[AIエージェントパイプライン #5] プロンプト完成までの4段階
前回の記事では、行き詰まった状況でAI-DLC方法論を適用することを決めた話を扱いました。 今回は、AI-DLCを適用しながらプロンプトをどのように完成させていったかをまとめました。
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[AIエージェントパイプライン #4] 分離したのになぜまだうまくいかなかったのか
前回の記事では、一つのプロンプトがなぜうまくいかなかったか、そして7つのエージェントに分離した過程を扱いました。 今回は、エージェントを分離した後に何を試したか、そしてそれでもなぜうまくいかなかったかを扱います。
[AIエージェントパイプライン #3] 一つのプロンプトではなぜうまくいかなかったのか
前回の記事では、メタデータパイプラインでcategory.yamlと空のコンテンツファイルを自動生成しました。 今回からは学習コンテンツ生成パイプラインを扱います。最初は一つのプロンプトで試しましたが、失敗しました。
[AIエージェントパイプライン #2] 何を生成するか
前回では、なぜ学習アプリを作り始めたかについて話しました。 今回は生成するコンテンツをどのように定義したかを扱います。
[AIエージェントパイプライン #1] 学習アプリを作り始めた理由
LLMで勉強していて疲れたことはありませんか？ 私はそうでした。だからLLMで学習コンテンツを自動生成し、それをアプリにすることにしました。 このシリーズは2025年下半期に行ったサイドプロジェクトの経験をまとめたものです。