開発要望のヒアリング・判断を自動化するBot設計と実装

Web制作現場でClaude Codeを運用する際、CLAUDE.md・permissions・MCP設定をプロジェクトごとに設計することで、セッション間の手戻りが大幅に削減できる。Astro・Next.jsの実例をもとに、効果的な設定方法（コマンド一覧の優先記載、プロジェクト独自ルールの記述例、permissions の段階的な育成方法）を紹介。

個人で動画・記事・音声を16以上のプラットフォームに配信する運用基盤を、AIエージェントを中心とした5層アーキテクチャで構築。エージェントを実行者ではなく判断者として使い、知識層で一貫性を担保し、配信層で媒体差を吸収することで、品質を保ちながら自動化を実現。静かな失敗を検知するチェック層の重要性も解説。

Claude Code は Anthropic 製の CLI ベース AI コーディングエージェントで、ファイル操作・シェル実行・Web 検索を自律的に実行。CLAUDE.md による指示の永続化、Hook システムによる自動化、MCP サーバー連携が実務での差別化ポイント。Max サブスクリプションまたは API 従量課金で利用でき、コスト上限の事前設定が必須。

日本国内インフラで稼働するQwen・GLM・Kimi・DeepSeekなど7モデルについて、財務データパイプラインの3ファイルを対象にコードレビュー精度を検証。GLM-5.2が85.1%、Kimi-K2.7-Codeが81.6%の精度を示す一方、最安モデルの精度は52.1%まで低下。確認済み指摘1件当たりのコストはClaude Haiku 4.5比で無料～約3.7分の1だが、単発API呼び出しとエージェント型の差異により直接比較は困難。