Claudeの新しいコーダーはあなたが寝ている間に働く

Anthropicは積極的な開発ペースを維持し、AI支援コーディングの限界を常に押し広げています。ここ数ヶ月で、Claude RoutinesのリリースとClaude Codeデスクトップアプリの完全な再設計が行われ、迅速なイテレーションと開発者体験の向上に対する同社のコミットメントが強調されています。この絶え間ないペースは、確立されたワークフローを根本的に変える新しいツールを導入し、開発者の生産性に大きな変化をもたらすことを約束します。

この急速な進化により、Claude Code向けに設計された画期的な研究プレビュー機能であるUltraplanがもたらされました。Ultraplanは、コード計画の複雑なプロセスを開発者のローカルなコマンドラインインターフェース（CLI）から、堅牢なクラウドベースの環境へと根本的に移行させます。この革新的なアプローチにより、Claudeは安全なクラウドコンテナ内でリポジトリ全体を研究し、ローカルの計算リソースやユーザーのマシンとの直接的なやり取りを必要とせずに、詳細な実装計画を作成できます。

開発者は、簡単な`/ultraplan`コマンドを使用するか、Claude Code内で`ultraplan`と入力することでUltraplanを呼び出し、クラウドセッションをトリガーできます。システムはユーザーのGitHubリポジトリをこのリモート環境にクローンし、Claudeがコードベースを徹底的に分析して解決策を提案できるようにします。このクラウドファースト戦略により、Ultraplanはコード変更をリモートでドラフトおよび実装することさえ可能になり、ユーザーのローカルハードウェアが空いている間に開発を進めることができます。より技術的な詳細は、Ultraplan Docsで入手できます。

Ultraplanの登場は、定評のあるコミュニティのお気に入りであるsuperpowersプラグインとの魅力的な直接対決を演出します。数ヶ月間、superpowersは多くのClaude Codeユーザーにとって頼りになるソリューションであり、組み込みモードよりも徹底的でインタラクティブな計画機能を提供してきました。この記事では、Anthropicの公式クラウドネイティブ計画ツールと、人気のあるローカル実行型コミュニティプラグインを綿密に比較し、出力品質、トークン消費、全体的な開発者体験などの重要な指標でそれぞれを評価し、どちらがコーディングプロセスを真に効率化するかを判断します。

Ultraplanは、AnthropicがクラウドネイティブAI開発に大胆に踏み出した一歩であり、開発者がプロジェクト計画にアプローチする方法を根本的に変えます。この機能は、GitHubリポジトリを直接安全なクラウドコンテナにクローンすることから始まり、Claudeがローカルハードウェアに触れることなくコードベースを徹底的に理解できるようにします。専用のクラウドセッションを確立し、プロジェクトの構造、依存関係、既存のコードベースをリモートで分析します。

開発者は、ターミナルで簡単な`/ultraplan`コマンドを入力し、その後に目的の機能やタスクを概説する特定のプロンプトを入力することで、この強力な機能をトリガーします。このアクションにより、Claude Codeウェブインターフェースでインタラクティブな計画セッションがすぐに開始されます。ローカルCLI処理からウェブベースの環境への移行は重要であり、集中的な分析と計画をユーザーのマシンからオフロードします。

アクティベートされると、Ultraplan はシームレスにクラウド環境をセットアップし、指定された GitHub リポジトリをクローンし、bash ツールを使用してコードを読み込み、理解します。約2〜3分以内に、AI は詳細で実用的な計画を生成します。ユーザーはその後、この計画をウェブインターフェースで直接レビューし、コメントを追加したり、共同で修正を要求したりして、AI の出力が彼らのビジョンと完全に一致するようにします。

Ultraplan の核となる価値提案は、その自律的な計画機能にあります。開発者は1台のマシンで計画セッションを開始し、ラップトップを閉じ、AI がクラウドで独立して作業することを信頼できます。生成された計画と、その後の修正は、インターネット接続があればどのデバイスからでもアクセスできるようになり、真に非同期で柔軟な開発ワークフローを促進します。これにより、チームは他の優先事項に集中しながら、複雑なタスクを開始し、包括的な計画を受け取ることができます。

