巻物を探す

~/.claude/rules/ の .md は paths: が無いと全リクエストに無条件ロードされる。count_tokens API でファイル単位に実測し、常時ロードから安全に外し、配布済みの全端末を自動移行させるまでの手順。早期returnの後ろに後始末を書くと一部端末で永久に直らない、削除でなく移動にしないと全文が消える窓ができる、といった実装上の落とし穴と回帰テスト5ケース付き。実測で 29,295→6,020 tok/req。

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約7.8万トークン (料金換算約120円)

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ルール強制 hook が本番で壊れる3つの型と検証方法

AIに運用ルールを守らせる hook を作った後に必ず起きる壊れ方(部分一致の誤爆・読む範囲のバグ・同期で消える)と、契約テスト5ケース+配布確認の型

AIエージェントが「そもそも不要な手作業」を人に頼むのを機械で止める

手渡しゲートの3項目は「どう自動化するか」しか問わず、丸ごと不要な依頼を素通りさせる。依頼元・目的・目的の代替達成の3項目を前置して止める設計と、実装・検証・配布・クリック数削減まで。

AIに「自分で調べさせる」ガードの作り方 — 調査の丸投げを機械で止める

エージェントが自分で1分で分かることを人間に確認させるのを hook で止める型。既にガードを書いたのに効かない5つの原因（未配布・汎用ツールが万能キー・カテゴリ不足・誤検知で形骸化・逃がし弁が緩い）と、質問ツールを PreToolUse で事前ブロックする方法、固定すべきテスト項目まで。

複数PCのAIエージェントにルール変更を確実に届ける — 届いたつもりを潰す4つの実測

共有リポジトリ経由でAIのルールを配る構成で、pullだけ自動/pushが手動・間引きが黙って効く・CDNが古い版を返す・dry-runが保護ブランチを教えない、の4つの罠と潰し方。検証は配布経路そのもので行う。

AIの出力を止めるゲートhookが誤爆した時の直し方

テキストマッチで応答を止めるhookは必ず誤爆する。真因の特定(Markdown表が1ブロックになる/引用を実物と数える/満たしようのない要求)から、最小の例外の切り方、過小検知に変えないテスト、配布先まで見る完了判定まで。

AI運用ルールを機械的に守らせる hook 設計 — ルール文が守られない本当の理由

チームでAIエージェントを使うと運用ルールが必ず守られなくなる。真因は「読んでいない」ではなく hook がそのマシンで登録されていない/委譲先が沈黙して壊れていること。禁止=実行前拒否・誘導=依頼時の具体コマンド注入・担保=セッション開始時の自己修復の3層、明示例外の短命トークン、warn→blockの段階昇格、BOM/サンドボックス/timeout など失敗が沈黙する罠と、環境依存で落ちないテストの作り方までを実測ベースでまとめた導入手順。

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AIの応答を止める番人hookを1ランナーに統合し、書き直しを最大1回にする（誤爆率をfixtureで先に測る）

Stop hook を9本積んだら Stop の65%が書き直し・最多ゲートの91%が誤爆だった。誤爆測定→否定文除外→1プロセス合流→再試行上限統一→全PC移行→KPIで効果確認までの手順。

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約17.1万トークン (料金換算約260円)

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Claude Code の auto mode classifier に止められなくする — 実測に基づく3段階の根本対策

14日分の拒否を集計し、ルール衝突・cd&&連結・自己変更の3原因に分解。Bash規約とallowルール設計、最小単位の再試行、最終手段のbypassPermissions+deny+hookまで手順化

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AIモデルの課金区分を実測で確定し、ルールを機械に強制させる

「このモデルは定額内か従量課金か」を推測で決めると外れる。支出レポートで確定させる手順と、確定結果を単一の設定源+3層のフックで強制する型。安いモデルが実は高い（キャッシュ書き込み）の見つけ方も含む。

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高額モデルで走り続けているセッションを hook に自己検出させる（Claude Code）

セッション内で /model 選択した高額モデルは既定モデル設定でも PreToolUse でも止まらない。hook stdin の transcript_path で自セッションのモデルを読み、毎ターン警告を注入する型。全読み禁止・async exit・realpath 起動判定・BOM の落とし穴と、集計側に発生元セッションIDを載せる改修まで。

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約8.3万トークン (料金換算約120円)

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