クロードコード50万行のコード漏えいが完全に整理され、AI Agentの真のカーネルは何ですか？

51.2 万行のコード、1906 ファイル、59.8 MB のソースマップ。3 月 31 日未明、Solayer Labs の Chaofan Shou は、Anthropic のフラッグシップ製品である Claude Code が完全なソースコードを公共の npm レジストリに公開していることを発見しました。数時間のうちに、そのコードは GitHub にミラーリングされ、フォーク数が 4.1 万を突破しました。

Anthropic にとってこれは初めての過ちではありません。2025 年 2 月、Claude Code が最初にリリースされた際、同様のソースマップの漏洩が一度起こりました。そのバージョン番号は v2.1.88 で、漏洩の原因は同じでした。Bun ビルドツールはデフォルトでソースマップを生成するため、.npmignore にこのファイルが漏れていました。

ほとんどの報道は漏洩されたEaster Eggについてであり、バーチャルペットシステムや、Claude が匿名でオープンソースプロジェクトにコミットするための「スパイモード」などがあります。しかし、真に解明すべき問題は、同じ Claude モデルが、Web バージョンと Claude Code の間でなぜ大きく異なるのかですか？51.2 万行のコードは具体的に何をしているのでしょうか？

モデルは氷山の一角にすぎない

答えはコード構造に隠されています。GitHub コミュニティによる漏洩ソースコードのリバースエンジニアリングによると、51.2 万行の TypeScript コードの中で、直接 AI モデルを呼び出すインターフェースコードは約 8000 行しかなく、総量の 1.6% を占めています。

残りの 98.4% は何をしているのでしょうか？最も大きな2つのモジュールはクエリエンジン（4.6 万行）とツールシステム（2.9 万行）です。クエリエンジンは LLM API の呼び出し、ストリーム出力、キャッシュ調整、およびマルチターン会話の管理を処理しています。ツールシステムは、約 40 の組み込みツールと 50 のスラッシュコマンドを定義し、各ツールには独自のアクセス権があり、プラグインライクなアーキテクチャを形成しています。

さらに、2.5 万行の端末 UI レンダリングコード（5594 行に及ぶ print.ts というファイルがあり、1 つの関数が 3167 行にまたがっています）、2 万行のセキュリティとアクセス制御（23 の Bash セキュリティチェックと 18 の非表示 Zsh 組み込みコマンドを含む）、および 1.8 万行のマルチプロキシ調整システムもあります。

機械学習研究者のSebastian Raschka は、漏洩したコードを分析した結果、Claude Code が同じモデルのWeb版よりも優れている理由は、モデル自体ではなく、モデルを中心に構築されたソフトウェアフレームワークにあると指摘しています。リポジトリコンテキストの読み込み、専用ツールのスケジューリング、キャッシュ戦略、およびサブプロキシ連携などが含まれます。彼はさらに、同様のエンジニアリングアーキテクチャをDeepSeekやKimiなどの他のモデルに適用すれば、同様のプログラミングパフォーマンスの向上が得られるとさえ考えています。

直感的比較は、この差を理解するのに役立ちます。 ChatGPT または Claude のウェブバージョンに質問を入力すると、モデルが処理を行い回答を返します。対話が終了すると何も残りません。しかし、Claude Codeのアプローチはまったく異なります。起動時には、最初にプロジェクトファイルを読み込み、コードベースの構造を理解し、前回「テストでデータベースのモックを使用しないでください」といったお好みを覚えます。それは、ターミナルでコマンドを直接実行したり、ファイルを編集したり、テストを実行したりすることができ、複雑なタスクに遭遇すると、それらを複数のサブタスクに分割し、異なるサブエージェントに並行して処理させることができます。言い換えれば、WebバージョンのAIは質疑応答ウィンドウであり、Claude Codeはあなたのコンピュータに住む共同作業者です。

誰かがこのアーキテクチャをオペレーティングシステムと比喩しました：42個の組み込みツールはシステムコールに相当し、権限システムはユーザー管理に相当し、MCPプロトコルはデバイスドライバに相当し、サブエージェントの配置はプロセススケジューリングに相当します。各ツールは工場出荷時に「安全で書き込み可能」であるとデフォルトでマークされていますが、開発者が積極的にそのツールが安全であると宣言しない限り、それは変わります。ファイルを編集するツールは、そのファイルを読んだかどうかを強制的に確認し、読んでいない場合は変更できないようになっています。これは、いくつかのツールが外部コーディネータといくつかのツールがモデルに接続されているチャットボットではなく、LLMをカーネルとし、完全なセキュリティメカニズムを備えた実行環境であるということです。

