実質、私は何もしていない — Claude CodeにGTDを組み込んだら、優秀なのはAIエージェントではなく「仕組み」だった

AIエージェントチームの運用例から、調査依頼から試作までを1日で進める進め方が参考にできる。朝に依頼した調査が深夜にはMVP（試作品）として動いていた状況を示しており、自律的なタスク進行の目安になる。

Claude Codeの利用量を確認する際に、キャッシュの扱いが判断に影響することが分かる。1週間で1Bトークンと表示されても97%がキャッシュなら、実際に課金やレート制限に効くトークン数は想定より少ない可能性が高い。

Claude Codeの質問形式を自由記述から選択式に変えるプロンプトの書き方が分かる。候補を列挙して選ばせるよう形式を限定することで、回答のぶれを抑え、操作を簡潔にできる。

プロンプトの禁止指示だけでは再発する問題を防ぎたいとき、機械検査へ切り替える判断基準が得られる。3回再発した事例から、揺らぎを許容できる指示と確実に止めるべき検査の使い分けを学べる。

AIエージェントが復旧を誤って報告し続ける問題を防ぐ観測設計が分かる。同じ「復旧しました」を繰り返した事例から、復旧判定の条件と観測項目を分けて設計する必要が読み取れる。

ClaudeとCodexに同じコードベース知識を持たせ、エージェント間の認識を揃える連携方法が分かる。JetBrains Contextを経由して共有コンテキストを参照させることで、両ツールの回答前提を統一しやすくなる。