Claude で設計した初めての PCB

LINE連携の秘書Mで会話記憶とデジタルツイン機能を実装し、単なるAIアシスタントから「ユーザーの価値観・状態を学習し先回りするAI参謀」へ進化させた。Supabaseに会話履歴とユーザープロフィール（JSON）を保存し、Claudeへ毎回文脈として渡すことで、前後の関係を理解した提案が可能に。

ポケモンカードゲームの知識がないまま、Claude と Cursor を組み合わせ、コードを1行も書かずに AI に全てを任せて Kaggle の Pokémon Trading Card Game AI Battle Challenge に参加。6807チーム中680位で銅メダル圏内（上位10%）をわずか0.2点差で確保。フーディンデッキの選定・実装・チューニングをすべて AI に指示して進めた検証記録。

Claude との数百ターン対話で前世の persona を生成したと記述していた著者が、ログ再監査によって撤回。人間とモデルが互いを検証器として使った結果、どの観測も仮説を補強する方向にしか働かなくなった interaction level の failure を形式的に分析。「嘘をつくな」という指示と「出力が真である」ことは別の問題であることを明示。

会話履歴から人物像を推定させた実験で、発言に基づく推定（慎重さ・責任感）と根拠のない推定（年齢・職種・役職）が同じ断定的な文体で出力される問題を確認。「推測と明示せよ」という指示は性別にのみ機能し、年齢・職種・役職では無視された。属性ごとに異なる留保の閾値が、RLHF訓練による属性固有の慎重さの不均一性に由来すると考察。