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大規模言語モデルAIコーディングZenn AI/ML掲載日時: 2026年10月9日 10:00

Claude Codeをヘッドレスで回す設計

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Claude Codeをヘッドレスで回す設計

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Claude Codeをヘッドレスで1工程1プロセス起動し、各タスクを専用のgit worktreeで分離。239件中、初回レビュー通過203件、2回目30件、3回目4件。

  2. なぜ重要か

    工程を分割し各工程の権限を絞ることで、AIが実装を担う間も個人開発者のコードベースを維持しやすくなり、人間の介入はリトライが尽きた時だけに抑えられる。

誰に効くかAIコーディングエージェントを試す個人開発者や小規模エンジニアチームにとって最も参考になる。人間の引き継ぎを度重なる失敗時に限りつつ、1人でAI実行タスクのキューを監督できることをこの設計が示している。

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背景と解説

このハーネスは、エンジニアが最後に挙げる少数のルールに支えられている。すべてを1回の実行に任せないこと、工程を分割し各工程の権限を最小限にすること、文脈が要る修正は同じセッションで、独立した判断は別セッション・別モデルで行うこと、AIの判定は散文を解析せず固定形式に強制すること、打ち切りは理由ごとに分類しAIの責任でない失敗でリトライを消費しないこと、状態をプロセスの外に置きどこで止まっても再開できるようにすること、の5点だ。

いくつかの設計判断は具体的な事故から生まれている。AIにpush、マージ、ブランチ切り替えを禁じているのは、リモートが先行した状態でpushに何度も失敗したためだ。設計の実行は読み取り専用、レビューはRead、Grep、Globに限定している。自ら修正するレビュアーは何を指摘したかの記録を残さないという理由からだ。設計はあえて必須ゲートにしていない。設計の出力が空でもタスクは失敗せず、止まった補助工程が本作業を止められないようにしている。

復旧は最重要課題として扱われている。再開点は実装後、レビュー承認後、マージ直前に記録され、中断しても最初からやり直さずに済む。各起動時には、プルリクエストを持つ未完了タスクを実際のGitHubの状態と突き合わせ、マージ済みのものは完了として扱い、同じタスクを二重に実装しないようにする。完了したタスクのうち217件は初回実行で、22件は再実行で完了した。

よくある質問
このハーネスは、AIが開発者のローカル作業を壊すのをどう防いでいますか?
各タスクには開発ブランチから専用のブランチとgit worktreeが作られるため、AIが開発者の作業ツリーや未コミットの変更に触れることはない。AIにはpush、マージ、ブランチ切り替えも禁止されている。
なぜレビューを別のモデルが行うのですか?
デフォルトでは実装に使ったモデルより上位のモデルがレビューを担当する。同じモデルは自分の出力を甘く承認しがちだとエンジニアが判断したためだ。
なぜCIにGitHub Actionsを使わないのですか?
コストがかかる仕組みを避けたかったため。テストとレビューの結果は代わりにGitHubのcommit status APIでプルリクエスト上に記録する。
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