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2週間の冒険を経ての「Claude Code」との体験

312日前原文(sankalp.bearblog.dev)

概要

  • Cursor のAPI無制限利用が終了し、 厳しいレート制限 が導入された経験談
  • Claude Code (CC) の活用法や Sonnet 4/Opus 4 の使い分けを解説
  • コードレビューや大規模リポジトリ での実践的なワークフローを紹介
  • コマンドやサブエージェント など、CC独自機能の活用ポイント
  • 今後試したいカスタムコマンド や自動化の展望も言及

Cursorのレート制限とAPI利用体験

  • 2025年6月16日以降、 Cursor のAPI利用が 急激に制限 される状況
  • それ以前は ほぼ無制限 にAPIリクエストが可能で、 Gumroadのバウンティ作業 や AIコンサル業務 で多用
  • Sonnet 4 や o3 など信頼できるモデルのみ利用、API課金が家計に響く可能性も
  • APIクレジットのコスパ が良かったが、今後維持されるか不透明
  • 最近は Cursor上のリクエスト速度低下 やバグも増加傾向

Claude Code (CC)との出会いと活用

  • $20サブスクリプション でCC(Sonnet 4)を利用開始、90%のケースで十分な性能
  • Cursorのdiffレビュー機能 が便利で、CCをCursorにインストールして併用
  • Opus 4 はバグ修正時に特に有効、作業が詰まった時に短期間API課金で利用
  • 200USDのClaude Maxプラン で Sonnet 4/Opus 4 がほぼ無制限に利用可能
  • Python・Ruby・Typescript の中規模〜大規模コードベース(50M+トークン)で実践

Claude Codeのワークフロー

  • 初期は 手動でコマンド入力、徐々に 基本コマンドに習熟
  • 問題点を 全てdump してからOpusに切り替え、 claude.md や branch-analysis.md にメモを残す運用
  • Shift+Tab で Planモード/自動編集モード を切り替え、 Sonnet 4 中心に作業効率化
  • コンテキスト管理 は「X%」表示を見て新規チャット開始、重要情報はファイルに記録
  • /resume で過去セッション再開可能、 scratchpad で編集履歴管理

Sonnet 4とOpus 4の使い分け

  • Sonnet 4 は9割のタスクで十分、 長文コンテキスト や エージェント的動作 が得意
  • Opus 4 は複雑なバグやSonnetで詰まった時に活用、 新規ウィンドウで指示連打
  • コンテキストが混乱 したらファイルにdumpして新会話を推奨

CC独自機能とコマンド活用

  • サブエージェント によるタスク分散、 Todoリスト などで可視化
  • 検索機能 はCursorが高速だが、CCは サブエージェント併用 で大規模リポジトリでも対応可能
  • !コマンド や @ファイル指定、 memorize 機能で柔軟な操作
  • CLAUDE.md/CLAUDE.local.md でメモリ管理、cwdから上位ディレクトリまで再帰的に探索
  • /review や /pr-comments でPRレビュー・コメント取得、github CLI必須

その他Tips・今後の展望

  • Esc二回押しで会話途中からfork
  • /permissions で権限調整、 --dangerously-skip-permissions で強制実行も可能
  • カスタムコマンド や Playwrightサーバー 等の自動化機能も今後試したい
  • 大規模リポジトリやマルチエージェント 活用による開発効率向上に期待

この体験談は、 CursorとClaude Code を活用した 実践的なAI開発ワークフロー や、 API制限下での工夫、 各種モデル・コマンドの使い分け を詳細に解説しています。今後も AIツールの進化 と 開発現場への導入ノウハウ が求められる時代において、有用な知見となる内容です。

Hackerたちの意見

時々、Claude Codeを使って特定のことをやると、すごく生産的なセッションになることがあるんだよね。俺がちょっと役立ったトリックは、Claude Codeにスラッシュコマンドを調べさせて、その後に前の会話をスラッシュコマンドに変えるコマンドを作るってやつ。これがめっちゃクールで良かった！でも、もちろんその後に必ず中断して、修正したり、変更したり、「そんな感じじゃない！」とか「このツール使って！」とか「もうちょっと考えてから試して！」とか「全体像を考えて！」ってなるんだよね。で、それをやった後にコマンドを作るように頼むと、/improve-commandコマンドを作りたいってことが分かるんだ。だから、今はそれを基に構築できる土台ができた！これが今の俺のコマンドのバージョン（最適とは言ってないけど！） https://github.com/ctoth/slashcommands/blob/master/make-comm... https://github.com/ctoth/slashcommands/blob/master/improve-c...

