Claude Code

Cursor、GitHub Copilot、Claude Codeの3大AI開発ツールを徹底比較。アーキテクチャと設計思想の違い、機能比較（補完、Agent、ルール、MCP）、料金プランと費用対効果、ユースケース別の推奨選択、併用パターンを解説し、最適なAI駆動開発ツールの選定を支援します。

.claude/agents/ディレクトリでのカスタムエージェント定義、専門タスク向けプロンプトの設計、コンテキスト制御と権限設定、チーム共有エージェントの運用方法を解説します。

APIドキュメントの自動生成、READMEファイルの作成と更新、コード内コメントの追加、アーキテクチャドキュメントの作成支援を解説します。

コードレビュー専用エージェントの活用、コーディング規約準拠チェック、パフォーマンス問題の検出、改善提案の自動生成、レビューコメントのPR反映を解説します。

セキュリティレビュー専用エージェントの設定、OWASP Top 10に基づく脆弱性検出、依存関係の安全性チェック、セキュリティレポートの自動生成を解説します。

Agent Skillsの概念と仕組み、サブエージェントとメインエージェントの関係、利用可能なビルトインスキル一覧、スキルの呼び出し方法とパラメータの渡し方を解説します。

managed-mcp.jsonによるMCPサーバー一元管理、allowedMcpServers/deniedMcpServersによるポリシー制御、settings.jsonのチーム展開、監視とログ収集（OpenTelemetry）を解説します。

Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Microsoft Foundryを経由したClaude Code利用方法、各クラウドプロバイダーの設定、認証設定、コスト管理を解説します。

インストール・認証のトラブル、パフォーマンス問題、MCP接続エラー、パーミッション関連の問題、claude doctorコマンドによる診断方法を解説します。

効果的なプロンプトの書き方、コンテキストの適切な提供、ultrathinkによる拡張思考の活用、セッション管理（--continue、/resume）、並列作業（Git worktrees）の活用を解説します。

パーミッションシステムの理解、プロンプトインジェクション対策、サンドボックスモード（/sandbox）の活用、機密情報の取り扱い、信頼できるMCPサーバーの選定基準を解説します。

サブエージェント（subagents）の概念、/agentsコマンドによる確認、カスタムサブエージェントの作成（.claude/agents/）、セキュリティレビュー・デバッグ・コードレビュー等への活用を解説します。

.claude/commandsディレクトリの構成、プロジェクト固有コマンドの作成、$ARGUMENTSプレースホルダーの活用、個人用コマンドとチーム共有コマンドの使い分けを解説します。

DBHub MCPサーバーの設定、自然言語によるSQLクエリ生成、スキーマ分析と設計提案、マイグレーション作成支援を解説します。

Model Context Protocol（MCP）の概念、主要MCPサーバー（GitHub、Sentry、Slack、Linear、Notion等）の導入方法、claude mcp addコマンドの使い方、認証設定を解説します。