![# Claude Code Cheat Sheet（クレオコード チートシート）
**バージョン:** 2026‑03‑24
**作者:** Claude AI
---
## 1. コア概念
| 用語 | 説明 |
|------|-------------|
| **Prompt** | モデルの応答を駆動する入力テキスト。 |
| **Completion** | Claude が生成した出力。 |
| **Temperature** | ランダム性を制御（0 = 再現性あり、1 = 非常にランダム）。 |
| **Top‑P (nucleus sampling)** | トークン選択を累積確率しきい値で限定。 |
| **Max Tokens** | 応答の最大長（トークン単位）。 |
---
## 2. プロンプト設計
- **明示的な指示**
`Please write a 200‑word summary about...` → 「…について200語程度の要約を書いてください。」
- **役割指定**
`You are an expert data scientist. Explain...` → 「あなたは専門のデータサイエンティストです。説明してください…」
- **文脈設定**
```
Context: The user wants to understand machine learning.
Task: Provide a beginner’s guide.
```
→「背景：ユーザーは機械学習を理解したいと考えています。タスク：初心者向けのガイドを提供してください。」
- **反復的改善**
1. 下書きを求める。
2. 明確化や拡張を依頼する。
---
## 3. 共通パラメータ（API）
| パラメータ | 種類 | デフォルト | 備考 |
|-----------|------|---------|-------|
| `temperature` | float | 0.7 | 範囲：0–1 |
| `top_p` | float | 0.9 | 範囲：0–1 |
| `max_tokens` | int | 512 | 出力の最大長 |
| `stop_sequences` | 配列（文字列） | None | 指定トークンで生成を停止 |
---
## 4. サンプルコードスニペット
### Python (requests)
```python
import requests, json
url = "https://api.anthropic.com/v1/complete"
headers = {
"x-api-key": "YOUR_API_KEY",
"content-type": "application/json",
}
payload = {
"prompt": "Explain quantum computing in simple terms.",
"model": "claude-3-haiku-20240307",
"max_tokens_to_sample": 200,
"temperature": 0.5,
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
print(response.json()["completion"])
```
### Node.js (axios)
```js
const axios = require('axios');
const data = {
prompt: 'Write a short poem about the sea.',
model: 'claude-3-sonnet-20240307',
max_tokens_to_sample: 100,
};
axios.post(
'https://api.anthropic.com/v1/complete',
data,
{ headers: { 'x-api-key': process.env.ANTHROPIC_API_KEY } }
).then(r => console.log(r.data.completion))
.catch(e => console.error(e));
```
---
## 5. ベストプラクティス
- **プロンプトは簡潔に** が、曖昧さを残さない。
- **構造化された出力**（JSON、テーブル）を可能な限り利用する。
- `max_tokens` を適切に設定し、**トークン使用量を抑える**。
- レートリミットは **指数バックオフ** で対処。
---
## 6. トラブルシューティング
| 症状 | 想定原因 | 対策 |
|---------|--------------|-----|
| 応答が無い／空文字 | 最大トークン超過、プロンプト構文エラー | 長さを減らす、括弧の不一致を確認 |
| 望ましくない繰り返し | 温度低、top‑p 高 | 温度上げる、top‑p を下げる |
| API エラー 429 | レートリミット超過 | 待機して再試行、バックオフ実装 |
---
## 7. 有用なリソース
- **Claude Docs** – https://docs.anthropic.com/
- **Prompt Library** – https://www.promptflow.ai/claude
---](/_next/image?url=%2Fscreenshots%2F2026-03-24%2F1774313205203.webp&w=3840&q=75)
2026/03/24 6:44
