開発者が繰り返し使えるClaudeのコーディングプロンプト30選

優れたClaudeのコーディングプロンプトは、慎重に推論し、既存の動作を保ち、レビューしてリリースできる回答を得るための十分な背景を伝えます。デバッグ、リファクタリング、レビュー、テスト、システム設計のいずれでも、依頼の質によって、丁寧な修正が得られるか、自信に満ちた書き換えで別の機能が壊れるかが変わります。

開発者が繰り返し使える30のプロンプトを、6つのワークフローに分けました。根本原因、優先順位付きの問題一覧、テスト計画、移行時の注意点など、回答形式を指定して確認しやすくしています。開発以外の用途には、文章作成、調査、日常業務を扱うおすすめのClaudeプロンプトもご覧ください。

Claudeは、段階的な分析、既存コードを尊重した変更、素早く確認できる構造化された回答、不確かな状況での事実と推測の区別を指示したときに力を発揮します。そのため、以下のプロンプトは「このコードを直して」より詳しくなっています。明確な指示、制約、出力形式は、効果的なプロンプトエンジニアリングの基本であり、コードでは特に重要です。

Claudeを利用できるAIチャットボットに、そのまま貼り付けて使えます。Claude Sonnet 5は複数ファイルのデバッグや設計に有力で、Claude Sonnet 4.6は日常的なレビューやリファクタリングに適しています。Claude Haiku 4.5は応答が速く、短い説明、docstring、小さな修正に向いています。

AIによるデバッグは、早い段階で書き換えすぎると失敗しがちです。これらのプロンプトは、まず診断し、最小限の変更で修正するようClaudeに促します。

1. 関数全体を書き換えずにデバッグする

不具合のある関数をデバッグするシニアエンジニアとして対応してください。コードを丁寧に読み、最も可能性の高い根本原因を平易な言葉で説明し、最小限の安全な修正を提案してください。関数全体を書き換えず、要件を創作せず、不具合以外の動作を維持してください。出力：根本原因、発生理由、最小修正、更新後のコード、残る境界ケース。コード：[貼り付け]。期待する動作：[説明]。実際の動作：[説明]。入出力例：[貼り付け]。

2. スタックトレースを読む

スタックトレースと関連コードです。最上位のエラーから実際に問題が起きた行までたどり、重要な各フレームが示すことと、最も可能性の高い原因を説明してください。トレースだけでは確定できない場合、確認に必要な追加情報やログを具体的に示してください。トレース：[貼り付け]。コード：[貼り付け]。言語・フレームワーク：[記入]。

3. 断続的なバグの仮説を立てる

ときどきしか起きないバグがあります：[症状、頻度、環境]。競合状態、キャッシュ、タイミング、共有状態、外部サービスなど、可能性の高い原因を5つ挙げ、情報に基づいて順位を付けてください。それぞれを素早く確認または除外する方法を示し、証拠から分かることと推測を分けてください。関連コード：[貼り付け]。

4. ログで問題を切り分ける

このバグをローカルで再現できません。次に[ステージング / 本番]で起きたときに失敗箇所を特定できる、最小限のログや指標を以下のコードに提案してください。各ログで何が分かるか説明し、秘密情報や個人情報は記録しないでください。コード：[貼り付け]。症状：[説明]。

5. 最小の再現例を作る

このバグ報告を、単独で実行できる最小の再現例にしてください。無関係な要素を除き、問題を起こすコードとデータだけを残し、実行手順を示してください。見えていない依存関係があれば明示し、スタブ化する方法を提案してください。バグ報告：[貼り付け]。関連コード：[貼り付け]。

複数ファイルにまたがる長いデバッグでは、大きなモデルほど多くの文脈を保持できます。Claude Opus 4.8の紹介では、より深い分析が役立つ場面を解説しています。

