概要
- LLM活用 に関する新たな手法の発見
- 計画ドキュメント(plan.md) 作成の重要性
- 段階的な実装 とテストの推奨
- 経験から得た教訓 の共有
- 他の人の 遅れて学んだコツ への興味
LLM活用における「計画ドキュメント」作成の重要性
- 近年、 LLM（大規模言語モデル） のアウトプットを改善するための新しいテクニックを毎週学習
- これまで、 個人的に段階ごと に作業を進めていたが、全体の設計図となる plan.mdドキュメント を最初に作成することの価値を最近実感
- LLMに plan.mdアーキテクチャドキュメント の作成と洗練を指示し、その内容を テスト可能なフェーズ に分割
- 各フェーズごとに 段階的に実装 することで、抜け漏れや品質低下を防止
- このアプローチは一見 当たり前 だが、実践に落とし込むまでに時間を要した経験
HNユーザーへの問いかけ：遅れて学んだ「トリック・オブ・ザ・トレード」
- 自身の分野で 習得に時間がかかったコツやノウハウ の共有を呼びかけ
- 他のHNユーザーが持つ、 より興味深い職業上の知見 への関心
- それぞれの分野で 「もっと早く知りたかった！」 と思うようなテクニックや手法の発見
- 経験談の共有 によるコミュニティ全体の知見向上
- 反省と学び を次世代に伝える意義
ほとんどの問題（解析的に解決できないものも含めて）は、比較的シンプルなモンテカルロシミュレーションでモデル化できるよ。シンプルなモンテカルロシミュレーションは、スプレッドシートで完全に実装できるしね。粒子物理学の実験でタイミングの一致を利用するのはめちゃくちゃ強力だよ。同じ反応から複数の製品を一度に測定できるなら、調べる価値があることが多い。カーバイドの刃を使った木工用の丸鋸は、アルミプレートを切ることができるし、原子レベルの薄い金属箔を水に浮かべて扱ったり、取り付けたりできるよ。図書館の検索ツールや学術データベースを使ってみて。ウェブ検索やAIよりも全然優れてるから。