Claude Codeワークフロービジュアル: メモリ階層、スキル、フック、ループ
Redditユーザーがワークフロービジュアルを共有し、Claude Codeのコンポーネントがどのように連携するかを示しています：CLAUDE.md、メモリ階層、スキル、フック、プロジェクト構造、ワークフローループ。
メモリ階層
ビジュアルはコンテキストの読み込み順序を明確にしています：
~/.claude/CLAUDE.md→ グローバルメモリ/CLAUDE.md→ リポジトリコンテキスト./subfolder/CLAUDE.md→ スコープコンテキスト
サブフォルダーはコンテキストを追加し、置き換えません。これにより、これらのファイルが大きくなるとセッションが過負荷に感じられる理由が説明されます。
スキル
プロンプトを繰り返す代わりに、.claude/skills/に再利用可能なパターンを定義します。例：
.claude/skills/testing/SKILL.md .claude/skills/code-review/SKILL.md
Claudeは説明が一致すると自動的にスキルを呼び出します。
ワークフローループ
推奨されるループ：
cd project && claude Planモード 機能を記述 自動承認 /compact 頻繁にコミット
個々の要素は革新的ではありませんが、全体を見ることでClaude Codeの使用を整理するのに役立ちます。
エコシステムはまだ進化中であり、ワークフローは個人に依存します。
📖 完全なソースを読む： r/ClaudeAI
👀 See Also
構造化されたAIワークフロー：段階ベースのコマンドによる手戻りの削減
ある開発者が、AIコーディングにおける一般的な問題（コンテキストの喪失、標準の破綻、計画と実行の混同）に対処するために、/pwf-brainstormや/pwf-work-planなどの特定のコマンドを使用したプログラム可能なワークフローを共有しています。このアプローチには、必須のドキュメント更新とマルチルートプロジェクト構造が含まれています。
OpenClawメモリプラグイン分析：ロスレスクロー＋LanceDB推奨
開発者がOpenClawのメモリプラグインをテストした結果、デフォルト設定ではトークン肥大化を引き起こす一方、Lossless ClawとLanceDBの組み合わせが、高コストをかけずにエージェントのコンテキストを維持する最適なパフォーマンスを提供することがわかりました。
OpenClaw Ollama Cloud: モデル欠落と医者削除バグに対する三層修正
OpenClawをクリーンインストールしてOllama Cloudモデルを設定したが、kimi-k2.5のみ動作し、設定が消える問題が発生。原因は、プロバイダ一覧の欠落、nameフィールドの必須化、'openclaw doctor --fix'によるプロバイダブロックの削除。
インタラクティブな解説マップ：Claude Codeエージェントループ設計、単一呼び出しから自己変異プロンプトまで
Opus 4.7 で構築されたインタラクティブサイトが、Claude Code の 11 種類の実際のエージェントループデザインを視覚化。基本呼び出しから、自身のプロンプトを書き換えるエージェントまで、メモリとループ機構を SVG アニメーションで解説します。