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「ん？大丈夫？」の一言がPython特化ハードコーディングを防いだ事例を記録。
Everything is Box哲学 vs 技術的正しさの綱渡りからの生還を分析。
- docs/research/paper-09-ai-collaboration-pitfall/ を新規作成
- incident-analysis.md: Lowerer特殊化危機の詳細分析
- ai-collaboration-lessons.md: AI協調開発の教訓
- intuition-in-engineering.md: エンジニアの直感の価値
- summary.md: 綱渡りからの生還まとめ
- 研究論文の1論文1フォルダ原則に従い整理
- Python統合関連の実装修正とビルド成功確認
🛡️ Generated with Claude Code
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AI協調開発の教訓
1. AI協調開発の強みと弱み
強み
- 技術的解決策の迅速な提示
- 実装方法の具体的な提案
- 複数視点からのアプローチ
弱み
- 技術的正しさへの偏重
- 設計哲学の軽視リスク
- 相互補強による思考の狭窄
2. 今回の事例から学ぶこと
2.1 批判的思考の重要性
- AIの提案も必ず検証する
- 「なぜ？」を最低3回問う
- 違和感を言語化する習慣
2.2 役割分担の明確化
ChatGPT5: 技術的解決策の提示
Claude: 実装と影響分析
人間: 設計哲学の守護者
2.3 レビューポイント
-
複雑性チェック
- 特殊ケースが増えていないか？
- より単純な解決策はないか？
-
原則との整合性
- 設計哲学に反していないか？
- 長期的な保守性は保たれるか？
-
汎用性の確認
- 他のユースケースでも使えるか？
- 特定の実装に依存していないか？
3. 効果的なAI活用パターン
3.1 「立ち止まりポイント」の設定
- 大きな設計変更前
- 実装が複雑になり始めた時
- 「あと少し」と感じた時
3.2 相互レビューの実践
- AI同士の提案を批判的に検証
- 人間が最終的な判断を下す
- 設計哲学を常に意識
3.3 ドキュメント駆動開発
- 実装前に設計を文書化
- 複数の選択肢を比較検討
- 決定理由を記録
4. 危険信号の認識
以下の兆候が見えたら要注意：
- 「とりあえず動かそう」思考
- 特殊ケースの増加
- 元の設計から乖離
- 説明が複雑になる
- 「なんか変」という直感
5. 結論
AI協調開発は強力なツールだが、以下が重要：
- 人間の直感を信じる
- 設計哲学を最優先する
- 批判的思考を維持する
- 定期的に立ち止まる
- シンプルさを追求する
「技術的に正しい」と「設計的に正しい」は別物。後者を守ることが、長期的な成功につながる。