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AI開発 2026年5月26日

CLAUDE.mdは「削る」が9割──コンテキスト汚染・矛盾ルール・重複指示の3大アンチパターンと優先度付けの技術

CLAUDE.mdの3大アンチパターン（コンテキスト汚染・矛盾ルール・重複指示）を解説。削除テスト・ツール代替テスト・普遍性テストの3基準で50〜150行に最適化する実践的手法を紹介。

LLMエージェントの信頼性を高める「サンドイッチアーキテクチャ」を解説。プロンプトのMANDATORY頼みを卒業し、決定論的な前後処理レイヤーでLLMを挟む設計パターンで安定稼働を実現する方法を紹介。

AIエージェントが壊れる4つの失敗パターンを体系的に解明します。コンテキストエンジニアリングの定義と登場背景から、RAG・メモリ3層設計・マルチエージェントのコンテキスト分離まで、今日から使える設計パターン5選をPythonコードとともに実践的に解説します。

GitHubスター10万超のawesome-llm-appsから学ぶLLMアプリ設計パターンを徹底解説。RAG・シングルエージェント・マルチエージェントの実装例と設計判断の考え方を2026年最新トレンドを交えて体系的に紹介します。