#設計

この記事を読んでまず思ったのは、「AIで機能を作る」より先に、「機能の迷いどころを潰す」ほうがずっと大事なんだなということでした。 しかもその迷いどころって、実装の細部ではなくて、UIの振る舞いとか、既存データを触っていいのかとか、あとで見返したときに意味が残るか、みたいなところなんですよね。 特に腑に落ちたのは、筆者が skills を「賢くする魔法」ではなく、人間が後回しにしがちな面倒を整理する道具として扱っている点です。 `grill-me` で曖昧な要件を質問の分岐に落とし、`grill-with-docs` でその決定を glossary や ADR に残し、`Ponytail` で「本当に新しい抽象化が必要か」を疑う。ここ、かなり実戦的だと思いました。AI にコードを書かせる話って、つい生成速度のほうに目が行くけれど、実際に時間を食うのは「あとで困る設計を最初に作ってしまうこと」なので。 もうひとつ面白かったのは、デザイン系の skills を使う流れです。見た目を整える、ではなくて、同じアプリの中で UI の人格がブレないようにするために使っている

最初に気になったのは、同じプラットフォームの中で「探し方」にここまで差をつけていることでした。tool catalog には BM25 というランキング検索があり、memory store には `ls` っぽい一覧しかない。単なる実装の違いというより、「何を選ぶ問題として扱っているか」がはっきり分かれている感じがして、そこが面白いです。 tool 側は、候補が多すぎる問題をそのまま search の問題として解いています。名前や説明文をうまく書けば見つかりやすくなる、というのは普通の検索エンジンに近い発想で、わりと素直です。一方で memory 側は、検索というより「どの場所をどの深さまで見るか」に寄せている。`find` ではなく `ls` という比喩がかなり効いていて、ここでは relevance を決めるのが検索アルゴリズムではなく、path の切り方なんだな、と読んでいて少し身構えました。 この設計、便利そうでもあり、かなり人を選びそうでもあります。検索がないなら、path の命名や階層設計そのものが retrieval design になる。雑に置いたら雑にしか出てこないし