# Claude Code Self Generation Over API

> Use when Claude Code needs to generate or transform text data in bulk. Try self-generation before API calls on Max plan.

- Skill: `majiayu000/claude-code-self-generation-over-api` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds add majiayu000/claude-code-self-generation-over-api`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/majiayu000/claude-code-self-generation-over-api/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- License: MIT
- Author: majiayu000 (https://skillmd.com/u/majiayu000)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/majiayu000/claude-code-self-generation-over-api

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# Claude Code: 自身のLLM能力で直接生成する（APIより先に検討）

**Extracted:** 2026-02-11
**Context:** Claude Code（Maxプラン）でデータ生成・テキスト変換・構造化が必要な場面

## Problem

Claude Codeが大量データの生成・変換タスクに直面すると、以下の思考パターンに陥りやすい:

1. まず正規表現やヒューリスティクスでの機械的処理を試みる
2. 品質が不十分だと判明すると「外部API（Anthropic SDK等）を使いましょう」と提案する
3. **自分自身がLLMであり、セッション内で直接生成できることを見落とす**

これにより:
- 不要なAPI設定・コスト（従量課金）の発生
- 正規表現の限界に無駄に時間を費やす
- ユーザーが「Maxプラン内でできるのでは？」と指摘するまで気づかない

## Solution

データ生成・テキスト変換タスクでは、以下の優先順位で検討する:

### 判断フローチャート

```
タスク: 大量データの生成/変換/構造化
    │
    ├─ 機械的処理で十分か？（フォーマット変換、フィルタリング等）
    │   └─ YES → 正規表現/スクリプトで処理
    │
    ├─ LLMの理解力が必要か？（要約、再構成、品質判断等）
    │   └─ YES ─┐
    │            │
    │   ★ Step 1: まずClaude Code自身で数十件を試作する
    │            │  品質基準を確立し、プロンプトパターンを検証
    │            │
    │            ├─ 個人プロジェクト / 1回限り / Maxプラン
    │            │   └─ そのままClaude Codeでバッチ処理して完走
    │            │
    │            └─ チーム共有 / 再実行が必要 / CI/CD組み込み
    │                └─ 検証済みプロンプトをAPIスクリプトに移植
    │                   （プロンプトがコードとして残り、誰でも再実行可能）
    │
    └─ いきなりAPI呼び出しを提案しない
```

### 重要: 「まず自分で試す」フェーズを飛ばさない

APIスクリプト化が最終的に正しい場合でも、**先にClaude Code自身で試作する**ことで:
- 品質基準が具体的になる（手作りサンプルが増える）
- プロンプトパターンが検証済みの状態でスクリプトに移植できる
- 「個人で完走 or API化」の判断を実データに基づいて行える

### バッチ処理の実践パターン

1. **ヘルパースクリプト**: 入力データを読みやすいバッチファイルに分割
2. **品質基準**: 手作りサンプルを数件用意し、それを基準として全件に展開
3. **バッチサイズ**: 20-30件/バッチが目安（コンテキストウィンドウとの兼ね合い）
4. **検証**: 生成後にバリデーションスクリプトで品質チェック

## Example

```
# 悪い例（このセッションで実際に起きたこと）
User: 408問の構造化解説を生成したい
Claude:
  方針A: 正規表現改善（無料だが品質限界）  ← まずこれを提案
  方針B: Claude API呼び出し（$2-5）        ← 次にこれを提案
  方針C: ハイブリッド                       ← 折衷案
  # → Claude Code自身での生成を選択肢に含めていなかった

# 良い例
User: 408問の構造化解説を生成したい
Claude:
  手作りサンプル3問が高品質 → これはClaude Code自身が生成したもの
  → Maxプラン内で同じことを408問に拡大するのが最も合理的
  → バッチ処理（20問×21バッチ）で実行可能
```

## When to Use

以下の条件が揃ったとき、このパターンを適用する:

- **テキスト生成/変換/要約/構造化**のタスク（正規表現では品質不足）
- **ユーザーがMaxプラン**（またはClaude Codeの利用に追加コストがかからない契約）
- **バッチ処理可能**（各項目が独立しており、1件ずつ処理できる）
- **品質基準が明確**（手作りサンプルや期待出力の例がある）

## 個人 vs チーム: 使い分け

| | Claude Code 直接生成 | API スクリプト |
|---|---|---|
| **対象** | 個人・1回限り・プロトタイプ | チーム・再実行可能・プロダクション |
| **再現性** | 低い（会話の流れに依存） | 高い（プロンプトがコードとして残る） |
| **コスト** | Maxプラン定額内 | 従量課金 |
| **自動化** | 不可（手動バッチ） | CI/CD に組み込み可能 |

**ただしどちらの場合も、最初にClaude Codeで試作するフェーズを挟む。**

## Anti-patterns

- 単純なフォーマット変換（JSON→CSV等）にLLMを使う → スクリプトで十分
- 1万件以上の大量データ → コンテキストウィンドウの限界でAPI呼び出しのほうが効率的
- リアルタイム処理が必要 → APIのほうが適切
- **品質基準なしでいきなりAPI化** → まずClaude Codeで試作し、品質基準とプロンプトを確立すべき