あなたのエージェント、昨日と同じ失敗をしていませんか

Claude Code を毎日使っていると、こんな場面に必ず出会います。

・昨日「Windowsのパスはスラッシュで渡して」と直させたのに、今日もまたバックスラッシュでエラーを出す

・「Edit の前に Read が必要」と何度も学んだはずなのに、新しいセッションでは平気で未読ファイルを Edit して失敗する

・同じ外部サイトに WebFetch して、同じタイムアウトで、同じように時間を溶かす

原因ははっきりしています。LLM のコンテキストはセッションごとに揮発するからです。

セッション中にどれだけ賢い試行錯誤をしても、ウィンドウが閉じれば全部消える。次のセッションのエージェントは、昨日の失敗を知らない「初日の新人」です。何百セッション使っても、エージェントは1ミリも成長しない——これが Claude Code 運用の構造的な壁です。

私はこの問題を、エージェントが自分自身の定義ファイルを書き換え続ける「成長ループ」で解決しました。この記事は、実際に私のワークスペースで稼働している秘書エージェント（ナナ、と呼んでいます）の自己改善システムを、フックスクリプトの実装からプロンプト設計まで全部公開する技術記事です。

すでに Claude Code をバリバリ使っている人はもちろん、「Claude Code をこれから使い倒したい」という使い始めの人にこそおすすめです。フック・スキル・サブエージェントといった拡張機能の実践的な使い方が、1つの動くシステムを通してまとめて学べます（有料部分の冒頭に、初めての人向けのざっくり準備章も用意しました）。

解法の核心：教訓を「システムプロンプト」に焼き込む

Claude Code では、サブエージェントの定義ファイル（.claude/agents/*.md）やスキル（SKILL.md）が、そのエージェントのシステムプロンプトそのものとして機能します。

ここに気づくと、答えは一行で書けます。

セッション中に得た教訓を、エージェント定義ファイルに1行ずつ追記すれば、次回スポーン時から自動で反映される。

メモリツールも RAG も外部 DB も要りません。実行時に何かを検索するわけではないので、実行時トークンの増加はゼロ。教訓は定義ファイルの「学習した教訓」節に静かに積もっていき、エージェントは使うほど賢くなります。

実際に私の環境で焼き込まれた教訓の一例です（すべて自動検知→エージェント自身が整理して追記したもの）：

## 学習した教訓
- ファイルを Edit する前に必ず Read すること。未読ファイルに Edit すると
  `tool_use_error` で失敗する。
- bash で Windows パスを末尾バックスラッシュ付き二重引用符で渡すと
  引用符エラーになる。`/` に置き換えること。
- Bash コマンドが 30KB+ の出力を返す場合は実質読めない。
  Grep + パターン絞り込み か Read + offset/limit に切り替えること。

ただし「教訓を書けばいい」と分かっても、実運用には3つの問題が残ります。

1. 誰が教訓に気づくのか — セッション終了時、人間がいちいち振り返るのは続かない

2. 何を教訓とするのか — 一度きりの事故まで書くと定義ファイルがノイズで肥大化する

3. 誰が消化を忘れず実行するのか — 「あとでまとめよう」は永遠に来ない

この3つを解決するのが、本記事で解説する3段の成長ループです。

全体像：検知 → 消化 → 能動ナッジ

[1. 検知]  Stop フック（Python・機械的）
   毎セッション終了時に transcript を解析し、
   error / correction / success の3種シグナルを
   学習バッファ _inbox.md へ自動追記
                  │
[2. 消化]  メインエージェント（LLM・判断）
   _inbox を読み、「本物の教訓」だけを選別して
   対象エージェントの定義ファイルに1行で焼き込む
   → 消化済み行は削除（トークン節約）
   → _changelog に1行記録（成長の可視化）
                  │
[3. 能動ナッジ]  UserPromptSubmit フック（Node.js）
   消化忘れ・バッファ放置を検知して
   「教訓まとめとく？」とエージェント自身に提案させる

