「Coding Plan」のモデルは Anthropic API 互換インターフェイスをサポートしており、Claude Code を使用して呼び出すことができます。
インストールと使用方法
手動インストール
macOS / Linux
Node.js (v18.0 以降) をインストールまたは更新します。
ターミナルで、以下のコマンドを実行して Claude Code をインストールします。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code以下のコマンドを実行してインストールを確認します。バージョン番号が表示された場合、インストールは成功しています。
claude --version
Windows
Windows で Claude Code を使用するには、WSL または Git for Windows をインストールします。その後、WSL または Git Bash で以下のコマンドを実行します。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code詳細については、「Windows インストールチュートリアル」をご参照ください。(公式 Claude Code ドキュメント内)
Qwen Code を使ったガイド付きインストール
Claude Code のインストールには Node.js 環境が必要です。手動インストールでは環境構成の問題が発生する可能性があります。このため、Qwen Code を使用してインストールおよび検証を一括で完了できます。
Qwen Code をインストールおよび構成します。
ターミナルで以下のコマンドを実行し、Qwen Code を起動します。
qwenQwen Code のダイアログボックスに、以下の指示を入力します。
macOS / Linux
Claude Code のインストールを支援してください。1. 前提条件:Node.js(v18.0 以降)がインストールされている必要があります。2. Node.js がインストール済みの場合、以下のコマンドを実行します:npm install -g @anthropic-ai/claude-code。インストール後に claude --version を実行し、インストールが正常に完了したかを確認します。Windows
Claude Code のインストールを支援してください。1. 前提条件:Node.js(v18.0 以降)および Git for Windows がインストールされている必要があります。未インストールの場合は、それらを自動でインストールしてください。2. 前提条件が満たされている場合、以下のコマンドを実行します:npm install -g @anthropic-ai/claude-code。インストール後に claude --version を実行し、インストールが正常に完了したかを確認します。インストールが完了するまで、Qwen Code によるコマンド実行を許可します。
/exit を入力して Qwen Code を終了します。
/exit
Claude Code における Coding Plan の構成
Claude Code で Coding Plan を使用するには、以下の情報を構成します:
ANTHROPIC_BASE_URL:値をhttps://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropicに設定します。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN:Coding Plan 専用の API キー に設定します。ANTHROPIC_MODEL:Coding Plan でサポートされる モデル を指定します。
macOS / Linux
構成ファイル
~/.claude/settings.jsonを作成して開きます。~はユーザーのホームディレクトリを表します。.claudeディレクトリが存在しない場合は、ターミナルでmkdir -p ~/.claudeコマンドを実行して作成します。nano ~/.claude/settings.json構成ファイルを編集します。YOUR_API_KEY を Coding Plan 専用の API キー に置き換えます。
{ "env": { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic", "ANTHROPIC_MODEL": "qwen3.5-plus" } }構成ファイルを保存します。変更を有効にするには、新しいターミナルを開いてください。
~/.claude.jsonファイルを編集または新規作成します。hasCompletedOnboardingフィールドの値をtrueに設定し、ファイルを保存します。{ "hasCompletedOnboarding": true }hasCompletedOnboardingフィールドは最上位レベルのフィールドであり、他のフィールド内にネストしてはいけません。このステップにより、Claude Code 起動時に「
Anthropic サービスに接続できません」というエラーが発生するのを防ぎます。
Windows
構成ファイル
C:\Users\YourUsername\.claude\settings.jsonを作成して開きます。CMD
ディレクトリを作成します。
if not exist "%USERPROFILE%\.claude" mkdir "%USERPROFILE%\.claude"ファイルを作成して開きます。
notepad "%USERPROFILE%\.claude\settings.json"
PowerShell
ディレクトリを作成します。
mkdir -Force $HOME\.claudeファイルを作成して開きます。
notepad $HOME\.claude\settings.json
構成ファイルを編集します。YOUR_API_KEY を Coding Plan 専用の API キー に置き換えます。
{ "env": { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic", "ANTHROPIC_MODEL": "qwen3.5-plus" } }構成ファイルを保存します。変更を有効にするには、新しいターミナルを開いてください。
C:\Users\YourUsername\.claude.jsonファイルを編集または新規作成します。hasCompletedOnboardingフィールドの値をtrueに設定し、ファイルを保存します。{ "hasCompletedOnboarding": true }
Claude Code の使用
ターミナルを開き、ご利用のプロジェクトのディレクトリに移動します。以下のコマンドを実行して Claude Code を起動します:
cd path/to/your_project claude起動後、Claude Code によるファイル実行を許可します。

