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[Claude特化] 方法論ガイド（長文推論/Claude Code活用）

Claude（特にSonnet/Opus）の長所（長文推論・安全性・安定した構造化出力）を前提にした実践指針をまとめます。汎用手法は ai-development 側に集約し、本ページは「Claude前提」の最適化に絞ります。

🔑 使い分け指針

  • Sonnet 4: 長文要約/仕様化/多段思考の安定性と速度のバランス
  • Opus 4.1: 最高精度が必要な仕様策定/検証/難問分解
  • Haiku: 軽量タスク/下書き/反復補助

🧩 構造化出力（Claude向けの型）

  • YAML/JSONでの厳格出力は、先に「目的→評価基準→出力スキーマ→制約」の順で固定化
  • 指示は短く段階化し、出力例を最小限に（過剰例は幻覚を誘発）

例（仕様骨子の生成）:

目的: XXXの仕様たたき台を生成
評価: 一貫性/実装可能性/テスト容易性
出力: YAML（sections: goals, scope, constraints, open_questions）
制約: 不明点はopen_questionsに回す

🧱 長文・分割読解の基本

  • チャンク戦略: 章や責務単位で分割し、見出しと要約を先に与える
  • 「要約→詳細質問→統合」の3段運用で理解の安定度を上げる

🛠 Claude Code 活用フロー（設計→実装）

1) 仕様化（Sonnet/Opus）: 課題分解と受入基準（DoD）定義 2) 実装（Claude Code）: 仕様をそのままコンテキストに投入し差分駆動 3) 点検: 変更差分のレビュー観点を箇条書きで指定（セキュリティ/性能/可読性） 4) 反復: 失敗例を「禁止事項リスト」に昇格し、以降の指示冒頭で毎回読み込ませる

関連: Claude総合 / Claude Code完全ガイド

🧪 失敗パターン回避

  • 指示を詰め込みすぎない（段階化）
  • 参照ファイルは最小集合に（誤読を減らす）
  • 曖昧語を排除（定義セクションを毎回設置）

より汎用の評価指標/プロンプト構造は ai-development 側の practices を参照。