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用語集
LLM 構造的問題
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| Context Rot | 入力トークン数が増えるにつれて出力品質が劣化する現象 |
| Lost in the Middle | コンテキスト中間部の情報への注意が低下する現象 |
| Priority Saturation | 同時指示数が増えるほど個々の指示への遵守率が低下する現象 |
| Hallucination | 事実に反する内容を自信を持って生成する現象 |
| Sycophancy | ユーザーに同意し正確性を犠牲にする傾向 |
| Knowledge Boundary | LLM が自分の知識の限界を認識できない問題 |
| Prompt Sensitivity | 意味的に同等なプロンプトで異なる出力を生成する現象 |
| Instruction Decay | 長い会話で初期指示への遵守率が低下する現象 |
Claude Code の機能
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| CLAUDE.md | プロジェクト知識・規約を記述する常駐コンテキストファイル |
.claude/rules/ | glob パターンで条件付き注入されるルールファイル |
| Skills | オンデマンドで展開されるタスク固有の手順書 |
| Agents | 独立したコンテキストウィンドウで実行されるサブエージェント |
| Hooks | ライフサイクルイベントで実行されるコンテキスト外の処理 |
| MCP | Model Context Protocol。外部ツール・サービスとの接続 |
| settings.json | Claude Code ランタイムの設定ファイル（LLM には注入されない） |
/compact | 会話履歴を要約・圧縮するコマンド |
/clear | セッションをリセットするコマンド |
| Tool Search | MCP ツール定義を遅延ロードする仕組み（コンテキスト10%超で自動有効化） |
技術用語
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| コンテキストウィンドウ | LLM が一度に処理できる入力の最大範囲（Claude 4.6 系: 1M トークン） |
| トークン | LLM が処理する最小単位。日本語では1文字≈1-2トークン |
| Transformer | 現代のLLMの基盤アーキテクチャ。自己注意機構を持つ |
| RLHF | Reinforcement Learning from Human Feedback。人間のフィードバックによる強化学習 |
| RoPE | Rotary Position Embedding。位置情報をエンコードする手法 |
| Cross-Model QA | 異なるモデルで出力をレビューする品質保証手法 |
| U字カーブ | コンテキスト内の注意分布パターン。先頭と末尾が高く中間が低い |