Claude Codeを91日使い倒して、生き残った設定だけ全部置いていく

Claude Codeを91日間、1434回も起動して実運用ログ415MBを全部集計し、『実際に仕事をした設定』だけを残した。結論は潔い。足すより引く方が効く。ルール9個は98.1%守られるが、内訳を見ると書き方で明暗が割れる。射程（どのファイルに効かせるか）を先頭に書いたルールだけが生き残った。フックは100%破られない。機械で止めるから。スキルは26個あるうち実際に呼ばれるのは数個。呼ばれるスキルの共通点は『descriptionに起動条件が書いてある』ことだけ。これだけだ。

AIの鬼が見ているのは、クラウドツールと設定地獄の現実だ。ChatGPT、Claude、GitHub Copilot、その他のAI環境が増えるにつれて、各プロダクトごとに『最適な設定』が増える。会社全体で管理する設定ファイルもあれば、プロジェクトごとの設定もあり、個人の好みもある。多くの企業はここで溺れている。次々と新しい機能が追加され、『活用するには設定が必要』と言われ、気がつくと誰も全体像を把握していない状態になる。この記事の価値は『91日の実測』という説得力だ。理想ではなく、動く環境から逆算して『最小セット』を示した。起動環境検査とセッション監視機能が一行で入る。フック一つ入れるだけでターミナル監視が消える。

中小企業が学ぶべきは、自動化ツールの導入プロセスそのものだ。クラウドサイン、勤怠管理、チャット、請求書システム。次々と入れて、各システムの『最適な使い方』に合わせるために、運用工数が膨らむ。この記事は『動く実運用から見直す』という逆算思考を示している。新規導入時にしておくべきことは『何が効くか』の実測。最初の3か月は全ログを取れ。その先は、数字が出たものだけ育てろ。捨てた設定の理由も同じくらい大事だ。