具体的で、優先順位が明確で、率直な厳しいレビューをClaudeに求めたいときに使ってください。

6. 厳しいシニアエンジニアとしてレビューする

マージ前のコードを確認する厳しいシニアエンジニアとして対応してください。正しさ、読みやすさ、保守性、性能、境界ケース、安全性、隠れた動作変更を確認してください。具体的に指摘し、一般論を避け、本当に良い点以外を褒めないでください。出力：重大な問題、中リスクの問題、低優先度の改善、コード変更案、最終判断（承認 / 修正要求）。コード：[貼り付け]。言語・フレームワーク：[記入]。目的：[記入]。制約：[記入]。

7. コード経路のセキュリティリスクを探す

セキュリティを重視するアプリケーションエンジニアとして、コードや機能設計の実際的なリスクを確認してください。認証・認可の不足、インジェクション、危険な入力処理、秘密情報の露出、安全でない初期設定、ファイル・パス処理、情報漏えい、権限昇格を調べてください。高・中・低で分類し、実際の影響、修正例、手動で確認する項目を示してください。「ベストプラクティスに従う」などの曖昧な助言は避けてください。コード・フロー：[貼り付け]。環境：[公開API / 社内ツール / 管理画面 / モバイルバックエンド]。

8. プルリクエストを要件と照合する

チケットと、それを実装するはずの差分です。要件をすべて満たすか、不足している点、チケットで求めていない変更、最もリスクの高い箇所を示してください。チケット：[貼り付け]。差分：[貼り付け]。

9. エラー処理をレビューする

このコードの失敗時の処理を確認してください。エラーの握りつぶし、文脈のないログ、危険な再試行、内部情報をユーザーに見せる箇所を探してください。各問題に[言語・フレームワーク]に適した改善パターンを提案し、トレードオフを説明してください。コード：[貼り付け]。

10. 並行処理と競合状態を確認する

共有された可変状態、競合状態、デッドロック、ロックやトランザクションの不足、実行順序への危険な前提を分析してください。各リスクを起こす具体的なイベントの順序を示し、最も簡単な修正を提案してください。コード：[貼り付け]。実行方式：[スレッド / 非同期 / 複数ワーカー / 分散]。

プルリクエストをさらに詳しく確認したい方には、コードレビュー向けClaudeプロンプトで、スタイル、アーキテクチャ、レビュアーから作成者へのフィードバックを扱っています。

AIはリファクタリングや最適化の際に、気づかないうちに動作を変えることがあります。これらのプロンプトは外部への仕様を固定し、すべてのトレードオフの説明を求めます。

11. 動作を変えず読みやすくする

読みやすさと保守性を改善するシニアエンジニアとしてリファクタリングしてください。命名、制御フロー、入れ子、重複を改善し、動作を完全に維持してください。外部への仕様や依存関係を変えず、技巧的なコードより単純で本番運用しやすいコードを優先してください。出力：方針、修正後のコード、動作維持の説明、後で行うテスト。コード：[貼り付け]。

12. トレードオフを踏まえて性能を改善する

性能を重視するエンジニアとして、時間計算量、メモリ、重複処理、不要な割り当て、非効率なクエリを分析してください。ボトルネックを説明し、効果順に改善案を並べ、最も安全な改善を先に示してから最適化版を提示してください。読みやすさと複雑さのトレードオフを説明し、正しさを犠牲にせず、各最適化が有効な負荷を示してください。コード：[貼り付け]。入力サイズ：[記入]。想定負荷：[記入]。環境：[記入]。

13. 大きな関数やモジュールを分割する

この関数やモジュールが大きくなりすぎました：[貼り付け]。責任が明確な小さな単位へ分割する方法、新しい構造とコード、各部分のテスト方法を示してください。公開インターフェースは維持し、呼び出し元が一つしかない抽象化は避けてください。

