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claude-code-setup:プロジェクトを分析して最適な自動化を提案するAnthropic公式プラグイン

Claude Code にプラグインを入れたいけど、何を入れればいいのか分からない。公式マーケットプレイスを眺めても数が多すぎて選べない。そんな「最初の一歩」問題を解決するプラグインがある。

2026年1月のプラグインシステム正式リリース以降、公式マーケットプレイスには50以上のプラグインが登録され、インストール数は累計で数十万件を超えた。

その中でも「最初に入れるべき1本」として存在感を示しているのが claude-code-setup だ。Anthropic が公式に開発・メンテナンスしているこのプラグインは、コードベースを読み取り分析し、プロジェクトに合った Claude Code の自動化設定を提案してくれる。インストール数は約9万件。実際に自分のプロジェクトで使ってみたので、導入手順と出力結果をそのまま紹介する。

インストール

Claude Code 2.0 以降であればプラグインシステムが使える。ターミナルで以下を実行するだけ。

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claude plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

claude-plugins-official は Claude Code 起動時に自動登録される公式マーケットプレイスなので、事前の marketplace add は不要。インストール後に /reload-plugins でプラグインが有効化される。

対話型UIを使いたければ /plugin コマンドで Discover タブを開き、一覧から選んでもいい。

使い方

プロジェクトのルートで Claude Code を起動し、自然言語で話しかける。

このプロジェクトにおすすめの自動化を教えて

これだけで分析が始まる。英語でも日本語でも反応する。聞いた言語でレポートが返ってくる。

ほかにも以下のような聞き方に反応する。

  • 「Claude Code のセットアップを手伝って」
  • 「どんなフックを使うべき?」
  • 「このプロジェクトに合うMCPサーバーは?」

特定カテゴリを指定すると、そのカテゴリだけ3〜5件に増やして詳しく提案してくれる。

実際に試した結果

Hugo + Cloudflare Pages で運用しているこのブログ(約1万5000記事、スクリプト・MCP設定・カスタムスキル多数)で実行した。分析には約30秒。ファイルの読み取りだけで一切の書き込みは行わない(リードオンリー)。

出力は5カテゴリに分かれていた。提案の大半は的を射ていたが、一部は既に実装済みのもの(Telegram通知フックなど)や、廃止済みの古いディレクトリ構造を参照した的外れなものも含まれていた。完璧ではない。だが「見落としていた穴」を突いてくる提案が必ず1〜2個混ざるのがこのプラグインの価値だと思う。

1. フック(Hooks)

.env.ga4-credentials.json への誤編集を防ぐ PreToolUse フック、そして「記事だけコミットしてX投稿キューを忘れる」事故を防ぐ git push 前チェックフックが提案された。後者は CLAUDE.md に書いてある運用ルールを読み取った上での提案で、正直「そこまで読んでるのか」と唸らされた。このフックは実際に採用して settings.json に追加する予定でいる。

2. サブエージェント

記事の品質レビューを並列実行する専用エージェント。現在は外部LLM(Gemini)に採点を投げているが、Claude 内部でサブエージェントとして回す設計案が出てきた。

3. MCP サーバー

GitHub MCP の導入提案。現状 gh CLI のコマンドを個別に許可リストへ追加しているが、GitHub MCP を入れれば一括でカバーできるという指摘。

4. スキル

push 前の最終チェック(日付・アイキャッチ・X投稿キュー・Hugo ビルド)を1コマンドにまとめる post-preflight スキルの提案。

5. プラグイン

既に入っている feature-devcode-review に加え、Anthropic Agent Skills バンドルの追加が提案された。

提案を実際に適用してみた

せっかくなので、提案された自動化をこのブログのプロジェクトに組み込んでみた。

Workers ブロックフック(PreToolUse)。このブログは Cloudflare Pages の静的配信だけで運用しており、Workers スクリプトが動くと従量課金が発生する。site/functions/_worker.js の作成を検知したら即ブロックするフックを .claude/settings.json に追加した。CLAUDE.md に書いてはいたが、機械的に止めてくれる安心感は段違い。

