Context EngineeringをTypeScriptで完全制御する次世代AI駆動開発ガイド

ContextEngineering

Last updated at 2025-08-24Posted at 2025-08-24

はじめに

「AIにコードを書かせても期待と違う」「何度も修正指示を出すハメになる」—そんな経験はありませんか？

Context Engineeringは、単なるプロンプト最適化を遥かに超えた、AI開発の新パラダイムです。
Claude Codeと組み合わせることで、包括的なコンテキストを体系的に管理し、期待通りの実装を一発で生成する革新的な開発手法が実現できます。

🚀 Context Engineeringの威力

プロンプトエンジニアリング: 巧妙な言い回しとフレーズに依存

Context Engineering: 完全なコンテキスト提供システム

Context Engineering はプロンプトエンジニアリングの10倍、感覚的なコーディング（vibe coding）の100倍効果的です

🎯 この記事でわかること

Context Engineeringの本質と従来手法との決定的違い

Claude Code専用コマンドによる自動化ワークフロー

PRP（Product Requirements Prompt）による確実な機能実装

examples/フォルダを活用した実装パターン管理

🛠 使用技術スタック

AI開発環境：Claude Code

テンプレート：Context Engineering Template

コマンドシステム：カスタムClaudeコマンド（/generate-prp, /execute-prp）

プロジェクト管理：CLAUDE.md、INITIAL.md、PRPs

Context Engineeringとは？

従来のプロンプトエンジニアリング

「この機能を実装して」
→ AIが推測ベースで実装
→ プロジェクトの文脈を理解せず
→ 修正の繰り返し...

Context Engineering

1. プロジェクト全体のルールとパターンを事前定義
2. 具体的な機能要件を構造化
3. 包括的なPRP（実装設計書）を生成
4. AIが文脈を完全理解して一発実装

📊 失敗原因の本質

従来の問題	Context Engineeringの解決
モデルの性能不足と思い込み	実はコンテキスト不足が原因
都度プロンプトを工夫	体系的なコンテキスト管理
パターンの再利用不可	examples/で実装パターン蓄積
一発成功が困難	バリデーション付きで確実実行

Claude Codeでのセットアップ

1. Context Engineering テンプレートの導入

git clone https://github.com/coleam00/Context-Engineering-Intro.git
cd Context-Engineering-Intro

2. ディレクトリ構造の理解

context-engineering-intro/
├── .claude/
│   ├── commands/
│   │   ├── generate-prp.md    # PRP自動生成コマンド
│   │   └── execute-prp.md     # PRP実行コマンド
│   └── settings.local.json    # Claude Code権限設定
├── PRPs/
│   ├── templates/
│   │   └── prp_base.md       # PRPテンプレート
│   └── EXAMPLE_multi_agent_prp.md  # PRP完成例
├── examples/                  # 実装パターン集（重要！）
├── CLAUDE.md                 # AIアシスタント用グローバルルール
├── INITIAL.md               # 機能要求テンプレート
└── INITIAL_EXAMPLE.md       # 要求例

🔧 Claude Code専用機能

Context Engineeringの真価は、**.claude/commands/**で定義されたカスタムコマンドにあります：

/generate-prp INITIAL.md    # 機能要求からPRP自動生成
/execute-prp PRPs/your-feature.md  # PRP実行で機能実装

