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マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20251208

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 関連リンク うちのAIがやらかしまして ─ Claude Codeの暴走を防ぐCLAUDE.md運用術 この記事では、AIエージェント「Claude Code」との協働で起こりがちな「うっかりミス」や「意図しない挙動」を防ぎ、より効果的にAIを使いこなすための具体的な運用術が紹介されています。特に、新人エンジニアの皆さんがAIツールを実務で使う際のヒントが満載です。 まず、実際にあったAIの「やらかし」事例が二つ挙げられています。 コードレビューでの誤ったコメント: 「コードレビューを確認して」という指示に対し、AIが「確認して対応する」と解釈し、レビュアーに意図しないコメントを投稿してしまったケースです。原因は、人間側の指示が曖昧だったことでした。Pull Requestに不要なファイルが混入: 作業指示とは関係ない一時的なバックアップファイルが、AIがgit add -A（全ての変更ファイルをステージングに追加するコマンド）を実行した際に、そのままPull Requestにコミットされてしまったケースです。これもAIに任せきりで、最終確認を怠ったことが原因でした。 これらの経験から、筆者は同じミスを繰り返さないための対策をまとめました。その中心となるのが、AIエージェントの振る舞いを定義する「CLAUDE.md」というファイルを使った運用術です。 「CLAUDE.md」を活用した対策のポイント: 曖昧な指示の確認を促す: 指示が不明確な場合、AIが勝手に判断して進めるのではなく、「この指示は具体的にどうすれば良いですか？」と質問を返すようにCLAUDE.mdに設定を追加しました。これにより、人間とAIの間の認識のズレを防ぎます。意図しない挙動の振り返り: AIが期待と異なる動きをした場合、その原因をAI自身に分析させ、再発防止策を提案させます。そして、その対話で得られた教訓をCLAUDE.mdに追記し、AIが次に同じ状況に遭遇した際に適切に対応できるように学習させます。コミット前の最終確認の徹底: 上記の振り返りから、Pull Requestに不要なファイルが混入しないよう、コミット前に以下のコマンドでステージングされているファイルを確認する手順をCLAUDE.mdに明記しました。 git status: 現在の変更状況を確認git diff --cached --name-only: ステージングされているファイルの名前だけを確認し、意図しないファイルが含まれていないかをチェック AIエージェントは非常に強力なツールですが、最初から完璧に動くわけではありません。私たち人間がAIに適切な指示を出し、その挙動を注意深く確認し、時には対話を通じて「成長」を促すことが大切です。AIを単なる道具ではなく、共に成長するパートナーとして捉え、積極的に関わっていくことで、開発効率を大きく向上させることができるでしょう。新人エンジニアの皆さんも、ぜひAIとの協働を楽しんでみてください。 引用元: https://tech.findy.co.jp/entry/2025/12/06/070000 Titans + MIRAS: Helping AI have long-term memory 現在のAIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）の基盤である「Transformer」は、入力の中から重要な部分に注目する「アテンション（注意機構）」で革新をもたらしました。しかし、処理する情報の長さが長くなると計算コストが急増し、文書全体を理解したり、ゲノム解析のような非常に長い文脈を扱うのが苦手という課題がありました。 この課題に対し、従来の「リカレントニューラルネットワーク（RNN）」や「状態空間モデル（SSM）」である「Mamba-2」などは、情報を固定サイズに圧縮して効率化を図りました。しかし、これでは超長文の豊かな情報を十分に捉えきれない限界がありました。 Google Researchが発表した「Titans」と「MIRAS」は、この長期記憶の課題を解決する新しいアプローチです。「Titans」はRNNの速度とTransformerの精度を組み合わせた具体的なAIアーキテクチャ（ツール）で、「MIRAS」はこれらのアプローチを一般化するための理論的枠組み（設計図）です。両者は、AIモデルが実行中に新しい情報を学習し、長期的に記憶する「実行時記憶」の能力を大きく向上させます。 特にTitansは、人間の脳が短期記憶と長期記憶を分けているように、情報を要約しつつ重要な文脈を失わない「深層ニューラルネットワーク」を長期記憶モジュール...
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