04 Claude Code統合 — fast-jev-compactionの導入と公式compaction機能

Claude CodeにJevを組み込む公開実装「fast-jev-compaction」の導入手順と、 2026-09に公式ドキュメント化されたAPIレベルのcompaction機能との対比を扱います。

fast-jev-compaction とは

tamaratran/fast-jev-compaction（MIT）は、Claude Codeの標準圧縮（要約方式）を、Jevによる削除方式に置き換えるプラグインです。要約せず捨てるので、要約による情報の欠落が起きません（仕組みは5層ハーネス理論の第2層）。

導入手順

方法1: npmライブラリとして

npm install fast-jev-compaction
export TYPESAFE_API_KEY=...

方法2: Claude Codeプラグインとして

~/.claude/settings.json に CLAUDE_CODE_ENABLE_FUNCTION_HOOKS: "1" とAPIキーを設定
claude plugin marketplace add tamaratran/fast-jev-compaction
claude plugin install fast-jev-compaction@fast-jev-compaction

⚠ 前提条件 機能フックはClaude Codeの早期アクセス機能で、Claude Code 2.1.274 以上が必要です（README記載）。

仕組み（READMEベース）

要約は行わず削除のみ。tool_use と tool_result を tool_use_id で対応付けて評価
会話全体（ツール結果は短い注記に置換）をJevへの状態として送り、トークン上限に段階的に圧縮
呼び出しごとに2つの質問（呼び出しを残すか／結果を原文のまま残すか）をバッチ分割して並行実行
判定は3択: 両方保持 / 呼び出しのみ保持＋結果を先頭300文字に短縮 / 両方削除
ユーザー・アシスタントのテキストは常に原文のまま順序も維持

設定項目（デフォルト値）

設定	デフォルト	意味
`keepThreshold`	0.5	この確率以上なら保持と判定
`preserveRecentMessages`	6	直近メッセージは無条件保持
`truncateHeadChars`	300	短縮時の先頭残し文字数
`maxStateTokens`	25,000	Jevへ渡す状態の上限（文字数ベース推定）
`maxRequestTokens`	30,000	1リクエストの上限
`goal`	直近3件のユーザープロンプト	圧縮の判断基準となる目標

Limitations（README公式）

削除候補はツール呼び出しと結果のみ。テキストメッセージは状態内でしか短縮されない
トークン数は文字数ベースの推定で、トークナイザー不使用
確率はリクエスト単位の較正值であり、削除の保証ではない
状態上限に近い履歴では、少数の質問ごとに1リクエストが発生（全状態を毎回再送）

⚠ READMEは実運用を推奨していない場面もある コミュニティの移植版には「実運用には推奨しない・実証実験として扱ってほしい」という注意書きが付いているものがあります。削除した情報が後から必要になる可能性は残ります（ただし「アシスタントは常にツールを再実行できる」ことが設計上の安全網です）。

Anthropic公式のcompaction機能との対比（2026-09）

2026-09-22時点で、Anthropic公式ドキュメントにAPIレベルのcompaction機能が一式揃いました。これはJevを使わない、モデル自身による要約方式です:

	fast-jev-compaction（Jev方式）	Anthropic公式compaction（API機能）
方式	Jevが各ツール結果を「残す/短縮/捨てる」判定	モデルが要約した`compaction`ブロックで履歴を置換
情報欠落	残すものは原文のまま（欠落なし）	要約なので落とす（閾値・保持ターン数で調整）
速度・コスト	判定は0.1秒台・判定コストほぼゼロ（主張）	通常のモデル呼び出しと同程度
種類	1種（プラグイン）	自動（threshold）・オンデマンド・バックグラウンド・keep-recent-turns・thinking-blocks保持の5種
成熟度	発表直後・独立検証なし	公式機能・ドキュメント完備

どちらを選ぶか

要約で情報が落ちて同じ失敗を繰り返した経験がある → Jev方式（削除方式）が候補
公式サポートと安定性を優先 → 公式compaction機能（threshold等の調整可能）
まだどちらも試さない → まず効果測定の章の通り、現状のコンテキスト内訳を測定するのが最初の一手です