファイル編集やコマンド実行など）の詳細定義を毎回AIに送っていましたが、最初は簡単な目次（メタデータ）だけを送り、必要になった時にだけ詳細定義を読み込ませる仕組みを導入し、無駄なトークンを削減しました。

2. OpenAIモデル（GPT-5等）での施策

  • キャッシュの24時間保持: 通常は数分〜10分程度で消えてしまうキャッシュを、設定の変更により最大24時間保持できるようにしました。これにより、少し作業を中断して再開した際も、高額な再計算（コールドスタート）を避けることができます。
  • WebSocketの導入: HTTP通信を繰り返す代わりに、WebSocketによる常時接続を採用。通信の接続オーバーヘッドを削減したことで、AIの応答開始までの時間（TTFT）を16〜19%短縮しました。

3. Anthropicモデル（Claude等）での施策

  • 賢いキャッシュ位置の設定: 手動でキャッシュの目印（ブレークポイント）を指定する仕様に合わせ、変化しにくい「ツール定義」と「直近のやり取り」に最適に配置。これにより、キャッシュヒット率を約94%に維持しています。
  • ローカルAIによる高性能なツール検索: ツール検索をVS Code（クライアント側）で行います。独自の「埋め込み（Embedding）モデル」を使い、言葉のズレがあっても「開発者の開発意図」に基づいて最適なツールを高速・正確に見つけ出します。これにより、セッション全体のトークンを約18%削減しました。

4. 今後の展望

今後は、すべての処理を大型のメインAIで行うのではなく、ワークスペース検索などの特定タスクを「安価で小さな専門サブエージェント」に切り出して処理を分散させる仕組みを構築中です。また、意図しない課金を防ぐために、トークン消費量やキャッシュの状態をエディタ上で可視化する機能も進めています。

引用元: https://code.visualstudio.com/blogs/2026/06/17/improving-token-efficiency-in-github-copilot

熊本城の修復・耐震補強において、石垣の内部に現代の最新技術である「制震ダンパーシステム」が導入されていることがSNSで話題を呼んでいます。地震の被害を乗り越え、城を未来へ残すためのこの「近代化改修」に対し、ネット上では「サイボーグのようでワクワクする」「城は元々その時代の最新技術の結晶なので現代技術での改修は自然だ」といった、技術への感嘆とロマンを感じる好意的な声が多数寄せられています。

引用元: https://togetter.com/li/2711953

VOICEVOX:春日部つむぎ