システムプロンプトが強い理由──優先順位の仕組みと限界

AIに問題調査を依頼する際、仮説や推測を先に伝えると、AI はそれに引っ張られて本当の原因を見落とす可能性がある。医療の問診に倣い、事実だけを詳しく伝える第1段階と、観測結果から絞り込む第2段階に分けることで、バイアスのない調査が実現する。

AI コーディングアシスタントで実装したコードが動作しても、翌日に自分で読み直すと内容が追えない問題に直面。原因は使用ツールが「現在のファイルのみ」を参照しており、プロジェクト全体の依存関係や命名規則を無視していたこと。Cursor、Claude、GitHub Copilot、Amazon Q Developer など各ツールのコンテキスト認識範囲は異なり、プロジェクト構造に応じた選択が重要。

複数の観点（セキュリティ・保守性・スコープなど）を1回のプロンプトに詰め込むと、Claude などのモデルは注意を分配し指摘が浅くなる。対策として「1呼び出し1人格」設計を採用し、各人格に「担当外の指摘は禁止」と制約を明示することで、狭い領域内での検出力が向上する。コスト増加とリスクレベルに応じた使い分けの目安も示される。

プログラミング初心者が Claude と Codex を使い、英語・中国語の動画をその場で日本語字幕に翻訳する Chrome 拡張を開発。Chrome 内蔵の翻訳機能とローカルの Whisper で完全オンデバイス化し、外部 API への課金や動画内容の送信を排除。Manifest V3 での tabCapture 非対応や音声取得など複数の技術課題を getDisplayMedia で突破した実装記録。