実装前にAIへ要件を「詰めさせる」——grillingという6問の実例
! この記事は連載「AIと作る、ひとりの開発OS」の一部です。単体で読めますが、全体像は noteのハブ記事 にまとめています。 前回までPhase1として、3体のAIエージェントを動かす仕組みそのものを書いてきた。ここからはPhase2、仕組みの外側——どう考えて判断しているか、という方法論の話に移る。 最初に書くのはgrillingというスキルだ。以前の記事で、これはGitHub（mattpocock/skills）から移植したものだと書いた。今回は出自の話ではなく、実際に使うと何が起きるかを、具体例で見せる。 grillingとは何か（おさらい） 実装前に、AIに要件を一問一...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AIに「鬼とは何か」を聞いたら、3体とも同じ答えにたどり着いた
このメディアの名前でもある「鬼」。Claudeの3世代（Opus 4.8 / Sonnet 5 / Haiku 4.5）に「鬼とは何か。1文で、詩的に答えて」とだけ頼みました。バラバラの言葉で返ってきた3つの答えが、なぜか同じ一点を指していた——AIの“発想の揃い方”が見える、短い実験の記録です。
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AI自動化は「エラーを出さずに止まる」— 自社で見つけた12件の実測と、発注時に決めておくこと
自動化はエラーを出して止まるとは限りません。処理は最後まで走り、ログにも完了と出て、数字が増えないことだけが唯一の兆候になります。株式会社TOEが自社で見つけた12件（発火率91%抜け、実行0通、翻訳が7%で停滞など）を型に整理し、発注時に契約で決めておくことをまとめました。
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AIが書いた文章の嘘の見つけ方 — 24本中23本が実在しない出典だった実測と、検証ツールが「0件」と報告し続けた理由
AIの誤りは誤字ではないので、読んだだけでは見抜けません。株式会社TOEは出典を確かめずに記事を作り、24本中23本が実在しない論文でした。さらに、それを防ぐために作った検証ツールが「実在しないもの0件」と報告し続け、実は確認できていたのは45件だけでした。検証を仕組みにするときの落とし穴を3つ挙げます。
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