コンテキスト肥大化ループとは、Unityクライアント環境におけるSDD活用事例 ── アンチパターンとその改善 で名付けられたアンチパターンであり、大きな仕様と複雑なワークフローが AI コーディングエージェントの振る舞いの精度を下げ、その振る舞いをさらにコンテキストを積み増すことで正そうとすると、いっそう悪化するというものである。同記事はこれを負のループとして説明している。すでにウィンドウの大半を占めるコンテキストが頻繁な コンパクション（コンパクション）を引き起こし、コンパクションによってエージェントがワークフローの手順を取りこぼし、取りこぼした手順のたびにルールやメモリを追加して対処し、その追加されたコンテキストがコンパクションをより早く呼び戻す。
用法
同記事の例は、Unity の画面遷移ライブラリに対して 仕様駆動開発（仕様駆動開発）を試みた事例から来ている。その単一の仕様 — design.md だけで 5,200 行 — は、作業を始める前から標準のコンテキストウィンドウの 73% を占め、自動コンパクション用に予約された領域を含めると 90% 近くに達しており、さらにプロジェクトのルール、CLAUDE.md、git 操作がこれに上乗せされた。コンパクションが頻繁に走るなか、エージェントはテストの実行を飛ばし、途中でタスクの完了を宣言した。そのたびにワークフローを直すよう指示することで、CLAUDE.md、メモリ、ルールが膨らんでいった。著者は、クラスを組み合わせる層での実装とテストの品質の低下、介入なしに完了したワークフローの割合の低下、そして並列作業の上限を報告している。
同記事は二つの原因 — 大きな単一の仕様と、実装ワークフローの過度な拡張 — を挙げ、後続のプロジェクトでこのループを断ち切ったものを説明している。すなわち、作業を技術的な境界に沿ってより小さな仕様に分割し、一つの仕様セットがウィンドウの約 17% に収まるようにしたこと、そして常駐するコンテキストを短い主要ルールのセットにとどめ、ワークフローの詳細は必要に応じて読み込むようにしたことである。