Terraform planの変更内容をClaude Codeで分類する際の運用術。初期プロンプトは必ず外れるという前提に立ち、誤分類を記録・学習させてプロンプトを継続的に改善するフィードバックループの構築方法について解説する。
Claude Code の分類器を運用しながら精度を上げる — 誤分類ログを次のプロンプトに還元する設計
編集メモ: AIモデルの分類精度は運用後の誤分類ログをプロンプトへ即座に還元するフィードバックループを構築することで、継続的に最適化できる。