3. CLAUDE.md の設定例

CLAUDE.md

# プロジェクトルール

## プロジェクト認識
- 計画ドキュメントとタスクは常に確認
- 実装前に既存パターンを調査
- examples/フォルダの実装を参考にする

## コード構造
- ファイルサイズ: 200行以下に分割
- モジュール分離: 関心事ごとに責務分割
- TypeScript strict mode必須

## テスト要件
- 全機能にユニットテスト
- カバレッジ80%以上
- モック使用でテスト速度向上

## スタイル規約
- TypeScript優先、JavaScript最小限
- async/await使用、Promiseチェーン避ける
- 関数型プログラミングパターン採用

実装パターンの蓄積（examples/）

🚩 なぜexamples/が重要なのか

AIは例を見ると劇的に精度が向上します。examples/フォルダは、Context Engineeringの最重要要素です。

examples/
├── README.md           # 各例の説明
├── cli.py             # CLI実装パターン
├── agent/             # エージェント構造
│   ├── agent.py      # エージェント作成パターン
│   ├── tools.py      # ツール実装パターン
│   └── providers.py  # マルチプロバイダパターン
└── tests/            # テストパターン
    ├── test_agent.py # ユニットテストパターン
    └── conftest.py   # pytest設定

🎠 TypeScript用examples/の設計

examples/api-client.ts

// APIクライアント実装パターン
export class APIClient {
  constructor(
    private baseURL: string,
    private apiKey: string
  ) {}

  async request<T>(
    endpoint: string,
    options: RequestOptions = {}
  ): Promise<Result<T>> {
    try {
      const response = await fetch(`${this.baseURL}${endpoint}`, {
        headers: {
          'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
          'Content-Type': 'application/json',
          ...options.headers
        },
        ...options
      });

      if (!response.ok) {
        return { error: await response.text() };
      }

      const data = await response.json();
      return { data };
    } catch (error) {
      return { error: error instanceof Error ? error.message : 'Unknown error' };
    }
  }
}

// 使用例
const client = new APIClient(process.env.API_URL!, process.env.API_KEY!);
const result = await client.request<UserData>('/users/me');

if (result.error) {
  console.error('API Error:', result.error);
} else {
  console.log('User:', result.data);
}

examples/error-handling.ts

// エラーハンドリングパターン
export type Result<T> = 
  | { data: T; error?: never }
  | { data?: never; error: string };

export const handleAsync = async <T>(
  promise: Promise<T>
): Promise<Result<T>> => {
  try {
    const data = await promise;
    return { data };
  } catch (error) {
    return { 
      error: error instanceof Error ? error.message : 'Unknown error' 
    };
  }
};

PRP生成と実行ワークフロー

1. INITIAL.md による要件定義

INITIAL.md

## FEATURE:
TypeScriptでJWT認証APIを実装。ユーザー登録・ログイン・トークン更新機能を含む。
Express.js + PostgreSQL + bcryptを使用し、セキュリティベストプラクティスに従う。

## EXAMPLES:
- examples/api-client.ts: APIクライアントパターン
- examples/error-handling.ts: エラーハンドリングパターン
- examples/tests/: テスト実装パターン

## DOCUMENTATION:
- Express.js: https://expressjs.com/
- JWT: https://jwt.io/introduction/
- bcrypt: https://www.npmjs.com/package/bcrypt

## OTHER CONSIDERATIONS:
- パスワードは必ずハッシュ化（平文保存厳禁）
- SQL インジェクション対策必須
- レート制限実装
- 環境変数でシークレット管理

2. PRP自動生成

Claude Codeで以下を実行：

/generate-prp INITIAL.md

生成プロセス

1. 調査フェーズ: コードベースの既存パターン分析
2. ドキュメント収集: 関連するAPI仕様・ライブラリ情報
3. 設計書作成: ステップバイステップの実装計画
4. 品質チェック: 信頼度スコア（1-10）付与

3. 生成されたPRPの構造

PRPs/jwt-auth-api.md

# JWT認証API実装 PRP

## 実装概要
信頼度スコア: 9/10

Express.js + TypeScript + PostgreSQL + bcryptを使用したJWT認証APIシステム。
examples/api-client.tsとexamples/error-handling.tsのパターンに従う。

## アーキテクチャ設計

### ディレクトリ構造

src/
├── controllers/
│   └── auth.controller.ts
├── services/
│   └── auth.service.ts
├── repositories/
│   └── user.repository.ts
├── middleware/
│   └── auth.middleware.ts
├── types/
│   └── auth.types.ts
└── utils/
    └── jwt.utils.ts

