ai-docs

ai-docs — AI活用ベストプラクティス

Claude と LLM エージェントを実務で使うための知見を、Anthropic の一次情報にもとづいて日本語でまとめたドキュメント。 原典 128本と、それらを横断した 10のテーマを扱う。

どこから読むか

ページ何が得られるか
SUMMARY1枚だけ読むならこれ。 下の3本を作業の流れ順の8点に畳んだ最短版。前提・設計・プロンプト・ツール・評価・防御・長時間実行・モデル移行
BUILDING-AGENTSエージェントを作る側なら。 どの土台で動かすか（API / Agent SDK / Managed Agents）、脳と手をどこで分けるか、harness を自前で持つかを作業の流れ順に
QUOTES原典のことばで通したいなら。 Anthropic 自身の言葉 57件を、読む順に並べたもの。5分で「何が問題で、何が答えとされているか」が通る
PRINCIPLES作業を始める前に。 命令形・判断基準になる一文だけ 41件。迷ったときに眺める
OVERVIEW128本を1ページに圧縮。数字・判断の早見表・モデル世代の落とし穴・原典どうしの食い違い。ここだけ読んでも実務は回る
SOURCES原典の台帳。どこに何があるか、優先度つき
CONTACTこのサイトについて（Anthropic 非公式）と、お問い合わせフォーム

テーマ別に深掘りする

「結局どうすればいいか」を、複数の原典を横断して書いたもの。

topic扱う問い
context-engineeringcontext をどう配分するか。何を入れないか
agent-designエージェントにするか、どこまで委譲するか
tool-designツールをどう設計し、増えたときどうするか
evals何をどう測るか。grader の作り方
promptingプロンプトと出力の制御
model-migrationモデル世代をまたぐとき何を剥がすか
claude-code-workflowClaude Code の日常運用
user-config~/.claude に何を置き、何を置かないか
writing-for-agentsCLAUDE.md と skill の書き方
securityprompt injection への多層防御

目的別の入口

やりたいこと見る場所
これから学ぶbuilding-effective-agents → effective-context-engineering-for-ai-agents → writing-tools-for-agents → agent-skills-best-practices
Claude Code をうまく使うclaude-code-best-practices 一本で足りる
API でエージェントを組むclaude-prompting-best-practices → develop-tests → manage-tool-context → effort
用語を引くglossary
コピペできるプロンプトprompt-library

よくある疑問への近道

疑問見る場所
サブエージェントはいつ使うべきかclaude-code-best-practices §7「調査には subagent」、effective-context-engineering-for-ai-agents「Sub-agent architectures」
context window が埋まってきたらどうするかclaude-code-best-practices §7「コンテキスト管理」、effective-context-engineering-for-ai-agents「Compaction」
CLAUDE.md に何を書くべきかclaude-code-best-practices §4（入れる/入れない対照表あり）
エージェントを作るべきか、単発の LLM 呼び出しで足りるかbuilding-effective-agents「エージェントを使うべきでないとき」
ツールの設計が悪いのか判断したいwriting-tools-for-agents「ツール設計 7原則」、define-tools「description は3〜4文以上」
Skill / hook / MCP / subagent のどれを使うかfeatures-overview（用途別の対照表と「いつ足すか」の引き金表）
~/.claude に置くか、リポジトリに置くかuser-config（個人スコープでだけ起きること）
compaction で何が消えるのかcontext-window「compaction で何が生き残るか」の表
ツールが増えすぎて context を食うmanage-tool-context（4手法と導入順）、tool-search-tool
モデルを変えるか effort を変えるかchoosing-a-model、effort
prompt injection をどう防ぐかmitigate-jailbreaks（prompt 側）、secure-deployment（環境側）
eval が突破された / スコアが信用できないAI-resistant-technical-evaluations、infrastructure-noise、eval-awareness-browsecomp
他社/他チームは実際どう使っているかhow-anthropic-teams-use-claude-code（社内10チームの事例と tips）
コピペできるプロンプトが欲しいprompt-library（52件を SDLC フェーズ別に収録）

参考リンク

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