Part 1: 構造的問題
LLMが自力で乗り越えられない8つの限界 — Context Rot、Lost in the Middle、Hallucination ほか。
LLMを理解するClaude Code を通じて
LLM の構造的制約を理解し、「なぜ」そう設計するかを学ぶ。題材は Claude Code。原則は製品を問わない。
LLM は万能ではない。Transformer 系モデルには、入力が長くなるほど品質が落ちる、中間の情報を見落とす、事実と異なる内容を生成する、といった構造的な制約がある。
本サイトは、それらの制約を理解し、プロンプトやエージェント設計に横断して使える原則を学ぶための「Why の本棚」である。
想定読者は、クラウド LLM を日常的に使う開発者である。構造的制約を理解し、自分の環境へ横断して適用したい人を対象とする。
Claude Code を主な題材とする。これは現時点で詳細かつ正確に記述できる代表例だからである。ここで扱う構造的制約と設計原則は、特定の製品に依存しない。Cursor や Cline、あるいは素のプロンプト設計においても、同じ制約が現れる。同じ考え方で対処できる。
最終的な到達点は Part 11: 他LLMへの応用 である。Part 1〜10 では Claude Code を代表例として原理を確認する。そのうえで、製品に依存しない原則を抽出する。
「LLM を知る → AI Agent 設計を知る → システムに適用する」を順序立てて学べる 3 つの姉妹プロジェクトがある。本サイトはそのうち「Why の本棚」にあたる。
| フェーズ | プロジェクト | 内容 |
|---|---|---|
| 1. LLM を知る | このサイト | LLM の構造的制約と「なぜそう設計するのか」（Why の本棚） |
| 2. AI Agent 設計を知る | ai-agent-architecture | MCP・Skills・Agent の構成と実装パターン（What/How の地図） |
| 3. システムに適用する | Management-of-software-systems-and-services | 準備中 — AI 時代のシステム運用 |
TIP
Why を理解したあと、具体的な実装パターン（MCP カタログ、Skills 設計、Agent 分類、A2A プロトコルなど）を求める場合は、姉妹サイトの ai-agent-architecture を併読するとよい。Why と How がつながる。