AI時代に大学のレポート評価は成立するのかを再考する
AI要約
GeminiとCoding Agentを使い、PDFや画像をMarkdown化→grep可能に整理→LaTeXレポート自動生成まで実行するワークフローを実装。単なる「AIに丸投げ」ではなく、情報空間を先に設計することが重要です。実験ログのテキスト化と構造化により、従来型の大学レポート評価が成立しない理由と、AI時代に大学が評価すべき本質が見えてきます。
AI要約
GeminiとCoding Agentを使い、PDFや画像をMarkdown化→grep可能に整理→LaTeXレポート自動生成まで実行するワークフローを実装。単なる「AIに丸投げ」ではなく、情報空間を先に設計することが重要です。実験ログのテキスト化と構造化により、従来型の大学レポート評価が成立しない理由と、AI時代に大学が評価すべき本質が見えてきます。
Cursor や Claude Code などのAIエージェントをチームで使うと、コミットルールが崩れやすくなります。これを防ぐには「禁止事項・手順・メッセージ形式」の3点を明文化し、.cursor/rules や CLAUDE.md に記述することが重要です。チケット番号を先頭に入れる、git add .を禁止するなど、具体的なルール設定で追跡性が大幅に向上します。

