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Clean ArchitectureとDIはエンジニアには最適でも、AIコーディングツールには相性が悪いという矛盾を「Navigation Paradox」と定式化した記事です。DI コンテナがビジネス語彙を失うため、LLMのRAG検索から漏れてコンテキスト断片化が起きます。EMNLP 2024の研究では、モジュール化コードはLLMの成功率が10~14ポイント低下。DI廃棄ではなく「外部インフラ境界のみに限定する」使い分けと、AGENTS.mdによるコンテキスト明示という実践的な対策を提案しています。
Claude Codeの中身であるcli.jsを逆解析し、Anthropicが実装したコンテキストエンジニアリング手法を解説しています。CLAUDE.mdが実はシステムプロンプトではなく、各ターンのメタメッセージとして注入される仕組みや、プロンプトキャッシュの最適配置、recency biasを活かした情報順序設計など、モデル内部特性を知るからこそできる設計判断が明かされます。実装レベルでClaudeを使いこなすためのベストプラクティスが詰まった内容です。