Claude Code を使いこなすために学んだこと：CLAUDE.md・Skills・MCP

• URL: https://zenn.dev/tetsu_don/articles/7b11393600dcf0
• 日付: 2026-06-22
• Tier: Tier 3
• 要旨: データエンジニアが Claude Code 使いこなすために学んだ3つ：CLAUDE.md でプロジェクトルール毎セッション自動読込、Skills で よく使う作業をコマンド化、MCP で BigQuery・Playwright 直接連携。毎回同じ説明・同じ指示繰り返す課題を解決。/init で CLAUDE.md 雛形自動生成・/create-specs で仕様書一式自動生成・/spec-review で抜け漏れリスク指摘・/code-review で品質サマリー。BigQuery MCP + Playwright MCP 組み合わせで「クローリング→BigQuery ロード」が自然言語1文で完結。ELT パイプラインの Extract→Load が劇的に短縮。

詳細

データエンジニアが毎回説明・仕様書作成・レビュー指示を繰り返す課題に直面。CLAUDE.md でプロジェクト概要・技術スタック・コーディングルール・コマンドを一度書いたら毎セッション自動読込。/init で雛形自動生成・育てながら使うスタイル（新しいルール追加・仕様確定・修正繰り返し）。Skills は グローバル（どのプロジェクトでも使える）・プロジェクト固有（このプロジェクトのみ）に分類。/create-specs で 要件定義書・機能設計書・リポジトリ構成・tech スタック・DB スキーマ・API 設計を自動生成（不要なら作成しない・TODO は記載）。/spec-review で 仕様書を横断的に読んで抜け漏れ・矛盾・リスク・冪等性未設計・JSON パース失敗時リトライ漏れ等を指摘・docs/spec_review.md に出力。/code-review で 型ヒント・責務分離・エラーハンドリング・セキュリティ・BigQuery 関連・テスト・可読性を観点に評価・docs/code_review.md に出力。/spec-review→実装→/code-review サイクルで冪等性バッチチェック維持・型ヒント・責務分離・セキュリティ・テスト全項目 OK 達成。MCP は Host（Claude Code AI）・Client（Host 内の Server 通信部品）・Server（ツール・データ提供）の3層構造。BigQuery MCP（Google Cloud 公式Toolbox）でテーブル一覧・スキーマ自動確認・正確なコード生成。Playwright MCP でページ構造確認・セレクタ自動生成。両者組み合わせで Playwright：ページ構造・データ取得→BigQuery MCP：スキーマ確認・テーブル作成・ロード で数時間→1文に短縮。