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Claude CodeでRoo Codeのように対話ベースで進めたい Claude CodeでRoo Codeのように対話ベースで進めたい

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AI 3 行サマリ

3行で VS CodeでのAI活用開発で Roo Code から Claude Code に乗り換えが必要になった Roo Code での対話ベースの開発を Claude Code でも実施したい 「プロンプト先頭に 対話: とついたら対話

AI支援コーディングツールの多様化が進む中、Roo CodeからClaude Codeへの乗り換えを余儀なくされる開発者が増えている。しかし両者の操作スタイルには差異があり、特に「対話ベースで少しずつ進める」という開発フローを維持しづらいという声が出ている。

Roo Codeは、Cursor同様にVS Code拡張として動作するAIコーディングアシスタントであり、ユーザーとAIが対話形式でタスクを確認しながら進める設計が特徴的だ。一方のClaude Codeは、Anthropicが提供するCLIベースのエージェント型ツールで、デフォルトでは指示に対して自律的に処理を進める傾向がある。この「自律性の高さ」がかえって、細かな確認を挟みながら進めたいユーザーには合わない場面もある。

本記事が提案するアプローチは、プロンプトの先頭に「対話:」というプレフィックスを付けるというシンプルな方法だ。このルールをシステムプロンプトやカスタム指示として事前に設定しておくことで、Claude Codeに対して「このプレフィックスがある場合は段階的に確認を挟みながら進めよ」という挙動を促すことができると見られる。プロンプトエンジニアリングによって、エージェントの振る舞いを制御しようという発想は、LLMを業務に組み込む上でますます重要なスキルとなっている。

こうした工夫の背景には、AIコーディングツール全体のトレンドとして「自律型エージェント」への傾倒がある。OpenAIのCodex CLIやGitHub Copilot Workspaceなども、より少ない人間の介入で複雑なタスクをこなす方向に進化している。しかしソフトウェア開発の現場では、AIに完全に委ねるよりも、人間がレビューポイントを設けながら進める「Human-in-the-loop」なスタイルを好む開発者も多い。

Claude Codeは2025年にAnthropicが正式リリースしたツールで、Claude 3系モデルを活用したターミナル統合型のエージェントとして注目を集めている。VS Code向けの拡張機能も提供されており、Roo Codeや同カテゴリのClineといったツールと競合・補完する関係にある。ユーザーコミュニティでは、各ツールの強みを組み合わせるハイブリッドな使い方も模索されており、今回のようなプロンプト設計の知見は実務上の価値が高い。

AIツールの選択や設定は「どれが最強か」ではなく「自分のワークフローに合うか」で判断する時代になりつつある。プロンプトによる挙動のカスタマイズは、ツールへの依存を減らしつつ自分好みの開発体験を実現する手段として、今後も注目されるアプローチと言えるだろう。

As AI-assisted coding tools proliferate, many developers working in VS Code are finding themselves pushed to migrate from Roo Code to Claude Code — whether due to licensing changes, model quality preferences, or team policy. The transition, however, isn't seamless. One friction point that frequently comes up is the loss of Roo Code's hallmark interactive, step-by-step development style.

Roo Code, like Cursor, is built as a VS Code extension and is designed around a conversational loop — the AI checks in with the user at key decision points rather than barreling through tasks autonomously. Claude Code, by contrast, is Anthropic's CLI-based agentic tool that defaults to a more autonomous mode of operation. It's highly capable, but that same autonomy can feel like a loss of control for developers who prefer to review and approve each incremental step.

The solution proposed in this article is elegantly simple: prefix your prompts with a designated string — in this case, "対話:" (the Japanese word for "dialogue" followed by a colon) — and configure Claude Code via a system prompt or custom instructions to treat that prefix as a signal to operate in a step-by-step, confirmation-seeking mode. The idea is that by establishing this convention upfront, users can toggle between autonomous and interactive behaviors depending on the task at hand.

This kind of prompt-level behavioral control is becoming an increasingly important skill as LLM-powered tools embed themselves into professional workflows. Rather than waiting for tool vendors to expose explicit UI toggles, developers are learning to shape agent behavior through careful prompt engineering. It's a pragmatic workaround — and arguably a more flexible one, since the same technique can be adapted to other tools with minimal modification.

The broader context here is the industry-wide push toward autonomous AI agents in software development. OpenAI's Codex CLI, GitHub Copilot Workspace, and similar tools are all trending toward completing complex, multi-step tasks with minimal human intervention. Yet many practitioners remain skeptical of full autonomy, preferring a "human-in-the-loop" model where the developer retains clear review checkpoints. The tension between automation and control is one of the defining challenges of AI-augmented development right now.

Claude Code itself was formally released by Anthropic in 2025 and has attracted significant attention as a terminal-integrated agent leveraging the Claude 3 model family. It competes and overlaps with tools like Cline and Roo Code in the VS Code ecosystem, and the community has been actively exploring hybrid usage patterns — using different tools for different phases of a workflow, or porting best practices from one tool's paradigm into another.

Ultimately, the key insight from this article is that the "best" AI coding tool is less about raw capability and more about fit with a developer's preferred working rhythm. Prompt-driven customization offers a way to close that gap without waiting for vendors to ship new features. As the agentic tooling landscape continues to evolve rapidly, sharing these kinds of practical configuration patterns has real value for the community.

  • SourceQiita VSCode tagT2
  • Source Avg ★ 1.3
  • Typeブログ
  • Importance ★ 情報 (lower priority in Claude / Claude Code)
  • Half-life 📘 中期 (チュートリアル)
  • LangJA
  • Collected2026/06/02 19:00

本ページの本文・要約は AI による自動生成です。正確性は元記事 (qiita.com) をご確認ください。

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