Claude Codeを使って、開発の進め方が変わった
Claude Codeを2か月ほど使ってみました。
最初は「AIがコードを書いてくれるツール」くらいに捉えていました。
ですが、実際に使ってみると、コード生成だけの話ではありませんでした。
コードベースを読んでもらう。
実装方針を相談する。
テスト観点を出してもらう。
ドキュメントを整理してもらう。
このあたりまで含めると、開発の相棒に近い感覚があります。
公式ドキュメントでも、Claude Codeはターミナル上で動作し、コードベースの理解や編集、Git操作などを支援するツールとして説明されています。
参考: Claude Code overview - Anthropic Docs
助かるのは、コードベースを読んでくれること
Claude Codeを使っていて特に助かるのは、コードベースを読んだうえで話ができることです。
チャットAIにコードを貼って相談する場合、必要なファイルを自分で選ぶ必要があります。
これが地味に大変です。
どのファイルが関係しているのか分からないから相談したいのに、相談するためには関係ファイルを選ばないといけない。
この矛盾があります。
Claude Codeのように、ローカルのコードベースを見ながら相談できると、
- 関連ファイルを探してもらう
- 既存の実装パターンを見てもらう
- 影響範囲を確認してもらう
- 変更案を出してもらう
という流れが作りやすいです。
調査と実装の間を埋めてくれる
開発では、いきなりコードを書くより、まず調査が必要なことが多いです。
- どの controller が関係しているか
- どの model に責務があるか
- 既存のテストはどこにあるか
- 似た実装はないか
- どのビューで表示しているか
この調査に時間がかかります。
Claude Codeは、この調査を一緒に進める相手として使いやすいです。
たとえば、最初にこう頼みます。
この機能の表示に関係しているファイルを調べてください。
まだ編集はしないでください。
関係しそうなcontroller, model, view, testを一覧にしてください。
いきなり実装させず、まず調査だけ頼むのがポイントです。
Clineと無料版Geminiを試して、AIエージェントはモデル選びで変わると思った と同じで、AIエージェントには作業を小さく渡すほうが扱いやすいです。
任せすぎると危ない
便利な一方で、任せすぎは危ないように思います。
AIがコードを書いてくれると、つい確認を飛ばしたくなります。
ですが、そこを飛ばすと危険です。
- 不要なファイルを触っていないか
- 既存仕様を壊していないか
- テストが足りているか
- セキュリティ上の懸念がないか
- 将来読んだときに意図が分かるか
このあたりは人間が見る必要があります。
特に、差分を見ても判断できない領域は、丸ごと任せないほうがよいです。
AI時代の開発者に必要なセキュリティの基本 と同じで、AIが書いたコードでも責任は人間に残ります。
依頼文で結果が変わる
Claude Codeに作業を頼むときは、最初の依頼文を丁寧にしたいです。
自分なら、次のように書きます。
目的:
- ブログ記事の管理APIでsummaryを更新できるようにする
制約:
- delete系のAPIは作らない
- 認証処理は既存のApi::BaseControllerを使う
- 既存の管理画面には影響を出さない
進め方:
1. 関連ファイルを調査
2. 実装方針を提示
3. 承認後に編集
4. テスト実行
これくらい書いておくと、作業の方向がぶれにくくなります。
「良いだろう」で書いた実装は、レビューでだいたい指摘される と同じで、意図を言語化しておきたいです。
ドキュメント作成にも向いている
Claude Codeは実装だけでなく、ドキュメント作成にも向いています。
コードベースを読んだうえで、
- API仕様
- セットアップ手順
- テスト実行方法
- 運用メモ
- 変更理由
を整理してもらえるからです。
ただし、ここでも最終確認は必要です。
AIが書いたドキュメントは、それっぽくまとまります。ですが、細かいコマンドや環境差分が違うことがあります。
実際に動かして確認した内容だけを残すようにしたいです。
明日からできること
Claude Codeを使うなら、まずはこの順番がよさそうです。
- いきなり編集させず、関連ファイル調査だけ頼む
- 実装方針を先に出してもらう
- 触ってよい範囲を指定する
- 差分を小さくする
- 最後に自分でテストとレビューをする
AIエージェントは作業を速くしてくれます。
ただ、速くなるほど確認も大事になります。
まとめ
Claude Codeを2か月使って、開発の相棒になると感じました。
特に、コードベースを読んだうえで調査や実装を進められるのは助かります。
一方で、任せすぎると危険です。
AIに作業を渡す力、差分を見る力、意図を説明する力は、むしろ重要になっていると思います。
今後も使い続けると思いますが、楽さに流されず、レビューする力も一緒に鍛えていきたいです。