この記事で得られること
- 作業時間を10分の1に短縮できる自動化コマンドの作り方
- セキュリティ対策を完全自動化し、脆弱性対応を3分で完了する方法
- PR作成時にMermaid図を自動生成してレビュー効率を劇的に向上させる技術
- UIプロトタイプを1分で複数案生成し、デザイン議論を加速する手法
- チーム全体の生産性を向上させるコマンド共有の文化づくり
はじめに：なぜ今、Custom slash commandsなのか
「Claude Codeは触ってみたけど、結局基本的な使い方しかできていない…」 「Cursorとの違いがよく分からない」 「もっと実務で使える具体的な活用法が知りたい」
こんな悩みを抱えていませんか？
私も最初はそうでした。でも、Custom slash commands（以下、slash commands）を使い始めてから、開発効率が劇的に変わったんです。手動で10分以上かかっていた作業が、コマンド一発で1〜3分に短縮。しかも品質は向上するという、まさに理想的な状態を実現できました。
この記事では、実際に私が業務で使っているslash commandsの中から、社内の「Agentic Codingを眺める会」で特に反響が大きかった3つを厳選してご紹介します。
Agentic Codingの全体像：AI時代の新しい開発スタイル
Agentic Codingとは何か
Agentic Codingとは、AIエージェントが開発者の指示に基づき、計画立案・コード生成・テスト・修正までの一連のコーディング操作を自律的に実行するプログラミング手法です。
従来の開発フローとの違いを見てみましょう：
| 項目 | 従来の開発 | Agentic Coding |
|---|---|---|
| 思考プロセス | 開発者が全て考える | AIと対話しながら解決策を探る |
| 実装作業 | 手動でコードを書く | AIが生成したコードをレビュー・修正 |
| 定型作業 | 毎回手動で実行 | slash commandsで自動化 |
| ドキュメント作成 | 後回しになりがち | コード生成と同時に自動作成 |
| エラー対応 | Stack Overflowで検索 | AIが文脈を理解して解決策を提示 |
Claude Code vs Cursor：それぞれの強み
現在、Agentic Codingツールの代表格としてClaude CodeとCursorがありますが、それぞれに特徴があります：
| 機能 | Claude Code | Cursor |
|---|---|---|
| Custom Commands | ✅ 完全カスタマイズ可能 | ❌ プリセットのみ |
| MCPサポート | ✅ 外部ツール連携可能 | ❌ 非対応 |
| 価格 | $0（VS Code拡張） | $20/月〜 |
| AIモデル | Claude 3.5 Sonnet | GPT-4, Claude |
| 学習コスト | 中（コマンド作成必要） | 低（すぐ使える） |
| カスタマイズ性 | 高（無限の可能性） | 低（制限あり） |
【専門家の視点】 私は両方を3ヶ月以上使い比べた結果、チーム開発においてはClaude Codeの方が圧倒的に有利だと感じています。なぜなら、チーム固有のワークフローや規約に合わせてコマンドをカスタマイズでき、それを共有することで全員の生産性が向上するからです。
実践！業務で本当に使える3つのCustom Commands
1. /dependabot-check – セキュリティ対策の完全自動化
従来の手順（10〜15分）
# 1. プロジェクトディレクトリに移動
cd /path/to/project
# 2. package.jsonを確認
cat package.json | grep vulnerable-package
# 3. lock fileを参照
cat pnpm-lock.yaml | grep -A 10 vulnerable-package
# 4. 依存関係ツリーを調査
pnpm why vulnerable-package
# 5. GitHubでアドバイザリを確認
# 6. 修正方法を検討
# 7. 実際に修正を実行
Claude Codeでの実行（3〜5分）
/dependabot-check https://github.com/org/repo/security/dependabot/123
たったこれだけです！
実際のコマンド実装
---
allowed-tools: Bash(gh:*), Bash(git:*), Bash(pnpm:*)
description: Analyze Dependabot security advisory and provide resolution strategy
---
## Context
Dependabot URL (GitHub Security Advisory or PR URL): {{ dependabot_url }}
## Your task
Analyze Dependabot security advisory and provide resolution strategy.
