IN MY 私のvibe-codingワークフローを破りました. それ以来、多くのことが変わりました,だから私が学んだことをロックし,それに従う人々のためにアップデートを共有する時間です。 前の記事 前の記事 それはわずか6ヶ月でしたが、それは一生のように感じます。当時、私はクロード・コードについて話したときの自分の無邪気さを振り返ります。 
 
 クロード・コードについて多くのポジティブな意見を聞いたが、自分で試したことはない、なぜなら私はコード編集のためのIDEが必要だし、Cursorが好きだ。Cursorとクロード・コードの両方を400ドルで支払うことは、私にとって少し過剰なことだ。 クロード・コードについて多くのポジティブな意見を聞いたが、自分で試したことはない、なぜなら私はコード編集のためのIDEが必要だし、Cursorが好きだ。Cursorとクロード・コードの両方を400ドルで支払うことは、私にとって少し過剰なことだ。 それ以来、橋の下に大量の水が流れ、クロード・コードは今や私の主なツールです. 私は、さまざまなタブレット形式のデータ分析やNano Banana 3 APIを通じてロゴを生成するなど、プログラミングに関係のない仕事の大半に使用します。 もちろん、このスイッチの最大のカタリズムはOpus 4.5のリリースでした。Sonnet 4のパワーユーザーとして、私はCursorとさまざまなGPT-5イテレーションに私のタスクのいくつかをフロントロードしていましたが、私は常に「未完成のビジネス」の感覚と共に立ち去りました。Sonnet 4.5の到着はすでに私のワークフローの約95%をCloudeに移しましたが、それは私が望んだ「スラムダンク」ではありませんでした - 主に遅延のため。Sonnetの推論チェーンはあまりにも長く続いていました。私はCodexとComposerの両方を実験する時間を費やし、Sonnetを主に高レベルの計画とコードレビューに引き下げました。Opus 4.5はついにその後 新しいOpusに加えて、私のワークフローに最も影響を与えた3つの事柄は、 セキュリティの制約を取り除き、そして、 . クラウドのための演技能力 Compound Engineering for Claude Codeのプラグイン クラウドのための演技能力 Compound Engineering for Claude Codeのプラグイン AIテストは独自の深いダイビングに値するが、我々は皆そこにいた:開発者やAIエージェントは単に働かないコードを手に入れる。AIでは、さらに面白い――私は通常、ユニットテストですべてをカバーするように依頼し、エージェントは通常完璧に通じるスイートを提供するが、実際のテスト中に500のエラーを見つめている。 長い間、AIを使用してE2Eテストを書くことは大きな痛みでした。私はE2Eの大ファンではありませんでしたが、主にコードベースが拡大するにつれてメンテナンスコストが四半期にわたって増加する傾向があります。すべては、正しいセットアップと新しいモデルでテストが実際にはシンプルでアクセス可能になったことに気付いたとき、すべてが変わりました。 セキュリティ制限に関しては、AIエージェントが人間の介入なしで30分間のタスクを解決したというストーリーは完全にBSだと思っていたが、ほとんどの許可が事前に設定され、自動モードがオンになったときでも、私はクロードから許可のサンプルを常に叩いていた。 それは私がついにその完全なAGIの雰囲気を手に入れた瞬間でした - エージェントは単にタスクソロで分解し、完成した結果を私に渡します。 --dangerously-skip-permissions しかし、これらの点のいずれも、複合エンジニアリングの概念と組み合わせるときほど多くの影響を与えることはありません。これはロシア語に訳すのは困難な用語です、なぜなら、金融の文脈では、「複合」は通常単に「複雑」(複合/複合関心)になり、ここでは構造的本質を完全に捉えていないからです。 私のワークフローでは、EveryのCompound Engineering方法論に大きくインスピレーションを得て、私は閉鎖的な学習サイクルを構築します:AIエージェントはエラー、テスト、そして成功したソリューションを分析し、その経験を直接知識ベースに焼きます(例えば、ファイルを使用して)。 ( ) CLAUDE.md このアプローチにより、以前は5人組のチームが必要だった結果を提供することができます。私の時間はそれに応じて割り当てられています:約80%の努力は計画、レビュー、テストに費やされ、実際のコーディングに費やされるのはわずか20%です。 技術的には、私が必要とするすべてのものは、すでに複合工学のスキルに焼かれています。 このツールキットには、現時点で24の専門エージェント、13のスラッシュコマンド、および11のスキルがMCPサーバーを通じて超充電されています。 ジョン・コード ジョン・コード 私は、エージェントが宗教的に従うテストとバージョニングのための明確なチェックリストを統合し、すべての修正とエッジケースが知識ベースに自動的にドキュメントされる閉鎖的なループの学習プロセスを確保しました。 典型的な複合エンジニアリングワークフローの見た目は以下の通りです。 まず、I initiate the 段階(使用) コマンド) これが、私が高レベルのアイデアを、私のAIエージェントのための青図として役立つ詳細な仕様に変換する場所です。これらのプランはMarkdownファイルとして保存されます。 Plan /workflows:plan この段階の重要な部分は、 (VIA )は、クロードが初期の計画段階で過度にエンジニア化する傾向があるため、信じられないほど役に立ちます。 特定のセクションを生成するコマンド. プランが複数の機能をカバーしている場合は、実行できます。 何を構築するか、何を削除するか、そして何をさらに精密化する必要があるかを決定するために、あなたのエンジニアリング管理プロセス全体は、エンジニアとして行動するAIエージェントとMarkdownファイルに移行します。 Review /plan_review /deepen_plan /triage 次に、The トップページ > トップページ > ( ):システムはタスクを取得し、孤立したgitワークテイを使用して並行して実行します。このセットアップは、メインクラブを混乱させたり、別のエージェントが同時に作業している可能性のあるファイルをロックしたりすることなく、進捗を追跡することができます。 Work /workflows:work コードが完成したら、I trigger the ステージ( ) これは、複数の専門アルゴリズムが合併前にバグを追跡する複数のエージェントの監査です。 承認されると、修正は並行して実行できます。初期の計画と同様に、専門のエージェントはこれらの修正のための依存樹を構築し、重複する変更が互いに衝突しないようにします。 