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AIと一緒に整理した株式投資ルールを自動判定できるようにするために、Claude Codeでのバイブコーディングを前提としたモノレポ構成を設計しました。ディレクトリ構造や役割分担、ルールの管理方法まで、実際にAIと相談しながら決めた内容をまとめています。

Claude Codeの精度に影響する「コンテキスト」とは何かを解説。LLMのコンテキスト長の仕組みから、情報が増えることで起きる精度低下の理由までを整理し、コンテキストの正しい理解に役立つ内容をまとめました。

バイブコーディングを進めるにあたり、関連する機能を一つの環境で管理するためにモノレポを採用することにした。Claude CodeのBest Practicesで重要とされるコンテキスト管理の観点から、モノレポの本来のメリットとAIコーディングにおける価値を整理してみました。

バイブコーディングのためのツールとしてClaude Codeを使ってみることにしました。Claude CodeのBest Practicesをもとに、AIコーディングで重要となるポイントを整理しました。自己検証、調査・設計・実装の分離、具体的なプロンプト設計、コンテキスト管理など、実装を任せるための基本を調べてみました。

AIと相談して作った投資ルールを、実際に運用するには手作業では限界がありました。そこで今回は、ルールをそのまま形にするために「バイブコーディング」を使い、AIにコーディングさせて投資を効率化する挑戦を始めます。AIに“考えさせる”から“作らせる”へ。バイブコーディングについて紹介します。

AIを日常に取り入れる実験として、実際に投資を始める前に「迷わず判断するためのルール」を作りました。目標は元本300万円を10倍。成長株の中期投資、損切り-12%のリスク管理、カップウィズハンドルの売買条件を、記録として整理しています。

株式投資の売買ルールをAIと一緒に考えてみました。「カップウィズハンドル×トレンドフォロー」で完全ルール化。指数と個別の上昇トレンドを条件に、ハンドル高値（Pivot）上抜け＋出来高増でエントリー。損切り-12%、+20%で半分利確、残りはトレーリング-12%でルール化しました。

AIと共に、投資戦略のリスク管理について整理しました。 ベンジャミン・グレアムの『賢明なる投資家』の思想を土台に、資産管理・ポジションサイズ・損失コントロールの観点からAIに戦略を推論させ、自身の中期投資におけるリスク管理を具体化しました。今回は、その「守り」の設計プロセスをまとめます。

300万円を元手に、AIと一緒に株式投資の戦略を設計。成長株投資型を軸に、銘柄選定基準やリスク管理を整理しました。AIを活用した中期投資の始め方と、実際に考えたプロセスを記録します。

AIを使って株式投資で本当に勝てるのか？資本金300万円でリアル検証をスタート。会社員の私が、感覚トレードから脱却し、AIを“道具”として投資判断に組み込む挑戦を記録します。