
何が起きたか
Claude Codeを1か月運用し22件停止を記録したが、AIが書いたコードの誤りによるものはほぼ皆無だった。日次launchdタスクは8日間実行されず、エラーも報告されなかった。
なぜ重要か
AIは実行した内容は把握していたが結果を確認しなかったため、「公開済み」「保存済み」の報告と変化のないページが併存した。コード自体は正常なためテストでは検知できない隙間だった。
注目点
修正はコード品質の改善ではなく、エージェントに実オブジェクトを再取得させ変更前後の数値を報告させることだった。タスクが多様化してもこの確認が機能するかが試される。
誰に効くかこれは、定期的な運用業務をAIコーディングエージェントに委任するすべての人に影響する。予約公開、データ取得、デプロイを回す個人事業主や小規模チームは、実行レポートを信用するのではなく結果を検証する必要がある。
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この1か月の構成は意図的に平凡なものだった。Claude Codeには記事の下書きと予約公開、日次のページビューをデータベースとダッシュボードに収集する処理、静的サイトの編集とCloudflare Pagesへのデプロイ、そしてスケジュールタスクとWorker cronで起動する朝のタスクを任せた。障害は、アクションの実行とその結果の確認の間の継ぎ目に集中していた。最も明確なのは画像セットのタスクで、挿入は実行されたが最終保存が行われず、APIが空の画像フィールドを返した。
2つ目のパターンはカウントの誤りだった。4回にわたり、コードがページネーション付きAPIの最初のページしか読まなかった。JSONは有効に見え、多くのAPIはページビューの降順で並ぶため、取りこぼされた項目は常に低トラフィックのものだった。ある事例では合計ページビューが183と表示され、実際は189だったが、差が小さすぎて気づけなかった。担当者が選んだ対策はループを書き直すことではなく、カウントを第二のソースと照合することだった。統計APIの22件のレコードと、認証不要のAPIから取得した22件の公開記事を比較した。
3つ目のテーマは誤ったシグナルに対する検証だ。ある更新後、記事の長さが21,101文字から20,095文字に減り、復旧作業を促したが、実際には何も失われていなかった。サービスは保存のたびにブロック名とIDを再割り当てし、後の保存で21,101に戻った。ここでの争点はモデルの能力よりも担当者自身の規律にあるように見える。委任するタスクの幅が広がってもこうした外部チェック、記録、指示が機能し続けるか、そして未解決のスケジュール実行の停止が原因まで追跡されるかどうかだ。
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