フェーズ2: 調査

目的

実装に必要な情報を網羅的に収集し、既存コードの構造・依存関係・制約を把握する。車輪の再発明を防ぎ、既存のパターンとの一貫性を確保する。

Before / After

Before: 従来のやり方

• 手動でファイルを開いてコードを理解
• 関連するドキュメントを探して個別に読む
• 影響範囲の見落としで後から手戻り
• 「こんな機能が既にあった」と実装後に発覚

After: ツール活用後

• AIエージェントがコードベース全体を瞬時にマッピング
• 依存関係・影響範囲が自動で可視化
• 外部ドキュメントの検索と要約が自動化
• GitHub リポジトリ検索で既存の実装例を即座に発見

レベル別アプローチ

Beginner

Claude Code の基本ツールでコードベースを調査する。

# ファイル検索
Claude Code > src/ ディレクトリの構造を教えて
              Glob ツールで src/**/*.ts を検索

# コード内容検索
Claude Code > 認証関連のコードを全て見つけて
              Grep ツールで "auth" を検索

# LSP によるコードインテリジェンス
Claude Code > この関数の定義場所を教えて
              LSP ツールで goto definition を実行

# Web 検索でドキュメント確認
Claude Code > React 19 の Server Components の仕様を調べて
              WebSearch ツールで最新ドキュメントを検索

手順:

1. Glob でディレクトリ構造を把握
2. Grep で関連コードを検索
3. Read で重要ファイルの内容を確認
4. WebSearch で外部ドキュメントを参照

Intermediate

Superpowers の systematic-debugging の調査フェーズと OMC の explore エージェントを活用。

# OMC: explore エージェント（高速なコードベース検索）
> このコードベースで認証がどう実装されているか調べて
# explore エージェント（haiku）が高速にマッピング

# OMC: external-context（外部ドキュメントの読み込み）
/oh-my-claudecode:external-context
> Next.js App Router のドキュメントを読み込んで

# Superpowers: systematic-debugging の調査手法
# Root Cause Investigation の証拠収集パターンを調査に応用
# エラー読み取り → 再現 → 変更確認 → データフロートレース

# OMC: document-specialist エージェント
> Supabase の RLS ポリシーの書き方を調べて
# リポジトリの docs を優先し、見つからなければ Web にフォールバック

手順:

1. OMC explore エージェントでコードベース全体を高速マッピング
2. OMC document-specialist でフレームワーク/API のドキュメントを検索
3. Superpowers の調査パターンで体系的に証拠を収集
4. Context7 MCP で最新のライブラリドキュメントを取得

Advanced

OMC の並列調査と ECC の search-first で多角的にリサーチ。

# ECC: search-first（リサーチファースト開発）
/search-first
> この機能を実装する前に、既存の解決策を調査して
# GitHub リポジトリ検索 → パッケージレジストリ確認 → ドキュメント参照

# OMC: ultrawork（最大並列で調査）
ulw 調査タスクを並列実行して:
1. 認証フローの既存実装を確認
2. データベーススキーマの依存関係をマッピング
3. 外部APIの仕様を確認
4. テストカバレッジの現状を分析

# ECC: documentation-lookup スキル
> Stripe API の Payment Intent の仕様を調べて

# OMC: sciomc（データ分析・統計的推論）
/oh-my-claudecode:sciomc
> パフォーマンスメトリクスからボトルネックを特定して

手順:

1. ECC search-first で既存の解決策を横断検索
2. OMC ultrawork で複数の調査タスクを並列実行
3. OMC scientist エージェントでデータ分析
4. Context7 MCP でライブラリの最新ドキュメントを取得
5. 調査結果を OMC notepad / project memory に永続化

利用可能なコマンド・スキル

Claude Code 単体 {data-tool="claude-code"}

ツール	説明
Glob	パターンマッチングでファイル検索
Grep	正規表現でファイル内容検索
Read	ファイル読み込み
WebSearch	Web 検索（ドメインフィルタ付き）
WebFetch	指定URLのコンテンツ取得
LSP	コードインテリジェンス（定義ジャンプ・参照検索）
/add-dir	追加ディレクトリをセッションに含める

Superpowers {data-tool="superpowers"}

スキル	説明
systematic-debugging	Root Cause Investigation の証拠収集手法を調査に応用
brainstorming	スコープ评估（マルチサブシステムの分解）
using-git-worktrees	調査用の独立環境作成

OMC {data-tool="omc"}

スキル / エージェント	説明
explore エージェント	haiku で高速なコードベースマッピング
document-specialist エージェント	SDK/API ドキュメント検索（リポジトリ優先）
scientist エージェント	データ分析・統計的推論
/external-context	外部ドキュメントの読み込み
/sciomc	科学・研究ワークフロー
ultrawork	最大並列で独立した調査タスクを実行
/trace	証拠駆動のトレース

ECC {data-tool="ecc"}

スキル / コマンド	説明
/search-first	実装前のリサーチファーストワークフロー
/documentation-lookup	API リファレンスの検索
/debug	デバッグワークフロー
/learn	セッション中のパターン抽出
iterative-retrieval スキル	段階的なコンテキスト精製

ベストプラクティス

1. 実装前に既存コードを確認する -- ECC の search-first は「実装前に既存の解決策を調べる」をワークフロー化している。手動でのコード検索を省略しない
2. 調査結果をメモリに永続化 -- OMC notepad の priority セクション（500字以内、常にロード）に重要な調査結果を記録する。セッション終了後も参照可能
3. 並列で効率化 -- 独立した調査タスクは OMC ultrawork か Superpowers dispatching-parallel-agents で並列実行する
4. 公式ドキュメントを優先 -- OMC document-specialist は「リポジトリの docs を優先し、Web にフォールバック」する順序を自動化している
5. LSP を活用 -- Claude Code の LSP 統合で、定義ジャンプ・参照検索・診断を活用し、手動でのファイル検索を減らす

よくある罠

調査不足で実装開始

「大体わかった」で実装を始めると、既存のパターンとの不整合や、既にある機能の再実装が発生する。ECC の /search-first はこれを防止するためのもの。

外部ドキュメントのバージョン不一致

WebSearch で見つけたドキュメントが古いバージョンの可能性がある。Context7 MCP や OMC document-specialist は最新ドキュメントの取得を自動化する。

調査結果がセッション間で失われる

調査で得た知見を CLAUDE.md や project memory に保存しないと、次回のセッションで同じ調査を繰り返すことになる。OMC notepad や ECC continuous-learning で永続化する。

影響範囲の見落とし

Grep でキーワード検索だけでは、間接的な依存関係を見落とす。LSP の find references や goto definition で、呼び出し元まで含めて影響範囲を確認する。

並列調査の結果統合を忘れる

OMC ultrawork で並列調査を実行した後、結果の統合・矛盾の解消を忘れがち。調査完了後には必ず結果の統合レビューを行う。