01. なぜこのリポジトリを読むのか？

CLI本体のソースコードではないのに、読む価値があるのか？

答え：Yes！ このリポジトリから得られる知見は、Claude Codeを使いこなす上で非常に価値があります。

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得られる知見

1. プラグイン開発のスキル 🔧

何ができるようになるか

• 自分専用のコマンドを作成できる
• チーム固有のワークフローを自動化できる
• プロジェクト固有のルールをフックで強制できる

具体例

Before（プラグインなし）:

毎回同じ手順を手作業で説明
  ↓
"まずlintを実行して、テストを通して、コミットして、PRを作成して..."
  ↓
時間がかかる、手順を忘れる

After（カスタムプラグイン）:

/ship というコマンドを作成
  ↓
lint → test → commit → push → PR作成を自動化
  ↓
1コマンドで完了、ミスなし

実装例:

.claude/commands/ship.md

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description: Lint, test, commit, push, and create PR
allowed-tools: Bash(npm:*), Bash(git:*), Bash(gh:*)
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## Workflow

1. Run `npm run lint`
2. Run `npm test`
3. If both pass:
   - Create commit with descriptive message
   - Push to remote
   - Create PR with summary

Do all steps in sequence. Stop if any step fails.

2. Claude Codeの拡張性の理解 🚀

理解できること

• どこまでカスタマイズできるか
• どんな自動化が可能か
• プラグインシステムの限界

実例：feature-devプラグインから学べること

plugins/feature-dev/ を読むと分かること：

Claude Codeは7フェーズのワークフローを実行できる：

Phase 1: Discovery（要件理解）
  ↓
Phase 2: Exploration（3つのエージェントを並列起動）
  ├─→ Agent 1: 類似機能を探す
  ├─→ Agent 2: アーキテクチャを分析
  └─→ Agent 3: UIパターンを調査
  ↓
Phase 3: Questions（不明点を質問）
  ↓
Phase 4: Design（3つのアプローチを提案）
  ↓
Phase 5: Implementation
  ↓
Phase 6: Testing
  ↓
Phase 7: Review

知見:

• マルチエージェントを並列実行できる
• フェーズごとにタスクを分割できる
• エージェントごとにツール権限を制限できる

→ 自分のワークフローにも応用できる！

3. プロンプトエンジニアリングの技術 💡

Anthropic公式の実装パターンを学べる

重要な発見:

パターン1: 動的コンテキストの注入

❌ 素人の書き方:

Create a git commit for the current changes.

✅ Anthropic公式の書き方:

## Context

- Current git status: !`git status`
- Current git diff: !`git diff HEAD`
- Current branch: !`git branch --show-current`
- Recent commits: !`git log --oneline -10`

## Your task

Based on the above changes, create a single git commit.

知見: 最新情報を動的に取得して、コンテキストを充実させる

パターン2: 明確な制約の設定

plugins/commit-commands/commands/commit.md:

You have the capability to call multiple tools in a single response.
Stage and create the commit using a single message.
Do not use any other tools or do anything else.
Do not send any other text or messages besides these tool calls.

知見:

• 「何をすべきか」だけでなく「何をすべきでないか」も明示
• ツールの使用を制限することで、意図しない動作を防ぐ

パターン3: エージェントの専門化

plugins/feature-dev/agents/code-explorer.md:

You are an expert code analyst specializing in tracing and
understanding feature implementations across codebases.

## Core Mission
Provide a complete understanding of how a specific feature works...

## Analysis Approach
1. Feature Discovery
2. Code Flow Tracing
3. Architecture Analysis
4. Implementation Details

知見:

• 役割を明確に定義
• 分析アプローチを構造化
• 期待する出力を明示

→ 自分のプロンプトにも応用できる！

4. ワークフロー設計の知識 📋

複雑なタスクを構造化する方法

例：code-reviewプラグイン

plugins/code-review/commands/code-review.md から学べること：

複雑なPRレビューを5つのエージェントに分割：

1. comment-analyzer（コメント分析）
2. test-analyzer（テスト分析）
3. type-design-analyzer（型設計分析）
4. code-reviewer（コードレビュー）
5. code-simplifier（簡素化提案）

各エージェントが独立してレビュー
  ↓
信頼度スコア（0-100）を付与
  ↓
80%以上の問題のみ報告（false positive削減）

知見:

• 複雑なタスクは専門家に分割
• 品質管理（信頼度スコア）の導入
• false positiveの削減戦略

→ 自分の複雑なワークフローにも応用できる！

5. Claude Code内部仕様の推測 🔍

利用可能なツールとその使い方

プラグインのコードを読むことで、Claude Codeの内部仕様が分かる：

利用可能なツール一覧:

# ファイル操作
tools: Glob, Grep, Read, Edit, Write

# シェル実行
tools: Bash

# TODO管理
tools: TodoWrite

# Web
tools: WebFetch, WebSearch

# Jupyter
tools: NotebookRead, NotebookEdit

# その他
tools: Task, KillShell, BashOutput

ツールの制限方法:

# すべてのgitコマンド
allowed-tools: Bash(git:*)

# git addとcommitのみ
allowed-tools: Bash(git add:*), Bash(git commit:*)

# npmのtestコマンドのみ
allowed-tools: Bash(npm test:*)

知見:

