A
AIエージェントの仕組み
ch9-s6 · Web Maintenance

ケース6: 個人 Web サービス保守

約 18 分

09-06. ケース 6: 個人 Web サービスの保守 — 本リポジトリを生きた教材として

シチュエーション

個人で運営する Web サービスがある(複数の小さいアプリ群)。 週末に少しずつ保守 したいが、久々に触ると:

Before (Claude Code を使わない場合)

After (Claude Code を使う場合)

各アプリに CLAUDE.md が整備されている前提で:

TOOLS = [{"name": "...", "input_schema": {...}}]
TOOL_FUNCS = {"...": lambda: ...}

→ Claude が CLAUDE.md を読んで現状把握 → 影響ファイルを列挙 → 順次変更 → デプロイ手順を そのまま 実行(CLAUDE.md に書いてある)。

メタ実例: 本リポジトリ ★digitaocean_claudecode

このリポジトリ自体が Claude Code で運用されている 実例。 本セクションでは、本リポジトリの CLAUDE.md と、これまでに行われた 5 つの開発エピソードを 生きた教材 として解剖する:

エピソード 2: 共有 venv と専用 venv のジレンマ

エピソード 3: レート制限の追加

エピソード 4: レスポンシブナビの修正

エピソード 5: ドキュメント更新

必要な道具立て

機能 何のために
各アプリの CLAUDE.md 本リポジトリのものをテンプレに
親リポの CLAUDE.md アプリ間の共通ルール、SSH 接続情報
Skill: deploy-checklist デプロイ前後の確認手順を強制
Hook: PreToolUse (Bash) rm -rf / DROP TABLE を必ずブロック
バックアップスクリプト 定期的に取得

Skill .claude/skills/deploy-checklist/SKILL.md (例)

wzxhzdk:1

ワークフロー (週末 1 時間で 1 改善)

wzxhzdk:2

注意点・限界

応用

このケース後にできるようになること

章のまとめ (第9章のクロージング)

ケース 学んだこと
s1 リポジトリキャッチアップ 新規参加プロジェクトを 1〜2 時間で把握
s2 リファクタ自動化 機械的反復作業を半自動化 + テスト駆動
s3 PR レビュー チーム業務に AI を組み込む
s4 個人ナレッジベース 蓄積を AI 横断検索可能に
s5 データ分析 探索的分析の高速化
s6 Web サービス保守 全機能の総合運用 + 過去の失敗を資産化

第9章を通じて、Claude Code は 手段 であり、目的は 読者の業務効率化と価値創出 であることを体感した。

道具立ては段階的に: 1. 最初は CLAUDE.md だけ で始める 2. 課題が明確になったら Skill / Hook を足す 3. 特化型ワークフロー が必要になったら Agent SDK で独自エージェント

→ 「自分専用の AI 相棒」が育っていく。

関連

A
本家 Claude Academy で手を動かす
この回に対応する Anthropic 公式のレッスンです。ここは「なぜそう動くか」、向こうは「どう書くか」。サインインなしで読めます。
📝 理解度クイズ (3 問) 💡 ログインすると進捗が保存されます

💬 このサブステップの Q&A

まだ質問はありません。最初の質問を投稿してみましょう。

質問の投稿にはログインが必要です。