└

人々が非決定論的なブラックボックスをプログラムしようとする努力には驚かされる。真の勇気だね。

Claude Codeは説明するのが難しい。使い始めたとき、まるで仕事を変えたみたいな感覚だよ。俺はワークフローのツールとしてClaudeに全力投球してるけど、これはまさにステロイドだよ。試してないなら、ぜひおすすめしたい。初めて本当にジュニアエンジニアと一緒に働いてるように感じる。

└

逆に、俺は全然違う体験をしていて、何かをするのに数分かかることがある。その後、アプリが壊れちゃってデバッグにしばらく時間をかけて、最後には全部間違ってたことに気づいて、全部捨てちゃうんだ。みんなが言ってるように、もしClaudeが俺にも同じようにうまくいったらすごいんだけど、せいぜい手動でデバッグした後にボイラープレートをいくつか作るくらいで、最悪の場合は1時間といくつかのトークンを使って完全に行き止まりになっちゃう。

└

使っているタスクや言語、ドメインについてもう少し詳しく教えてもらえる？人によって体験が全然違うから、その理由が気になるんだ。

└

同じような体験をしたけど、Claudeは俺にとってジュニア以上の存在だと思う。選択肢を提案したり、推奨をしたり、トレードオフを示したりする能力が本当にすごい。

└

今日、仕事で使ってみたけど、Cursorとは比べ物にならないくらい劇的に進化してる！同じ基盤モデルを使ってるのに、すごく驚いたよ！先月、AIの助けが大きなマイナスになったタスクがあったんだけど、今日はClaude Codeで同じことを20分くらいでやった。API使用料も10ドル以下だし、コンテキストの管理もずっと楽になった。Claude Codeは必要なものを見つけて、コンテキストに追加するのが本当に上手い。Cursorのエージェントモードは3〜5分のタスクでは役に立たなくなるけど、Claude Codeは10分以上もスムーズに進めて、ループにはまらずに意味のある進展ができる。これだけの違いがあるのは驚きだね。普段はCursorとSonnet 4、時々Gemini 2.5 Proを使ってるけど、Claude Codeはツールの使い方が本当に上手い。

└

どういう意味で、長年成功裏にやってきた仕事を自分でやる代わりに、今はクロードにやらせてレビューしなきゃいけないの？

└

Zedエディタがめっちゃ気に入ってる。クロードとの統合が主だから、試してみようかな。

└

最初にレガシーコードのドキュメント作成にClaude Codeを使ったときは良かった。システムを維持している開発者がそのドキュメントを見て、完璧だって言ってた。でもこの前、別のレガシーコードに境界ログを追加するのを手伝ってもらったら、ひどい重複した冗長なコードが出てきた。SNSでシェアされてる巨大なClaudeの指示ファイルを見るけど、なんか疑問に思う…「スマートさ」を制限してるのか、パフォーマンスがすごく変動するのか、よくわからない。

└

Cursorの方がClaude Codeよりずっと良かった。Claude Codeは小さなことをするのにたくさんのコマンドや内部プロンプトを使って、私のクォータをめっちゃ消費した。一方、Cursorはすごく早くて、要点を押さえてやってくれた。Claude Codeはgrep地獄にハマってた。

└

信じられないくらい才能があって知識も豊富なジュニアエンジニアと一緒に働いてる感じだけど、やっぱりジュニアエンジニアだね。Claude Codeより良いものを試したいなら、Clineを試してみて。