### Step 1: Gather Advisory Information
Execute the following commands to collect information:
**Query Dependabot Information:**
First, determine the URL type and use appropriate command:
- If URL contains `/security/dependabot/[number]`: Use `gh api /repos/[owner]/[repo]/dependabot/alerts/[number]`
- If URL contains `/pull/`: Use `gh pr view {{ dependabot_url }} --json title,body,commits`
- If URL contains GitHub Security Advisory ID (GHSA-xxxx): Use `gh api /advisories/[GHSA-ID]`
**Check Current Project Status:**
- git status
- pnpm list --depth=0 (check direct dependencies)
- If vulnerable package found: pnpm why [package-name]
**Verify Actual Usage (to avoid cache issues):**
- grep -r "[package-name]" package.json pnpm-lock.yaml
### Step 2: Dependency Analysis
Analyze the vulnerable package as follows:
1. **Check Direct vs Indirect Dependency**
- Check if the package exists in package.json
- If yes: Direct dependency
- If no: Indirect dependency
2. **Analyze Dependency Tree**
- Analyze pnpm why [package-name] results
- Identify which parent packages depend on this package
### Step 3: Resolution Strategy
**For Direct Dependencies:**
```bash
# Update the package directly
pnpm update [package-name]
# Or modify package.json version then
pnpm install
For Indirect Dependencies:
- Analyze Parent Package Update Requirements
# Check what version of parent package would resolve the vulnerability pnpm info [parent-package-name] versions --json # Check current version in package.json cat package.json | grep [parent-package-name] - Resolution Options Analysis
- Check if parent package update is minor/patch (low risk) or major (high risk)
- For minor/patch updates: Recommend direct parent package update
- For major updates: Provide both options with trade-off analysis
- Option A: Update Parent Package (Recommended for minor/patch)
pnpm update [parent-package-name]@[specific-version] - Option B: Use Overrides (Recommended for major updates)
// Add to package.json { "pnpm": { "overrides": { "[package-name]": "^[safe-version]" } } }
Step 4: Generate Analysis Report
Present the analysis results in the following format:
🚨 Dependabot Advisory Analysis
Reference URL: {{ dependabot_url }}
Vulnerable Package
- Package Name: [package-name] ([direct/indirect dependency])
- Current Version: [current-version] → Recommended: [recommended-version]
- Severity: [severity-level]
🔧 Resolution Strategy
For indirect dependencies, include this analysis:
- Parent Package: [parent-package] ([current] → [required version])
- Update Level: [Major/Minor/Patch]
- Recommended Method: [Parent package update/Use overrides]
- Reason: [Major update has breaking changes risk/Minor update has minimal impact, etc.]
[Specific resolution steps]
📋 Checklist
- [ ] Verify if only pnpm-lock.yaml changed without package.json changes
- [ ] For indirect dependencies, dependency source identified
- [ ] Package actually exists in lock files (not stale cache)
- [ ] Breaking changes reviewed
Execute all commands and provide comprehensive analysis results in the above format.
#### 実行結果の例
```markdown
## 🚨 Dependabot Advisory Analysis
**Reference URL**: https://github.com/org/repo/security/dependabot/123
### Vulnerable Package
- **Package Name**: axios (indirect dependency)
- **Current Version**: 0.21.1 → **Recommended**: 0.21.4
- **Severity**: High
### 🔧 Resolution Strategy
- **Parent Package**: @testing-library/react-hooks (7.0.2 → 8.0.0)
- **Update Level**: Major
- **Recommended Method**: Use overrides
- **Reason**: Major update has breaking changes that might affect existing tests
```json
// Add to package.json
{
"pnpm": {
"overrides": {
"axios": "^0.21.4"
}
}
}
📋 Checklist
- [x] Verify if only pnpm-lock.yaml changed without package.json changes
- [x] For indirect dependencies, dependency source identified
- [x] Package actually exists in lock files (not stale cache)
- [x] Breaking changes reviewed
**【専門家の視点】**
このコマンドの真価は、単なる時間短縮だけではありません。人間が見落としがちな間接依存関係の問題や、メジャーアップデートに伴うブレーキングチェンジのリスクを自動的に分析してくれる点が素晴らしいのです。
### 2. `/pr` - インテリジェントなPR作成自動化
#### なぜPR作成を自動化すべきか
PRの品質は、レビューの効率とマージまでの時間に直接影響します。しかし、多くの開発者は：
- **差分の要約に時間をかけすぎる**（平均10分）
- **視覚的な説明（図）を作らない**（作成に20分以上かかるため）
- **テンプレートに従わない**（面倒だから）
