オプションDは、何百ものファイルを無差別に読み込むことなく、証拠に基づいたアーキテクチャマップを作成します。
認証エントリポイントには、ルートハンドラ、ミドルウェア登録、トークン検証関数、セッションコンストラクタ、IDプロバイダコールバックなどが含まれる場合があります。Grepがこれらのアンカーを特定した後、ターゲット読み取り操作によってその責任を確立でき、インポート、呼び出しサイト、構成参照によって下流の認証フローが明らかになります。Anthropicの大規模コードベースガイダンスでは、無関係な命令やファイル読み取りがトークンを消費しパフォーマンスを低下させるため、タスクが影響を受けるリポジトリの部分のみにClaudeのスコープを設定することを推奨しています。同社の共通ワークフローガイダンスでも同様に、広範囲から始めて特定のコンポーネントに絞り込むことを推奨しています。オプションAは、関連するサービス境界が不明なうちにエージェントを起動するため、重複した一貫性のない調査が発生する可能性があります。オプションBは、テスト、ドキュメント、無関係なトークン、偶発的な用語を含む、制御されていない語彙的スイープです。オプションCは、プロジェクトガイダンスを適切にチェックしますが、アーキテクチャを知らない可能性のある新しいエンジニアに技術的なファイル選択を誤って委任しています。段階的な依存関係追跡は、コンテキストの効率性を維持しながら、実際のコードパスに基づいた検証可能なエンドツーエンドのマップを生成します。

プロンプトの保守的な報告ポリシーが、低い再現率の直接的な原因となっている。クロードは分析中に正当な競合状態を発見する可能性があるが、確実な問題のみを報告するという指示を満たせないため、それを抑制してしまう。オプションCは、混同すべきではない2つの目的、すなわち広範な欠陥発見と厳格な受け入れフィルタリングを明確に区別している。
Anthropicの現在のコードレビューに関するガイダンスでは、不確実な問題や深刻度の低い問題も含め、すべての問題を報告し、信頼度と深刻度のメタデータを割り当て、別途検証段階でそれらをフィルタリングすることを明示的に推奨しています。これにより、開発者向けのノイズを抑えつつ、問題の再現率を最大化できます。
オプションAでは抑制ポリシーがそのまま維持されるため、追加の例によって発見された問題が報告される保証はありません。オプションBは再現率を向上させますが、過去のカテゴリレベルの抑制に依存しているため、ノイズの多いカテゴリに属する​​真の発見が破棄される可能性があります。オプションDは分析品質を向上させることができますが、発見を保留する原因となる指示は削除されません。専用の発見ステージに続いて、独立して構成可能な検証または閾値設定ステージを設けることで、競合する目的を最適化するために1つのモデル呼び出しを強制することなく、測定可能な再現率と精度制御を実現できます。

エージェントの動作が一貫していないのは、すべてのエラーが同一の形式で表現されているためです。「操作失敗」というメッセージには、永続性、ユーザーによる修正可能性、認証、または再試行が成功する可能性に関する情報が一切含まれていません。構造化フィールドを追加することで、エラーが実行可能なインターフェース契約に変換されます。
Anthropic は、ツール実装に対して、エラー フラグを使用して失敗をマークし、Claude が修正された入力で再試行したり、明確化を求めたり、制限事項を説明したりするために使用できる情報を返すように指示します。ツールの設計では、モデルが一般的なメッセージから原因を推測することを強制するのではなく、モデルが正しい次のアクションを選択できるように十分な詳細を公開する必要があります。( https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/build-a-tool-using-agent?
utm_source=chatgpt.com )
error_category、isRetryable、および原因の説明があれば、エージェントは一時的なネットワーク障害を再試行したり、検証エラーの修正済み識別子を要求したり、無意味な繰り返しなしに権限障害をエスカレーションまたは報告したりできます。オプションBは、永続的な検証障害と権限障害を不必要に再試行します。オプションCは、元のツールが既に持っている情報を分類するためだけに、別のツール呼び出しと障害ポイントを追加します。オプションDは、明示的な機械可読な意味論を提供するのではなく、可変テキストと例の解析に依存しています。
このツールは、isError: true を保持し、安定した構造化エラーオブジェクトを返し、適切な場合には安全な顧客向けメッセージを含め、内部の機密情報やスタックトレースを公開しないようにする必要があります。
公式の参照資料／トピック：MCPエラー契約、実行可能なツール結果、再試行可能性メタデータ、エージェントとコンピュータのインターフェース設計。

オプション C は、委任に関する推論と委任の実行との区別に合致しています。サブエージェントを定義すると、その説明を選択できるようになりますが、コーディネーターは依然として SDK のサブエージェント生成ツールを呼び出す必要があります。現在の Claude Agent SDK のドキュメントでは、これを Agent ツールと呼んでいます。Task は以前の名前で、古い SDK 構成にも関連しています。SDK ドキュメントの Anthropic の Subagents では、サブエージェントの呼び出しが自動的に承認されるように、開発者に AllowedTools に Agent を含めるように指示しています。この権限がない場合、呼び出しは権限コールバックにフォールスルーするか、非対話型権限モードで拒否される可能性があります。オプション A は、構成済みのサブエージェントの説明によって各エージェントをいつ選択すべきかが Claude に既に伝えられているため、可能性は低いですが、明示的なプロンプトによって呼び出しの信頼性を向上させることができます。オプション B はコンテキスト分離を誤って説明しています。コンテキストは生成プロンプトに含める必要がありますが、この問題は呼び出しが試行された後に発生し、すべてのサブエージェントが実行されない理由を説明するものではありません。オプションDでは、ツール呼び出しなしで一貫した口頭での約束が得られるのではなく、通常は切り捨て証拠または不完全な出力が生成されます。したがって、構成ではエージェントを許可し、必要に応じて明示的に委任を要求し、サブエージェントの呼び出しイベントをログに記録する必要があります。

オプションCでは、レビュー担当者はプロンプトに現在表示されていない証拠にアクセスできます。エージェントによるレビューでは、Grep、Glob、Read、言語サーバーツール、およびテストコマンドを使用して、呼び出し元を特定し、インポートを追跡し、型定義を検査し、疑われる互換性の問題が実際に存在するかどうかを確認できます。ターン制限によりコストが抑制されつつ、的を絞った探索が可能になります。
Anthropicのコンテキストエンジニアリングガイダンスでは、ジャストインタイム取得を推奨しています。エージェントは軽量な参照を保持し、大きな固定コンテキストを事前にロードするのではなく、現在のタスクに必要な情報を動的にロードする必要があります。Anthropicはまた、完全なコンテキストを収集するために必要なリポジトリが利用可能になると、コードレビューのパフォーマンスが向上することも報告しています。オプションAでは、リフレクション、生成されたインターフェース、依存性注入、または任意の2ホップ境界を超える間接呼び出しパスが欠落しているにもかかわらず、多くの無関係なファイルがロードされる可能性があります。オプションBでは、モデルが検査できないコードについて確実に推論することはできません。オプションDでは、カバレッジは向上しますが、リポジトリ全体の関係が断片化され、かなりの作業が重複する可能性があります。エージェントループは、差分から開始し、不確実なファイル間の影響を特定し、関連するパスのみを検索し、サポートコードを見つけた後にのみ結果を報告できます。Anthropicコンテキストエンジニアリングガイダンス、Claudeコード品質レポート