とりあえずメモリにぶっ込んでおけ

Claude Codeを触っていると、最初に悩む。

• CLAUDE.md
• settings.json
• ハーネス
• スキル
• メモリ（auto-memory）
• サブエージェント

……で、結局どれに何を書けばいいの？問題。

もちろん、ちゃんと設計したほうが強い。 繰り返し指示や禁止事項を整理すると、AIの出力はかなり安定する。

でも正直、最初から全部を綺麗に設計しようとすると、設定だけで1日溶ける。

だから最近は、 迷ったら「auto-memory に入れといて」で先に進める くらいでちょうどいいと思っている。

（以降「メモリ」は auto-memory のこと）

Claude Codeはかなり賢いので、

• 「このプロジェクトでは勝手にライブラリ増やすな」
• 「ログはこの形式で」
• 「レビューは厳しめ」
• 「日本語コメント禁止」

みたいな内容を雑に渡しても、意外と覚えてくれる。

確実に覚えさせたいなら「＊＊＊＊＊というルールをメモリに記録しろ」というフレーズを使う

これ、かなり便利。

だが当然、副作用もある。

後から 「なんでこの挙動してるんだ？」 となる。

覚えさせた時と状況は普通に変わるけど、勝手にメモリが更新されるかは運次第

設定が散らばるし、AIの“暗黙知”が増える。

さらに厄介なのが、 Gitで共有しにくいこと。

CLAUDE.md やハーネスならリポジトリに置けるが、 メモリに入れた内容は個人環境に閉じる。

つまり、 他のメンバーや別AIから見ると、

「なんでその判断したの？」 が分からなくなる。

AIが勝手に賢くなっているように見えて、 実際にはローカルな文脈依存が増えている状態。

つまり、

• スピード重視なら「雑に覚えさせる」
• 安定性重視なら「設定を構造化する」

のトレードオフ。

個人的には、 最初から完璧なAI開発環境を作ろうとするより、

1. まず雑に動かす
2. 繰り返し発生したルールだけ固定化
3. 本当に必要になったらハーネス化

くらいが現実的。

効率を上げるには道具の勉強が重要なのは間違いない。

でも、道具の研究だけして何も作らない状態になるのも危険。

AI界隈、特にこれが起きやすい。

「最新構成」 「最強ハーネス」 「全部自動化」

を追い始めると、永遠に環境構築してる。

だから、 “分かった上で手を抜く” のはかなり大事だと思う。