• 正規表現でツールを制限できる
• :*でサブコマンドを許可
• 複数のツールをカンマ区切りで指定

6. フックシステムの活用 🎣

ファイル編集前に自動チェック

例：security-guidanceプラグイン

security_reminder_hook.py

if ".github/workflows/" in file_path:
    print("⚠️ Warning: GitHub Actions workflow")
    print("Be careful of command injection")

応用例:

例1: チーム規約の自動チェック

team-conventions-hook.py

if file_path.endswith(".tsx"):
    # import順序をチェック
    # 命名規則をチェック
    # 禁止パターンをチェック
    if violation_found:
        print("⚠️ Team Convention Violation:")
        print("- Imports should be in this order: React, libraries, local")

例2: コミット前のチェック

pre-commit-hook.py

# コンソールログの残存チェック
# デバッグコードのチェック
# TODOコメントのチェック

知見:

• ツール実行前にバリデーション可能
• チーム規約を自動的に強制できる
• セキュリティチェックを組み込める

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実践的な応用例

ケース1: 個人の開発ワークフロー最適化

あなたの状況:

• 毎回同じ手順でPRを作成
• ブログ記事を書くときの定型作業
• 特定の形式でドキュメントを生成

このリポジトリから得られる知見:

• commit-commandsを参考に、自分専用の/blog-postコマンド作成
• テンプレート生成、画像最適化、デプロイを自動化

実装例:

.claude/commands/blog-post.md

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description: Create and publish a blog post
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1. Create markdown file with frontmatter
2. Optimize images in ./images
3. Generate OG image
4. Git commit and push
5. Trigger deployment

ケース2: チーム開発の標準化

あなたのチーム:

• PR作成時に特定のチェックリストが必要
• コードレビュー観点が決まっている
• セキュリティガイドラインがある

このリポジトリから得られる知見:

• feature-devを参考に、チーム専用の開発ワークフロー作成
• security-guidanceを参考に、チーム規約のチェックフック作成
• code-reviewを参考に、カスタムレビューエージェント作成

実装例:

.claude/commands/team-pr.md

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description: Create PR following team standards
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1. Run linter
2. Run tests (unit + integration)
3. Check coverage (>80% required)
4. Generate changelog entry
5. Create PR with team template:
   - Summary
   - Breaking changes
   - Migration guide
   - Screenshots (if UI)

ケース3: 特定ドメインの専門化

あなたの専門分野:

• データサイエンス（Jupyter Notebook中心）
• フロントエンド開発（React/TypeScript）
• インフラ（Terraform/Kubernetes）

このリポジトリから得られる知見:

• エージェントを専門分野に特化させる方法
• ドメイン固有のツールセットの設定

実装例（データサイエンス）:

agents/data-analyzer.md

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name: data-analyzer
description: Analyzes datasets and suggests visualizations
tools: NotebookRead, NotebookEdit, Read, WebFetch
model: sonnet
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You are a data science expert.

## Analysis Approach
1. Load and inspect dataset
2. Check data quality (missing values, outliers)
3. Suggest appropriate visualizations
4. Recommend statistical tests

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学習の価値

Before：このリポジトリを読む前

Claude Codeをブラックボックスとして使う
  ↓
提供された機能のみ使用
  ↓
繰り返し同じ手順を説明
  ↓
効率が悪い

After：このリポジトリを読んだ後

Claude Codeの拡張性を理解
  ↓
自分のワークフローに合わせてカスタマイズ
  ↓
コマンド、エージェント、フックを自作
  ↓
自動化により生産性が大幅向上

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具体的な学習目標

初級レベル（1-2日）

• シンプルなコマンドを1つ作成できる
• 動的コマンド実行を使える
• allowed-toolsの仕組みを理解

成果物: 自分専用の/statusや/deployコマンド

中級レベル（3-5日）

• フックを1つ作成できる
• Pythonスクリプトでバリデーション実装
• セキュリティチェックを組み込める

成果物: チーム規約チェックフック

上級レベル（1-2週間）

• マルチエージェントワークフローを設計できる
• 複雑なタスクをフェーズに分割できる
• プラグインをチームで共有できる

成果物: チーム専用の機能開発ワークフロー

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まとめ：このリポジトリを読む価値

観点	価値
実装技術	プラグイン開発のスキル獲得
設計思想	ワークフロー設計のパターン学習
プロンプト技術	Anthropic公式のベストプラクティス
応用力	自分の問題に適用できる
生産性	繰り返し作業の自動化
品質	チーム規約の自動チェック

結論: CLI本体のソースコードではないが、Claude Codeを使いこなすための実践的な知識が詰まっている。

このリポジトリは「Claude Codeの教科書」であり、読むことで：

1. ツールとしての理解が深まる
2. 自分でカスタマイズできるようになる
3. チームの生産性を向上させられる

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次のアクション

1. まず学習パスガイドを読む
2. シンプルなコマンドを1つ作ってみる（例）
3. 実際のプロジェクトで使ってみる
4. 徐々に複雑なプラグインに挑戦

始めましょう！