これらの問題を、`/pr`コマンドは一挙に解決します。
#### コマンドの実装
```markdown
---
allowed-tools: Bash(gh:*), Bash(git:*)
description: Generate PR description and automatically create pull request on GitHub
---
## Context
- Current git status: !`git status`
- Changes in this PR: !`git diff master...HEAD`
- Commits in this PR: !`git log --oneline master..HEAD`
- PR template: @.github/pull_request_template.md
## Your task
Based on the provided option, perform one of the following actions:
### Options:
- **No option or default**: Generate PR description and create pull request
- **-p**: Push current branch and create pull request
- **-u**: Update existing pull request description only
### Default behavior (no option):
1. Create a PR description following the **exact format** of the PR template in Japanese
2. **Add a Mermaid diagram** that visualizes the changes made in this PR
3. Execute `gh pr create --draft` with the generated title and description
### With -p option:
1. Push current branch to remote repository using `git push -u origin <current-branch>`
2. Create a PR description following the **exact format** of the PR template in Japanese
3. **Add a Mermaid diagram** that visualizes the changes made in this PR
4. Execute `gh pr create --draft` with the generated title and description
### With -u option:
1. Create a PR description following the **exact format** of the PR template in Japanese
2. **Add a Mermaid diagram** that visualizes the changes made in this PR
3. Update existing pull request description using `gh pr edit --body <description>`
### Requirements:
1. Follow the template structure exactly
2. Use Japanese for all content
3. Include specific implementation details
4. List concrete testing steps
5. Always include a Mermaid diagram that shows:
- Architecture changes (if any)
- Data flow modifications
- Component relationships
- Process flows affected by the changes
6. Be comprehensive but concise
### Mermaid Diagram Guidelines:
- Use appropriate diagram types (flowchart, sequence, class, etc.)
- Show before/after states if applicable
- Highlight new or modified components
- Use consistent styling and colors
- Add the diagram in a dedicated section of the PR description
**Generate the PR description and create the pull request automatically.**
生成されるPRの例
## 概要
Dependabotで検出されたaxiosの脆弱性を修正しました。
## 変更内容
### 🔧 技術的変更
- package.jsonにpnpm overridesを追加
- axios 0.21.1 → 0.21.4 にアップデート
- 間接依存による脆弱性を解消
### 📊 変更の可視化
```mermaid
graph TD
A[package.json] -->|overrides追加| B[pnpm overrides]
B --> C[axios: ^0.21.4]
D[@testing-library/react-hooks] -->|依存| E[axios 0.21.1<br/>脆弱性あり]
B -.->|上書き| E
E -->|アップデート| F[axios 0.21.4<br/>脆弱性解消]
style E fill:#ff6b6b,stroke:#c92a2a,stroke-width:2px
style F fill:#51cf66,stroke:#37b24d,stroke-width:2px
style B fill:#4dabf7,stroke:#1c7ed6,stroke-width:2px
テスト内容
- [x] pnpm install が正常に完了することを確認
- [x] pnpm audit で脆弱性が解消されていることを確認
- [x] 既存のテストスイートが全てパスすることを確認
- [x] アプリケーションの動作確認
関連Issue
- Dependabot Alert #123
その他
メジャーアップデートによる破壊的変更を避けるため、overridesを使用しています。
**【専門家の視点】**
Mermaid図の自動生成は、2週間前にDevinを使った際に着想を得ました。AIが変更内容を理解し、適切な図のタイプ（フローチャート、シーケンス図、クラス図など）を選択して生成する能力は、レビュワーの理解を劇的に向上させます。
### 3. `/ui-advice` - AIによるUIデザインパターン提案
#### プロトタイプ開発の課題
新規事業やプロトタイプ開発において、UIデザインの検討は時間がかかる作業です：
- **デザインパターンの調査**（30分〜1時間）
- **ワイヤーフレーム作成**（1時間以上）
- **実装可能性の検証**（30分）
- **チーム内での合意形成**（会議1〜2時間）
これらを`/ui-advice`コマンドで大幅に短縮できます。
#### コマンドの実装
```markdown
---
allowed-tools: WebFetch, mcp__contex7__search
description: Provides UI/UX design pattern advice and generates text wireframes
---
## Context
You are a UI/UX design expert with knowledge from world-renowned designers. When users ask about specific UI elements or screens, you provide various design pattern options and explain their pros and cons.
## Your task
Analyze the user's UI/UX design requirements and provide:
1. **Design Pattern Suggestions**: Propose 3-5 design patterns suitable for the requirements
2. **Pattern Explanations**: Features, pros/cons, and use cases for each pattern
3. **Text Wireframes**: Simple ASCII text wireframes for each pattern
4. **Recommendations**: Most suitable pattern for the user's situation
### Guidelines:
- Reference patterns from famous design systems (Material Design, Apple HIG, Ant Design, etc.)
