多くの人はClaude Codeを使ってコードを書いていますが、実際には「どこが壊れたらそこを直す」段階にとどまっています。

これも最もプロジェクトを台無しにしやすい使い方の一つです。私も最近数日間、先輩たちの考え方を参考にして、絶えずプロジェクトを修正・改善しています。
なぜなら、実際のプロジェクトのバグは、通常孤立した小さな穴ではないからです。
エラーやページの異常、特定のボタンの無効化を見たとき、それはシステムの問題の突起に過ぎないことが多いです。
もしあなたがその突起をAIに渡して、「修正して」と頼んだ場合、AIはおそらくその突起を平らに削るだけです。
表面上は問題が解決したように見えますが、根本的なロジックは変更されていません。
次に別のシナリオに切り替わると、同じ問題が再び発生します。
さらに次には、また補修を続けることになり、実はそれらはすべて同じ誤ったロジックです。
最終的にコードはパッチだらけになり、プロジェクトは動くようになっても、動かすのが怖くなります。
だから私は今、Claude Codeを使うときに非常に重要だと感じている習慣があります。
それは、最初にコードを修正させるのではなく、まず問題がなぜ起きたのかを判断させることです。
私は次のように質問する方を好みます。
「修正しないでください。
この問題の根本原因を分析してください。
どの層の設計、状態の流れ、データ構造、または境界条件に問題がある可能性がありますか？」
このとき、AIの役割は変わります。
それは「バグ修正の外注」ではなく、「システムのトラブルシューティングを手伝う人」になるのです。
この違いは非常に大きいです。
あなたが渡す情報も、単なるエラーメッセージだけではなく、できるだけ完全なコンテキストを提供すべきです：関連ファイル、呼び出しチェーン、ユーザー操作の経路、期待される結果、実際の結果、以前に何を修正したかなど。
コンテキストが完全であればあるほど、AIは本当の問題を見つけやすくなり、表面的なパッチだけではなく根本的な解決策を見つける可能性が高まります。