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Claude Codeが同じミスを繰り返すので「自分の説明書を書き換える」仕組みを作った
AI要約
Claude Codeが同じエラーで繰り返し失敗するのは「フィードバックループがない」せい。エラーを記録し3回繰り返したら対策を書き込むCLAUDE.mdルール、さらに8軸パターン検出で自動分析する仕組みを実装すれば、ヘルススコアが64→82に上昇します。手動3行の設定から完全自動化まで、段階的に導入できる実装パターンを解説しています。
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AI要約
Claude Codeが同じエラーで繰り返し失敗するのは「フィードバックループがない」せい。エラーを記録し3回繰り返したら対策を書き込むCLAUDE.mdルール、さらに8軸パターン検出で自動分析する仕組みを実装すれば、ヘルススコアが64→82に上昇します。手動3行の設定から完全自動化まで、段階的に導入できる実装パターンを解説しています。
Cursor や Claude Code などのAIエージェントをチームで使うと、コミットルールが崩れやすくなります。これを防ぐには「禁止事項・手順・メッセージ形式」の3点を明文化し、.cursor/rules や CLAUDE.md に記述することが重要です。チケット番号を先頭に入れる、git add .を禁止するなど、具体的なルール設定で追跡性が大幅に向上します。
OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。
