AIの「中の人」になってみる

概要

人間がGitHub Copilot CLIのLLMプロバイダーとして振る舞う実験を通じ、AIエージェントが受ける膨大なコンテキスト情報の内訳やツール呼び出しの仕組み、効率的なプロンプト設計の本質を紐解いた記事。

詳細内容

著者が開発したローカルのOpenAI互換プロバイダー「youarellm」を用いて、GitHub Copilot CLIの応答を「人間（自分自身）」が代行する実験の記録です。AIエージェントが1回の推論で受け取る情報の全容（システム指示、プロジェクト固有ルール、ツール定義、履歴、実行結果）を人間が実際に読み解くことで、LLMの視点からプロンプトエンジニアリングの要諦を分析しています。技術面では、Chat Completions APIと新形式のResponses APIの比較、Tool Callが単なる実行依頼に過ぎない仕組み、そしてトークン削減よりも「次に何が必要か」という状態（根拠・未確認事項・目標）の伝達が手戻りを防ぐ鍵であることを解説しています。最後には、この「具体的な指示と根拠の提示」という考え方が、対LLMだけでなく対人間のコミュニケーションにも極めて有効であると結論づけています。

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