セキュリティ制約下での Claude 活用法 — コード生成に特化した使い方

LINE連携の秘書Mで会話記憶とデジタルツイン機能を実装し、単なるAIアシスタントから「ユーザーの価値観・状態を学習し先回りするAI参謀」へ進化させた。Supabaseに会話履歴とユーザープロフィール（JSON）を保存し、Claudeへ毎回文脈として渡すことで、前後の関係を理解した提案が可能に。

プロンプト効果を 6 段階（Tier D～SS）に分類する Prompt Tier List の考え方を紹介。長さより「何を判断させるか」が重要で、Tier SS（ゴール補正）では作業前にAIに目的そのものの検証を任せることで、間違った問題解決を防ぎ成果に直結する依頼ができるようになる。

Sayane は、プロンプト文字列を直接書くのではなく、ユーザー・プロジェクト文脈を保持した Profile を正本とし、target 非依存の中間表現 (Prompt IR) を経由して ChatGPT・Claude・Gemini など各 LLM 向けに変換する設計。Profile と Prompt IR を分離することで、複数 LLM 運用時の保守性とテスト性を向上させる。

Claude で品質の高い基本設計書を作成するには、目的・前提条件・設計の範囲・出力形式の 4 要素をプロンプトに明記することが必須。API 設計書の具体例、効果的なフィードバック方法、段階的な精度向上プロセス（初期生成→内容確認→最終レビュー）を示し、要件の網羅性と実装可能性を確保する手法を解説。