写経してエラーと格闘する中で育った、他人のコードの違和感に気づく「暗黙知」。AIに頼めば一瞬でコードも修正も手に入る今、その感覚はどう身につくのか。ChatGPT（Maple）との対話で、手触りがないまま進むことの3つのリスクを整理し、AIとのやり取り自体で育つ新しい勘所と、AIを使うほど価値が上がる「リアルの経験」について考えました。

▼10/27【Zoom開催】ノンプロ研オープンラボ「なぜ社内でAIは『全然使われない』のか？頑張らなくても、みんなの行動につながるインストラクションの技術」

https://peatix.com/event/5225077

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AIに修正を頼んだのに古いルールのまま動く「モグラ叩き」は、AIが目の前の作業を優先して同じ処理をコピペ増殖させることで起こります。GitClear社の調査が示す、AI普及後のコピペ急増と片付け作業の激減を紹介しつつ、設計の第3原則「DRY原則」を解説。見た目ではなく知識の重複を避ける考え方と、AIに業務知識の正本を守らせる2つの作法をお伝えします。

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AIに指示を重ねるうちにコードがツギハギになるのは、AIが人間のように暗黙知で前提を補えないからです。チャットが長くなるほど初期の前提は埋もれ、言葉・ルール・置き場所の一貫性が崩れていきます。設計の第2原則「意図の明示」として、コードの中での命名と、コードの外に置く「1枚の設計メモ」の5項目、メモをAIに守らせる2つの習慣を解説します。

▼10/27【Zoom開催】ノンプロ研オープンラボ「なぜ社内でAIは『全然使われない』のか？頑張らなくても、みんなの行動につながるインストラクションの技術」

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