14. 使われないコードを安全に削除する

到達不能な分岐、未使用の引数、古いフラグ、重複した補助関数など、このファイルの未使用・不要と思われるコードを探してください。各候補について根拠、確信度、削除前の確認方法を説明してください。コード：[貼り付け]。既知の呼び出し元・入口：[記入]。

15. 遅いデータベースクエリを改善する

このクエリが遅いです：[貼り付け]。スキーマ、インデックス、テーブルのおおよそのサイズ：[貼り付け]。データベースが行っていそうな処理を説明し、インデックスやクエリの改善と書き換え後のクエリを示してください。[EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE / このDBのクエリプラン]で改善を確かめる方法と、書き込みや他のクエリへの影響を示してください。

単一ファイルを超えた構造を考えるなら、ソフトウェアエンジニアリング向けClaudeプロンプトで、アーキテクチャ、技術的負債、システム設計を確認できます。

良いテストは正常系だけでなく、実際の不具合を検出します。これらのプロンプトは、境界ケース、回帰、不十分なカバレッジにClaudeの注意を向けます。

16. 価値の高いユニットテストを書く

テストを重視するエンジニアとして、[pytest / jest / JUnit / その他]で以下のコードに有効なユニットテストを書いてください。主要な動作、境界ケース、無効な入力、境界条件、起こりそうな回帰を少なくとも一つ扱い、各テストの意味を短く説明してください。コードが示さない動作を創作せず、曖昧さを指摘してください。出力：計画、テストコード、実装の不足や曖昧さ。コード：[貼り付け]。目的：[説明]。

17. バグ報告から回帰テストを書く

バグ報告と修正です。旧コードで失敗し、修正後に成功する回帰テストを書いてください。次の開発者に保護する動作が伝わる名前を付け、同時に試す関連ケースを一つか二つ提案してください。報告：[貼り付け]。旧コード：[貼り付け]。修正後：[貼り付け]。

18. 結合テストを計画する

[機能と関係するサービス]の結合テスト計画を作成してください。主要フロー、実物を動かす依存先とモックにする依存先、必要なデータ、タイムアウト・部分障害・不正な応答を含む失敗ケースを挙げてください。各プルリクエストのCIで実行できる現実的な計画にしてください。

19. モックとフィクスチャを作る

コードの依存先に対して再利用できるフィクスチャとモックを作成してください：[貼り付け]。[テストフレームワークとモックライブラリ]を使い、小さく読みやすくして、利用するテスト例を一つ示してください。モックより実際のインスタンスで試すべき依存先も指摘してください。

20. 既存のテストを監査する

以下のテストを確認してください。未検証の重要な動作、壊れやすいテストや実装詳細を検証するテスト、バグを検出しにくい弱いアサーション、最初に追加・削除するものを示してください。テスト：[貼り付け]。対象コード：[貼り付け]。

ほかのモデルによる解き方も見たい場合は、コーディング向けChatGPTプロンプトで回答を並べて比較できます。

Claudeは、コードを分かりやすく説明し、事実と推測を分けるときに力を発揮します。新しいプロジェクトへの参加、レガシーコードの理解、後回しになっていたドキュメント作成に使えます。

21. 創作せずにレガシーコードを説明する

スタッフエンジニアとして、このレガシーコードの理解を助けてください。目的、主な実行フロー、依存関係と前提、危険な箇所や落とし穴、壊さないよう注意すべきこと、変更前に次に調べる場所を説明してください。歴史的な理由は推測と明示する場合以外は創作せず、事実と推論を分けてください。コード：[貼り付け]。背景：[ファイル名 / モジュールの目的 / 周辺システム]。

22. docstringとコメントを書く

[形式：Google / NumPy / JSDocなど]でdocstringとコメントを追加してください。引数、戻り値、発生するエラー、副作用を記述してください。自明でない箇所だけに理由を説明するコメントを付け、ロジックは変えないでください。コード：[貼り付け]。

