Claude Code CLI 実践ガイド

1. サービス全体像とGitHubの要否

Anthropicは複数の利用形態を提供している．本ガイドに関係する3つを示す．

本ガイドはClaude Code CLI（ターミナル版）を対象とする．ローカルファイルを直接操作するため，GitHubアカウントは不要である．ただし，Git for Windows（ローカルのバージョン管理ツール，セクション2でインストール）は必要である．GitHub（リモートホスティングサービス）が必要となるのは，PR（Pull Request：変更をリポジトリに統合するための申請）を作成する場合，またはチームと共有する場合に限られる．

2. Windowsへのインストール

前提条件

REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

ステップ2：Claude Code本体のインストール（Windows上） [クリックして展開]

同じく管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する（管理者権限が必要な理由はステップ1と同じである）．

@rem 管理者権限で実行
winget install --id Anthropic.ClaudeCode -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements

インストール確認

claude --version

バージョン番号が表示されればインストールは成功である．

3. 認証と料金

初回認証

任意のフォルダでコマンドプロンプトを開き，claude を実行する．

claude

ブラウザが自動起動し，claude.aiでのログインが求められる（リモートデスクトップやSSH経由などブラウザが自動起動しない環境では，端末に表示されるURLを手動でブラウザに貼り付ける）．認証完了後，対話セッション（以降「セッション」）が開始する．2回目以降の起動では認証は不要である．

料金体系

2026年時点の代表的なプランは次のとおりである．金額・上限はAnthropicの裁量で変更され得るため，契約前に 公式の料金ページ で最新の条件を確認されたい．

使用上限は，一定時間ごとにリセットされるセッション単位の枠と，それとは独立して7日ごとにリセットされる週次の枠で構成される（Maxプランの週次上限は全モデル共通枠とSonnetモデル専用枠の2種類を持つ）．いずれもセッション開始を起点として再付与される．

上限を超過した後にExtra usage（定額プランの上限を超えた後に有効化できる従量課金オプション）を有効にすると，標準APIレートで課金される．デフォルトは無効であり，有効化しない限り追加料金は発生しない．

Extra usageの状態確認

https://claude.ai にログイン
→ 左下のアカウントアイコン → Settings → Usage
→ Extra usage の項目を確認
  「Enable」ボタンが表示されている = 無効（追加課金なし）

4. 単一ファイルでの作業

Claude Codeはプロジェクト構造を強制しない．対象ファイルのあるフォルダに移動して claude を起動し，自然言語で指示する．

cd C:\work
claude

起動後の指示例：

rtdetr.py の forward メソッドにバグがある．修正して

ファイルを明示的に指定する場合は @ファイル名 構文を使う．

@rtdetr.py を読んで，推論速度を改善する案を出して

5. 日常的な開発サイクル

コマンド体系

各コマンドの動作：

• /simplify：最近変更したファイルを対象に，コード再利用・品質・効率の観点でレビューし，修正を適用する（ファイルが自動的に書き換わるため，Git等のバージョン管理下での実行を推奨する）
• /compact：会話履歴を要約圧縮し，処理できる情報量を節約する
• /clear：空のコンテキスト（直前までの会話履歴を持たない状態）で新しい会話を開始する
• /resume：過去のセッションを一覧から選んで再開する

/review・/cost・/permissions などは，チーム開発・コスト管理・セキュリティ設定が必要になった段階で参照すればよい．

典型的な1サイクル

① 自然言語で指示する
  例：「rtdetr.py の forward メソッドにバグがある．修正して」

② Claudeがコードを生成・実行し，エラーを自律的に修正する
  （ファイル書き込み・コマンド実行時には承認プロンプトが
   表示されることがある．採否は利用者が判断する）

③ 動作確認後に /simplify を実行する
  最近変更したファイルを対象に，コード再利用・品質・効率の観点で
  レビューと修正を行う

④ 次の修正へ進み，①に戻る
  会話が重くなったら /compact を挟む

6. コーディングスタイルの設定（CLAUDE.md）

CLAUDE.mdとは

CLAUDE.md（セッション開始時に自動読み込みされる設定ファイル）は，配置場所により適用範囲が変わる．

• ユーザーフォルダ配置：すべてのセッションに共通で適用される
• プロジェクト直下配置：そのプロジェクト固有の設定として適用される（ユーザーフォルダの設定より優先される）