# Claude Code Cheat Sheet（クレオコード チートシート） **バージョン:** 2026‑03‑24 **作者:** Claude AI --- ## 1. コア概念 | 用語 | 説明 | |------|-------------| | **Prompt** | モデルの応答を駆動する入力テキスト。 | | **Completion** | Claude が生成した出力。 | | **Temperature** | ランダム性を制御（0 = 再現性あり、1 = 非常にランダム）。 | | **Top‑P (nucleus sampling)** | トークン選択を累積確率しきい値で限定。 | | **Max Tokens** | 応答の最大長（トークン単位）。 | --- ## 2. プロンプト設計 - **明示的な指示** `Please write a 200‑word summary about...` → 「…について200語程度の要約を書いてください。」 - **役割指定** `You are an expert data scientist. Explain...` → 「あなたは専門のデータサイエンティストです。説明してください…」 - **文脈設定** ``` Context: The user wants to understand machine learning. Task: Provide a beginner’s guide. ``` →「背景：ユーザーは機械学習を理解したいと考えています。タスク：初心者向けのガイドを提供してください。」 - **反復的改善** 1. 下書きを求める。 2. 明確化や拡張を依頼する。 --- ## 3. 共通パラメータ（API） | パラメータ | 種類 | デフォルト | 備考 | |-----------|------|---------|-------| | `temperature` | float | 0.7 | 範囲：0–1 | | `top_p` | float | 0.9 | 範囲：0–1 | | `max_tokens` | int | 512 | 出力の最大長 | | `stop_sequences` | 配列（文字列） | None | 指定トークンで生成を停止 | --- ## 4. サンプルコードスニペット ### Python (requests) ```python import requests, json url = "https://api.anthropic.com/v1/complete" headers = { "x-api-key": "YOUR_API_KEY", "content-type": "application/json", } payload = { "prompt": "Explain quantum computing in simple terms.", "model": "claude-3-haiku-20240307", "max_tokens_to_sample": 200, "temperature": 0.5, } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload)) print(response.json()["completion"]) ``` ### Node.js (axios) ```js const axios = require('axios'); const data = { prompt: 'Write a short poem about the sea.', model: 'claude-3-sonnet-20240307', max_tokens_to_sample: 100, }; axios.post( 'https://api.anthropic.com/v1/complete', data, { headers: { 'x-api-key': process.env.ANTHROPIC_API_KEY } } ).then(r => console.log(r.data.completion)) .catch(e => console.error(e)); ``` --- ## 5. ベストプラクティス - **プロンプトは簡潔に** が、曖昧さを残さない。 - **構造化された出力**（JSON、テーブル）を可能な限り利用する。 - `max_tokens` を適切に設定し、**トークン使用量を抑える**。 - レートリミットは **指数バックオフ** で対処。 --- ## 6. トラブルシューティング | 症状 | 想定原因 | 対策 | |---------|--------------|-----| | 応答が無い／空文字 | 最大トークン超過、プロンプト構文エラー | 長さを減らす、括弧の不一致を確認 | | 望ましくない繰り返し | 温度低、top‑p 高 | 温度上げる、top‑p を下げる | | API エラー 429 | レートリミット超過 | 待機して再試行、バックオフ実装 | --- ## 7. 有用なリソース - **Claude Docs** – https://docs.anthropic.com/ - **Prompt Library** – https://www.promptflow.ai/claude ---
RSS: https://news.ycombinator.com/rss
要約▶
Japanese Translation:
この文書では、Claude のコマンドラインインターフェイスに対する複数の改良点を発表し、ユーザーがモード、トランスポート、出力形式、およびリソース制限をより細かく制御できるようになったことを説明しています。
主な追加項目は次のとおりです：
•でフックやプラグインなしに最小構成でヘッドレス実行します。--bare
•を使用して、プレビュー権限リレーと MCP プッシュメッセージを有効化します。--channels
•を/forkに改名し、旧エイリアスは保持されます。/branch
•は停止したエージェントを自動的に再開します。SendMessage
• MCP サーバー管理はとclaude mcp serve CCで行います。claude mcp list
•（low/med/high）で努力レベルを設定し、視覚指標（/effort [level]、○、◐）が表示されます。●
•と--remoteを使用してウェブセッションを起動し、Chrome 統合します。--chrome
•でトランスポートを選択します。--transport http|stdio|sse
• 設定はデフォルトで、~/.claude.json、または.claude/settings.jsonに保存されます。.mcp.json
•で繰り返しタスクをスケジュールし、/loop [interval]（20 言語対応）でプッシュ・トゥ・トーク音声入力を行います。/voice
• コンテキスト処理コマンド（、/context、/compact）により、容量の約 95 % を自動的に圧縮します。/compact [focus]