23. モジュールのREADMEを書く

初めて見る開発者向けにREADMEを書いてください。機能、使う場面、インストール・インポート方法、短い使用例、設定、既知の制限を含めてください。簡潔にし、コードから確認できる事実だけを使ってください。コード：[貼り付け]。

24. 複雑な式を説明する

この[正規表現 / SQLクエリ / 一行コード / 型定義]を平易な言葉で部分ごとに説明してください。一致・処理する例を二つ、しない例を二つ挙げ、より読みやすい書き方があれば提案してください。式：[貼り付け]。

25. 未知のリポジトリを把握する

参加したばかりのリポジトリのフォルダー構成と主要ファイルです：[貼り付け]。構成、入口、リクエストやジョブの流れ、最初に読むべき五つのファイルを示してください。直接確認したことではなく推測した部分は明示してください。

自分の作業に合うClaudeモデルに迷ったら、ClaudeとChatGPTの比較で、説明、推論、コードの扱いの違いをご覧ください。

良いコードを書く準備は、一行目を書く前から始まります。これらのプロンプトは、問題を言い換え、選択肢を比較し、不明点を挙げる実務的なテックリードとして考えるようClaudeに促します。

26. コードを書く前に設計する

実務的なシニアエンジニアとして、実装前の設計を助けてください。問題を言い換え、前提と不足情報、二つか三つの案を挙げ、複雑さ・保守性・性能を比較し、一案を推薦してください。実装の概要を示してからコードを書き、単純な解決策を優先し、不明な要件が設計に及ぼす影響を示してください。問題：[説明]。技術スタック：[記入]。想定規模：[記入]。

27. フレームワークやバージョンを移行する

移行を専門とするシニアエンジニアとして、[元の言語 / フレームワーク / バージョン]から[移行先]への移行を助けてください。非互換性、重要な概念の違い、移行後のコード、動作の変更、確認すべきテスト、非推奨の書き方を示してください。移行先らしいコードを優先し、一対一で変換できない箇所は明示してください。元のコード：[貼り付け]。

28. メモを実装可能な計画にする

この開発メモを、明確な要約、前提と未解決の質問、範囲、順序付きの手順、リスクと境界ケース、テスト計画、チケットへの分割を含む実装計画にしてください。不足を根拠のない確信で埋めず、不明な要件を明示し、実際に作るエンジニア向けに書いてください。メモ：[貼り付け]。

29. API設計をレビューする

実装前にAPI設計を確認してください：[エンドポイント、リクエスト・レスポンスの構造]。名前の一貫性、エラー形式、ページネーション、バージョン管理、冪等性、後方互換性を確認してください。利用者が依存した後に変更しにくい部分を指摘し、改善案を示してください。

30. データベースのスキーマを設計する

[機能と主要なエンティティ]のスキーマを設計してください。[データベース]を使い、テーブルやコレクション、キー、関係、インデックスを提案してください。よく使うクエリをどう支えるかと選択のトレードオフを説明し、設計を変える可能性のあるデータ量やアクセスパターンの前提を示してください。

大きな開発に使うツールを選ぶなら、コーディングにおすすめのAIガイドで、リポジトリ全体の作業、自動補完、エージェントによる開発向けの助手を比較しています。

最も大きな改善につながるのは、十分な背景です。言語とフレームワーク、期待する動作と実際の動作、制約、入出力の例、希望する回答形式を加えましょう。この文脈はテンプレートそのもの以上に重要で、30のプロンプトを信頼して検討できる回答につなげます。

Chat Smithなら、最新のClaudeモデルとGPT、Gemini、DeepSeek、Grokを一つのアプリで利用できます。同じ依頼を複数のAIモデルに送り、説明を並べて比較すると、難しいバグやレビューで別の意見を得られます。リポジトリ全体の作業では、専用のコーディングエージェントと組み合わせてください。両方のモデル系列を使う方には、開発者向けChatGPTプロンプトが次の参考になります。