前回の記事で「CLAUDE.mdが太りすぎるとトークン（AIが処理する情報量のこと）が増えてコストが上がる」という話をしました。
で、実際に私のCLAUDE.mdを見たら300行を超えてました。自分でも何が書いてあるかわからんレベル（笑）。
今回はその「肥大化したCLAUDE.mdを200行以内にスッキリさせた手順」を全部公開します。
そもそもCLAUDE.mdって何を書くファイルなん？
CLAUDE.mdというのは、Claudeに「これを覚えといてな」と伝えるためのメモファイルのことです。
たとえば「私の名前はこれ」「この作業ではこのルールで動いてほしい」「よく使うファイルはここにある」みたいな情報を書いておくと、毎回説明しなくてもClaudeが把握した状態で動いてくれます。
これは便利なんですが、便利すぎて「あれも書こう・これも書こう」とどんどん追加してしまうのが罠やねん。
セッションを始めるたびにこのファイルが全部読み込まれるので、書けば書くほどコストが上がる仕組みになってます。
私のCLAUDE.mdが300行になってた経緯
YouTubeでClaude Codeの使い方を見まくって、「CLAUDE.mdに色々書くと便利らしい！」と知った私。
最初は10行くらいだったのが、使い込むうちに…
- 「この作業が終わったからメモしとこ」→追加
- 「このルール覚えさせとこ」→追加
- 「あ、こっちも書いとかな」→追加
- 「前に失敗したから注意書き入れとこ」→追加
気づいたら300行超え。しかも自分でも「これなんで書いたんやっけ？」という行がたくさんある状態になってました（笑）。
これ、要するに引き出しに何でも突っ込みすぎて、どこに何があるかわからなくなった状態と一緒です。
整理の手順① まずClaudeに分析させる
自分で読んで整理しようとしたら1時間かかる。なのでそのままClaudeに投げました。
こう聞いたんです。
「このCLAUDE.mdを見て、今のセッションで必要なさそうな情報・古そうな情報・重複している内容を教えて」
そしたらClaudeが「これとこれは同じ内容が書かれています」「これはすでに完了した作業のメモなので削除できます」と教えてくれました。
自分で読むより絶対に早い。しかも正確。これだけで100行くらい削れました。
整理の手順② 残すべき内容の基準を決める
Claudeの分析結果をもとに、「残す・削除する」の基準を自分で決めました。
私が決めた基準はこれです。
- 残す：毎回のセッションで使う情報（プロジェクトの場所・よく使うルール・NGワード）
- 削除する：すでに完了した作業のメモ・一時的に使っただけのルール・重複している内容
- 別ファイルに移す：詳細な手順書・長い説明文（必要なときだけ読み込めばいい）
要するに「毎回必要なものだけCLAUDE.mdに残す、それ以外は別の場所に移すか消す」という考え方です。
整理の手順③ 200行を目安に削る
目標は200行以内。ただし「とにかく削る」じゃなくて「必要な情報は全部残したうえで200行」が理想です。
実際にやってみて気づいたこと。
説明文が長すぎた。「このルールの理由は〇〇で、背景は〇〇で…」みたいな説明を長々と書いてたんですが、Claudeに渡す情報としてはルールだけ書けば十分やねん。理由はClaudeが勝手に解釈してくれる。
たとえば：
【削る前】「このブログは50代のITど素人が書いているという設定なので、難しい言葉は使わず、初心者でもわかるように丁寧に、専門用語が出てきたときは必ず括弧で補足を入れて、関西弁のニュアンスを自然に出して…（続く）」
【削った後】「50代ITど素人設定・専門用語は（）で補足・関西弁・3000文字以上」
情報は同じでも、文字数は10分の1になります。Claudeは箇条書きで書いても全然理解してくれるので、日本語の文章で丁寧に書く必要はないんです。
整理してみて変わったこと
300行→170行まで削れました。
正直、「こんなに削っても大丈夫なん？」と不安でしたが、全然問題なかったです。むしろClaudeの反応が速くなった気がする。
あと、自分でもCLAUDE.mdの中身を把握できるようになりました。「あのルールどこ書いたっけ？」ってなることがなくなった。これが地味に快適やねん（笑）。
まとめ：CLAUDE.mdは定期的に掃除する習慣をつけよう
CLAUDE.mdの整理手順をまとめるとこうなります。
- Claudeに「不要な情報を教えて」と分析させる
- 「毎回必要なもの」だけ残す基準を決める
- 説明文を箇条書きに縮める
- 目標は200行以内
月に1回くらい「CLAUDE.mdの掃除デー」を作っておくのがおすすめです。引き出しと一緒で、定期的に整理しないとどんどん溜まっていきます。
次の記事では「Claudeのモデル（AIの種類のこと）を使い分けたらコストがどれくらい変わったか」を実体験で書きます！
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