Yuichiro MASUI masuidrive

Claude Code ベストプラクティス \ Anthropic

最近、私たちはコマンドラインツール「Claude Code」をリリースしました。これはエージェント的コーディングを可能にするツールで、Anthropic のエンジニアや研究者が Claude をよりネイティブにコーディングワークフローに組み込めるよう設計された研究プロジェクトです。

Claude Code は意図的にローレベルかつアンオピニオンテッド（特定のワークフローを強制しない）に作られており、モデルへのほぼ生のアクセスを提供します。このデザイン哲学により、柔軟でカスタマイズ可能、スクリプト化が容易、かつ安全なパワーツールとなっています。しかしその柔軟さゆえ、エージェント的コーディングツールに不慣れなエンジニアには学習コストがかかります──少なくとも、自身のベストプラクティスを確立するまでは。

この記事では、Anthropic の内部チームやさまざまなコードベース／言語／環境で Claude Code を使っている外部エンジニアにとって効果的だった一般的なパターンを紹介します。ここに挙げた内容は不変でも普遍的でもありません。あくまで出発点としてご参考にしていただき、ぜひ試行錯誤しながら最適な方法を見つけてください。

	; このファイルを `~/.claude/claude-sandbox.sb` に設定したあと、
	; alias c="sandbox-exec -f ~/.claude/claude-sandbox.sb -D PWD="`pwd`" -D HOME="$HOME" claude "
	; このaliasを~/.zshrcに書き込んで、`. ~/.zshrc`で読み直します。
	; dangerousな人は下記のように。
	; alias c="sandbox-exec -f ~/.claude/claude-sandbox.sb -D PWD="`pwd`" -D HOME="$HOME" claude --dangerously-skip-permissions "
	; これで `c`だけで安全にClaude Code CLIが実行できます。

	(version 1)

	; based

	#!/bin/bash

	# Get list of running containers with images containing "vsc-"
	containers=$(docker ps --format "{{.ID}}:{{.Image}}:{{.Names}}" \| grep "vsc-")

	if [ -z "$containers" ]; then
	echo "No devcontainer (vsc-*) containers are running."
	exit 1
	fi

	#!/bin/bash

	# <xbar.title>Docker Manager</xbar.title>
	# <xbar.version>v2.4</xbar.version>
	# <xbar.author>Yuichiro Masui</xbar.author>
	# <xbar.author.github>masuidrive</xbar.author.github>
	# <xbar.desc>Manage Docker containers: start, stop, and open services in browser. Manage Colima.</xbar.desc>
	# <xbar.dependencies>docker,colima</xbar.dependencies>

	# 管理するコンテナのリストを定義

	'''
	# Transcription to JSONL Converter

	## 概要
	LibriSpeechデータセットの転写ファイル（.trans.txt）を処理し、構造化されたJSONLファイルに変換します。また、必要に応じて関連する本文をProject Gutenbergからダウンロードします。

	## 主な機能
	1. 転写ファイル（.trans.txt）の読み込みと処理
	2. 章情報（CHAPTERS.txt）と話者情報（SPEAKERS.txt）の統合
	3. 本文ファイルの存在確認と必要に応じたダウンロード

	/*
	# M5Unified Touch Circles Documentation

	## 概要

	このプログラムは、M5Unifiedデバイス上でタッチ操作を検出し、視覚的フィードバックを提供すると同時に、I2C経由で外部デバイスにマウス操作をシミュレートします。
	一般的なUSBやシリアルのプロトコルではなく、専用のI2Cプロトコルを話します。

	## 主要機能

	#include <M5Atom.h>
	#include <Wire.h>

	// 高位4ビット（0-F）の5x3パターン
	const uint8_t hexPatternsHigh[16][5] = {
	// 0
	{0b111, 0b101, 0b101, 0b101, 0b111},
	// 1
	{0b010, 0b110, 0b010, 0b010, 0b111},
	// 2

	import numpy as np
	import torch
	import torch.nn.functional as F
	from pytorch_metric_learning.utils import common_functions as c_f
	from pytorch_metric_learning.losses.large_margin_softmax_loss import LargeMarginSoftmaxLoss

	class MagFaceLoss(LargeMarginSoftmaxLoss):
	"""
	Implementation of MagFace: https://arxiv.org/pdf/1801.07698.pdf (extension to ArcFace)
	"""

	#include <ogg/ogg.h>
	#include <stdio.h>
	#include <stdlib.h>
	#include <stdint.h>
	#include <string.h>

	// get_opus_raw関数のプロトタイプ
	// この関数は外部で定義され、Opusエンコードされたraw binaryを提供します。
	int16_t get_opus_raw(uint8_t *buffer);

	import SwiftUI
	@_spi(Advanced) import SwiftUIIntrospect

	struct DelegateEnabledScrollView<Content: View>: View {
	@State private var scrollViewDelegate: DelegateEnabledScrollViewDelegate?
	@State private var scrollView: UIScrollView? = nil
	let content: (UIScrollView?) -> Content

	var onDidZoom: ((UIScrollView) -> Void)?
	var onWillBeginDragging: ((UIScrollView) -> Void)?