Review /workflows:review /triage このアプローチは、AI駆動のコードレビューがチームが配信を加速し、人間のエラーを最小限に抑えるのに役立つ新興業界のトレンドを反映しています。プライバシーを優先する人々にとって、同様のワークフローは、Ollamaを通じてローカルLLMを使用してコードベースを完全にセキュアな範囲内に保つために展開することもできます。 ホーム > Stretch (※) ) この段階では、システムは、特定の修正や新しいパターンであろうと、学んだ経験をキャプチャして、将来のワークフローに作ります。 Compound /workflows:compound あなたの Claude Code にこれを追加することは簡単です:まず、市場を追加してください。 その後、プラグイン自体をインストールする。 . /plugin marketplace add https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin /plugin install compound-engineering 本当にこんな感じで機能しているのでしょうか。 私の典型的なワークフローは次のようになります:私は、ユーザー体験に焦点を当てた機能説明を生成し、重要な技術的文脈(特定のアーキテクチャビジョンがある場合)に階層化することから始めます。 私のスタックに合わせたクロスプロジェクトのベストプラクティスを含む「ライブメモリ」として機能します: no-build、BEM、vanilla Rails、自己ホスティングなど。 CLAUDE.md 重要なことに、各プロジェクトにはテストとランターを実行するためのローカル CI スクリプトがあります。 何が「良い」テストであるかを明確に定義し、それらをどのように書くかを明確に定義し、厳格な「テスト・フィクション・コミット」ループを義務付ける:リポにヒットする前にCIスクリプトに続く手動検証。 CLAUDE.md 「マニュアル」のテストは、ここでは typo ではありません。 またはChromeのプラグインを介してネイティブブラウザの統合により、Claude はユーザーフローを効果的に複製できます。 この手動の段階は、「テスト合格の最適化」と幻覚を防ぐために不可欠です。 コンポッドエンジニアリング curl コンポッドエンジニアリング そこで私は、Cloudeを使用して、 複数の機能を同時にジョギングしている場合は、複合エンジニアリングツールを使用してワークツリーを設定します(特定のスラッシュコマンドはありませんが、クロードに何をすべきかを伝えるだけなら、正しいワークフローを引き起こします)。 --dangerously-skip-permissions 最後に、実際の計画段階に移ります。 そして 次に、 ほとんどの場合、最終結果の質は、計画段階でここで決定されます。 /plan /plan_review /triage 計画がうまく見えるようになったら、私は発砲する。 クラウドは支店で自律的に働き、私を分散させない。 ファッション /workflows:work --dangerously-skip-permissions プロセスの最も長く、最も困難な部分は、コードが実際に「完了」されるときに始まります - レビューとテスト. コードレビューを開始する前に、私はエージェントにテストが書かれたことを確認するように依頼します(厳格な指示にもかかわらず) このステップはしばしば無視されており、AIは本当に人間に似ているようになり、地元のCIスクリプト(リンクやテストを実行する)を使用して実行し、すべての新しい機能がカバーされていることを確認します。 claude.md 次に、実際のレビューサイクルは、使用 そして それはしばしば複数の回復を要する; しばしば、最初のレビューは、全体の実装が根本的に欠陥であることを明らかにし、受け入れられる結果を達成するために複数のラウンドが必要である。 . /workflows:review /triage /resolve_parallel ローカルレビューを超えて、コードを動作させるのに役立つ他の2つのトリック:GitHubおよびCursor BugBotでクロード駆動のボットレビュー. 私は後者のために支払うことを喜んでいます、それは驚くほどうまく機能し、マニュアルレビューとテストの両方で一貫して欠けているバグを捕らえる。これらはそれぞれ、支部へのすべてのコミットで自動的に起動されます. 私は単にクロードにPRコメントをチェックするように頼む:それらが多くあれば、彼は計画を策定します。 これらのすべての調整の後、私は手動テストを実行し、すべてが堅実に見える場合、残っているのは展開することだけです。 . /workflows:compound メモとコメント AIエージェントを使用するときに最も高価な資源は人間の注意です。エージェントのすべての動きを慎重に監督しなければならないという考えは死んでいます。ほとんどのプロジェクトでは、コードの本質的な価値は軽減されます。あなたは、単一のタスクに4つの異なるアプローチを探求するために、同時にクロードの4つのインスタンスを回転させることができ、それから単に優勝者を選択します。あなたは日光を見ることもないものを探求することができます。あなたは、実際の生活で決して悩むことのないテストでエッジケースをカバーすることができます。あなたは、プロジェクトの仕様がそれを許可する限り、生成されたすべてのコードを読み取る必要はありません、そしてあなたはロケット船ではなく別のSaaSを構築しています。唯一 優秀な結果を得るために、エージェントとコードレビューを10回繰り返しますか?問題ありませんが、それはボタンを10回クリックするだけです。レビューを必要とする100のテスト? 汗をかいてはいけません―誰もこれらのテストの品質を評価しません、なぜなら誰もこれらのテストを最初に書いたことはありませんし、誰もこれらのテストを手で触れることはありません。 エージェントが自律的に動作する場合、ワークフローで多くのマイクロパウダーが発生します. You could fill them by doomscrolling TikTok, but it's far more efficient to run multiple Claude instances simultaneously, spin up git worktrees, and tackle several tasks at once. エージェントが自動的に動作する場合、複数の Claude インスタンスを同時に実行し、 git worktrees をスピンアップし、複数のタスクを同時に処理することは、より効率的です。 ここに正当な専門家はいるのだろうか。 
 
