Claude Code × Obsidianで「調査して終わり」にしない開発フローを作る

AIで調査・実装は速い。でも数週間後には、なぜそう修正したのか忘れてる。著者が感じた違和感は、開発者なら誰もが経験するものです。AIが優秀になるほど、調査から実装、テストまで一気に進む便利さの代償が、経験の置き去りです。そこで始めたのが、Obsidianを「自分専用の技術Wiki」に育てる仕事。Issue対応の記録を、そのプロジェクト固有の出来事から、他の現場でも使える知識に変えるのです。構成は3層。Issuesでは対応内容と判断理由を記録、Knowledgeではその知識を一般化、Troubleshootingでは同じ問題が起きたときの調査チェックリストに落とし込む。具体例は「DBソートの第二ソートキーが必要な理由」。sortOrderが同じ複数レコードは、第一キーだけではソート順が不定になる。idを第二キーに加えれば一意に決まる——この学びをテンプレート化すれば、次に並び順不具合が起きたときの調査が高速化します。ポイントは、コード変更そのものより「なぜその変更をしたか」を残すことです。AIとの対話を知識へ転換する過程が、開発チームの記憶になります。