PRINCIPLES — そのまま行動に移せる一文だけ
Anthropic の原典から、読んだその場で行動が変わる一文だけを抜いたもの。 作業を始める前や、迷ったときに眺める用。
QUOTES との違いは選び方にある。QUOTES は全体像を通すために説明的な文も入れているが、 ここは命令形か、判断の基準になる文に限っている。網羅ではない。
書く前に — プロンプト
Think of Claude as a brilliant but new employee who lacks context on your norms and workflows. Claude は、優秀ではあるがあなたの規範や仕事の流れを知らない新入社員だと考えよ。 — claude-prompting-best-practices
Show your prompt to a colleague with minimal context on the task and ask them to follow it. If they’d be confused, Claude will be too. そのタスクの前提をほとんど知らない同僚にプロンプトを見せ、その通りにやってもらえ。その人が戸惑うなら、Claude も戸惑う。 — claude-prompting-best-practices
Claude is smart enough to generalize from the explanation. Claude は、その説明から一般化できるだけの賢さを備えている。 — claude-prompting-best-practices
Provide examples of your desired output. This is more effective than abstract instructions. 望む出力の例を示せ。抽象的な指示よりも効果的である。 — increase-consistency
Explicitly give Claude permission to admit uncertainty. This simple technique can drastically reduce false information. 「わからない」と認めてよいと、Claude に明示的に許可せよ。この単純な手法で誤情報を劇的に減らせる。 — reduce-hallucinations
何を渡すか — context
Find the smallest set of high-signal tokens that maximize the likelihood of your desired outcome. 望む結果が得られる見込みを最大にする、高信号なトークンの最小集合を見つけよ。 — effective-context-engineering-for-ai-agents
The context window is a public good. context window は公共財である。 — agent-skills-best-practices
Too much can fill up your context window, but it can also add noise that makes Claude less effective; skills may not trigger correctly, or Claude may lose track of your conventions. 多すぎれば context window を埋めるだけでなく、Claude の性能を落とすノイズにもなる。skill が正しく起動しなかったり、Claude が規約を見失ったりする。 — features-overview
Rule of thumb: Keep CLAUDE.md under 200 lines. 目安: CLAUDE.md は200行未満に保て。 — features-overview
Keep it concise. For each line, ask: “Would removing this cause Claude to make mistakes?” If not, cut it. Bloated CLAUDE.md files cause Claude to ignore your actual instructions! 簡潔に保て。各行について問え。「この行を消したら Claude はミスをするようになるか？」 ならないなら削れ。肥大した CLAUDE.md は、Claude に実際の指示を無視させる原因になる。 — claude-code-best-practices
The over-specified CLAUDE.md. If your CLAUDE.md is too long, Claude ignores half of it because important rules get lost in the noise. 過剰に書き込まれた CLAUDE.md。長すぎると、重要なルールがノイズに埋もれるため、Claude はその半分を無視する。 — claude-code-best-practices
Tip: Keep
SKILL.mdunder 500 lines. Move detailed reference material to separate files. ヒント:SKILL.mdは500行未満に保て。詳細な参照資料は別ファイルへ移せ。 — skills
Keep the body itself concise. Once a skill loads, its content stays in context across turns, so every line is a recurring token cost. State what to do rather than narrating how or why. 本体は簡潔に保て。skill はいったんロードされると、その内容がターンをまたいで context に残り続けるため、1行ごとが繰り返し発生するトークンコストになる。やり方や理由を語るのではなく、何をすべきかを述べよ。 — skills
Treat CLAUDE.md as the place you write down what you’d otherwise re-explain. CLAUDE.md は、書いておかなければ何度も説明し直すことになるものを書き留める場所だと考えよ。 — memory
どこまで作り込むか — 設計
When building applications with LLMs, we recommend finding the simplest solution possible, and only increasing complexity when needed. LLM でアプリケーションを作るときは、可能な限り単純な解を見つけ、必要になったときにだけ複雑さを増すことを勧める。 — building-effective-agents
The right amount of complexity is the minimum needed for the current task. 適切な複雑さの量とは、いま取り組んでいるタスクに必要な最小限である。 — claude-prompting-best-practices
Maintain simplicity in your agent’s design. Prioritize transparency by explicitly showing the agent’s planning steps. Carefully craft your agent-computer interface (ACI) through thorough tool documentation and testing. エージェントの設計は単純さを保て。エージェントの計画のステップを明示的に見せることで透明性を優先せよ。徹底したツールのドキュメントとテストを通じて、agent-computer interface（ACI）を丁寧に作り込め。 — building-effective-agents
Success in the LLM space isn’t about building the most sophisticated system. It’s about building the right system for your needs. LLM の領域における成功とは、最も洗練されたシステムを作ることではない。自分のニーズに合ったシステムを作ることである。 — building-effective-agents