### データフロー
1. Request → Controller → Service → Repository → Database
2. examples/error-handling.ts の Result<T> パターン使用
3. examples/api-client.ts のエラーハンドリング踏襲

## 実装ステップ

### Step 1: 型定義とユーティリティ
[具体的な実装コード...]

### Step 2: リポジトリ層実装
[具体的な実装コード...]

### Step 3: サービス層実装
[具体的な実装コード...]

## バリデーション要件
- [ ] TypeScript コンパイルが通る
- [ ] ESLint エラーなし
- [ ] ユニットテスト全通過
- [ ] セキュリティスキャン通過

## テストコマンド

npm run test
npm run lint
npm run security-audit

4. PRP実行による自動実装

/execute-prp PRPs/jwt-auth-api.md

実行プロセス：

コンテキスト読込: PRPの全内容を理解
計画立案: TodoWriteでタスク分解
段階実行: 各コンポーネントを順次実装
検証: テスト・リント実行
反復修正: 問題発見時の自動修正
完了確認: 全要件満足の確認

高度な活用パターン

1. マルチエージェントシステムのPRP

examples/multi-agent-pattern.ts

// examples/フォルダに配置する実装パターン
export interface AgentConfig {
  name: string;
  role: string;
  tools: Tool[];
  model: string;
}

export class AgentSystem {
  private agents: Map<string, Agent> = new Map();

  async addAgent(config: AgentConfig): Promise<Result<Agent>> {
    try {
      const agent = new Agent(config);
      this.agents.set(config.name, agent);
      return { data: agent };
    } catch (error) {
      return { error: `Failed to add agent: ${error}` };
    }
  }

  async executeWorkflow(workflow: WorkflowStep[]): Promise<Result<WorkflowResult>> {
    // examples/error-handling.ts パターンに従った実装
  }
}

2. プロジェクト固有のコマンド作成

.claude/commands/deploy-feature.md

# Deploy Feature

指定されたPRPで実装された機能をステージング環境にデプロイします。

## Arguments
- PRP ファイルパス

## Process
1. PRP から機能の実装状況を確認
2. テストとリントが全て通過していることを検証
3. Docker イメージをビルド
4. ステージング環境にデプロイ
5. ヘルスチェック実行
6. デプロイ結果をPRPに記録

$ARGUMENTS で指定されたPRPファイルを使用して上記プロセスを実行してください。

3. 継続的改善システム

examples/improvement-tracking.ts

// PRPの実装結果を追跡し、パターンを改善
export interface ImplementationResult {
  prpId: string;
  successRate: number;
  commonIssues: string[];
  improvementSuggestions: string[];
}

export class PatternImprover {
  async analyzeResults(results: ImplementationResult[]): Promise<Result<ImprovementReport>> {
    // 実装成功率分析
    // よくある問題のパターン抽出
    // examples/ への新パターン提案
  }
}

おわりに

📊 Context Engineering の圧倒的優位性

項目	従来手法	Context Engineering
成功率	30-50%	90%以上
再利用性	低い（毎回調整必要）	高い（PRP・examples蓄積）
一貫性	バラバラ	プロジェクト全体で統一
学習効果	なし	継続的にパターン改善

✅ 明日から使える実装ステップ

テンプレート導入: Context Engineering Templateをクローン
CLAUDE.md設定: プロジェクトルールを定義
examples/構築: 実装パターンを蓄積
PRP生成: /generate-prpで設計書作成
実装実行: /execute-prpで確実な機能実装

Context Engineeringは、「AIに何を伝えるか」から「AIがどう理解するか」へのパラダイムシフトです。

単発のプロンプト調整ではなく、プロジェクト全体の知見を体系化し、AIとの継続的なパートナーシップを構築する—それがContext Engineeringの真髄です。

Claude Codeとの組み合わせで、あなたの開発生産性は文字通り次のレベルに到達するでしょう。

🎯 参考リンク

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