🎛️制御の受け渡し

キオスクが受けつけられない言い方がありましたか。直す方法は、ルールをもう1本足すことだけです——あのフローチャートにひし形をもう一つ増やす、ということです。いくつか足して、膨らんでいくようすを見てください。

バッジを読む前に、まず自分の四つを選んでください。そのうえでチェックして机に載せます。使えるのは 8,000トークンです。がらくたを載せたとき、そして机が足りなくなったときに、答えがどうなるかを見てください。

ハーネスの部品をオフにして、もう一度走らせてみてください。 モデルもプロンプトもグラフも、どの実行でもまったく同じです ——変わるのは、その周りの機械だけです。

いまのあなたの注文受付が通るのは 20件中15件。変更をひとつ選び、走らせる前に何点になるかを言ってください。そのうえで一式を走らせ、自分の見込みと数字とのへだたりに目を向けてください。

🎟️ トークン

文章のひとかたまりで、だいたい単語の¾ほどです。モデルの料金はトークン単位なので、やり取りの記録が長くなれば、そのぶん実際にお金がかかります。

🪟 コンテキストウィンドウ

モデルが一度に見られるもののすべて——図書館ではなく、机です。ループのやり取りの記録は、この上限にぶつかるまで膨らみつづけます。

🔍 検索（RAG）

毎回のリクエストに図書館まるごとを貼り付けるのではなく、質問された時点で、関係のある数ページだけを取ってくることです。

✂️ コンパクション

長くなったやり取りの記録を短い要約に置き換えて、あふれさせずにループを続けられるようにすることです。

🔧 ツール

モデルに呼び出させる関数のことです——ファイルを読む、データベースを検索する、メールを送る。モデルが外の世界に触れる手段が、ツールです。

📊 評価セット／ゴールデンセット

実際の入力と、良い答えがどんなものかを組にして保存しておいたものです。走らせると合格率が出ます——これが、ユニットテストにいちばん近いものです。

⚖️ モデルによる採点（LLM-as-judge）

「正しい」が厳密な値ではなく判断の問題になる場面で、2つ目のモデルを使って1つ目の答えを採点することです。

💉 プロンプトインジェクション

エージェントが読むもの——メールやウェブページ——のなかに仕込まれた、指示に見えるように書かれた文章です。モデルには、それを本物の命令と確実に見分けることができません。

🔑 最小権限

ツールには、仕事が回る範囲でいちばん小さな権限だけを与えることです。だまされたときの損害を、できるだけ小さく抑えるためです。

🔩 ハーネス

モデルがその中で動く側のプログラムです。モデルを呼び出し、ツールを実行し、失敗をリトライし、許可を求め、ログを書きます。Claude Code や Cursor がハーネスです。

🤖 エージェント

ツールを持って、ループの中で動いているモデルのことです。この言葉の意味は、本当にそれだけです。

🎯 few-shot（例示）

解き終えた例を2つか3つ、プロンプトに入れておくことです。たいていは、いちばん安上がりな品質改善です。

⬡ ノード／エッジ

グラフの中の箱（仕事ひとつ）と、箱と箱をつなぐ矢印（次に何を実行してよいか）です。

🔒 決定的

同じ入力なら、毎回かならず同じ出力になることです。普通のコードはそうですが、モデルはそうではありません。

🛡️ ガードレール

システムが飛ばすことのできないチェックです——ステップ上限、許可リスト、必ず通るレビュー担当ノード。

🔌 MCP（モデルコンテキストプロトコル）

エージェントにツール一式を渡すための共通の決まりです——同じファイル読み取りツールやデータベースが、MCP に対応したどのハーネスでもそのまま動きます。これがないと、ツールはどれも、ひとつのプログラムに手作業でつなぎ込むことになります。

このページが渡したのは、考え方の地図です。あなたを実践者にしたわけではありません——ここまで何ひとつ書いていませんし、この中の「モデル」の返答は、すべて台本どおりでした。

第2部は、いまこのブラウザーでそのまま試せる4つのステージです ——本物の API 呼び出しが1回、ルールがぶつかる壁、あなた自身が書くプロンプト、そして それを採点する20件のテストです。インストールもリポジトリも不要です。プロバイダー料金はモデル、時間帯、キャッシュ、使用量によって変わります。まずはそこから始めてください。

第3部はローカルで進める TypeScript コースです 。DeepSeek、Claude、完全オフラインのいずれかを選べます。自分のマシン上で実行し、進捗は course/progress.json に書き込みます。