AI
作成日時:2024-08-01以前
更新日時:2025-07-22
BOSCARによるプロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングとは? 16種類の手法を記述例とともに解説 - ログミーTech
色々なプロンプト手法があるが、結局は人間相手に適切に質問をするように、
プロンプトを書くのが一番効果的なように思えてきた。
それならば人間相手で使われるフレームワークを使用すればよい。
BOSCARフレームワークを使ったプロンプトがよいと考える。
背景(B)と目的(O)を告げ、対象(S)を明確にする。
制約(C)と前提(A)を与え、成果物(R)を明示する。
成果物は、「期待すること」とも読める。
INVEST/SMARTもいいのでは。
特に完了条件の明示。
AIへの正しい指示とは
「正しい指示」とは何か。
プラグマティズムが求められる。
人間の「正しい」が誤っていた場合、AIの出力は正しくなくなってしまう。
構築するシステムや導入対象の業務のあるべき「正しい」状態を明確にするスキルが求められる。
「正しい」とは文脈に依存する。または社会の合意によって形成される。
プロンプトを発行する際に、文脈などの情報を含めないと、AIは「正しい」を明確に出来ない。
それ故に「正しい」の定義は人間側が担保しなければならないか。
伝える力
A「エンジニアが学ぶべき言語は何ですか」
B「日本語」
というネタがあるが、ネタではないと考えるようになった。
相手がAIにしろ、人間にしろ、意図が伝わらなければ上手くいかない。
まともな日本語(自然言語)を書けるようにならなければならない。
特にコンテキストエンジニアリングに関しては顕著だと思う。
契約
ソースコードなどに生成AIを用いて作成されたものが含まれる場合。
顧客と同意を取っておく。
著作権に対する認識合わせ。
AIを使った圧縮技術
もうある。
どうやって完全に同一の内容を復元できるか。
完全さを求めなければそれでいいか。
AI機能付きカメラ
昨今のAI補正付きカメラでは、文字がゆがんだりすることもあるらしい。
その場合の法的価値はどうなるか。
Agentic Coding
コンテナー内で動かす。
何かあっても影響は最小。
仕様駆動開発
Kiroで出てきた概念。
つまりいつも通りの開発じゃん。
設計書とイコールのコードができるのは素敵だが。
AIが人間に近づくにつれ、AIを使用したコーディングの手法も
これまで人間がやってきたものと同様なものに近づいてきていると感じる。
参照透過性
ふと思った。
同じプロンプトに対し、同じレスポンスを返せるようにできるか?
キャッシュしておいてベクトル的に近しければ、そのキャッシュを返すといいか。
セマンティックキャッシュ、ベクトルキャッシュ。
内部でRAGを使っていれば、難しくなりそう。
プロンプトインジェクション
プロキシで防ぐのが楽か。
その他
- 無料だとGeminiが一番リクエストを投げられる
- A2A(Agent-to-Agent)どうなった
会社の業務で個人的にAIにやってほしいこと
- 顧客と認識を揃えるためのモック作成
- チケットやプルリクの作成
- クソコードのリファクタリング
- リファクタリング用のテストケース作成
- コードレビュー
- 設計書起こし
ステップごとの実行
Claude Code 版 Orchestrator で複雑なタスクをステップ実行する
思考の整理学
最終章「コンピューター」
「人間にしかできない仕事」
- 対人間の領域
- 創造的な仕事
概念への名づけは脳内インデックスの付与行為
仮想化
ホスト型⇒ハイパーバイザ⇒Docker⇒wasm⇒wasm cloud。
- ホスト型:ホストOS上の仮想化ソフト上に仮想OS
- ハイパーバイザ:ハイパーバイザ上に仮想OS
- Docker:コンテナーエンジンの上にコンテナー
WASMを実行するためのランタイム、wasmCloudがCNCFのサンドボックスに | Think IT(シンクイット)