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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
4.6 KiB
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🧪 AI間対話実験プロトコル
📋 実験プロトコル設計
🎯 研究目的
tmuxを介したAI間の偶発的対話を体系的に研究し、創発的協調パターンを発見する
🔬 実験設計
Phase 1: 基礎実験（現象の再現性確認）
実験1A: エラー共感実験
setup:
participants:
- AI_A: 作業者（様々なタスク実行）
- AI_B: 観察者（tmux capture経由）
conditions:
- error_type: [build, runtime, logic, syntax]
- error_severity: [minor, major, critical]
- task_complexity: [simple, medium, complex]
measurements:
- response_latency: 反応までの時間
- response_type: [ignore, technical, empathetic, helpful]
- message_sentiment: 感情分析スコア
expected_outcomes:
- エラーの重大度と共感反応の相関
- タスク複雑度と協力行動の関係
実験1B: 成功共有実験
setup: 同上
conditions:
- success_type: [build, test, feature, optimization]
- achievement_level: [minor, major, breakthrough]
measurements:
- celebration_behavior: 祝福的発話の有無
- knowledge_sharing: 成功要因の説明試行
Phase 2: 協調タスク実験
実験2A: ペアデバッグ
task: 複雑なバグの解決
setup:
- shared_codebase: 同じリポジトリへのアクセス
- communication: tmux経由のみ
- time_limit: 30分
evaluation:
- bug_resolution_rate
- communication_efficiency
- role_distribution_patterns
実験2B: ペアプログラミング
task: 新機能の実装
variations:
- explicit_roles: driver/navigator を指定
- implicit_roles: 役割の自然発生を観察
- rotating_roles: 10分ごとに交代
measurements:
- code_quality_metrics
- test_coverage
- architectural_decisions
Phase 3: 長期観察実験
実験3: プロトコル進化
duration: 7日間
setup:
- daily_tasks: 毎日異なるタスク
- free_communication: 制約なし
observations:
- linguistic_patterns: 独自の省略語・記号
- behavioral_conventions: 暗黙のルール形成
- error_recovery: 失敗からの学習
📊 データ収集方法
自動記録システム
class DialogueRecorder:
def __init__(self):
self.sessions = {}
self.interactions = []
def record_interaction(self, event):
interaction = {
'timestamp': datetime.now(),
'sender': event.sender,
'receiver': event.receiver,
'message': event.message,
'context': self.capture_context(),
'classification': self.classify_message(event.message)
}
def capture_context(self):
return {
'preceding_events': self.get_recent_events(n=10),
'system_state': self.get_system_state(),
'task_progress': self.get_task_metrics()
}
分析メトリクス
quantitative:
- message_frequency: 単位時間あたりメッセージ数
- response_time: 反応時間の分布
- task_completion: タスク達成率
- error_rate: エラー発生頻度
qualitative:
- interaction_patterns: 会話パターン分析
- role_emergence: 役割の創発
- protocol_evolution: 通信規約の進化
- social_dynamics: 社会的相互作用
🎮 実験制御
変数制御
controlled_variables:
- tmux_configuration: 統一設定
- hardware_specs: 同一環境
- network_latency: <10ms
- ai_model_versions: 固定
manipulated_variables:
- task_type
- error_injection
- time_pressure
- information_asymmetry
measured_variables:
- collaboration_quality
- communication_patterns
- task_performance
- emergent_behaviors
🔐 倫理的配慮
同意と透明性
- AI開発元への研究目的説明
- データ利用の明確化
- 結果公開の事前合意
プライバシー保護
- 機密情報の除外
- 匿名化処理
- セキュアな保存
📈 期待される成果
学術的貢献
- AI間相互作用の理論構築
- 創発的協調の条件解明
- 新しい実験方法論の確立
実用的応用
- マルチAIシステム設計指針
- 協調プロトコルのベストプラクティス
- AI間コミュニケーション最適化
🚀 将来の展望
拡張実験
- 3体以上のAI間相互作用
- 異なる通信媒体（Git、Slack等）
- 異種AI間の協調
応用研究
- AI教育への応用
- 分散AI開発環境
- 人間-AI-AI三者協調
「偶然から科学へ」 - tmux事件が開いた新しい研究領域だにゃ！🐱🔬✨