AIに夜間開発を任せるために決めた3つのルール（11日で15個作らせた記録）

Claude Code、Cursor などのAIコーディングエージェントがコード変更した際に、実行過程を記録・検証・比較・復旧できるランタイムツール「AX Code」を開発。作業履歴の可視化、複数AIモデルの実装結果比較、変更の影響範囲分析、ローカルモデル対応などの機能を提供し、Git だけでは把握できないAI の作業プロセスを追跡可能にする。

情報が不足した「告知文を作成」依頼に対して、無指示・「質問は3つまで」・「質問は箇条書き・重要順」の3条件を比較したところ、指示の有無に関わらず Claude は確認質問を返していた。「質問は3つまで」の指示は質問の発生を促すのではなく、6項目の確認質問を3つの括りへ統合する表現レベルの操作であることが判明。推測で埋めるか確認質問を出すかの分岐点は、情報量の『量』ではなく『推測可能性』にある可能性を指摘。

Claude を使用した自動化ワークフローにより、ミールキット配送サービス HelloFresh の代替となる食事計画と食材注文プロセスが実現可能になったという事例。AI が週単位の献立生成、栄養計算、食材リストの作成から注文まで一貫して処理することで、手作業の削減と個別カスタマイズが可能になる利用事例。

Claude のトークン不足を補うため、MiMo や GLM など他社製モデルを Claude Code のサブエージェントとして統合する手法を紹介。localhost で HTTP プロキシ (cameo) を起動し、Anthropic API 互換形式のリクエストをモデル別に振り分けることで、Claude には本当に必要な部分だけを集中させつつ、単純なタスクは廉価なモデルに任せられる仕組み。