脱プロンプト職人。Claude Codeと自作ツールで実現する「ワークフロー設計型」のエンジニアリング

ツール導入前の課題

私の所属しているチームではこれまでGitHub Copilotを導入しており、単なる補完だけでなく、チャット機能を使ったコード生成やリファクタリング（編集エージェントとしての利用）も積極的に行っていました。しかし、プロジェクトの規模が拡大するにつれ、「シングルエージェント」であることの限界が顕著になってきました。

コンテキスト汚染による性能低下: 1つのチャットセッションですべてを解決しようとするため、複雑なタスクでは「調査」「実装」「テスト修正」と会話が続くうちにコンテキスト（記憶容量）が溢れ、最初の要件を忘れたり、指示の精度が落ちたりする現象が多発していました。

人間が「マネージャー」にならざるを得ない: Copilotは強力ですが、「まずはドキュメントを調べて」「次にテストを書いて」といったタスクの分解と順序立ては人間が行う必要がありました。結果、AIの手足として人間が常に指示を出し続ける必要があり、思考の割り込みが発生していました。

どのような状態を目指していたか

単一のAIアシスタントではなく、「専門家チーム（Multi-Agent System）」にタスクを丸投げできる状態を目指しました。

具体的には、メインのAIが司令塔となり、必要に応じて「調査担当」「実装担当」「テスト担当」といった専門のサブエージェント（Sub-agents）を呼び出し、それぞれが独立したコンテキストで作業を行うフローです。そこで、このアーキテクチャをCLIツールとして標準実装しており、社内でも利用環境が整いつつあった Claude Code を活用することにしました。

導入から数ヶ月で、私自身の開発スタイルは根本から変わりました。

かつては自ら手を動かしていたコード編集作業の90%以上をAIが完遂するようになり、私の役割は「ゼロからコードを書く」ことから、AIが自律的に作成・テストした成果物に対する 「レビュー」や「仕上げの微修正」のみへと完全にシフト しました。

この変化を支えているのが、Claude Codeの 「Sub-agents（サブエージェント）」機能 です。

これまでは「調査→実装→修正」の各工程で人間が介入する必要がありましたが、現在はメインのAIが自律的に「調査担当」「実装担当」といったサブエージェントを起動し、タスクを分業して進めます。 彼らが裏でドキュメントを読み込み、テストを通るまで試行錯誤を繰り返してくれるため、人間は最終的な「承認ボタン」を押すだけで機能実装が完了するケースが激増しました。

これにより、「複雑な調査をさせるとハルシネーションが起きる」という従来の課題が解消され、実装スピードと品質の両面で劇的な向上が見られています。

現在は「人間がGUI（自作ツール）で設計してCLI（Claude Code）で動かす」という個人の生産性向上が主軸ですが、今後はこのワークフロー自体をチームの資産としてより流通させやすくし、チーム全体でのベストプラクティス共有を実現したいと考えています。

その鍵となるのが、現在開発中の 「Slack連携機能」 です。 これは、VS Code上のボタン一つでワークフローをSlackへ直接エクスポートし、Slack上ではタイトルやコメントといったメタデータと共に、ワークフローファイル（JSON）そのものが共有されます。他のメンバーはその共有されたファイル上のボタンをクリックするだけで、即座に自分のVS Code環境へインポートできる機能です。

実は、機能としてはすでにベータ版として実装済みです。 しかし、現時点ではBot tokenをチーム全員で共有して設定する必要があり、セキュリティ管理の観点から実際のチーム運用には乗せられていません。そこで現在は、より安全で実際の業務運用に耐えうる機能にするため、OAuth認証機能の実装を進めています。

この機能が完成すれば、例えば 「チーム共通のCode Review Workflow」 を作成し、Slackで配布することが可能になります。「コードスキャンAgent」が問題を特定し、重要度に応じて適切な修正Agentへパスを渡すフローを可視化して共有することで、メンバー間での作業品質のバラつきを防ぐといった「開発プロセスの標準化」を、チャットで会話するようなカジュアルさで実現したいと考えています。

また、Jiraのチケット起票からPR作成までを自動化するMCP（Model Context Protocol）連携ワークフローの実装など、開発プロセスのさらなる自動化を進めつつ、この拡張機能自体も社外のエンジニアに使っていただけるようブラッシュアップを続けていく予定です。