 
 
 
 
 
 
 テーマに深く浸透するために、私はDan Shipperの記事「Compound Engineering: How Every Every Codes With Agents」をEvery.to. で読むことをお勧めします. それは内部開発サイクルを説明し、この方法がソロ開発者が部門の規模で働くことを可能にする方法を説明します. インストール指示とエージェントオーケストラの例があります. 「The Story Behind Compounding Engineering(コンポンドリングエンジニアリングの背後にある物語)」では、AIがどのようにコードエラーを事前に修正し始めたかを含め、プロジェクトの詳細を共有している。 また、Reddit(r/ClaudeCode)も読むことができますが、同様の結果が挙げられます:特にコードレビューやセキュリティタスクでは、生産性の3～5倍の増加が報告されています。 YouTubeには「Compound Engineering with Claude Code(クロード・コードによる複合エンジニアリング)」というデモビデオが存在し、一人の人がチームのスピードで働くセッションが展示されています。 自分で実装する場合は、GitHubのリポジトリにあるREADMEおよびCLAUDE.mdファイルをチェックしてください - チェックリストが含まれています。 「Chain of Thought」シリーズでは、エージェントの時代にアプリアーキテクチャを構築する方法について説明しています。 このプラグインは、クロードがレールから離れることなく何時間も働くようにします。 『Compound Engineering: How Everything Codes with Agents』 『The Story Behind Compounding Engineering』 Reddit 「Compound Engineering with Claude Code」 リポジトリ 「思考の連鎖」 このプラグインは、クロードがレールから離れることなく何時間も働くようにします。 著者について 元フルスタック・デヴ、元フィンテック・エグゼクティブ、現在は技術製品マネージャー、vibe-coding、RoRファン。 イヴァン・クズネツォフ イヴァン・クズネツォフ

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Indie Hacking Vibe Coding Setup: 6ヶ月で何が変わったか

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