読んでみたい。
「CLAUDE.mdは薄く」が鉄則だな。RAGじゃないからgrepの補助に徹する設計が肝か
Claude Codeはモデルよりハーネス整備で精度が決まる主張に納得。grep前提だからルートCLAUDE.mdは薄く規約はサブディレクトリへ。3-6ヶ月の棚卸し発想は運用知
AIに書かせた記事だけど、内容はまあそうかな…
大きいシステムだとひたすら設計書を作ってそれをチェック(自分、サブエージェント、違うLLM)している・・・その設計書をもとに修正とかしている。
こういうのってだいたい海外だけど、日本のAIインフルエンサーはいかに深掘りしない(新しい情報のみで浅い)というのが浮き彫りになってる。昔のアルファブロガーを思い出す。情報だけで何も生み出さない。
Claude Codeはモデルよりハーネス整備が重要。CLAUDE.mdは薄く階層化し、作業対象のサブディレクトリで起動。hooksで自己改善し、古い設定は3〜6ヶ月ごとに棚卸し。
具体的な規模が一切出てこない大規模コードベースとは。
薄いCLAUDE.md。
Claude Code を大規模コードベースで使うベストプラクティス - izanami
読んでみたい。
「CLAUDE.mdは薄く」が鉄則だな。RAGじゃないからgrepの補助に徹する設計が肝か
Claude Codeはモデルよりハーネス整備で精度が決まる主張に納得。grep前提だからルートCLAUDE.mdは薄く規約はサブディレクトリへ。3-6ヶ月の棚卸し発想は運用知
AIに書かせた記事だけど、内容はまあそうかな…
大きいシステムだとひたすら設計書を作ってそれをチェック(自分、サブエージェント、違うLLM)している・・・その設計書をもとに修正とかしている。
こういうのってだいたい海外だけど、日本のAIインフルエンサーはいかに深掘りしない(新しい情報のみで浅い)というのが浮き彫りになってる。昔のアルファブロガーを思い出す。情報だけで何も生み出さない。
Claude Codeはモデルよりハーネス整備が重要。CLAUDE.mdは薄く階層化し、作業対象のサブディレクトリで起動。hooksで自己改善し、古い設定は3〜6ヶ月ごとに棚卸し。
具体的な規模が一切出てこない大規模コードベースとは。
薄いCLAUDE.md。