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AIコーディングでガバナンス設計のレビューが甘くなる落とし穴
AIコーディングツールが生成する権限管理コードには、動作はするがガバナンス上危険な設計が混入しがちです。確認方法と対策手順を整理しました。
Claude Code の /loop コマンドを自動売買に使う前に確認すべき落とし穴
Claude Codeのループ実行機能を使う前に確認すべき、検証基準の不在という落とし穴と具体的な対策手順を整理しました。
Cursor・Claude Codeのsystem prompt流出集は業務利用してよいか
Cursor・Claude Codeなどのsystem prompt流出集GitHubリポジトリを、業務で参考にしてよいか判断する4つの軸と使い分けを整理しました。
AIコーディングエージェントが「交渉できないゲートキーパー」になる落とし穴
YouTubeのアルゴリズムが「交渉不能なゲートキーパー」だという指摘から、AIコーディングエージェント運用時の落とし穴と確認・対策手順を整理しました。
AIコーディングエージェントが埋め込みデバイス開発で見落とすCPU負荷問題
AIコーディングエージェントが提案するReact風のUI設計が、Garmin等の組み込み環境でCPU負荷過大を招く落とし穴と、確認方法・対策パターンを整理しました。
Cursor・Claude Codeが400行の余計な差分を出す原因と対策
CursorやClaude Codeが依頼範囲を超えた差分を出す原因を分解し、.agentsディレクトリの設計から具体的なルール設定手順まで解説します。
Laravel 13、AI駆動開発でのアップグレード判断基準を整理する
Laravel 13への移行を、AI駆動開発の文脈で判断するための軸を整理。属性構文・型付きconfig・Cache::touch()の実務的な確認ポイントを解説します。
GPT-4o-mini構造化出力とWebSocket、複数AIロール管理はどちらを選ぶか
複数AIペルソナを扱う法廷シミュレーター事例から、会話履歴管理・構造化出力・リアルタイム同期の設計判断を整理しました。
故人の会話履歴をLLMに学習させるサービス、開発者が見落とすリスクとは
故人の会話データを学習させるAIチャットボットで起きる誤生成の仕組みと、開発者が取れる具体的な対策手順を整理しました。
AIチャットボットの安全対策が招く『過剰拒否』問題とIatroBenchの検証結果
AIの安全対策が招く『過剰拒否』の実害をIatroBench論文の数値から読み解き、自社プロダクトの確認手順と対策を整理しました。
仕様駆動AIコーディングとHTMXで作るマルチプレイヤーゲーム
仕様書をもとにClaudeに実装させる「仕様駆動開発」を実践したDjango+HTMXのゲームアプリ。フロントエンドフレームワーク不使用の設計思想と、複数型チェッカーを用いた型安全性の追求を技術的に解説する。
LLMエージェントの出力を「UIイベント」として設計する発想
LLMの返答を「感情ビート」付きのイベントとして設計し、アバターUIを駆動するGhost Vesselの実装から、構造化出力をUIイベントとして扱う設計パターンを読み解きます。