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タグ「prompt-engineering」に分類された、合計 12 件の記事を掲載しています。
AI生成コードがもたらす技術的負債：品質と保守性を保つ予防策
AIエージェントが生成するコードは新たな技術的負債を生むリスクがあります。本記事では、その兆候と特性を解き明かし、プロンプトの工夫、厳格なレビュー、テスト・監視による継続的な品質維持戦略を解説。AIと人が共創し、健全なコードベースを築く実践ガイドです。
AIエージェントの本番運用：コストと速度を最適化する実践テクニック
AIエージェントの本番運用で高まるコストや応答遅延の課題を解決。モデル選択、プロンプト最適化、ストリーミング、キャッシュ、並列処理、継続的監視など、費用対効果を最大化する実践テクニックを具体的に解説します。
AIエージェントの思考を解き明かす：推論プロセス可視化とデバッグ戦略
AIエージェントの「なぜ？」を解明。確率的挙動のエージェントの思考がブラックボックス化する問題に対し、LangSmithなどのツール活用やプロンプト設計で推論プロセスを可視化する実践的なデバッグ戦略を解説します。
LLMエージェントの幻覚をテストで検出する、CI/CD組み込みチェックリスト
LLMの確率的な出力をどう検証するか。セマンティック検証・事実性スコアリング・パターンマッチングの三層構造と、GitHub ActionsでのCI自動化の実装例を解説します。
LLMエージェントのタイムアウト対策：層ごとの設計と回復メカニズム
LLMエージェントの長時間実行タスクにおけるタイムアウト問題を、グローバル・ステップ・ツール呼び出しの3層構造で整理し、チェックポイントとプロンプト設計による実装パターンを解説します。
LLMエージェントの「思い込み判断」をプロンプト設計で防ぐ
ハルシネーション、コンテキスト無視、過信による誤判断。エージェントの思い込みを実装レベルで軽減するプロンプト設計と検証ステップの具体的手法。
LLMの文脈長制限を実装で回避する：2つの戦略と使い分け
チャットとドキュメント分析で避けられない文脈長制限。スライディングウィンドウと段階的サマリーを実装レベルで解説し、シーン別の選択基準を示します。
LLM生成コードをCI/CDで自動検証する実装パターン
LLM生成コードを本番環境に流す前に検証すべき3層と、GitHub Actionsでの実装例。静的解析・セキュリティスキャン・カスタムルール・ステージング環境での動的テストを組み合わせた品質管理フィルタの設計方法。
LLM出力をTypeScriptで型安全に：Zodスキーマバリデーション実装パターン
Claude APIのJSON出力は本番で欠落や型違いが発生します。TypeScriptの型チェックだけでは不十分。Zodを使ったランタイムバリデーションと、リトライ戦略の実装パターンを解説。
エージェント型LLMアプリのテスト戦略：再現性と品質を両立させる
エージェント型LLMアプリの非決定性に対応するテスト設計を解説。temperature制御、サンプリングテスト、セマンティックアサーションなど、実践的なアプローチを紹介します。