<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>ラチェットコード on アーキテクト パク・ジュヌ</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ja/tags/%E3%83%A9%E3%83%81%E3%82%A7%E3%83%83%E3%83%88%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89/</link><description>Recent content in ラチェットコード on アーキテクト パク・ジュヌ</description><generator>Hugo</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Wed, 27 May 2026 12:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://www.parkjunwoo.com/ja/tags/%E3%83%A9%E3%83%81%E3%82%A7%E3%83%83%E3%83%88%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>huma -- エンドポイントを一つも漏らさないラチェット</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ja/tech/huma/</link><pubDate>Tue, 26 May 2026 23:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ja/tech/huma/</guid><description>AIエージェントに42個のエンドポイントのテストを頼むと15個目辺りで完了を宣言する。humaはエンドポイントリストをラチェットセッションに変えエージェントが一つも漏らせないようにする。scan next write verify。4コマンド設定不要。</description></item><item><title>コーディングエージェントはなぜ動き、なぜ壊れるのか</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ja/opinion/why-agents-work-and-break/</link><pubDate>Sat, 16 May 2026 14:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ja/opinion/why-agents-work-and-break/</guid><description>同じモデルがウェブチャットではhallucinateし、コーディングエージェントでは200行の機能を一発で仕上げる。モデルが変わったのではない — トポロジーが変わったのだ。生成は確率的でよい。検証は決定論的でなければならない。</description></item><item><title>Ratchet Pattern — エージェントを最後までやり遂げさせる方法</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ja/tech/ratchet-pattern/</link><pubDate>Fri, 15 May 2026 14:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ja/tech/ratchet-pattern/</guid><description>AIエージェントに527個の関数のテストを書かせたら、40個で「完了しました」と宣言した。Ratchet Patternは完了判定を機械的なverifierに委ね、エージェントを最後まで走らせるパターンだ。</description></item><item><title>モデルのIQよりフィードバック・トポロジー</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ja/opinion/feedback-topology/</link><pubDate>Thu, 14 May 2026 18:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ja/opinion/feedback-topology/</guid><description>同じモデルが40で止まることもあれば、527を完走することもある。違いはモデルではなくフィードバック構造だ。LLMの性能は、モデル自体よりも、フィードバックループがどれだけ速く決定論的かに大きく左右される。</description></item><item><title>filefunc — 1ファイル1コンセプト</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ja/tech/filefunc/</link><pubDate>Mon, 16 Mar 2026 13:50:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ja/tech/filefunc/</guid><description>AIコードエージェントの探索単位はファイルだ。1ファイルに1コンセプトを強制するGoコード構造のコンベンションであり、CLIツール。</description></item></channel></rss>