/statusを入力して、モデル、ベース URL、API キーが正しく構成されているかを確認します。
Claude Code で会話を開始します。

モデルの切り替え
起動時の切り替え:ターミナルで
claude --model <model_name>コマンドを実行し、モデルを指定して Claude Code を起動します。例:claude --model qwen3-coder-next。セッション中の切り替え:ダイアログボックスで
/model <model_name>コマンドを入力してモデルを切り替えます。例:/model qwen3-coder-next。
よく使うコマンド
コマンド | 説明 | 例 |
/init | プロジェクトのルートディレクトリに CLAUDE.md ファイルを生成し、プロジェクト単位の指示およびコンテキストを定義します。 | /init |
/status | 現在のモデル、API キー、ベース URL およびその他の構成状態を表示します。 | /status |
/model <model_name> | モデルを切り替えます。 | /model qwen3-coder-next |
/clear | 会話履歴をクリアし、新しい会話を開始します。 | /clear |
/plan | コードを変更せずにソリューションの分析および議論を行う計画モードに入ります。 | /plan |
/compact | 会話履歴を圧縮してコンテキストウィンドウの空き容量を確保します。 | /compact |
/config | 構成メニューを開き、言語、テーマなどを設定します。 | /config |
その他のコマンドおよび使用方法の詳細については、「Claude Code の公式ドキュメント」をご参照ください。
機能の拡張
Claude Code は MCP および Skills を通じて機能を拡張でき、Web 検索を呼び出してリアルタイムの情報を取得したり、視覚理解 Skill を使用して画像コンテンツを分析したりすることができます。詳細については、「ベストプラクティス」をご参照ください。
Claude Code IDE 拡張機能の使用
Claude Code IDE 拡張機能は、VS Code、VS Code ベースの IDE(Cursor や Trae など)、JetBrains IDE(IntelliJ IDEA や PyCharm など)でサポートされています。
VS Code
まず、Claude Code における Coding Plan の構成を行います。Windows の場合は、WSL または Git for Windows のインストールも必要です。
VS Code を開き、拡張機能マーケットプレイスで
Claude Code for VS Codeを検索してインストールします。
インストール後、VS Code を再起動します。右上隅のアイコンをクリックして Claude Code を開き、会話を開始します。

会話中に Anthropic のログイン画面が表示された場合は、まだ Claude Code における Coding Plan の構成が完了していないことを意味します。まず構成を完了してください。

モデルを切り替えるには、ダイアログボックスで
/を入力し、[General config] を選択して設定ページに移動し、[Selected Model] リストから サポートされるモデル を選択し、新しいウィンドウで会話を開始します。
JetBrains
まず、Claude Code のインストール および Claude Code における Coding Plan の構成 を行います。
JetBrains IDE(IntelliJ IDEA や PyCharm など)を開き、拡張機能マーケットプレイスで
Claude Codeを検索してインストールします。
インストール後、IDE を再起動します。右上隅のアイコンをクリックして拡張機能を使用します。
/model <model_name>コマンドを使用してモデルを切り替えることができます。
会話中に
Not logged in. Please run /loginエラーが表示された場合は、まだ Claude Code における Coding Plan の構成が完了していないことを意味します。まず構成を完了してください。
エラーコード
詳細については、「よくあるエラーと解決方法」をご参照ください。
よくある質問
詳細については、「よくある質問」をご参照ください。
ベストプラクティス
1. コンテキストの管理
定期的にクリアする:古いコンテキストが新しいタスクに干渉することやトークンの浪費を防ぐため、定期的に
/clearを使用して会話をリセットします。積極的に圧縮する:Claude に主要な意思決定および変更されたファイルを要約させることでコアメモリを保持するために、
/compactコマンドを使用します。ファイルを明示的に指定する:質問をする際に、
@記号を使ってファイルを参照します(例:write a test for @auth.py)。これにより、モデルがプロジェクト全体を非効率にスキャンするのを防ぎます。サブエージェントを使用する:大規模なタスクでは、Claude にサブエージェントを起動させてタスクを実行させることができます。サブエージェントがタスクを完了すると、簡潔な結論を返すことで、メイン会話のコンテキスト空間を保護します。
2. コード化の前に計画する
計画モードを有効化する:複雑なタスクの前に、まずファイルを実際に変更せずにソリューションを分析します。
ショートカット:計画モードに入るには、
Shift + Tabを 2 回押します。プロンプト制約:プロンプトに明示的に「まず、詳細な実装計画を出力します。私が確認した後にのみファイルを変更してください」と記述します。
試行錯誤を減らす:コード変更を行う前に、ロジックが妥当であることを確認します。
3. コアプロジェクト知識の維持:CLAUDE.md の作成
重要な情報を含める:CLAUDE.md ファイルは各セッション開始時に自動的に読み込まれます。ビルドコマンド、コード仕様、ワークフローなどの一般的なルールを追加することを推奨します。
動的に維持する:内容は簡潔で読みやすいものに保ち、広く適用可能なグローバル規則のみを記録し、プロジェクトの進化に伴って新しいルールを継続的に追加します。
4. 機能の拡張:MCP および Skills
MCP: 外部サービスに接続するには、成熟した MCP サーバーをインストールします。たとえば、Web 検索 MCP を追加します。
スキル: スキルの説明を詳細に記述してください。Claude は、ツールの目的の定義に基づいてツールを呼び出すかどうかを判断します。たとえば、視覚理解スキルを追加することができます。
Skills と MCP の違い:Skills は Claude に「どうやるか」(ワークフロー知識)を教え、MCP は「それを実行するためのツール」(外部インターフェイス)を提供します。両者は補完関係にあり、Skills は外部インターフェイスを統合することもできます。
5. 自動化されたガードレール:フック
フックの使用: フックは、決定論的なルールであり、Claude ワークフローの特定のライフサイクルノード(例:PreToolUse を用いたツール使用前の検証)でローカルスクリプトを自動的に実行し、重要な検証または操作が常に実行されることを保証します。
構成方法:
インタラクティブな構成を行うには、
/hooksを実行します。.claude/settings.jsonを直接編集します。Claude に構成を書いてもらうこともできます。例:「すべてのファイル編集後に eslint を実行するフックを書いてください。」
6. 自己チェックループの構築
必須の検証:コードを変更した後は、関連するテストケース(例:
pytestやnpm test)を実行するよう Claude に要求します。成功基準の定義:例として、「変更が完了したら、コンパイルが成功することを確認し、
curlコマンドを実行して API の戻り値が 200 であることを検証してください。」というプロンプトを使用できます。視覚的フィードバック:フロントエンドの変更を行う際は、ブラウザのスクリーンショットを撮って UI 効果を確認するよう Claude に要求します。