GitHub Flowに基づくClaude CodeとSerenaを用いたHuman in the loop開発
概要
1. Human-in-the-loop（HITL）
速度よりも安全を重視したHITLを行います．
2. CLAUDE.md
HITLにおける人間の負担（レビューコスト）を抑えるために，CLAUDE.mdでLLMにリポジトリごとの指示を与えます．
3. Serena
大規模なコードでもLLMが破綻なく保守・変更しやすくするために，コードベース全体を踏まえた情報提供をLLMに行うMCPサーバであるSerenaを用います．
4. GitHub Flow
LLMの動作を安定させるために，作業をシンプルにします．
具体的には，作業過程で目的がぶれてマルチタスク化するのを防ぐための（主に人間への）制約としてGitHub Flowを導入します．
LLMに依頼する作業を，一つのissueとして作業実施前に整理する
一回の作業は，issueの上でGitHub Flowに基づいて実施する
※ 複数の作業を1スレッドに混ぜないことで，（1）コンテクストウィンドウの溢れを防ぎ，（2）目的の混乱を人間やLLMに生じることを防ぐことが目的
I. 前準備
MCPのSerenaをClaude Codeに追加
1. Claude Codeを用いたSerenaの環境構築
2. Serenaの使い方
CLAUDE.mdの整備
基本的な作業手順を記述する．
使い方や使用例などはClaude.mdページを参照
II. 作業手順
1. Issue作成段階
Claude Codeに依頼する文章をIssueに登録する．
パターンA：すぐに思いつく場合
与える予定のプロンプトをGitHubのissueに書く
パターンB：Claude Codeに依頼する場合
Claude Codeに調査・相談の上，issues/以下にmarkdownファイルとしてissueを書いてもらう
人力で編集し，GitHubのissueに登録する
2. GitHub Flowに基づく実装
2.1. 作業ブランチの作成
日付とissuee番号を使うと簡単に重複しないブランチ名を作れる（yymmdd-issue?）
2.2. 以下のようなプロンプトで指示
code:通常時.txt
CLAUDE.mdに従い，以下の作業に取り組んでください．
＜ここにissueの文面を記述＞
code:issue.mdがローカルにある場合.txt
CLAUDE.mdに従い，issues/issue1.mdに対応してください．
2.3. Human-in-the-loopで確認しながら作業
コードの変更を伴わないコマンド（mkdir，Serena findなど）は自動承認
コード書き換えや実行は手動で承認することで，技術的負債を軽減
2.4. 作業後に作業ブランチでpushしてプルリクエストを作成
プルリクエストの素案はClaude Codeに作成を依頼
素案を確認・修正ののちGitHubでプルリクエスト作成
問題なければマージして，ブランチ削除して，対応issueをclose
2.5. ローカルリポジトリの整理
mainリポジトリにマージ結果をpullして，作業ブランチを削除