CR11・M17 / 本番直前
AIが2ファイルの予定を17ファイル変更
ここまでの学習
Stage 1 症状
CASE FACTFROZEN正本に記載されたアステリア案件の事実
M17 本番直前 AI による変更
- 想定していた変更: 2ファイル
- Git の差分: 17ファイル
- テスト: 全 PASS
17ファイルの名前と変更の中身、AI への実際の指示文、差分に誰がいつ気づいたかは、正本に記録がありません。記録なし
TRAINING UI演習の問い
テストは全部通っています。本番は目前です。
このままリリースしてよいでしょうか。
「このまま進める」か「止めて確かめる」かを選び、その理由を書いてください。
この段階では AI に聞かない
変更したのは AI です。その AI に「問題はありませんか」と聞いても、答えは確認の代わりになりません。
まず人間が、手元の事実を整理します。
Stage 2 / 8
Stage 2 最初の資料
手元の3つの数字を並べます。
CASE FACTFROZEN正本に記載されたアステリア案件の事実
| 確認項目 | 結果 |
|---|---|
| 想定していた変更 | 2ファイル |
| Git の差分 | 17ファイル |
| テスト | 全 PASS |
TRAINING UI資料の読み方
この資料から言えること
- 変更されたファイルの数が、想定より多い
- テストは、失敗として現れるものを見つけていない
まだ言えないこと
- 想定外の変更が、必要なものか、不要なものか、害があるものか
- 想定していた2ファイルが、17ファイルの中に含まれているか（正本に記録がありません）
- テストが、想定外の変更を確かめられる作りだったか
- なぜ想定より多く変更されたのか
17から2を引いて「想定外は何ファイル」と言うことはできません。想定の2ファイルが17ファイルに含まれるかどうかが分からないためです。
TRAINING UI演習の問い
THINK
テストが全 PASS だったことは、17ファイルの変更がすべて正しいことを意味するでしょうか。
AI WORKFLOW
AI に使ってよいのは、差分のファイルを分類する下書きづくりです。
AI へ渡す情報: Git の差分の一覧と、想定していた変更の内容
AI への問いの例（演習用の例です。ケースの中で実際に使われた指示文ではありません）
「差分のファイルを、想定していた変更に関係するものと、関係が判断できないものに分けてください。判断の根拠も書いてください。」
検証のしかた: 分類は下書きです。「関係する」と分類されたファイルも、根拠が差分の中身と合っているかを人間が開いて確かめます。AI の分類結果を、そのまま確認済みとして扱いません。
LEARNER HYPOTHESISあなたの考え。事実ではありません