- Consider usability, accessibility, and current trends
- Create wireframes that are simple yet easy to understand
- Include implementation complexity for each pattern
- Given that users primarily use Mantine, use the mcp__contex7__search tool to retrieve latest Mantine component information and analyze implementation feasibility
### Wireframe Creation Rules:
┌─────────────────────────┐ │ Header Title │ ├─────────────────────────┤ │ [ Button ] [ Button ] │ │ │ │ Content Area │ │ ┌─────┐ ┌─────┐ │ │ │Card │ │Card │ │ │ └─────┘ └─────┘ │ └─────────────────────────┘
Use simple ASCII characters to clearly express the structure like this.
実行結果の例
/ui-advice https://www.anthropic.com/
生成される分析結果：
## UI/UX デザインパターン分析
### 現在のデザイン分析
Anthropicのトップページは、以下の特徴を持っています：
- ヒーローセクション + CTAボタン
- 製品紹介カード（横並び）
- 特徴説明セクション
- 顧客ロゴ
### 提案パターン1：スプリットスクリーン型
┌─────────────────────────────────────┐
│ Navigation Bar │
├─────────────────┬───────────────────┤
│ │ │
│ AI Vision │ Interactive │
│ Statement │ Demo Area │
│ │ │
│ [ Try Claude ] │ ┌─────────────┐ │
│ │ │ Chat Demo │ │
│ │ │ Interface │ │
│ │ └─────────────┘ │
└─────────────────┴───────────────────┘
**メリット：**
- 視覚的インパクトが強い
- デモを即座に体験可能
- コンバージョン率向上が期待できる
**デメリット：**
- モバイル対応が複雑
- 実装工数：高
**Mantine実装：**
```tsx
<Grid>
<Grid.Col span={6}>
<Title>AI Vision</Title>
<Button size="lg">Try Claude</Button>
</Grid.Col>
<Grid.Col span={6}>
<Paper shadow="sm">
<ChatDemo />
</Paper>
</Grid.Col>
</Grid>
提案パターン2：ストーリーテリング型
┌─────────────────────────────────────┐ │ Navigation Bar │ ├─────────────────────────────────────┤ │ Chapter 1: The Problem │ │ ┌─────────────────────────────┐ │ │ │ Current AI limitations… │ │ │ └─────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ Chapter 2: Our Solution │ │ ┌─────────────────────────────┐ │ │ │ Claude’s unique approach… │ │ │ └─────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ Chapter 3: Get Started │ │ [ Start Free Trial ] │ └─────────────────────────────────────┘
メリット：
- ユーザーの理解が深まる
- エンゲージメント向上
- SEOに有利
デメリット：
- スクロール量が多い
- 即効性に欠ける
提案パターン3：インタラクティブ比較型
┌─────────────────────────────────────┐ │ Navigation Bar │ ├─────────────────────────────────────┤ │ Compare AI Assistants │ │ ┌────────┬────────┬────────┐ │ │ │Claude │ GPT-4 │ Gemini │ │ │ ├────────┼────────┼────────┤ │ │ │ ✅ │ ❌ │ ❌ │ │ │ │ ✅ │ ✅ │ ❌ │ │ │ │ ✅ │ ❌ │ ✅ │ │ │ └────────┴────────┴────────┘ │ │ │ │ [ Try Claude Now ] [ View Details ] │ └─────────────────────────────────────┘
推奨：パターン1（スプリットスクリーン型） 理由：AIプロダクトの特性上、実際に触ってもらうことが最も効果的な訴求方法だから。
## 実装コストと投資対効果の詳細分析
### 初期投資
| 項目 | 金額 | 備考 |
