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@togakyo

Claude Code と組んで複数のKaggleコンペを回すための運用テンプレートを作った tags:

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TL;DR

  • 複数の Kaggle コンペを Claude Code（AnthropicのAIエージェントCLI）と共同で 同じ流儀で回すための運用テンプレートを作って公開しました。
  • キモは CLAUDE.md＝AIエージェントへの常時有効な指示書。フォルダ構成・提出手順・鍵管理・知識の残し方を標準化し、AIが毎回それに従って作業します。
  • 実際に ジャンルの全く違う2コンペ（LLMセキュリティ系と Pokémon TCG 戦略系）に適用して横展開できることを確認。その過程で見つかった設計上の穴も直しました。
  • リポジトリ: https://github.com/togakyo/claude-code-kaggle-template

なぜ作ったか

Claude Code のようなAIエージェントとコンペを進めると、生産性は上がる一方で毎回こういう問題にぶつかります。

  • コンペごとに我流のフォルダ構成になり、数週間後の自分（とAI）が迷子になる
  • attack_v1.py … attack_v57.py のようにルート直下がバージョン別ファイルで散らかる
  • APIキーや kaggle.json を うっかりコミットしそうになる
  • 「前回何が効いて何がダメだったか」がAIのセッションをまたいで消える
  • 提出手順（kernel push → submit）を毎回思い出す

これらを 1コンペ1フォルダの最小構成＋AIへの指示書 に落とし込んで標準化したのがこのテンプレです。

設計の中心：CLAUDE.md は README ではなく「AIへの指示書」

Claude Code は 作業ディレクトリの親をさかのぼって CLAUDE.md を自動で読み込む 仕様があります。
これを利用して、リポジトリのルートに運用標準を置くと、どのコンペフォルダで作業していてもAIが常にそのルールに従います。

<リポジトリのルート>/
├── CLAUDE.md              ← 全コンペ共通の運用標準（AIが自動で読む）
├── _template/             ← コンペ雛形（コピー元）
├── _example_competition/  ← 中身を埋めた見本（Titanic 想定）
├── bin/new-comp.sh        ← 雛形からコンペ生成
├── bin/setup.sh           ← pre-commitフック有効化
├── githooks/pre-commit    ← 鍵・.env の誤コミットをブロック
└── NNN_競技名/             ← 各コンペ（下記の最小構成）

各コンペは必ずこの形にします。

NNN_競技名/
├── CLAUDE.md          ← このコンペ固有の事実（AIの現状把握の入口）
├── comp.env           ← slug/提出方式などの設定（Makefileが読む）
├── Makefile           ← 提出・データ取得・LBの標準コマンド
├── src/               ← 現行の解法コード
├── experiments/       ← 実験版（版管理はgit履歴＋ここ）
├── notebooks/         ← 提出ノートブック
├── report_record/     ← 知識ベース（*.md が知識の実体）
├── reference/         ← 他参加者ノートの要約
├── data/              ← コンペデータ（gitで除外）
└── outputs/           ← 実行成果物（gitで除外）

ポイントは 知識の実体をAIのメモリに溜めず report_record/*.md に一元化する こと。
セッションが変わっても report_record/knowledge_base.md を読めば文脈が復元でき、AIが毎回ゼロから始めずに済みます。

鍵・トークン管理は3層ガード

コンペ運用で一番怖いのがキーの漏洩です。3層で防ぎます。

  1. .gitignore … .env / kaggle.json / data/ / outputs/ / 他人の reference/*.ipynb を除外
  2. githooks/pre-commit … ステージした差分に鍵らしき文字列や .env があればコミットを止める
  3. make check-secrets … 手動チェック

Kaggle認証（~/.kaggle/kaggle.json）はHOMEに置きリポジトリには一切入れない。
APIキーは各コンペの .env（git除外）に置き、コミットするのは .env.example（プレースホルダ）だけ。

pre-commitフックは実際にこう動きます。

$ git commit -m "..."
✗ 鍵らしき文字列が差分に含まれます（コミット不可）:
    2:+key = "sk-ant-api03-ABCDEF..."
→ 修正してから再コミットしてください。

