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

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。

「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。

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。

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。

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。

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。

コンテナー内で動かす。
何かあっても影響は最小。

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。

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。

プロキシで防ぐのが楽か。

最終章「コンピューター」

「人間にしかできない仕事」

Claudの機能。
コンテキストエンジニアリングにおける選択・圧縮・分離になるか？
サブに依頼することで、余計な情報を持たなくて済む。

ホスト型⇒ハイパーバイザ⇒Docker⇒wasm⇒wasm cloud。