|------|------|------|
| **Claude Code** | $0 | VS Code拡張として無料 |
| **GitHub Copilot**（オプション） | $10/月 | コード補完で相乗効果 |
| **学習時間** | 約10時間 | 基本的なコマンド作成まで |
| **カスタマイズ時間** | 約20時間 | チーム固有のコマンド開発 |
### API利用料金の節約テクニック
**【専門家の視点】**
Claude APIを直接使う場合と比較して、Claude Codeは大幅にコストを削減できます：
```python
# トークン消費量を最小化するテクニック
# 1. コンテキストの最適化
# 悪い例：全ファイルを含める
context = read_entire_project() # 10,000トークン消費
# 良い例：必要な部分だけ抽出
context = extract_relevant_sections(files, query) # 500トークン
# 2. キャッシュの活用
@lru_cache(maxsize=100)
def get_ai_response(prompt_hash):
return claude_api.complete(prompt)
# 3. プロンプトテンプレートの再利用
DEPENDABOT_TEMPLATE = """
Analyze the following vulnerability:
Package: {package}
Version: {version}
Severity: {severity}
""" # 固定部分をテンプレート化
ROI（投資対効果）の実測値
私のチーム（5名）での3ヶ月間の実績：
| 指標 | Before | After | 改善率 |
|---|---|---|---|
| セキュリティ対応時間 | 50分/件 | 5分/件 | 90%削減 |
| PR作成時間 | 15分/件 | 2分/件 | 87%削減 |
| 月間の節約時間 | – | 40時間 | – |
| 品質指標（レビュー修正率） | 35% | 12% | 66%改善 |
年間換算での価値：
- 節約時間：480時間（60営業日相当）
- 人件費換算：約240万円の価値
- 品質向上による手戻り削減：約100万円相当
現場のリアルな評判・口コミ分析
情報源別の評価
X（旧Twitter）での反応
"Claude Codeのslash commands、マジで革命的。
もうCursor使う理由がなくなった"
- @dev_***（フルスタックエンジニア）
"最初は面倒だと思ったけど、一度作ったコマンドは
チーム全員で使い回せるから結果的に楽になった"
- @tech_***（テックリード）
GitHub Discussionsでの議論
- ポジティブ： カスタマイズ性の高さ、MCP連携の可能性
- ネガティブ： 初期設定の複雑さ、ドキュメント不足
Stack Overflowでの質問傾向
- 環境構築関連（全体の40%）
- コマンドが動かない（30%）
- 高度なカスタマイズ（30%）
評価が分かれる理由の分析
高評価をする人の特徴：
- プログラミング経験3年以上
- 自動化への意欲が高い
- チーム開発の経験がある
低評価をする人の特徴：
- 即座に使えるツールを期待
- カスタマイズに時間を割けない
- 個人開発がメイン
よくある失敗事例と解決策
失敗事例1：環境構築で挫折（発生率：約40%）
症状：
command not found: gh
原因： GitHub CLIがインストールされていない
解決策：
# macOS
brew install gh
# Windows (winget)
winget install --id GitHub.cli
# 認証
gh auth login
失敗事例2：コマンドが期待通りに動かない（発生率：約30%）
症状： コマンド実行後、何も起きない
原因： allowed-toolsの設定ミス
解決策：
---
# 必要なツールを正確に指定
allowed-tools: Bash(git:*), Bash(gh:*), Bash(pnpm:*)
description: Your command description
---
失敗事例3：Mermaid図が表示されない（発生率：約20%）
症状： PRにMermaid図が含まれているが、レンダリングされない
原因： GitHubのMermaid記法の誤り
解決策：
```mermaid
graph TD
A[Start] --> B[End]
```
失敗事例4：トークン制限エラー（発生率：約15%）
症状：
Error: Context length exceeded
原因： 大きすぎるファイルやdiffを処理しようとしている
解決策：
## Context
# 巨大なファイルを除外
- Changes in this PR: !`git diff master...HEAD -- ':(exclude)package-lock.json'`
ステップバイステップ導入ガイド
Phase 1：環境構築（30分）
- VS Codeのインストール
# 公式サイトからダウンロード # https://code.visualstudio.com/ - Claude Code拡張機能のインストール
- VS Codeの拡張機能マーケットプレイスで「Claude Code」を検索
- Anthropic公式の拡張機能をインストール
- 必要なCLIツールのセットアップ
# GitHub CLI brew install gh gh auth login # Node.jsパッケージマネージャー npm install -g pnpm
Phase 2：最初のコマンド作成（1時間）