本ガイドではユーザーフォルダ配置を基本として説明する．

配置場所

C:\Users\ユーザー名\.claude\CLAUDE.md

ファイルの作成手順

.claude フォルダが存在しない場合は作成する．

mkdir %USERPROFILE%\.claude

メモ帳でファイルを新規作成する．

notepad %USERPROFILE%\.claude\CLAUDE.md

メモ帳が開いたら，後述の内容を貼り付けて保存する．

/simplify との役割分担

CLAUDE.md の内容

# Code Generation Policy

## 実装方針
- 同じ機能なら行数が少ない実装を選ぶ
- 中間変数は省略できる場合は省略する
- ループよりリスト内包表記を優先する（可読性を損なわない範囲で）
- 標準ライブラリで現実的に実現できる処理にサードパーティライブラリを使わない
- 抽象化・クラス化は指示があるときのみ行う
- フォールバック・エラーハンドリングは指示があるときのみ書く
- デバッグ用コードは残さない

## コメント方針
- 自明なコードにコメントは書かない
- コメントを書く場合は公式ドキュメント・仕様を調査し，
  コードを読むだけでは得られない技術的な根拠・挙動の理由を書く
- 例：なぜその引数・順序・アルゴリズムを選んだか，
  公式仕様上の制約や保証，既知の落とし穴
- 推測や慣習ではなく，確認済みの情報のみ書く

7. Visual Studio Code・Windsurfからの利用

両エディタとも，Anthropic公式の拡張機能を導入することで，エディタのパネルからGUIで操作できる（コマンドプロンプトを別途開く必要はない）．内部ではセクション2でインストールしたCLI本体が使用される．

前提

セクション2のインストールを完了していること．また，Visual Studio Codeは1.98.0以降が必要である．

Visual Studio Codeでの導入

Visual Studio Codeを開き，拡張機能パネルから「Claude Code」（発行者：Anthropic）をインストールする．

Ctrl+Shift+X → 検索欄に「Claude Code」と入力 → Anthropic製のものをインストール

インストール後，ファイルを開くとエディタ右上のツールバーにSparkアイコンが表示される（ファイルを開いていない場合は，画面右下のステータスバーの「Claude Code」から起動できる）．クリックするとClaude Codeのパネルが開き，自然言語で指示を入力できる．

主な機能：

• 開いているファイルや選択中のコードを自動的に参照する
• コードの変更はVS Code標準の差分ビューア（変更前後を並べて表示する形式）で提示され，承認・却下を選択できる
• @ファイル名 でファイルやフォルダを明示的に指定することもできる
• セクション5のスラッシュコマンドはパネル内で入力できる（一部のコマンドはCLIのみ）

Windsurfでの導入

WindsurfはVisual Studio Codeをベースに開発されたエディタであり，Visual Studio Code用の拡張機能がそのまま動作する．導入手順はVisual Studio Codeと同一である．

Ctrl+Shift+X → 検索欄に「Claude Code」と入力 → Anthropic製のものをインストール

WindsurfにはCascade（Windsurf独自の自律型AIエージェント機能）が搭載されているが，Claude Code拡張機能とは独立した別機能である．Claude Codeを使用する場合は，拡張機能パネルからClaude Codeを明示的に起動する．

コマンドプロンプト経由での利用との比較

基本動作は両者で共通であり，主に異なるのは操作インターフェイスと一部の対応コマンドである．

既存コードをCLAUDE.mdに従って修正する

CLAUDE.mdは自動読み込みされるため，以下のように指示すればよい．

コマンドプロンプトの場合

対象ファイルのあるフォルダで claude を起動し，以下のように指示する．

@rtdetr.py をCLAUDE.mdに従ってリファクタリングして

Visual Studio Code / Windsurfの場合

対象ファイルをエディタで開き，Claude Codeのパネルに指示を入力する．

このファイルをCLAUDE.mdに従ってリファクタリングして

ファイルを開いておくだけで自動的に参照されるため，@ファイル名 の指定は省略できる．変更内容は差分ビューアで提示されるため，承認・却下を箇所ごとに判断できる．

8. OllamaによるローカルLLMへの切り替え（Claude Pro不要）

位置づけ

Ollama v0.14.0以降でAnthropicのMessages API互換性が追加された．Claude CodeはOllamaを接続先として使用できるため，Claude Proへの加入なしにローカルLLMを使用できる．この連携はOllamaとClaude Code双方の公式ドキュメントに掲載されている．

ただし，Claude Code本体の初回起動時にはAnthropicアカウントでの認証が必要である（セクション3）．本セクションの設定は，認証完了後に日常運用での問い合わせ先をローカルLLMに切り替えるためのものである．

