なぜmdを書かずに始めると、AI開発は必ず壊れるのか

AIでコードを書く人向けの記事は多い。それでも読者に刺さらない記事が多い理由は、成功手順から語ってしまうからだ。

初心者が本当に知りたいのは「正しいやり方」より先に、「どこで壊れるか」「何をやると詰むか」である。

この記事は、AI開発で起きる典型的な失敗を地図化し、回避軸をはっきりさせるための実践メモだ。

失敗1: コードの話から始める

AI開発初心者の最大の詰まりは、文法でもフレームワークでもない。「AIに何をどう頼めばいいかわからない」ことだ。

ここでコードから入ると、前提が毎回ズレる。だから最初に書くべきはコードではなく `md` になる。

ただし「mdを書くと良い」で終わらせると弱い。強いのは、mdを書かなかった失敗の再現条件を出すことだ。

デザインはセンスの問題ではなく、言語化の問題だ。「いい感じで」と頼むと、トーンは毎回ぶれる。

結果として、

回避軸はシンプルで、「何が好きか / 何が嫌いか」を先にmdへ固定することだ。

この3つを理論として説明すると凡庸になる。失敗として示すと実務に効く。

読者はフレームワークより「やらかしの連鎖」に反応する。だから順序ごとに壊れ方を示す方が刺さる。

AIは修正案を大量に出せる。問題は、誤った前提を補強した修正も大量に出せる点だ。

ここで必要なのは、原因探しの前に思考ログを共有すること。

これがないレビューは修正ガチャになる。

「続きがあるから読む」のではなく、「次に自分がどこで転ぶか知りたいから読む」構成にする。

このテーマで価値を出す鍵は、ノウハウの提示ではない。失敗の地図化である。

AI開発初心者にとって価値が高いのは、「正解」より「先に知れる地雷」だ。

最初の一本はこれでいい。「なぜmdを書かずに始めると、AI開発は必ず壊れるのか」。

ここから連載を始めると、読者の行動は変わる。

この文章で伝えたいのは、ノウハウを増やすことではない。失敗の再現条件を先に共有し、同じ詰まりを減らすことだ。

つまり、意思決定の軸を明文化して、次の実装で迷わない状態を作る。それがこの連載の目的である。