Claude Code 内での包括的かつ詳細な計画のために、開発者は長年、定評のあるプラグインである superpowers に頼ってきました。この代替手段は完全にローカルで動作し、ユーザーのファイルシステムへの直接アクセスを許可します。クラウドベースのソリューションとは異なり、superpowers はリポジトリを別の環境にクローンする必要がなく、初期設定を効率化します。

superpowers は洗練された2段階の計画手法を採用しています。まず、「設計計画」から始まり、すべてのプロジェクト要件を綿密に把握し、問題の範囲を定めます。これに続いて、設計を実行可能な、一口サイズのタスクに分解する詳細な「実装計画」を生成します。

superpowers の特徴的な機能は、その高度にインタラクティブなソクラテス式対話法です。このプラグインは、他のツールが提示する質問の2倍もの数の明確化の質問を投げかけ、プロジェクトのより徹底的で堅牢な理解を確実にします。この厳密な質問は、非常に詳細な計画につながり、インタラクティブ性の低い方法による200行未満の計画と比較して、800行を超えることもあります。

この綿密なアプローチはコード生成にも及び、superpowers はまずテストケースの作成を優先します。モデルにテストを生成させ、その失敗を確認した後、各タスクの実際の実装に進みます。その広範な計画はかなりの量のトークンを消費する可能性がありますが（完全な設計および実装計画には約75.1kトークンを使用する場合があります）、多くの開発者は、結果として得られる明瞭さと堅牢性が複雑なプロジェクトにとって非常に貴重であると感じています。これらの高度な AI 機能に関する詳細については、Anthropic の最新の開発をご覧ください。

Anthropic の新しい Ultraplan 機能と定評のある superpowers プラグインを厳密にテストするために、私たちは具体的で実世界の開発課題を考案しました。私たちのテストケースは、Orva-Studio 製のフィルムエミュレーション用に設計されたコマンドラインインターフェース（CLI）ツールである `hance` の完全なリリースパイプラインを作成することを含みました。GitHub で利用可能なこのオープンソースプロジェクトは、堅牢で代表的なコードベースを提供し、一般的な開発者タスクをシミュレートしました。パイプラインは、バージョン管理やアーティファクト生成から自動テスト、デプロイメントまで、本番環境対応システムの複雑さを反映したすべてを網羅する必要がありました。

私たちの主な目的は、いくつかの重要な側面から2つのAI coding assistantsを比較することでした。生成された開発計画の品質を綿密に評価し、その網羅性、正確性、および手順の実用性を評価しました。エッジケースを考慮し、堅牢なテスト戦略を提案し、完了までの明確な道筋を示したでしょうか？同様に重要だったのは、developer experienceであり、これにはインタラクションの流動性、プロンプトの明確さ、AIの出力のレビューと改善の容易さ、およびフィードバックへの適応能力といった要素が含まれていました。最後に、実行可能な計画を生成する上での各ツールの効率を理解するために、特にtoken usageに焦点を当ててリソース消費を追跡しました。

公平で偏りのない比較を保証することが最も重要でした。Ultraplanとsuperpowersの両方に、`hance` release pipelineの正確な要件を詳述した*全く同じプロンプト*を提供しました。この一貫した入力により、prompt engineeringに関連する変数が排除され、同一の問題に直面した際の計画能力を直接、徹底的に評価することが可能になりました。この標準化された方法論により、複雑なソフトウェアプロジェクトの包括的な実装戦略を生成するために、どのツールがより効果的で効率的、かつユーザーフレンドリーな方法を提供するかを明らかにすることができました。

Ultraplanを開始するには、開発者は`/ultraplan`コマンドを発行するか、視覚的な虹色効果のために単に`ultraplan`と入力し、その後プロンプトを貼り付けます。私たちのフィルムエミュレーションCLI toolであるhanceの場合、目標は完全なrelease pipelineでした。最初の試みはすぐに問題にぶつかり、使用許容量の約4%で失敗しました。debug modeで再起動すると、重要なリンクが提供され、再設計されたClaude Code for Mac desktop app内でプロセスが開かれました。

Ultraplanはまず安全なcloud containerを確立し、その後GitHub repositoryのクローンを試みました。このクラウド環境でClaude Codeを起動し、bash toolsを使用してrepoのコンテンツをスキャンし、追加コマンドを実行しました。数分後、Claudeからのいくつかの明確化の質問を経て、terminal notificationにより計画がレビュー準備完了であることが確認されました。

最初のドラフトを検査したところ、重大な欠陥が明らかになりました。Ultraplanはrepositoryを「コミットもコードもない空の状態」と誤って報告していました。この根本的な誤りにもかかわらず、生成された計画は驚くほど包括的でした。必要な変更の全体像を概説し、build scriptsを提案し、将来のsmoke test用の最小限のCLIまで含んでおり、sub-agentsによる迅速な処理を示唆していました。