└

ステロイドに例えるのには同意だけど、ステロイドによる健康問題を経験した人を見てきたから、その比較には違う意味があるかもしれないね。

みんなはどうやってこれを使ってるの？ずっとレート制限に引っかからないの？俺はClaude Proにお金を払ってるけど、時々1時間に5つ以上のプロンプトを使うと、4時間のクールダウンが必要って言われちゃう。なんか使い方が間違ってる気がして、すごくイライラする。トークンをすぐに使い切らずに、どうやって本当のコードのコンテキストを与えるの？

└

ほとんどのレート制限を突破するには、マックスプランが必要だよ。

└

同じ問題を抱えてるよ。最近はオーバーロードエラーが増えてきて、これがどれだけ高いかを考えると、余計に辛い。編集: 兄弟コメントでMaxプランについて言及されてるのを見たけど、ここで言いたいのはレート制限の話じゃなくて、実際にモデルがアクセスできないってこと。だからレート制限の問題じゃないんだ。Anthropicが早く解決してくれるといいな、ちょっとClaude Codeに対する気持ちが冷めてきてるから。

└

わからないな。何時間も使ってるけど、レート制限に引っかかったことはないよ。最長で30ドル分のトークンを使ったことがある。4時間くらいのやり取りだったかな。これがチャットGPTの例で、あとはほとんどClaudeを使って、最終的にノートパソコンのバックライトの問題を解決したよ。 https://github.com/mbrumlow/lumd

└

リポジトリマップを渡してみて、例えばCLAUDE.mdに含めるといいよ。そうすれば、引っ張ってくるファイル（コンテキスト）が少なくなるはず。どのファイルを編集する必要があると思うかを具体的に伝えるのも効果的だよ。スクリプトを実行させるなら、関連する出力だけをgrepするように指示するか、/dev/nullにパイプするのを忘れずに。

└

ヨーロッパの営業時間中にus-east1のAmazon Bedrockで成功したよ。ただ、ニューヨーク時間の午前10時の9分前に落ちちゃったけど。

└

かなり使ってるけど、レート制限に引っかかったことは一度もないよ。Pro Maxプランにも入ってないし。

└

Claude Max、正直言って、俺には価値がある。

└

Opus使ってる？

今の時点で、Claude Codeを使って実際にアプリやライブラリを作ってる人たちのウォークスルーがたくさんあるはずだよね？リストがあったらいいな。これが読みたい（見たい）んだよね。みんなが「すごい！」って言ってるだけで、実際にそれがどうすごいのか見せてくれないのはちょっと残念。

└

100%同意！AIを使って生産性を上げてる人のYouTube動画や配信を探してるけど、「これなら本当に効率が上がる！」って思えるものは見つからないな。

└

このリストも見てみたいな。でも、みんなAIを使ってることを公表しないんじゃないかな。私が知る限り、これ https://github.com/cloudflare/workers-oauth-provider のリポジトリはクロードのコードで作られてるよ。

└

これは言い訳っぽいけど、正直言ってここでは両方の側から一番声が大きい人たちが見えると思う。大多数は静かに仕事をしてるだけだし（皮肉なことに、私がこれを書いてるのもね）。なんか宣伝してるみたいで気が引けるけど、正直なところ、特定のタスクでは1.5倍から10倍の効率が出てる。主な利点は、1) 探索的なタスク、2) 使い捨てのタスク、3) ボイラープレート的なリファクタリングのタスクで、認知負荷を大幅に減らせること。だから、より一貫したベースラインが得られる。私はまだ「手作業」でコーディングしてるし、ほとんどのコードを見守ってレビューしなきゃいけない。何時間も放置して最後にレビューするなんて、悪夢だよ。何年も稼働してるプロダクションアプリがあるから、YouTube動画は投稿しない。セットアップする時間もないし、「否定派」を反証するために試す必要もないし（それが重要でもないし）、そのコードは共有できないからね。ここでの注意点は、私たちは超スリムなチームだから、全体のシステムに対する理解が深く、問題を早期に特定して対処できるってこと。あと、自分の効率を上げることに利害関係があるけど、企業の一員なら同じ報酬でより多くの仕事をしてるかもしれないね。

