開発方針を相談する

Cursor / Claude Code / Codex を使った開発フロー例

Issue 作成から設計、実装、テスト、PR、レビューまで。AI 時代の開発フロー。

この記事の結論

「AI コーディングツールを入れたけど、使い方がバラバラで効率が出ない」

開発責任者からよく届く相談です。AI を「補助的に使う」ところまでは多くの組織が来ていますが、「開発フローに組み込む」 ところまで設計できているチームは少ない。

OpenAI のドキュメントでも、Codex は PR 作成、テスト出力、開発環境構成と相性が良い 設計とされています (Introducing Codex / OpenAI)。Anthropic の Claude Code でも、動的ワークフローでサブエージェントを並列実行し、検証しながら統合する 仕組みが提供されています (Introducing dynamic workflows in Claude Code / Anthropic)。

この記事では、AI コーディングツールを実際の開発フローに組み込んだ例を、1 機能追加で示します。

AI 開発フローの全体像

典型的な 1 機能追加の流れ:

  1. Issue の作成と整理
  2. AI に設計・実装計画を作らせる
  3. 実装 (Cursor or Claude Code)
  4. テスト追加
  5. PR 作成
  6. 人間レビュー (+ AI レビュー補助)
  7. マージ
  8. ドキュメント更新

各ステップで AI を補助に使い、判断は人間が行います。

Step 1: Issue を設計タスクに分解する

Issue が「予約のキャンセル機能を追加」とだけ書かれていても、すぐ実装に入れません。AI に分解してもらいます。

プロンプト例

「予約のキャンセル機能を追加」という Issue を、以下の観点で分解してください:

  • データモデルの変更
  • API の追加・変更
  • 画面の変更
  • テストケース
  • 例外パターン
  • 既存機能への影響

AI が出した分解結果を、人間がレビューして調整します。

Step 2: AI に実装計画を作らせる

分解した各タスクについて、AI に実装計画を作らせます。

プロンプト例 (Claude Code)

このリポジトリの構造を踏まえ、予約キャンセル機能の実装計画を作ってください。 CLAUDE.md のコーディング規約に従って、以下を含めてください:

  • 変更するファイルの一覧
  • 新規追加するファイルの一覧
  • データベースマイグレーション
  • 必要なテストケース
  • リスクと注意点

Claude Code は コードベース全体をファイルシステム単位で探索する 設計なので (Claude Code docs / Anthropic)、既存コードと整合する計画が出ます。

Step 3: 実装

実装計画に従って、AI が実装します。

ツールの使い分け

並列実行 (Codex Subagents)

Codex のサブエージェントは 複雑な調査や実装で並列に動作する 仕組みを提供しています。

例えば、

これらを並列で進め、結果を統合します。

Step 4: テスト追加

AI が実装したコードに、AI 自身がテストを追加。

プロンプト例

上記の変更について、以下を含むテストを追加してください:

  • ハッピーパス
  • キャンセル後の状態確認
  • キャンセル不能な状態 (既にキャンセル済み、期限切れなど)
  • 異常系 (権限なし、ネットワーク失敗)
  • 既存テストが壊れていないか

AI が書いたテストは、人間が「異常系を網羅しているか」を確認 します。

詳しくは AI でコード生成するなら、先にテストとレビューを整備すべき理由 で展開しています。

Step 5: PR 作成と人間レビュー

PR は AI に作らせて、人間がレビューします。

PR の構成

## 概要
予約キャンセル機能を追加。

## 変更内容
- POST /api/bookings/:id/cancel エンドポイント追加
- BookingService.cancel() を新設
- 予約一覧画面にキャンセルボタンを追加
- 6 件のテスト追加

## テスト
- pnpm test: PASS (新規 6 件含む)
- pnpm e2e: PASS

## 影響範囲
- 既存の予約作成・編集には影響なし
- データベース変更なし (status フィールドを既存利用)

## レビュー観点
- キャンセル後の請求処理が後続で必要か
- 通知の文面
- 例外パターンの網羅

レビュアーは、AI に 差分要約・影響範囲・リスク列挙 を依頼して、効率的に確認します。

ここまでで「自社の AI 開発フローを整備したい」と感じたら、現状診断から相談するのが現実的です。

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Step 6: ドキュメント更新

マージ後、関連ドキュメントを AI が更新。

プラグインとサブエージェントの活用

Anthropic の Claude Code には、slash command、subagent、MCP server、hook を共有可能な plugin にする 仕組みがあります (Customize Claude Code with plugins / Anthropic)。

組織で繰り返す作業をプラグイン化することで、開発フローが標準化されます。

例:

開発フローの定着

開発フローを定着させるには、以下を整えます。

項目内容
CLAUDE.md / AGENTS.mdプロジェクト文脈の明示
PR テンプレートレビュー観点、AI 生成区分
CI型、lint、テストの自動化
プラグイン繰り返す作業の標準化
ドキュメント開発フロー自体の文書化

詳しくは AI コーディングエージェントをチーム開発に導入する方法 で展開しています。

min's の開発フロー整備支援

min's では、AI コーディングツールを使った開発フローの整備を支援しています。

AI 開発フロー整備を相談したい方へ

min's では、Cursor / Claude Code / Codex を使った開発フローの設計・整備・継続改善を支援しています。

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参考

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本番まで持っていく開発を

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