ツールを作るとき
Provide extremely detailed descriptions. This is by far the most important factor in tool performance. 極めて詳細な説明を書け。これがツールの性能を左右する、群を抜いて最も重要な要因である。 — define-tools
Aim for at least 3–4 sentences for each tool description, more if the tool is complex. ツールの説明は、それぞれ最低でも3〜4文を目安にせよ。ツールが複雑ならさらに増やす。 — define-tools
Poka-yoke your tools. Change the arguments so that it is harder to make mistakes. ツールをポカヨケせよ。引数の形を変えて、そもそも間違えにくくする。 — building-effective-agents
More tools don’t always lead to better outcomes. ツールが多いほど良い結果になるとは限らない。 — writing-tools-for-agents
測るとき
having a good evaluation set is the most important step in the process 良い evaluation セットを持つことが、この過程で最も重要なステップである — choosing-a-model
Create evaluations BEFORE writing extensive documentation. 大量のドキュメントを書く「前」に evaluation を作れ。 — agent-skills-best-practices
Grade what the agent produced, not the path it took. エージェントが辿った経路ではなく、生み出した成果物を採点せよ。 — demystifying-evals-for-ai-agents
A good task is one where two domain experts would independently reach the same pass/fail verdict. 良いタスクとは、2人のドメイン専門家が独立に判定して同じ合否に至るようなタスクである。 — demystifying-evals-for-ai-agents
You won’t know if your graders are working well unless you read the transcripts and grades from many trials. 多数の試行のトランスクリプトと採点結果を読まない限り、grader がうまく機能しているかは分からない。 — demystifying-evals-for-ai-agents
Owning and iterating on evaluations should be as routine as maintaining unit tests. evaluation を自分たちで保有し改善し続けることは、ユニットテストの保守と同じくらい日常的であるべきだ。 — demystifying-evals-for-ai-agents
守るとき
Design for containment at the environment layer first, then steer behavior. まず環境レイヤーでの封じ込めを設計し、その上で振る舞いを誘導せよ。 — how-we-contain-claude
Effective sandboxing requires both filesystem AND network isolation—neither alone is sufficient. 実効性のある sandbox にはファイルシステムとネットワークの両方の隔離が要る。どちらか一方では不十分である。 — claude-code-sandboxing
The weakest layer is the one you built yourself. 最も弱い層は、自分で作った層である。 — how-we-contain-claude
Put guardrails in hooks. An instruction like “never edit
.env” in CLAUDE.md or a skill is a request, not a guarantee. APreToolUsehook that blocks the edit is enforcement. **ガードレールは hook に置け。**CLAUDE.md や skill に書いた「.envは絶対に編集するな」という指示はお願いであって、保証ではない。編集を止めるPreToolUsehook が強制である。 — features-overview
詰まったとき
If Claude keeps doing something you don’t want despite having a rule against it, the file is probably too long and the rule is getting lost. それを禁じるルールがあるのに Claude が同じことをし続けるなら、おそらくファイルが長すぎて、そのルールが埋もれている。 — claude-code-best-practices
Starting over often has a higher success rate than trying to fix Claude’s mistakes. やり直すほうが、Claude の間違いを直そうとするより成功率が高いことが多い。 — how-anthropic-teams-use-claude-code
Tuning effort is often a better lever than switching models. effort を調整するほうが、モデルを乗り換えるよりも効くレバーであることが多い。 — choosing-a-model
If you want Claude to think less often, lower the effort level before reaching for prompt-based steering. Claude が考える頻度を下げたいなら、プロンプトによる誘導に手を伸ばす前に effort レベルを下げよ。 — thinking-steering-and-cost
Rather than one-shotting implementations, agents work on only one feature at a time. This proved critical to addressing the agent’s tendency to do too much at once. 実装を一発で書き切らせるのではなく、エージェントには一度に1機能だけを担当させる。これはエージェントが一度にやりすぎる傾向に対処するうえで決定的だった。 — effective-harnesses-for-long-running-agents
If you’ve added scaffolding to force interim status messages (“After every 3 tool calls, summarize progress”), try removing it. 途中経過のメッセージを強制する scaffolding（「ツール呼び出し3回ごとに進捗を要約せよ」など）を足しているなら、外してみよ。 — prompting-claude-sonnet-5
使い方
- 書く前: 上2節を読む。とくに「同僚に見せて戸惑うなら Claude も戸惑う」と「この行を消したら Claude はミスをするか」は、書いた後の検算として使える
- 効かないとき: ルールがあるのに守られないなら、ルールを強めるのではなくまずファイルの長さを疑う。冗長さは、人の読み手と同じように Claude にも無視される
- 迷ったとき: 「詰まったとき」の6つは、どれも手を増やすのではなく減らす方向を指している
- 背景と条件は各リンク先の
sources/にある。ここにあるのは結論だけなので、効かないときは原典を読む