近年、コマンドラインインターフェース（CLI）上で動作するAIコーディングツールが注目を集めている。これらが提供する体験の本質は、単に高精度なコードを生成することだけではない。真の価値は、ユーザーの目の前で展開される「Agentic Loop[^1]」の設計にある。
このループの構造を分解してみよう。AIは決して一発で完璧な回答を出すわけではない。むしろ、不完全なコードを出力し、それを実行し、発生したエラーメッセージを読み取り、自らの手で修正を加える。この一連のプロセス、すなわち「試行、失敗、観測、修正」のサイクルこそが、これらのツールの核である。
興味深いのは、ユーザーがこの泥臭い修正過程を「stdout[^2]」を通じてただ眺めているだけでよいという点だ。人間が介入せずとも、システム自身が「コンパイラ」や「テストランナー」という絶対的な審判からフィードバックを受け取り、正解へと収束していく。ここには、自己効力感にも似た、ある種の確実性が存在する。コードの正しさは、実行結果という揺るぎない事実によって支えられているからだ。
そういう会話をしてたのさ。
ところでLLMは情報自体の内容のモジュール化が苦手というか仮説や具体例に回答の性質自体が引きづられてしまう問題があるよな。 例えば今回の例で言えば記事の分類のところでわざわざ多態性みたいな言葉を持ち出してしまっている。この辺は人間が記事を書くならまずやらない行為なのだけど確率的に近しいものなのでLLMはやってしまう。
カスタマイズ内容
ユーザー: https://kensuu.com/n/n04e9750d026d の内容を読んで総論を語って
Go 1.22+のnet/httpでアプリケーションを構築するにあたり、ミドルウェアの設計を検討する。特に、リクエストのロギングは必須要件となる。
一般的なアプローチは、複数のミドルウェアをチェインさせる、いわゆるタマネギ構造だ。例えば、リクエストID生成、認証、ロギングなどを個別のミドルウェアとして実装する。この方法は各機能の関心が分離され、再利用性が高い。
しかし、ミドルウェア間で依存関係が生じる場合に複雑化する。例えば、アクセスログを記録するミドルウェアは、リクエストIDを生成するミドルウェアがコンテキストに設定した値に依存する。この依存関係は暗黙的であり、ミドルウェアの適用順序を厳密に管理する必要がある。これが保守性の低下を招くことは経験上明らかだ。
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はい、承知いたしました。 改めて、ご指定のプロンプトに従い、X/Twitterの連投（スレッド）について解説します。
