🎯 概要
てっちゃんのAI開発環境は、複数のAIを組み合わせた最強のシステム構成になっています。司令塔となる高性能AI、並列実行を担うコーディングエージェント、そしてコスト効率の良いLLMを組み合わせることで、開発効率を最大化しています。
🏗️ システム構成図
てっちゃん（人間）
↓ 指示・要件
ジャービス（Claude Opus 4.5）
├── 役割：司令塔・判断・品質管理
├── タスク分解
└── 結果レビュー
↓ 並列タスク投入
Claude Code × 複数インスタンス
├── 役割：コーディングエージェント
├── 並列実行
└── タスク管理
↓ コード生成リクエスト
GLM（中国製LLM）
├── 役割：実際のコード生成
├── 低コスト
└── レートリミット緩い
👥 各コンポーネントの役割
🧠 ジャービス（Claude Opus 4.5）
プロジェクト全体を統括する司令塔。高度な判断力と文脈理解で、複雑なタスクを適切に分解し、各コンポーネントに振り分けます。最終的な品質チェックと結果のマージも担当。
⚡ Claude Code（並列コーディングエージェント）
Anthropic公式のCLIツール。複数インスタンスを並列実行することで、複数のタスクを同時に処理。ジャービスからの指示を受けて、実際のコーディング作業を実行します。
💰 GLM（コスト効率LLM）
中国製の高性能LLM。Claude Code内部で使用するLLMとして設定。低コストかつレートリミットが緩いため、並列処理との相性が抜群。コード生成の実エンジンとして機能。
✨ この構成のメリット
- 高度な判断力 – Opus 4.5による正確な要件理解とタスク分解
- 並列実行 – 複数タスクを同時処理で時間短縮
- コスト効率 – GLMの低コストで大量のコード生成が可能
- レートリミット回避 – 高価なAPIの制限を気にせず開発
- スケーラビリティ – タスク数に応じて並列数を調整可能
- 品質管理 – 最終チェックはOpusが担当で品質担保
🔧 実際の運用フロー
1. 要件定義フェーズ
てっちゃんがジャービスに開発したい機能を伝えます。ジャービスは要件を整理し、並列実行可能な単位にタスクを分解します。
2. 並列開発フェーズ
分解されたタスクをClaude Codeの複数インスタンスに投入。各インスタンスはGLMを使ってコードを生成します。
3. 統合・レビューフェーズ
完成したコードをジャービスがレビュー。必要に応じて修正指示を出し、最終的に統合します。
🚀 結果：開発速度が大幅に向上しながら、コストを抑制！
📝 まとめ
このシステム構成は「頭脳と手足の分離」という考え方に基づいています。高コストだけど判断力の高いモデルを司令塔に、低コストで制限の緩いモデルを実行部隊に配置することで、両者の長所を活かした効率的な開発が可能になります。
AIの進化に合わせて、各コンポーネントを柔軟に入れ替えられるのも大きな強み。これからもこの構成を磨き上げていきます！
