Claude Codeを使用して構築したAIオーケストレーター「dark-part-time-job」の経験を振り返ります。なぜこの仕組みを作り、そしてなぜ使わなくなったのかを解説します。
AIオーケストレーションの背景
以前、私はClaude Codeとともにdark-part-time-jobというオーケストレーションシステムを開発しました。このシステムは、複数のAIエージェントをtmux上で役割分担しながら開発タスクを進める仕組みです。親分がユーザーの指示を受け、若頭がタスクを分解し、若衆が実装を行います。重要なのは、タスク分解と割り振りもAIが行う点です。作業結果はレポートとして戻され、git worktreeを使って並列作業を管理します。
コンテキストの混線を解決したい
この仕組みを作った理由は、作業に必要ない情報でコンテキストが埋まることへの問題意識からでした。監督者と作業者に必要な情報は異なります。監督者は全体の目的や進捗を把握する必要がありますが、作業者には今やるべきタスクや条件が必要です。セッションを分けることで、監督者と作業者のコンテキストを明確に分離しました。
AIの役割分担と改善の試行錯誤
Claudeには全体を見てもらい、Codexには実装を担当させる構成を考えました。しかし、使い込むにつれて、オーケストレーションの管理が新たな課題となりました。タスクの状態管理やレポートの競合など、AIに仕事をさせるための仕組みを保守する必要が生じました。
使わなくなった理由
dark-part-time-jobは自分の問題意識に合っていましたが、Claude Code側でAgent Teamsがリリースされ、複数のインスタンスが独立したコンテキストで作業できるようになりました。これにより、従来のオーケストレーションが不要になり、日常的な作業にはClaude CodeとCodexの組み合わせが適していると感じるようになりました。
今後のアプローチ
今なら、tmuxで大量のエージェントを並べるのではなく、Claude Codeのsubagentとskillsを整備し、必要に応じてCodexを呼ぶアプローチを取ります。AIの役割分担をツール側に委ねることで、より実用的な自動化を実現できると考えています。