Claude Codeで
デバッグを効率化する実践テクニック
バグの原因特定に何時間もかけた経験はありませんか？ Claude Code を活用すれば、エラーログの解析・原因の推測・修正コードの生成まで一気に効率化できます。この記事では実践的なデバッグワークフローを紹介します。
この記事の対象者
- デバッグに時間がかかりがちな開発者
- Claude Code をデバッグに活用したい方
- テスト駆動開発に興味がある方
1. デバッグワークフロー全体像
Claude Code でのデバッグは以下のフローで進めます。
ポイントは、Claude Code にエラーメッセージだけでなく関連するコードやコンテキストも伝えることです。
2. エラーログ解析
エラーが発生したら、まずはエラーログ全体をClaude Code に渡しましょう。
Claude Code への指示例
以下のエラーを解析して、原因と修正方法を教えて:
Traceback (most recent call last):
File "views.py", line 42, in get_queryset
return Article.objects.filter(
classification__slug=self.kwargs["slug"]
)
KeyError: 'slug'エラーログは省略しない
トレースバック全体を渡すことで、Claude Code はコールスタックを辿って根本原因を正確に特定できます。「エラーが出ました」だけでは情報が足りません。
Claude Code はエラーの種類に応じて以下のように分析してくれます。
| エラー種別 | Claude Code の解析アプローチ |
|---|---|
| KeyError / AttributeError | 変数のスコープ・辞書のキーを確認 |
| ImportError | パッケージの有無・パスの確認 |
| TypeError | 引数の型・数の整合性を確認 |
| DatabaseError | マイグレーション状態・クエリを確認 |
3. 段階的デバッグ手法
複雑なバグは一度に解決しようとせず、段階的に絞り込みます。
Claude Code への指示例（段階的）
# Step 1: 問題の切り分け
この関数が期待通り動かない。まず入力値を確認するための
printデバッグを追加して。
# Step 2: 原因の特定
入力値は正しいことがわかった。次にDB クエリの結果を
確認するコードを追加して。
# Step 3: 修正
クエリのフィルタ条件が間違っていた。修正して。printデバッグの後始末
デバッグ用のprint文は必ず削除しましょう。Claude Code に「デバッグ用のprint文をすべて削除して」と指示すれば一括で処理できます。
4. テスト駆動デバッグ
バグを再現するテストを先に書き、そのテストが通るように修正する方法です。Claude Code との相性が非常に良いアプローチです。
Claude Code への指示例（テスト駆動）
# 1. バグを再現するテストを書いてもらう
記事のスラッグに日本語を含むとき404になるバグがある。
このバグを再現するテストを書いて。
# 2. テストが通るように修正してもらう
このテストが通るようにコードを修正して。
# 3. リグレッションテストも追加
英語スラッグが引き続き動くことを確認するテストも追加して。テストファーストのメリット
バグ再現テストがあれば、修正が正しいことを客観的に証明でき、同じバグの再発も防げます。Claude Code は「テストを書いて」と言うだけで適切なテストコードを生成してくれます。
5. よくあるパターンと対処法
パターン1: N+1クエリ問題
Claude Code への指示
この画面の表示が遅い。N+1クエリが発生していないか
確認して、select_related/prefetch_related で最適化して。パターン2: 非同期処理のバグ
Claude Code への指示
WebSocketの接続が不安定。以下のコードで
競合状態やリソースリークが起きていないか確認して。パターン3: 環境依存のバグ
Claude Code への指示
ローカルでは動くがDocker環境で動かない。
Dockerfile と docker-compose.yml を確認して
環境差異の原因を特定して。まとめ
- エラーログは省略せず全体をClaude Code に渡す
- 複雑なバグは段階的に絞り込む
- テスト駆動デバッグでバグ修正の品質を担保
- N+1・非同期・環境依存などパターン別に指示を出す
- デバッグ用コードの後始末も Claude Code に任せる