これは1つのことを意味します：AI製品の競争上の壁は、モデル層にあるのではなく、エンジニアリング層にあるかもしれないということです。

キャッシュミスの都度、コストが10倍になる

リークしたコードには、promptCacheBreakDetection.ts というファイルがあり、これにより、プロンプトキャッシュの失効を引き起こす可能性のある14種類のベクトルが追跡されます。なぜAnthropicのエンジニアがキャッシュミスを防ぐためにここまで多くの労力を費やしたのでしょうか？

Anthropicの公式価格表を見れば理解できます。たとえば、Claude Opus 4.6の場合、標準入力価格は100万トークンあたり5ドルですが、キャッシュヒットの場合、読み取り価格はわずか0.5ドルで、90%安くなります。逆に言えば、キャッシュミスごとに推論コストが10倍になります。

これは、リークしたコードに多くの見かけ上の「過剰設計」のアーキテクチャ上の決定がある理由を説明しています。Claude Codeは起動時に現在のgitブランチ、最新のコミット履歴、CLAUDE.mdファイルをコンテキストとして読み込み、これらの静的なコンテンツがグローバルにキャッシュされ、動的なコンテンツは境界マーキングによって区切られ、各対話が以前のコンテキストを再処理しないようにします。コードには、sticky latchesと呼ばれるメカニズムもあり、モード切替が確立済みのキャッシュを破壊しないようにします。サブエージェントは、親プロセスのキャッシュを再利用するように設計されており、それぞれが独自のコンテキストウィンドウを再構築していません。

ここには展開する価値のある詳細があります。AI プログラミングツールを使用したことがある方は皆、対話が長くなるほど AI の応答が遅くなることを知っています。なぜなら、各対話のラウンドで以前の履歴をモデルに再送信する必要があるからです。通常の方法は古いメッセージを削除して空間を解放することですが、問題は、どのメッセージを削除してもキャッシュの連続性が壊れ、結果として全体の対話履歴を再処理する必要があり、遅延とコストが同時に急増します。

リークしたコードには cache_edits というメカニズムが存在し、この方法はメッセージを実際に削除せず、代わりに古いメッセージに「スキップ」フラグを付けることです。モデルはこれらのメッセージを見ることができませんが、キャッシュの連続性は壊れません。これにより、数時間にわたる長い対話の後、数百の古いメッセージをクリアした後でも、次のラウンドの応答速度はほぼ最初のラウンドと同じくらい速くなります。一般ユーザーにとって、これが「なぜClaude Codeは無限に長い対話をサポートし、遅くならないのか」の基本的な答えです。

リークした内部モニタリングデータによると（autoCompact.ts のコードコメントから、2026 年 3 月 10 日の日付で注釈が付けられています）、自動圧縮の失敗上限を導入する前、Claude Code は約 25 万回の API 呼び出しを毎日無駄にしていました。50回以上の連続した圧縮失敗が1279のユーザーセッションで発生し、最も深刻なセッションでは連続して3272回の失敗が発生しました。修正策は、MAX_CONSECUTIVE_AUTOCOMPACT_FAILURES = 3 の制限を追加するだけでした。

したがって、AI 製品にとって、モデル推論コストが最も高いレイヤーではないかもしれません。その代わりに、キャッシュ管理の失敗が最も重要かもしれません。

44個のスイッチ、同じ方向を指す

リークしたコードには、44個のfeature flags（すでにコンパイルされた機能スイッチ）が隠されており、まだ外部に公開されていません。コミュニティの分析によると、これらのフラグは機能領域に応じて5つのカテゴリに分けられ、最も密集しているのは「自律エージェント」カテゴリ（12個）で、KAIROS というシステムを指しています。

KAIROS はソースコードで150回以上参照されており、それは常駐バックグラウンドデーモンモードです。Claude Code は、あなたがアクティブに呼び出す時だけでなく、常にバックグラウンドで実行されるエージェントとなり、継続的に監視、記録し、適切なタイミングで自動的にアクションを起こします。前提条件として、ユーザーをブロックする可能性のあるアクションはすべて延期されるため、ユーザーを15秒以上ブロックする操作は実行されません。