設計思想は一言で言えば「機械が拾い、LLM が選ぶ」。

・Python スクリプトは判断しない。生のシグナルを漏らさず拾うだけ

・教訓かノイズかの判定、どのエージェントに焼き込むかの決定は LLM の仕事

この役割分担が、ループを「壊れず・スパムにならず・勝手に回る」ものにしています。

余談：作っている本人たちが、いちばんやっている

「AIにAIを育てさせる」というと大げさに聞こえるかもしれませんが、方向としては Claude Code を作っている Anthropic 自身が先頭を走っています。CEO のダリオ・アモデイは2025年の登壇で「数ヶ月以内にコードの大部分は AI が書くようになる」と公言し、実際 Claude Code の開発チームは「Claude Code のコードの大半は Claude Code 自身で書いている」とインタビューで明かしています。AI が書いたコードを人間がレビューして方向を決め、その結果がまた AI の道具を良くしていく——作り手の社内で既に回っているループです。

この記事がやるのは、その個人ワークスペース版です。何億円の計算資源も要りません。フック2本とプレーンテキスト数枚で、あなたのエージェントにも「昨日より賢い今日」を持たせられます。

この記事でやること・やらないこと・得られる知識

購入前の判断材料として、範囲をはっきりさせておきます。

やること

・3段の成長ループの全実装の解説（Stop フック配線、transcript 解析器、ナッジエンジン、消化プロンプト）

・コピペで動く導入テンプレート一式の配布（learn.py / nudge.js / 消化プロンプト / セットアップガイド）

・秘書＋5部門エージェントの実働サンプル丸ごと配布（secretary-starter——フォルダ一式をプロジェクトにコピーして claude を起動すれば、この記事のマルチエージェント構成＋成長ループがそのまま動く）

・実運用例の共有——実際にこのループが回っているワークスペースの構成・焼き込まれた教訓・マルチエージェントへの応用例

やらないこと

・Claude Code 自体の網羅的な解説（必要最小限の準備章は置きますが、入門書ではありません）

・LLM の理論的な話（埋め込み・ファインチューニング等には踏み込みません）

・メモリツールや RAG など他のメモリ手法との比較検討の深掘り（なぜ採らなかったかは触れますが、各手法の解説はしません）

得られる知識

・フック（Stop / UserPromptSubmit）の実践的な活用パターン——「いつ・何を・どう注入するか」の設計

・transcript（セッションログ JSONL）の解析手法——エラー・修正指示・成功をどう機械的に拾うか

・エージェント定義＝システムプロンプトという性質の活かし方——書き換えれば次回から効く、を仕組み化する

・SHA1 重複排除・消化後削除・1行圧縮など、実行時トークンを増やさないメモリ設計

購入者特典（添付ファイル3点）

本文の解説に加えて、購入者は以下をダウンロードできます。

・① growth-loop-template.zip：成長ループ最小構成。learn.py（検知）・nudge.js（ナッジ）・toolstats.py（操作列集計）・消化プロンプト・セットアップガイド／今のワークスペースに成長ループだけ後付けしたい

・② secretary-starter.zip：秘書＋5部門エージェント＋成長ループの実働サンプル丸ごと（25ファイル）。プロジェクト直下にコピーして claude を起動するだけで、この記事の構成がそのまま動く。秘書の名前・キャラは自由に変更可／まず動くものを触りたい・マルチエージェント構成を最短で試したい

・③ REAL_EXAMPLE.md（実運用例）：筆者のワークスペース実構成・実際に焼き込まれた教訓・文体育成への応用例をまとめたドキュメント／導入後の「育てたらどうなるか」を知りたい

どれもコピペで動く状態で配布します。「読んで終わり」ではなく「今日から自分のエージェントが育ち始める」ところまでがこの記事の範囲です。

目次（有料部分）

0. Claude Code を初めて使う人向けの、ざっくり準備

1. アーキテクチャ全体像——なぜ「3段」なのか

2. 検知層：Stop フックと transcript 解析器の実装

3. シグナルの帰属——「誰の教訓か」を機械的に推定する

4. 重複防止とトークン節約の設計

5. 消化層：LLM に「本物の教訓だけ」を選ばせるプロンプト設計

6. 能動ナッジ：忘れないループにする UserPromptSubmit フック

7. 実際に焼き込まれた教訓——運用結果と効果

8. 導入テンプレート：あなたのプロジェクトで動かす手順

ここから先は有料部分です。
購入いただくと、全章の本文に加えて、上記の購入者特典3点
（growth-loop-template.zip / secretary-starter.zip / 実運用例）がダウンロードできます。

価格は ¥1,480 です。1ヶ月だけ軽いサブスクを試す感覚で手に取れる価格にしています。実働サンプル付きなので、導入できれば「同じ注意を二度する」「同じエラーを踏み直す」といった毎セッションの手戻りが減る分、すぐに元が取れるはずです。