なぜAnthropicはプロンプトにXMLタグを推奨するのか ― Markdownとの構造的な違い
はじめに 「Markdown で書けばAIが読みやすいはず」——そう思って CLAUDE.md や RAG のソースドキュメントを Markdown で整備してきた人は多いはずだ。 しかし実際にプロンプトエンジニアリングを突き詰めていくと、システムプロンプトの構造化や RAG のチャンク設計という特定の用途に絞った文脈では、構造が複雑なコンテキストほど HTML や XML ライクな構造で渡したほうが AI の解釈精度が上がる という経験則に直面することがある。 本稿では「なぜ Markdown より HTML が特定シナリオで AI に有利になりうるのか」を、言語設計・LLM の学習データ・実際のトークン解釈の三つの角度から整理する。あくまで 筆者の実務経験と公開情報に基づく考察・仮説 であり、定量的なベンチマーク結果ではない点を先に断っておく。「AI への情報の渡し方を最適化したい」「
AIがバイナリを直接吐くようにはならない - きしだのHatena
たびたび見かける「そのうちAIが直接バイナリを吐くようになるんでは」という話、原理的に難しいし、できるとしてもだれもやらないし、できるようになったとしてもだれも使わないので、今の仕組みのAIが直接バイナリを吐く未来は来ないと思います。 ここらへんも参照 AIがコードを書くようになるなら、AIだけに理解できる言語を作ればいい、のかな？ - きしだのHatena AI専用のプログラミング言語は現れない - きしだのHatena AIが読み書きするコードも読みやすいほうがいい(トランスフォーマの特性の考慮やリーダブルコードについて追記) - きしだのHatena プログラミング言語は人間が扱いやすく機械が実現できるよう論理を表現するものでありプログラムの本体 - きしだのHatena ※ LLMが生成したコードを内部でコンパイラを呼び出してバイナリにするというのは、例えばここにあるようなプログラ
AIが発達しても人間にわからないコードを書くようにはならない - きしだのHatena
「AIが人間にわからないコードを書くようになる」という話、割とよくみかけるので書いておきますね。 これ、「AI専用の言語があらわれる」「AIが直接バイナリを吐く」の亜流です。 AI専用の言語があらわれない話はここ。 AI専用のプログラミング言語は現れない - きしだのHatena AIがバイナリを吐くようにならない話はここ。 AIがバイナリを直接吐くようにはならない - きしだのHatena というか、AIが読み書きするコードも読みやすいほうがいいという話をすでに書いていた。 AIが読み書きするコードも読みやすいほうがいい(トランスフォーマの特性の考慮やリーダブルコードについて追記) - きしだのHatena まあ、プログラムというのは、処理の流れが最小限でデータがスムーズに流れるほうがいいわけです。 その上で、共通である部分は共通で、まとめて扱ったほうがいい部分はまとめて書かれるほうが扱
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