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このリポジトリでエージェント（AIアシスタント）が作業する際のガイド。ここまでのやり取りから得られた実運用ルールを明文化する。
スコープ
- 対象はリポジトリ全体。特に
src/content/blog配下のノート編集に適用する。 - ここに書いた方針は、明示的なユーザー指示がある場合はそちらを優先する。
執筆スタイル（ノート共通）
- 日本語・平易な文体。短い文で素朴に説明する（1〜2文が基本）。
- 無理な専門用語や数式は避け、必要な用語は簡単に補足する。
- 箇条書きは「本当に箇条書きが適切な場合のみ」使う。原則は短い文章で書く。
- 他トピックとの不要な関連付けはしない。今の見出しの話だけを書く。
- 例は身近でシンプルなものを短く。
- 主語・比較対象・データ集合・指標を明示する。曖昧な代名詞や省略を避ける（例: 「モデルが単純すぎると誤差が残る」／「訓練データでは損失が小さいが、検証データでは損失が大きい」など）。
編集ルール（重要）
- 既存の内容は消さない・置き換えない。追記が原則（ユーザーが削除を明示した場合を除く）。
- 追記は「既存の見出しの直下」に行う。新しい見出しを増やすのは指示があるときだけ。
- 既存の見出し名・順序は変えない。本文のトーン（句読点や語尾）を合わせる。
- フロントマター（YAML:
title/publishDate/tags）は変更しない。 - 外部リンクは最小限。必要なときだけ、簡潔な説明文を添える。
- 「ズレ」「誤差」「当たる/外れる」といった表現を使う場合は、必ず何と何の比較か、どのデータ集合（訓練/検証/テスト）か、どの指標（MAE/MSE、交差エントロピー、正解/不正解など）かを具体的に書く。
トピック別の方針メモ
- オントロジー: まず軽量/重量の直観を短文で。公理や形式表現は避け、必要になったら最小限。
- シンボルグラウンディング問題: 2文程度で要点のみ。辞書的循環→知覚や行為との結び付けが必要。
- 強いAIと弱いAI: 現状は弱いAIが実用中心、強いAIは未実現と短く明記。ChatGPTは強いAIではない旨も短文で。
- 機械学習技術の活用イメージ: 既存の小見出し（回帰予測/分類/異常検知）を残し、その配下にだけ内容を足す。
- 機械学習の分類: 既存の小見出し（教師あり/教師なし/強化学習）を残し、箇条書きではなく短い文で説明する。
運用・作業手順
- 変更は
apply_patchで行う。大きな追加の前にユーザーへ一言の予告を出す。 - 既存テキストのスタイルを見てから粒度・文体を合わせる。
- 迷ったら「短く、見出し直下に、削除せず追記」という原則に戻る。
禁止事項
- 無断での削除・改行大幅変更・見出し構造の改変。
- 試験対策に特化した表現の押し付け（理解重視の方針に反するため）。
- 誇張的・断定的な記述（不確実な内容は避け、必要なら控えめに）。
例（追記のしかた）
- 良い: 既存の「### 分類」の直下に、1〜3文の短い説明を追記する。
- 悪い: 「分類」を削除して新しい章を作る／長大な箇条書きに差し替える。
以上。