何が起きたのか

2026年3月31日早朝、セキュリティ研究者のChaofan Shou氏がX（旧Twitter）に短い投稿をした。「Claude Codeのソースコードがnpmレジストリのマップファイル経由で流出しています」。この一文がきっかけとなり、Anthropicの看板AIコーディングツールの内部構造がすべて白日の下に晒されることになった。

原因はきわめて初歩的なミスだった。Claude Code バージョン2.1.88をnpmに公開する際、デバッグ用のソースマップファイル（cli.js.map）が誤って同梱されてしまった。このファイルはバンドル後の難読化コードを元のTypeScriptソースへと逆引きするためのもので、本来は公開パッケージから除外されるべきものだ。Anthropicが使用するBunランタイムはデフォルトでこのファイルを生成する。問題は、.npmignoreの設定でこれを排除し忘れたことにある。

ハーネスエンジニアリングとは何か

2024〜2025年にかけてAI業界で注目を集めた概念「ハーネスエンジニアリング（Harness Engineering）」。これは、強力だが制御が難しいAIモデルを、実用に耐えるシステムとして機能させるための工学的アプローチだ。

野馬をイメージするとわかりやすい。モデルそのものは圧倒的な能力を持つが、次に何をするか予測できない。ハーネスとは、その野馬に装着する馬具一式——手綱、鞍、方向盤——に相当する。具体的には、モデルが呼び出せるツール群、安全審査メカニズム、記憶システム、上下文管理など、AIの出力を安定・信頼・納品可能な形に変換するすべての仕組みを指す。

発見③ 記憶システム：autoDreamの詩的な設計

Claude Codeがユーザーの設定や癖を自動的に記憶する仕組みは、源码を見るまで想像以上に洗練された設計だった。コードには「コア記憶」と「ファイルインデックスによる記憶」という区分が存在し、グローバル記憶とプロジェクト記憶が明確に分離されている。

発見④ RAGではなくgrepを使う理由

AI開発の文脈では、コード検索といえばベクトルデータベース・Embedding・RAG（Retrieval-Augmented Generation）というキーワードが連想されがちだ。しかしClaude Codeが実際に使っているのは、最もシンプルなテキスト検索ツール「grep」だ。

その背景にある論理は単純だ。Anthropicは「モデルの能力は今後も向上し続ける」という前提のもと、検索パイプラインを複雑にするより、AIに自律的にコードを読み解かせる方が長期的に合理的だと判断している。システムを複雑にするほど維持コストが上がり、モデル改善の恩恵も受けにくくなる。シンプルさは戦略だ。

隠しイースターエッグ：仮想ペットシステム

ソースコードの中に、Anthropicのエンジニアたちが密かに「宠物」を飼っていた。未公開の仮想ペットシステムが完全な形で実装されていたのだ。

このシステムはまだ正式リリースされていない。またKAIROS（常時稼働モード）、ULTRAPLAN（30分リモートプランニング）、Buddyコンパニオンなど、複数の未公開機能がfeature flagsで隠れた状態で実装済みだ。コードベースは公開版より大幅に先行していた。