制約

ローカルLLMはAnthropicのモデルと比べて応答品質が低下する傾向がある．また，Claude Codeは大きなコンテキスト長（一度に処理できるトークン数）を必要とするため，Ollama公式は最低でも32k，できれば64k以上のコンテキスト長を推奨している．

ステップ1：Ollamaのインストール

Ollamaのインストールは，GUIインストーラかwingetのいずれかを選ぶ．

方法A：GUIインストーラ（管理者権限は不要）

Ollamaの公式サイト（https://ollama.com）にアクセスし，「Download」→「Windows」を選択して OllamaSetup.exe をダウンロードする．ダウンロードしたファイルを実行し，画面の指示に従ってインストールする．通常はユーザー領域にインストールされ，管理者権限は不要である．

方法B：wingetによる自動インストール（管理者権限が必要）

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する．インストールと同時に，システムPATHへの登録およびモデル保存先（OLLAMA_MODELS）の設定を行う（これらの永続的な変更にシステム権限が必要となる）．

REM Ollama をインストール（Inno Setup）
winget install --id Ollama.Ollama -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /SUPPRESSMSGBOXES /NORESTART /SP-"
REM Ollama のパス設定（システム PATH に未登録の場合のみ追加）
powershell -NoProfile -Command "$p=\"$env:LOCALAPPDATA\Programs\Ollama\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and $c -notlike \"*$p*\"){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$c\",'Machine')}"
rem モデルパスの設定
powershell -Command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_MODELS', 'C:\ollama\models', 'Machine')"
set OLLAMA_MODELS=C:\ollama\models
if exist "%USERPROFILE%\.ollama\models" robocopy "%USERPROFILE%\.ollama\models" "C:\ollama\models" /E /MOVE
if exist "%USERPROFILE%\.ollama\models" rd /s /q "%USERPROFILE%\.ollama\models"

インストール後，コマンドプロンプトで動作確認する．

ollama --version

ステップ2：コーディング用モデルの取得

ローカル実行向けの推奨モデルを取得する．

ollama pull qwen3-coder

他のローカル向けの選択肢：gpt-oss:20b．また十分なハードウェアがあれば glm-4.7 などの大規模モデルも利用できる．モデルが大きいほど品質は高いが，必要なVRAM・RAM量も増加する（目安として20Bクラスは16GB前後のVRAM，100B超クラスは複数GPUまたは大容量メインメモリを要する）．高性能なローカル環境を持たない場合は，Ollamaのクラウドモデル（glm-4.7:cloud，qwen3.5:cloud など，末尾が :cloud のモデル）も接続先として利用できる．正確なモデル名・必要リソースはOllama公式のモデルページを参照されたい．

ステップ3：設定

コマンドプロンプトから使用する場合

コマンドプロンプトで以下を実行する．

set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
rem 既存の API キーをクリアし，ローカル接続に切り替える
set ANTHROPIC_API_KEY=
set ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
claude --model qwen3-coder

set コマンドによる設定は，そのコマンドプロンプトのウィンドウを閉じると消える．起動のたびに入力したくない場合は，Windowsの「システム環境変数の編集」から同じ変数を永続的に登録する．

Visual Studio Code / Windsurf拡張機能から使用する場合

Ctrl+Shift+P →「Preferences: Open User Settings (JSON)」を選択し，以下を追記して保存する．

"claudeCode.environmentVariables": [
  { "name": "ANTHROPIC_BASE_URL", "value": "http://localhost:11434" },
  { "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "value": "ollama" },
  { "name": "ANTHROPIC_API_KEY", "value": "" }
],
"claudeCode.disableLoginPrompt": true

保存後，Visual Studio Codeを再起動する．以降，日常運用ではAnthropicアカウントへの問い合わせは行われない（初回認証分のアカウントは保持されている）．

Anthropic接続に戻す場合

コマンドプロンプト使用時は，そのウィンドウを閉じればよい．新しいウィンドウではデフォルトのAnthropicへの接続が使われる．

システム環境変数として永続登録している場合は，Windowsの「システム環境変数の編集」を開き，ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，ANTHROPIC_API_KEY，ANTHROPIC_BASE_URL を削除する．

Visual Studio Code / Windsurf使用時は，settings.json に追記した claudeCode.environmentVariables と claudeCode.disableLoginPrompt の設定を削除してVisual Studio Codeを再起動する．