この最初の計画はユーザーのtoken allowanceの15%を消費し、デバッグ問題後には合計使用量が19%になりました。根本的なエラーを修正するために、ユーザーはweb interfaceを利用します。ここで、問題のあるテキストを選択し、「どのrepoを指していますか？」といった質問や、改訂を求めるコメントを追加します。その後、Claudeは新しい計画サイクルを開始し、今回は正しいrepositoryのクローンに成功しました。

約1分以内に、Claudeは改訂された計画を提案しました。この反復により、プロジェクトの既存のcodebaseに対する理解が大幅に向上し、はるかに正確な設計図が提供されました。更新された計画には、詳細なflow diagramが含まれ、変更が必要な正確なファイルがリストアップされ、リリース用のGitHub actionが洗練されており、プロジェクトのニーズをより深く理解していることを示していました。

しかし、この反復的な改善にはかなりのコストがかかりました。改訂プロセスだけでtoken usageは19%から37%に上昇しました。全体として、最初の欠陥のある計画とその後のより正確な改訂版の生成には、ユーザーの総許容量の約33%が消費されました。これは計画のみにかかる費用としてはかなりのものです。

確立された Claude Code プラグインである Superpowers は、より集中的な計画プロセスを推進するために、ローカル統合を活用したボトムアップ戦略を採用しています。Ultraplan の最初の3つの質問とは異なり、Superpowers は6つの異なるクエリでセッションを開始しました。この2倍のエンゲージメントにより、クラウドベースのクローニングやコンテナ設定の必要なく、コードベースに直接アクセスし、プロジェクトのニュアンスをより徹底的に理解することができます。

このより深いローカルインタラクションは、生成される計画の構造と詳細に直接反映されます。Superpowers は2つの異なる計画フェーズで動作します。まず、デザイン計画は問題記述と全体的な要件を綿密に捉えます。次に、実装計画はそのデザインを詳細で実行可能なチャンクに綿密に分解します。この2層アプローチにより、高レベルのビジョンから低レベルの実行まで包括的なカバレッジが保証されます。

結果として得られる実装計画は、非常に豊富な設計図を提供します。それはプロジェクトの目標を明確に述べ、アーキテクチャ上の考慮事項を定義し、基盤となる技術スタックを指定します。さらに、リリースパイプラインに必要な正確なファイル構造をマッピングし、ソースコードスニペットを含む実装のためのすべてのタスクをリストアップします。このレベルの詳細は、開発者に機能提供のための明確なロードマップを提供します。

Superpowers の重要な差別化要因は、テスト駆動開発 (TDD) への揺るぎないコミットメントにあります。Ultraplan とは異なり、Superpowers は対応する実装コードを記述する*前に*一貫してテストケースを生成します。たとえば、バージョンフラグを追加するタスクでは、まずバージョン管理機能を検証するためのテストを作成します。開発者はこのテストを実行し、その失敗を観察し、その後初めてテストをパスさせるために必要な最小限のコードを記述します。これにより、最初から堅牢で検証済みのコードが保証されます。

この厳格なテストファーストの手法は、出力の規模に貢献しています。リリースパイプラインのための最終的な Superpowers プランは、驚くべき833行に及びました。これは、わずか195行だった Ultraplan の同等のプランをはるかに凌駕し、深さと規範的ガイダンスの大きな違いを浮き彫りにしています。Superpowers のローカル実行と詳細な質問は、根本的に広範で実用的な開発戦略を提供します。代替のクラウドベースの計画に関するさらなる洞察については、Ultraplan Docs を参照してください。

生の資源消費を直接比較すると、異なるアプローチが明らかになります。ローカルで動作する Superpowers は、包括的なデザイン計画と実装計画のために約75.1kトークンを消費しました。この数値は、メッセージングに57k、スキル使用に1.9kを含み、ローカルキャッシュと反復的なスキル適用に影響される複雑な合計を表します。クラウドコンピューティングを活用する Ultraplan は異なる指標を示しました。その最初のドラフトは、時間制限付き使用量の約15%を消費しました。その後の改訂により、完全な Ultraplan 出力の合計は同じ制限の約33%に達し、より明確なパーセンテージベースのコストを提供します。

出力の量も、これらの異なる哲学をさらに強調しました。Ultraplan は195行の簡潔な初期計画を提供し、迅速な反復と素早い最初の確認を優先しました。対照的に、Superpowers は833行という大規模な設計図を作成しました。この広範な出力には、専用のデザイン計画、詳細な実装計画、さらには実装コードの前に生成されたテストケースが含まれており、徹底性と構造化された開発へのコミットメントを反映しています。

