生成AI

AIっぽい文章の原因｜「同じ語尾を続けるな」が裏目に出た

AIに記事を書かせ、「同じ語尾を続けない」文体ルールを守らせたら、語尾を散らすための体言止めと常体が多い記事で4割ありました。下書き3本の文末を数えて分かった原因と、ルールの書き直し方、判定スクリプトの記録です。

画像生成のプロンプトに自分の売れ筋と市場の売れ筋を混ぜて渡したら、生成が自分寄りに偏る構造でした。出どころで枠を分けて比率をコードに守らせ、ヒントも分けた記録です。

10月5日〜11日の生成AIの動き。Claude Haiku 5.5、Coworkのクラウド化、ChatGPTのGPT-6とIntelligent UI、Geminiの無料枠の変更まで出典つきで振り返ります。

Claude Codeのサブエージェントが、サイトの作法に合わせてユーザーのメールアドレスを外部へ送りました。指示に加えてPreToolUseのhookで止め、誤検知を実際の呼び出し417件で確かめた記録です。

Claude Code のサブエージェントの使用量を実行記録で集計すると、98% は入力でした。Sonnet に替えても約 5% 減にとどまり、CLAUDE.md から読まれる変更履歴が全入力の約 4 割を占めていました。

コンテキストウィンドウが埋まる前に、それまでの会話を要約へ置き換えて作業を続ける仕組みです。Claude Code と各社 API での動き方と、要約で消えるものを公式ドキュメントで確かめました。

複数のAIエージェントに仕事を分けるマルチエージェントの仕組みを、単一エージェントとの違い、性能とトークンコストの関係、向かない仕事の見分け方まで一次情報で確かめました。

SLM（小規模言語モデル）は手元の機器で動く大きさの言語モデルです。Phi-3やGemma 4を例に、小さくても使える理由、向いている仕事、知識の量や込み入った計画での弱点が分かります。

AIがスクリーンショットを見て、マウスとキーボードでPCを動かすのがコンピューターユースです。操作が1回ずつ進む流れ、APIやブラウザ自動化との違い、遅さや誤クリック、画面の文字による乗っ取りといった落とし穴が分かります。

AIがコードの多くを書くと、テックリードの品質保証は「全部読む」から「確かめる仕組みと承認の線を設計する」へ移ります。DORAの調査とGitHub・Claude Codeの公式情報を根拠に要点を整理。