実行環境としての Claude Code — そして記事を書いていただいた

はじめに

この文章は git-art というツールを使って、Claude Code に生成してもらったものです。GitHub リポジトリの URL を渡して、いくつかの質問に答えたら、記事ができあがります。

Claude Code とは何か

コーディング支援ツールとしての Claude Code

Claude Code は Anthropic が提供するコマンドライン型の AI アシスタントです。ターミナル上でコードの読み書き、コマンド実行、ファイル操作ができます。一般的には「コーディング支援ツール」として使われていますね。

もうひとつの顔 —「実行環境」としての可能性

Claude Code はセッション開始時に CLAUDE.md というファイルを読み込みます。ここにルールや手順を書いておくと、それに従って動いてくれます。

つまり、日本語で書かれた指示書を AI が解釈して実行する環境として使えるんです。git-art はこの発想から生まれたプロジェクトです。

git-art の紹介

git-art は何をするツールか

GitHub リポジトリの内容を読み取って、その内容に基づいた記事を作成するツールです。

ただし、インストールする実行ファイルがあるわけではありません。Markdown で書かれた指示書を Claude Code が読んで実行することで、ツールとして機能しています。

GitHub リポジトリの URL を渡すだけで記事ができる

使い方はシンプルです。

Claude Code のセッションで GitHub の URL を送る

「どんな記事にしたいですか？」と聞かれるので答える

記事の構成案が提示される

承認すると記事が生成される

ワークフロー: clone → config → outline → generate → brushup

git-art は 5 つのステップで動きます。

1. clone — リポジトリを取得する
2. config — 記事の方向性を決める
3. outline — 記事の構成を作成する
4. generate — 記事を生成する
5. brushup — フィードバックで記事を改善する

各ステップは workflows/ ディレクトリ内の Markdown ファイルで定義されています。

プログラミングコードを一切使わない設計

日本語で書いた Markdown の指示書だけで動く

git-art のリポジトリには TypeScript も Python もありません。package.json もビルド設定もなし。あるのは CLAUDE.md と workflows/ 内の Markdown ファイルだけで、すべて日本語で書かれています。

workflows/ ディレクトリの中身はすべて日本語の手順書

workflows/
├── clone.md       # リポジトリ取得
├── config.md      # 記事設定の収集
├── outline.md     # 記事構成の作成
├── generate.md    # 記事生成
├── brushup.md     # 記事ブラッシュアップ
├── switch.md      # プロジェクト切り替え
└── help.md        # ヘルプ

たとえば workflows/clone.md はこんな内容です。

1. 利用者から GitHub リポジトリ URL を受け取る
2. URL からリポジトリ名を抽出する
3. 利用者に記事の名前を質問する
4. プロジェクト名を生成する
5. ディレクトリを作成する
6. git clone を実行する7. クローンの成功を確認する

プログラミングコードではなく、日本語の手順書です。でも Claude Code はこれを読んで、ちゃんと実行してくれます。

なぜコードなしで動くのか — Claude Code が指示書を読んで実行する

Claude Code はセッション開始時に CLAUDE.md を読み、利用者からの指示に応じて対応するワークフローファイルを読み込みます。ファイル操作、コマンド実行、利用者への質問といった Claude Code の機能を組み合わせて、指示書の内容を実現しています。

手順さえ明確に書けば、プログラムを書かなくても動くものが作れるんです。

分からなければ質問し、アドバイスをもらう

利用者との対話で記事の方向性を決める

git-art はいきなり記事を生成しません。まず「どんな記事にしたいですか？」と聞くところから始まります。AI が勝手に判断するのではなく、利用者の意図を確認してから動き出す設計です。もし利用者が「何がいいと思う？」と聞けばそれにも答えてくれます。「〇〇の実装について書きたいんだけどアイデア出して」と聞けば git リポジトリを精査してくれます。

フィードバックループで記事を磨き上げる

構成案も記事も、一度で完成ではありません。フィードバックを伝えると修正版が作られ、納得がいくまで繰り返せます。

各プロジェクトのフォルダ構成はこのようになっています。

projects/{プロジェクト名}/
├── config.json          # 記事の方向性
├── outlines/            # 記事構成のバージョン管理
│   ├── v1.md
│   ├── v2.md
│   └── ...
└── articles/            # 生成された記事のバージョン管理
    ├── v1.md
    ├── v2.md
    └── ...

フィードバックするたびに outlines/v2.md、v3.md……と新しいバージョンが作られ、承認すると対応する articles/v2.md、v3.md……が生成されます。過去のバージョンもすべて残るので、途中経過を振り返ることもできますよ。

AI が一方的に作るのではなく、一緒に作る体験

方向性を伝えて、構成を確認して、フィードバックして改善する。利用者が主導権を持ちながら、執筆は AI が担当する。丸投げではなく、対話しながら一緒に作っていく体験です。

おわりに

Claude Code を「実行環境」として捉え直す

日本語で手順を書けば、読んで実行してくれる。これはコーディング支援の枠を超えて、日本語で書かれた指示書の実行環境と言えるのではないでしょうか。

指示書を書けば、誰でもツールが作れる時代

git-art のリポジトリにプログラミングコードは一行もありません。日本語の Markdown ファイルだけで、記事生成ツールとして機能しています。

プログラミング言語を知らなくても、手順を書ければツールが作れる。git-art はその実験であり、この記事はその成果物です。