Claude.ai Skillsを試した最初の2.5日間の記録

開始時点の状況：この画像から開始しました

現時点の成果品：読者層ごとにclaudeに出力してもらいました

※まだコンテンツは完成してません。

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以下の記事はClaudeに記事を作ってもらいました。コピペです。

※Claudeの思い込みもあって、間違えてるところもありますが、そのまま掲載してます。今後ブラッシュアップしていく予定です。まずは3日やってみてから方針を決めようかなと。OpenAIでも同様の環境を検討しているので比較もしたい。

本記事は、Claude.ai（Opus 4.5）がGitHubリポジトリの管理書類・成果物・検討ログを読み込み、生成した。筆者（人間）はプロンプトと最終確認、英語画像の配置を行った。記事そのものが、以下に記述する手法の出力の一つである。

筆者のAI利用歴について補足する。普段はChatGPTでチャットするのがメインで、GPTsやGemなどのbotは2025年12月から作るようになった。同月からNano Banana Proでインフォグラフィックを作ることがメインになった。Claude.aiへの課金は約1年ぶりで、Skillsを試してみたいと思い2026年1月31日に再開した。本記事のプロジェクトはその初日から始まっている。

2026年1月31日 20:44、最初のコミット。Initial commit: プロジェクト構造を作成。2月3日 10:52の時点で、Phase 5まで完了、管理書類6本、品質チェック6項目、3層アーキテクチャ、マルチエージェント構成が稼働している。2.5日間の記録である。

01. 記事作成の範囲：gitログ1/31 20:44から2/3 10:52

Initial commit:

02. やっていること

プロジェクト名は「欠損駆動思考（Kesson-Driven Thinking）」。人間の意識が予測誤差をどのように「欠損」として体験し、それが創造や価値判断にどう結びつくかを記述する理論フレームワークだ。4つのモジュールで構成されている。

English

M1（意識OS）とM2（創造プロセス）は詳細化が完了した。現在はPhase 6（全体統合）にいる。

03. 道具の選択

Claude.aiのProject Knowledgeにリポジトリの管理書類を同期し、Skillsとしてファイル生成・コードブロック出力を利用した。マルチエージェントはプロンプトでロールを指定する形で運用した。

自律的にマルチエージェントを走らせる構成（Claude Code複数起動等）も検討した。現時点では、コストと目的に照らしてClaude.ai上でバーチャルにエージェントを呼ぶ方が合理的と判断した。人間がGUIで対話する方が、品質管理と意思決定を挟みやすい。LLMの進化でGUI上の能力が拡大すれば、この判断は変わりうる。最初の3日間で優先すべきは、エージェント基盤の開発ではなく、理論構築と管理体制の設計だった。

結果として、Claude.ai（Opus 4.5）が議論と執筆を担い、Claude Codeはgit操作に限定し、人間は品質管理と意思決定に集中する構成になった。

English

Claude.ai → inbox/ にファイル群 + _instructions.md
    ↓
人間   → ダウンロード → inbox/ に配置
    ↓
Claude Code → /sync（_instructions.md に従いgit操作）
    ↓
GitHub（正本）

GitHubリポジトリを唯一の正本としている。Claude.aiのProject Knowledge（PK）はその同期先であり、直接編集しない。

04. 知の管理構造

成果物を3層で管理している。

English

DB層に論拠42件、一文表現10本、検討ログを格納している。変換層が読者と媒体に応じて選択し、UI層が最終出力する。

一文表現の例：

E01: 創造とは、棄却された誤差を問いとして拾い直すことである
E02: 「待つ」ことが、反射的処理と創造的処理を分ける
E05: 美とは、欠損を保持することで生じる体験である

各表現は、複数の学術領域から裏付けを取った上で採用されている。どの論拠がどの表現を支えているかは追跡可能になっている。

05. 仮想研究チーム

Claude.aiのセッション内に、プロンプトでロールを指定する形で複数のエージェントを配置した。4つが常時稼働、10の専門エージェントを必要に応じて呼び出す。

English

エージェントをメタ認知の支援者として配置した。決定は人間が行う。

06. 品質管理の仕組み

新しい概念や主張が生まれるたびに、6項目を通過させる。

English

#3のレイヤ分離は、すべての記述に[P][M][S]のいずれかを付与する仕組みだ。[P]は神経科学の実験的事実。[M]は着想を得た比喩・解釈。[S]は検証可能な仮説。

#4の群盲象チェックは、一つの主張に対して最低3つの異なる領域から同じ構造を指し示せるかを確認する。「美とは、欠損を保持することで生じる体験である」（E05）は、Meltzer（美的葛藤の保持）、世阿弥（秘すれば花）、Klein（PS位に留まる耐性）、葉隠（忍ぶ恋）から同一構造が記述できる。

07. 壊れたもの、直したもの

セッション間の記憶消失。 Claude.aiはセッションをまたぐと状態を失う。前回の決定事項と矛盾する提案をAIが行い、議論が巻き戻った。セッション終了時にcontext/CURRENT.mdを更新し、次回の起動時にsession-bootstrap.mdから連鎖的に参照する仕組みを導入した。

AIが自分の設計原則を忘れた。 「PK同期不要」と設計したClaude.aiが、次のターンで「PKにアップロードしてください」と提案した。設計者が自分の設計を把握していなかった。運用整合性テスト（OPS）を導入し、新しいファイルやワークフローの提案時に5項目のチェックを義務化した。

手動git操作の限界。 当初、ファイルの配置とgit操作を人間が手動で行っていた。手順の抜け漏れが発生した。inbox/ + _instructions.md形式を設計し、Claude.aiが指示書を書きClaude Codeが実行するパイプラインに移行した。

08. 数字とフェーズ

English

09. 変わったこと

AIとの作業時間が増えるほど、プロジェクトの設計文書が厚くなった。README、品質管理書類、セッションプロトコル、同期手順書、アーキテクチャ文書、起動プロトコル。これらを書くことで、AIのコンテキスト理解が変わった。

この記事自体がClaude.aiによって生成された。AIがリポジトリの管理書類を読み込んで出力した記事の品質が、そのプロジェクトの管理品質を反映する。設計文書が曖昧なら、出力も曖昧になる。

人間がやることは減っていない。判断と設計に集中するようになった。

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