LLMに書かせるな、粗探しをさせろ — 文章が薄まらない2つのルール
LLMは代筆者でなく編集者として使う。提案された語は一語も使わない・褒めさせない、の2ルールで自分の文章を保ちながら品質だけ上げる方法。
#なぜ今日これを選んだか
HNで330ポイント・231コメント。「LLMに文章を書かせると読者に一瞬でバレる」という前提から、書くのは自分・粗探しはモデル、という分業を具体的なルールに落としている。PRの説明文やpostmortemなど、毎日書く文章の質を上げたい自分にそのまま効く内容だった。
#要点
- ルール1: LLMが提案した語句は一語も使わない。 モデルは「雑誌の見出し」のような魅力的なフレーズを量産する癖があり、取り込むと文体が人工的になる。著者の言葉では “frontier models are wedged in a mode where everything they write is a magazine headline”
- ルール2: 褒めさせない。 LLMは初稿を安易に肯定するので、褒め言葉を受け取ると根本的な推敲をやめてしまう。求めるのは欠陥の列挙だけ
- ワークフロー: ①自分で書き切る → ②モデルに問題点を出させる（受動態の多用・very/really などの冗語・段落の並び） → ③指摘ごとに自分の手で直す → ④別のモデルに文脈なしで改稿前後を比較させる。指摘が正しくても全部は受け入れず、自分の判断を通す
#自分にとっての示唆
いま「ミスを減らす守りではなく、AIで品質そのものを上げる」方向を模索していて、書く役と粗探し役でAIを分ける案を持っていた。この記事はその分業を文章で先にやっている人の実例で、しかも「提案語を使わない」「褒めさせない」という2つの禁止で運用が成り立つと示している。コードでも同じで、生成させるより「自分の実装の欠陥を列挙させる」方が自分の力になる。明日からのアクションは1つ: PRの説明文を自分で書いた後、LLMには「褒めずに問題点だけ挙げて」と頼み、直すのは自分の手でやる。