参考文献・エビデンス集

毎回セッションを開始するたびに「このプロジェクトはReactで...」「コーディング規約は...」と説明する無駄を排除するため。プロジェクトの知識をファイルとして永続化し、セッションを超えてClaudeに学習させる仕組みが必要だった。

開発チームは同じ作業パターンを繰り返す（PR作成、デプロイ、コードレビュー等）。これらをMarkdownで定義し、再利用可能なワークフローとしてパッケージ化する仕組みが求められた。当初は.claude/commands/として実装されたが、v2.1でSKILL.mdに統合・拡張された。

LLMは確率的であり「必ずフォーマッターを実行する」「必ず.envを除外する」という100%確実な動作は保証できない。Hooksは「LLMに頼らず決定論的に実行される」安全装置として設計された。CI/CDのフックやgit hooksと同じ発想。

LLMが外部ツールと連携するためのインターフェースは各社バラバラだった。MCPはAIツール接続の標準プロトコルとして設計され、一度サーバーを作れば、Claude Code、ChatGPT、VS Codeなど複数のクライアントで使える。2026年1月にはMCP AppsとしてインタラクティブなUI返却も可能に。

大規模な開発タスクでは、1つのコンテキストウィンドウでは限界がある。また、リサーチと実装を並列で行いたい需要があった。サブエージェントはコンテキストの分離と並列処理を実現し、Agent Teamsは複数エージェントの協調作業を可能にした。

AIが任意のファイルを書き換え、任意のコマンドを実行できるのは危険。しかし毎回「許可しますか？」と聞かれるのも生産性が低い。信頼できる操作は自動許可、危険な操作はブロックという粒度の細かい制御が必要だった。

対話型のCLIだけでは自動化パイプラインに組み込めない。PRの自動レビュー、Issue対応、テスト生成などをCI/CDワークフローの一部として実行するため、非対話モード（-p）が設計された。

Skills、Hooks、Agentsなどの設定をプロジェクトごとに手動で設定するのは面倒。拡張機能をパッケージとして配布し、インストール一発で使えるようにするため。npmパッケージやVS Code拡張と同じ発想。

開発者はデスクの前だけで仕事をしていない。長時間のタスクを走らせてカフェに行きたい、電車の中でセッションを確認したい。ローカルで動くエージェントを任意のデバイスから操作できるリモートアクセスが求められた。

コーディングセッションは1回で終わらない。昨日の続き、先週の調査、別ブランチでの作業...。過去のコンテキストを瞬時に復元し、無駄な再説明なしに作業を継続する仕組みが不可欠だった。