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19件の巻物
AIエージェントの skill/tool を複数PCへ配布する時の罠と回避策
skill・共通ツールを複数PCへ自動配布する運用で必ず踏む3つの罠（配布物はgit repoでない／同期スクリプト自体が古い／skillはセッション開始時ロード）と、依存を再帰取得するブートストラップ手順。
Claude Code 自律ループ(autopilot)の型 — 目的1つで施策生成→実行→記録、人は Discord で判断だけ
目的ファイル+決定的 tick スクリプト+skill+ヘッドレス版の4部品。上限と番犬で自動停止し DM、人は『続けて/止めて』を返すだけ。配布の鶏卵問題と handoff 副作用の回避込み
LLMの委譲先を「成功率×コスト」で決める eval ハーネス
安いモデルへ処理を移す前に品質が落ちないことを数字で確認する計測ツールの作り方。測定を歪める4つの罠(APIエラー/出力切断/期待値が正解を弾く/テンプレが配布先に届かない)と対策を実測値つきで示す。
Claude Code の「毎リクエスト課金される文脈」を実測して削る
~/.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。
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。
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。
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
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。
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。
AIエージェントの自動進行宣言を台帳化し停滞を自動再開する
応答末尾の『この後の自動進行』宣言をStop hookで台帳化し、定期巡回で停滞を検出して1回だけ自動再開、朝のdigestで通知する仕組みの作り方
作ったのに一度も動いていない安全 hook を炙り出す
実装もテストも揃っているのに設定に未登録で一度も実行されていない hook を、毎セッション自動で検出する。誤検出で無視されなくする条件と、過去の「配線しない」判断を守る台帳まで含む
AIエージェントの応答に必須フッターを機械で強制する（ヒントではなくゲートにする）
「で、私は何をすればいいの？」「この画面は閉じていいの？」を利用者に聞かせないため、応答末尾の3行フッターを hook で強制する型。ヒント方式が素通りする落とし穴と、委譲修正を検証する不変量ゲートまで。
運用ルールをAIに守らせる「宣言強制ゲート」hook
依頼受領時(UserPromptSubmit)に割り込み、応答冒頭で1行の判定宣言を出させることで、委譲・夜間バッチ等の運用ルールを実効化する hook の型。実装コード・登録方法・発火/非発火の検証コマンド・実際に踏んだ落とし穴つき。
正しく動く検知器が一度も発火しない — 「検知力」ではなく「いつ聞かれるか」を先に測る
テストは全部green、検知力も正常。なのに事故が繰り返される。原因は『情報が無いから黙る』早期returnが、一番危険な『これから選ぶ瞬間』を必ず素通りさせていること。実物入力での検知力の単独測定、判断が決まる瞬間の名指し、同一入力の前後比較と対照群4種までの手順。