AIに集計を頼んだら+1.4万ptの景気のいい数字。検証したら架空値・重複計上・部分カウントが発覚し最終的に-3千ptに。意思決定を1.7万pt間違えないための4作法とチェックリスト。

3ブランチ運用（develop/pre/main）でcherry-pickを繰り返すと必ず事故る。半年で見えた4系統の事故パターンをClaude Code skillで自動監査するツールの設計と運用記録。

pytestのconftest.pyでsys.path.insertを書くと、同じモジュールが二重ロードされMockが片方にしか効かない。CIでは再現しない静かなバグの構造と3案の対策を解説。

Claude Codeのfeedback_*.mdが61件溜まったところでメタ分析。約半分が自動検証で防げると判明し、ルール追加よりhook/skill化のROIが圧倒的に高いという結論に至った実践記録。

Claude Code MEMORY.mdの「未反映6本」を信じて30分cherry-pick作業したら全部既反映だった。索引と本体の更新タイミング差で発生する誤誘導と、AIメモリ設計の3原則。

Claude CodeのMEMORY.mdは本体機能で自動注入されhookでは止められない。「止める」のではなく「量を絞る」運用に切り替え、196行→69行(73%削減)で確証バイアスを解消した実践記録。

PR10本のリリース順序判定を依存関係/Dry-Run実績/リスク/タイミングの4軸で構造化し、5分類ステータスでAIに判定させる仕組み。判定材料の構造化が判断品質を決める実例。

develop/pre/mainの3ブランチ運用でリファクタが先行し約200行の衝突が発生。手動解決/preスキップ/縮約PRの3案を時間コスト・検証品質・リスク・構造的負債で評価した記録。

衝突マーカー残置を防ぐpre-commit hookは正規表現を雑に書くと通常コードを誤検出する。行頭アンカー+7文字完全一致+8ケーステーブルで誤検出ゼロを実現した正規表現設計の詰め方。

exit code 0だけでリリース完了とせず、即時/24h以内/24h後の3段階で違う観点をgrepで検証するテンプレート。物理的完了→機能的完了→目的的完了の3層で検証する設計。