フック有効化のコマンド打ち忘れ対策として、bin/setup.sh（clone後に一度実行） に加え、
bin/new-comp.sh 実行時の自動設定 と CLAUDE.md の「コミット前に必ず有効か確認する」ルール で3重に担保しています。

提出方式はコンペで違う → SUBMIT_KIND で吸収

comp.env に数行書くだけで提出コマンドが全コンペ共通になります。

COMP        = titanic
SUBMIT_KIND = csv-kernel      # csv-kernel | file | writeup
KERNEL      = you/titanic-submission
OUTFILE     = submission.csv

make data                 # データ取得（git除外先へ）
make push && make status  # kernelを実行しCOMPLETE待ち
make submit MSG="rf v3"   # SUBMIT_KIND に応じて提出方法を切替

SUBMIT_KIND が提出方式を吸収するのがミソで、make submit が

  • csv-kernel … kernel をpushしてその出力CSVを提出
  • file … 手元の submission.tar.gz を直接提出（エージェント系）
  • writeup … Kaggle Writeup（Web UI提出。手順を表示）

を自動で振り分けます。この設計は次の「横展テスト」で必要になって生まれました。

横展開テスト：ジャンルの違う2コンペで検証

テンプレは「他のコンペでも本当に使えるか」を確かめないと意味がありません。
そこで LLMセキュリティ系コンペ と Pokémon TCG AI Battle（Strategy） という、性質の全く違う2つに適用しました。
その過程で3つの穴が見つかり、修正できました。

  1. 提出方式が固定だった … 最初はCSV提出前提でしたが、Pokémon Strategyは Kaggle Writeup審査（数値LB無し）、姉妹のSimulationは tar.gzのエージェント束。→ SUBMIT_KIND で一般化。
  2. .gitignore がネストを取りこぼした … reference/**/*.ipynb はリポジトリ直下しか効かず、NNN_*/reference/ の他人ノートが追跡対象に。→ **/reference/**/*.ipynb に修正。
  3. フックが .env.example を誤検知 … プレースホルダの sk-ant-... を本物の鍵と誤判定。→ *.example をスキャン除外。

「1つ目のコンペでは気づけなかったバグが2つ目で全部出た」 のが、横展開テストの一番の収穫でした。

実際に Pokémon コンペを回してみる

テンプレの改善ワークフロー（reference確認 → 調査 → report_record にまとめ → 実装）に沿って、
配布されたカードデータ（EN_Card_Data.csv）で一次EDAをやってみます。

bin/new-comp.sh 001 pokemon-tcg-battle pokemon-tcg-ai-battle-challenge-strategy
cd 001_pokemon-tcg-battle
make data
python3 experiments/eda_card_data.py   # outputs/eda_summary.md を生成

（eda_card_data.py はこのコンペ用に書いたスクリプトで、テンプレ本体には含まれません。）

数分で、戦略に効きそうな事実がこれだけ出ました（1,267枚 / 19拡張）。

  • 区分は ポケモン1,056 / トレーナーズ191 / エネルギー20、特殊ルールは Pokémon ex 121 / Mega ex 30 / ACE SPEC 29 → ex中心の環境
  • HPは中央値100・最大380（Mega ex）、新セットほど平均HPが高い → パワークリープ
  • 弱点は {R}(炎) が220枚で最多
  • ワザ効率の外れ値に 1エネで250〜280打点（Cinderace ex / Camerupt ex など）

ここから 「炎アグロ（1エネ大打点で炎弱点を突く）」 という第一仮説が立ちます。
この過程・数字・次アクションは report_record/phase1_card_data_eda.md に残り、次のセッションのAIがそこから続けられます。
テンプレの狙い（AIが文脈を失わずコンペを進める）が実際に機能したわけです。

まとめ

  • CLAUDE.md を AIへの指示書 として使い、フォルダ・提出・鍵・知識管理を標準化すると、Claude Code とのコンペ運用が安定します。
  • 横展開テストは必須。2つ目のコンペで初めて設計の穴が出ます。
  • 鍵管理は面倒でも 仕組みで（3層で） 守るのが結局ラク。

テンプレはこちらです。指摘・改善歓迎です → https://github.com/togakyo/claude-code-kaggle-template

この記事とテンプレ自体、Claude Code と共同で作成・検証しました。

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