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タグ: #LLM評価

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【速報】CursorがSDKとJSONL保存を正式発表。AIエージェントの検証を自動化する開発手法
·39 views·しんたろー

【速報】CursorがSDKとJSONL保存を正式発表。AIエージェントの検証を自動化する開発手法

AIエージェントが「野放し」にされる時代の終わり CursorがSDKの大型アップデートを正式に発表した。 AIエージェントが自律的なチームメンバーとして機能するためのアップデートだ。 今のAI開発は、プロンプトを投げて結果を待つフェーズにある。 動けば成功、壊れればプロンプトを修正する試行錯誤が続いている。

【2026年版】LLMの回答精度を上げる評価手法10選|1人開発者が実践するAI品質の仕組み化
·113 views·しんたろー

【2026年版】LLMの回答精度を上げる評価手法10選|1人開発者が実践するAI品質の仕組み化

LLMを使った開発をしていると、必ずぶつかる壁がある。 それは「このAIの回答、本当に合っているのか」という品質評価の問題だ。 直感で「なんとなく良い」「なんとなく悪い」と判断していると、評価基準が属人化してしまう。 単なる感覚での評価を続けていると、後からプロンプトを改善したときに、本当に良くなったのかどうかがわからなくなる。

なぜAIエージェントは暴走するのか|GitHub Copilot SDKで自律実行を安定させる物語ベース設計の完全ガイド
·147 views·しんたろー

なぜAIエージェントは暴走するのか|GitHub Copilot SDKで自律実行を安定させる物語ベース設計の完全ガイド

冒頭フック AIエージェントにコードを任せて、リポジトリがめちゃくちゃになった経験はないだろうか。 指示通りに動かないのはモデルの頭が悪いからではない。 最新の検証で、モデルごとの明確な推論の癖と、エージェントが暴走する根本的な原因が浮き彫りになった。 解決策は、プロンプトに「物語」を埋め込むことだ。 単なるテキスト生成ツールから自律的な実行主体へと進化したAIを手懐ける方法をまとめた。

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