相互作用のパターンも大きく異なりました。Ultraplanは初期計画フェーズを合理化し、わずか3つの事前質問で、驚くべき2〜3分で初稿を生成しました。この速度は、迅速なプロトタイピングや初期探索において明確な利点を提供します。対照的に、superpowersはより多くの事前関与を求め、プロジェクトのコンテキストを深く理解するために6つの初期質問を提示しました。これはより即座なユーザー入力を必要としましたが、最終的に生成されたより豊かで詳細な初期計画に直接貢献し、初期速度よりも深さを最適化しました。

Ultraplanのデザインは、ハンズオフで自動化されたワークフローを支持し、複雑な計画タスクを委任するための理想的なツールとして位置付けられています。開発者はシンプルな`/ultraplan`コマンドでプロセスを開始し、ウェブインターフェースでリモート実行を確認した後、AIがGitHubリポジトリを安全なクラウドコンテナにクローンする間、ほとんど「一度指示したらあとはお任せ」の状態になります。このアプローチは、直接的な開発者との対話を最小限に抑え、わずか3つの初期質問をするだけで、包括的な計画を生成し、さらにはリモートでコードを実装することに進み、他のタスクに対応している間も効果的に作業を進めます。

対照的に、superpowersは深く対話的で協調的な開発者体験を育みます。AIペアプログラマーの本質を体現し、最初からユーザーをソクラテス式対話に引き込みます。この対話は、より広範な質問フェーズから始まり、Ultraplanの2倍にあたる6つの初期質問を提示します。この反復的な質問により、superpowersは開発者と直接、問題と要件のきめ細かな理解を構築し、計画の進化に対する共有のオーナーシップ感を育みます。

この相互作用モデルの根本的な違いは、明確なトレードオフにつながります。Ultraplanのクラウドコンテナ内での強力なリモート実行は効率性を提供しますが、ローカル開発環境とはやや切り離されているように感じられることがあります。変更を実装できる一方で、リモートサンドボックスにGitHubの認証情報が事前に設定されていないため、新しいブランチやプルリクエスト（PR）を作成するには手動の手順が必要です。これは、そうでなければ自動化されたフローに実行後のタスクを追加することになり、Ultraplanが目指すシームレスな委任を損なう可能性があります。ローカル実行のオプションはすぐに明らかではなく、より多くのコントロールを求める開発者にとっての摩擦点を示しています。

superpowersの、設計計画と実装計画の両方を含む多段階計画と、そのソクラテス式対話は、開発者により深い理解をもたらすことが実証されています。コード実装*前*にテストケースを促し、設計を細分化されたタスクに分解することで、superpowersは各ステップの根拠を開発者にガイドします。この協調的な内省は、提案されたソリューションに対するよりきめ細かな洞察を生み出し、Ultraplanの195行の出力と比較して、833行の計画によって裏付けられています。superpowersのより高い初期トークン使用量（約75kトークン）は、詳細で協調的な計画へのこの投資を反映しており、最終的に生成されたソリューションに対するより深い理解を促進します。

適切なAIコーディングアシスタントの選択は、手元のタスクと開発者の好むワークフローに完全に依存します。Ultraplanは、利便性とリモート実行が最優先される場合に優れています。以下のような場合に理想的です。

• 1通勤中や旅行中など、主要な開発マシンから離れている間に複雑なタスクを開始する場合。
• 2人間による介入が最小限で済む、標準化された明確な問題を委任する場合。
• 3後でレビューおよび修正する予定のコード生成を開始する場合。

逆に、superpowers は深いコンテキストと反復的な改善が求められるシナリオで真価を発揮します。このローカルファーストのプラグインは、以下のような場合に最適です。

• 1完全なローカルツールセットと直接的なリポジトリアクセスが不可欠な、複雑で微妙な問題に取り組む場合。
• 2インタラクティブで、対話型の計画プロセスを好む開発者。
• 3実装*前*に徹底的なテストケース生成を必要とするプロジェクト。これは superpowers の中核的な強みです。

私の主要なワークフローでは、superpowers が依然として主役であり、Claude Code とのインタラクションの約90%を占めています。Ultraplan の3つと比較して6つのより掘り下げた質問をする能力は、Ultraplan の195行に対して833行という、著しく詳細な計画につながります。この深い掘り下げは、ローカル制御と相まって、開発プロセスに対する比類ない支配感を提供します。superpowers についてさらに詳しく知りたい方は、プロジェクトの GitHub リポジトリ Superpowers for Claude Code をご覧ください。

