AI向けに英語＋小分割＋リンクで最適化するほど、人間が全体像を掴むレビュー経路は細る気がします。合意形成だけはAI要約に頼らず人が読む版を残す想定ですか？
AIは解読が得意、だからドキュメントは人間用じゃなくAIフレンドリーに小さく分割、リンクで繋ぐっていう発想が良い
分割すれば更新が漏れる。大きすぎると読むのに時間がかかってトークンで毟られる。ローカルLLMがもっと性能があがって富豪的に解決できるようになるといいな。
AI時代の設計書は、人間が読むためにAIで量産する文書ではなく、AIが実装・検証・更新するために、人間が構造と優先度を設計する知識ネットワークという論。LLM-wiki 的世界。人はこのネットワークからAI経由で情報を得る
“仕様書をAIチューンするskill /テンプレートは今までの物より大分少ない内容 / 1つ1つの文書は小さく / 文書の間にリンクを一杯作成 /スクリプトでビルドするとインデックス等はJSONL形式で書き出す -> DuckDBで扱いやすい”
AI開発のボトルネックをAPIクレジットとトークン最適化として整理し、Spec Compiler SkillでAI向け仕様書を実装。
AIネイティブ時代の設計書を考える | フューチャー技術ブログ
AI向けに英語＋小分割＋リンクで最適化するほど、人間が全体像を掴むレビュー経路は細る気がします。合意形成だけはAI要約に頼らず人が読む版を残す想定ですか？
AIは解読が得意、だからドキュメントは人間用じゃなくAIフレンドリーに小さく分割、リンクで繋ぐっていう発想が良い
分割すれば更新が漏れる。大きすぎると読むのに時間がかかってトークンで毟られる。ローカルLLMがもっと性能があがって富豪的に解決できるようになるといいな。
AI時代の設計書は、人間が読むためにAIで量産する文書ではなく、AIが実装・検証・更新するために、人間が構造と優先度を設計する知識ネットワークという論。LLM-wiki 的世界。人はこのネットワークからAI経由で情報を得る
“仕様書をAIチューンするskill /テンプレートは今までの物より大分少ない内容 / 1つ1つの文書は小さく / 文書の間にリンクを一杯作成 /スクリプトでビルドするとインデックス等はJSONL形式で書き出す -> DuckDBで扱いやすい”
AI開発のボトルネックをAPIクレジットとトークン最適化として整理し、Spec Compiler SkillでAI向け仕様書を実装。