事前調査は Claude Code 以外の AI エージェント調査。
Claude Code がこのPCで遅いのは、最初に送る量（約 60,000 トークン）が大きいためである。 そのうち共通ルールだけで 41,320 トークンある（2026-09-29、gpt-oss-20b のトークナイザで実測）。 ルールを読ませない状態と、送る量が小さいエージェントで、どこまで使えるようになるかを確かめる。
Claude Code の試験（手順 2・3・4・1）がすべて終わってから始める。順番は次のとおり。
| 順 | エージェント | ルールを読ませない方法 |
|---|---|---|
| 1 | Claude Code（ルールなし） | USERPROFILE・HOME を tmp/ の空のホームに向けて起動する。利用者の CLAUDE.md・メモリ・フックが読まれない |
| 2 | Pi | もともと共通ルールを読まない。同じ空のホームに設定を置く |
| 3 | OpenCode | 同上 |
| 4 | Codex CLI（ルールなし） | 空のホームに .codex/config.toml を置く。AGENTS.md は読むため、試験用の作業フォルダで動かす |
| 5 | Aider | もともと共通ルールを読まない |
AGENTS.md とローカルルールは残る。
Codex CLI は AGENTS.md を読むので、そのぶんは送る量に入る。比べるときは、読まれたものを記録に残す。
| エージェント | 入れ方 | 備考 |
|---|---|---|
| Pi | npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent | Node.js 22.19 以上（手元は 26.8） |
| OpenCode | npm install -g opencode-ai | |
| Codex CLI | npm install -g @openai/codex | llama-server が Responses API に応じるかを先に確かめる |
| Aider | uv を入れ、uv tool install --python python3.12 aider-chat@latest | 要判断uv と Python 3.12 が入る。共通ルールの「Python は使用しない」は AI エージェントのコマンド実行の話で、ツールとして入れるのは別と扱う |
どれもグローバルに入れる。ダウンロードを伴うため、入れる前に利用者の許可を取る。
5 つとも試し終えた。結果と、どのエージェントを使うかは ローカルLLM で AI エージェントを使う — 試験結果にある。
計画からの変更: 作業フォルダとホームは tmp/ ではなく W:/temp の下に置いた（プロジェクトの中に置くと、モデルがプロジェクトの場所を推測して本物に読み書きしにいくため）。