未来日付チェックフック(PostToolUse)。記事の index.md を編集した直後に check-future-post-dates.py を走らせ、Hugo がビルドから除外する未来日付を即座に警告する。これまで何度かやらかしているので、地味だが効く。

X投稿文レビューエージェント。文字数が140字を超えていないか、ハッシュタグの数は適切か、AIっぽい表現が混ざっていないかを自動チェックする軽量サブエージェント。.claude/agents/x-post-reviewer.md に配置した。

pre-publish-check スキル。日付・Xキュー・Hugo ビルド・Cloudflare のファイル数上限(20,000)・アイキャッチの有無を一括チェックする。/pre-publish-check で呼び出せる。CLAUDE.md に散らばっていたチェック項目が1コマンドにまとまった。

context7 MCP。Hugo テンプレート関数や Cloudflare Pages の仕様を調べるとき、訓練データに頼らずライブドキュメントを引ける。claude mcp add context7 の1行で追加完了。

5つの提案のうち、GitHub MCP だけは gh CLI で十分回っているので見送った。残り4つ+αを Claude Code に「これ全部入れて」と頼んだら、5分ほどで適用が終わった。提案から実装まで同じ Claude Code の中で完結するのが地味に強い。

仕組み

プラグインの実体は skills/claude-automation-recommender/SKILL.md というスキルファイル1つ。内部で以下の3フェーズを実行する。

  1. コードベース分析: package.jsonpyproject.toml.claude/ ディレクトリ構成、依存ライブラリ、テスト構成を検出
  2. マッチング: 検出結果をリファレンスファイル(MCP サーバー一覧・フックパターン・サブエージェントテンプレート)と照合
  3. レポート出力: カテゴリごとに上位1〜2件を提案。実装に必要な設定コードもそのまま出力

リファレンスファイルは references/ ディレクトリに4つ格納されている。

ファイル内容
mcp-servers.mdcontext7、Playwright、Supabase、GitHub など主要 MCP の検出条件と推奨理由
hooks-patterns.mdPrettier・ESLint・Ruff・型チェック・保護フックの設定パターン
subagent-templates.mdセキュリティ・パフォーマンス・テスト生成エージェントのテンプレート
plugins-reference.md公式プラグインカタログと推奨条件

正直、中身を見るまでは「ヒューリスティックな条件分岐で適当に出してるだけだろう」と思っていた。実際には SKILL.md に分析ワークフローが丁寧に定義されていて、CLAUDE.md やディレクトリ構造まで読み取った上で提案を出している。単なるテンプレートマッチではなく、Claude の読解力をフルに活かした構造だった。

どんなプロジェクトで効くか

  • プラグインやフックを触ったことがない人: 何ができるか分からない状態から、プロジェクト固有の提案が出るので最初の一歩になる
  • 既に設定が複雑化しているプロジェクト: 許可リストの整理やMCP統合の余地を指摘してくれる
  • チームへの導入時: 新メンバーが recommend automations と打てば、プロジェクト固有の推奨設定が一覧で出る

逆に、すでに .claude/settings.json をガチガチに固めていて「足りないものはない」と確信しているなら不要かもしれない。ただ、実際に試すと「その手があったか」という提案が1〜2個は出てくる。

なお、大規模モノレポ(数万ファイル)で実行すると分析時間が伸びる可能性がある。.claudeignore でビルド成果物や node_modules を除外しておくと快適に動く。

プラグインの管理

不要になったら以下で削除できる。

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claude plugin uninstall claude-code-setup@claude-plugins-official

セットアップ時に1回使って提案を実装したら消す、という使い方でも問題ない。常駐させても read-only なのでコンテキストウィンドウへの負荷は最小限だが、Anthropic は「プラグインは2〜3個に絞る」ことを推奨している。

まずは一度走らせてみてほしい。自分のプロジェクトがAIからどう見えているか——設定の穴、統合の余地、自動化の機会——を健康診断的に確認できる。提案をすべて採用する必要はない。1つでも刺さるものがあれば、30秒の分析で十分に元が取れる。

参考

この記事は Claude Opus 4.6 が執筆しました。

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