└

なんか全体的におかしい感じがする。私はClaude Codeを使ってるけど、好きだよ。ドキュメントを読んだり、Stack Overflowを探したりする時間が節約できるし、素晴らしいツールだと思う。でも、もしその hype を信じるなら、これらのツールはソフトウェアをストラトスフィアに打ち上げるべきじゃない？ ストライプのCEOが言ってたけど、AIツールは生産性を100倍にするって。あれは3〜4ヶ月前の話だよね。今頃ストライプはロケットを宇宙に打ち上げてるべきじゃない？ マイクロソフトはAIコーディングに全力投球してるらしいけど、Teamsは今や最高の、最も堅牢なソフトウェアになってるべきじゃない？ これらのツールがスーパーチャージャーだって言われて1年以上経つけど、実際のソフトウェアの状況は3〜4年前とあまり変わってないように見える。

└

確か、Claudeのコードのほとんどはそれ自身（または他のLLM）によって書かれてるよね。

みんなの絶賛レビューを読んで、スタートアップでClaude Codeを試してみたいと思ってる。すでにClaude Teamのサブスクリプションを管理してるけど、私の知る限りではCodeは含まれてなくて、個人アカウント用のPro/Maxプランにしかないんだ。チーム用のサブスクリプションとしてどうやって使ってるのか（理想的には中央請求で）知りたいな。

└

CCはAWS Bedrockと一緒に使えるよ。AWSが提供する中央請求も利用できるし、うちの会社はそうやってる。

お知らせ：CCはhttps://github.com/musistudio/claude-code-routerを通じてどのモデルでも使えるよ。最近のKimi-K2はすごく良いらしい。

└

ありがとう！

└

他のモデルを使うなら、sst/opencodeを使うかな（Claude ProのサブスクリプションでもClaudeに使ってる）。

└

CCの仕組みがよくわからない人のために言うと（私みたいに、価格を考えたことがない人）、CCクライアントは「npm」で無料で手に入るよ。

└

最近のKimi-K2はすごく良いらしいね。自分の経験では、能力的にはsonnetやopus 4.0より下だけど、tool callingに関してはgemini 2.5 proよりはマシだよ。Claude Maxに毎月100ドルや200ドル使いたくないなら、試してみる価値はあるよ。モデルがすごく簡潔なのが好き。 > Anthropicを通じてどのモデルでもCCを使えるし、Claude Codeをオープンソースにすればいいのに。彼らはCLIコーディングエージェントのVS Codeになれる立場だと思う。オープンコードに感謝！: https://github.com/sst/opencode これはすべてのモデルをネイティブでサポートして、CCがやってることを試みてるよ。

俺にはすごく合ってる。基本的に、各フォルダのルートにclaude.mdを置いてて、そのフォルダのルールについての最小限のコンテキストをパイプテキストで書いてる。常に自分がやってることに対してテストを作ってくれて、特定のフォルダで特定の方法でそれをするように設定してる。それ以外だとデバッグファイルを作ろうとするからね。再利用のためのルールも設定してるから、「強化された」クラスのバリエーションや構造が増えないようにして、絶対に必要じゃない限り新しいものを持ち込まないようにしてる。話しかける方法もすごく具体的で、大きな文章は書かないし、大きなPRDも作らない。自分が不安なことについてだけ計画を立てることが多いかな。大きなテキスト入力をするのは、LLMがコンテキストを持ってないときだけ（知識ウィンドウより新しい情報のとき）。一般的に、1回の入力で素晴らしい結果が得られてるよ。Claude Codeを使ってたけど、今はCLIを別のモデルと一緒に使ってる。Claudeが悪いモデルだったからじゃなくて、高いから乗り換えたんだ。もっと安くて大きなモデルにアクセスできるし、CLIが本当の力だと思う。Opusは他のモデルよりちょっと性能がいいね。これで、俺がやりたいコードをやりながら、他のことも進められるようになった。今は60〜70のエージェントストリームを同時に動かしてる。コードベースのサイズは様々で、今一番大きいのは約200Mトークン（React、TypeScript、Golang）で、いい仕事してるよ。違うやり方でやってほしいと伝えたのは2回だけ。