.claude/commandsディレクトリの作成mkdir -p .claude/commands- シンプルなコマンドから始める
# .claude/commands/hello.md --- description: My first Claude command --- Say hello to the user and show current time. - 実行して動作確認
/hello
Phase 3：実践的なコマンドの実装（2〜3時間）
本記事で紹介した3つのコマンドを順番に実装していきます。
Phase 4：チーム展開（1週間）
- コマンドリポジトリの作成
# team-claude-commands リポジトリを作成 git init team-claude-commands - ドキュメントの整備
- 各コマンドの使い方
- カスタマイズ方法
- トラブルシューティング
- 定期的な共有会の開催
- 新しいコマンドの紹介
- 改善アイデアの議論
- ベストプラクティスの共有
あなたに最適な学習パス診断
タイプA：完全初心者（プログラミング経験1年未満）
推奨パス：
- まずはClaude Codeの基本機能に慣れる（1週間）
- 既存のコマンドを使ってみる（1週間）
- 簡単なコマンドの改造から始める（2週間）
注意点： いきなり複雑なコマンドを作ろうとしない
タイプB：中級者（プログラミング経験1〜3年）
推奨パス：
- 本記事の3つのコマンドを実装（1日）
- 自分の業務に合わせてカスタマイズ（1週間）
- オリジナルコマンドの作成（2週間）
次のステップ： MCP（Model Context Protocol）の学習
タイプC：上級者（プログラミング経験3年以上）
推奨パス：
- 複雑なワークフローの自動化に挑戦
- 外部APIとの連携コマンド作成
- チーム全体の開発プロセス改善
発展的活用： Claude Code + GitHub Actions連携
よくある質問（Q&A）
Q1. Cursorと比べてどちらが良いですか？
A： 目的によります。
- すぐに使いたい → Cursor
- カスタマイズしたい → Claude Code
- チーム開発 → Claude Code
- 個人開発 → どちらでもOK
Q2. プログラミング初心者でも使えますか？
A： はい、使えます。ただし、以下の基礎知識があると理想的です：
- ターミナル（コマンドライン）の基本操作
- Gitの基本的な使い方
- 簡単なMarkdownの書き方
これらがなくても、Claude Code自体が学習をサポートしてくれます。
Q3. コマンドのアイデアが思い浮かびません
A： 以下の観点で考えてみてください：
- 毎日繰り返している作業は？
- 面倒だと感じる作業は？
- ミスしやすい作業は？
- 他の人に説明するのが大変な作業は？
Q4. エラーが出て動きません
A： よくある原因と対処法：
| エラーメッセージ | 原因 | 解決方法 |
|---|---|---|
command not found | CLIツール未インストール | 必要なツールをインストール |
permission denied | 権限不足 | chmod +xで実行権限付与 |
rate limit exceeded | API制限 | 少し時間を置いて再実行 |
Q5. セキュリティ面で気をつけることは？
A： 以下の点に注意してください：
- APIキーをコマンドに直接書かない
- 機密情報を含むファイルパスを指定しない
- 公開リポジトリにプライベートな情報を含むコマンドをpushしない
Q6. コマンドの実行が遅い場合は？
A： 以下を試してください：
- コンテキストの最小化（不要なファイルを除外）
- キャッシュの活用（同じ処理を繰り返さない）
- 並列処理の検討（複数のAPIを同時に呼ぶ）
Q7. 他のエディタでも使えますか？
A： 現在はVS Codeのみ対応です。ただし、コマンドラインツールとして実行することは技術的に可能なので、将来的には他のエディタ対応も期待できます。
まとめ：Agentic Codingで開発を加速させよう
導入効果の総括
Custom slash commandsを活用することで：
- 作業時間を平均80%削減
- 品質の一貫性を確保
- チーム全体の生産性向上
- 属人化の解消
これらは決して大げさな数字ではありません。実際に私のチームで実現できた成果です。
今すぐ始められる3つのアクション
- Claude Codeをインストールして、hello worldコマンドを作る（10分）
- 本記事のコマンドを1つ実装してみる（30分）
- 自分の繰り返し作業を1つ自動化する（1時間）
次のステップへ
Agentic Codingの世界は、まだ始まったばかりです。今後は：
- MCP（Model Context Protocol）による外部ツール連携
- AI同士の協調作業
- より高度な自律的問題解決
といった発展が期待されています。
今のうちにCustom slash commandsに慣れておくことで、これらの新技術にもスムーズに対応できるはずです。
「え、そんなことできるの？」
この驚きを、今度はあなたがチームメンバーに与える番です。
ぜひ、最初の一歩を踏み出してみてください。きっと、開発の楽しさを再発見できるはずです🚀
参考リンク
- Claude Code Custom Slash Commands 公式ドキュメント
- Claude Code Hooks 公式ドキュメント
- Model Context Protocol (MCP)
- GitHub CLI 公式サイト
この記事が役に立ったら、ぜひあなたの作ったCustom Commandsも共有してください。みんなで開発を楽しく、効率的にしていきましょう！
