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AIコーディング

本番デバッグを AI に任せる: データへの Skill と IAM、仮説の並列検証

問い合わせ調査を AI に任せるなら、(1) 人が見るのと同じ情報源（ログ・BigQuery レプリカ・Sentry など）へ Skill／CLI で届かせ、(2) 権限は Claude の deny リストではなくクラウド IAM＋人間用トークン隔離で絞り、(3) 複数 debugger と critic の Agent Teams で仮説を並列検証する。Dinii の実践。

@seltzer · 2026-11-06
#ai-coding#claude-code#デバッグ#セキュリティ#skills

解決する問題

  • AI がコードしか見えず、調査のたびに人がログと DB を代行する
  • --dangerously-skip-permissions と Bash の deny だけでは、rm の抜け道やスクリプト経由を止められない

やり方（要点）

1. 情報源を Skill にする

  • 例: bq / gcloud の使い方、よく使うテーブル、失敗しやすいクエリを Skill に書く
  • 本番 RDB を BigQuery にほぼリアルタイム複製し、読み取り専用の調査口にする
  • 個人情報はマスキングとテーブル権限で見せない

2. 権限は IAM で切る

  • AI 専用サービスアカウントを作り、読み取り（と必要な開発デプロイだけ）を付与
  • 起動時に impersonate したトークンだけを環境変数で渡す
  • 人間の ~/.config/gcloud は sandbox-exec（macOS）や bubblewrap（Linux）で読ませない

Claude Code の permissions.deny だけに頼らない（パターンマッチは原理的に抜けられる）。

3. /ultra-debug のような並列検証

  • 仮説を複数立て、debugger エージェントが独立に証拠を集める
  • critic が因果の飛躍を突く（「X の後に Y」は因果か、逆も真か、導入 PR はどれか）
  • 通常の subagent より Agent Teams の方が、指摘を受けたあとコンテキストを保ったまま再調査しやすい

注意点

  • 本番書き込みや破壊的なインフラ操作は IAM で最初から持たせない
  • ドメイン固有の前提は Skill に分け、汎用の検証プロンプトと混ぜすぎない

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出典

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