$ man context-wiki/co-work-sessions

コワークセッションは、共有リポジトリを参照する Claude Code のインスタンスです。すべてのチームメンバーが同じコンテキストを取得します：CLAUDE.md のルール、スキル、データファイル、ボイスシステム。AIはセッション開始時にプレイブックを読み込みます。単に保存するだけでなく、実行します。

従来のチームドキュメントは腐敗します。6ヶ月前に書かれた Confluence ページ。誰も更新しない Notion wiki。バージョンが競合する Google Docs。コワークフォルダは異なります。なぜならドキュメントがそのまま自動化だからです。見込み客の調査方法を記述するスキルファイルが、同時にその調査を実行します。エンリッチメントを説明するワークフローが、同時にエンリッチメントを実行します。

パターン

以下を含むフォルダを用意します：CLAUDE.md（チームルール、ボイス、ガードレール）、scripts/（エンリッチメント、スコアリング、キャンペーン自動化）、skills/（リサーチ、アウトリーチ、パイプラインレビュー）、data/（ターゲットアカウント、エンリッチメント結果）。

新しいSDRが参加。フォルダで Claude Code を開く。「Acme社をアウトバウンド用にリサーチして」と言う。エージェントがリサーチスキルを実行します - Exa インテリジェンスを取得し、Apollo でエンリッチメントし、Attio の履歴を確認し、ブリーフを作成します。SDRはオンボーディングドキュメントを一つも読む前に、成果物を出しています。

これが能動的プレイブックモデルです。リポジトリがオンボーディングそのものです。コンテキストはハンドオフファイルを通じてセッション間で蓄積されます。すべてのセッションが前回の上に構築されます。

プロのコツ

受動的ドキュメント：「見込み客を調査するには、LinkedIn を確認し、資金調達を調べ、BuiltWith でテックスタックを確認し、Google Docs にまとめる。」

能動的プレイブック：Claude Code が読み取り、実行するスキルファイル。ブラウザで LinkedIn を確認し、Exa から資金調達情報を取得し、API経由で BuiltWith を照会し、リサーチフォルダにサマリーを書き込みます。同じワークフロー。一方は人間がステップに従う必要があります。もう一方は人間が「この会社をリサーチして」と言うだけです。

組織内のすべての受動的ドキュメントが変換の候補です。ステップを特定し、スキルファイルとして記述し、テストし、共有フォルダにデプロイする。ドキュメントが自動化になります。何をすべきか知っていることと、実際にやることの間のギャップがゼロになります。