テレサ・トーレスが語るノンテクニカルPMのためのClaude Code
プロダクトディスカバリーの専門家テレサ・トーレスが、コーディング経験なしでClaude Codeをタスク管理、リサーチ自動化、執筆にどのように活用しているかを明かす。
プロダクトマネージャーがClaude Codeを検討すべき理由
『継続的ディスカバリーの習慣』の著者として広く読まれているテレサ・トーレスが、How I AIのクレア・ボーにゲスト出演し、予想外のことを実証した。コーディング経験がほぼないプロダクトマネージャーが、Claude Codeをコーディング以外のすべてのことに対する主要な生産性ツールとして使用しているのだ。
ペアプログラミングをすべてのことに対して実践することについて: "I pair program now with everything I do, even if it's not programming. I pair task manage and I pair write and I pair everything." トーレスの洞察は、開発者がAIコーディングアシスタントと行うコラボレーティブモデルが、知識労働に直接転換するというものだ。
AIがあなたの仕事を見ることについて: "By moving my task management to Claude, now Claude sees my tasks and I can literally start my day and be like, 'Claude, what's on my to-do list that you can just do for me?'" 重要な変化は単にAIを使うことではなく、AIに実際の仕事の文脈を可視化させることだ。
データの移植性について: トーレスの旅はベンダーロックインへの不安から始まった。"As time went on, I just started to get really worried about how am I ever going to get my data out of Trello." Trelloからマークダウンファイルに移行し、Claude Codeを使用することで、彼女は自分のデータを完全に所有しながら、AI機能を得ることができた。
コンテキストアーキテクチャについて: "To do context well, it's not just that we have to document everything. We have to document everything in teeny-tiny files so that when we ask Claude to do a task, we can give Claude just the context it needs." これが重要な洞察だ。細粒度のコンテキストファイルは、モノリシックなドキュメンテーションを上回る。
怠惰なプロンプティングについて: トーレスは豊富なコンテキストライブラリを構築し、プロンプティングで「怠惰に」なることができた。彼女のビジネスプロフィール、執筆スタイルガイド、プロダクトドキュメンテーションにより、「Claude、ブログポストレビュー」と言うだけで、彼女の実際の目標に合わせたフィードバックを得ることができる。
PMをためにClaude Codeを実用的にする5つのワークフロー
- カスタムタスク管理 -
/todayスラッシュコマンドはマークダウンファイルから日次のToDoリストを生成し、Trelloボードをチェックして期限切れのアイテムを自動的に表示 - リサーチ自動化 - arXivとGoogle Scholarの日次検索、ダウンロードしたペーパーの夜間AI要約
- コンテキストライブラリ - ビジネスコンテキスト、個人情報、執筆スタイルガイドのインデックス付きフォルダで、タスクに基づいてClaudeが読み込む
- インテリジェント検索 - 記憶が曖昧でも、ノート全体で物を見つける:「新しいブログポスト明日」が「記事水曜日」を見つける
- 執筆パートナーシップ - 下書き中のリアルタイムリサーチ、セクションごとのフィードバック、タイプミスの修正—すべてClaudeが実際に彼女の代わりに書くことなく実現
AI拡張知識労働にとっての意味
トーレスは、多くのプロフェッショナルが発見している枠組みを述べている。問題は自動化対自分でやるかではなく、すべてのタスクに対して「自動化または拡張」かどうかということだ。彼女は意図的に執筆を続けることを選び、リサーチ要約の自動化を選ぶ。AIは彼女が楽しまないものを処理し、彼女は自分が楽しむものを保つ。
より深い洞察はアイデンティティと工芸についてだ。"I love to write. I don't want to automate writing." AI機能が拡大するにつれて、知識労働者は、どの部分が自分らのアイデンティティを定義しているか、どの部分が単に完了する必要があるかについて、意図的になることを学んでいる。