•によって構造化出力を制御し、--output-format json/streamでコスト上限を設定します。--max-budget-usdこれらの変更は以前のリリースをベースにしており、より細かなリソース管理を可能にするとともに、将来のアップデートでより広範なリアルタイムメッセージング、音声インタラクション、およびトランスポートオプションへの道を開きます。
本文
コマンドラインフラグ
| フラグ | 説明 |
|---|---|
| 最小ヘッドレスモード（フック／LSP／プラグインなし） |
| 権限リレーと MCP プッシュメッセージ（ベータ） |
| リモート HTTP（推奨） |
| ローカルプロセス |
| リモート SSE |
| 最後の会話を継続 |
| セッション名で再開 |
| 非対話型クエリ入力 |
| モデル設定 |
| Git ワークツリー |
| ディレクトリ追加 |
| エージェント使用 |
| 事前承認ツール |
| 構造化またはストリーム出力 |
| JSON スキーマを強制 |
| ターン数上限 |
| コスト上限 |
| Anthropic Console で認証 |
| 詳細モード |
| claude.ai 上の Web セッション |
| Chrome 統合 |
インタラクティブショートカット
Ctrl‑C 入力／生成をキャンセル Ctrl‑D セッション終了 Ctrl‑L 画面クリア Ctrl‑O 詳細出力の切り替え Ctrl‑R 履歴検索（逆順） Ctrl‑G エディタでプロンプトを開く Ctrl‑B 背景実行中タスクを停止 Ctrl‑T タスクリストを切り替え Ctrl‑V 画像貼り付け Ctrl‑F バックグラウンドエージェントを終了（×2） Esc Esc 戻る／元に戻す Shift‑Tab 権限モードを循環 Alt‑P モデル切替 Alt‑T 思考モードのトグル Enter 改行（高速） Ctrl‑J 改行（制御シーケンス） スラッシュコマンド: / → スラッシュコマンド ! → Bash 実行 @ → ファイル参照 + オートコンプリート ナビゲーション: ↑↓ 移動 ←→ 展開／折りたたみ P プレビュー R 名前変更 / 検索 A 全プロジェクト B 現在のブランチ
ファイル構成
| 所在地 | 用途 |
|---|---|
| 個人用（全プロジェクト） |
| プロジェクト共有 |
| ユーザー規則 |
| プロジェクト規則 |
| CLAUDE.md にインポート |
| MEMORY.md + トピックファイル（自動読み込み） |
CLI コマンド
/clear 会話をクリア /compact [focus] コンテキストを圧縮 /resume セッションの再開／切替 /rename [name] 現在のセッションに名前付け /branch [name] 会話をブランチ化（/fork エイリアス） /cost トークン使用統計 /context コンテキストを可視化（グリッド表示） /diff インタラクティブ差分ビューア /copy 最後の応答をコピー /export 会話をエクスポート /config 設定ファイルを開く /model <model> モデル切替 /fast [on|off] ファストモードトグル /vim Vim モード切替 /theme <name> カラーテーマ変更 /permissions 権限の表示／更新 /effort <level> 努力度設定（low/med/high） /color <color> プロンプトバー色設定 /init CLAUDE.md を作成 /memory CLAUDE.md ファイルを編集 /mcp MCP サーバー管理 /hooks フック管理 /skills 利用可能スキル一覧 /agents エージェント管理 /chrome Chrome 統合 /reload-plugins プラグインのホットリロード /btw <question> 文脈外サイド質問 /plan [desc] 計画モード（自動開始） /loop [interval] 定期タスクスケジューリング /voice 音声入力（20言語対応） /doctor インストール診断 /rc リモートコントロール有効化 /pr-comments [PR] GitHub PR コメント取得 /stats 使用状況統計と設定 /insights セッションレポート解析 /desktop デスクトップアプリで継続 /remote-control ターミナルを claude.ai/code にブリッジ /stickers ステッカー注文！ 🎉 /simplify コードレビュー（3 エージェント並列） /batch 大規模並列変更（5‑30 ワークツリー） /debug [desc] デバッグログからトラブルシュート /claude-api API + SDK リファレンス読み込み
設定ファイル
| ファイル | スコープ |
|---|---|
| ユーザー設定 |
| プロジェクト共有 |
| ローカル限定 |
| OAuth、MCP、状態 |
| プロジェクト MCP サーバー |
環境変数：
ANTHROPIC_API_KEY ANTHROPIC_MODEL CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL (low/med/high) MAX_THINKING_TOKENS 0=off ANTHROPIC_CUSTOM_MODEL_OPTION CLAUDE_CODE_PLUGIN_SEED_DIR
スキル設定
各スキルは次を含むことができます：
– 自動呼び出しトリガーdescription
– 権限プロンプトを省略allowed-tools
– スキル用モデル上書きmodel
– 努力度レベル上書きeffort
– サブエージェントで実行context: fork
– ユーザー入力プレースホルダー$ARGUMENTS
– スキル自身のディレクトリ${CLAUDE_SKILL_DIR}
– 動的コンテキスト挿入!`cmd`
スキルディレクトリ：
.claude/skills/<name>/ プロジェクトスキル ~/.claude/skills/<name>/ 個人スキル
その他
: 特徴ごとに分離されたブランチ。--worktree <name>
– エージェントを独自ワークツリーで実行。isolation: worktree
– 必要なディレクトリのみチェックアウト。sparsePaths
: ワークツリーを自動作成。/batch