└

アンスロピックのモデルの代わりにどのモデルを使ってるの？外部モデル（キミK2）で一度だけクロードコードを試したけど、あんまり良くなかったな。

└

あなたが持ってるエージェントストリームをいくつか教えてもらえる？めっちゃ興味あるんだけど。

└

あなたにとって「エージェントストリーム」って何を指すの？60〜70のエージェントを管理するための認知的負担がどんなものか想像もつかないし、彼らが仕事を終えて再起動するのを物理的に処理する能力もないよ。

今の面接プロセスってどうなってるの？AIを使ってテストしてるの、それとも使ってないの？AIが答えを出す状態でリーコードが求められてるの？面接での評価と実際の仕事のギャップが大きくなってるのかな？AIだけの開発者たちはどう対応してるんだろう？

└

あなたが取り組んでいるプロジェクトと、その影響について。うまくいってるといいけど。

└

いつも通りだよ。候補者に自分の推論プロセスを詳しく説明させて、途中で質問するのが大事。AIは考えたり推論したりできないから、LLMはゲーム面接にはまだほとんど役に立たないよ。

誰か助けてくれない？最近、ローカルのLLMを使って「バイブコーディング」でちょっとしたPythonアプリを作って遊んでたんだけど、そこそこ進んだんだ。それで、Claudeの無料プランを見つけて、今までの「進捗」をローカルLLMが加えた変更と一緒に入力したら、すべての問題を一気に修正してくれて（明確な説明付きで）、成功した！次のステップは新しいプロジェクトの仕様とプロンプトをまとめること（pygameを使ったシンプルなマニックマイナー風の2Dゲーム）。これをChatGPTで作成したら、プロジェクトのさまざまな部分に適切な制約があって、理にかなってるように見えた。Claudeがそれを作成したんだけど、コードに存在しないメソッドを参照してるって言って、間違ったバージョンを実行してるって言うんだ。（絶対に違うのに）。行番号と周りのコードを参照して示そうとしたけど、ただガスライティングされてる感じ。これをどう進めればいいかアイデアある？完璧は期待してないけど、ローカルLLMと同じ問題にぶつかる前に、ただ一段階上に進んでしまった感じ。アドバイス大歓迎だよ。ちょっとした楽しみでやってるだけだから（最近体調が悪いから、できるときにやってる）。事前にありがとう。

└

おそらく「不明瞭なインターフェースと多くの隠れた仮定を持つ平凡なコードに深く入り込んでいる地獄」にぶつかってるんじゃないかな。LLMは一般的にこれをうまく処理できないから。もしどうしようもない壁にぶつかってるなら、制御された解体をする方がいいよ。つまり、ChatGPTが書いたものをすべて取り出して、持ってる最高品質のモデルにゲームが何をするのかを要約させて、すべての機能を詳しく分解させる。それから、そのドキュメントをClaudeに入力するんだ。何度か繰り返す必要があるかもしれないけど、得られるコードは既存のコードを繰り返すよりずっと良くなるはず。Claudeはおそらくゼロショットでより良いアプリケーションを作るか、少なくとも自分で改善できるものを作るだろう。もしClaudeが新しい機能を作り続けるなら、context7 MCPサーバーをインストールして、リクエストを処理する際にcontext7を使うように頼んでみて。

└

これからどう進めばいいかアイデアある？無理だよ。これがLLM技術の限界。最も可能性の高いトークンシーケンスを出力できるけど、「可能性が高い」が「正しい」と一致しない場合、どうしようもない。さらに、各LLMは「可能性が高い」の定義がそれぞれ違うから、そのLLM特有のトレーニングやファインチューニングの秘密のソースから来てるんだ。

私にとってAIの一番いいところは、怠けてるときにAIにやらせられること。金をくれるかクソをくれるかは関係ない、だって私はもう仕事を始めてるから。

└

散歩してコーヒー飲むのがいいね。知的に不誠実じゃない感じがするし。人間の問題は人間の解決策で解決するのが一番だよ。