【結論】AIエンジニアとして安全に稼働させる
Claude CodeをAIエンジニアとして使う際は、無制限の自動承認ではなく、責務、完了条件、許可ツール、禁止操作を定義します。
要件調査、Plan、実装、テスト、差分レビューの各工程を分けると、再現性と安全性が上がります。
恒久的な規約はCLAUDE.mdへ記録し、特定作業の手順はSkillやSubagentへ分離します。
# ターミナルで実行：専用ブランチを作成
git switch -c feat/profile-api
# ターミナルで実行：Planモードで開始
claude --permission-mode plan
# ターミナルで実行：許可するコマンドを限定した非対話実行
claude -p "プロフィールAPIの変更計画をJSONで返す" --allowedTools "Read,Grep,Glob" --output-format json
# ターミナルで実行：差分を検査
git diff --check具体的な手順・設定方法
受入条件、対象外、既存規約、性能・セキュリティ要件を明文化します。
読み取り専用調査から始め、編集対象とテスト範囲を承認します。
一つの機能単位で実装し、テスト、Lint、型検査を実行します。
AIの説明ではなくGit差分と実行結果を根拠にレビューします。
実践プロンプト / 活用テクニック
# 起動後のセッション内で入力
シニアバックエンドエンジニアとしてプロフィール更新APIを担当してください。
受入条件は入力検証、認可、監査ログ、単体テストです。
依存追加、DB変更、外部通信は承認まで行わず、まず実装計画を提示してください。注意点・よくあるエラーと対処法
存在しないauto_approval設定を有効化しても自律性は設定できません。
テストが通るまで無制限に繰り返させず、最大試行回数と停止条件を決めてください。
本番データ、Secrets、デプロイ権限を開発タスクへ同時に与えないでください。