AI に自分の回答を疑わせる `/criticalthink` コマンドを作ってみた - ABAの日誌
きっかけ Federico Castagna らの論文「Critical-Questions-of-Thought」(CQoT) を読んだ。要するに、LLM に回答を生成させた後、その回答を批判的に検証させるステップを挟むと精度が上がる、という話だ。 論文では Toulmin の議論モデルに基づいた批判的質問（Critical Questions）を使って、LLM の推論プロセスを検証している。具体的には、以下の 8 つの質問で推論の妥当性をチェックする： 推論は明確な前提から始まっているか？ 前提は証拠や事実で裏付けられているか？ 前提と結論の間に論理的なつながりがあるか？ その論理的つながりは妥当か？ 推論は論理的誤謬を避けているか？ 結論は前提から論理的に導かれているか？ 推論は既存の知識や原則と整合しているか？ 推論の結論は妥当で合理的か？ これらの質問に対して、AI 自身が Pa
文芸的diffでソースコードを解説する - ABAの日誌
プログラムの解説文章をソースコードに混在して表記し、そこから解説記事を生成する、文芸的プログラミングという手法がある。 文芸的プログラミングはソースコードに強く結びついた形でドキュメントを管理することができ、ソースコードの解説を記述するためには良い手法である。ただし、生成される解説記事はあくまでソースコードの記述順に沿ったものであり、プログラマの開発手順、実装順序に沿ったものでは無い。 ソースコードの解説は、そのコードが作られた順番に行われたほうが、プログラマの思考に沿って説明がされるので分かりやすい。そのような発想に基づいて提案された手法が、文芸的コミットだ。 コミットメッセージに、そのコミット内容を説明する文章を記述していくことで、コミットのヒストリーが解説記事になる手法だ。この方式だと、コミットというコードが改変されていく順番で解説ができるので、より分かりやすい内容にできる。 この方
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