KAIROS には終端フォーカス検知機能も組み込まれています。コードには terminalFocus フィールドがあり、ユーザーが端末ウィンドウを見ているかどうかをリアルタイムで検出します。ブラウザや他のアプリに切り替えた場合、エージェントはあなたが「不在」であると判断し、自律モードに切り替わり、タスクを自動的に実行し、コードを直接送信し、確認を待たずに進みます。端末に戻ると、エージェントはすぐに協調モードに戻ります：まず、したことを報告し、次にあなたの意見を求めます。自立度は固定されておらず、あなたの注意に応じてリアルタイムで変動します。これは、AIツールが持っていた長い間のジレンマを解決しています：完全に自律的なAIは信頼できず、完全に受動的なAIは効率が低すぎます。KAIROS の選択は、ユーザーの注意に応じてAIの主体性がダイナミックに調整されるようにし、あなたがそれを見つめているときは素直に従い、離れると自分で作業を行うというものです。

KAIROS のもう1つのサブシステムは autoDream と呼ばれ、5つのセッションが蓄積されるか 24時間が経過すると、エージェントはバックグラウンドで「反省」プロセスを開始し、4段階に分かれます。まず、既存のメモリをスキャンし、現在理解している内容を把握します。次に、会話ログから新しい知識を抽出します。その後、新しい知識と古い知識を統合し、矛盾を修正し、重複を除去します。最後に、索引を簡素化し、時代遅れのエントリを削除します。このデザインは、認知科学のメモリ強化理論を参考にしています。人は睡眠中に昼間の記憶を整理しますが、KAIROS はユーザーが離れたときにプロジェクトのコンテキストを整理します。一般ユーザーにとって、これは Claude Code を使用すればするほど、プロジェクトをより正確に理解し、単に「言ったことを覚えている」だけでなく、ということを意味します。

2番目のカテゴリは「蒸留とセキュリティ」（8つのフラグ）です。その中で最も注目すべきは fake_tools メカニズムであり、4つの条件が同時に満たされる場合（コンパイル時のフラグがオン、CLIエントリがアクティブ、第一者APIを使用、GrowthBookリモートスイッチがtrueの場合）、Claude Code はAPIリクエストに偽のツール定義を注入します。これは、録画されたAPIトラフィックを汚染し、競合製品モデルのトレーニングに使用される可能性のあるデータセットを意図しています。これは、AI武器競争の中で新しい防御形態であり、コピーを防ぐのではなく、間違った情報をコピーさせることを目的としています。

さらに、コードには Capybara モデルのコードネーム（スタンダード版、高速版、ミリオンコンテキストウィンドウ版の3つのレベルに分かれています）も登場し、コミュニティでは、Claude 5 シリーズの内部コードネームとして広く憶測されています。

イースターエッグ：51.2万行のコードの中には電子ペットが隠されています

すべての重要なエンジニアリングアーキテクチャやセキュリティメカニズムの間に、Anthropic のエンジニアたちは BUDDY という内部コードネームの完全な仮想ペットシステムをこっそりと構築しました。

リークされたコードとコミュニティ分析によると、BUDDY はアスキーアートのバブルとして、ユーザーの入力フィールドの横に現れるデジタルペットです。18 種類の生物種を持っており（カワウソ、イモリ、キノコ、幽霊、ドラゴン、Pebblecrab、Dustbunny、Mossfrog などのオリジナル生物を含む）、レアリティによって一般（60%）、レア（25%）、希少（10%）、エピック（4%）、伝説（1%）の 5 つのレベルに分かれています。各種には「輝くバリアント」もあり、最も希少な Shiny Legendary Nebulynx の出現確率は 1 万分の 1 です。

各 BUDDY には、デバッグ、忍耐、カオス、叡智、スナークの 5 つの属性があります。それらは帽子をかぶることもでき、王冠、帽子、プロペラ帽、ハロ、ウィザード帽などの選択肢があり、ミニアヒルのようなものすらあります。ユーザー ID のハッシュ値が孵化されるペットを決定し、Claude はその名前と性格を生成します。

リークされたロードマップによると、BUDDY は 4 月 1 日から 7 日までの間、内部テストを開始し、5 月には正式にローンチされ、最初は Anthropic の社員から始まります。

合計 51.2 万行のコードのうち、98.4% がハードコアエンジニアリングに費やされていますが、最後に誰かが時間を割いて、プロペラ帽を被る蝾螈を作りました。おそらく、それがリークされた中で最も人間味のあるコード行だと言えます。

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