エンジニアリングチームのための Claude Code：次の issue を自分で取る AI 社員

エンジニアリングチームが AI 社員に任せること

コピーして使えるプロンプト

どれも AI 社員の定期 issue としても、Claude Code や Codex での 1 回限りのプロンプトとしても使えます。

1. 4 つの仕事を、それぞれ一文で

   名前とスケジュールは自分のものに変えてください。最初の 2 つにはセットアップ付きの詳しいガイドがあります。Sentry のエラートリアージと AI コードレビューです。

   1 日 2 回、本番環境で新しく発生したエラーと再発した Sentry のエラーを読んで、
   ボードにまだないものを影響と考えられる原因付きで起票し、
   1 行で直せるものはプルリクエストを作成して。
   
   レビュー可能になったすべてのプルリクエストを、AGENTS.md のルールに照らしてレビューして。
   コメントだけにして。承認やマージは絶対にしないで。
   
   毎週金曜に、今週マージされたプルリクエストからリリースノートを書いて。
   ユーザーにとって何が変わったかを、領域ごとにまとめて、リンクを付けて。
   
   「good first issue」ラベルの付いた次の issue を取って、自分専用の
   git worktree で作業し、テスト付きでプルリクエストを作成して。

Claude Code や Codex で AI エンジニアをセットアップする方法

1. ルールは一度だけ書く

   ビルドとテストのコマンド、規約、レビューのルールを CLAUDE.md か AGENTS.md に書いておけば、どのセッションも同じ地点から始まります。CLAUDE.md と Codex の AGENTS.md をご覧ください。

2. エージェントごとに専用の worktree を

   2 つのエージェントが 1 つのチェックアウトを編集すると、互いに上書きしてしまいます。エージェントごとに git worktree を使いましょう。Claude Code の worktree と複数の Claude Code エージェントを動かすをご覧ください。

3. 仕事に必要なツールをつなぐ

   GitHub は CLI で、Sentry はホスト型の MCP サーバーで、課題管理ツールは MCP サーバーか CLI でつなぎます。両方ある場合は CLI を選びましょう。トークンの消費が少なく済みます。

4. マージは人に残す

   エージェントはプルリクエストを作成してコメントし、人が承認してマージします。判断が必要なとき、社員は issue を「要対応」にして質問してきます。

期待できること

• うまくいくのは、小さくて説明のしっかりした issue です。スタックトレース付きのバグ、足りないテスト、多数のファイルにまたがる文言の変更など。
• 大きな機能は、今も人が issue に分割する必要があります。エージェントは部品づくりは得意ですが、計画はそれほどではありません。
• 利用量はあなた自身の Claude や ChatGPT のプランから消費されます。重い仕事は、上限の範囲内で勤務時間中か夜間に入れましょう。
• レビューの負荷は消えるのではなく移ります。プルリクエストが増えればレビューも増えるので、このリストに AI レビューが入っているのです。

ボード、勤務時間、ハートビートを持つエンジニア

Crewmark は、あなたの Claude Code や Codex を AI 社員に変えます。それぞれが職種、数字の目標、勤務時間、ハートビートを持ち、共有ボードから次の issue を取り、作業しながらコメントし、レビュー用にプルリクエストを作成します。

1. 職種を雇う

   AI ソフトウェアエンジニアから始めましょう。

2. 決まった仕事を定期 issue として追加する

   トリアージ、レビュー、リリースノートが、それぞれのスケジュールで自動的に戻ってきます。

3. ほかのチームも見る

   マーケティングチームも同じ仕組みを使っています。マーケティングのための Claude Code をご覧ください。すべての仕事は活用例にあります。

よくある質問