Learn Claude Code

本当の agent の始まりは、実際のツール結果をモデルへ戻すところにあり、単なる文章出力ではありません。

主ループを複雑にしなくても、きれいなルーティング層を置けばツール能力は増やせます。

多段作業では、見える計画は飾りではなく、会話の漂流を防ぐ安定器です。

探索作業をきれいなサブコンテキストへ移して初めて、親 agent は主目標へ集中し続けられます。

専門知識は最初から全部を文脈へ詰め込まず、必要になった時だけ軽く見つけて深く展開するべきです。

圧縮の目的は履歴を消すことではなく、連続性と次の一歩に必要な作業記憶を守ることです。

モデルが出した実行意図は、明確な権限ゲートを通った後で初めて実動作になるべきです。

Hook は主ループの周囲へ機能を育てるためのもので、主ループ自体を何度も書き換えるためのものではありません。

現在の作業空間から再導出できない、セッションを越えて有効な知識だけが memory に入る価値があります。

モデルが見るのは巨大な固定 prompt 文字列ではなく、実行時に組み上がる入力パイプラインです。

完成度の高い agent は、いま続行中なのか、再試行中なのか、回復処理中なのかを自分で区別できなければなりません。

Todo はセッション内計画に向きますが、長い作業の調整を担うのは永続 task graph です。

永続タスクは何を終えるべきかを表し、実行スロットは誰がどこまで走っているかを表します。両者は関連しますが同一ではありません。

タスクがバックグラウンド実行できるようになると、時間そのものも起動入口の一つになります。

長く動くシステムには、その場限りのサブタスクではなく、名前と役割を持って居続けるチームメイトが必要です。

協調が共通メッセージ規則に従う時、チームは初めて理解しやすく、デバッグしやすく、拡張しやすくなります。

自律性は、チームメイトが実行可能な仕事を安全に見つけ、引き受け、正しい身元文脈で再開できるところから始まります。

task は目標を管理し、worktree は隔離された実行レーンと収束状態を管理します。この二つは混ぜてはいけません。

外部 capability system は後付けの別物ではなく、ネイティブツールと同じ control plane に置くべきです。