Ultraplan の「fire and forget」モデルは、ハンズオフな委任には強力ですが、リモート実行と改訂サイクルにより、時間の経過とともに高いトークンコストが発生することがよくあります。デバッグ後でも、最初の Ultraplan の実行は私の使用量の33%を消費しました。これは superpowers の75.1kの生トークンと比較してです。コストの数値は複雑ですが、superpowers のローカル処理は、詳細な分析にはより効率的だと感じられることが多いです。

最終的に、どちらのツールも客観的に「優れている」わけではありません。単に異なる目的を果たします。Ultraplan は、自律的に動作する有能なアシスタントが必要な場合に最適な、クラウドネイティブAIコーディングへの魅力的な一端を提供します。しかし、superpowers は、多くの開発者が最も複雑な課題に対して切望する、きめ細かな制御とインタラクティブな深さを提供します。この選択により、開発者は自身の差し迫ったニーズと作業スタイルに最適なツールを選ぶことができます。

Ultraplan は、AI支援開発における大きな変化を示しており、リアルタイムの対話型パートナーを超えて、非同期の自律エージェントへと移行しています。これは単なる新機能ではなく、開発者がAIとどのように相互作用するかという根本的な再定義であり、複雑で時間のかかるタスクをバックグラウンドで実行させ、人間の認知負荷を解放します。

チームのワークフローと「勤務日」の定義そのものに対する深い影響を考えてみてください。開発者は、フィルムエミュレーション用に設計されたコマンドラインツールの完全なリリースパイプラインを構築するような複雑なタスクを、席を離れる前に委任できるようになりました。AIエージェントはその後、夜間や通勤中に自律的に作業し、レビュー用のほぼ完成したドラフトを提示することで、イテレーションサイクルを劇的に加速させます。

コードレビューは劇的に進化するでしょう。新しく書かれたコードのすべての行を精査する代わりに、エンジニアはAIが生成したソリューションの検証にますます焦点を当て、アーキテクチャの整合性、セキュリティ、組織のベストプラクティスへの準拠を確保します。これにより、レビューの範囲は基本的な実装の正確さから、より高レベルのデザインと戦略的監視へと移行します。

Ultraplan のような機能が開発プラットフォーム全体で標準になることを期待してください。Claude Code や同様のAIツールの将来のイテレーションは、CI/CDパイプラインとさらに深く統合され、計画と実装だけでなく、包括的なテスト、堅牢なデプロイ、継続的な監視も自動化するでしょう。これにより、AIの適用範囲は初期のコーディングをはるかに超えて拡大します。

これらの機能は、現在の CLI を超えて、ウェブベースの IDE や統合開発環境など、より多くのプラットフォームにも展開されます。通勤中にタブレットから複雑なリファクタリングや新機能の開発を開始し、AI agent が安全な cloud container 内で codebase を熱心に作業し、朝のレビューに備えている様子を想像してみてください。

これは単なる利便性の問題ではありません。開発が24時間体制で、常に稼働する未来を垣間見せています。AI agents は、エンジニアリングチームの永続的で常時稼働するメンバーとなり、継続的に貢献し、学習し、最適化します。非同期 AI 開発の到来は、前例のない生産性の未来を約束し、人間の開発者が創造性に集中できるようにします。

Claude Code Ultraplan とは何ですか？

これは、プロジェクト計画をローカルマシンからクラウド環境に移行させる研究プレビュー機能です。Claude が GitHub repo をクローンし、分析し、実装計画をリモートで生成することを可能にします。

Ultraplan は Superpowers plugin よりも優れていますか？

ユースケースによります。Ultraplan はリモートでの「設定したらあとはお任せ」タスクに優れている一方、Superpowers はより詳細で、ローカルで制御された、開発者との深いインタラクションを伴う計画体験を提供します。

Ultraplan はどのプロジェクトでも動作しますか？

現在、Ultraplan はプロジェクトが GitHub でホストされている必要があり、これによりリポジトリをクラウド環境にクローンして分析できます。Claude Code CLI を介してアクティブ化されます。

Ultraplan と Superpowers のトークン使用量はどのように比較されますか？

どちらもトークンを大量に消費する可能性があります。レビューされたテストでは、改訂版の Ultraplan はユーザーの制限の約33%を使用しましたが、完全な Superpowers プランはより多くの生トークンを使用しました。ただし、これはキャッシュによって相殺されます。