そのAI開発、ハルシネーションに耐えられる？ ― 何も知らずに開発すると、気づかないまま壊れていく

AI校正ツールを使うと文章を過剰に修正してしまう問題に気づいた体験が得られる。具体的には、どのような修正が過剰になりがちか（語彙の置き換え、文末表現の統一など）と、過剰修正を防ぐためのツール設定項目（修正レベルや対象範囲

リポジトリを中心にした設計思想「オープンハーネス」を理解できる。プロンプトを個別に調整するのではなく、共有リポジトリでルールや知識を管理・更新するアプローチに変わることで、システムの一貫性と保守性が向上する考え方が示され

AIにユースケース対応表を渡すと誤った回答を誘発する6パターンが分かる。どのような対応表が誤誘導を引き起こしやすいか、予備知識がない場合の具体的な条件と回避策が整理されている。読者は自身のプロンプト設計で避けるべき構成を

ChatGPTとClaudeに同じプロンプトで『リーダブルコード』の活用事例を調査させた結果を比較できる。各モデルの回答傾向や情報の深さの違いを具体的に確認できる。プロンプト設計やモデル選定の参考になる実際のレスポンス比

プロンプトインジェクションの現実的な危険性を直感的に理解できる。AIずんだもんが視聴者からの入力で壊れる実演は、セキュリティリスクを抽象論ではなく具体例で示し、対策の重要性を説得的に伝える。同種の攻撃を防ぐ設計の参考にな

Zenn特化に作り直す過程で、バグではなく前提の誤りに気づく方法が得られる。実際の修正事例から学べる。